如何自己弄一个网页嵌入型的智能问答对话AI

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和作用： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更轻松。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用程序，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 主要特点包括： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 代理：支持构建代理，使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 为开发人员提供强大工具集，构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件。 RAG 作为技术，可在 LangChain 框架内实施和利用。 LangChain 允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序。 通过提供现成的链和提示模板，简化 RAG 应用程序开发过程。 利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用程序，尤其在需要大量外部信息辅助决策的场景。 通过丰富的 API 和组件库，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。

目前国内有以下一些比较出色的 AI 工具： 1. 图像类： 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、细节丰富，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可使用。但某些类型的图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能存在不足。 2. 编程类： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，可为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费工具，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码。 Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 Codeium：通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择。

以下是关于即梦 AI 的教程： 即梦 AI 作图教程 1. 打开即梦 AI 官网：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 2. 点击 AI 作图中的图片生成。 3. 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 即梦 AI 简介 即梦是剪映旗下类 Sora 的 AI 视频生成工具，原名 Dreamina，已于 2024 年 5 月正式改名为“即梦”。这段时间在内测，大家测完普遍反馈不错，但也存在一些缺点。 优点 动效方面采取了比较激进的策略，需要很强的动效需要表现的时候可以考虑使用。 超预期的，它对画面识别非常准确。 优势在于（但不限于）人物微表情、汽车行驶等画面的表现。 首尾帧相连的功能。 对于简单的画面有非常不错的表现力，能够让主体完成超出预期的流畅动效，尤其是简单的三维物体。 人物的面部特写表现非常惊艳。 缺点 精度不太够，后期需要用到 topaz video 等超分工具再放大。 成也动效，败也动效，丰富的动效带来的是画面容易“出轨”的问题，导致 Dreamina 的画面稳定性有不足。 为了更丰富的动效，视频的输出存在掉帧等问题。 但运动幅度不能开的太过，否则会有用力过猛的感觉，且画面容易崩塌。 总体 3 6s 的生成长度一般。 一键生成 Jellycat 教程 1. 打开即梦 AI，选择图片生成。https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为：Jellycat 风+毛茸茸的XXXX……随便发挥您的创意！ 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到您心仪的图片效果。 案例参考： 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g 关注「烧拍 AI」了解更多 AI 资讯！

对于初学者学习 AI，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，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，如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于 AI 提示词的相关内容： 在舞蹈音乐方面，有 108 个用于生成 AI 舞曲的提示词，例如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”，每个提示词都精心制作，以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量，同时确保适应不同的聆听环境。这些提示词涵盖了各种舞曲子流派，如节奏感强的四四拍鼓点、电子低音、易于记住的合成器旋律、流行音乐风格的主唱、明亮的和弦音效、适合在夜店播放的混音以及高潮部分等。 对于 SD 新手入门的提示词，有以下相关资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：

生成式 AI 的人机协同主要分为以下 3 种产品设计模式： 1. Embedding（嵌入式）：人类完成大多数工作。 2. Copilot（副驾驶）：人类和 AI 协同工作。 3. Agent（智能代理）：AI 完成大多数工作。 在 Agentic Workflow 中，不同角色的 Agent 可使用 Multiagent Collaboration 的方法，按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如产品经理角色，其诉求可通过 Agents 拆解成多个独立任务，遵循不同工作流，生成大体符合期望的输出结果，再进行修改达到可用阶段。 从原子能力层思考，可抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，所有这些都围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”几个词，构建最底层的信息处理逻辑，如同四个齿轮相互衔接运转，从需求输入到结果输出，围绕信息加速推动。 此外，搜索引擎作为互联网基础设施和入口，与基于大模型的聊天机器人在解决问题的目标上根本一致。自 ChatGPT 发布，其问答形式被认为将对传统搜索引擎带来颠覆。 在智能时代，软件应从简洁开始，逐渐变成无所不在的助理或智能体，辅助甚至直接完成任务，人机协作重点在于目标与结果，AI 劳动力的终极目标是完全自动化并融入人类社会。 在教育领域，ChatGPT 掀起生成式人工智能浪潮，教育圈受到影响。人机协同共创人机混合智能，培养高阶通识能力、跨学科创新思维、协作与互动，涉及知识获取与处理、多模态多样化内容、伦理辨析与讨论等方面，形成了多种教育模式和理念的发展与融合。

以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型，并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求： 1. AI 拍立得（Pailido）： 特点：即拍即得，简化流程，操作直观高效。 体验方式：微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑：用户选择拍摄场景类型并拍照，AI 自动识别和分析照片内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景： 图片转成文本：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本，可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片：用户上传图片后，大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。

以下是一些可以帮助您创建企业独有的招聘网站或网页的 AI 相关产品和应用： 1. 智联招聘 APP：这是一款 AI 招聘筛选工具，使用自然语言处理和机器学习技术，能够帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率。例如，当企业招聘程序员时，它会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 2. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI：这是一个在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是，在使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

