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什么ai工具可以快速获取知识

Answer

以下是一些可以快速获取知识的 AI 工具:

  1. Perplexity.AI:具有强大的搜索功能,可通过输入具体的 Prompt 快速定位相关资讯,获取的搜索结果包含大量引用和来源链接,还可点击拷贝按钮获取相关网站链接。启用 Pro 功能可获得更专业和深入的搜索结果,每天有一定次数免费使用,也可开通会员服务。
  2. 微软的 Bing 搜索引擎:具备联网搜索功能,能帮助快速搜集大量相关资料,提升信息搜集和整理的效率。

在 AI 时代,知识管理体系构建发生了变化,不再需要囤积信息和单纯记住知识,关键在于懂得提问和有效利用 AI 技术获取处理信息。个体在获取知识和知识内化方面的差异,体现在利用 AI 技术的能力和将知识内化转化为智慧的能力。

此外,在收集完资料后,可使用如 Kimi 这样的 AI 会话助手进行整理,但需注意其阅读能力的限制,可分批次提供资料以确保有效读取理解。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小七姐:AI 时代的知识管理体系构建

AI时代不再需要囤积信息,也不再需要单纯地“记住”某些知识。因为这些信息和知识就在那里,随时可供获取,关键在于我们是否懂得提问,是否能有效地利用AI技术来获取和处理这些信息。这种变化意味着,从信息到知识,再到智慧的转化过程中,个体的差异将主要体现在两个方面:获取知识的差异:这种差异体现在个体是否掌握了利用AI技术获取和处理信息的能力,以及他们运用这些技术的熟练程度。在AI时代,能够高效利用技术的个体将更快地获取所需的信息和知识,从而占据优势。知识内化的差异:这不仅仅是关于获取信息和知识的效率,更关键的是个体将这些信息和知识内化、转化为智慧的能力。AI技术,尤其是在个性化学习、数据分析和知识管理方面的应用,可以极大地提高这一过程的效率。个体如何利用这些工具,将直接影响他们从知识到智慧的转化速度和质量。

如何利用 AI 30分钟不到打造爆款公众号文章.pdf

在搜索框中,我们可以输⼊具体的Prompt,例如:“查找关于OpenAI对⻢斯克⾔论回应的博客⽂章”。这样的搜索指令将帮助我们快速定位到相关的资讯。我们通过AI⼯具如Perplexity.AI获取到搜索结果后,结果中包含了⼤量引⽤和来源链接,我们可以点击回答内容下⽅的拷⻉按钮。这样能一并获取到相关的引⽤⽹站链接。同理,其他具备联⽹搜索功能的AI⼯具,⽐如微软的Bing搜索引擎,也提供了类似的功能。通过这些⼯具,我们可以快速地搜集到⼤量的相关资料。我们可以更加⾼效地进⾏信息搜集和整理,从⽽提升⽂章的专业度和说服⼒。整理资料收集完资料后,紧接着的任务是对这些资料进⾏整理。我通常会使⽤⽉之暗⾯开发的Kimi这个AI会话助⼿。Kimi具备读取⽹⻚内容的能⼒,并且能够在此基础上⽣成一定的内容。当Kimi读取完毕时,会显⽰绿⾊标点作为提⽰。需要注意的是,Kimi的阅读能⼒有一定的限制,它可能⽆法一次性处理⼤量的资讯,或者某些⽹站的内容可能⽆法被读取。为了克服这些限制,我们可以分批次地将资料提供给Kimi,确保它能有效地读取并理解所有可⽤的⽹站内容。

