如何自己弄一个网页嵌入型的智能问答对话AI

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。

以下为一些好用的 AI 表格工具推荐： 6 月访问量排名： 1. Highcharts：表格工具，6 月访问量 235 万，相对 5 月变化 0.389。 2. Fillout.com：表格工具，6 月访问量 186 万，相对 5 月变化 0.147。 3. Coefficient：表格工具，6 月访问量 46 万，相对 5 月变化 0.251。 4. Numerous.ai：表格工具，6 月访问量 41 万，相对 5 月变化 0.087。 5. SheetGod：表格工具，6 月访问量 31 万，相对 5 月变化 0.033。 6. GPTExcel：表格工具，6 月访问量 25 万，相对 5 月变化 0.364。 7. 酷表 ChatExcel：表格工具，6 月访问量 18 万，相对 5 月变化 0.159。 8. GPT Workspace：表格工具，6 月访问量 17 万，相对 5 月变化 0.213。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，6 月访问量 12 万，相对 5 月变化 0.314。 10. Ajelix AI Excel Tools：表格工具，6 月访问量 10 万，相对 5 月变化 0.145。 4 月访问量排名： 1. ：表格工具，4 月访问量 175 万，相对 3 月变化 0.036。 2. Highcharts：表格工具，4 月访问量 127 万，相对 3 月变化 0.257。 3. Numerous.ai：表格工具，4 月访问量 73.4 万，相对 3 月变化 0.911。 4. Coefficient：表格工具，4 月访问量 69 万，相对 3 月变化 0.213。 5. GPTExcel：表格工具，4 月访问量 37 万，相对 3 月变化 1.139。 6. Rows AI：表格工具，4 月访问量 34 万，相对 3 月变化 0.115。 7. SheetGod：表格工具，4 月访问量 26 万，相对 3 月变化 0.016。 8. AI Excel Bot：表格工具，4 月访问量 25.3 万，相对 3 月变化 0.103。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.091。 10. GPT Workspace：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.189。 关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力： Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前较为出色的 AI 大模型包括： 1. GPT4（免费可用）：是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑，是一个大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5（免费）：具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能，能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. DALL·E 3（免费可用）：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃，能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B（免费）：是一个具有 73 亿参数的模型，在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 此外，在主要的大语言模型方面： 1. OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。

很抱歉，目前本网站没有关于 AI 量化炒股的学习资料。

对于 35 岁的 Java 后端开发人员转型 AI 开发，以下是一些建议： 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发时，要强调组员的主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接： 2. 借助 AI 编程工具（如 Cursor），熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。参考链接：

以下是关于如何让 AI 写一篇好的文学理论论文的相关内容： 首先，过度追求模型的正面描述和对齐人类价值观可能会带来问题。比如在文学创作中，道德过度正确和大量正面描述实际上是一种“对齐税”，会让模型变得愚蠢。像生成的游戏中主人公全是幸福人生，这样的故事缺乏冲突，人物单薄，不好看。而且全乎正确的道德和完美的正面在现实世界中并不存在，纵观文学史，伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的，因为人类的心灵与生活极为复杂，痛苦、绝望和悲伤也是生命体验的一部分，只有正面的故事很难获得共鸣。 其次，好的文字能引起人的生理共鸣与情绪。人们在感受到好文字时，往往有一种被击中、头皮发麻的感觉。共鸣是文学的基础，有共鸣才有读者，有读者才有文学。文学映照的是人类相同的渴望与恐惧，人类之间的共性大于差异。对于像 GPT 这样的大语言模型，其预训练数据量大且丰富，储存了人类几乎所有可能的生命经验，理应能够学会引发人类的共鸣与情绪。 最后，在实际操作中，对于处理文本特别是 PDF，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果，新模型更强大。但需要注意的是，这些系统仍会产生幻觉，若要确保准确性，需检查其结果。

以下是一些可以用来整理收藏的网页知识内容的 AI 工具： 1. 月之暗面开发的：它具备读取网页内容的能力，并能在此基础上生成一定的内容。但它的阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或某些网站的内容，可分批次提供资料。 2. Coze + 飞书 + 飞书多维表格：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划。

