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如何自己弄一个网页嵌入型的智能问答对话AI

Answer

以下为您介绍如何自己弄一个网页嵌入型的智能问答对话 AI:

AskAI 是一个不错的选择。它是一个构建自己的 AI 问答系统的平台,用户可以通过无代码的方式,在几分钟内构建自己的 AI 问答系统。

其特点和优势包括:

  1. 能够快速构建:在短时间内即可完成。
  2. 嵌入方式灵活:可以将构建好的系统分享到任何网页上,嵌入到网页中,或通过 API 进行访问。
  3. 技术支持:使用 OpenAI 的嵌入技术。

AskAI 的官网是:https://www.myaskai.com 。通过该平台,您能够较为便捷地实现自己的网页嵌入型智能问答对话 AI 的需求。

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

References

客服助手篇-5000+个AI项目详解

AskAI通过无代码的方式,帮助用户快速构建自己的AI问答系统,并灵活地嵌入到任何网页上。它为用户提供了快速解决问题和提供准确答案的能力。未来,希望AskAI能继续发展并满足更多用户的需求。

企业服务篇-5000+个AI项目详解

官网:https://www.myaskai.comAskAI是一个构建自己的AI问答系统的平台。用户可以使用无代码的方式,在几分钟内构建自己的AI问答系统,然后将其分享到任何网页上,嵌入到网页中,或通过API进行访问。AskAI使用OpenAI的嵌入技术。

客服助手篇-5000+个AI项目详解

官网:https://www.myaskai.comAskAI是一个构建自己的AI问答系统的平台。用户可以使用无代码的方式,在几分钟内构建自己的AI问答系统,然后将其分享到任何网页上,嵌入到网页中,或通过API进行访问。AskAI使用OpenAI的嵌入技术。

