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学习新手从哪几个维度了解知识库

Answer

对于学习新手来说，可以从以下几个维度了解知识库：

  1. 知识库的整体构成：
    • 知识库是一整套领域知识，是 Bot 加载的最小单位。
    • 单元是知识库的一部分，可上传的最小内容单位可以是一个.txt、.pdf、.csv 文件或一个网页。
    • 分段是一个单元切分成多个分段，是模型查询的最小单位，分段内容的完整度和准确性会影响模型回答问题的准确性。
  2. 具体知识内容：
    • 如关于 transformer 的知识，计划从算法 1（NLP 中的 transformer 网络结构）、算法 2（CV 中的 transformer 网络结构）、算法 3（多模态下的 transformer 网络结构）、训练（transformer 的分布式训练）、部署（transformer 的 tvm 量化与推理）这五个方面进行介绍。
    • 常见的 LLM 基座模型里的 3 种 transformer 架构，包括 encoder-only、encoder-decoder 和 decoder-only。
  3. 与其他元素的关系：
    • 在商业化问答场景中，模型、提示词、知识库三者相互配合。大语言模型像一个学习过无数知识的人，提示词是告知其角色和专注技能，使其成为所需“员工”，知识库则是给“员工”的工作手册。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

创建并使用知识库

扣子的知识库功能提供了简单易用的方式来存储和管理外部数据，让你的Bot可以与指定的数据进行交互。将数据上传到知识库后，扣子会自动将你的文档分割成一个个内容片段进行存储，并通过向量搜索来检索最相关的内容来回答用户问题。知识库由大到小可分为：知识库：一整套领域知识，是Bot加载的最小单位。单元：知识库的一部分，可上传的最小内容单位可以是一个.txt、.pdf、.csv文件或一个网页。分段：一个单元切分成多个分段，模型查询的最小单位。分段内容的完整度和准确性度会影响模型回答问题的准确性。

小A-技术开发/大模型

|标题|备注|作者|链接|发布日期|附件(1)|单选|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Perplexity指标究竟是什么?|笔者小A从自己实际入坑的经验出发，尝试总结梳理出新手友好的transformer入坑指南。一方面能倒逼自己理清知识脉络，另一方面希望能让后面的新同学少走弯路，更快拿到自己想要的知识。<br>本系列计划从以下五个方面对transformer进行介绍<br>算法1:NLP中的transformer网络结构<br>算法2:CV中的transformer网络结构<br>算法3:多模态下的transformer网络结构<br>训练:transformer的分布式训练<br>部署:transformer的tvm量化与推理|[aaronxic](https://www.zhihu.com/people/aaronxic)|[（1）Perplexity指标究竟是什么?](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/E1pjwy9OMirKTdkFQDEcDDlfnTh)|2023/07/05|||<br>|初探LLM基座模型|本篇内容主要介绍LLM基座模型里常见的3种transformer架构，encoder-only，encoder-decoder和decoder-only|[aaronxic](https://www.zhihu.com/people/aaronxic)|[（2）初探LLM基座模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/UU9pwtOFtiKIqAkQiSVc3Zdun7e)|2023/07/06|||

【AI+知识库】商业化问答场景，让AI回复更准确，一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程（上篇）

上方页面左侧画红框的地方，是这个“问答机器人”的配置，右侧是与“机器人”的一轮对话。左侧有三处配置：AI模型提示词知识库。模型、提示词、知识库三者可以想象成：大语言模型：是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子，因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而，在工作场景下，只会聊天侃大山可不行，你想让他帮你干活。这个时候，就需要“提示词”出场了，提示词：是你告诉这个全知全能的人，他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能，让他能够按照你的想法，变成一个你需要的“员工”。知识库：相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字，也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库，就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工，见到有人来的时候，就翻一翻手册，然后再做出反应。我的设定：AI模型：这里使用的是阿里千问模型。

