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2024大模型典型示范应用案例集在哪可下载

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2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载:https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例,展示了大模型技术在多个行业和领域的应用,如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考,推动大模型技术深入赋能实体经济,促进高质量发展。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

4.6 历史更新

《[我在AI教育前沿的旅程|盖茨笔记](https://mp.weixin.qq.com/s/_ssXL2gxotx2q_z71GzerQ)》本文讲述了比尔·盖茨在纽瓦克参观第一大道小学时对AI教育的见解。学校正在试点Khanmigo(可汗学院旗下),一款AI辅导员工具,老师们创造性地利用这项技术,个性化支持学生学习。虽然AI技术还存在不足,但作者相信一旦技术成熟,AI将改变教育体验,帮助老师专注于激发学生好奇心和支持每个学生。(文章中的视频强烈推荐看看)《[2024大模型典型示范应用案例集](https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg)》汇集了97个优秀案例,展示了大模型技术在多个行业和领域的应用,如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考,推动大模型技术深入赋能实体经济,促进高质量发展。其它报告:

4.6 历史更新

《[SuperCLUE:中文大模型基准测评2024年上半年报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/JwxwrnmGheycFKcWXsbclGCjn4c)》2024年上半年,中文大模型技术取得显著进展,国内外模型差距缩小至5%以内。国内开源模型如Qwen2-72B表现优异,超越众多闭源模型。端侧小模型发展迅速,落地可行性大幅提升。SuperCLUE团队发布的报告,通过多维度、多层次测评体系,全面评估了大模型的通用能力和专项能力,为行业发展提供了客观数据支持。报告还指出,尽管大模型在多领域展现潜力,但仍面临技术挑战和应用落地问题。极客邦科技通过《[大模型领航者-AIGC实践案例集锦](https://waytoagi.feishu.cn/record/OFNgrmwKlelnuvcyu93cCTSzn4d)》报告深入探讨AIGC技术在企业中的应用,提供实战经验和趋势洞察。这份报告集合了多篇文章和案例,覆盖互联网产品、企业生产、医疗、教育等行业,展现大模型应用潜力。同时,AI技术在编程、面试、音乐创作等领域的应用正不断拓展,带来新机遇和挑战。更多研究报告,可[在线查看](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)也可到[知识星球订阅及下载](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl):

教程:超详细的Stable Diffusion教程

除了链接里面给大家分享的模型,大家肯定还想去找更多更好看的模型而大多数的模型都是在Civitai(C站)这个网站里面https://civitai.com/现在就给大家说一下C站的使用方法:01.科学上网这个没法教,大家只能自己想办法了02.点击右上角的筛选按钮,在框框里面找到自己需要的模型类型Checkpoint=大模型LoRA=Lora常用的就是这两个03.看照片,看到感兴趣的就点进去点击右边的“Download”,也就是下载,保存到电脑本地,文件保存到哪里在这一节的第二部分另外,我们还可以点击左上角的“Images”这里就是看别人已经做好的图片,找到喜欢的点进去点进去之后的页面我们就可以看到这张图的全部信息,直接点击Lora和大模型,可以直接跳转到下载页面下面的就是照片关键词和其他信息点击最下面的“Copy...Data”就可以复制图片的所有信息回到SD,粘贴到关键词的文本框,点击右边的按钮这些信息就会自动分配要注意的就是,大模型是需要我们手动去换的!这样我们就可以生成出跟大神几乎一样的照片了!(电脑网络配置的不同,出来的照片有细微差别)