以下是一些适合将多年收藏的网页整理成不同科目的知识库的 AI 工具： 1. 工具入门篇（Prompt）：现成好用的 Prompt。适用人群为完全没有 AI 使用经验，只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白。文章链接：。简要说明：想直接拿好用的提示词拿来用用的小伙伴，可以从这里开始，有很多可以直接复制、粘贴的优秀 prompt 案例，它们都有完整的结构。 2. 工具入门篇（AI Agent）：Agent 工具 小白的 Coze 之旅。适用人群为完全没有编程基础，但对 AI 已有一点概念的小白。文章链接：。简要说明：为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台，为什么是它、怎么 30 分钟就能开始用它。 3. 工具入门篇（AI Pic）：现在主流的 AI 绘图工具网站。适用人群为完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴。文章链接：。简要说明：为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲。 4. 工具入门篇（AI Tools）：数据工具 多维表格小白之旅。适用人群为 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。文章链接：。简要说明：用表格 + AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求。 5. 工具入门篇（AI Code）：编程工具 Cursor 的小白试用反馈。适用人群为 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。文章链接：。简要说明：通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒。 6. 工具入门篇（AI Music）：音乐工具 Suno 的小白探索笔记。适用人群为 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。文章链接：。简要说明：AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作。

以下为您推荐快速好用的人工智能网页翻译 AI： Open AI Translator（强烈推荐） 推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟 功能：是一款接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品。适合在浏览网页时查询个别单词、句子，能得到等同词典的体验。也可用于分析代码，搭配 Chat GPT 使用效果佳。 优势：可以在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用，可用于任何 web 场景。强烈推荐配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用。 调用方式：选中页面中的文本后，会悬浮该插件，点击即可翻译，速度极快，摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 注意事项：安装后需要获取 Open AI 的 API Key，首次打开插件设置好 Open AI Key 地址，可找个地方保存好 API Key，方便在体验产品时复制粘贴。 下载地址： 此外，10 月盘点中还有一些相关的 AI 应用： 用自然语言对网页编程，实现各种操作： 浏览器插件→ 安装向导→https://yiu45q2746h.feishu.cn/docx/UM5Idb3AVo5cQXxgu09cTCAOnye 把输入文字自动翻译成多种语言后进行搜索（沉浸式翻译团队的新产品）：网页应用→https://bilin.ai🔮 AI Youtube 搜索和总结，并支持播放 Youtube 视频，突然走红：网页应用→https://www.jenova.ai🔮 302.ai：汇集全球顶级品牌的 AI 超市，网页应用→https://302.ai，AI 播客生成器、AI 视频生成器、AI 网页生成器等 30+生产级应用，GitHub→https://github.com/302ai 另外，如果您想在网站上增加一个 AI 助手，只需 4 步： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，来快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助您更好的应对客户咨询。

以下是一些免费的网页爬虫相关 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制您的专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目方面： 在里有用 Cursor 做的网页浏览工具的参考实现。其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用 playwright 之类的浏览器而非 Python 自己的 request 库，同时为方便 LLM 理解和抓取，将网页内容按规则转化成 markdown 格式保留细节基础信息。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 被用于参考实现，因其搜索质量优于 Bing 和 Google 的 API。

以下是一些与网页爬虫相关的 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目中也有相关工具，如： 在里有用 Cursor 实现的网页浏览工具参考，其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用了 playwright 之类的浏览器，将网页内容转化成 markdown 格式以支持 LLM 后续的爬虫。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 可避免一些质量问题。

AI 手机端和网页端的应用场景存在以下区别： 网页端产品更倾向于支持涉及内容创作和编辑的复杂、多步骤工作流程，例如 AI 语音工具包 ElevenLabs、AI 艺术创作器 Leonardo 以及 AI 演示文稿构建器 Gamma 等。 移动端应用更倾向于通用型助手，不少在功能上模仿了 ChatGPT。 在移动设备上，图片和视频的内容编辑是最常见的用途。例如，美图秀秀、SNOW 和 Adobe Express 等传统创意工具转型为生成式 AI 优先，并在移动排名中表现出色。 ChatGPT 以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品，而争夺最佳消费者助手的竞争正在升温。Perplexity 在网络上排名第三，专注于提供简明、实时和准确的查询答案，且用户参与度很高，还首次进入移动端前 50 名榜单。Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手，在网页排名中进入前五。

