构建新闻收集的 Agent 工具

AI agent 和智能体在以下方面存在区别： 1. 概念侧重点：AI agent 更强调作为数字人的大脑，拥有记忆模块等，以实现更真实的交互；智能体则被视为智能的最小单元，是可以设定目标后主动完成任务的。 2. 能力构成：AI agent 主要通过接入大语言模型，并结合工具、记忆、行动、规划等能力来发挥作用；智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多相关产品仍需人类参与。 3. 实现方式：AI agent 目前行业里主要通过如 langchain 框架，在 prompt 层和工具层完成设计，将大模型与工具进行串接；智能体在实现上可能涉及更多复杂的技术和逻辑。

以下是一些基于大模型的 agent 或者软件，可帮助您从互联网上搜集某些类型的论文并自动整理成您想要的格式： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，可高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，在 AI 文章排版方面，以下工具可供选择： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，LaTeX 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

自建一个 Agent 可以按照以下步骤进行： 1. 从案例入门 三分钟捏 Bot Step 1：（10 秒）登录控制台 登录扣子控制台（coze.cn）。 使用手机号或抖音注册/登录。 Step 2：（20 秒）在我的空间创建 Agent 在扣子主页左上角点击“创建 Bot”。 选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”，并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间，请先创建后再选择；Bot 名称可以自定义。 Step 3：（30 秒）编写 Prompt 填写 Prompt，即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 Step 4：（30 秒）优化 Prompt 点击“优化”，使用来帮忙优化。 Step 5：（30 秒）设置开场白 Step 6：（30 秒）其他环节 Step 7：（30 秒）发布到多平台&使用 2. 进阶之路 15 分钟做什么 查看下其他 Bot，获取灵感 1 小时做什么 找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot，深入沟通 阅读以下文章：文章 1、文章 2、文章 3 一周做什么 了解基础组件 寻找不错的扣子，借鉴&复制 加入 Agent 共学小组 尝试在群里问第一个问题 一个月做什么 合理安排时间 参与 WaytoAGI Agent 共学计划 自己创建 Agent，并分享自己捏 Bot 的经历和心得 3. 在 WaytoAGI 有哪些支持 文档资源 交流群 活动 工具篇: 1. 人和动物的本质区别之一，就是会使用工具，因此工具也是智能体中非常基础和重要的一环。 2. 通常 Agent 框架中会自带非常多的工具，请先熟悉这些自带的工具。 制作工具 互联网 API 工具：Jina 说明： 手册：https://jina.ai/ 工具：高德 API 说明：是高德地图提供的一套开放接口，可以实现地图展示、地理编码、逆地理编码、路径规划、地点搜索等功能。开发者可以通过调用这些 API 来实现自己的地图应用。 手册：https://lbs.amap.com/api/ 本机软件 自行构建 平台自带工具/插件 特别推荐：大聪明的插件：webcopilot Coze.cn 插件列表： coze 插件说明文档 👀小技巧：采用罗文提供的提示词可以获取插件说明：（⚠️施工中...目前差错非常多，暂时处于不可用状态，在后续持续的共创活动中将逐步完善） 文章：LLM 驱动的自主 Agents | Lilian Weng 1. 实例探究 概念验证示例 引起了人们对建立以 LLM 作为主控制器的自治 Agents 的可能性的广泛关注。考虑到自然语言界面，它存在很多可靠性问题，但仍然是一个很酷的概念验证演示。AutoGPT 中的很多代码都是关于格式解析的。 这是 AutoGPT 使用的系统消息，其中{{...}}是用户输入。 是另一个项目，用于根据自然语言指定的任务创建整个代码存储库。GPTEngineer 被指示思考一系列较小的组件来构建，并根据需要要求用户提供输入以澄清问题。 以下是发送到 GPTEngineer 使用的 OpenAI ChatCompletion 端点的用于说明任务的示例对话。用户输入被包装在{{user input text}}。 然后，在这些澄清之后，Agents 进入代码编写模式并显示不同的系统消息。系统消息： 对话样本：

以下是为您提供的关于 Agent 的相关案例和信息： 四种 Agent 设计范式： Reflection（反思）：类似于 AI 的自我纠错和迭代。例如让用 Reflection 构建好的 AI 系统写代码，AI 会把代码加上检查正确性和修改的话术再返回给自己，然后反复进行，完成自我迭代。 Tool Use（工具使用）：大语言模型调用插件，极大拓展了 LLM 的边界能力。 智能体的类型： 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器。 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并采取行动。例如自动驾驶汽车。 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。例如金融交易智能体。 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略和目标函数。例如强化学习智能体。 从产品角度思考 Agent 设计： Agent 可以是一个历史新闻探索向导，身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可设计简短背景故事。 写好角色个性包括：编写背景故事明确起源、经历和动机；定义性格特点和说话方式风格；设计对话风格；明确核心功能和附加功能。

