智能体引用知识库效果不好，可以从哪些方面来着手调整

要实现本群对知识库的调用，可以通过以下两种方式： 1. 在 Bot 内使用知识库： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项。配置项说明如下： 最大召回数量：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多。 最小匹配度：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度，则不会被召回。 调用方式：知识库的调用方式。自动调用：每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回；按需调用：您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 2. 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。

AI 知识库主要包括以下内容： 通往 AGI 之路：这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里，用户既是知识的消费者，也是知识的创作者。它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 特点： 由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设。 大家贡献并整合各种 AI 资源，使大家可以轻松学习各种 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例等。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 追踪 AI 领域最新的进展，时刻更新，让用户每次访问都能有新的收获。 链接： https://waytoagi.com/ 即刻体验：https://waytoagi.com/ 此外，还有关于 Coze 的知识库相关内容，如大圣撰写的文章，帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库，包括其概念、实现原理、能力边界，以及在通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理，还有如何更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件来打造更加强大的智能体。

以下是关于如何将知识库里的文件进行分类清晰数据，使其变得更加智能化的方法： 1. 在线知识库 点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot，并在调试区测试效果。 2. 本地文档 注意拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练到知识库里面。 对于画小二这个课程，80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大的章节名称内容放进来，章节内详细内容依次按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用 点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 4. 飞书知识库 在飞书里面选择对应的文件夹，一次最多智能选择 20 个文件（若文件大于 20 个可多建几个知识库）。 可以选择自动进行数据清洗，数据清洗是把数据进行类结构化整理，内容中的图片资料也会保留。 测试对话，基本反馈正常，目前 coze 存在不稳定版本，需要不断调试完善。 5. Excel 知识库 可以增加其他形式的知识库。 上传表格的知识库不要过于复杂，不要有合并表格情况，同时系统不认不同的 Sheet。 数据处理完成会显示 100%进度，加工出来的数据，点击添加 Bot，就增加到知识库中，然后测试发布和返回。 6. 网页知识库 有自动采集和手动采集两种方式，手动采集需要安装插件，操作稍微有点小复杂。 选择批量添加，写入画小二官网的地址，可根据需求添加自己的网站。 将网站所有的页面都扫描出来，点击确认，将全站数据解析并保存到知识库里面，按照默认自动清洗数据。 7. 创建知识库并上传文本内容 本地文档：在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容，每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则，包括分段标识符、分段最大长度、文本预处理规则，如替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址）。单击下一步完成内容上传和分片。

很抱歉，目前知识库中没有关于如何做好中国市场的知识库让 AI 学习并给出详细三年计划的相关内容。但一般来说，要做好这个计划，您可以从以下几个方面考虑： 1. 市场调研：深入了解中国市场的特点、需求、竞争态势等，为 AI 提供丰富准确的数据。 2. 数据整理：将收集到的市场信息进行分类、清洗和标注，以便 AI 能够有效学习。 3. 设定目标：明确三年中在市场份额、客户满意度、品牌知名度等方面的具体目标。 4. 阶段规划：第一年着重基础建设，如数据积累和模型训练；第二年优化模型，拓展应用场景；第三年实现规模化应用和持续优化。 5. 技术支持：确保有足够的技术团队来维护和更新 AI 系统。 6. 反馈机制：建立有效的反馈渠道，根据市场变化和用户反馈及时调整 AI 的学习方向。 以上只是一个初步的框架，您还需要根据具体的行业和市场情况进行进一步的细化和完善。

以下是组建自己本地知识库的详细步骤： 一、了解 RAG 技术 因为利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用，所以在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。 RAG 是指检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）。当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，通过检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用可抽象为以下 5 个过程： 1. 文档加载（Document Loading）：从多种不同来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割（Splitting）：把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. Output（输出）：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起生成更加合理的答案。 二、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时，使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 三、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持了以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后，会进入到其配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： 1. 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 2. 首先创建一个工作空间。 3. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 4. 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 5. 测试对话。当上述配置完成之后，就可以跟大模型进行对话了。 最后，送给大家一句话：看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系作者或者加免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

将传统知识库通过 LLM 能力转化为更智能和精细化的知识库是一个复杂但可行的过程，以下是一些关键步骤和方法： 1. 数据预处理：对传统知识库中的内容进行清理、格式化和标准化，确保数据的质量和一致性。 2. 内容分段：根据主题和逻辑结构，将长篇的知识内容合理分段，使信息更易于理解和处理。 3. 提取关键信息：从文本中提取重要的概念、实体和关系，为后续的问答和总结做准备。 4. 构建 QA 问答对：分析知识库中的内容，设计有针对性的问题和准确的答案，形成问答对，以方便用户快速获取所需信息。 5. 图片解析描述：对于包含图片的内容，使用图像识别技术提取关键元素，并进行详细的描述和解释。 6. 总结归纳：对分段后的内容进行总结，提炼核心要点，帮助用户快速了解主要内容。 在实施过程中，需要不断优化和调整方法，以确保转化后的知识库能够满足用户的需求，提供更高效和准确的服务。

