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专业知识库该如何构建

Answer

构建专业知识库可以通过以下两种方式:

使用 GPT 构建:

  1. 将大文本拆分成若干小文本块(chunk)。
  2. 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量,这些向量与文本块的语义相关,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。
  3. 当用户提出问题时,将问题通过 embeddings API 转换成问题向量,与向量储存库中的文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把对应的文本块提取出来,与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。

使用 Dify 构建:

  1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。
  2. 创建数据集:在 Dify 中创建新的数据集,上传准备好的文档,并为数据集编写良好的描述。
  3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择合适的方式。
  4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用,并在应用设置中配置数据集的使用方式。
  5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库,增加新内容以保持时效性。

总的来说,Dify 提供了可视化的知识库管理工具,关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置、集成应用和持续优化。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

从零开始,用GPT打造个人知识库

上面将文本转换成向量(一串数字)能大大节省空间,它不是压缩,可简单理解为索引(Index)。接下来就有意思了。比如我有一个大文本,可以先把它拆分成若干个小文本块(也叫chunk),通过embeddings API将小文本块转换成embeddings向量,这个向量是跟文本块的语义相关。在一个地方(向量储存库)中保存这些embeddings向量和文本块,作为问答的知识库。当用户提出一个问题时,该问题先通过embeddings API转换成问题向量,然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把这几个向量对应的文本块提取出来,与原有问题组合成为新的prompt(问题/提示词),发送给GPT API。这样一来就不用一次会话中输入所有领域知识,而是输入了关联度最高的部分知识。一图胜千言,转一张原理图。再举一个极其简单的例子,比如有一篇万字长文,拆分成Chrunks包含:文本块1:本文作者:越山。xxxx。文本块2:公众号越山集的介绍:传播效率方法,分享AI应用,陪伴彼此在成长路上,共同前行。文本块3:《反脆弱》作者塔勒布xxxx。文本块4:“科技爱好者周刊”主编阮一峰会记录每周值得分享的科技内容,周五发布。...文本块n

从零开始,用GPT打造个人知识库

要搭建基于GPT API的定制化知识库,涉及到给GPT输入(投喂)定制化的知识。但GPT-3.5,也就是当前免费版的ChatGPT一次交互(输入和输出)只支持最高4096个Token,约等于3000个单词或2300个汉字。这点容量对于绝大多数领域知识根本不够。为了使用GPT的语言能力来处理大量的领域知识,OpenAI提供了embedding API解决方案。参考OpenAI embedding documents。

