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

以下是关于大模型评测的相关信息： 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：构造中文大模型的知识评估基准： 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：SuperCLUE 琅琊榜 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。 此外，还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评，测评机制包括： 测评目标：测评三家国产大模型，以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量：复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试；第二轮是推理能力（CoT 表现）；第三轮是文本生成能力（写作要求执行）；第四轮是提示词设计能力（让模型设计提示词）；第五轮是长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测试大模型质量好坏时，常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站：

AI 大模型是一个复杂但重要的概念。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因层数多而称深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，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。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。

以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect： 能够根据输入的 Prompt 进行优化，并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴，但使用该能力需要消耗积分（可通过签到、购买获得）。 访问地址：

开源模型和闭源模型的情况如下： 专有模型（闭源模型）：如 OpenAI、Google 等公司的模型，需访问其官方网站或平台（如 ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。 开源模型： 可使用推理服务提供商（如 Together AI）在线体验和调用。 可使用本地应用程序（如 LM Studio）在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。 例如 DeepSeek、Llama 等开源模型。 Qwen 2 开源，具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，在大量基准评估中表现出先进性能，超越目前所有开源模型和国内闭源模型，在代码和数学性能等方面显著提高。 金融量化领域的大模型正趋向闭源，几个巨头的核心模型如 OpenAI 最新一代的 GPT4、Google 的 Bard 以及未来的 Gemini 短时间内不会公开。Meta 的 LLaMA 目前开源，但未来可能改变。OpenAI 未来可能开源上一代模型。

大模型的基本原理如下： 1. 模仿人类大脑结构，表现出人的特征，应对大模型回答不及预期的解决之道与人与人交流沟通的技巧相似。 2. GPT 全称是生成式预训练转换器模型（Generative Pretrained Transformer）： 生成式（Generative）：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，从提示词“How”开始，依次推理计算出“are”“you”等，直到计算出下一个词是的概率最大时结束输出。 3. 通俗来讲，大模型通过输入大量语料来让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可类比为上学参加工作： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用合适算法讲述“书本”内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后进行推导（infer），如进行翻译、问答等。 4. 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时会对其进行数字化，形成词汇表。 5. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签自主发现规律，强化学习从反馈里学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式，LLM 是大语言模型，生成只是大语言模型的一个处理任务。 6. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，基于自注意力机制处理序列数据，不依赖 RNN 或 CNN。

百度智能云的千帆大模型平台在解决大模型的调用、开发和应用开发方面表现出色。它支持调用文心大模型全系列模型，并提供全面的工具链，支持定制化的模型开发。在应用开发上，通过 AppBuilder 提供企业级 Agent 和企业级 RAG 开发能力，还能将企业应用中产生的数据经过评估和对齐进一步反馈到模型中，形成良性循环，持续优化模型性能。 2024 年上半年，百度智能云在 MaaS 市场和 AI 大模型解决方案市场中均获得第一名，市占率分别为 32.4%和 17%。MaaS 业务主要依托百度智能云千帆大模型平台提供服务，AI 大模型解决方案方面沉淀了八大行业解决方案。在 2024 百度世界大会上，百度智能云千帆大模型平台发布了工作流 Agent 能力，有助于企业更稳定、高效地实现多任务分解和执行。

