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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。

Others are asking
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
个人如何通过AI获取收入
个人通过 AI 获取收入的方式主要有以下几种: 1. 学习 AI 技术,从事相关高薪工作,如成为数据科学家、机器学习工程师等,在金融、医疗、制造业等行业找到工作机会,获得不错的收入。但能否赚钱取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等,需要持续学习和实践。 2. 在公司给自己贴“AI 大神”标签,提升个人影响力。 3. 在社交网络分享相关成果,扩大影响力。 4. 承接项目开发,例如通过增加画板节点,结合公司 Logo 生成一系列公司主题的产品邮票,或者承接类似需求,扩充工作流以适应更复杂的业务。 5. 对于内容创作,利用生成式 AI 进行艺术创作,从消费者“仅为了娱乐”地创造内容,到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。
2025-02-05
如何获取视频反向提示词
以下是获取视频反向提示词的一些方法: 1. 在 Stable Diffusion 中,Embedding 相当于提示词打包功能,可将大量固定不变且文本量较大的负向提示词汇总到一个文件里。常见的负向起手式能排除一些低质量、坏手、姿态错误等情况。若不想使提示词复杂,可使用打包好的负向提示词 Embedding,达到一词顶一百词的效果。例如 EasyNegative,官方推荐其搭配二次元模型使用。 2. 对于某些视频生成工具,如云端 Comfyui 出图结合 AI 视频软件的方法: 打开相关工作流链接,如 https://www.esheep.com/app/5977 ,注册或登录。 步骤 1:红色框选择生成图片的大模型,绿色框添加提示词,蓝色框填写反向提示词。 步骤 2:红色框设置大小确保是 16:9 的比例,绿色框修改参数,不理解时可保持默认。 步骤 3:红色框上传深度图。 步骤 4:点击立即生成,在生成历史中下载图片。
2025-01-23
AI写作 (一)AI写作的优势和应用场景 (二)利用AI辅助新闻通讯稿写作的方法:如获取灵感、优化语言等
AI 写作具有以下优势和应用场景: 优势:能够快速生成内容,提高写作效率;可以提供新的思路和创意。 应用场景:广泛应用于新闻通讯、营销文案、小说创作等领域。 利用 AI 辅助新闻通讯稿写作的方法包括: 头脑风暴:在写作前让 AI 提供选题建议或内容方向。 查找资料:借助 AI 快速汇总相关主题信息,节省查阅资料时间。 优化表达:写完初稿后,让 AI 检查语法、改善表达。 拓展思路:写作卡壳时,询问 AI 以开拓新的思路。 需要注意的是,写作不仅是产出内容,更是思考的过程,不应过度依赖 AI 写作,而应注重提升自身写作技巧和思考深度。同时,大语言模型在写作中很有用,如用于集思广益、头脑风暴等,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。另外,选好模型、克服平庸、显式归纳文本特征等方法有助于用 AI 写出好文字。
2025-01-13
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 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,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,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。 5. 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。 6. 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。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(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。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别: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: 微信端因非常规使用,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要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 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。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
如何用ai获取短视频流量
以下是一些利用 AI 获取短视频流量的方法: 1. 前期筹备: 选择几个固定的话题在全网短视频造势,内容可从春晚的筹备倒计时、提前剧透、节目制作背后的花絮、AI 热点新闻、“我要上春晚”、春节回不了家等温情内容等方向切入选题。 提前准备企业微信号,后续建微信群裂变。先把直播时间和宣传海报确定下来,提前一周做直播预约和裂变动作,视频号直播预约量越大,对应的公域流量也会多匹配一些。 以群里 240 个种子用户作为初始流量入口,通过转发裂变撬动更大的流量。准备一个直播预约海报(可同时放几个平台的预约二维码),一篇公众号软文提前预约蓄水。直播时通过福袋、转发等再撬动一波裂变。 提前测试直播和 AI 视频,轮播形式有很大不确定性,抖音视频号直播都会打击纯无人直播,所以要提前几天测试直播流程和形式,如果能真人和 AI 结合会更容易过审。 2. 案例参考: 可参考一些爆火短视频示例,如用 AIGC 制作的爆款短视频,包括 Runway Gen1 相关视频、郑钦文澳网比赛 AI 处理视频等。 还可参考如“Robot Learning Moonwalk Dance Mocap Test _ NOT Real _ Incredible Wonder Studio Ai shorts”等相关视频。
2024-12-08
帮我写一个可以训练的分类器代码, python 代码,目的是将样本的扰动分为 0,0.001,0.003,0.005 四类,按照以下步骤写 第一步:导入需要的库 第二步:加载位于/public/xdw/ls/signaldefense/AS/perturbed_data.npy 的数据 第三步:获取数据样本的扰动值 第四步:判断扰动值的大小,比如扰动值为 0,则加一计数 第五步:打印出判断各类扰动值的正确率
以下是为您生成的 Python 代码示例,用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器: ```python import numpy as np 第一步:导入需要的库 import numpy as np 第二步:加载数据 data = np.load 第三步:获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步:判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步:计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```
