你在设计大模型语音座舱功能，怎么设计上下文多轮对话的场景，比如否定、指代、延展等

指代消解是在多轮对话中需要解决的问题。在自然的人类语言交流中，多轮对话常出现使用代词如“它”“他们”“我们”等的指代情况。若仅依据用户原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息，且对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词来解决此问题，确保模型在连续交流中提供准确连贯回答。 由于指代消解需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决指代消解问题再进行下一轮答复。首先准备所需提示词，这里的提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型推理出需消解的代词并重新组织问题。 接着复现代指消解步骤： 1. 进行第一轮对话，如提出“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复。 2. 开始指代消解。 3. 使用指代消解后的问题进行提问，如“尼罗河对埃及的贡献是什么？”，系统准确召回知识片段并答复。 客观来说，指代消解是利用 RAG 架构构建智能问答系统的关键挑战之一，尤其在多轮对话场景中突出。目前用 Prompt 方法解决，要求模型先解析推理问题再回复，增加了计算资源消耗和系统响应延迟，处理时需权衡推理负荷、Token 消耗和问答准确性等因素，根据应用环境和需求做出合理选择和策略。

以下是关于家居设计 AI 的相关信息： 利用 GPT 开发的相关应用： 能够利用室内设计规则和现实布局特点，重新渲染更协调的室内设计方案。 优点包括自动选定室内设计主要风格和色系，找出风格不协调家具并指导调整。 缺点是 Stable Diffusion 出图成功率不高，大约只有 10%，且细节存在崩坏的情况，不能指导整个装修工程。 有相关的 Demo 视频，包括拍摄页面和结果展示页面。 利用 Coze 的工作流创建的相关应用： 目的是让 AI 能够快速出家装设计效果图，并根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用字节旗下的 Coze AI 的图像工作流。 体验地址为 https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。 100 个 AI 应用中的相关部分： 如 AI 房地产装修设计平台，如酷家乐装修设计软件，利用 AI 生成各种装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。

以下是一些常见的 AI 平面设计工具： 1. 对于建筑设计师审核规划平面图，有以下工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成。 2. 用于画 CAD 图的 AI 工具包括： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 3. 星流一站式 AI 设计工具的入门模式中，右侧生成器有以下参考功能： 图像控制功能，如空间关系、线稿、人物长相、姿势等，精准控制生成图像的内容和风格。 只能使用以下四种参考功能： 全部图片参考功能，包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 原图、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。同时，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 AI 时代，学习设计专业的您可以通过以下几个方面提升价值并找到工作： 1. 设计专业方面： AI 重新定义了设计师的竞争力边界，您需要具备持续的学习习惯，并将所学快速转化为实践能力。 看似降低了设计门槛，但实则对需求理解、问题分析、审美判断、创意亮点提出了更高要求。 高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势，提升设计质量。 2. 工具能力方面： 对现有 AI 工具进行严格评估和选型，确保其能提供标准化输出和一致性体验，提升设计质量和速度，减少设计差异。 建设参数文档库，而非基于个人喜好的自然语言。 基于业务场景特征，训练专属 AI 模型、集成相应 AI 能力形成新工具，形成更有效的设计资产。 3. 工作流程方面： 将 AI 深入到日常设计流程，形成新的工作方式与流程。 基于不同的 AI 能力特性，差异化对待不同业务形态和需求，使设计流程更加精细化。 找到更合理的人&机结合方式，持续探索优化。 4. 设计团队方面： 团队必须制定并执行明确的 AI 融合策略，保证所需硬件设备的支持。 营造积极主动的创新环境，增强对市场动态的快速适应能力，确保团队整体的未来发力方向。 总之，随着技术不断进步，AI 在视觉设计领域将扮演更重要角色，为设计师和用户创造更多可能性。现在开始学习相关知识和技能，您就可以保持领先优势。

目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。

以下是一些可以帮助非设计师快速构建界面的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板用于创建视图。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成序列图等帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，社区有 AI 插件。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中有利用 AI 技术辅助设计的插件。 在游戏中，从文本提示生成 2D 图像的工具如 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 已广泛应用。生成性 AI 工具在概念艺术方面能帮助非艺术家快速探索概念和想法，一些工作室也尝试用其制作游戏内的生产艺术品。例如，可参考 Albert Bozesan 提供的使用 Stable Diffusion 创建游戏内 2D 资源的教程。

目前有一些与装修设计相关的大模型，以下为您介绍： 常用的模型网站有： Comfyui Kolors 快手文生图大模型： ComfyUIKolorsMZ：https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUIKolorsMZ unet 模型放置在 models/unet/文件夹下，下载地址： chatglm3 放置在 models/LLM/文件夹下，下载地址： 使用 ipadapter 时，IPAdapter 节点：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 在 Stable Diffusion 中，“ControlNet”有进行室内设计的功能。比如想对房间重新装修，先点开“ControlNet”的状态栏，上传需要设计的房间照片，点击“启用”，预处理器和模型都选“msld”用于计算房屋线条，接着切换一个现实照片的大模型，输入照片质量关键词和照片主体（如一个客厅），最后点击生成，这样出来的照片既保留原来房子的构造，又能看到新的房屋风格。 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同： 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录 模型的类型可以通过检测。

