为什么无法访问waytoAGI知识库内容？

WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的狂热爱好者、专家共同建设的开源 AI 知识库。它诞生于 2023 年 4 月 26 日，在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量。 其知识库内容丰富，覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体等多个版块，不仅有最新的 AI 教程、工具和一线实战案例，还有开放共享的 AI 知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 WaytoAGI 不仅是一个普通的 AI 技术社区，更是一个汇聚 AI 行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，社区制作的优质作品多次登上央视首页，广受好评。社群的口号是“让更多的人因 AI 而强大”，有很多学社和共学共建的活动。您打开“waytoagi.com”就可以找到社群。

WaytoAGI 是一个 AI 开源社区。在短短一年间，靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。其知识库涵盖了 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，社区制作的优质作品多次登上央视首页，广受好评。 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，目前知识库的内容覆盖：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。 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。这里的参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」是一个由开发者、学者和有志人士等等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里，每个人既是知识的消费者，也是知识的创作者。它不仅是一个知识库，更是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。

waytoagi 的知识库问答是基于 RAG 机制实现的。具体步骤如下： 1. 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，并通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 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，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG 机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成这样一个场景：当问一个很复杂的问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给出详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，这对于提升对话 AI 的理解力和回答质量非常有帮助。

WaytoAGI 网站是一个在 AI 领域为用户提供多种功能和服务的平台，具有以下特点： 1. 和 AI 知识库对话：用户可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，方便用户按需求找到适合的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立，旨在成为用户学习 AI 路上的好助手。它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 此外，它还有以下相关信息： 社区小伙伴写的介绍： 公众号：通往 AGI 之路 内置知识库 AI 助手 ，以视频普及 AI 知识 ，及时传递 AI 消息 ，知识库精选内容同步

以下是使用 WaytoAGI 生成 PPT 的几种方法： 1. 文本转 PPT 方法： 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定。 得到转换后的 PPT 后可进行在线编辑。 2. Process ON 方法： 点击下载，选择导入格式为 PPT 文件。 选择模版，再点击下载。如果喜欢用 Process ON 但没有会员，可以在某宝买个一天会员。 3. 爱设计方法： 点击生成 PPT。 应用模版，等待生成。生成后，点击编辑。

以下是使用 AI 工具制作 PPT 的几种方法： 1. 先制定大纲，针对每个主题进行内容补充，例如简单介绍 Python 并限制好字数。内容完成后，使用 mindshow 工具将 markdown 内容转换成 PPT。在 https://www.mindshow.fun//login?inviteCode=6487516 注册账号登录，将内容复制到内容框后点击导入创建。 2. 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，即可得到转换后的 PPT，还可进行在线编辑。 3. 利用 WPS AI 优化 PPT 大纲，等待其生成 PPT。然后可以修改主题配色、字体，还能通过输入指令添加动画，最后修改事实性错误。

搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，在搭建整理入库工作流时，首先新建工作流「url2table」，然后根据弹窗要求自定义工作流信息，并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式，由于篇幅原因不在此详述。

以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容： 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 方便测试，设备充足可下载更大模型） Windows 电脑：点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑：按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。（下载久了若卡住，鼠标点击窗口，键盘点空格可刷新） 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，可让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因： 快：GPT 大模型部署的服务器配置高。 好：GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

利用人工智能技术搭建知识库系统可以参考以下内容： 大圣的相关文章：大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。其文章如也是以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解。 知识管理体系：知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合，用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分： 知识的捕捉：收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。 知识的组织：通过分类、标签和索引等方式，使知识易于访问和检索。 知识的分享：促进知识在个人或组织内部的流动，增加协作和创新的机会。 知识的应用：确保知识被有效利用，以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。 专家系统：符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库，并包含一个推理引擎，在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样，包含短期记忆和长期记忆。同样，在以知识为基础的系统中，会区分以下几个部分： 问题记忆：包含与当前要解决的问题有关的知识，如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识，因为它包含了快照信息，记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态。 知识库：代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的，不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态，因此也被称为动态知识。 推理引擎：协调在问题状态空间中搜索的整个过程，必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。例如，下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的。

要创建知识库问答群机器人，可基于以下步骤： 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 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，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成当问一个复杂问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。

以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐： Contextual Answers：这是一个端到端的 API 解决方案，其答案完全基于组织知识，能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作，将其应用于图书馆解决方案套件，为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品：结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划，包括短、中、长期目标，帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力，为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料，利用大模型处理用户咨询问题，确保回答准确一致，必要时提供原回答完整版，还能对接人工客服，在智能助手无法解决问题时快速转接，提升服务质量和客户满意度。

