智能体引用知识库效果不好，可以从哪些方面来着手调整

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。

在 WaytoAGI.com 网站，新增了智能对话功能，您可以在首页输入 AI 相关问题，系统会迅速提供答案要点和参考文章。在导航目录下，还能看到别人在问的 AI 问题。该功能的上线离不开飞书 Aily 团队的支持。

以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤： 创建知识库： 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址： 选择其中一个文档，如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果，使用 Local doucuments 的方式，上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式，每个问题使用作为开头（这是 Markdown 的语法）。准备开始上传文件，至此，一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答： 1. 2024.06.05 更新，对数据库不太了解的小伙伴，可以阅读。 2. 首先创建一个机器人：外贸大师产品资料问答机器人，进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答，方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化，所以这个需求依赖数据库，将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述： 现代产品更新换代速度快，用户在使用产品时经常会有疑问，而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架，能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库，用户能够快速获得到需要问题的答案，极大地提升了用户体验，让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络，省时又省力。 特别需要注意的是：文档的分片策略会严重影响查询的结果，这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。

搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，在搭建整理入库工作流时，首先新建工作流「url2table」，然后根据弹窗要求自定义工作流信息，并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式，由于篇幅原因不在此详述。

以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容： 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 方便测试，设备充足可下载更大模型） Windows 电脑：点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑：按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。（下载久了若卡住，鼠标点击窗口，键盘点空格可刷新） 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将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。 三、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. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，可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。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因： 快：GPT 大模型部署的服务器配置高。 好：GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

利用人工智能技术搭建知识库系统可以参考以下内容： 大圣的相关文章：大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。其文章如也是以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解。 知识管理体系：知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合，用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分： 知识的捕捉：收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。 知识的组织：通过分类、标签和索引等方式，使知识易于访问和检索。 知识的分享：促进知识在个人或组织内部的流动，增加协作和创新的机会。 知识的应用：确保知识被有效利用，以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。 专家系统：符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库，并包含一个推理引擎，在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样，包含短期记忆和长期记忆。同样，在以知识为基础的系统中，会区分以下几个部分： 问题记忆：包含与当前要解决的问题有关的知识，如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识，因为它包含了快照信息，记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态。 知识库：代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的，不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态，因此也被称为动态知识。 推理引擎：协调在问题状态空间中搜索的整个过程，必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。例如，下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的。

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。

对于向母婴大健康 MCN 公司的老板介绍您能用 AI 做的事情，可以从以下几个方面展开： 1. 内容创作与优化 利用 AI 生成吸引人的母婴健康相关的文章、故事和科普内容，提高内容产出效率。 通过 AI 对已有的内容进行语法和逻辑检查，优化文案质量。 2. 个性化推荐 借助 AI 算法，根据用户的浏览历史、偏好和行为数据，为母婴用户精准推荐适合的产品、服务和内容。 3. 客户服务与支持 部署 AI 聊天机器人，能够实时回答常见的母婴健康问题，提供快速准确的服务。 4. 数据分析与洞察 运用 AI 技术对大量的用户数据进行分析，挖掘潜在的市场趋势、用户需求和消费行为模式，为公司的决策提供有力支持。 5. 营销与推广 利用 AI 进行广告创意生成和优化，提高营销活动的效果。 6. 视频制作与编辑 借助 AI 工具进行视频的剪辑、特效添加和字幕生成，提升视频制作的效率和质量。 7. 社交媒体管理 通过 AI 监测社交媒体平台上的舆论动态，及时发现和处理负面信息，维护品牌形象。 8. 预测与规划 基于 AI 的预测模型，对市场需求、销售趋势等进行预测，帮助公司制定更合理的业务规划。

在 AI 时代，基础教育改革可以从以下几个方面着手： 教育政策的改革： 重新审视教育目标，从传统的知识灌输转向培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。 使教育政策更具灵活性，以迅速适应技术和市场的变化。 政府设立教育科技发展基金，鼓励和支持校企合作，开发适应未来需求的教学内容和技术。 建立多学科交叉课程，如结合人工智能与人文学科，培养学生的宽广视野。 AI 技术融入教育体系： 打破传统教育和高科技之间的隔阂，教师在教学中运用 AI 制定个性化学习计划、追踪学习进度并提供辅导建议。 学生学会与 AI 互动，如使用 AI 辅助工具探索复杂学术概念。 学校与技术公司合作，定期更新硬件设施，保持软件平台的与时俱进。 加大对教师的 AI 培训力度，使其成为教育融合 AI 的关键促进者。 社会层面的应对： 解决当下教育体系存在的惯性，避免政策更新滞后，减少教育与技术发展的脱节。 弥合技术快速发展与劳动市场需求之间的不匹配，缩小技能差距，降低对社会经济结构和个体心理的负面影响。 缓解全球范围内教育资源分配不均的问题，减少教育不平等，促进全球生产力和长远发展。 我们正处于新的十字路口，必须找到与 AI 相适应的教育模式。期望这样的变革不仅是技术创新，更能推进教育公平和普及，革新人才培养模式，服务于全人类的持续进步与发展。同时，要思考如何利用 AI 技术减少教育差距，避免技术普及造成新的不平等。在这一进程中，教育不仅是知识传授，更是激发创新、批判思维和人类价值观的关键领域。

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。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中出现超级智能。届时，机器可能会具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至可能会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，比如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命进行某些操作是否构成折磨等。 在产业发展方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临如物种竞争、合作基础以及道德伦理等有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中出现超级智能。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的过程中出现超级智能。届时，机器可能会具有自我意识，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用），近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会面对真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。