如何创建个人知识库，用于AI

AI 提示词的使用方法如下： 1. 明确任务：清晰地定义任务，比如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：若有期望结果，可提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 此外，设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 还需注意，模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。 同时，基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，而应将提示词视为一个相对完善的“谈话方案”，在对话中产生真正成果，并限缩自己思维中的模糊地带。

以下是一些可以生成业务流程图的 AI 工具和方法： 1. Lucidchart： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. 以下工具在软件架构设计中可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图等： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可使用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，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 3. ChatGPT 结合 Mermaid： 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑。 在线校验测试是否成功。

目前有一些 AI 工具可以实现把一个物体生成多个角度。例如，在图像生成方面，像 OpenAI 等机构的相关模型能够生成同一场景的多个角度，包括具有物理上准确的光线，甚至在某些情况下还能生成物理上准确的流体和雨水。 在生成 AI 人物形象时，也可以通过选择不同的拍摄角度来实现。常用的角度包括高角度、低角度和平视角度。 高角度：位于被拍摄对象的上方，适合拍摄俯视角度的场景，可以突出被拍摄对象的大小和高度。 低角度：位于被拍摄对象的下方，适合拍摄仰视角度的场景，可以突出被拍摄对象的高度和威严感。 平视角度：与被拍摄对象在同一高度，适合拍摄平面场景，可以突出被拍摄对象的水平线和平衡感。 此外，人物构图的视角还可以按照相机相对于被拍摄对象的位置，分为正面、背面和侧面等不同方向。 正视角：拍摄对象正对着相机的姿态，使人像呈现出正面的视角。 后视角：从被摄对象的背后拍摄的视角，能营造出神秘或者引人遐想的氛围。

AI 的未来发展具有以下几个方面的特点和趋势： 1. 应用场景不断扩展： 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提升交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货到偏远地区。 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 2. 资金投入增加：预计 2024 年有团队会花费超过 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 3. 面临计算压力挑战：政府和大型科技公司承受计算需求压力，逼近电网极限。 4. 对选举的潜在影响：虽尚未成真，但需警惕。 5. 为公司赋能：许多公司将 AI 融入工作流程，快速达成 KPI，如 ServiceNow、Palo Alto Networks、Hubspot、Klarna 等公司通过不同方式获益。 6. 未来有望围绕 AI 功能重新设计 UX 和 UI，开发全新用户界面以提供新体验。 总之，AI 领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，未来将继续突破界限、挑战极限，并可能重新定义一些熟悉的词汇。

以下是关于视频导出动作的 AI 相关信息： AI 视频导出方面：普通社交媒体分享选 1080P，需放大选 720P，码率越高越好，可自定义最高 5 万。 Move AI 推出的 Move API 能从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据，相关链接为 https://move.ai/api 。

以下是关于动捕的 AI 相关信息： Move AI 是由一家成立于 19 年的英国公司推出的产品。它的特点是通过手机拍摄视频画面实现动作捕捉，无需佩戴动捕设备即可获取动作捕捉数据，能够极大降低 3D 动画制作成本。 目前测试版应用还比较简陋，公开可下载的 Move AI 版本目前也不再接受新用户注册，全部功能开放使用应该还需要一定时间。 Move AI 支持多台移动端设备同时录制视频，视频上传到 web 端后进行动作检测，支持导出为 FBX 等格式的文件，并导入 iClone 8、Blend、Maya 等软件中，驱动模型进行动作播放。 目前无法实践测试效果，找了半年前的一个测评案例给大家看下，by JSFILMZ，完整使用过程可见：https://www.youtube.com/watch?v=PDFqN_pvEUE 。 该产品若开放使用，会对电影、游戏 3D 动画制作、虚拟主播直播、影视剧制作等场景会产生深刻影响。未来设计师可能只需要拍摄特定动作并映射到制作好的 3D 模型中，快速制作动画方案。 此外，在游戏创作中，还有一些公司涉足动捕相关的生成式 AI 领域，如 Kinetix、DeepMotion、RADiCAL、Move Ai 和 Plask。