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那请帮我列举Ai下有哪几个子领域（他们必须是并列关系），机器学习下又有哪几个子领域
以下是 AI 的子领域： 1. 机器学习 2. 计算机视觉 3. 自然语言处理 4. 语音识别 5. 智能机器人 机器学习的子领域包括： 1. 监督学习，常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习，如聚类、降维等算法。 3. 强化学习
2025-01-21
那请帮我列举Ai下有哪几个子领域，机器学习下又有哪几个子领域
AI 包含以下几个子领域： 1. 机器学习：让计算机通过数据学习来提高性能。 2. 深度学习：模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 3. 自然语言处理：涉及对自然语言的认知、理解和生成。 机器学习包含以下几个子领域： 1. 监督学习：通过有标记的训练数据进行学习和预测。 2. 无监督学习：在无标记的数据中发现模式和结构。 3. 强化学习：通过与环境交互并根据奖励信号来学习最优策略。
2025-01-21
学习AI可以从哪几个方面去学习
学习 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（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。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响。 对于新手学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读相关入门文章，熟悉术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支及它们之间的联系。 2. 开始学习之旅： 参考为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识。 分享实践成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于不会代码的人，可以尝试了解以下基础内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-25
哪几个AI工具擅长网站前端网页设计？
以下是一些擅长网站前端网页设计的 AI 工具： 1. Wix ADI（Artificial Design Intelligence） 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 5. Zyro 网址：https://zyro.com/ 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议，提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址：https://10web.io/ 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计，提供一键迁移功能，集成了 AI 驱动的 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址：https://www.jimdo.com/ 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题定制网站，提供自动生成的内容和图像，包含电子商务功能。 8. Site123 网址：https://www.site123.com/ 特点：简单易用，适合初学者，提供多种设计模板和布局，包括内置的 SEO 和分析工具。 此外，以下是一些推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-31
阿里巴巴开发的AI有哪几个
阿里巴巴开发的 AI 包括以下几个： 1. 通义灵码：一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 2. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 此外，在其他领域，阿里巴巴和蚂蚁集团也有相关的 AIGC 实践，例如： 电商设计师视角下的 AI 解读与应用 AI 引领，畅想未来办公的无限可能 当 AI 成为大众的新朋友 AI 新形态，数字人带你探索未来生活体验升级 让 AI 模型更加平易近人｜ModelScope 模型开源社区设计实践 S03E05：当设计遇见 AI，智能设计的践行者——2022 阿里云设计中心年鉴 一览无遗，让收银更快捷支付宝智能 AI 秤 玩转 AI，探索绘图新世界 在编程辅助方面，还有其他一些常见的 AI 工具，如 GitHub Copilot（由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出）、CodeWhisperer（亚马逊 AWS 团队推出）、CodeGeeX（智谱 AI 推出）、Cody（代码搜索平台 Sourcegraph 推出）、Codeium 等。每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 如果您想使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 2. 关键词优化：AI 可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，帮助卖家优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片，这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略：AI 可以分析不同价格点对销量的影响，帮助卖家制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 可以分析客户评价和反馈，帮助卖家了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 可以根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人可以提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：AI 可以分析不同营销活动的效果，帮助卖家了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI 可以帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：AI 可以分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 可以帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 可以分析观众行为，帮助卖家优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。
2024-10-20
0基础中老年学习者必须知道的AI基本概念和知识 是哪几个
对于 0 基础的中老年学习者，以下是必须知道的 AI 基本概念和知识： 一、Python 基础 1. 基本语法：包括变量命名、缩进等规则。 2. 数据类型：如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 3. 控制流：条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 4. 函数：定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 5. 模块和包：导入模块，使用包来扩展程序功能。 6. 面向对象编程（OOP）：类和对象的定义与实例化，属性和方法的定义与调用。 二、AI 背景知识 1. 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 2. 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 三、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 3. 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 四、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：了解其基本概念。 五、评估和调优 1. 性能评估：知道如何评估模型性能，如交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 六、文件操作 1. 文件读写：学习打开文件、读取文件内容和写入文件。 2. 文件与路径操作：理解如何处理文件路径，列举目录下的文件。 七、异常处理 1. 理解异常：了解什么是异常以及在 Python 中的工作方式。 2. 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序错误。
