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有对用户画像洞察的AI工具吗

回答

目前有多种与用户画像洞察相关的 AI 工具。例如,钉钉 AI 助理基于云雀模型开发,具有语音识别和自然语言处理能力,支持多种交互方式,能理解用户指令并回答问题。在目标市场分析方面,可使用能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具,如机器学习模型、数据分析软件等,对包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等广泛的市场数据进行分析,以准确识别和细分目标客户群体。但关于专门针对用户画像洞察的特定 AI 工具,上述内容中未明确提及。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AI工具对产品工作的变化(调研问卷结果)

初衷发现过去一年AI工具对产品类工作带来的变化。并以此为起点,在2024年一起寻找,用AI工具辅助产品工作以及做AGI产品创新的好方式,好思路。调研组织本调研不涉及任何公司行为和商业目的。是由个人组织的产品同行调研交流活动,且问卷不记名。版权声明(CC4.0协议):署名-非商业性使用-禁止演绎([BY-NC-ND](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.zh-hans))调研用户画像概述在互联网等领域从事产品类工作,拥有5年左右或以上工作经验的从业者本调研中的产品类工作指:在工作中主要从事产品管理、产品设计、产品运营、产品数据分析等相关工作的从业者。调研用户工作项目与AI模型/工具关系画像45%与AI产研相关25%不涉及AI产研,但会较多借助AI工具进行工作20%与AI关系不大,且目前较少引入AI工具参与10%的工作项目是提供围绕AI的信息或学习服务100份有效数据来源来源1微信1v1邀约数据:26位来源2 “产品与设计交流小组”微信群用户:47位来源3 “通往AGI之路“微信群用户:21位来源4其他渠道:5位@ning填写1份

中小企业利用人工智能(AI)进行转型

"目标市场分析"是利用人工智能(AI)工具深入分析市场,以准确地识别目标客户群体并制定相应的营销策略。首先,使用AI工具进行市场细分。通过详细分析市场数据,准确地识别和细分目标客户群体。选择能够处理复杂数据集并提供深入洞察的AI工具,如机器学习模型、数据分析软件等。收集广泛的市场数据,包括消费者行为、购买历史、社会媒体互动等,然后利用AI工具对这些数据进行分析。基于AI分析结果,将市场细分为不同的客户群体,每个群体具有独特的需求和行为特征。例如,通过分析购买历史和在线行为数据,AI工具可以帮助企业识别对特定产品类别感兴趣的消费者群体。

2024钉钉AI助理白皮书-人人都是创造者-钉钉&财商学院-38页.pdf

基于云雀模型开发的AI工具,具有语音识别和自然语言处理能力,支持多种交互方式,包括语音、触摸、手势等。豆包能够理解用户指令,进行对话并回答问题,帮助用户获取信息或完成特定任务。具备视觉识别和人脸识别技术,可以识别和跟踪人物、物体、场景以及用户面部特征。提供作业批改助手、全能写作助手、英语学习助手等实用工具。背靠抖音C端流量导入,豆包2024年1月的月活数达到1757万,位列中国AIGC应用月活跃用户数排行榜第一。钉钉AI助理白皮书MidjourneyChatGPTPi豆包Kimi智能助手钉钉AI助理WarrenQVoyagerSoraMidjourneyOpenAIInflection AI字节跳动月之暗面钉钉恒生聚源英伟达OpenAI(以上信息根据公开资料整理)十大国内外代表性AI应用2023/42023/52023/82023/62022/112023/10钉钉AI助理白皮书AI应用的演进方向Insight/知识洞察/AIGC/内容生成/AIGC指利用生成式AI技术,根据用户的输入或要求,自动生成各种形式的内容,包括文字、图像、音频、视频、代码、3D模型等。越来越多企业和机构已经开始尝试使用AIGC,快速且低成本地生成大量内容。

其他人在问
制作图片的AI工具,名字好像叫comfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程,可导出并分享,报错时能清晰定位错误。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势在于: 1. 操作门槛高,需要清晰的逻辑。 2. 生态不如 webui 丰富,但有针对其开发的有趣插件。 您可以从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装,官方链接为:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 此外,有人认为如果 contornet 让 AI 绘画从玩具变成工具,那 ComfyUI 就是制作工具的工具。同时,藏师傅介绍了用 ComfyUI 三步制作任意公司周边图片的流程,整个流程分为获取 Logo 图片的描述、根据描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 ComfyUI 工作生成。