在日常市场营销工作中，您可以将 AI 应用于以下方面： 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，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 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，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根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：依靠 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。 6. 价格策略：利用 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：借助 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：使用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 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：利用 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：依靠 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 分析不同的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 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 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。 此外，对于中小企业，还可以通过以下方式利用 AI 提升市场营销效果： 1. 营销自动化： 实施基于 AI 的营销自动化工具，提高营销活动的效率和一致性，减少人工工作量。选择满足企业特定需求的工具，如自动化电子邮件平台、社交媒体管理工具等，并根据目标市场和营销目标进行设置和配置。 将客户数据源（如 CRM 系统）与营销自动化工具集成，实现更个性化和针对性的营销。 通过 AI 分析结果调整和优化营销内容，确保相关性和有效性，提高营销活动的 ROI。持续监控营销活动的各项指标，定期更新营销自动化策略。 2. 目标市场分析： 使用 AI 工具进行市场细分，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，基于分析结果将市场细分为不同的客户群体。 基于 AI 分析结果定制化营销策略，针对每个细分市场群体制定特定的策略，如定制化的广告内容、促销活动和沟通方式。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。

AI 在未来运用在机器人上的方面包括： 1. 制造业：带来制造业的革命，如自适应机器人的应用。 2. 自动驾驶：自动驾驶车辆成为重要应用领域。 3. 人形机器人：在非结构化环境中的应用具有巨大价值。 4. 医疗领域： 护理/手术机器人：逐渐出现由 AI 驱动的机器人，护理等非生命直接相关的机器人会早于手术机器人。 人体健康模型：如“AI 虚拟病人”帮助药品在进入临床之前进行预筛查，未来可能出现模拟人体运转的 AGI 实现“防未病”和“真个性化”诊疗。 5. 农业：应用于田间管理的机器人能提高农业生产效率、可持续性和生产力。 6. 疾病检测与治疗：改善乳腺癌筛查，变革疾病的检测、预防和治疗方式。

ChatGPT 4.0.1 相较于 ChatGPT 4 具有以下新功能和先进之处： 1. 大大减少了幻觉，在内部对抗性设计的事实性评估中得分更高，比最新的 GPT3.5 高 19 个百分点。 2. 在遵循用户意图的能力方面有很大改进，在 70.2%的提示中，产生的响应比 GPT3.5 更受欢迎。 3. 在各种语言中的表现更优，包括低资源语言。 4. 知识更新方面，ChatGPT 4.0.1 知识更新到 2023 年 12 月，而 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 需要注意的是，尽管 ChatGPT 4.0.1 有这些优势，但它仍存在与早期 GPT 模型类似的局限性，如对事实产生“幻觉”和出现推理错误等，在使用其输出时应谨慎。

数据标注涉及以下方面： 1. 从量到质的转变：早期大模型训练侧重依靠大量算力和大规模数据集提升性能，如今数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，更需注重提高数据质量和相关性。 2. 向知识密集型转变：多模态模型需处理多种类型数据，如文本、图像、声音等，这使数据标注过程更细致复杂，需要更高水平的理解和分析能力，不再是简单的劳动力作业。 3. 对标注方式的理解：大模型的数据标注不仅关注清晰的行业术语，还需要能被模型理解的标注方式，可能涉及更多上下文的理解和语义分析。 4. 对业务的理解：目前数据服务依赖于标注员对业务的理解，通用型数据需求减少，更多是公司内部独有的数据内容和词语，能承接大模型数据标注的服务商不多。 现在更需要标注的数据类型和行业包括： 1. 多模态模型相关的数据，如同时包含文本、图像、声音等多种类型的数据。 2. 公司内部独有的、与特定业务相关的数据。 在数据标注过程中，还需注意数据隐私与安全问题，如数据加密与计算效率的权衡等。