2024-09-13
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识： 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人，但在工作场景中，需要通过提示词来设定其角色和专注的技能，使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册，提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能，例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等，决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来，先从场景切入，直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比；然后使用提示词工具，如 Meta Prompt、Al 角色定制等；接着学习有效的提示语句，包括经典论文中的相关语句；再学习有效的方法论，将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法；最后掌握思维框架。 此外，还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力，详情参考。
2025-02-16
知识库RAG方案
RAG（检索增强生成）是一种在 AI 领域中用于处理知识库的方案。 大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，RAG 是主要方法之一。 RAG 的应用可以抽象为以下 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案，其重要一环是文档切片。但 RAG 方案存在一些缺点，如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。 相关的海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html ，国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge 。 在实际操作中，如使用外贸大师产品的帮助文档创建知识库时，要注意文档的分片策略会严重影响查询结果。
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的，普通人如何迅速找到目标靶向，比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容： 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent，同时表示知识库内容丰富，您可挑选感兴趣的部分学习，比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础，还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式，是通过加噪和去噪，随机生成种子来形成最终图像，还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息，逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料： 在音乐创作方面，通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面，介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面，能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 在零售电商行业，有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域，牛客的《AI 面试实践手册（2024）》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展，指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业，腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书（2024 版）》。 在医疗领域，蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域，新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面，头豹研究院发布了《AI 情感陪伴：缔造温情链接，拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15
怎么创建自己的知识库
以下是创建自己知识库的步骤： 1. 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。需要注意的是，知识库是共享资源，您的多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择知识库的格式并填写一些信息。目前（2024.06.08）支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传一张图片并填写图片文字说明）。格式并不重要，重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 3. 以本地文档为例（问答对可以选择表格），选择自定义的文档切割。 4. 完成数据处理。处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，您可以参考这篇教程： 。 创建知识库的小技巧：知识库好不好用，跟内容切分粒度有很大关系，我们可以在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮，可以进行编辑或删除。
2025-02-15
怎么快速做一个知识库
以下是快速创建知识库的方法： 1. 在 Coze 中创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 选择知识库的格式，目前（2024.06.08）Coze 支持文档、表格（CSV、Excel 等）、图片三种格式。 选择本地文档或问答对选择表格等方式。 选择自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，可参考教程：。 2. 通过其他方式创建并上传表格数据： API 方式：获取在线 API 的 JSON 数据，将 JSON 数据上传至知识库。在表格格式页签下，选择 API，然后按照以下步骤操作：单击下一步、新增 API、输入网址 URL 并选择数据的更新频率、输入单元名称或使用自动添加的名称、配置数据表信息（包括确认表结构、指定语义匹配字段等）、查看表结构和数据，确认无误后单击下一步、完成上传后单击确定。 自定义方式：手动创建数据表结构和数据。在表格格式页面下，选择自定义，然后按照以下步骤操作：单击下一步、输入单元名称、在表结构区域添加字段、设置列名，并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段、单击确定、单击创建分段，然后在弹出的页面输入字段值，然后单击保存。 3. 在 FastGPT+OneAPI+COW 中创建知识库： 地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后，点击应用并创建，选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件，等待处理，直到文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用，关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建，创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 也保存下来。 回到宝塔，打开【终端】，依次输入以下命令： cd/root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt pip install r requirementsoptional.txt
