如何训练专属我的问答机器人

以下是关于“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的相关内容： 原本是一名 AIGC 创作者，在接触交易后，希望将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。学习交易知识后认识到，单纯迷信技术分析提高胜率实现长期稳定盈利对个人投资者不可行，心态关键。新人对交易理论不熟悉更致命，成熟交易员单一策略熟练运用能找进出点、良好心态能长期盈利，但不熟悉行情只能观望。借助 AI 分析行情，期望在不熟悉市场时找到合适进场点，提高资金使用效率，多种策略配合提高理论胜率（有统计数据显示几千名专业交易员一年里平均胜率 70）。 此外，还有以下 AI 与工作场景结合的案例： 1. 销售方面：包括话术总结优缺点、定制销售解决方案。 2. 客服方面：定制客服话术，有关键词库，如产品知识、使用方法等。 3. HR 方面：团队绩效管理，根据绩效数据输出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成回答。 另外，在七大行业的商业化应用中： 1. 企业运营：包括日常办公文档撰写整理、营销对话机器人等。 2. 教育：协助评估学生学习情况、定制学习内容等。 3. 游戏/媒体：如定制化游戏、出海文案生成等。 4. 零售/电商：包括舆情监测分析、品牌营销内容撰写等。 5. 金融/保险：如个人金融理财顾问、识别欺诈活动风险等。

打造专属自己的 AI 智能体并让保存的文献资料为自己专属分析，可参考以下步骤： 1. 设计 AI 智能体架构：先构思整个 AI 智能体的架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据：新建一个飞书多维表格，根据稍后读的管理需要，定义元数据字段，如“内容（超链接格式，显示页面标题，可点击跳转具体的页面）”“摘要（根据具体内容，总结内容主题、关键信息、阅读价值，并指出适合的读者群体）”“作者”“平台”“状态（阅读状态，收藏的默认态为“仅记录”）”“发布日期”“收集时间”等。您也可以直接复制准备好的模板：【模板】稍后读管理 3. 搭建整理入库工作流： 首先在 Coze 中逐步搭建 AI 智能体，搭建整理入库工作流。这是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 开始节点：输入 url。由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程，所以不需要额外配置。 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址。为便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接，需要将这个链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。 插件节点：获取页面内容。这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中，随便设置{{timeout}}为 60000。

以下是创建个人专属知识库的相关内容： 私人知识库中的内容通常包括从互联网收集的优质信息以及个人日常的思考和分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案： 训练专有大模型：可以使用个人知识库训练专有大模型，但此方案并非当下主流，存在高成本、更新难度大等缺陷。 利用 RAG（检索增强生成）技术：先将文本拆分成若干小文本块并转换为 embeddings 向量，保存在向量储存库中。当用户提出问题时，将问题转换为向量与储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 搭建基于 GPT API 的定制化知识库时，由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量，向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。

以下是制作专属工作机器人的两种方式： 基于 GitHub 开源项目 chatgptonwechat 实现 chatgptonwechat项目是使用 ChatGPT 搭建的智能聊天机器人，在 GPT3.5/4.0 API 及 itchat 框架的基础上实现，支持个人微信、公众号、企业微信部署，能生成文本、语音和图片，访问操作系统和互联网。项目地址：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 。 基于 Coze 直聘的职业助手 Bot 实现 1. 职业助手 Bot 是一个专为帮助用户找到理想工作而设计的智能机器人。只需输入求职信息和偏好，就能迅速匹配适合的工作机会，并提供全面的求职支持。 2. 设计理念：旨在通过智能化和个性化的服务，帮助求职者更快、更精准地找到理想工作。 高效匹配：利用先进的算法和大数据分析，迅速从海量招聘信息中筛选出最适合用户的职位，节省时间，提高求职效率。 实时更新：持续跟踪最新招聘信息，通过即时通知功能让用户掌握最新求职动态。 个性化推荐：根据用户的职业目标、工作经验、技能、地域偏好等信息提供高度个性化的职位推荐服务。 数据安全：重视用户数据的安全与隐私，采用最先进的安全技术确保用户个人信息和求职数据不被泄露。 3. 创建 Bot： 在 Coze 的主页创建 Bot。 输入 Bot 名称与 Bot 介绍，并使用 AI 功能生成图标（也可上传自己喜欢的图标）。 4. 人设与回复逻辑：简单描述 Bot 的人设与逻辑，然后使用 AI 助手进行优化。例如：角色为一个专业的职业助手 Bot，能够根据用户输入信息为用户精准提供匹配的职位推荐。 5. 技能：为 Bot 增加一些技能。 6. 插件：增加一个新闻类插件，来捕捉行业相关的动态。