2024-11-23
最新的AI资讯
以下是为您提供的最新 AI 资讯: 新手学习 AI 方面:AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 AIGC Weekly 32 方面: Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位: Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告: Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能: OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展: Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器: 2024 人工智能报告方面: 全球芯片出口管制下,中国仍成重要市场。美国商务部长吉娜·雷蒙多警告英伟达,中国在美芯片制造商中所占的份额正在减少。字节跳动通过美国的甲骨文租用 NVIDIA H100 访问权限,而阿里巴巴和腾讯则与 NVIDIA 就在美国建立自己的数据中心进行谈判。与此同时,谷歌和微软直接向中国大型企业推销他们的云服务。 模型变得更便宜了。以前认为提供强大模型的成本过高,但现在提供这些模型的推断成本正在下降。OpenAI 更达到 100 倍下降!Google Gemini 生产了一种具有很强竞争力的定价系列!Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 的价格在推出后几个月内下降了 64%86%,而性能强劲,例如 Flash8B 比 1.5 Flash 贵 50%,但在许多基准测试中表现相当。注意:价格适用于<128K 令牌提示和输出。检索日期为 2024 年 10 月 4 日。考虑到计算成本很高,模型构建者越来越依赖与大型科技公司建立合作伙伴关系。反垄断监管机构担心这将进一步巩固现有公司的地位。
2024-11-23
那个文生视频或图生视频的AI可以生成融合变化的效果
以下是关于文生视频或图生视频的 AI 生成融合变化效果的相关信息: 在人工智能技术迅速发展的当下,AI“词生卡”技术兴起,它将文字描述转化为视觉图像,重塑了创意产业格局。AI 的多模态输出能力已基本成型,包括文生文、文生图、文生码、文生视频、图生视频等,但大多在某个维度能力强,跨界融合还不够。 从生成方式分类,AI 视频生成包含: 1. 文生视频、图生视频,如 Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 一些热门产品如 Luma AI,其 Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力,8 月底最新发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力。Luma AI 的 img2vid 生成效果在多方面表现出色,如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、运动过程一致性保持较好、分辨率高且有效改善模糊感等。
2024-11-23
怎么用ai制作由人变成动物的视频
以下是使用 AI 制作由人变成动物视频的方法: 一、创建视频内容 1. 准备内容 先准备一段视频中播放的内容文字,可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广让大家了解的文字。 您也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频 使用剪映 App 对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”,点击默认文本右下角的“+”号,为视频添加一个文字内容的轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。 二、生成数字人 1. 生成数字人 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。 选择数字人形象时,软件会播放其声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”,软件会根据提供的内容生成对应音视频并添加到当前视频轨道中。 左下角会提示渲染完成时间,完成后可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片 删除先前导入的文本内容。 点击左上角“媒体”菜单,点击“导入”按钮,选择本地一张图片上传。 点击图片右下角的加号将图片添加到视频轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线,向右拖拽直到视频最后,使图片在整个视频播放时都显示。 