Others are asking
生成式AI教育场景应用 中小学案例
以下是北京市新英才学校在中小学教育场景中生成式 AI 的应用案例: 特色课程方面:学校开设了“AI 创作家”小学课后服务特色课程,12 个五、六年级的学生在老师的引导下,用 AIGC 工具设计一款实用的桌游。学生主导从收集需求、定义问题到设计背景、机制、内容、视觉,再到测试、迭代的全过程。例如,为解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题,学生决定做一款学校地图桌游。课程中,学生学习人工智能知识、使用工具写 prompt 与大语言模型对话,还使用 OpenInnoLab平台生成桌游卡牌图案、手绘地图、选择游戏机制、梳理游戏流程。此外,还邀请中国传媒大学的吴卓浩教授合作,采用“大学生,小学生同上一节课”的方式,大学生为小学生讲解 AI 工具、试玩桌游。本学期,学生们测试并迭代桌游,使用 3D 打印机打印配件,用 ChatGPT 和 Midjourney 增强视觉设计,用 Kimi 辅助编写说明书,还计划让学生尝试用文生音乐工具 Suno 制作歌曲加入桌游 2.0 版本。 英语主课方面:初中部的英语课也融入了 AIGC 工具。魏一然协助初中部的英文老师杨佳欣和刘奕玚进行探索。在课程初期,更多是老师带着学生使用 AIGC 工具,prompt 由学生提出,老师引导。例如,在研究学校食堂食物浪费问题时,老师带着学生与 ChatGPT 对话,了解处理方法,让 ChatGPT 为学生生成生词解释和例句,形成生词库,并灵活加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在关于社交媒体的英语辩论课上,尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。
2025-02-18
我是一个前端,我想要从0开始学习AI,应该怎么样去切入比较好
如果您作为一名前端想要从 0 开始学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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,这些文章通常会介绍 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,您将找到一系列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 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 首先,记住“生成”两个字,随便找一个国产 AI 进行交流,比如聊小学奥数题、写演讲稿、探讨 996 等话题,看看 AI 擅长和不擅长的方面,留下 1 2 个更顺手的增加使用深度。条件允许的话,也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 来处理复杂任务。
2025-02-18
清华104页AI使用指南
以下是清华 104 页 AI 使用指南的相关内容: 智能纪要部分: 共学课程涵盖 config UI 从入门到精通,还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容,做项目时可查看细分赛道融资情况,也可学习 AI 功能创业,介绍了企业专栏内容如 Kimi 的技巧等。 提到了 AI 的案例和投稿,包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容,还有日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等,布置了关于 AI 兴趣方向的小作业。 介绍了 CONFIUI 生态大会东京站 11 月 16 17 日的活动内容及报名,包括社区共创项目、大奖、首届活动情况、海外创作者共学等。 总结了关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍,包括使用情况、发起背景、内容安排及相关资源等;AIPO 线下活动及 AI 相关探讨,包括规则、玩法、重要地位和研究方向等;way to AGI 社区活动与知识库介绍,包括活动安排、材料准备、使用和内容更新等;还包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 介绍了 AI 相关技术与活动,如 AI 音乐创作、数字人语音合成、config UI 的应用,以及社区共创项目如东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等,还有作业与报名、线下寄送物料组织活动、AI 春晚即将开始、AIPO 活动及相关挑战、共学活动与技能提升、硬件机器人材料购买、自媒体发布与流量扶持、活动奖项与历史玩法、工具使用与新大赛预告等。
2025-02-17
剧本创作有哪些AI工具
以下是一些在剧本创作中可以使用的 AI 工具: 1. 文本生成工具:如 GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等,可帮助生成故事创意、角色台词等。 2. 视频工具: Pika、Pixverse、Runway、SVD 可用于视频创作。 Junie 在电影制作中使用了多种工具,包括 AI 图像生成工具如 Stable Diffusion、Midjourney v5.2、DALL·E;AI 动画工具如 Pika、Runway、Deforum;口型同步工具 DID;AI 旁白工具 ElevenLabs;剪辑工具 Premiere;文字翻译工具 ChatGPT。 3. 图像工具:Stable Diffusion、Midjourney v5.2 可生成富有想象力的角色和场景等画面。 4. 声音工具:可用于背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等。 在剧本创作过程中,除了使用工具,还需要注重故事的原创性和改编,可从自身或他人的经历、经典 IP 等获取灵感。同时,多实践、多与他人讨论也是提升剧本质量的重要方式。
2025-02-17
剧本创作有哦哪些AI工具
以下是一些常用于剧本创作的 AI 工具: 1. 文字生成方面:GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等,可用于生成剧本的文字内容。 2. 图像生成:Stable Diffusion、Midjourney v5.2、DALL·E 等,能为剧本创作提供灵感和视觉参考。 3. 视频相关:Pika、Runway、Deforum 等,可用于生成视频片段。 4. 音频方面:ElevenLabs 可用于生成旁白等音频内容。 5. 剪辑工具:Premiere、剪映等,用于对视频进行剪辑和后期处理。 在剧本创作过程中,还可以参考以下方法和思路: 1. 故事来源:可以从原创(如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等)或改编(如经典 IP、名著、新闻、二创等)入手。 2. 写作方法:编剧是有一定门槛的手艺,不要单纯套剧作理论和模板,要多写多实践,再结合看书总结经验。对于短片创作,可以从自身或朋友的经历改编入手,或者对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。 3. 项目脚本方面:例如画小二团队在《李清照》AI 视频创作中,文字使用 GPT 脚本,图片使用 Midjourney,视频使用 Runway,音频使用 ElevenLabs 和剪映,剪辑使用剪映,还用到了 PS、AE 等其他工具。同时,在故事创作时,可以按照特定的模板生成 Prompt,包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏等方面,并分章节生成小说目录。
2025-02-17
AI生图
以下是关于 AI 生图的详细教程: 一、Liblibai 简易上手教程 1. 定主题:明确您想要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近内容的 Checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设为 2。 6. Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需考虑语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt:同样用英文单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:使用 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间,过多意义不大且慢,过少出图效果差。 10. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。 二、AI 线上绘画教程 1. 背景:工作中需要大量图片时,AI 生图是高效解决办法,主流工具如 midjourney 付费成本高,stable diffusion 硬件门槛不低,可选择免费在线 SD 工具网站如。 2. 目标:让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。 3. 注意事项:本教程适用于入门玩家,若有疑问可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通,教程内容会持续更新。 三、Tusiart 简易上手教程 1. 图生图:上传图片后,sd 根据图片、模型、prompt 等信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 2. 尺寸:太小生成内容有限,太大 AI 易放飞自我,如需高清图,可设中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 采样算法:即让 AI 用何种算法生图。 4. 采样次数:次数越多调整越精密,效果理论上更好但耗时越长,并非越多越好。 5. 提示词相关性:数字增大图像更接近提示词,但过高会使图像质量下降。 6. 随机种子 seed:固定种子可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无种子。 7. Clip Skip:一般设为 2,早期无需过多关注。 8. ENSD:eta 噪声种子增量,默认 0 即可。