AI Agent 规划是一个复杂但关键的概念，主要包括以下方面： 自行规划任务执行的工作流路径，适用于简单或线性流程的运行。例如，先识别男孩的姿势，再利用相关模型合成新的女孩图像，接着使用特定模型处理，最后进行语音合成输出。 包含子目标分解、反思与改进。子目标分解将大型任务分解为较小可管理的子目标，以处理复杂任务。反思与改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，从而提高最终结果的质量。 规划通常涉及五种主要方法： 任务分解：将复杂任务分解为简单子任务以简化问题，如 CoT（2022）、ReAct（2022）、HuggingGPT（2023）等。 多计划选择：生成多个备选计划并通过搜索算法选择最优计划执行，如 ToT（2023）、GoT（2023）、LLMMCTS（2023）。 外部模块辅助规划：引入外部规划器来提升规划过程，解决效率和可行性问题，如 LLM+P（2023）、LLMDP（2023）、DRRN（2015）。 反思与细化：通过反思和细化提高规划能力，纠正错误，如 Reflexion（2023）、CRITIC（2023）、SelfRefine（2023）。 记忆增强规划：利用额外记忆模块增强规划能力，存储有价值的信息，如 REMEMBER（2023）、MemoryBank（2023）。 在使用方面，AI Agent 的规划可以帮助其更高效、准确地完成任务，例如在多角色协作的场景中，不同角色的 Agent 相互协作，根据需求共同开发一个应用或者复杂程序。同时，OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出了“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构，其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。

AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。其总体架构包括以下方面： 1. 大模型 LLM 扮演“大脑”。 2. 规划：包括子目标分解、反思与改进。子目标分解将大型任务分解为较小可管理的子目标以处理复杂任务；反思和改进可对过去的行动进行自我批评和反思，从错误中学习并改进未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆。 此外，AI Agent 还具有以下特点和应用： 1. 能够自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程的运行。 2. 可以实现多 Agent 协作，例如让大语言模型扮演不同角色，相互协作共同开发应用或复杂程序。

以下是关于 AI 小镇“离谱村”的相关资料： 离谱村之歌： 村民阿飞创作的村歌，歌词中描绘了离谱村村民不种田，只搞 AI 的狂欢。代码是他们的麦田，数据是他们的酒，机器学习、深度神经等技术他们玩得转，算法优化、模型训练如同游戏般简单。从早到晚只有键盘的敲击声，AI 的梦想正在成形。村里有智能机器人、自动车等未来元素，村民用 AI 种菜、放牛，智能管家解决烦恼。离谱村的夜因 AI 灯光而明亮，这里的故事将传遍每个角落，其 AI 成果让世界震撼。 离谱村的共创故事： 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的 900 人共创项目，目前是用飞书做整体协同。一部完全由 AI 制作完成的短片《离谱村的故事》获得了 MIT 电影黑客松的 Best Video 第一名。其中的配音是用 Audiobox 捏出来的，为保证离谱熊声线的一致性，还用了 GPTsovits 对其声音做了专属训练。有专门的离谱村百科和村民目录用于素材管理，接下来会引入离谱家人的共创内容。 离谱村介绍： WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，涵盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践，有 1000 万的访问量。离谱村是 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，参与者不分年龄层，通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的样子，它不仅是物理空间，更是灵魂的避风港，激励着人们发挥想象力创造独特生活方式。

构建自己的 AI 助理可以参考以下步骤： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 能发布在您的微信公众号上，作为“微信客服助手”。 2. 准备相关内容： 根据 AI 助理的目的和核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 等格式。 创建自己的【知识库】，用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便发布机器人。 3. 设计详细步骤： 先展示 AI 助理的【最终效果】界面。 构建 AI Agent 还可以类比为培养一位职场新人，包括规划阶段明确目标，将具体任务拆解为可管理的子任务并设计执行方法；实施阶段搭建工作流程，为子任务设置操作指南并验证输出质量；优化阶段通过反复测试和调整，优化性能，直到稳定输出高质量结果。您可以设定一个任务目标，动手构建专属的 AI 助理。

以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式： 1. 选择工具：以 Coze 为例，来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息： 目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式，分别是文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 格式并非关键，重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档（问答对可选择表格）。 参考。 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。 3. 使用知识库：关于使用知识库，可以查看教程。

构建有效的知识库可以参考以下方法： 使用 Dify 构建知识库： 1. 准备数据： 收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集： 在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式： Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用： 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化： 收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。 知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。于 2012 年 5 月 17 日被 Google 正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将 Web 从网页链接转向概念链接，支持用户按照主题来检索，实现语义检索。 其关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状的知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示： 属性图 三元组 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识的质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新的知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库： 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，我们需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持了以下能力：选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 当我们安装完成之后，会进入到其配置页面，这里面主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念，我们可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。当上述配置完成之后，我们就可以跟大模型进行对话了。