选中背景图片所在轨道,拖动图片的角将其放大到适合尺寸,并将数字人拖动到合适位置。 此外,如果您想创作一个生物融合成新物种的视频,例如猪和老鹰融合成一个新的物种,以 GPT4 为例的制作教程如下: 1. 故事情节的构思 构思一个吸引人的故事情节,比如新物种的起源故事,结合猪和老鹰的特点以及这种融合带来的独特能力和挑战,考虑添加神秘或奇幻元素增强阴暗风格。 2. 视觉效果的设计 使用 3D 建模和特效技术创造出既霸气又具有阴暗风格的新物种形象,高质量的视觉效果和流畅的动画能吸引更多观众并提高视频的分享率。 3. 音乐和声音设计 配置适当的背景音乐和声效,以增强视频的氛围,选择能激起观众情绪的音乐和声音效果,让视频更加引人入胜。 4. 社交媒体互动
2024-11-23
AI分镜
以下是关于《李清照》AI 视频创作的分镜内容: |分镜|子分镜|分镜主视觉|配音|角色|配音|画面| |||||||| |8|0801<br>0802|嗯~谁在叫我<br>小姑娘,你从哪里来?你叫什么名字呀?|王维||| |9|0901 疑惑<br>0902 诗文|疑惑自言自语<br>疑惑的表情<br>看到明月松间照,清泉石上流惊喜|我叫什么名字呢?(疑惑)<br>哦~(惊讶)<br>李清照吟诵:明月松间照,清泉石上流。|少年李清照|| |10|1001 惊喜<br>1002 照清高亮|李清照灵机一动<br>墙上诗:明月松间照,清泉石上流。照和清高亮显示|背景音效:灵机一动|||| |11|11 得意|李清照脸部特写,惊喜表情|我叫李清照(高兴)|少年李清照|| |12|12 王维沉思|王维沉思|李清照~李清照,好名字、好名字|王维|| |13|13 夜景|明月下溪水潺潺|王维吟诵:明月松间照,清泉石上流。|王维|| |20|20|画面穿越到当代写字楼办公室|忙乱和电话铃声|背景声|| |21|21|面对电脑的李清照一脸茫然|||| |22|22|旁边两个同事聊天|你们打算什么时间要孩子?<br>要孩子,要什么孩子,我们是丁克家庭。|同事甲<br>同事乙|| |23|23|李清照满脑子疑惑,丁克是什么意思|疑问背景音|背景声|| |24|24|李清照查询丁克的意思,发现是不要孩子的家庭。|||| |25|25|旁边两个同事聊天|那你不打算结婚吗?<br>我才 30 岁,结哪门子婚,我的环游世界梦想还没有实现呢|同事甲<br>同事乙|| |26|26|李清照满脑子疑惑,为什么可以不结婚?怎么生活?|疑问背景音|背景声|| |27|27|李清照开始查阅资料|清照~清照~你不下班吗?<br>哦哦~我查点资料|同事甲<br>李清照|| |1||远景一个古装小女孩草丛中嬉戏|背景音乐:小女孩嬉戏声|||| |2|0201 欢快<br>0202 疑惑|李清照与蝴蝶对话:远景、特写|蝴蝶:你叫什么名字呀?(欢快)<br>李清照:嗯~嗯~我叫什么名字呢?(疑惑)|蝴蝶<br>少年李清照|| |3|0202 放大|李清照特写|||| |4|04 穿越唐代|李清照满是疑惑|画外音:这是什么地方?(疑惑)|少年李清照|| |5|《辋川别业》建筑|写有《辋川别业》的古代建筑|辋川别业、辋川别业,难到这是王维的住处!(恍然大悟)|少年李清照|| |6|06|《维摩诘诗集》特写|真的是王维(高兴)|少年李清照|| |7|07|李清照高兴奔向王维|王伯伯~王伯伯~(高兴)|少年李清照||
2024-11-23
学习AI
以下是针对新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-23
对AI未来发展的洞察
以下是对 AI 未来发展的洞察: 在 2024 年,人工智能领域呈现出以下特点和趋势: 1. 资金投入:预计会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 2. 计算压力:政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 3. 对选举的影响:虽尚未成真,但仍需警惕。 4. 引领新服务模式:如“智能即服务”,重塑工作和生活,为芯片和云计算行业带来新机遇,GPU 需求预计持续增长。 5. 投资领域:企业软件、AI 驱动的金融服务、AI 健康技术吸引投资,机器人行业投资额超过企业软件,有望成为重要爆发点。 6. 资本趋势:科技巨头通过资本控制 AI 模型公司,加速行业发展。 7. 企业竞争策略:分化为迅速成长为大型模型公司并寻找背书,或保持小规模专注盈利并灵活应对。 8. 大模型争霸:OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术和标准设定上相互竞争。 未来展望: 1. 提示词工程重要性凸显,带来新挑战和责任。 2. AI 能力持续提升,为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 总之,人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值,未来发展前景激动人心,同时也复杂多元。