其他人在问
2024年热门AI模型
以下是 2024 年的热门 AI 模型: 在编码任务方面,DeepSeek 的 deepseekcoderv2 成为社区的最爱。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目,是可在设备上运行的小型参数模型。 在图像视频领域,国外 Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频,且在定制化方面进步显著,还推出了 Stable Video 3D。OpenAI 的 Sora 能生成长达一分钟的视频,并保持三维一致性等。Google DeepMind 的 Veo 能将文本和图像提示与视频输入结合生成高分辨率视频。 在生物医学领域,Profluent 的 CRISPRCas 图谱微调后生成功能性基因编辑器,如开源的 OpenCRISPR1。心智基础模型 BrainLM 基于功能性磁共振成像建立,能检测血氧变化等。 在气象预测领域,微软创建的 Aurora 能预测大气化学,比数值模型更优且速度更快。 获得诺贝尔物理学奖和化学奖的 AI 推动了机器学习理论创新,并揭示了蛋白质折叠问题。 蛋白质结构预测方面,有 DeepMind 和 Isomorphic Labs 发布的 AlphaFold 3。 DeepMind 展示的新实验生物学能力 AlphaProteo 能设计出高亲和力的蛋白结合剂。 Meta 发布的 ESM3 是前沿多模态生成模型,在蛋白质序列、结构和功能上训练。 学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。
2024-12-16
2024年AI视频、图像领域市场情况
2024 年在 AI 视频、图像领域,市场呈现出以下情况: 国内方面: 中国开源项目在全球受到关注,成为积极开源贡献者。 DeepSeek 在编码任务中表现出色,推出的 deepseekcoderv2 受到欢迎。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学的自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。 国外方面: Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频,且在定制化方面有显著进步,还推出了 Stable Video 3D。 OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频,并保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。 Google DeepMind 的 Veo 能将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合,创建独特的压缩视频表示。 从市场数据来看,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,其中图像和视频类 AI 应用占据主导地位,收入占比高达 53%。从地区分布来看,北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 在行业格局方面,云厂商成为 AI 供应链的“链主”,掌握着庞大的商业生态和技术资源。头部阵营基本稳定,大型云厂商在产业链中的地位无可撼动。
2024-12-15
2024年AI应用趋势
以下是 2024 年 AI 应用的一些趋势: 1. 在机器人研究领域,苹果 Vision Pro 成为重要工具,其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 在医学中,利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器,从大量真实胸部 X 射线及其相应报告中生成大型数据集。 3. 企业自动化方面,传统机器人流程自动化面临问题,新颖方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型来解决限制,提高工作流理解准确率和完成率。 4. 算力瓶颈影响行业竞争格局,逐渐进入多模态灵活转换的新时代,实现文本、图像、音频、视频等模态的互相理解和转换。 5. 人类劳动形式“软件化”,复杂劳动被抽象为可调用的软件服务,劳动流程标准化和模块化。 6. AI 行业仍处于严重亏损阶段,商业化进程有待提升。 7. 云厂商是产业链中的“链主”,掌握庞大商业生态和技术资源以及巨大市场规模。 8. 2024 年头部 AI 应用中,创意工具仍占最大比重,To P 应用市场潜力大,ToB 应用发展路径复杂,ToC 应用面临挑战。 9. 在 AI 应用领域,Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式,分别适合不同类型的企业。 10. 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额,中国 AI 公司积极出海。
2024-12-12
2024年最权威的人工智能行业报告
以下是 2024 年人工智能行业报告的相关内容: 在 2024 年,国内外 AI 企业的竞争达到白热化阶段。 国外方面: Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览,但访问受限且技术细节披露不多。 Meta 更进一步,将音频加入其中,Movie Gen 核心包含 30 亿视频生成和 13 亿音频生成模型,能分别以每秒 16 帧的速度生成 16 秒的视频和每秒 45 秒的速度生成音频片段。 Llama 3.1 是迄今为止最大版本,在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡,标志着开放模型缩小与专有前沿的差距。 OpenAI 草莓落地,加倍扩大推理计算规模,通过将计算从预训练和后训练转移到推理,以链式思维方式逐步处理复杂提示,采用强化学习优化,在需要大量推理的基准测试中取得显著改进,但成本较高。 Meta 推出 Llama 3 家族,包括 3.1 和 3.2 版本,使用大量令牌训练,在规模上不断突破。 国内方面: 国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具,生成结果甚至远超国外。 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩,尤其在数学和编程方面表现出色。中国模型各有优势,如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求并改进 MoE 架构,零一万物更加关注数据集的建设。中国模型更能优先考虑计算效率,以弥补 GPU 访问的限制,并学会更有效地利用资源。 需要注意的是,报告中对中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明,但这并不代表中国有关该功能的 AI 工具落后于国外。
2024-12-07
2024年生成式人工智能-海外合规白皮书
