如何建立一个属于自己的电商大模型，又如何把数据放到自己的大模型里

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。

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。

您好，我是一名 AI 知识专家，能够为您提供全面的 AI 知识指导和解答相关问题。 关于模型方面的知识： LoRA 和 LyCORIS 都属于微调模型，常用于控制画风、生成的角色、角色姿势等。它们的后缀均为.safetensors，体积较主模型小，一般在 4M 300M 之间，使用 LoRA 模型较多，LyCORIS 可调节范围更大，现在 SD 已内置。在 WebUl 中使用时，可在 LoRA 菜单中点击使用，也可直接使用 Prompt 调用。 在 Tusiart 中，首页有模型、帖子、排行榜，展示了大手子炼成的模型和图片。生图必需基础模型（Checkpoint），任何生图操作必须选定一个 Checkpoint 模型才能开始，lora 是低阶自适应模型，可有可无，但对细节控制有价值。ControlNet 可控制图片中特定图像，VAE 类似于滤镜调整生图饱和度，选择 840000 即可。Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。还有图生图，即上传图片后 SD 会根据相关信息重绘。 如果您想搭建类似的群问答机器人，可以参考以下内容：

布置大模型到本地主要有以下原因： 1. 无需科学上网，也无需支付高昂的 ChatGPT 会员费用。 2. 可以通过 Web UI 实现和大模型进行对话的功能，如 Open WebUI 一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题），这也是构建知识库的基础之一。 3. 能够更加灵活地掌握个人知识库。 但需要注意的是，运行大模型需要很高的机器配置： 1. 生成文字大模型，最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。 2. 生成图片大模型（比如跑 SD），最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 3. 生成音频大模型，最低配置为 8G VRAM，建议配置为 24G VRAM。 个人玩家的大多数机器可能负担不起，最低配置运行速度非常慢。但亲自实操一遍可以加深对大模型构建的知识库底层原理的了解。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 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，通过聊天窗口完成收集输入。 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。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，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。但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。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

大语言模型相关知识如下： Encoder：在大型语言模型中，Encoder 是模型的编码器部分，负责对输入的文本序列进行编码，获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用。其输出是输入序列对应的上下文化语义表示，会被模型的 Decoder 部分利用。 介绍：大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。能解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题，还可利用相对较小的领域数据集进行定制以解决不同领域的特定问题。其三个主要特征是大型（训练数据集规模和参数数量大）、通用性（能解决常见问题）、预训练微调（用大型数据集预训练，用较小数据集微调）。使用大型语言模型的好处包括一种模型可用于不同任务、微调所需领域训练数据较少、性能随数据和参数增加而增长等。视频中还提到了自然语言处理中的提示设计和提示工程，以及三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。 性能对比：对比不同大型语言模型的性能需考虑多个维度，如理解能力、生成质量、知识广度和深度、泛化能力、鲁棒性、偏见和伦理、交互性和适应性、计算效率和资源消耗、易用性和集成性等。可采用标准基准测试、自定义任务、人类评估、A/B 测试、性能指标等方法进行有效比较。

电商商品相关的 AI 应用包括以下方面： 1. 阿里巴巴营销技巧和产品页面优化： 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化：AI 推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化：AI 技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略：分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。 个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人：提供 24/7 客户服务，解答疑问。 营销活动分析：了解活动效果，吸引顾客并产生销售。 库存管理：预测需求，优化库存。 支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 社交媒体营销：在社交媒体上找到目标客户群体，提高品牌知名度。 直播和视频营销：分析观众行为，优化直播和视频内容。 2. 图片处理服务： 为电商卖家提供全面的图片处理服务，包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术，帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材。创作素材可商用，有助于安全可靠地提升商品出单率。

以下是一些可用于创建电商产品图的 AI 工具或智能体： 1. Flair、Booth 和 Bloom 等工具，可帮助品牌创建引人注目的产品照片。例如，能将挂在衣架上的连衣裙静态照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象。 2. AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 3. Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 4. 以 Kimi+的“什么值得买”智能体为例，能通过 Query Rewrite 提取关键词，再通过 API 检索商品信息，与提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类的垂直搜索应用。 5. 藏师傅推荐的通过获取 Logo 图片的描述、根据描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成的方法，例如人民有信仰整了个提示词一件生成的智能体：https://www.coze.cn/s/iDec2U13/ 。