2024-11-01
AI 分析调查结果并生成洞察报告
以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容: User Evaluation: 这是一个利用人工智能(AI)来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括: AI 驱动的转录:支持 57 种以上语言的转录功能,能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察:从数据中快速生成有用的洞察,每个洞察都附有数据来源。 集合管理:使用直观的看板(Kanban)板来组织和分享洞察,添加标签和笔记。 AI 生成报告:生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿:一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源:分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板:提供多种洞察模板,帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析:解释音频和视频文件中的客户情感,识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote: 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有: 用户投票板:用户可以发布和投票他们希望看到的功能,企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置:只需 2 分钟即可完成设置,并提供免费计划。 无缝集成:可以将投票小部件无缝添加到应用中,用户无需再次登录即可发布和投票,减少摩擦并增加反馈。 定制化:支持内置的浅色/深色模式,用户识别和配置。 透明度和信任:通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能(AI)进行转型: 在数据驱动决策方面,特别是数据分析和洞察部分: 目标是通过使用人工智能(AI)工具来分析大量的客户和市场数据,为企业决策提供有力支持。 首先,利用 AI 工具分析客户数据、市场数据,深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具,如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据,进行分析,识别模式、趋势和相关性。 其次,为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略,如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议,将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作,确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略,实施后持续监控效果并收集数据,反馈到 AI 分析中形成闭环,不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文:AI 做用户研究|Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告: 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面,高质量显示被提及 44 次等;劣势方面,兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。
2024-10-29
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
有哪些AI工具可以辅助技术趋势研究和技术洞察
以下是一些可以辅助技术趋势研究和技术洞察的 AI 工具: 专利趋势分析和预测方面: Innography:利用 AI 技术分析专利数据,提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap:AI 驱动的平台,分析专利数据和技术趋势,提供全面的专利情报和市场分析。 论文写作方面: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手:百度推出的学术研究辅助工具,结合自然语言处理和大数据分析技术,能帮助用户快速找资料,提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 知网 AI 智能写作:适用于各类文档写作场景,包括研究报告、调研报告、资讯报告等。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。
2024-08-08
分析某一领域的最新技术趋势,技术洞察,是否有合适的工具?