以下是建立个人知识库的一些方法： 1. 使用 GPT 打造个人知识库： 将文本拆分成若干小文本块（chunk）。 通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 按照张梦飞的【知识库】FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程： 地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。 粘贴进入，点击回车。点击后，关闭此弹窗。 执行命令：cp configtemplate.json config.json 。 刷新页面，在当前目录下找到 config.json 文件进行修改。 删除文件里的所有代码，复制提供的代码并粘贴到文件里，修改第 4、5 行的 API 和 key 后保存并关闭文件。 3. 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库： 若要更灵活掌控知识库，可使用额外软件 AnythingLLM，其包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间，上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（Chat 模式：大模型根据训练数据和上传的文档综合给出答案；Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案），完成配置后即可进行测试对话。 总之，建立个人知识库需要根据您的具体需求和技术水平选择合适的方法，并进行相应的操作和配置。

以下是关于建立具身智能知识库的一些建议： 1. 数据清洗方面： 可以尝试手动清洗数据以提高准确性。对于在线知识库，创建飞书在线文档，每个问题和答案以“”分割，可进行编辑修改和删除，添加 Bot 后在调试区测试效果。 对于本地文档，注意合理拆分内容，不能将大量数据一股脑全部放入训练，例如对于章节内容，先放入大章节名称，再按固定方式细化处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 智能体的相关方面： 注重智能体的交互能力，包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用以及上下文说明。 考虑智能体的知识体量，利用豆包大模型本身的行业数据和语料库，创建结构化数据的知识库。 关注智能体的记忆能力，如变量、数据库和信息记录。 3. 具身智能的具体内容： 了解具身智能本体的形态实现思路，如 Mobility 和 Manipulation 的实现方式。 明确具身智能的定义，探讨其与大模型要解决问题的差异，以及“人形”的重要性。 解决数据来源和构建大脑的问题，包括大模型和多模态的数据泛化、数据采集和量的问题，以及特定任务和场景的处理，还有结构化与非结构化场景的处理等。 思考具身智能的落地场景和商业化方向，例如 ToB 或 ToC 的选择。 考虑具身智能创业团队的背景组成，如工业机器人、自动驾驶、服务机器人等领域的经验。

要使用 Coze 智能体自动提取飞书知识库内容，您可以参考以下步骤： 1. 创建智能体： 手动清洗数据：上节课程是自动清洗数据，自动清洗可能出现数据不准的情况，本节尝试手动清洗以提高准确性。例如创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可点击编辑修改和删除，然后添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：对于本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度，例如将画小二课程按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据的知识库。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 2. 创建机器人： 访问 Coze 官网（网址：Coze.cn）创建。 人设与回复逻辑设置。 创建知识库： 飞书知识库：在飞书中选择对应文件夹，一次最多选择 20 个文件（文件多可多建几个知识库），可选择自动进行数据清洗，图片资料会保留，测试对话，目前 Coze 存在不稳定版本，需调试完善。 Excel 知识库：可增加其他形式的知识库，上传表格的知识库不要过于复杂，不要有合并表格情况，系统不认不同的 Sheet，数据处理完成会显示 100%进度，加工出来的数据点击添加 Bot 增加到知识库中，然后测试发布和返回。 网页知识库：有自动采集和手动采集两种方式，手动采集需安装插件，可选择批量添加，写入网址，将全站数据解析并保存到知识库，按照默认自动清洗数据。 此外，在前期准备中，梳理 AI 智能体的功能需求时，要注意在稍后读的知识管理场景中，简化“收集”环节，自动化“整理”环节，根据待阅读内容列表的主题和当前阅读兴趣智能“选择”相关内容、推荐个人阅读计划。

以下是打造自己的 AI 本地知识库的相关内容： 1. 本地部署大模型以及搭建个人知识库的思路来源于视频号博主黄益贺。 2. 可以使用 Ollama 一键部署本地大模型，了解 ChatGPT 的信息流转方式以及 RAG 的概念和核心技术。 3. 若要对知识库进行更灵活掌控，可使用额外软件 AnythingLLM，其包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，接着选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档数据给出答案），最后进行测试对话。 4. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人时： 设计 AI 机器人，确定功能范围。 编写 prompt 提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。创建知识库路径：个人空间知识库创建知识库，支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】，注意内容切分粒度，可加特殊分割符如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 创建工作流，告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建工作流路径：个人空间工作流创建工作流，工作流不必复杂，能实现目的即可。