2025-02-17
使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 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,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
网页导读 或总结工具
以下是为您提供的关于 Kimi Copilot 网页总结工具的相关信息: 推荐了两个实用的浏览器插件: (不方便下载的,文末附下载链接) 使用该插件需要在浏览器中登录自己的 Kimi 账号,关联网页版。 Kimi Copilot网页总结助手的插件提示词分了 3 部分,提示词如下: 你是一个擅长总结长文本的助手,能够总结用户给出的文本,并生成摘要。 工作流程:让我们一步一步思考,阅读我提供的内容,并做出以下操作。 一句话总结这篇文章,标题为“概述”。 总结文章内容并写成摘要,标题为“摘要”。 总是用中文回答;当输出标题时,应该使用 markdown格式。 文末还提供了相关插件的附件下载:
2025-02-16
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接: 1. 育儿相关项目:https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ,该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作,如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释:https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ,其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01:https://openai.com/blog/chatgpt/ ,介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
generate ai的网页是什么
以下是一些与生成式 AI 相关的网页: 1. 关于 Gen AI/Generative AI 与 AIGC 的异同介绍:未明确具体网页,但可在 OpenAI 官网查询相关内容。 2. 学习生成式 AI 知识的笔记,如生成式人工智能的工作原理、应用等:未明确具体网页。 3. 鉴别图片是否为 AI 生成的相关网页:ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。
2025-02-13
chatgpt生成的软件生成方案,使用本网站的哪个网页生成器好
以下是一些关于利用 ChatGPT 生成软件方案的相关信息和推荐的网页生成器: 1. 对于微信小程序的开发,您可以使用 https://poe.com/ChatGPT 这个网站,它响应快,效果好。有条件的话,使用 GPT4 会更好,代码逻辑更强且错误少。在生成代码时,您需要构思好产品,画个草稿,明确产品名称、按钮数量、交互逻辑等,并将这些话术告诉 ChatGPT。例如,以倒数日产品为例,给出相应的 prompt 描述,ChatGPT 会给出代码,并告知您将代码放在微信开发者工具的哪些文件中,可能需要新建特殊文件夹。 2. 以下是一些精选的 GPTs: Flow Speed Typist:文本相关,可快速打字或重写混乱内容,链接: AnalyzePaper:研究相关,可分析研究论文或文章,链接: GPT Detector:文本和效率工具,可识别 AI 生成文本,链接: Math Solver:教育相关,提供数学求解分步方案,链接: editGPT:文本相关,可校对、编辑和跟踪内容更改,链接: You Tube Summarizer:效率工具和视频相关,可获取 YouTube 视频摘要,链接: 3. 如果您想利用 ChatGPT 画时序图,可以搜索“code to diagram”,选择 mermaid 工具,其在线编辑器网址为:https://mermaid.live/ 。您可以基于 ChatGPT 的输出,要求它生成相应的时序图代码。
2025-02-10
请给我推荐一个能够阅读网页链接内部信息的AI模型
以下为您推荐能够阅读网页链接内部信息的 AI 模型相关内容: 有一款 AI 浏览器插件,在产品化开发阶段,需要考虑如何稳定获取网页内容、如何选择适合的 AI 大模型 API 服务以及如何构建生产级提示词等问题。 在获取网页内容方面,由于大模型对话产品的外链解析方式容易遭到平台反爬机制制裁,通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定、经济的解决方案。比如 AI Share Card 插件,可以获取网页元素清单。开发时,您可以拿着初版提示词,询问 AI 来设计获取相关元素的 js 代码。 对于大模型 API,需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数,拼搭出完整的 API 提示请求,精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例,需要传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。如果缺少参数设定经验,可以先询问 AI 相关设定的合适值,再逐步调试效果。 同时需要注意,使用 AI 写东西时,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有内容。而且 AI 不会真正解释自己,可能给出编造的答案,使用时要对其输出负责。
2025-02-07
嵌入式WEB翻译插件
以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息: SD 提示词自动翻译插件 promptallinone: 作者:白马少年 发布时间:20230529 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文,秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL(网址:https://www.deepl.com/translator,可下载客户端)、网易有道翻译(可 ctrl+alt+d 快速截图翻译),但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式:在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下,安装完成后重启 webUI。 插件特点: 一排小图标,第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置,点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口,点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator(强烈推荐): 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品,翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用,如任何 web 场景,配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 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。 可用于文本分析、分析代码,搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注:安装后需获取 Open AI 的 API Key,首次打开插件设置好 Open AI Key 地址,找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址:
2025-02-15
可以嵌入AI玩具的硬件