以下是为您找到的与 2024 年生成式人工智能相关的内容: 《2024 年生成式人工智能海外合规白皮书(东南亚篇)》由垦丁律师事务所联合 WEEE Consulting 和 Boosterhub 撰写,深入分析了东南亚地区生成式人工智能(AI)的产业现状、监管框架及合规要求。报告涵盖了新加坡、越南、泰国、马来西亚、印度尼西亚和菲律宾六国,探讨了 AI 产品合规性、数据本地化、跨境数据传输、内容安全和知识产权等关键问题。报告指出,尽管东南亚国家在 AI 发展上展现出潜力,但各国法规和伦理标准存在差异,对 AI 的法律监管和合规要求也各不相同。 2024 年 8 月 26 日的《》,其中提到上周,Ideogram 推出功能强大的 2.0 图像生成模型,同时 Jamba 1.5 系列在非 Transformer 架构上取得突破。AI 工具如 ComfyUI 和 Cluade 更新,Cursor 获巨资融资。Google 的 Gemini AI 项目新增技术领导,亚马逊通过 AI 工具极大提升代码开发效率。 此外,还有其他一些相关研究报告,如: 《爱分析:2024 智能办公厂商全景报告》强调智能办公系统在企业数字化转型中的关键作用。 《平安证券:AI 系列深度报告(五)AI 手机》指出 AI 手机的发展重心正逐步向端侧转移,全球出货量将呈现指数级增长。 关于 2024 年人工智能的报告还包括: 2024 人工智能报告中提到,欧盟人工智能法案获得批准并正式生效,欧洲成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。美国大型实验室努力应对欧洲监管,中国人工智能监管进入执行时代,美国对中国实施更严格的出口管制和投资限制。 《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 13 月》,作者为郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara ,报告包含总体流量概览、分类榜单等内容。 您可在知识星球下载其它一些研究报告: 。公众号回复“2024 一季度”,可以获得《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 13 月》的 PDF 。
2024-12-02
2024最火的AI
2024 年是 AI 迅速发展的一年,以下是一些热门的情况: 国内方面: 中国开源项目表现出色,成为积极开源贡献者。 DeepSeek 在编码任务中成为社区最爱,如 deepseekcoderv2。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列,其视觉能力给社区留下深刻印象。 清华大学自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。 国外方面: Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频,且在定制化方面进步显著。今年 3 月推出的 Stable Video 3D 可预测三维轨道。 OpenAI 的 Sora 能生成长达一分钟的视频,保持三维一致性等,还使用原始大小和纵横比的视觉数据训练。 Google DeepMind 的 Veo 将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入结合处理。 在 AI 企业竞争方面: 国内:阿里巴巴、清华大学等在各自领域表现突出。 国外: OpenAI 期待已久的草莓落地,加倍扩大推理计算规模,o1 在解决复杂问题上有显著改进,但成本较高。 Meta 推出 Llama 3 家族,不断更新版本,使用大量令牌训练,在规模上有突破。 此外,AI 革命促使成本下降,有可能改变关键领域的成本结构和提高生产力,涉及领域有扩大趋势。
2024-12-01
智能体搭建案例
以下为您提供两个智能体搭建案例: 案例一: 智能体名称:市场分析报告 智能体简介:品牌营销公司在用的生成智能体,输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告。数据化呈现更具真实性,附带信息来源网址便于源信息校正。可帮助品牌主/营销人员减少信息收集时间,聚焦决策判断。 应用场景: 目标人群:企业管理层(做发展策略评估)、投资者(评估投资机会)、创业者(评估项目可行性)、营销人员(做营销计划依据)。 当前痛点:信息收集需要长时间;报告的真实性是否可验证;现有大模型做的市场报告太过概念化,不能做有效参考。 应用价值:减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能:根据用户的要求或指定的行业、产品,搜索网络信息,生成一份完整的市场调研报告,用数据支撑,并附引用链接。 案例二: 智能体开发平台:字节扣子和腾讯元器。 概念定义:智能体(Agent)简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,很多公司开始关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后再真人介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:帮助 B 端商家搭建 Agent。 智能体开发平台介绍:字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子。
2024-12-20
Ai视频镜头提示词,及案例
以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例: 一、视频镜头 1. 浅焦镜头(Shallow focus shot) 提示词:一个老奶奶手拿照片面对观众,镜头从照片聚焦到老奶奶脸上,营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头(Spy shot) 提示词:镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片,面带思念地看着照片,场景温馨。 3. 摇晃镜头(Handheld shot) 提示词:镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵,画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友,增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头(Hyperlapse shot) 提示词:镜头穿过一条隧道,通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头(Tracking shot) 提示词:镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头(Carmounted shot) 提示词:镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发,展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词:镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒,增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角(Drone perspective shot) 提示词:无人机视角展示一个人站在高山顶峰,俯瞰壮丽景色,远处是连绵的山脉和云海,营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词:镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑,增强仰视感和宏伟感 