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。

以下是一些与 Coze 知识库搭建应用相关的文章： 1. 目的是帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库，读完可收获： AI 时代知识库的概念、实现原理及能力边界。 通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理。 更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件打造智能体。 另外还预告了关于 AI 时代应具备的编程基础系列大纲，包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。 2. 包含多篇相关文章，如 3. 实战环节：以 Coze 为例帮助举一反三，未来接触其他 AI Agent 工具能快速上手知识库组件。 创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 选择知识库格式（目前支持文档、表格、图片）并填写信息。 选择本地文档或问答对可选择表格，进行自定义的文档切割，数据处理完成后一个问答对被切割成一个文档片。 使用知识库：可参考

以下是一些免费创建网站的 AI 工具： 1. 10Web 2. Framer 3. Hostinger 4. Landingsite 在选择合适的 AI 网站制作工具时，您可以考虑以下因素： 1. 目标和需求：确定您的网站目标（例如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 2. 预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择一个符合您技术水平的工具，确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助您解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具，您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 创建角色的一些信息： 在 c.ai 这个 AI 角色扮演对话平台中，创建角色的功能非常简洁，主要依赖用户编写的 Description（基础信息）和 Definition（复杂背景），并且已经支持上传声音片段实现语言克隆。 在筑梦岛中，创建梦中人（捏崽）需要用户提供各类信息，其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息；创建梦屋（拉群）则允许用户添加多个 AI 角色创建一个群聊。 在游戏开发中，如 Arrowmancer 这款 RPG 游戏，具有 AI 创造的角色，以实现几乎无限的新游戏玩法。还有游戏开发公司使用 AI 让玩家创建自己的游戏内角色形象，相比让玩家从零开始上传自己的内容，通过 AI 生成内容更安全，因为可避免创造冒犯性内容，同时让玩家有更强的归属感。 在使用 Nijijourney 5 进行二次元角色设计时，为获得最佳结果，可能需要尝试不同的权重组合并根据产出调整 Prompt。

以下是在 Coze 上创建工作流的步骤和所需工具： 1. 进入 Coze 平台，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建完成后，整个编辑视图与功能如下： 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。例如涉及思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。例如中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 4. 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 此外，在扣子平台上，插件就像一个工具箱，里面可以放一个或者多个工具，称为 API。目前扣子平台已有很多不同类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等，还有一些能处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求，还可自己制作插件并加入所需的 API。工作流就像可视化的拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，由多个小块块（节点）组成，如大语言模型 LLM、自己写的代码、做判断的逻辑等，开始和结束都有特定的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作，信息包括引用前面小块块给出的和自己设定的。

以下是关于创建 AI 工作助理的相关内容： 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人 搭建步骤： 1. 设计 AI 机器人，确定功能范围。例如，输入“AIGC 课件”后，【开始节点】输出“AIGC 课件”，将内容输出给知识库，【知识库】计算输出数据集“AIGC 课件的链接”，再由【结束节点】按格式展示最终结果。AIGC 课件问题的答案：AIGC 课件链接：https://pan.baidu.com/s/1ypX2B38Jh4wnL8BOlcCw8w 密码：XXX。完成准备工作后将内容“组装”起来，组成“AI 前线”Bot。 2. 搭建小小故事家 Bot： 先根据想法构思 bot 内容，利于框架搭建。 例如，bot 构思为能将关于故事的想法或片段变成生动完整的小故事，面向幼儿及其老师、父母，可提取用户输入的关键词，快速生成几段连续的故事文本并语音播报，每段故事附带一张符合内容的图片。 进入 coze 新建 bot，输入简介及图标。 进入页面后，描述 bot 的人设和回复逻辑，详细填写 bot 的功能和工作流程（可点击 AI 优化快速设立正确格式）。 点击新建工作流，建立 bot 回复的流程（给开始节点加入变量名和描述）： 第一个大模型提取用户输入内容的关键词，确定生成故事的主题，为后续大模型提供内容。 为避免用户等待时失去耐心，可在等待时加入信息输出。 第二个大模型接收第一个大模型的主题生成儿童故事的 prompt，优化提示词，将简短提示词扩充为一段话，使故事内容更生动。 接着生成故事内容，根据提示词生成第一段，第二段根据上一段续写，以此类推，生成故事的大模型中的提示词可写详细些。