以下是有效利用 AI 搜索网页信息的方法： 1. 收集相关资料： 明确文章主题后，借助 AI 工具如 Perplexity.AI 来高效完成。访问该网站并使用其搜索功能，为获得更专业和深入的结果，可启用 Pro 功能（每天有一定次数免费使用，常使用可考虑开通会员）。在搜索框中输入具体 Prompt 来快速定位相关资讯。 通过 AI 工具获取搜索结果后，点击回答内容下方的拷贝按钮获取相关引用网站链接。同理，微软的 Bing 搜索引擎等也有类似功能，可快速搜集大量资料，提升文章专业度和说服力。 2. 整理资料： 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手，它具备读取网页内容并生成一定内容的能力，但可能存在阅读能力限制，可分批次提供资料确保其有效读取和理解。 此外，能联网检索的 AI 有： ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，可指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为 AI 助手，可简化在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 需注意，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ETNA 的使用方法可能因具体版本和功能而有所不同。通常来说，使用这类工具可能需要注册登录。关于其是否免费，也取决于具体的服务策略。您在网页对话框中输入文字描述并点击“coming soon”没有反应，可能有以下原因： 1. 该功能尚未正式开放或仍在准备中。 2. 网络连接存在问题，导致请求无法正常发送和接收。 3. 可能是网页本身存在技术故障或错误。 由于目前知识库中没有关于 ETNA 更详细的信息，建议您查看其官方说明或联系相关技术支持以获取准确的使用指导。

目前在 AI 领域中，专门用于辅助测试 Web 网页的工具相对较少。但一些通用的 AI 工具和技术可能会对软件测试有所帮助，例如利用自然语言处理技术来分析测试需求和报告，或者使用机器学习算法来预测可能出现的错误类型。不过，这些应用可能需要一定的定制和整合才能更好地适应 Web 网页测试的特定需求。

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。

本地化搭建问答机器人的流程如下： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储）。 4. 推荐 RSSHub 项目：可将关注的信息汇聚在同一平台，一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源，大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解： 创建 Python 虚拟环境，并安装相关库，如 ollama（0.1.8）、langchain（0.1.14）、faisscpu（1.8.0，有 gpu 则安装 gpu 版本）、gradio（4.25.0）、feedparser（6.0.11）、sentencetransformers（2.6.1）、lxml（5.2.1）。 6. 了解 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，满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等。 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，有多种集成插件和界面。 先安装 ollama，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

搭建问答库可以通过以下方式实现： 1. 利用 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当前问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 可以想象成在问复杂问题时，RAG 机制先去巨大图书馆找相关书籍，再基于这些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。 基于 RAG 机制，首先创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，再陆续导入其他板块的文章和资料。 在设计 Bot 时，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，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 2. 使用 embeddings： 将文本转换成向量能节省空间，可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块，通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，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。 当用户提出问题时，问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后与向量储存库中的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如，对于一篇万字长文拆分成多个文本块，当提问“此文作者是谁？”时，通过比较 embeddings 向量可找出关联度最高的文本块，发送给 GPT API 的问题类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”，大语言模型大概率能回答上这个问题。

企业在构建 AI 智能体问答助手时可能会遇到以下挑战及痛点： 1. 私有化部署方面：在金融、医疗和法律等对数据私密性要求极高的中小型行业，私有化部署场景需求大，增加了企业培训的难度。 2. 模型接入方面：访问 GPT 存在门槛，国企类、体制类合作伙伴受限，需寻找更易于接入的国产模型替代，如智谱等。 3. 工程化落地方面：企业知识库大多卡在工程问题上，真正能落地的不多，数据清理难度大，技术能力要求高于预期。对于规模不大且无数字化系统的企业，实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 4. 对企业了解不足：在品牌卖点提炼中，AI 对企业的主要产品、解决的用户需求、产品独特之处、所获认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0，难以直接给出有效卖点，更适合作为引导型的灵感提问助手。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。

企业在构建 AI 智能问答助手可能会遇到以下挑战及痛点： 1. 私有化部署的挑战：在金融、医疗和法律等许多中小型行业，对数据私密性要求极高，需要私有化部署，这大大增加了企业培训的难度。 2. 模型接入的限制：访问 GPT 有门槛，国企类、体制类的合作伙伴往往被拦截在外，需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案。 3. 工程化落地困难：企业知识库大部分卡在工程问题上，真正能落地的不多，数据清理部分难度较大，技术能力要求比想象中更高。 4. 成本问题：对于规模不大且没有数字化系统的企业，私有化部署的实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。

以下是为您推荐的一些可能适用于实现知识库问答、文件下载、转人工客服等关键功能的 AI 工具： 1. ChatGPT 4.0：功能强大，但使用可能存在一定限制。 2. Kimichat：可作为选择之一。 3. 智谱清言：在某些方面具有优势。 需要注意的是，对于 AI 绘画方面，如果您有相关需求，一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。另外，如果是文本纠错，飞书文档自带纠错功能，用 prompt 纠错时文本量不能太大。关于让 AI 根据文章自己写 prompt 的问题，关键在于明确所需 prompt 的具体类型和要求。如果只是用于自己学习，长期学习不一定必须要 iPhone 手机或对显卡有特定要求，若 ChatGPT 交费有问题且没有途径，可以考虑上述推荐的其他工具。