SOP:如何利用 AI 30分钟不到打造爆款公众号文章

明确了文章的主题之后,接下来的步骤是收集相关的资讯。这一过程也是可以借助AI来高效完成。以[Perplexity.AI](https://www.perplexity.ai/)为例,我们可以利用其强大的搜索功能来获取信息。首先,访问该网站并使用其搜索功能。为了获得更专业和深入的搜索结果,可以启用Pro功能(搜索框右边的开关),该功能每天都会提供一定次数的免费使用。如果您经常使用,可以考虑开通会员服务以享受更多便利。在搜索框中,我们可以输入具体的Prompt,例如:“查找关于OpenAI对马斯克言论回应的博客文章”。这样的搜索指令将帮助我们快速定位到相关的资讯。我们通过AI工具如[Perplexity.AI](https://www.perplexity.ai/)获取到搜索结果后,结果中包含了大量引用和来源链接,我们可以点击回答内容下方的拷贝按钮。这样能一并获取到相关的引用网站链接。同理,其他具备联网搜索功能的AI工具,比如微软的Bing搜索引擎,也提供了类似的功能。通过这些工具,我们可以快速地搜集到大量的相关资料。我们可以更加高效地进行信息搜集和整理,从而提升文章的专业度和说服力。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,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,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;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 等等;多消息类型支持,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;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在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,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
我是一名0基础的AI使用者,如果我需要熟练的搭建自己coze来完成一些业务工作,我的学习路径是什么样的?可以为我推荐一个学习计划,包括学习的资料获取途径和资料推荐吗?
以下是为您推荐的从 0 基础学习搭建自己的 Coze 来完成业务工作的学习路径和学习计划: 学习路径: 1. 了解 Coze AI 应用的背景和现状,包括其发展历程、适用场景和当前的局限性。 2. 熟悉创建 AI 应用的操作界面,包括学习业务逻辑和用户界面的搭建。 3. 掌握前端和后端的基础知识,了解其在 Coze 应用中的作用。 4. 学习容器的操作和页面布局技巧。 学习计划: 1. 资料获取途径:可以通过飞书知识库获取相关学习资料。 2. 资料推荐: “90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”,其中包含智能纪要和智能章节,详细介绍了 Coze 应用的创建过程、界面讲解、前端与后端基础及界面组件布局、容器操作与页面布局等内容。 (筹划中)「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”,其中的共学日程表可能会提供相关的学习安排和指导。 在学习过程中,建议您重点熟悉桌面网页版的用户界面,按照资料中的步骤逐步实践,遇到问题及时查阅资料或寻求帮助。祝您学习顺利!
2025-03-31
有哪些AI工具可以获取上市公司年报数据。我是小白,推荐简单好学的工具。
以下是一些可能获取上市公司年报数据的 AI 工具及相关信息: AI 智库:提供了上市公司的相关排名和产品信息,如百度、美图公司、阿里巴巴、昆仑万维等公司的情况。 余一的相关文档:包括《从 2023 年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI》等,可通过相关链接获取详细内容。 对于小白来说,您可以先尝试从这些资源中获取所需的上市公司年报数据。
2025-03-25
用扣子提取视频文案时,显示“无权限获取该视频内容”
很抱歉,对于您使用扣子提取视频文案时显示“无权限获取该视频内容”的问题,目前知识库中没有相关的具体内容和解决方案。可能是以下原因导致的: 1. 视频所有者设置了访问权限限制,不允许第三方工具提取文案。 2. 您使用的扣子工具自身的权限设置存在问题。 3. 您在操作过程中可能未满足某些必要的条件或步骤。 建议您检查相关权限设置,确认是否符合工具的使用要求,并查看操作流程是否正确。
2025-03-21
请帮我生成一个获取橡胶行业调研报告的提示词
以下是为您生成的获取橡胶行业调研报告的提示词: 首先,确定调研报告的大纲目录,可以参考相关示例报告或行业标准。然后,明确整体的语言风格,一般为“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。 在让 AI 生成内容时,不要过于限制其发挥,例如不要过度要求每个章节的结构和语言风格完全符合示例。可以设置循环结构,让 AI 按照目录逐步生成章节内容,生成一段后您进行审核,同意后再进行下一段,否则重新生成。 对于需要搜索网络信息的章节,可以在相应位置打上标签,让 AI 自主判断是否调用插件搜索信息后再撰写。为了让 AI 有更好的选择性搜索,可以选择合适的插件,如 webpolit 插件。 提示词的其他部分按顺序完成即可。
2025-03-20
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
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。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过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:包括属性图和三元组。 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,提高知识质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中,知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用,包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-04-17
知识库怎么构建
构建知识库的方法主要有以下几种: 1. 使用 Flowith 构建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式:根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库(涉及 RAG 技术): 了解 RAG 技术:大模型训练数据有截止日期,RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程: 文档加载:从多种来源加载文档,如 PDF、SQL 等。 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 存储:包括将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。 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器:将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-04-15
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下: 使用 flowith 搭建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式:提供三种索引方式,根据需求选择,如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建: 手动清洗数据: 在线知识库:点击创建知识库,创建 FAQ 知识库,选择飞书文档,输入区分问题和答案,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理,然后创建自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-04-14
如何搭建自己的知识库
以下是搭建自己知识库的方法: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号,添加新的知识库,并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后,可在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 此外,搭建本地知识库还需了解 RAG 技术: 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法,即先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库,涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量,两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。
2025-04-14
根据简历,模拟面试的工具
以下是一些根据简历进行模拟面试的工具: 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”,它可以作为私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入,然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的,如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师,接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试,您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案,并展示 demo 和解释,帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址:https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
那些ai工具可以world转pdf
以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
作图的ai工具
以下是一些常见的作图 AI 工具: 绘制软件架构视图(逻辑视图、功能视图、部署视图)的工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 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,支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种视图创建。 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,支持创建架构图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)中的生成设计工具。 此外,Controlnet 的作者 lllyasviel(张吕敏)在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus,可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用,且有类似 midjourney 的便捷操作界面。
2025-04-15
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具: 1. 酷家乐装修设计软件:利用图像生成和机器学习技术,为用户提供装修设计方案,用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供基于 AI 的生成设计工具,可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内信息集成,实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15