目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中，可能会有相关的技术和模型在未来出现。

目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展，未来可能会出现相关的应用。

以下是一些适合电商美工制作详情页的 AI 工具和方法： Stable Diffusion： 如果您是运营网店的女装店主且资金有限，可以使用 Stable Diffusion 来初步制作商品展示图。具体步骤如下： 1. 真人穿衣服拍照，获取真实质感的照片。如果身材方面有问题，可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模，一定要是 realistic 的真人照片风格底模，如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台需求换头，如面向海外市场换白女头，面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分，并设置合适的 prompts 和 parameters，如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。 Midjourney： 1. 主体物指令：确定产品类型后，可加入主体描述加强图片生成效果。如电商类产品加上“模特实拍、商品列表、尺寸”等描述，能得到常见的商品详情页设计图。 2. 配色指令：确定 APP 类型和主体描述后，可定制主题色。例如餐饮类输入“beach style color”能生成沙滩风饮料订购页面；快递类输入“Forest”指令能生成亲近自然感觉的图片；生活服务类输入“glacier color scheme”能得到有氛围感的订房界面。 3. 风格指令：如果配色指令无法满足要求，还可指定艺术风格、艺术家、设计师、插画家的名字。如天气类输入“Pop art”能生成色彩鲜艳的波普艺术风格天气 APP；社交类输入“Kpop fashion”能生成时尚流行的页面效果，输入“by Van Gogh”能得到带有梵高作品的 UI 页面。

对于电商美工学习的 AI 相关内容，以下为您提供： 利用 Stable Diffusion 制作电商商品展示图：如果您是运营网店的女装店主且资金有限，可通过真人穿着商品拍照，借助美图秀秀或 PS 处理身材方面的问题，选好真人照片风格的底模（如 majicmixRealistic_v7），根据不同平台换头（如面向海外市场换白女头），使用图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分，并设置合适的 prompts 和 parameters（如 breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands）来初步制作展示商品。 电商相关的 AI 工具： Krea AI 可在几秒内将真实产品添加到任何图像中，效果出色。 Google 发布的推理模型 Gemini 2.0 Flash Experimental 适用于多模态理解、推理、编码，可在 AI Studio 免费体验，其低版本已超越 OpenAI 的 o1 模型，Pro 版本尚未发布。

以下是关于通过 AI 做好电商的一些建议和相关信息： 利用 AI 绘画优化商品展示图： 如果您运营网店且资金有限无法请模特，可使用 Stable Diffusion 初步制作商品展示图。具体步骤包括真人穿衣服拍照，获取真实质感照片（若身材有问题可借助美图秀秀或 PS 处理），选好真人照片风格的底模（如 majicmixRealistic_v7），根据不同平台换头（如面向海外市场换白女头），在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹替换部分，并设置合适的 prompts 和 parameters。 AI 在电商中的应用场景： 1. 医疗保健：医学影像分析辅助诊断疾病、加速药物研发、提供个性化医疗方案、控制手术机器人等。 2. 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 4. 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 利用 AI 数字人带货本地生活电商： 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案，表明身份、描述需求并提出回答要求。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案，将需求与框架结合。 3. 生成虚拟数字人短视频：打开相关网站，在右侧文字框输入 ChatGPT 生成的内容，选择头像、国家和声音，点击 Create Video 等待生成，结合产品讲解后发布进行视频带货。

目前对于 AI 在读取国内电商网址时因限制而经常读取失败的情况，暂时没有明确有效的通用解决办法。这可能涉及到复杂的网络规则、电商平台的安全策略以及技术限制等多种因素。但您可以尝试以下几种可能的途径： 1. 检查网络设置，确保网络连接稳定且没有被限制。 2. 确认您使用的 AI 工具是否符合相关法律法规和平台规定，避免违规操作。 3. 联系电商平台的客服，咨询关于读取限制的具体政策和可能的解决方案。 4. 探索使用经过授权或合法合规的接口来获取所需数据。

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。

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。

以下是创建属于自己的智能体的一般步骤： 1. 对于 Coze 智能体： 打开扣子官网：https://www.coze.cn/ 。 “画小二智能小助手”Coze 商店体验地址：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00 。 点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手。 设置画小二助手的提示词。 2. 对于用 Coze 的工作流创建： 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 设定人设和回复逻辑，然后点击右上角发布。 3. 对于智谱 BigModel 共学营第二期的微信助手： 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台：https://bigmodel.cn/ 。 参与课程至少需要有 token 体验资源包，获取资源包的方式有：新注册用户注册即送 2000 万 Tokens；充值/购买多种模型的低价福利资源包，如直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay ，语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ ，所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ，共学营报名赠送资源包。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。

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。