提示词:相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人,背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头(Lowangle shot) 提示词:镜头从树底向上拍摄,展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头(Dolly in) 提示词:镜头从远处向前推进,打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词:镜头在变焦的同时快速旋转,展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头(Timelapse shot) 提示词:镜头固定不动,长时间拍摄并加速播放,展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词:镜头逆光拍摄,一个男人站在夕阳下,背光照亮他的轮廓,面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词:镜头失焦拍摄城市的霓虹灯,灯光模糊,呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头(Side dolly shot) 提示词:镜头与骑自行车的少年平行移动,跟随他的骑行路径,保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词:镜头同时进行推拉和变焦,展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词:镜头将真实场景和虚拟场景结合,以 X 光效果拍摄骨骼,以真实场景展示一个手拿着一把钥匙,钥匙的轮廓清晰,背景虚化。 19. 反射镜面镜头(Reflection shot) 提示词:反射镜头,通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词:黑白镜头,展示一个老街区的复古场景,增强怀旧感。 21. 特写镜头(Closeup shot) 提示词:特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期:平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt:女孩后退,拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换,近景正面拍摄女孩的上半身,她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 2. 一致性多镜头提示词 Prompt:远景拍摄,一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换,近景拍摄男人的上半身,他一脸忧愁。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 3. 一致性多镜头提示词 Prompt:穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换,近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换,近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接:
2024-12-19
智能客服的实践案例有哪些?
以下是一些智能客服的实践案例: 在销售方面,有“销售:话术总结优缺点”,涉及产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等方面。 详情: 入库时间:2023/10/30 在销售方面,还有“销售:定制销售解决方案”,涵盖企业产品和服务内容、客户需求和参数等内容。 详情: 入库时间:2023/10/30 在客服方面,有“客服:定制客服话术”,包含产品知识、使用方法等 13 个关键词库。 详情: 入库时间:2023/10/30 腾讯运营在智能客服方面的应用: ChatGPT 承担客服功能,通过告知其具体客服身份,要求其解答用户问题并进行私域流量转化。 ChatGPT 能够理解社区用户的评论和问题,并生成合适的回复,管理社区互动,模拟运营人的语言风格,与用户进行更自然的互动。 ChatGPT 可以监测舆情和热点,从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态,并对抓取到的文本数据进行深度分析。 其他相关案例:
2024-12-17
AI应用在测试领域的案例
以下是 AI 应用在测试领域的一些案例: 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 总结:AI 在生成测试用例方面具有显著的优势,可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-13
RAG 案例
以下是为您提供的关于 RAG 案例的相关内容: 在商业化问答场景中,存在大模型根据知识库回复不准确的情况,如回答牛头不对马嘴、未依据正确内容回答等错误场景,这凸显了优化大模型根据知识库回答准确性的重要性,而在 AI 领域中,此优化过程称为 RAG。 RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务,如问答系统。 在案例研究中: 案例 B 中,用户查询特定研究论文中的“表格 8”及所列因变量,ChatDOC 能有效检索整个表格,包括标题和内容,准确响应查询,而 Baseline 模型未检索到真正的“表格 8”。 OpenAI 在提升 RAG 准确率方面,从 45%开始,尝试多种方法,如假设性文档嵌入和精调嵌入等效果不理想,通过调整信息块大小、嵌入不同内容部分、Reranking、对不同类别问题特别处理、提示工程、查询扩展等方法,最终达到 98%的准确率,强调了模型精调和 RAG 结合使用的潜力。
2024-12-12
现在系统中有一些案例,这些案例包括一些PDF\PPT\WORD等文件,如何引入AI对这些案例进行解析,方便用户智能搜索、对文本中的内容进行全文提问
要引入 AI 对包括 PDF、PPT、WORD 等文件的案例进行解析,以方便用户智能搜索和对文本内容进行全文提问,可以参考以下方法: 1. 对于法律文本阅读场景: 操作动作:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。 Prompt 指令词示例:“图纸是谁设计的?”“谁负责承担本项目的设计、建设?”“贷款期限是多少?”“谁承担律师费?”“请概括原告的诉讼请求和事实理由?”“根据民事答辩状,被告张三一方还有更好的答辩建议吗?” 拼接模板:根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号+文件名开头】。你需要尽可能的参考材料内容:【文档 1 内容】+【文档 2 内容】+...+【文档 n 内容】+ 我的问题是:参考上述 Prompt 指令词。 2. 对于 AI 产品案例和投稿中的自媒体场景: 例如“创作:社群的每日资讯”“创作:写科普内容”“分发:内容分发”“沟通:小团队与甲方沟通”等案例,涵盖了品牌推广、科普创作、内容分发、团队沟通等方面。 3. 对于 AI 产品案例和投稿中的工作场景: 包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等七大行业的商业化应用,如企业日常办公文档撰写、教育资源平等获取、游戏剧情生成、电商舆情监测、金融理财顾问等方面。
2024-12-10