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。
2025-01-14
Embedding 嵌入向量生成模型
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。
2024-12-11
Coze中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时 使用公式么
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。
2024-12-11
ollama嵌入向量在模型后有什么用
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。
2024-11-12
智能体如何嵌入课件
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。
2024-10-16
waytoAGI知识库智能问答机器人是如何实现的
waytoAGI 知识库智能问答机器人的实现方式如下: 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等任务。 在飞书 5000 人大群里内置,根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。使用方法为在飞书群里发起话题时,它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 其具备多种功能,如自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、最新动态更新、社区互动、资源共享、多语言支持等。 搭建过程包括介绍 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标、利用 AI 技术帮助用户检索知识库内容、引入 RAG 技术、介绍基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法、使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人以及智能助理的原理和使用方法等。
2025-02-12
如何使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人
以下是使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人的步骤: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 配置极简未来(Link.AI)平台:按照官方教程操作,教程地址为 https://docs.linkai.tech/platform/createapp ,学习补充可参考 https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 教程中的应用是创建一个具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集,让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设,关于提示词可查看教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用,记住应用的应用 ID,用于后续对接微信聊天机器人。 生成 API Key 用于后续功能对接,地址为 https://linkai.tech/console/interface ,点击创建 API Key 并记住。 2. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 设计 AI 机器人: 开始节点和结束节点会自动生成。 开始节点配置:输入变量名写“Question”,描述写“用户输入的问题”,变量类型选“String”。 知识库配置:将开始节点和知识库左侧节点连接,知识库输入引用开始节点的变量“Question”,点击“+”号选择之前创建好的知识库,将知识库右侧节点与结束节点左侧连起来。 结束节点配置:用于输出 AI 机器人的最终结果,回答格式设置为“您的问题:{{question}} 问题的答案:{{answer}}”,在输出变量那里定义“question”引用“开始节点的 Question”,“answer”引用“知识库节点的输出 output”,回答模式选择使用设定的内容直接回答。 试运行测试:点击右上角“试运行”,输入问题如“AIGC 课件”,点击右下角“运行”,查看工作流每一步的详细输入和输出。
2025-02-12
问答方式如何使用好大模型
以下是关于如何使用好大模型的一些指导: 1. 本地部署资讯问答机器人: 加载所需的库和模块,如用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 从订阅源获取内容,可通过指定的 RSS 订阅 url 提取,如需多个 url 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成小块,并附带相关元数据,最终合并成列表用于后续处理。 为文档内容生成向量,使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型放置在指定路径,通过函数利用 FAISS 创建高效向量存储。 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,还支持自定义模型,如修改温度参数等,同时提供 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。需先安装,可通过 https://ollama.com/download/ 下载,安装后确保后台服务已启动。 2. 编写清晰的说明: 在 OpenAI 官方说明文档中提到的“官方最佳实践”为用户提供了若干策略。 策略一是编写清晰的说明,在询问中包含详细信息,多说一些内容,多提供一些信息,能有效提高大模型回复的质量和丰富性。通过多个具体例子展示了提供更多细节能得到更符合预期的回答。
2025-02-11
如何做机器人交互提问的问答
以下是关于机器人交互提问的问答相关内容: 容器编排模板:是一种配置文件,用于在 Docker 中部署和管理多个容器,可一键部署复杂环境,无需手动配置细节,文中通过其配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因:Docker 提供隔离运行环境,确保应用稳定运行,简化安装和配置,保证部署环境一致,便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因:确保只有特定情况机器人才回复,避免群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法:尝试重启 Docker 容器(在宝塔面板中找到对应容器点击“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(等待容器重启后扫描日志中生成的二维码)。 AI 微信聊天机器人的费用:实际费用不高,极简未来平台按使用量收费,对一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间,平台还提供每天签到免费领积分福利降低成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用:未明确具体金额,收费按使用量计算。 此外,关于问答机器人: 整个知识库内容庞大丰富,新用户难以快速找到内容。 传统搜索基于关键词及相关性,存在局限性。 作为 AI 知识库,需用更先进的 RAG 技术解决。 在群中提供快速检索信息的方式,使用更便捷。 您可以通过以下方式使用: 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(最新二维码在知识库首页),加入后直接@机器人。 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题获取回答。
2025-02-05
我现在需要根据一系列的 yaml 和 markdown 构建一个知识库,并且需要支持 AI 问答,每次 AI 问答的结果都要保存成一个新的内容放到知识库中,请问从经济效益来看,有哪些服务可以使用?
目前从经济效益的角度来看,以下一些服务可能有助于您构建这样的知识库并支持 AI 问答以及结果保存: 1. 云服务提供商,如阿里云、腾讯云、AWS 等,它们提供可扩展的计算和存储资源,您可以根据实际需求灵活配置,避免过度投入硬件成本。 2. 开源的知识管理和问答系统框架,例如使用 Elasticsearch 结合相关插件来实现问答功能,成本相对较低,但可能需要一定的技术投入进行搭建和维护。 3. 一些专门针对知识管理和 AI 应用的 SaaS 服务,它们通常按使用量计费,初期投入较小,适合小规模应用。 需要注意的是,具体选择哪种服务取决于您的业务规模、技术能力、预算以及对性能和功能的要求。
2025-02-01
解释AI中连续问答时,为什么有时候AI似乎不记得我问的第一个问题了
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。
2025-01-17