在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。

在多轮对话训练中，让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式： 1. 利用相关数据集进行训练，例如： Guanaco：地址为，是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus：地址为，开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据，包括多个领域，可用于训练大模型。 SmileConv：地址为，数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话，含有 56k 个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式，为模型提供一些情感需求的示例，如： |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中，定期总结关键信息，重申对话的目标和指令，有助于模型刷新记忆，确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类，特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中，快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图，并分类到相应处理流程中。

目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。 4. 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。 6. 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。 7. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。

聊天模型的会话补全： 聊天模型以一串聊天对话作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。API 调用中，messages 参数是主要输入，须为消息对象数组，包含角色（“system”“user”“assistant”）和内容。会话通常先有系统消息设定助手行为，然后交替使用用户和助手消息。用户消息指示助手，助手消息存储之前响应。当用户指令涉前消息时，包含聊天历史有帮助，若会话 token 超模型限制需缩减。 RAG 提示工程中的多轮对话与指代消解： 先前讨论多关注单轮问答，现实中常需处理多轮对话，其中常产生指代问题，如用“它”“他们”等，仅依原始提问检索知识片段可能致结果不精确或无法检索，且对模型回复内容限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。因此需开发提示词解决指代消解问题，确保模型连续交流中回答准确连贯。由于指代消解需多轮对话完成，单次交互不行，需转换测试形式，先解决指代消解再进行下一轮答复。首先准备所需提示词，其是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景让模型推理并消解代词，再依结果重新组织问题。然后复现指代消解步骤，包括进行第一轮对话（如提问“尼罗河是什么”并获回复）和开始指代消解。

设计一个多轮对话的 AI 命题 Agent 可以从以下几个方面考虑： 1. 自然语言交互： 多轮对话能力：LLM 应能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复，以帮助 Agent 进行有效交流。 生成能力：LLM 要展示卓越的自然语言生成能力，生成高质量文本。 意图理解：LLMs 能够理解人类意图，但需注意模糊指令可能带来挑战。 2. 知识： 语言知识：包括词法、句法、语义学和语用学，使 Agent 能理解句子和进行对话。 常识知识：如药和伞的用途等世界常识，帮助 Agent 做出正确决策。 专业领域知识：特定领域如编程、医学等知识，对解决领域内问题至关重要。但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 3. 记忆： 记忆机制：存储过去的观察、思考和行动，帮助 Agent 处理连续任务。 记忆提升策略：包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。 记忆检索：Agent 检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。 4. 推理和规划： 推理：基于证据和逻辑，对解决问题、决策至关重要。 规划：组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。 计划制定：分解任务、制定计划，包括一次性全面分解和自适应策略。 以国内版 Coze 为例，在实际操作中： 1. 对话引擎：目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为 3 轮，可修改区间是 0 到 30，具体轮数根据业务需求决定。 2. 为 Bot 添加技能： 在 Bot 编排页面的“技能”区域，为 Bot 配置所需的技能。 若不懂插件，可选择区域右上角的“优化”按钮，让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。 也可自定义添加所需插件，点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。 如 Bot 需要获取 AI 新闻，可添加新闻搜索接口。 3. 测试 Bot：在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域，测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录以开始新的测试，确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。

Coze 是字节跳动旗下的智能对话机器人服务平台，你可以使用 Coze 实现多轮对话。以下是一些步骤： 1. 创建一个 Coze 应用并配置你的模型：首先，你需要在 Coze 平台上创建一个应用，并选择一个适合你需求的模型。你可以选择使用预训练的模型，也可以上传自己的模型进行训练。 2. 配置对话流程：在 Coze 中，你可以配置对话流程，包括设置对话轮数、添加对话节点等。你可以根据你的需求配置不同的对话流程。 3. 训练你的模型：在配置完对话流程后，你需要训练你的模型。你可以使用 Coze 提供的训练数据进行训练，也可以上传自己的训练数据进行训练。 4. 部署你的模型：在训练完你的模型后，你可以将其部署到 Coze 平台上，并开始使用它进行多轮对话。 需要注意的是，Coze 是一个智能对话机器人服务平台，它提供了一些工具和功能来帮助你实现多轮对话。但是，你需要根据你的需求和场景进行配置和调整，以确保它能够满足你的需求。