设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件，您可以考虑以下几个关键方面： 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统，如关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra），以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构，包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等，确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面，方便用户录入知识，支持多种格式，如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能，允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系，让用户能够将知识分类存放，便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签，提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能，支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法，确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型，如自然语言处理模型，用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化，使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别，如管理员、普通用户等，控制用户对知识库的操作权限，保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据，以防止数据丢失。 提供数据恢复功能，确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面，提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则，使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化，确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试，包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况，不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助，祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件！

要架构专属自己企业的 AI 系统，可以参考以下步骤： 一、逐步搭建 AI 智能体 1. 搭建整理入库工作流 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置需根据实际需求进行。 2. 在外层 bot 中封装工作流，完成整体配置 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”，测试下来通义对提示词理解和执行效果较好。 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。 二、相关术语 以下是一些在 AI 系统架构中可能涉及的术语： 1. AI 或 AI 系统或 AI 技术：具有“适应性”和“自主性”的产品和服务，如在定义的第 3.2.1 节中所述。 2. AI 供应商：在 AI 系统的研究、开发、培训、实施、部署、维护、提供或销售中发挥作用的任何组织或个人。 3. AI 用户：使用 AI 产品的任何个人或组织。 4. AI 生命周期：与 AI 系统的寿命相关的所有事件和过程，从开始到退役，包括其设计、研究、培训、开发、部署、集成、操作、维护、销售、使用和治理。 5. AI 生态系统：在 AI 生命周期中实现 AI 使用和供应的复杂网络，包括供应链、市场和治理机制。 6. 基础模型：在大量数据上训练的一种 AI 模型，可适用于广泛的任务，可作为构建更具体 AI 模型的基础。 经过上述配置，您可以在「预览与调试」窗口与 AI 智能体对话并使用全部功能。

本地化搭建问答机器人的流程如下： 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：通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 稍作改动即可。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，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储）。 4. 推荐 RSSHub 项目：可将关注的信息汇聚在同一平台，一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源，大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解： 创建 Python 虚拟环境，并安装相关库，如 ollama（0.1.8）、langchain（0.1.14）、faisscpu（1.8.0，有 gpu 则安装 gpu 版本）、gradio（4.25.0）、feedparser（6.0.11）、sentencetransformers（2.6.1）、lxml（5.2.1）。 6. 了解 ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装 ollama，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

搭建问答库可以通过以下方式实现： 1. 利用 RAG 机制： RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。 它先从大型数据集中检索与当前问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 可以想象成在问复杂问题时，RAG 机制先去巨大图书馆找相关书籍，再基于这些书籍信息给出详细回答。 这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制，首先创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，再陆续导入其他板块的文章和资料。 在设计 Bot 时，添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 2. 使用 embeddings： 将文本转换成向量能节省空间，可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块，通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时，问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后与向量储存库中的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如，对于一篇万字长文拆分成多个文本块，当提问“此文作者是谁？”时，通过比较 embeddings 向量可找出关联度最高的文本块，发送给 GPT API 的问题类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”，大语言模型大概率能回答上这个问题。

企业在构建 AI 智能体问答助手时可能会遇到以下挑战及痛点： 1. 私有化部署方面：在金融、医疗和法律等对数据私密性要求极高的中小型行业，私有化部署场景需求大，增加了企业培训的难度。 2. 模型接入方面：访问 GPT 存在门槛，国企类、体制类合作伙伴受限，需寻找更易于接入的国产模型替代，如智谱等。 3. 工程化落地方面：企业知识库大多卡在工程问题上，真正能落地的不多，数据清理难度大，技术能力要求高于预期。对于规模不大且无数字化系统的企业，实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 4. 对企业了解不足：在品牌卖点提炼中，AI 对企业的主要产品、解决的用户需求、产品独特之处、所获认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0，难以直接给出有效卖点，更适合作为引导型的灵感提问助手。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意，以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

