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

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。

对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。

大模型一体机是一个相对复杂的概念。通俗来讲，大模型是输入大量语料，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。其本质是两个文件：一个是参数文件，类似于问答机器人的“大脑镜像”，负责处理和生成文本信息；另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作： 1. 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。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 大模型的特点包括： 1. 预训练数据非常大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面，大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。

传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别： 传统 AI： 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型： 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，底层是 function loss 损失函数，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱。 AGI（通用人工智能）： 部分人觉得 LLM（大语言模型）具有 AGI 潜力，但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 transformer 结构。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

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。

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

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。