AI 在法律行业中有以下应用方面： 1. 案例检索： 最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 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。 预计效果：AI 系统将检索相关数据库，找出符合要求的判例，并提炼出关键判决理由和结果，形成摘要报告。 2. 提供法律建议： 可以采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构，例如使用 SWOT 分析法来评估一个商业合同的优势、劣势、机会和威胁，从而帮助客户完成更明智的交易。 从多个角度进行思考，比如在分析一个商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手的行为、战略规划、财务状况以及市场前景等多个角度来思考诉讼策略，以确保为客户提供全面且深入的法律建议。 用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项，例如概括出 5 点关于案件处理的核心观点，并列出 7 点在案件推进中需要特别注意的事项。 使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt，让建议更有条理，通过 AI 给到更优质的信息。 赋予 AI 角色，比如“你是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析”，以更有效地利用其数据处理和模式识别能力，提升律师的工作效率。 3. 处理信息检索与整理任务：律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，迅速获得案件准备所需的素材，花更多时间进行法律分析。 4. 自动化处理文档：律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同，例如给出 prompt “根据提供的模板，自动生成一份关于 XX 事项的合同草案，并标注出需要人工审核的关键条款”，在保证合同质量的同时，大幅减少在文档起草和修订上的工作量。 5. 辅助整理案件事实和证据：在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中，律师依靠自己的专业进行分析，发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度，利用 AI 来辅助整理案件事实和证据，减少大量工作时间。

AI 可以在以下方面改变普通人的生活： 1. 提供个性化服务：如通过 Character.ai ，每个人都能拥有像钢铁侠中 Javis 一样的人工智能助手，帮助完成各种任务，重构如授课教师、游戏玩家、情感伴侣等各种服务。 2. 改变日常互动方式：像 iPhone 一样，生成式 AI 将改变我们与技术的日常互动方式，催生新的产品，如 Uber、DoorDash 和 Airbnb 等，并对现有产品进行超级增强，改善消费者体验和扩展性。 3. 降低智慧成本：人类的智慧成本高昂，而 AI 能够大幅降低这一成本。例如，最富有的人能雇佣专业医生和高素质家教，AI 则有可能让更多人获得类似的服务。 4. 应对全球性问题：AI 有潜力在应对气候变化、流行病等方面提供更智能的指导，改变各行各业，带来更长寿、健康和充实的生活。

在Midjourney中，`cref`和`sref`都是用于引用图片的功能，但它们的作用和使用方式有所不同： 1. 角色参考（cref）：`cref`的功能是保持图像角色的一致性。根据你提供的现有角色图像的URL, 生成与之相似的角色。使用方法是在提示后添加 `cref`，并紧接着指向人物参考图像的 URL。例如：`/imagine prompt beautiful girl cref `。您可以使用 `cw` 来调整参考图像对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考（sref）：`sref`的功能是生成类似风格的图片，保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 `sref`，并紧接着指向风格参考图像的 URL。例如：`/imagine prompt beautiful girl sref `。您可以使用 `sw` 来调整参考风格对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。 如果你想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，你可以使用 `sref` 或 `cref`，并通过调整 `sw` 或 `cw` 的值来控制引用图像的影响程度。 例如，如果你想引用一张图的风格，但只希望它占新图的一部分，你可以这样写提示：`/imagine prompt beautiful girl sref sw 500`。这样，生成的图像将会在保持原有风格的同时，融入一部分引用图像的风格¹。 希望这些信息对您有所帮助！如果您有其他问题，欢迎随时向我提问。

人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。

人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如完成人类擅长的任务。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等；AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示，输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中，很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品，并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议： 明确智能体的职责和功能，例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词，清晰地描述其任务和目标。 像导演一样，将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容，要进行检查和优化，不断调整和改进智能体的表现。 此外，您还可以参考一些相关的提示词库，例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库，其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时，很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以为其配置提示词、知识库和能力等。

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前在创建这种智能体方面，一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而，要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的，因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议： 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库，例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样，将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤，明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑，将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤，使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。

公共服务智能化是一个涉及多方面的重要领域。 在美国，政府官员正致力于推动人工智能领域的发展，并根据反馈更新相关计划，以规范人工智能的运作，保障其在保护公民权利、安全和国家安全、促进公平、推动民主、促进经济增长和创新公共服务等方面发挥积极作用。 在欧洲，对于使用人工智能系统获取和享受特定的必要私人和公共服务及福利的领域，有严格的规定。特别是在公共机关提供的基本公共援助福利和服务方面，若使用人工智能系统进行决策，可能会对人们产生重大影响，因此某些系统被列为高风险系统。但同时，也不应妨碍公共行政部门开发和使用创新方法，前提是这些系统不会带来高风险。 在英国，人工智能将在实现更好的公共服务、高质量就业和提供学习技能的机会等目标中发挥核心作用。政府已投入大量资金，并认为以结果为导向的方法是实现目标的最佳途径。人工智能已在改善医疗保健、提高交通安全性等方面带来了实际的社会和经济效益，未来有望在更多领域发挥更大作用。