问:Dify 构建知识库的具体步骤

使用Dify构建知识库的具体步骤如下:1.准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。1.创建数据集:在Dify中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。1.配置索引方式:Dify提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和Q&A分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。1.集成至应用:将创建好的数据集集成到Dify的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。1.持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。总的来说,Dify提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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怎么做一个知识库智能问答机器人?
要做一个知识库智能问答机器人,主要基于大模型的 RAG 机制,具体步骤如下: 1. 理解 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。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍,再基于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。 2. 创建知识库:创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot:在设计中添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外,在飞书中,还可以利用飞书智能伙伴创建平台(Aily)来搭建 FAQ 机器人,它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能为企业提供简单、安全且高效的环境,帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库:创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库:创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库框架
以下是关于知识库框架的相关内容: 智能体的目标和框架: 智能体的交互能力:包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用(如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析)以及上下文说明。 智能体的知识体量:涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库(包括结构化数据与非结构化数据),以及创建知识库的步骤和参赛用知识库,还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力:包含变量、数据库和信息记录。 知识: 外置知识是由外部数据库提供,能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,如向量数据库(常用于处理和索引非结构化数据)、关系型数据库(适用于事务性数据存储)、知识图谱(适合复杂语义分析和知识推理)。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,能结合检索和生成,增强模型生成能力,实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引:
2025-02-18
对作为知识库的数据进行预处理,用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法: 1. LangchainchatGLM:对于知识库内容的组织要求较高,无需微调训练,适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分,找到相似度最高的相关keys对应的内容文本,送进提示词模板(prompt_template),然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面,可通过嵌入模型(如Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,用于后续检索。例如,在商业化问答场景中,会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时,可通过API获取在线API的JSON数据上传,或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段,在响应用户查询时,将用户查询内容与该字段内容进行比较,根据相似度进行匹配。
2025-02-17
我手里有一个文件知识库,想锻炼一个ai,按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容: 南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是 AI 帮我的! 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧,让 AI 以表格形式输出细节描述,这样有三个好处: 1. 打破 AI 原本的叙事习惯,避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节,避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI 就照着写文章了,偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动且不能超过 2000 字,而自己的小说 2300+字,只好让 GPT4 做修改,一开始它表现不错,但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴,就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了,只能求助 Claude,把文章和 GPT 生成的修改意见都给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude 把关键情节改没了,如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码,使用 Command+K 打开窗口,并输入修改要求。不选中代码打开窗口,可要求 AI 实现新功能,比如让 AI 增加一个广告位。当然,除了代码,也可选中文字进行修改,如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释,Cursor 会自动补全代码,按 Tab 生效。除补全代码外,还能补全文字,可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口,输入优化页面的需求,AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案,点击 Apply,再点击 Accept 生效。要记得保存文件,Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品,若要做完整功能,需不停和 Cursor 对话,在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具,让它根据现有文件夹下的内容回答问题,比如问到基于文件内容,温度值设置的误区在哪里,回答准确度很高,甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
如果通过deepseek构建智能客服