2024-12-05
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议: 通往 AGI 之路知识库: 提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目,如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面,有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章,如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料,整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站:ytoAGI.com 相关渠道:公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台:如 Coursera、edX、Udacity 等,上面有一系列为初学者设计的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容: RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色,在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体且多样,FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果,说明 RAG 是可行方案,能增强知识密集型任务中语言模型的输出,基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性,可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括:上传文档(支持多种格式,会转换为 Markdown 格式)、文本切割、文本向量化(存入向量数据库)、问句向量化、语义检索匹配(匹配出与问句向量最相似的 top k 个)、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点:支持多模态数据处理,增强对话性,具备自适应检索策略,能进行知识融合,扩展了基础 RAG 功能,解决复杂任务局限,在广泛应用中表现出色,推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性,将系统拆分成多个独立模块或组件,每个组件负责特定功能,便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人?
要做一个知识库智能问答机器人,主要基于大模型的 RAG 机制,具体步骤如下: 1. 理解 RAG 机制: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,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。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍,再基于书籍信息给出详细回答,这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库:创建包含大量社区 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,通过手工录入方式上传文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot:在设计中添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外,在飞书中,还可以利用飞书智能伙伴创建平台(Aily)来搭建 FAQ 机器人,它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能为企业提供简单、安全且高效的环境,帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库: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。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库: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。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库框架
以下是关于知识库框架的相关内容: 智能体的目标和框架: 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(如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析)以及上下文说明。 智能体的知识体量:涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库(包括结构化数据与非结构化数据),以及创建知识库的步骤和参赛用知识库,还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力:包含变量、数据库和信息记录。 知识: 外置知识是由外部数据库提供,能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,如向量数据库(常用于处理和索引非结构化数据)、关系型数据库(适用于事务性数据存储)、知识图谱(适合复杂语义分析和知识推理)。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,能结合检索和生成,增强模型生成能力,实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引:
2025-02-18
图片提示词反推工具
以下是关于图片提示词反推工具的相关信息: LayerStyle 副本:根据图片反推提示词,可设置替换词。使用 Google Gemini API 作为后端服务,需在申请 API key,并填到插件根目录下的 api_key.ini 文件中(默认名字为 api_key.ini.example,初次使用需将后缀改为.ini,用文本编辑软件打开,在 google_api_key=后面填入 API key 并保存)。节点选项包括:api(目前只有"geminiprovision"一个选项)、token_limit(生成提示词的最大 token 限制)、exclude_word(需要排除的关键词)、replace_with_word(替换 exclude_word 的关键词)。 PromptEmbellish:输入简单的提示词,输出经过润色的提示词,支持输入图片作为参考。使用 Google Gemini API 作为后端服务,同样需申请并填写 API key。节点选项包括:image(可选项,输入图像作为提示词参考)、api(目前只有"googlegemini"一个选项)、token_limit(生成提示词的最大 token 限制)、discribe(在这里输入简单的描述,支持中文)。 