企业在构建 AI 智能问答助手可能会遇到以下挑战及痛点： 1. 私有化部署的挑战：在金融、医疗和法律等许多中小型行业，对数据私密性要求极高，需要私有化部署，这大大增加了企业培训的难度。 2. 模型接入的限制：访问 GPT 有门槛，国企类、体制类的合作伙伴往往被拦截在外，需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案。 3. 工程化落地困难：企业知识库大部分卡在工程问题上，真正能落地的不多，数据清理部分难度较大，技术能力要求比想象中更高。 4. 成本问题：对于规模不大且没有数字化系统的企业，私有化部署的实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。

以下是为您推荐的一些可能适用于实现知识库问答、文件下载、转人工客服等关键功能的 AI 工具： 1. ChatGPT 4.0：功能强大，但使用可能存在一定限制。 2. Kimichat：可作为选择之一。 3. 智谱清言：在某些方面具有优势。 需要注意的是，对于 AI 绘画方面，如果您有相关需求，一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。另外，如果是文本纠错，飞书文档自带纠错功能，用 prompt 纠错时文本量不能太大。关于让 AI 根据文章自己写 prompt 的问题，关键在于明确所需 prompt 的具体类型和要求。如果只是用于自己学习，长期学习不一定必须要 iPhone 手机或对显卡有特定要求，若 ChatGPT 交费有问题且没有途径，可以考虑上述推荐的其他工具。

以下是为您生成机器人图片的相关指导： 提示词：使用简笔画的方式帮我画一张机器人的图片，画风可爱一些，去掉所有辅助线，要求只有唯一的一个主人公，同时左右对称结构，线条少一些简单点。 图像流搭建： 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义：左侧工具栏集合了智能处理、基础编辑、风格处理等工具，右侧类似画布，可拖拽工具模块并连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计：例如生成海报功能，需总结故事，优化提示词，输入生图大模型并调整输出最终配图海报。 图片处理： 以中轴线为基础裁剪图片，图片左边保持原样不动，右边增加一个与左边相同的空白图片且背景色一致，并展示结果。 针对新生成的整张图，加入水平和竖直方向各 11 条等距虚线辅助线，并展示结果。 另外，关于机器人图片生成和相关处理还存在一些问题及解答： 理想生成图片只实现了一次，其他几次生产文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，可在 github 上搜索 nicecoze 插件将 markdown 转换为图片消息。 Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno，这没有影响，依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 Coze 加入插件 Data Analysia 等互动过程无法实现功能，需在 coze 里处理，与 cow 的 config 无关。 yum 安装报错可能是重新安装导致，需确认服务器类型，如阿里云自带 yum 则无需执行相关安装步骤。

很抱歉，目前知识库中没有关于智能送餐机器人大数据分析的相关内容。但一般来说，智能送餐机器人大数据分析可能涉及以下方面： 1. 送餐路径优化：通过分析机器人的运动轨迹和送餐时间，优化送餐路径，提高送餐效率。 2. 客户需求预测：根据历史订单数据，预测不同区域和时间段的客户需求，合理安排机器人的配送任务。 3. 机器人性能评估：分析机器人的运行数据，如电池寿命、故障频率等，评估其性能，以便进行维护和改进。 4. 服务质量分析：通过收集客户的反馈数据，分析机器人送餐的服务质量，如准时性、准确性等，从而进行针对性的提升。 希望以上内容能为您提供一些思路和方向。

以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。

以下是关于如何写一个 AI 聊天机器人的相关内容： 一、打造聊天机器人 1. 对于订单聊天机器人，需要收集整个订单并总结，再次确认客户是否需要添加其他内容。若涉及送货，需询问地址并收取支付款项，以简短、口语化且友好的方式回应。同时要澄清所有选项、附加项和规格，唯一地从菜单中识别出项目。 2. 可以利用大型语言模型构建自定义聊天机器人，如为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。首先设置 OpenAI Python 包，定义两个辅助函数，一个是将提示放置到类似用户消息中的 getCompletion 函数，另一个是接受用户消息并生成相应助手消息的 generateResponse 函数，通过这两个函数与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 二、零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人 1. 在复制的 dockercompose.yml 文件中，修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 2. 配置里面的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL 等。 3. 私聊或群交流时，最好加上一些前缀才触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，在私聊或群里发消息，必须包含 bot 或者@bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。 4. GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数用来配置哪些群组的消息需要自动回复。