2025-02-15
目前我有个数据源头，可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段： 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌； 我需要创建一个智能体助手，用于分析这些数据，这个智能通助手需要能按用户需要，分析各个维度的数据，并按板块等维度汇总，并转为柱状图图表表现出现，并表现用户所有日期的近一周的变化，并阐明变化或波动是由哪些数据导致的？ 结合以上需求，我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手，该选定哪种prompt框架
很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头，可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段： 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌； 我需要创建一个智能体助手，用于分析这些数据，这个智能通助手需要能按用户需要，分析各个维度的数据，并按板块等维度汇总，并转为柱状图图表表现出现，并表现用户所有日期的近一周的变化，并阐明变化或波动是由哪些数据导致的？
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
AI换衣API推荐， 并多维度对比，选择最适合的API推荐给我
以下为您推荐的 AI 换衣相关的 API 并进行多维度对比： Comfyui_Object_Migration： 特点：可高精度迁移服装样式到目标人物图像，保持高一致性和细节完整性，支持从卡通到写实的风格互相转换，甚至可将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。 应用场景：虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计。 详细介绍及教程： GitHub： 在选择适合的 AI 大模型 API 服务时，需要考虑以下因素： 对于像开发 AI Share Card 插件这类情况，如果将模板生成功能设计为固定的代码组件，让大模型专注于内容总结的功能，那么对模型的要求就不会过高。 选型要求包括：较长的上下文窗口，因为内容总结类任务需要较大的上下文长度；响应速度要快、并发支持要高，以在多人使用插件时保持良好性能；免费或尽量低价，以减少模型 token 费用。例如，AI Share Card 选用的是 GLM4flash（截至 202412，长达 128k 的上下文窗口，完全免费的调用价格，200 RPM 高并发支持）。
2025-01-08
图生图时，如何多维度多参数进行生图
以下是关于图生图时多维度多参数进行生图的方法： 1. 设置文生图提示词： 大模型：majicmixRealistic_v6.safetensors 正向提示词：,auburn hair,eyes open,cinematic lighting,Hyperrealism,depth of field,photography,ultra highres,photorealistic,8k,hyperrealism,studio lighting,photography 负向提示词：EasyNegative,canvasframe,canvas frame,eyes shut,wink,blurry,hands,closed eyes,,lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w 2. 设置参数： 迭代步数：50 采样方法：DPM++ 2M Karras 尺寸：1328×800px 3. 除了文本提词框，图生图功能还有图片框输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。 例如随便照一张照片拖入，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。 两种反推方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充提示词信息。 写好提示词后，调整宽度和高度使红框刚好匹配图片。 注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。
2024-12-03
大模型排名以及排名的评测标准维度是什么
以下是一些常见的大模型排名及评测标准维度： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台： 地址： 简介：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval： 地址： 简介：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb： 地址： 简介：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval： 项目链接：https://github.com/tatsulab/alpaca_eval 排行榜链接：https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 该研究团队选择了目前在开源社区很火的开源模型，还有 GPT4、PaLM 2 等众多「闭源」模型，甚至还开设了一个「准中文」排行榜。 AlpacaEval 分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在斯坦福的这个 GPT4 评估榜单中： GPT4 稳居第一，胜率超过了 95%；胜率都在 80%以上的 Claude 和 ChatGPT 分别排名第二和第三，其中 Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 值得关注的是，获得第四名的是一位排位赛新人——微软华人团队发布的 WizardLM。在所有开源模型中，WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一，击败了 650 亿参数量的 Guanaco。 而在开源模型中的佼佼者 Vicuna 发挥依然稳定，凭借着超过 70%的胜率排在第六，胜率紧追 Guanaco 65B。 最近大火的 Falcon Instruct 40B 表现不佳，仅位居 12 名，略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 的技术细节： 人类一致性：标注者与交叉标注集中人类多数票之间的一致性。 价格：每 1000 个标注的平均价格。 时间：计算 1000 个标注所需的平均时间。相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 仅需花费约 1/22 的经济成本和 1/25 的时间成本。 AlpacaEval 评估模型的方式： alpaca_eval：直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model：根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。 评测过程分为以下 3 步： 1. 选择一个评估集，并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下，使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 2. 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下，在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 3. 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器，它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器，使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。