上传一张照片是可以输出照片内容的文字说明的。以下为两种常见的实现方式： 1. 利用 Sadtalker 进行处理：在图片预处理方式中，crop 只截取图片的头部，full 就是保留整张照片，下面的勾选项有文字解释，可自行尝试几次。点击 generate 后，由于涉及到视频的推理和转换，输出时间会远远大于 AI 绘图和 sovits 的声音推理，需做好等待准备。例如导入一个 13 秒的音频，预计需要 3 5 分钟（3060 12g 显卡）。最终生成的视频长度与音频一致，若想制作长视频，最好剪成小段分别推理再合并。完成后，可打开输出目录或下载视频文件查看效果。 2. 借助 GPT 识图功能：我们可以借用 GPT 来对图片的内容进行细致描述，当然也可以自行描述。例如对一张人物照片的描述：图片中的人物是一位年轻的男性，年纪大约在 20 到 30 岁之间。他的头发黑亮，整齐地梳向后方，呈现出一种利落而正式的发型，发尾略有一些微卷，显得时尚而有型。他的肤色白皙，面部线条分明，五官端正。他的眉毛浓密而有形，眼睛大而有神，显得非常有精神。鼻梁高挺，鼻翼略窄，嘴唇薄而有弧度，整体面部表情略显严肃，但却不失英俊。下巴线条明显，脸部轮廓立体分明，整体给人一种非常帅气且有魅力的感觉。他穿着一套正式的黑色西装，内搭白色衬衫，并佩戴了一条黑色领结。西装的剪裁非常合身，显示出他的修长身材和优雅气质。他左手握着一只话筒，似乎正在参加某个正式场合或发表演讲。背景较为简约，以浅色为主，突出人物的主体地位，进一步增强了他正式而庄重的形象。总体来看，这位年轻男性看起来像是东亚人种，具有典型的亚洲男性特征，且散发出一种自信和专业的气质。

以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议： 培训老师资质： 具备相关领域的专业教育背景，如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验： 拥有丰富的企业内训经验，特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能： 熟练掌握多种主流的 AI 工具，如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发，并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术，如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。

以下是关于大模型技术体系、国内外应用研究的总结： 大模型技术体系： Embedding（嵌入）：是一个浮点数的向量，用于度量相关性，有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中有重要价值，可从数据集中获取结果并保存为 csv 文件。 模型架构：多模态大模型架构分为模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器等部分，不同架构有不同的应用和实现选择。 训练流程：包括多模态预训练和多模态指令微调两个阶段。 架构分类：如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 擅长自然语言生成任务。 大模型的特点： 预训练数据量大，来自互联网上的多种来源，如论文、代码、公开网页等，通常以 TB 级别计。 参数众多，如 GPT3 已达 170B 的参数。 国内外应用研究： 企业级应用开发涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器搭建企业级大模型项目。 对多模态大模型从模型架构、训练数据集规模等多维度进行对比，总结提升模型效果的重要训练方法，并探讨未来发展的 5 大方向，包括构建更强大的模型、设计更具挑战性的评估集、移动端/轻量级部署、具备实体性的智能和持续性指令调整。

以下是一些支持直接改写 Word 内容的 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错的同时一并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，用人工智能为文章正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。笔灵 AI 写作是得力的智能写作助手，心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等都能应对，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字，使之更符合需求。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。智能创作助手 Effidit 由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。 此外，以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. 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。 2. ChatGPT ：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 如果您需要创建逻辑视图、功能视图、部署视图，以下工具可供选择： 1. PlantUML ：通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 请注意，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI Trainer 的工作内容可能涉及以下方面： 负责使用 AI 的实时语音转换器，例如参与相关模型的训练和优化工作。 对如孙燕姿音色等特定音色进行训练。 基于各种技术框架，如 VITS 简单易用的语言转换器框架、DDSP（可微分数字信号处理）等，开展语音转换系统的相关工作。 但由于提供的内容中关于 AI Trainer 工作内容的描述较为有限和分散，以上信息可能不够全面和准确。

很抱歉，目前没有适合企业办公管理人员的中文 AI 提示词教程相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架来创建这样的教程： 一、引言 介绍 AI 提示词的重要性和在企业办公中的应用场景。 二、基础概念 1. 解释什么是 AI 提示词。 2. 举例说明简单的提示词示例。 三、提示词的构建原则 1. 清晰明确 避免模糊和歧义。 具体描述需求。 2. 完整性 包含必要的信息。 不遗漏关键细节。 四、不同场景下的提示词应用 1. 数据分析与报告 如何获取准确的数据分析结果。 生成清晰的报告提示词技巧。 2. 项目管理 安排任务和跟踪进度的提示词。 协调团队的有效提示词。 3. 客户服务 快速解决客户问题的提示词。 提供满意答复的提示词要点。 五、实践与练习 让学员自己尝试构建提示词，并进行分享和讨论。 六、总结 回顾重点内容，鼓励学员在实际工作中应用。 您可以根据以上框架，结合具体的案例和生动的语言，来丰富和完善这份教程，使其满足您的需求。