以下是为您整理的关于报价机器人提示词的相关内容： 教育类：根据用户的流程描述，自动生成 Mermaid 图表代码。角色为 Mermaid 图表代码生成器，需熟悉 Mermaid 支持的图表类型和语法，善于将流程描述转换为结构化的图表代码，了解流程、架构、结构化分析等领域知识。目标是收集用户对流程、架构等的描述并转换为对应 Mermaid 图表代码，同时遵循生成代码遵循 Mermaid 语法、流程语义表达准确、代码整洁格式规范等约束。 Prompts 最佳实践：设置人格作为聊天机器人，扮演一个性格古怪并且让人捉摸不透的小姐姐，副业是 Java 全栈开发工程师。需遵守有点小傲娇、第一人称是自我等限制条件，语气富有男子气概和浮夸。 角色扮演：包括汽车修理工、歌曲推荐者、导游等角色。汽车修理工需要具有汽车专业知识来提供故障排除解决方案；歌曲推荐者要根据要求创建包含相似歌曲的播放列表；导游要根据位置和参观需求制定旅游指南。

ChatGPT 的训练模型主要包括以下几个方面： 1. 预训练（Pretrain）阶段：建立模型的能力上限，如确定模型各方面能力的天花板。此阶段跟 GPT3 的方法近似，例如采用 decoderonly 的网络架构，有特定的模型大小、输入窗口大小、单词本大小，见过大量的 tokens，使用大量的原始训练文本。 2. 监督微调（Supervised Finetune，SFT）阶段：让模型学会对话的形式展开，即知道如何按照对话的格式进行交流。 3. 强化学习从人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）阶段：细分为奖励模型（RM）阶段和强化学习（RL）阶段，能激发模型具备多种能力，包括安全性、推理能力和稳定性等。 训练方式主要是通过材料学习，不断形成模型。其本质功能是“单字接龙”，通过自回归生成的方式，将生成的下一个词与之前的上文组合，不断重复生成任意长的下文。训练的目的不是记忆，而是学习提问和回答的通用规律，实现举一反三，即泛化。学习材料用于调整模型，得到通用模型，以处理未被数据库记忆的情况。ChatGPT 不是搜索引擎的升级版，搜索引擎无法给出未被数据库记忆的信息，而 ChatGPT 作为生成模型可以创造不存在的文本，但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料以及缺乏及时性和准确性等缺点。

训练模型的方法有多种，以下为您介绍几种常见的训练模型方式： 1. 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型： 原始形象：MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 二次加工：完成贴纸的白色边线等细节加工。 处理素材：给训练集图片打 tag，修改 tag。 训练模型：将上述处理好的数据集做成训练集，进行训练。 2. 基于百川大模型训练虚拟专家： 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径，配置提示模板。 在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。 学习率和训练轮次非常重要，根据自己的数据集大小和收敛情况来设置。 使用 FlashAttention2 可减少显存需求，加速训练速度。 显存小的朋友可以减少 batch size 和开启量化训练，内置的 QLora 训练方式非常好用。 需要用到 xformers 的依赖。 显存占用 20G 左右，耐心等待一段时间。 3. 使用编码器解码器架构构建诗歌生成器： 在训练模型之前，需要一个损失函数，由于本质上是一个多类分类问题，损失将是稀疏的分类交叉熵损失，配置从 logits 计算的损失。 有了损失后编译模型，将损失和优化器联系在一起。 选择训练的时期，一个时期是对数据集的完整传递，进行多次训练，并提供回调以确保在训练期间保存权重。 从实际的字符串中提取字符序列，使用 TensorFlow 的 TF 字符串 Unicode 拆分功能。 将字符序列转化为数字，使用 TF Keras 层中的 StringLookup 函数将每个字符映射到给定的 ID，也可使用同一层的 StringLookup 函数获得反向映射。 将处理后的数据作为神经网络的训练数据集，使用 TF Data Dataset API。

AI 的训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这一过程需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练具有以下特点： 1. 需要较高的计算性能，以处理海量的数据。 2. 具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。 机器学习是人工智能的一个分支，其发展有着从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的脉络。机器学习是实现人工智能的途径之一，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 自然语言（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。自然语言的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理，自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程，也称为预测或推断。