AI 在电商行业有以下应用场景： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。 在生成式 AI 方面，电子商务成为富有成效的垂直行业之一。相关工具如编写经过 SEO 优化的产品描述。未来，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，创建完整的电商商店及市场营销材料。 此外，还有以下具体案例： 1. 品牌：提升品牌价值，涉及品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个关键词。 2. 品牌：分析品牌舆论传播，涵盖舆论传播、数据分析、主题等 25 个关键词。 3. 推广：制定上市推广方案，包含品牌、产品信息、新品等 28 个关键词。

以下是一些适用于电商的产品图片修改工具及相关应用： 1. Midjourney： 产品海报设计：将产品图片导入编辑器，通过简单操作和提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化：利用图像重纹理化模式快速为家具换上各种材质。 艺术字体海报：通过白底字体图和图像重纹理化模式变换成各种炫酷的字体海报风格。 2. Stable Diffusion： 对于运营网店的女装店主，可通过真人穿衣服拍照，选好底模（如 realisitic 的真人照片风格底模），根据不同平台换头，使用图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分等步骤，初步制作展示商品。 3. 其他工具： 像 Flair、Booth 和 Bloom 这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。 AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 未来，我们有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。

使用 AI 进行电商数据分析可以采取以下步骤和方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具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：依靠 AI 文案工具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：利用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：通过 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：运用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：利用 AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 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：通过 AI 分析不同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：利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高参与度和转化率。 此外，AI 在电商领域还有其他应用场景，如品牌提升、舆论传播分析、推广方案制定等。例如： 品牌提升：包括品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群、品类等多方面的分析和优化。 舆论传播分析：涉及舆论传播、数据分析、主题、事件等多个要素的研究和处理。 推广方案制定：涵盖品牌、产品信息、新品、成分等众多方面的策略规划。

以下是一些适用于电商的 AI 工具： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 此外，还有以下工具： Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。 AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 电商 AI 工具库（作者：清酒）收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，结合场景特别直观，按照电商的角色进行了区分，无论您是买家、卖家、渠道还是生产者，都能找到合适的 AI 工具，不仅有产品形态，还有非常具体的使用描述。更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。

以下是一些可以将 WORD 内容直接放到 PPT 模板里的 AI 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 6. 闪击 7. Process ON 8. WPS AI

以下是把资料信息存放到知识库，通过问答方式得到答案的案例： 安仔在开源 AI 社区中，基于 RAG 机制实现了知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传栏目所有文章内容，然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入。在设计 Bot 时，添加这个知识库，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。 在阅读书籍、论文的互动式问答场景中，对应的关键词库包括书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。需要注意的是，ChatGPT 的知识库截止于 2021 年 9 月，对于更新的数据或最新出版的书籍、报告和文件，它无法提供答案。如果有现成的 PDF，建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答。

在开发产品视角的大模型 RAG 应用的 Prompt 阶段，匹配出与问句向量最相似的 top k 个 chunk 后，将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。在这个过程中，根据论文《Lost in the Middle:How Language Models Use Long Contexts》，由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差，所以把 query（即问句）放到 prompt 的头部和尾部，同时按照相似度，将相似度大的文档放置在 context（上下文）的两端，这样做能够提升回答效果。要做到这一点，需要在进行 prompt 工程时，选择最合适的 prompt 模板，并按照上述原则对 query 和相似度大的文档进行合理的位置安排。

以下是组织一个团队完成属于自己的一套数字人制作技术的相关内容： 方案一：剪映数字人“个性化“—无限免费私模数字人 1. 准备谷歌账号（可在淘宝或“”购买）。 2. 第一步：打开谷歌浏览器，点击链接https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进入程序主要运行界面，在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”，无需安装和付费。点击红框对应的 URL 打开操作界面。 3. 第二步：点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”生成。 4. 第三步：等待专属数字人视频出炉。 方案二：借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人 1. 推荐借助开源社区的像 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架，它们有大量开源工作者维护，集成各种主流模型供应商、工具及算法实现等。 2. 可通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent，赋予数字人灵魂。 在开源项目中，使用 dify 框架，利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，实现相对复杂功能，如知识库搭建、工具使用等，无需编码和重新部署工作。 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于此可将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制，低门槛做出高度定制化的数字人。具体部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。 若有更高度定制的模型，也可在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台部署自己的模型。 数字人 GUI 工程中保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，能保持更好的扩展。 注意事项： 1. 使用 Dify 接口时，必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来，Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能，可自行选择方便使用的。对于 TTS，不同的模型供应商支持的语音人物不同，可根据个人喜好添加。 制作数字人的工具： 1. HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化，使用时请遵守相关使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。