创建自己的 AI Agent 可以参考以下内容： AI Agent 是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出相关平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含自己的知识库、工作流、还能调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力可完成复杂工作。 扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，并可发布到社交平台和通讯软件上。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。 对于国内版扣子，暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，携带上下文轮数默认为 3 轮，可根据业务需求在 0 到 30 之间修改。在 Bot 编排页面的“技能”区域可为 Bot 配置所需技能，不懂插件可选择“优化”按钮让 AI Bot 自动选择，也可自定义添加。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作，测试 Bot 可在“预览与调试”区域进行。

以下是一些国内可直接编辑或创建图像文件且好用的 AI 工具： 1. 无界 AI：可用于快速制作海报底图，并完成主题海报排版。操作流程包括确定主题与文案、选择风格与布局、生成与筛选、配文与排版。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，可将上传的照片转换为芭比风格。 6. 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，但价格相对较高。 7. 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，用户可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量较高，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但存在一定局限性，如某些类型的图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。

个人是可以做出一个 AI 的。例如，通过 Character.ai ，每个人都可定制自己的个性化 AI ，其覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链。 Character.ai 的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能，帮助他们过上最美好的生活”。这意味着人们能拥有像钢铁侠中的 Javis 一样的人工智能助手，完成各种任务。 在教育领域，借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以作为数字教师，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。个性化的数字教师能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，实现因材施教，缓解教育资源不平等问题。虚拟角色也可作为数字陪伴促进儿童成长。 在游戏方面，生成式人工智能将使游戏创作民主化，改变和颠覆 UGC 游戏领域，让每个游戏玩家都能成为游戏制作者，释放游戏设计创造力浪潮，改变游戏行业。

目前暂时没有专门用于制作学生个人信息表的特定 AI 工具。但您可以利用一些通用的办公软件或在线表格工具，结合其智能化的功能来辅助完成，例如 Microsoft Excel、WPS 表格等，它们具有一些自动填充、数据验证等功能，可以提高制作信息表的效率。

设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件，您可以考虑以下几个关键方面： 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统，如关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra），以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构，包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等，确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面，方便用户录入知识，支持多种格式，如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能，允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系，让用户能够将知识分类存放，便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签，提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能，支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法，确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型，如自然语言处理模型，用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化，使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别，如管理员、普通用户等，控制用户对知识库的操作权限，保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据，以防止数据丢失。 提供数据恢复功能，确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面，提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则，使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化，确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试，包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况，不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助，祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件！

以下是一些可以将两个人物图合成一张图片的工具和方法： 1. Midjourney（MJ）： 确定人物形象，通过相关提示词生成人物图像。 利用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐，可将合成后的图作为垫图在 MJ 中重新生图。 2. Stable Diffusion（SD）： 可使用 Roop 插件进行多人物脸部替换。例如生成一张包含两个古风人物的图片，通过图生图调整重绘幅度，并在 Roop 插件中载入相应人物照片形象进行脸部替换，最后使用 PS 扩图。 3. 其他方法： 利用 MJ 画图制作底图，使用 InsightFaceSwap 插件处理脸部，分割裁剪图片、处理后缝合，再用相关软件让图片动起来。 直接在网上寻找能够融合两张照片的软件或项目，若没有则进行纯 P 图，然后利用图生视频的项目完成。

要成为一名人工智能产品经理，您可以参考以下内容： 职责描述： 1. 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 2. 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 3. 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 4. 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 2. 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 3. 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 4. 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 个人能力发展方面： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级：分为技术研究路径和商业化研究路径。这个阶段需要对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用：有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 此外，AI 产品经理需要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。同时，要关注场景、痛点、价值。 在技能方面，AI 产品经理需要掌握的算法知识具有以下必要性： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能更准确地评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关知识可以提升数据分析能力。