【SD】真人转二次元:图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口,可通过图片给与 AI 创作灵感。有两个反推提示词的按钮:CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能有瑕疵,需手动补充信息。调整宽度和高度使红框匹配图片,同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 第二十一期港风胶片: 活动介绍:墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型,文艺复兴,唯美胶片复古。lora 模型链接:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 教程: 方法 1:利用上一期活动图片反推工作流,使用唯美港风图片进行反推提示词,在大模型后接一个墨悠_胶片 lo。上一期活动链接: 胶片 lora 链接:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2:利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词,然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。joycaption 链接(需要魔法):https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流: 在哩布上跑文生图:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page
2025-02-18
图片提示词提取工具
以下是一些图片提示词提取工具: MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,网址: MidJourney Prompt Tool:类型多样的 prompt 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,网址: OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便快速可视化生成自己的绘画提示词,网址: AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器,网址: IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器,网址: Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,网址: OpenArt:AI 人工智能图像生成器,网址: img2prompt:根据图片提取 Prompt,网址: MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用,网址: PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板,网址: AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供选择,网址: 关于悠船工具的基础使用教程: 进入官网,可以选择桌面端下载和浏览器使用。为方便选择浏览器使用,第一次使用需注册,选择企业用户注册,输入对应名称和手机号即可注册成功(目前不需要填写企业信息)。注册完成后进入具体操作页面。 基础操作:点击开始想象按钮,将生成的提示词粘贴在下面,回车等待几十秒生成 4 张图片,可选择喜欢的图片进行对应操作。 创作调整: 风格化:数字越大,越艺术,但并非越大越好,取决于创作,人像不用调整过高。 怪异化:数字越大越奇怪,可不碰。 多样化:数字越大,结果越意想不到,越低越接近提示词。建议新手一开始不用怪异和多样化,可做实验测试。 模式:默认标准,朴实 raw 会让图片质感更好,个人喜爱。 版本:默认最高 V6,建议最高,二次元可选 NIJI。 生成图片的速度:默认快速,越快对支付套餐要求越高。 “城市狂想”直接上手操作的教程中关于图片提示词生成: 提供了猫叔写的一段提示词的 prompt 并生成了三条,还为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词,可直接使用。注意提示词在悠船和 MJ 中可直接用,在其他平台工具请复制后删除包含“”以后的部分。拿到提示词后可进入喜欢的 AI 绘画工具界面,例如悠船,点击开始想象按钮粘贴提示词。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
多模态的AI工具有哪些
以下是一些多模态的 AI 工具: GPT4VAct:这是一个多模态 AI 助手,能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。它可以识别网页上的元素并理解其功能,目的是自动完成一些人工操作任务以提高效率。主要特点包括有限的视觉处理能力、自动标记、鼠标和键盘操作等,但目前存在一些功能暂不支持。 Sora:是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型,标志着在生成式 AI 研究和开发中的重大突破。 DiT:能将视频分解为一帧帧图像并逐帧去噪生成流畅连贯的视频,不仅能生成高质量逐帧图像,还能在时间维度上保持一致性。 Topview.ai:是一款面向海外市场的多模态转换工具,作为 AI 驱动的营销视频生成工具,可自动实现模态转换,帮助社交媒体达人将素材一键转换为爆款商业短视频。
2025-02-18
文本打标工具
以下是关于文本打标工具的相关信息: OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像任务,提供不同能力级别的模型,可微调自定义模型,适用于内容生成、语义搜索和分类等领域。模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理,Token 可以是单词或字符块,在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度,可查看分词器工具了解更多。 对于某些文本打标任务,如根据问题的主要主题为文本打标签,有相应的指示和选项,如根据问题围绕的对象选择不同的标签类别。 在语音合成中,标注是常见问题,一般利用文本前端产生基线的音素序列和音素时长,再由人类参与检查,包括音素层级、单词层级、句子层级等方面,标注人员可采用 Praat 进行可视化标注和检查,不同场景的标注可能有细微变化。
2025-02-18
请给出目前比较火的各垂类AI工具名称
以下是目前比较火的各垂类 AI 工具: 图像生成器:有 14 个工具,如 Midjourney 等。 AI 聊天机器人:有 8 个工具,如 Claude、ChatGPT、Bing Chat 等。 AI 写作生成器:有 7 个工具,如 Rytr、Copy AI 等。 视频生成器:有 5 个工具。 语音和音乐:有 5 个工具。 设计:有 4 个工具,如 Canva 等。 其他:有 7 个工具。 此外,还有以下一些热门的 AI 工具: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。
2025-02-18