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。

以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法： 1. 对于直播礼物风格图标：可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格，然后喂图给 Midjourney 机器人，并加上关键词，如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons：使用关键词“icon design，light texture，glow，Dribbble，3D，frostedglass effect，3d，ui，ux，–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标：可以喂图加上关键词“A data icon，blue gradient frosted glass，frostedglass building，white transparent technology sensewhite city building scene，data line link，chip，OCrenderer，big data，industrial machinery，high detailight gray background with simple linear details，studio lighting，3d，c4d，pure white background，8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计：使用关键词“music app ui design，ux design，white，light，bright，data，modern，smooth，behance，dribbble，–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是，Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善，只能作为风格参考。

以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议： 1. 阅读相关文章： 如 ，了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ，认识到尽早学习的重要性，避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ，了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ，学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具： 了解星流一站式 AI 设计工具，在入门模式下，熟悉右侧生成器的图片参考部分，如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型，包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等，了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型，可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。

以下是一些可以设计和优化提示词的 AI 软件： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证内容准确（包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等）、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt 网站精选： ：AI 艺术提示词生成器。 ：通过玩游戏练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器，地址为。 魔咒百科词典：简单易用的 AI 绘画 tag 生成器，地址为。 KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts，网址为。 Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，网址为。 AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，网址为。 3. OpenAI API： 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。 模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，可通过分词器工具了解更多。 需要注意的是，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，约为 2048 个 Token 或 1500 个单词）。

以下是一些可用于房屋装修 3D 建模的软件： 1. Polycam：这是一个免费的 3D 建模工具。您只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频，Polycam 就能自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型，支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中，如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间大约 1 2 分钟。可以在网站以及 iOS 和 Android 应用中创建、编辑和存储 3D 模型。此外，Polycam 还可以轻松将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型，与所有流行的无人机兼容。官方网站： 2. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 4. nTopology：这是一款基于 AI 的设计软件，可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 需要注意的是，对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

以下是一些可以用于设计研究的 AI 工具： 在软件架构设计中，绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本自动生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图功能。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 在建筑设计中审核规划平面图的工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载建筑大模型。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，能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，实现数据汇总与管理。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。同时，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些适合 logo 设计的工具： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户能拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 使用这些工具时，用户通常可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得一系列设计方案，并进一步定制和优化，直到满意为止。另外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具： 。 此外，还有关于生成 logo 的相关教程和案例拆解，如超强 LOGO 生成器的使用方法：设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，若无法处理多张图片，需将四张合成一张处理。通过提示询问用户是否使用这些图片创建新 logo 设计，可自定义提示词风格，设定每张图片参考权重，利用 GPT4 Vision 识图能力提取关键特征生成新 logo 设计，若用户不满意则重新生成，提示用户下一步操作方法，满意则发送让用户转 LOGO 矢量图操作，默认语言为中文。 如果您想生成一个乐高 logo 的 STL 文件，步骤如下： 1. 使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 logo，确保符合标准。 2. 导入 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad），将矢量图形转换为 3D 模型。 3. 在 3D 建模软件中创建 3D 模型，调整尺寸和厚度，确保可打印。 4. 导出为 STL 文件格式。以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建简单 3D 文本作为乐高 logo 并导出为 STL 文件的步骤： 1. 打开 Blender。 2. 打开脚本编辑器。 3. 输入脚本。 4. 运行脚本。 5. 检查 STL 文件。您可根据需要调整脚本参数以获得满意的 3D 模型。

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。