AI 能够回复的内容与其上下文限制有关。 首先，上下文在英文中通常翻译为“context”，指的是对话聊天内容前、后的信息。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 不同的 AI 平台有不同的限制方式。例如，Claude 基于 token 限制上下文，简单理解就是每次和 AI 对话，所有内容字数加起来不能太多，如果超过了，它就会忘记一些内容，甚至直接提示要另起一个对话。ChatGPT 则限制会话轮数，比如在一天之中，和它会话的次数有限制，可能 4 个小时只能说 50 句话。 应对这些限制的策略包括将复杂任务分解为小模块、定期总结关键信息以及在新会话中重新引入重要上下文。

回复限制和上下文限制不是一样的概念。 上下文（英文通常翻译为 context）指对话聊天内容前、后的内容信息。使用时，上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 回复限制通常是指对模型生成回复内容的各种约束条件，例如让模型基于一个固定知识片段去回复内容，为避免模型产生幻觉而对提示词进行优化，将 Constraints 前置以更好地控制模型行为。例如在一些测试中，会出现模型在没有上下文时不回复，按照提供的知识准确回复但透露原文，知识片段大小影响回复，以及有错误知识片段时不回复等情况，这表明模型在处理用户输入时会进行一定程度的推理和验证，生成回复时会考虑多种因素，包括上下文的准确性、问题的合理性以及模型内部的约束机制等。

以下是关于上下文窗口和 tokens 限制的详细解释： Token 方面： Token 是大模型语言体系中的最小单元。人类语言发送给大模型时，会先被转换为大模型自己的语言，大模型推理生成答案后再翻译为人类能看懂的语言输出。 不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。 大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，都是以 token 为单位计量的。 上下文方面： 上下文指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口都会影响大模型回答的质量。 上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 目前常见模型的 token 限制： Claude 2 100k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 ChatGPT 16k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 ChatGPT 4 32k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 Token 限制的影响： 对一次性输入和一次对话的总体上下文长度同时生效。 当达到上限时，不是停止对话，而是遗忘最前面的对话，类似于鱼的短暂记忆。 查看 token 使用量： 对于 GPT，可以打开查看实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。 需注意 GPT3 和 GPT3.5/4 的 token 计算方式不同，且英文的 Token 占用相对于中文较少，这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。 Token 限制对 Prompt 编写的影响：理解前面的内容后，答案应在您的脑海中有雏形。

上下文指对话聊天内容前、后的内容信息。在 AI 领域，其英文通常翻译为 context。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 从算法视角看，更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息，从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力有着发展历程：从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型（5 个上下文 token），2010 年代的循环神经网络（RNN）达到数百个 token（Jozefowicz 等），到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token。 从产品视角看，长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG，都是为了增加给模型的上下文，进而让需求更明确，让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调，到提示词和 RAG，到大模型的超长下文，机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化，但出于工程和商业考量，目前在很多领域还是主流，未来依然可能是一个混合状态。 模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度，应该会引发相关链路上产品交互层的变化，这一点值得观察。 在提示词中，上下文包含外部信息或额外的上下文信息，能够引导语言模型更好地响应。

目前的大模型应用本质上通常没有直接的记忆功能。以 ChatGPT 为例，它能理解用户的交流内容并非因为自身具备记忆能力，而是每次将之前的对话内容作为新的输入重新处理。这种记忆功能实际上是通过在别处进行存储来实现的。 对于大模型的工作原理，在回复时是一个字一个字地推理生成内容，会根据输入的上下文来推测下一个字。但大模型的学习数据规模庞大，若每次计算都带入全量数据，算力难以承受，且仅算字的概率容易受不相干信息干扰，词向量机制和 transformer 模型中的 attention 自注意力机制解决了这些难题。 另外，系统的内存是大模型的上下文窗口，如 Google Gemini 1.5 Pro 实验版已将其提升到一千万。但窗口越大推理越慢，且模型可能失焦降低准确度，研发团队需平衡吞吐量、速度和准确度。在模型外，操作系统的其他部件如文件系统能让模型具备无限记忆的能力，而大模型应用领域常用的方法如 RAG 能让模型用自定义数据生成结果，处理无尽的私有数据。

以下是关于微信机器人回答问题联系上下文的相关信息： 对于纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建，有以下疑问解答方式： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可联系其技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关技术社群，向有经验的用户请教，获取问题解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 若担心运维时间长会忘记操作步骤，可采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步操作记录下来，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：录制自己的操作视频，日后查看更直观。 4. 自动化脚本：对于常见运维任务，编写自动化脚本简化操作步骤。 DIN 提供的全程白嫖的 AI 大模型微信助手，能解答任何问题，可接入微信或群聊为用户提供自动答疑服务，还能投喂特定知识，成为客服、专业老师或知识备忘录。无需技术知识，小白也能轻松搭建，全程只需复制粘贴，可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，如客服、教育、个人知识管理等，全程免费。 张梦飞的超级微信机器人当前能力已接入，但仍有优化点需要调整，比如分段发送、收图发图、无需@等，后续会更新。若遇到问题，可添加其微信获得帮助。