以下是为您提供的创建属于自己的 AI 智能体的相关教程： 1. 扣子 Coze： 扣子官网： 可以通过简单 3 步创建智能体：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。开发完成后，还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。 2. 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）： 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 开始调试您的智能体并发布。 此外，智能体具有以下特点： 1. 强大的学习能力：能够通过大量的数据进行学习，从而获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。 2. 灵活性：可以适应不同的任务和环境，表现出较高的灵活性和适应性。 3. 泛化能力：能够将学到的知识泛化到新的情境中，解决之前未见过的类似问题。 智能体应用类型包括： 1. 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。示例场景如客户服务、个人助理、技术支持等。 2. 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。 3. 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，能够编排多个智能体的执行逻辑，也可以使多个智能体自动规划和执行任务。

搭建属于自己的 AI 智能体可以按照以下步骤进行： 1. 设计 AI 智能体架构：先构思整个 AI 智能体的架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据： 新建一个飞书多维表格，根据稍后读的管理需要，定义元数据字段。 为了方便操作，也可以直接复制准备好的模板：【模板】稍后读管理 元数据字段包括： 内容：超链接格式，显示页面标题，可点击跳转具体的页面。 摘要：根据具体内容，总结内容主题、关键信息、阅读价值，并指出适合的读者群体。 作者：作者名称。 平台：所在的网站平台名称。 状态：阅读状态，收藏的默认态为“仅记录”。 发布日期：文章的发布日期。 收集时间：收藏入库的时间。 3. 逐步搭建 AI 智能体： 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”：测试下来，通义对提示词理解、执行效果最好。 把配置好的工作流，添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词（可以按照需求和实际效果进行优化调整）。 经过上述配置，就可以在「预览与调试」窗口，与 AI 稍后读智能体对话，使用全部的功能。

以下是关于“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的相关内容： 原本是一名 AIGC 创作者，在接触交易后，希望将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。学习交易知识后认识到，单纯迷信技术分析提高胜率实现长期稳定盈利对个人投资者不可行，心态关键。新人对交易理论不熟悉更致命，成熟交易员单一策略熟练运用能找进出点、良好心态能长期盈利，但不熟悉行情只能观望。借助 AI 分析行情，期望在不熟悉市场时找到合适进场点，提高资金使用效率，多种策略配合提高理论胜率（有统计数据显示几千名专业交易员一年里平均胜率 70）。 此外，还有以下 AI 与工作场景结合的案例： 1. 销售方面：包括话术总结优缺点、定制销售解决方案。 2. 客服方面：定制客服话术，有关键词库，如产品知识、使用方法等。 3. HR 方面：团队绩效管理，根据绩效数据输出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成回答。 另外，在七大行业的商业化应用中： 1. 企业运营：包括日常办公文档撰写整理、营销对话机器人等。 2. 教育：协助评估学生学习情况、定制学习内容等。 3. 游戏/媒体：如定制化游戏、出海文案生成等。 4. 零售/电商：包括舆情监测分析、品牌营销内容撰写等。 5. 金融/保险：如个人金融理财顾问、识别欺诈活动风险等。

以下是两种制作属于自己的 AI 的方法： 方法一：制作专属 AI 二维码 1. 生成二维码 前往草料（https://cli.im/）生成自己的二维码。 根据需求选择制作二维码的内容，如公众号二维码，并上传原码。 选择白底黑块样式，进行简单调整，如容错率设为 30%，尺寸为 500500px。还可点击二维码美化，选择不同形状的码眼，将码边距换成 4 个色块以扩大白色边框范围。 调整好后生成并下载。 2. 主要用到的功能是 ControlNET，不过要包含几个之前没提过的预处理器和模型。 方法二：用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人 1. 设计 AI 机器人 确定功能范围。 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”。 2. 试运行测试 点击右上角“试运行”，输入想问 AI 机器人的问题，如“AIGC 课件”，点击右下角“运行”，即可看到工作流每一步的详细输入和输出。

AI 不属于电脑操作系统。AI 是人工智能的简称，它的学习方式有多种，主要包括以下几种： 1. 机器学习：这是让电脑找规律学习的方式，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，比如让模型根据一堆新闻文章的主题或内容特征分成具有相似特征的组。 强化学习：从反馈里学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 2. 深度学习：这是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，因为有很多层所以叫深度。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 3. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 4. 大语言模型：如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类等。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。