收集用户评论相关AI

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

以下是构建新闻收集的 Agent 工具的相关内容： 1. 可以通过 Coze 建立定时任务，执行工作流二，并添加分析文章和搜索文章等能力，变成一个消息情报官的 Agent，能够获得想要的领域或行业情报，还能深入挖掘相关情报信息。然后发布到 Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等平台即可使用。可以构建多个分身，收集整理不同领域和行业的情报信息。 2. 最近 wiseflow 首席情报官很火，但几乎没有教程和搭建成功案例，其代码存在问题且依赖收费的 OpenAI API。可行的 Free 方案是通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。 3. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom 来获取更新的公众号。在公众号订阅不多时，建议使用分析 XML 页面。由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze，可以选择使用多维表格及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。在多维表格中设置状态转换，以了解文章是否已被解读和推送。

以下是一些收集了常用、效果好的各个方向或者领域的具体提示词的链接： 另外，按照对话次数统计的 TOP100 榜单对应的链接已发布在 BeBeGPTs 上，可通过原文链接访问，网址为：glbai.com。在法律领域，也有一些常用的 Prompt 场景，例如案例检索，最好使用法律行业垂类的 AI 产品。以下是一些案例检索的 Prompt 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。

以下是根据你的需求，为你生成的文章： 如何用 AI 收集目标招聘岗位 在当今数字化的时代，人工智能（AI）在招聘领域的应用越来越广泛。利用 AI 技术可以更高效地收集和分析招聘岗位信息，为求职者和招聘者提供更好的服务。下面介绍几种利用 AI 收集目标招聘岗位的方法： 1. 使用 Python selenium 库对 URL 逐一爬虫，收集招聘要求信息：这是一种比较传统的方法，需要一定的编程基础。使用 Python 的 selenium 库可以模拟浏览器行为，对招聘网站进行自动化爬取，并提取出招聘岗位的相关信息，如职位名称、薪资范围、工作地点、学历要求、工作经验等。这种方法可以快速获取大量招聘岗位信息，但需要注意网站的反爬虫机制，避免被封禁。 2. 在猎聘网上搜索 15 个感兴趣的关键词，通过 instant data scraper 收集职位信息：Instant Data Scraper 是一款浏览器扩展程序，可以在浏览器中快速提取网页上的数据。在猎聘网上搜索 15 个感兴趣的关键词，然后使用 Instant Data Scraper 提取出相关职位信息，包括职位名称、公司名称、工作地点、薪资范围等。这种方法操作简单，但需要注意关键词的选择，以确保收集到的职位信息与目标岗位相关。 总之，利用 AI 收集目标招聘岗位需要结合具体的需求和场景选择合适的方法。在收集过程中，需要注意遵守法律法规和网站规定，避免过度收集和滥用用户信息。同时，还需要对收集到的信息进行整理和分析，以便更好地为求职者和招聘者提供服务。

可以使用 Tavily API 接口进行搜索和爬虫，然后利用 Kimi 这个 AI 会话助手来读取并整理搜索结果。

大语言模型的未来趋势在闭源云端和开源本地部署方面存在多种可能性。 对于开源本地部署，以下是一些相关信息： Ollama 是一个方便用户在本地运行和管理大型语言模型的框架，具有以下特点： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，以满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型，例如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装可访问 https://ollama.com/download/ 。 可以通过一些教程学习如何本地部署大模型以及搭建个人知识库，例如了解如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、通过搭建本地聊天工具了解 ChatGPT 信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建完全本地化的数据库等。 同时，采用开源或国内企业提供的 13B 级模型本地部署在内部系统中，虽需投入算力，但有其价值。智能客服的大量优质大客户可能会选择自己搭建智能客服平台，并结合大模型企业提供的技术服务，基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架，实现 RPA 自动流程。 对于普通用户是否有必要了解本地部署知识以及是否有必要自己搭建 agent 以及 rag，这取决于个人需求和兴趣。如果您希望更深入了解大模型的工作原理和运行机制，或者有特定的个性化需求，那么了解和尝试本地部署可能是有意义的。但如果只是一般的使用需求，可能无需深入了解和自行搭建。

以下是一些能够将 PDF 格式的论文变成 PPT、Word 格式，以帮助用户阅读论文的 AI 应用和方法： 360AI 浏览器：不仅内嵌强大的 PDF 编辑工具和 ChatPDF 的强大 AI 助手，文章可一键翻译，支持快速定位原文，降低阅读门槛。遇到不会的概念可直接询问 AI，具有搜索增强能力，还免费开放 100 万字长文本阅读功能，正在内测 500 万字长文本处理功能。 DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费）。 另外，在 arxiv.org 阅读论文时，有将 PDF 论文转换为 HTML 版本以便阅读的方法。

很抱歉，目前知识库中没有关于从购买股票型基金到 TA 再到 APP 计算该基金资产收益流程的相关内容。但一般来说，计算股票型基金的资产收益流程大致如下： 首先，在购买股票型基金时，您需要支付申购费用，申购费用通常会从您的申购金额中扣除。申购成功后，您获得的基金份额 = 申购金额÷（1 + 申购费率）÷ 基金单位净值。 在持有基金期间，基金的资产价值会随着基金投资组合中股票的价格波动而变化。基金的单位净值会定期公布，您可以通过基金公司官网、TA 系统或相关 APP 查看。 当您想要赎回基金时，可能需要支付赎回费用。赎回金额 = 基金份额×基金单位净值×（1 赎回费率）。 您的资产收益 = 赎回金额 申购金额。 需要注意的是，不同的基金产品在申购、赎回费率以及计算方式上可能会有所差异，具体应以您所购买的基金产品的相关规定为准。