要通过 DeepSeek 构建智能客服,可以参考以下步骤: 1. 效果对比:用 Coze 做小测试进行对比。 2. 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 3. 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不稳定)。 4. 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向;Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 另外,实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下: 1. 拥有扣子专业版账号:如果还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务,添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 同时,GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到:Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾,重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。
2025-02-18
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用。 注意事项: 微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用。 注意事项: 微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
如何构建自己领域的微调数据集
构建自己领域的微调数据集可以参考以下步骤: 1. 确定目标领域和应用需求:明确您希望模型在哪个细分领域进行学习和优化。 2. 数据收集:广泛收集与目标领域相关的数据。例如,若要训练二次元模型,需收集二次元优质数据;若要微调 Llama3 ,可参考相关文档获取数据集。 3. 数据标注:对收集的数据进行准确标注,以便模型学习到有效的特征。 4. 数据清洗:去除无效或错误的数据,提高数据质量。 5. 特殊处理:如为数据添加特殊 tag 等。 以 Stable Diffusion 为例,可收集如 833 张宝可梦数据,并按照特定步骤进行清洗、标注和添加特殊 tag 。对于 Llama3 ,获取数据集后上传到服务器,编写并执行微调代码即可进行微调。 在微调过程中,还需注意一些问题,如大型语言模型微调可能面临训练时间长、成本高等挑战,此时可考虑参数有效调优等创新方法。
2025-02-17
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
非计算机专业出身,怎样快速入门ai
对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人,以下是一些建议: 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,您能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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,对于不会代码的您,20 分钟上手 Python + AI 的方法如下: 在深入学习 AI 时,许多朋友发现需要编程,变得头大。同时,各类教程都默认您会打命令行,导致入门十分困难。鉴于此,就有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并使您在接下来的 20 分钟内,循序渐进的完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 1. 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,它拥有一个百宝袋,装满了各种道具,被称为标准库。当遇到问题时,都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用,还可以打电话给未来百货,去订购新道具。在这里:打电话对应 pip 一类的工具,可以用来订购任何的道具;未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台,里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域,所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务:其一,通过 ChatGPT,提供开箱即用的服务,直接对话即可,简单直观;其二,通过 OpenAI API,提供更加灵活的服务,通过代码调用,来完成更多自动化任务,比如全自动将本地的 1 万本小说,从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,在这里,我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始,这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章,我们将从历史到今天,从原理到应用,从产业到趋势,用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式,带你快速走入 AI 的世界,跟上 AI 大势。阅读提示:为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读,下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑,帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健,但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨,我们将会显性的做出标注提示,方便您识别,您可以关注文末的论文推荐导引,去了解真实的技术细节。此外,文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容,我们也将会显性的做出标注提示,告诉您这部分内容即使不懂,也完全没关系,可以放心跳过,不必焦虑。
2025-02-16
coze专业版
扣子(Coze)是一款基于自然语言处理和人工智能技术的智能助手平台,具有丰富的插件生态,能帮助用户快速实现个性化智能应用,无需编写复杂代码。 扣子专业版的特点包括: 1. 经过一年多用户打磨,插件生态和分发渠道对个人用户够用,上手难度不高,信息获取插件丰富。 2. 推出专业版服务,主要特性有企业级 SLA 保障、高级特性支持(如批量处理、私有数据等)、更优惠的计费项。 关于 Coze 变现模板配置有以下 4 大步骤: 1. 免费获取模板:访问 Zion 无代码平台(zion.functorz.com)注册账号,并填写邀请码“coze”领取价值 229 元的一个月专业版代金券。老用户可在 Zion 公众号发送“coze”联系客服领取,通过 Coze 优惠券可解锁专业版 229 所有权益。 2. 创建模板并升级版本:Coze 变现模板提供 3 种版本,即极简版、一键配置版(此次教程介绍的版本)、多智能体版。可先创建模板体验,再根据需求选择合适模板,使用抵扣券升级以解锁更多功能。 3. 项目预发布:完成项目预发布后,通过点击生成的链接,进入智能体配置流程。目前链接为预发布链接,若要发布上线可点击“去发布”并继续“发布上线”,以完成项目上线流程。Zion 提供免费域名,也可配置自定义域名增强品牌可信度及提升搜索引擎排名。 Coze 今晚上线新功能,能直接“拖拉拽”做网页让 bot 交互可控,从一个玩具变得具有变现能力。进入该功能需有 Coze 账号(专业版或普通版均可),创建时选择“创建应用”,可选择模板或空白应用,正上方选择“用户界面”,大部分人可能没注意到该页面在右上角可调试。更多使用方法等待进一步教程。
2025-02-14
如何进入AI时代,如何寻找和使用AI工具来提高工作和学习效率,以及如何解决个性化和专业化需求的问题