以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法： 一键知识图谱方法： 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容： Prompt：帮我拆解《爱的五种语言》，生成全书内容的思维导图，要求每个章节后面有三级展开，下一级是主要知识点，下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址： 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可以自定义微调内容，并免费导出图片： 访问地址： 推导知识图谱方法（可以参考下面 prompt 自己构建）： 问题生成：使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习：将每个问题作为一个学习起点，利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建：随着学习的深入，使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用：基于新获得的知识，尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代：定期反思学习过程，调整方向，并生成新的问题，形成持续学习和创作的循环。 此外，利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下是为您补充完整的内容： 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性，以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现，我们可以参考以下方法： 在准备 LLM 数据方面，对于制作 LLM 微调数据集，首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集，主要依靠已有的大语言模型生成，根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割，将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册，模板可以是：“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：```

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

以下是关于 AI 辅助信息收集与分析的相关内容： 利用 AI 辅助写作课题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。需记住，AI 是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，要保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 在制定和优化 SOP 方面，AI 助手能发挥重要作用： 1. 数据收集与分析：帮助收集和分析工作数据，找出瓶颈和问题，提出改进建议以优化流程。 2. 自动化流程：通过 RPA 技术自动化重复性高、标准化强的工作流程，提高效率。 3. 实时监控与反馈：实时监控工作流程，及时发现问题并反馈，以便及时调整。 人工智能在汽车行业的应用案例： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试。 2. 车辆安全系统：用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统的性能，预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等，允许语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。

以下是关于资讯收集机器人的相关信息： 上周使用 GPT4 创建了一个信息收集机器人，用于监控指定推特账户，将信息交给 ChatGPT 翻译并总结，然后发送到 Discord 指定频道。具体步骤包括：简单说明需求让 GPT4 给出建议，获取更具体可执行方法，用 zapier 创建机器人，触发器选择推特 APP 并绑定账号，将信息发送给 ChatGPT 并设置处理方式和输出格式，最后链接 Discord 创建机器人并选择发送频道和信息。详细内容和 zapier 机器人模板可参考：https://op7418.zhubai.love/posts/2251721691841511424 。 本地部署资讯问答机器人可通过 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG，包括加载所需库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）；从订阅源获取内容，通过函数从指定 RSS 订阅 url 提取内容并处理；为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3（https://huggingface.co/BAAI/bgem3），从 hf 下载好模型后通过函数利用 FAISS 创建高效向量存储。 介绍了一些大模型，如 Google 推出的 Gemma（下载的是 7B 模型）、欧洲法国 Mistral AI 团队推出的 Mistral（7B 模型）和 Mixtral（87B 的 MoE 模型）、阿里巴巴推出的 Qwen（通义千问，7B 模型）。 强调了 RSS 作为数据源的作用，虽然在日常获取资讯时手机 APP 基本够用，但对于特定需求从某些网站获取最新通知或相关信息，如获取 https://openai.com/blog 的最新更新、https://www.producthunt.com 每天的热门产品、https://github.com/trending 每天的热门开源项目等，RSS 仍有其优势。

以下是一些收集了常用、效果好的各个方向或者领域的具体提示词的链接： 另外，按照对话次数统计的 TOP100 榜单对应的链接已发布在 BeBeGPTs 上，可通过原文链接访问，网址为：glbai.com。在法律领域，也有一些常用的 Prompt 场景，例如案例检索，最好使用法律行业垂类的 AI 产品。以下是一些案例检索的 Prompt 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。

以下是为您收集的与用户评论相关的 AI 信息： 1. Looria：官网为 https://looria.com/ ，是一个帮助用户找到符合需求和预算的最佳产品的平台。它收集来自最值得信赖的来源的评论，过滤出伪造的评论，并对结果进行总结，以便用户做出更明智的购买决策。 2. 享受型虚拟陪伴中的主动评论：对于普通用户，互联网产品虽分发大量信息但无法给予足够关注。主动评论是 AI 对用户行为的高密度反馈，哪怕只是一句吐槽，也会有很多不同性格的人来评论，被关注本身就是一种安慰。其畅想包括：人的关注极度稀缺，AI 的关注极度充足；人都喜欢别人主动；如果被著名或喜爱的 AI 角色关注；大众对善意谎言和残酷真相的选择；获得远远大于付出。 3. AI Reviews：官网链接为 https://embedsocial.com/aireviews/ ，是一个动态的评论管理工具，由人工智能驱动，能使企业收集更多评论，高效回复数百个评论，并创建定制的评论小部件，旨在提升在线声誉。