目前在分析某一领域的最新技术趋势和技术洞察方面,常见且有效的工具包括: 1. Gartner 魔力象限:提供对特定技术领域供应商的评估和分析。 2. Forrester 研究报告:涵盖了各种技术领域的趋势洞察。 3. 行业专业数据库,如 IEEE Xplore、Web of Science 等,可获取最新的研究文献。 但具体选择哪种工具,取决于您所关注的领域以及具体的需求。
2024-08-08
如何设计客户画像AI
设计客户画像 AI 可以参考以下方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,依据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点以吸引顾客。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:运用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:基于用户的购买历史和偏好,通过 AI 提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:利用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:借助 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:使用 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销以提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:依靠 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 目标市场分析方面: 首先,使用 AI 工具进行市场细分。选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具,如机器学习模型、数据分析软件等,收集广泛的市场数据,包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等,然后利用 AI 工具进行分析,基于结果将市场细分为不同的客户群体,每个群体具有独特的需求和行为特征。 其次,基于 AI 分析结果定制化营销策略。针对每个细分市场群体的特征,制定特定的营销策略,如定制化的广告内容、促销活动和沟通方式,执行并根据市场反馈和销售数据进行调整,持续监测营销活动的效果,定期更新市场数据,不断优化和调整营销策略。 此外,还可以像打造个人 CRM 系统一样,定义任务目标,如让 AI 成为私人的 CRM,写好指令,包括定义角色(如顶级的客户服务与销售总监)和背景信息,明确输出要求,如在接到新的客户消息后回复“收到,知道了”,并让其整理客户信息表格以针对性使用,如提醒本周过生日的客户及相关爱好以拉近关系。
2024-10-23
我希望做一个回答用户问题的聊天机器人,如何用rag来做
要使用 RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)来做一个回答用户问题的聊天机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块:包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 2. 从订阅源获取内容:通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接,最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量:使用文本向量模型 bgem3(可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ),通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 5. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 6. 技术栈选择:经过调研,可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现,后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。 Langchain 简介:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 简介:是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-11-20
扣子的智能体如何在飞书中创建一个可以和用户会话的账号
要在飞书中创建一个可以和用户会话的扣子智能体账号,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 创建扣子的令牌: 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 给令牌起一个名字。 为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间,可以是个人空间、也可以选择团队空间。 勾选所有权限。 保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 2. 获取机器人 ID: 在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人,比如画小二智能小助手。 点击对应的机器人进入机器人编辑界面。 在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 3. API 授权: 点击右上角发布。 会发现多了一个 Bot as API,勾选 Bot as API。 确定应用已经成功授权 Bot as API。 4. 服务器设置: chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择多种模型,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”。 选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。 提示运行成功,如果无法正常启动,请看文档后面的“常见问题”。 5. 绑定微信: 需要提前准备一个闲置的微信,因为这种方法是非官方接口,有可能微信号会受到官方限制。 点击容器,可以看到运行的是两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 手动刷新界面验证是否成功,点击“刷新日志”,看到 WeChat login success 提示微信登录成功。 为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试: 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话,训练的数据越好,对话效果越好。您可以参考个人微信对话和微信群对话效果演示视频:
2024-11-19
有面向B端用户的个人助理产品吗
目前面向 B 端用户的个人助理产品有 GPTs。GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具,允许用户根据自身需求和偏好量身打造自己的 AI 助理,比如梳理电子邮件或提供创意灵感等。用户还可上传资料来自定义 GPTs,也能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。不过目前 GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户。 此外,在公开的案例中,Dot 是目前看到的最接近理想 AI Agent 形态的 C 端私人助理,它支持用户发送文本和图像、音频信息并理解内容,能够为用户制定计划、进行文件管理、推荐咖啡店,帮助用户访问互联网中的最新工具和服务。但其目前需要排队较久的 waitlist,官方也较少更新动态。 一位投资人认为,个人助理是国内外 C 端 Super App 的主要场景之一,也是最刚需、市场最大的一块。比如豆包最初的想法就是打造一个类似 Pi 的个人助理平台。
2024-11-18
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
使用AGI类工具时,用户应该注意些什么
使用 AGI 类工具时,用户应注意以下几点: 1. 理解工具:全面了解工具的应用场景和调用方法是有效使用的前提。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,可通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务,应先将其分解为子任务,再组织和协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具:学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。包括模仿人类专家行为,了解行为后果,并根据环境和人类的反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果和环境状态变化,人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 关注工具选择:对于 Tools 类工具,开发者需选到合适的工具,并填写准确优秀的参数。可将业务上的 knowhow 转化为 Agent 的知识,提升工具使用的准确率,把精力放在这方面而非工程化上。
2024-11-10
用户体验设计与大模型的关系
用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面: 开发大模型应用复杂,涉及众多步骤和环节,包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要,直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点,如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面: 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户,但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争,大模型可作为差异化优势之一,但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念: 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识,它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准,如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等,但这仍是复杂且持续的挑战。
2024-11-04