以下是利用 AI 协助设计用户调研问题的一些方式和相关案例： 1. 帮助设计问卷：向 AI 询问可以从哪些方面提问、提什么问题，采纳率为 25%。 2. 润色问卷文案：采纳率达 75%。 3. 对问卷反馈数据（单条数据和整理数据）进行评价：采纳率为 90%。 相关案例： 1. AI+教育方面，如医疗领域中用于生成漂亮图片的 AI 也可以帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 2. 有通过特定 prompt ，2 小时帮同学完成 3 篇调研报告的案例。 3. 利用 ChatGPT 做调研的案例。 在设计过程中，应注意以下几点： 1. 使用用户熟悉的词语、短语和概念，而非内部术语，遵循现实世界的惯例，使信息呈现自然和逻辑的顺序。 2. 像 Perplexity 一样选择容易理解的用词，采用对话式的文字。 3. 设计的控件要遵循现实世界的惯例并与期望的结果相对应，即自然映射，以构建直观的体验。 4. 确保用户能够理解单词的含义，不要假设自己对单词或概念的理解与用户匹配，通过用户研究揭示用户熟悉的术语和他们对重要概念的心智模型。

在用户与 bot 对话时给用户赋予一个 ID 的方法如下： 在 Coze 平台上创建 Bot 时，选择多用户模式后，会自动新增一个 uuid 字段，用来标识用户，由系统自动生成。在 Prompt 中，使用 NL2SQL 操作数据表时不需要包含 uuid 字段，但在工作流中使用多用户模式时，需要包含 uuid 字段。 Bot ID 是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识，用于将用户的微信号与特定的 AI 机器人关联起来，确保机器人可以正确响应微信上的请求。

在 Coze 平台中，Bot ID 是您创建的 AI 机器人的唯一标识，类似于每个人的身份证号码。它用于将您的微信号与特定的 AI 机器人关联起来，以确保机器人能够正确响应微信上的请求。 获取 Bot ID 的方式如下： 把“bot_id”填入："coze_bot_id":"86787989080" 您还可以参考以下资料： 此外，欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot，相关链接为：coze.cn:👉🏻 https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。大家也可以一起分享提示词，人设 prompt 分享：

以下是一些适合写评论的大模型： Gemma7bit：https://huggingface.co/google/gemma7bit Llama2Chinese13bChat：https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2Chinese13bChat ChatGLM26b：https://huggingface.co/THUDM/chatglm26b Baichuan213BChat：https://huggingface.co/baichuaninc/Baichuan213BChat 此外，8 月正式上线的国内大模型中，以下大模型也可供参考： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 需要注意的是，不同大模型在不同场景下的表现各有优劣，您可以根据实际需求进行选择和试用。

以下是使用 Coze 建立用户评论数据库的相关内容： 1. 创建数据库表。 2. 在工作流中引入数据库节点，并根据变量编写对应的 SQL 语句。需注意两点：一是 CURRENT_TIMESTAMP（）是 Coze 内置的函数，可获取当前时间；二是 {{}}是 Coze 规定用来代表变量值的符号，例如{{user_question}}，字符串类型的数据要用单引号或双引号包裹，如'{{user_question}}'。 此外，Coze 可以创建如记录阅读笔记（包括书名、阅读进度和个人注释）的数据库，Bot 能通过查询数据库提供更准确的答案。其工作流功能灵活，可处理复杂逻辑和高稳定性要求的任务流，提供大量可组合的节点，无论有无编程基础，都能通过拖拉拽方式快速搭建工作流，例如创建搜集电影评论或撰写行业研究报告的工作流。对于不太了解数据库的小伙伴，可阅读相关文章，如 。首先创建一个机器人，如外贸大师产品资料问答机器人，进入 Bot 的开发和预览页面。若需求是记录下用户的问题和机器人的回答以方便统计用户最关心的问题并进行优化，就需要依赖数据库，将用户的每次提问保存到数据库中，然后创建并定义数据库。

以下为关于抖音自动评论的相关信息： Coze 迎来了重磅更新，它可以接入抖音评论区，帮助用户自动回复评论。这一功能有着无限的想象力。 为帮助小伙伴们快速上手，此次不采用文字教程，而是直接上视频喂饭。相关视频教程可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1AM4m1U7iF/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=e94f42ead4c2e95f4b13bec257d95670 。 如果您还不知道 Coze 是什么，可以参考大圣在通往 AGI 之路的文章： 。 此外，还为您推荐以下相关内容： 1. 新石器公园的视频《》，深入钢铁行业揭开行业大模型的秘密。 2. 《》，由甲子光年智库发布，强调人工智能已进入应用落地阶段，大模型开源生态成为 AI 产业发展的重要模式。报告指出，数据、算力、算法是 AI 发展的核心要素，而开源大模型具备开放性、共享性、可扩展性，推动了技术创新和行业应用。

分析应用商店评论的方法如下： 1. 数据准备：使用 Instant Data Scraper 爬虫工具从 XREAL AIR 在 Amazon 的公开评论中抓取数据。由于 Amazon 只显示前 100 条 Consumer Reviews，因此我们按照 1~5 星的评价分别抓取 100 条评论。 2. 样本分布有偏：需要注意的是，由于我们只抓取了前 100 条评论，因此样本分布可能存在偏差。这可能导致我们的分析结果不能完全代表 XREAL 的实际口碑。在实际应用中，我们可以尝试获取更多的评论数据，以提高分析的准确性。 3. 上传数据到 GPTs 的 Knowledge：将抓取到的原始数据上传到 GPTs 的 Knowledge，以便 GPT 根据知识库回答用研问题。 以上是分析应用商店评论的一种方法。在实际应用中，我们可以根据具体需求和情况进行调整和优化。