以下是根据你的需求，为你生成的文章： 如何用 AI 收集目标招聘岗位 在当今数字化的时代，人工智能（AI）在招聘领域的应用越来越广泛。利用 AI 技术可以更高效地收集和分析招聘岗位信息，为求职者和招聘者提供更好的服务。下面介绍几种利用 AI 收集目标招聘岗位的方法： 1. 使用 Python selenium 库对 URL 逐一爬虫，收集招聘要求信息：这是一种比较传统的方法，需要一定的编程基础。使用 Python 的 selenium 库可以模拟浏览器行为，对招聘网站进行自动化爬取，并提取出招聘岗位的相关信息，如职位名称、薪资范围、工作地点、学历要求、工作经验等。这种方法可以快速获取大量招聘岗位信息，但需要注意网站的反爬虫机制，避免被封禁。 2. 在猎聘网上搜索 15 个感兴趣的关键词，通过 instant data scraper 收集职位信息：Instant Data Scraper 是一款浏览器扩展程序，可以在浏览器中快速提取网页上的数据。在猎聘网上搜索 15 个感兴趣的关键词，然后使用 Instant Data Scraper 提取出相关职位信息，包括职位名称、公司名称、工作地点、薪资范围等。这种方法操作简单，但需要注意关键词的选择，以确保收集到的职位信息与目标岗位相关。 总之，利用 AI 收集目标招聘岗位需要结合具体的需求和场景选择合适的方法。在收集过程中，需要注意遵守法律法规和网站规定，避免过度收集和滥用用户信息。同时，还需要对收集到的信息进行整理和分析，以便更好地为求职者和招聘者提供服务。

以下是一些常见的阅读新闻的 AI 工具： Elicit：可以让用户直接向文章本身提出问题，有助于在不阅读整篇文章的情况下了解其是否涉及所提问题。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面的写作辅助，包括阅读相关的应用。 此外，还有一些常见的文章润色 AI 工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了阅读和文章处理的各个环节，可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。

以下是为您推荐的国内 AI 工具： 图像类： 可灵：由快手团队开发，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，临时或轻度使用有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、操作界面简洁直观、能与阿里其他产品服务整合，目前免费，每天签到获取灵感值，但存在一些局限性，如某些类型图像无法生成、处理非中文或国际化内容可能不够出色、处理多元文化内容可能存在偏差。 内容仿写类： 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，能一键改写/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，能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 思维导图类： GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 TreeMind：输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供包括 AI 驱动的头脑风暴等功能，帮助提升生产力。

以下为整合多家大语言模型的工具介绍： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验，但和 Chat GPT 一样，Claude 也时常会给出一些错误回复，一些问题可在两个模型中都问一遍提升信息准确性。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导能够启发用户，支持 Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的 Character，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 用户可通过简单步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 下载安装地址：https://ollama.com/download/ ，安装完后，在 mac 上启动 ollama 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。 3. 未来还会不断丰富大模型的外延能力，例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。首先集成了 LangChain 框架，可更方便地基于 Llama2 开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。针对 LangChain 框架封装的 Llama2 LLM 类见，简单的调用代码示例如下。

以下是根据您的需求为您推荐的不同类型的 AI 工具： 对于需要修改医学课题的情况，您可以考虑： Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 对于内容仿写，推荐以下中文工具： 秘塔写作猫：是 AI 写作伴侣，支持全文改写等功能。 笔灵 AI 写作：是智能写作助手，支持多种写作需求。 腾讯 Effidit 写作：由腾讯 AI Lab 开发的创作助手。 对于文字生成视频，以下产品可供选择： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能转换视频风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关工具和信息您可以通过以下链接查看： 更多医学课题修改工具相关：无 更多内容仿写工具相关：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 更多文字生成视频工具相关： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于模拟辩论的工具和方法： 1. 基于 GPT4 的谈判模拟器： 作为 AI 导师，会保持沉默观察和策划。进行 6 轮后引导用户做重要决策，结束谈判。挑战用户了解关键谈判概念，如提问重要性、判断事物价值等。角色扮演结束后，以导师身份提供反馈、建议，并创建包含重要要点的文件和链接。 作为游戏主持 AI，先为用户设定场景，根据用户回答提出 3 种场景供选择，提供细节后宣布“开始角色扮演”，然后扮演对手角色进行谈判。 2. 法律相关的模拟辩论： 可以通过 Prompt 指令词模拟涉及知识产权侵权、股东权益、劳动法等方面的法庭辩论，分析原告和被告的观点及抗辩理由。 需要注意的是，AI 目前发展迅速，相关工具和方法可能会被先进技术取代，但其中的思维、场景和逻辑能带来启发。

以下是一些免费可用的 AI 工具： 绘图方面： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，可拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建逻辑视图和部署视图等。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 写简历方面： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历。 Rezi：使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费模板及相关生成器和工作匹配。 思维导图方面： GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路生成大纲。 TreeMind：输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供包括 AI 驱动的头脑风暴功能等一系列工具。