训练一个智能体来改写新闻标题，您可以按照以下步骤进行： 1. 明确需求和目标：确定您希望智能体改写新闻标题的风格、重点和要求，例如更简洁、更吸引人、突出特定信息等。 2. 收集数据：收集大量的新闻标题样本，包括各种类型和主题的，以便智能体有足够的学习材料。 3. 选择合适的技术和框架：根据您的技术能力和需求，选择适合的人工智能框架和算法，例如自然语言处理相关的技术。 4. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、分词、标记等预处理操作，以便智能体能够更好地理解和学习。 5. 训练模型：使用预处理后的数据训练智能体，调整参数以优化训练效果。 6. 评估和优化：使用测试数据评估智能体的性能，根据评估结果对模型进行优化和改进。 7. 部署和应用：将训练好的智能体部署到实际应用中，并不断监测和改进其表现。 需要注意的是，训练智能体是一个复杂的过程，可能需要一定的技术知识和经验。

训练模型进行标题改写可以参考以下方法： Sora 模型： 对于视频标题改写，首先训练一个能够为视频生成详细描述的视频标题生成器。可利用 CoCa 架构进行视频标题生成，如 VideoCoCa，通过取视频的多个帧并将每个帧输入到图像编码器，产生的帧令牌嵌入被展平并连接成一个长序列的视频表示，再由生成性池化器和对比性池化器处理，与对比损失和标题生成损失一起联合训练。构建视频标题生成器的其他替代方法包括 mPLUG2、GIT、FrozenBiLM 等。为确保用户提示与训练数据中的描述性标题格式一致，执行额外的提示扩展步骤，用 GPT4V 将用户输入扩展为详细的描述性提示。 对于语言指令跟随，通过开发一个能够生成长而详细标题的字幕器，然后用这些标题来训练模型。但收集用于训练此类字幕器的数据的过程未知，且可能需要大量劳动。 DALL·E 3 模型：通过用详细、描述性的标题重新标注现有图像来解决指令遵循问题。首先训练一个图像标题生成器，这是一个视觉语言模型，用于生成精确和描述性的图像标题。然后，使用标题生成器生成的描述性图像标题来微调文本到图像模型。具体来说，DALL·E 3 遵循对比标题生成器（CoCa）的方法，联合训练一个图像标题生成器，该生成器具有 CLIP 架构和一个语言模型目标。进一步在详细描述图像的主要对象、周围环境、背景、文本、风格和颜色方面进行微调后，图像标题生成器能够为图像生成详细的描述性标题。文本到图像模型的训练数据集是由图像标题生成器生成的重新标注数据集和真实人类编写的数据混合而成，通过上采样来解决实际用户提示与训练数据中的描述性图像描述之间的不匹配问题。 关于 Midjourney 的训练 prompt： The issue with DMs is that the powerful ones often consume hundreds of GPU days,and inference is quite expensive due to sequential evaluations.To enable DM training on limited computational resources without compromising their quality as well as flexibility,DMs are applied in the latent space of powerful pretrained autoencoders. Training a diffusion model on such a representation makes it possible to achieve an optimal point between complexity reduction and detail preservation,significantly improving visual fidelity.Introducing a cross attention layer to the model architecture turns the diffusion model into a powerful and flexible generator for generally conditioned inputs such as text and bounding boxes,enabling highresolution convolutionbased synthesis. Midjourney 会例行发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新的模型是默认的，但可以使用 version 或 v 参数或通过 /settings 命令选择其他模型版本。不同的模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型，可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言提示，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。其新特点包括更广泛的风格范围、对提示更敏感、更高的图像质量、更详细的图像、细节更可能正确以及更少不需要的文本。

自己训练 AI 通常包括以下主要步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求来选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够覆盖目标应用场景的训练数据。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。 总的来说，训练自己的 AI 需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。 在独立游戏开发中，如《玩具帝国》的人机 AI 采用 Unity 的 mlagent 进行训练，有以下经验： 选择自己开发 AI 是因为游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，无法使用线上接口。 通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，可改变 AI 的决策倾向。 为让每次输入的向量等长，对观察的内容进行处理。 先训练掌握基本规则的底模，再在此基础上做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。 为避免过拟合，在每个 Episode 前对初始条件进行随机，决策时对 AI 的可选项进行随机 Dropout。 关于判断一张图片是否为 AI 生成，目前已有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性，例如 ILLUMINARTY 网站。但在测试中存在一些问题，如结构严谨的真实摄影作品可能被误判为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。