以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息： 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队，将大模型装进毛绒玩具里，赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想，源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好，直到 ChatGPT 出现，他们确定将大模型和毛绒玩具结合，做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。 “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词，认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性，相较于音箱、故事机、机器人、平板等，毛绒玩具更能带给孩子安全感。 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后，团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外，也会有自己的原创 IP。 基于数百名孩子的调研结果，不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别，但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多，它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。 由于毛绒玩具购买者与使用者分离，团队做了很多让家长有安全感的工作，比如家长可通过 App 查看聊天记录，危险话题会推送预警信息，还能从聊天记录了解孩子真实喜好，AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。

Embedding（嵌入）是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离度量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。 Embedding 是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的技术，特别是在自然语言处理（NLP）和其他涉及高维离散数据的领域。它指将原本高维且通常离散的输入数据（如单词、短语、用户 ID、商品 ID 等）映射到一个低维连续向量空间中的过程，这些低维向量称为嵌入向量。 例如，“国王”和“王后”在嵌入向量的空间里位置挨得很近，而“苹果”与前两者差别较大，其嵌入向量位置较远。Embedding 不仅限于单词，还可扩展到句子、文档、实体或其他类型的对象。通过训练诸如 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等模型，可从大规模文本数据中学习出这样的嵌入向量，这些嵌入向量可看作是输入数据在潜在语义空间中的表示，能改善下游任务（如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等）的表现。 除文本数据外，嵌入技术还应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别（如位置嵌入）、图神经网络（如节点嵌入）等多种场景，实现将复杂对象的有效编码和降维表示。 Embeddings 有多种分类及对应模型： 句子和文档嵌入：Doc2Vec 能为整个文档生成统一的向量表示；Average Word Embeddings 是将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示；Transformers Sentence Embeddings 如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入：Knowledge Graph Embeddings 如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型：图像 Embeddings 使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入；音频 Embeddings 在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示；用户/物品 Embeddings 在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐；还有图 Embeddings 用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中，通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现，在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 在将大型文档转换为可检索内容的过程中，嵌入向量生成这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。但检索 PDF 文档的过程充满挑战，可能出现文本提取不准确和 PDF 文档内表格行列关系混乱等问题。在检索增强生成（RAG）框架中，回答一个问题需要用户提出问询，系统从私有知识库中检索相关内容，将相关内容与用户查询合并为上下文，最后请求大语言模型生成答案，准确检索相关信息对 RAG 模型的效力至关重要。

在 Coze 中，变量是以 keyvalue 形式存储数据的，是 Bot 的数据记忆功能。大语言模型会根据用户输入内容进行语义匹配，为定义的变量赋值并保存值。您可以在提示词中为 Bot 声明某个变量的具体使用场景。 创建变量可在创建 Bot 的页面进行。对变量进行赋值时，首先可以在给大模型的提示词中做声明，例如：“与您的用户进行互动，并根据 user_language 变量，用他们偏好的语言在线搜索。除非另有设置，用户查询的语言应指导您的回答和搜索”。这段提示词相当于告诉了 LLM，user_language 这个变量该如何赋值以及使用。 变量创建并赋值后，如 user_language 变量，就可以在工作流中作为变量使用。这一块解释起来有些抽象，具体可以参考后面的例子，真正用一遍就懂了。 综上，在 Coze 中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时使用公式，但具体的实现方式和规则需要根据具体的提示词和使用场景来确定。

嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面： 1. 用于文档内容的表示和检索：将文档分成块，计算嵌入向量并存储在向量存储中，在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块，填充到提示中进行生成。 2. 提升模型的检索能力：在大语言模型应用程序中，向量存储成为检索相关上下文的主要方式，嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。 3. 支持多语言和不同粒度的检索任务：例如像 bgem3 这样的向量模型，支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务，能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。 在实际应用中，如在 LangChain 中，本地向量存储使用量较大，而在计算文本片段的嵌入时，OpenAI 占据主导地位，开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。