进入 AI 时代并利用 AI 工具提高工作和学习效率、解决个性化和专业化需求问题,可参考以下要点: 1. 对于 AI 发展的态度:不盲目跟风(FOMO),也不消极对待(JOMO)。 2. 成功的 AI 公司可能需要打造自身的数据飞轮,尤其是在 ToC 场景中寻求突破,因为 C 端能带来的数据飞轮效应在 AI 早期可能是决胜关键。 3. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在,很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 4. 大模型产品的两个方向: 个性化:给 AI 装上“记忆”,使其成为工作助理或陪伴者。 场景化:给 AI 装上“手”和“眼睛”。 5. 在工作中使用 AI 工具的情况: 最常用的是通过自然语言对话完成一次性任务,90%的产品从业者用其辅助文本信息处理生成。 63%的用户用其辅助搜索,甚至优先用 AI 搜索信息。 45%的用户借助其生成图片以及音视频用于快速制作 demo 演示效果,也有少部分用于制作最终产品。 29%的用户将其作为工作创意助手以及数据报告的处理。 6. AI 工具的改进方向: 提高创新性和创新辅助能力,关注产品从业者的工作模式和思维习惯。 提升个性化和智能化程度,理解并适应用户的个性化需求。 更精准识别合适场景,满足不同场景的使用需求。 7. 使用 AI 完成任务时: 对于简单需求,给 AI 下达明确命令完成一次性任务。 了解 AI 编程的边界和限制。 遵循编程准则,能不编尽量不编。优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用;对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,实在找不到才考虑自己编程,且编程要以终为始,聚焦目标。 总之,在 AI 时代,要积极拥抱 AI,用起来并有效迭代,形成正确的底层工作逻辑,设计合理流程,按节奏确定目标和复盘。同时,把握好融资节奏,适应对创始人更高、更全面的要求。
2025-02-11
你是一个专业的AI工具测评师,用过市场上的所有AI工具,请制作一个PPT,介绍一个如何使用AI进行办公提效,并根据你的经验,对使用过的AI工具进行分类对比和测评,对比结果以表格形式呈现,需要包括是否收费,国内是否可用,主要面向对象,优点和缺点,突出功能等
以下是为您制作的关于如何使用 AI 进行办公提效以及 AI 工具分类对比和测评的 PPT 内容: 幻灯片 1:封面 标题:AI 助力办公提效及工具测评 幻灯片 2:目录 AI 在办公中的应用场景 常用 AI 办公工具分类对比 各工具的详细测评 幻灯片 3:AI 在办公中的应用场景 辅助文档处理 自动生成会议记录 办公文件分类管理 语言学习纠错 幻灯片 4:常用 AI 办公工具分类对比(表格形式) |工具名称|是否收费|国内是否可用|主要面向对象|优点|缺点|突出功能| |||||||| |平安好医生 APP|部分功能收费|是|医疗工作者和患者|辅助医生诊断,提高准确性|可能存在误判|辅助疾病诊断| |腾讯会议|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动生成会议记录,方便回顾|语音识别准确性有待提高|会议记录生成| |字体管家 APP|部分字体收费|是|设计和文字工作者|生成多种书法字体|字体版权问题|书法字体生成| |醒图 APP|部分功能收费|是|摄影爱好者|提供构图建议,提升照片质量|对复杂场景的建议有限|摄影构图建议| |游戏内商城推荐功能|部分游戏收费|是|游戏玩家|根据需求推荐道具|推荐的精准度因人而异|游戏道具推荐| |彩云天气分时预报|部分功能收费|是|出行人群|提供精准分时天气预报|天气变化的不确定性|分时天气预报| |医渡云病历分析系统|收费|是|医疗机构|分析病历辅助诊断|数据安全性|病历分析| |讯飞听见会议总结功能|部分功能收费|是|企业和个人|自动总结会议发言内容|对复杂语言理解有限|会议发言总结| |书法临摹软件|部分功能收费|是|书法爱好者|提供临摹指导和评价|对不同书法风格的适应性|临摹辅助| |下厨房口味调整功能|部分功能收费|是|烹饪爱好者|根据反馈调整菜谱口味|口味调整的局限性|菜谱口味调整| |英语流利说纠错功能|部分课程收费|是|语言学习者|帮助纠正错误|对口语表达的纠错有限|语言学习纠错| |豆瓣电影剧情分析工具|免费|是|电影爱好者|提供剧情深度解读|分析的主观性|剧情分析| |腾讯文档分类功能|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动分类办公文件|分类准确性依赖数据|文件分类| |美丽修行定制方案功能|部分功能收费|是|美容护肤人群|定制个性化护肤方案|方案的普适性|护肤方案定制| 幻灯片 5:总结 强调 AI 在办公领域的重要性和潜力 鼓励根据实际需求选择合适的 AI 工具提升办公效率 以上 PPT 内容仅供参考,您可以根据具体需求进行修改和完善。
2025-02-10
我是科研人员,有什么方法能构建自己专业领域的知识库吗?请给出详细的操作步骤,并说明需要什么样的软硬件设备?预算多少?
构建自己专业领域的知识库可以按照以下步骤进行: 步骤一:明确知识库的目标和范围 首先,确定您想要涵盖的专业领域的具体范围和知识库的主要目标,例如是为了内部研究使用、对外分享知识还是其他特定用途。 步骤二:收集和整理资料 收集相关的文献、研究报告、实验数据、案例等各种资料,并对其进行分类和整理。 步骤三:选择合适的技术架构 1. 考虑使用数据库管理系统,如 MySQL、Oracle 等。 2. 或者采用知识图谱技术来构建更直观的知识关系。 步骤四:确定软硬件设备 1. 硬件方面,需要一台性能较好的计算机,具备足够的内存和存储空间。预算大约在 5000 10000 元,具体取决于配置要求。 2. 软件方面,需要操作系统(如 Windows 或 Linux)、数据库管理软件、文本编辑工具等。 步骤五:设计知识库的结构 规划好知识的分类体系、标签系统和索引方式,以便于快速检索和查找。 步骤六:数据录入和维护 将整理好的资料录入到知识库中,并定期更新和维护,确保知识的准确性和时效性。 步骤七:测试和优化 在初步构建完成后,进行测试,检查检索功能是否正常,知识的展示是否清晰,并根据测试结果进行优化。 需要注意的是,实际的预算和设备需求可能会因具体情况而有所不同,您可以根据自己的需求和资源进行调整。
2025-02-06
怎样构建一个自己专业的AI小模型
构建一个自己专业的 AI 小模型可以参考以下步骤: 1. 搭建 OneAPI:这是为了汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt:这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。如果不想接到微信,搭建完此系统就可以,它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 并接入微信,配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信,建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程,里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下: 1. 选择合适的部署方式,包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并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,并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,需要重视安全性和合规性。 大模型的构建过程包括: 1. 收集海量数据:像教孩子成为博学多才的人一样,让模型阅读大量的文本数据,如互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等。 2. 预处理数据:清理和组织收集到的数据,如删除垃圾信息,纠正拼写错误,将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:为模型设计“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,如使用 Transformer 架构。 4. 训练模型:让模型“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词等方式,逐渐学会理解和生成人类语言。
2025-01-29