2024-11-12
“AI治理与法律”的维度
以下是关于“AI 治理与法律”维度的相关内容： 在全球范围内，对于 AI 的立法、监管、伦理讨论大范围落后于技术发展。 美国方面，对于中国的硬件科技限制进一步升级。最先进的 AGI 世界模型不开源，开源模型会落后闭源一个代际，但会服务更广泛的各种专业应用。AGI 将对全行业科技发展起到推动作用，有更好 AGI 的国家会有更快的全面技术进步。 欧洲是目前唯一对 AI 治理有一定讨论的地区，但也大多停留在纸面。 英国的情况是，AI 可能增加不公平偏见或歧视的风险，可能会削弱公众对 AI 的信任。产品安全法确保在英国制造和投放市场的商品是安全的，特定产品的立法可能适用于一些包含集成 AI 的产品，但 AI 技术的特定安全风险应密切监测。消费者权利法可能在消费者签订基于 AI 的产品和服务销售合同时提供保护。 欧盟方面，自 1956 年“人工智能”概念提出后，其理论范围和技术方法不断扩展。2021 年《AI 法案》提案对人工智能的定义更宽泛，而 2022 年《AI 法案》妥协版本中，欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄，并侧重强调机器学习的方法。 我国相关法规讨论的出发点完全在于“对于舆论的影响”，根本没有触及 AGI 本身的伦理问题，决策路径大概是政治>经济>>AI 伦理。
2024-10-01
新手学AI从哪里开始，路径是什么
新手学习 AI 可以按照以下路径： 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，比如图像、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。 在知识库提供了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 产品进行互动，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，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。
2025-02-15
新手怎么用ai强大自己
对于新手来说，若想用 AI 强大自己，可以参考以下步骤： 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，包括人工智能的定义、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，能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，比如图像、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作品。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，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。 此外，还有一些课后作业可以帮助您更好地掌握 AI： 1. 尝试撰写结构化 prompt 或使用。 2. 尝试 AI 绘画，画一幅能表达中秋的画面。 3. 实操：在这里找一些案例实操。 4. 数据：AI 产品榜数据库>。 5. 阅读：通往 AGI 之路知识库阅读，每日小互的推特阅读获取最新动态：http://waytoagi.com/xiaohu。 6. 探索：生成式视频案例可以找一些欣赏，有机会自己动手做一个视频。
2025-02-15
一个新手怎么快速学习AI
以下是新手快速学习 AI 的方法： 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，建议掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于不会代码的新手，在 20 分钟上手 Python+AI 方面： 1. 一些背景： 了解 Python 就像哆拉 A 梦，拥有标准库这个百宝袋，不够用时还可通过 pip 工具从 GitHub 等平台订购新道具，且在 AI 领域被广泛使用。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 3. 任务： 完成一个简单程序。 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。
2025-02-13
我是一个新手，我要学习Ai的使用入门，我不是要用去做Ai的，我应该从哪里开始入门？
对于新手学习 AI 的入门，您可以按照以下步骤进行： 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，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。同时，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，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。您还可以通过在线教育平台（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。同时，建议您掌握提示词的技巧，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。 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自己的成就。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。
2025-02-09
介绍几款能对YOUTUBE视频实时同声传译的AI工具，并提供使用教程，适合新手小白学习使用
以下为您介绍几款能对 YouTube 视频实时同声传译的 AI 工具及使用教程： 1. 沉浸式翻译： 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 YouTube 视频的双语字幕，解决了 YouTube 自带字幕翻译点击路径长的问题。 插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 2. 微软 Stream 中的 Copilot： 可以帮助您理解视频内容，询问并跳转到对应时间点。 此外，Youtube 还更新了五款针对创作者的 AI 工具，虽然并非完全是实时同声传译工具，但也可能对您有所帮助： 1. Dream Screen：将 AI 生成的图像或视频背景添加到 YouTube Shorts 中。 2. YouTube Create：使用新的编辑和制作应用程序编辑手机中的视频。 3. AI Insights：根据观众已在 YouTube 上观看的内容获取视频创意和大纲建议。 4. Aloud：使用自动配音工具轻松创建更多语言的内容。 5. 创作者音乐中的辅助搜索：使用这款人工智能辅助搜索工具为您的视频找到完美的配乐。 详细介绍：https://blog.google/products/youtube/youtubenewcreatortools2023/
2025-02-09
介绍几款实能对YOUTUBE视频实时同时传译的AI工具，并提供使用教程，适合新手小白学习使用
以下为您介绍几款能够对 YouTube 视频实时同时传译的 AI 工具及使用教程，适合新手小白学习使用： 1. 沉浸式翻译： 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 YouTube 视频的双语字幕，解决了 YouTube 自带字幕翻译点击路径长的问题。 插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 2. Kimi： 由月之暗面科技有限公司开发。 最大特点在于超长文本（支持最多 20 万字的输入和输出）的处理和基于文件、链接内容对话的能力。 用户可以上传多种格式文件，Kimi AI 能够阅读并理解相关内容，为用户提供基于文件内容的回复。
2025-02-09