以下是关于智能体嵌入课件的相关内容： 在提示词培训课中： 点击“创建智能体”按钮。 输入对智能体的描述，如有准备好的提示词模板可直接粘贴。 ChatGLM 的智能体配置可自动生成，默认勾选增强能力，可根据实际需求调整，也可上传本地文件作为知识原料形成智能体的知识库。 在基础通识课中： 以可视化方式讲解 Transformer 架构，单词先拆分再嵌入（embedding），为保证语序不乱会做位置编码标记，嵌入后进入自助运力机制模型。 在 AI 智能体：企业自动化的新架构 Menlo Ventures 中： 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度选择实现方法和工具，受程序性知识指导，拥有预定义工具并受保护栏和审查措施约束。 运行时会产生规划智能体评估应用程序当前状态、选择并执行最佳链条、进行审查和确保一致性等模式。 请注意，由于最近盗版事件频发，需要课件的扫群主二维码获取。

ComfyUI 是一个基于 Stable Diffusion 模型的图形用户界面（GUI），它允许用户通过节点式工作流设计和执行高级的图像生成任务。根据搜索结果，ComfyUI 可以作为一个独立的应用程序运行，并且似乎没有直接的选项将其嵌入到现有的网站中。 但是，如果你想将 ComfyUI 的功能集成到现有的网站中，你可以考虑以下几种方法： 1. 反向代理：可以在服务器上运行 ComfyUI，并使用反向代理服务（如 Nginx 或 Apache）将特定路由指向 ComfyUI 的接口，这样用户就可以通过你的网站访问 ComfyUI 的功能。 2. iframe 嵌入：如果 ComfyUI 提供了可以直接访问的 URL 并且可以作为服务运行，你可以尝试使用 HTML 的 `<iframe>` 标签将其嵌入到你的网页中。但是，出于安全和同源策略的考虑，这可能需要 ComfyUI 服务端的支持。 3. API 集成：如果 ComfyUI 支持 API 调用，你可以在自己的网站后端创建一个代理服务，将用户的请求转发给 ComfyUI 的 API，并将结果返回给前端用户。 4. 微服务架构：将 ComfyUI 作为微服务架构的一部分运行，并通过内部网络提供其功能，你的主网站应用程序可以通过服务间通信与之交互。 5. Web 服务集成：如果 ComfyUI 提供了 Web 服务接口，你可以在你的网站后端使用服务器端渲染技术（如 Node.js、PHP、Python 等）来与 ComfyUI 进行交云，并动态生成用户界面。 6. 容器化部署：使用 Docker 或其他容器化技术将 ComfyUI 部署为一个容器实例，并通过容器编排工具（如 Kubernetes）管理其运行，你的网站可以通过网络请求与之通信。 请注意，这些方法可能需要一定的技术知识和额外的配置工作。此外，确保任何集成都符合 ComfyUI 的使用条款和版权要求。如果你需要具体的技术指导，可能需要联系 ComfyUI 的开发者或查阅相关的开发者文档。

在 AI 连续问答中，有时 AI 似乎不记得第一个问题，可能有以下原因： 1. 模型本身的限制：AI 回答问题时可能容易“产生幻觉”，生成看似合理但实际错误的内容，且可能连续且良好地撒谎，对于所提供的信息不一定能保证准确性和连贯性。 2. 缺乏上下文理解：AI 可能在处理后续问题时，未能充分整合和记住之前问题的关键信息，导致回答与之前的问题脱节。 3. 输出模式的固定性：像 GPT 回答问题时喜欢用特定的模式，如 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”，这种固定模式可能影响对问题的灵活处理和记忆。 4. 无法真正解释自身：当被要求解释回答的原因或思考过程时，AI 只是生成听起来合理但可能是编造的文本，而不是真正审查自身的行动，这使得理解其回答的逻辑和连贯性变得困难。 为了让 AI 的回复更有灵性和连贯性，可以尝试一些方法，如让 AI 扮演特定角色、给出明确输出要求、营造特定环境、让其用括号补充动作以增加感情等。但即便如此，也不能完全消除上述问题。同时，使用 AI 时要注意对其输出进行检查，避免被不道德地利用。

在 AI 中进行连续问答时，存在以下情况： 1. AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但实际错误的内容，甚至可能连续且良好地撒谎，其提供的每一件事或信息都可能不正确，需要对其进行全面检查。对于要求其为互联网提供参考、引用、引文和信息（对于未连接到互联网的模型）的情况尤其危险，不过 GPT4 通常更扎实，因为 Bing 的互联网连接能使其拉入相关事实，但幻觉也不可能完全消除。 2. 人工智能不会真正解释自己，当被要求解释为何写东西或思考过程时，它只是生成听起来合理但实则编造的文本，这使得理解系统中的偏见非常困难。 3. 在基于知识库的问答中，AI 有时回答不准确，可能出现牛头不对马嘴、报价错误、胡编乱造等情况，这在严肃场景中是不能接受的出错。 4. 撰写连续提示时，明确性、逻辑性、简洁性等原则尤为重要，清晰的目标、逻辑性的顺序、分步骤的指导以及对变量的考虑都能更有效地指导 AI 生成符合期望的输出，这些原则不仅适用于 CoD 和 CoT，还适用于 ToT 或其他提示结构。

以下是关于提升问答效果的技巧： 1. 智能问答的原理和注意事项：在召回排序的逻辑中，文档总标题在相似度计算中权重较高。若文档总标题与用户问题吻合，相关片段在排序中更靠前，送入大模型的可能性更大。但正文与总标题相关性不高可能导致回答不准确、答非所问。 2. 编写文档的注意事项： 文档的标题内容需与正文有强相关性。 不同的知识点尽量分段书写，合理控制段落长度。不同主题通过子标题区分，子标题下正文每个段落对应一个明确知识点，避免多个知识点混合，以保证每个片段主题鲜明，在用户提问相关问题时，该片段在召回排序中更靠前。同时，每个段落尽量不超过 500 字，过长段落可能在文档分割时被切割成多个片段，打散段落主题，导致最终召回的片段内容不全、答案不够全面。 3. 对于经常被问到的内容，可写成问答对（FAQ）格式。问答对包含问题描述，用户提出相关问题时，包含该问答对的片段在召回排序中非常靠前，更可能被送入大模型，给出准确回答。样例参考可查看相关示例。

利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑： 1. 从产品角度： 思考用户为何想使用，例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境，从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格，比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导，负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间，如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力，如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析，甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式，通过多角色互动设计，让用户体验多层次对话，从基本问答到深度讨论，逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块： 自然语言交互方面：LLM 应具备多轮对话能力，能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复，还应具备出色的生成能力和意图理解能力，但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面：包括语言知识（词法、句法、语义学和语用学）、常识知识（如药和伞的用途）、专业领域知识（如编程、医学），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。 记忆方面：具备记忆机制，存储过去的观察、思考和行动，通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆，Agent 能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。 推理和规划方面：基于证据和逻辑进行推理，这对解决问题和决策至关重要。

以下是关于智能问答机器人的相关信息： 一、关于“我是谁” 我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互高效完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 二、使用方法 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在），点击加入，直接@机器人即可。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 在飞书 5000 人大群里，内置了智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，基于飞书 aily 搭建。您只需在飞书群里发起话题时候即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 三、做问答机器人的原因 1. 整个知识库内容庞大且丰富，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，无法准确理解语义价值。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 四、飞书群问答机器人的功能 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 五、搭建问答机器人的分享 时间：2024 年 2 月 22 日 会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着，讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后，介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。之后，讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。最后，介绍了企业级 agent 方面的实践。 六、背后的技术 「飞书智能伙伴创建平台」（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。

设计问答 Agent 可以从以下几个方面考虑： 1. 明确 Agent 的身份和性格： 身份：例如将其设定为历史新闻探索向导。 性格：如知识渊博、温暖亲切、富有同情心。 为使角色更生动，可设计简短背景故事，比如曾是历史学家，对重大历史事件了如指掌，充满热情并愿意分享知识。 2. 写好角色个性： 角色背景和身份：编写背景故事，明确起源、经历和动机。 性格和语气：定义性格特点，如友好、幽默、严肃或神秘；确定说话方式和风格。 角色互动方式：设计从基本问答到深入讨论的对话风格。 角色技能：明确核心功能，如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析；增加附加功能以提高吸引力和实用性。 3. 一些好的 Agent 构建平台包括： 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。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 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。 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。 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。 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。