为审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑如何配置

本地化部署一个 AI 助手可以参考以下几种方式： 1. 在网站上增加 AI 助手： 搭建示例网站： 创建应用：点击打开函数计算应用模板，参考相关选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关位置的代码注释。最后点击部署代码，等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果，网站的右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 2. 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署（以 windows10 系统为例）： 本地 Hook 或 COW 机器人（二选一，建议先选择 COW）： 注意：本教程完成后，程序将在您的电脑本地运行，假如关掉了窗口，进程也就结束。所以，如果想让 AI 持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。 安装环境： 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 在命令窗口中，粘贴入相关代码，确认是否有 python 和 pip。 如果没有，先进行 python 的安装，可点击下载：。 部署项目：下载 COW 机器人项目，解压缩。 3. 把大模型接入小米音箱（node.js）： 第四步：填写 API 服务： 智普：接口地址：https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4，模型：glm4flash。 硅基：选择 AI 服务为自定义，接口地址：https://api.siliconflow.cn/v1。 其他模型的 API 端口请参考官方文档：https://migptgui.com/docs/apply/。 第五步：语音服务：官方说明：https://migptgui.com/docs/faqs/tts。 第六步：启动服务：在最上方可导出编辑的内容，格式为 json 格式，如果改错了可以导入之前保存的配置。单击启动，回到 powshell 界面。每次调整设置都需要重置后重新启动。建议回答完毕后增加结束的提示语，可以提高连续对话的稳定性。官方常见问题文档：https://migptgui.com/docs/faqs/noreply。

以下是关于本地化部署的 AI 文字助手以及相关排版和润色工具的信息： 本地化部署的 AI 文字助手： 在让 AI 助手能准确回答问题之前，可先快速将其集成到网站中。 1. 搭建示例网站： 创建应用：点击打开函数计算应用模板，参考相关选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击查看确认部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情底部找到函数资源，点击函数名称进入函数详情页，在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关位置的代码注释，最后点击部署代码等待完成。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面查看最新效果，会发现网站右下角出现 AI 助手图标，点击唤起。 AI 文章排版工具： 主要用于自动化和优化文档布局和格式，特别是处理学术论文和专业文档。一些流行的工具包括： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 文章润色工具： 常见的有： 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，帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 这些 AI 工具涵盖文章润色的各个环节，可提高写作效率和质量，科研人员和学生可根据自身需求选择。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于能够本地化部署的 AI 助手的相关信息： 聊天对话类 AI 产品 ChatGPT： 由 OpenAI 开发，是国际 AI 领域的明星产品，家喻户晓。 开创性强，是首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，掀起 AI 革命，改变人们对 AI 认知，为技术发展指明方向。 用户体验精心设计，界面简洁直观，交互流畅自然，新手也能轻松上手，降低使用门槛，普及 AI。 技术实力强，背后的 GPT 系列模型性能和能力领先，语言理解深度和生成内容质量高，能应对复杂任务和挑战。 局限性：不再是市场唯一顶级选择，其他产品在特定领域超越其表现；国内用户使用可能有网络连接问题，影响体验。 AI 工具使用方法： 市面上有线上和线下本地部署两种 AI。 线上优势：出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，能看他人作品，但出图最高 1024×1024 左右，制作横板、高清图片受限。 线下优势：可添加插件，不卡算力，出图质量高，但使用时电脑基本宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。 充分发挥线上和线下平台优势：线上找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在线上绘图网站绘图广场找想要的画风，点击创作会自动匹配模型、lora 和 tag。 截取游戏人物底图，将线上有限算力堆在人物身上，多批次、多数量尝试不同画风，得出符合游戏的模型+lora 组合，在 C 站下载对应模型到本地加载部署后正式生图。 本地部署资讯问答机器人： 对于期望在本地环境利用 AI 技术搭建 RAG 系统的用户，有实际操作价值的参考方案。

以下是一些本地化的 AI 助手： 在移动端，人工智能助手 Luzia 首次亮相排名第 25 位，该公司声称在全球拥有 4500 万用户，主要为西班牙语使用者。Luzia 最初是基于 WhatsApp 的聊天机器人，于 2023 年 12 月推出了独立的移动应用程序。 字节跳动的产品： 教育科技平台 Gauth，排名第 44 位。 机器人构建器 Coze，排名第 45 位。 通用助手豆包，在移动榜单上排名第 26 位，其网站为 doubao.com 。 照片和视频编辑器 Hypic，第 19 名。 助手 Cici，第 34 名，在移动端是豆包的英文版。 此外，还有一些与编程相关的 AI 工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手。 Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。 每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。

本地化搭建问答机器人的流程如下： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储）。 4. 推荐 RSSHub 项目：可将关注的信息汇聚在同一平台，一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源，大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解： 创建 Python 虚拟环境，并安装相关库，如 ollama（0.1.8）、langchain（0.1.14）、faisscpu（1.8.0，有 gpu 则安装 gpu 版本）、gradio（4.25.0）、feedparser（6.0.11）、sentencetransformers（2.6.1）、lxml（5.2.1）。 6. 了解 ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装 ollama，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。

以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站，对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，即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。 4. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因： 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 1. 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 2. 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 最低配置运行非常慢，不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍，以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库，可以参考文章： 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库，需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 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： 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 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

以下是一些 AI 数据分析的案例： ChatGPT 助力数据分析 在 AI 爆炸的时代，ChatGPT 与数据分析结合有多种应用方式。 实现方式： 1. SQL 分析：分析平台自身的使用情况，例如图表配置化平台，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 2. 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。 流程： 1. SQL 分析：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，校验是 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过！校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 ChatGPT（附带上下文），让其学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 ChatGPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 专利审查方面的 AI 1. 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量的专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。 示例平台： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 2. 具体 AI 应用示例： Google Patents：使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析。通过机器学习算法，系统可以理解专利文献的内容，并提供相关性更高的检索结果。优点是提高了专利检索的准确性和效率，用户可以快速找到相关的专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析。系统可以自动提取专利文献中的关键信息，并对专利的技术内容进行分类和评估。优点是减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 使用这些平台的步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 总结：AI 技术在专利审查领域的应用，可以极大地提高工作效率，减少人工工作量，提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。上述平台和工具展示了 AI 在专利审查各个环节的具体应用，帮助专利审查员和申请人更高效地处理专利相关事务。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于如何进行数据分析的详细步骤： 1. 明确数据分析的目标：确定目标是理解业务、优化业务还是预测未来。 2. 收集整理与清洗相关数据：通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集销售数据、客户反馈、财务报告等方面的数据，完成后做简单的数据清洗。 3. 让 ChatGPT 学习相关数据含义和用法：将不同来源的数据输入到 ChatGPT 中进行学习，让其能够理解这些数据的含义和用法，包括销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等信息。 4. 进行数据分析给出重要结论：通过 ChatGPT 生成的结果，分析不同来源的数据，得出以下重要结论： 提高销售额和市场份额的营销策略和活动，如降低产品价格、提供更好的售后服务、优化产品设计和功能、增加市场推广力度等。 影响客户满意度和忠诚度的因素，如产品质量、服务质量、品牌形象、价格竞争力等。 影响财务报告的因素，如销售额、毛利率、净利润、营销费用占比等。 5. 根据汇报对象身份进行可视化调整：报告可以包括销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。针对不同身份的人的营销报告有所不同。 在使用 ChatGPT 助力数据分析时，流程如下： 1. 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，告诉它不要用 SELECT来查询全部列，且仅回复一条 SELECT SQL 语句。至少查询两列：数据项、数据值，且不能直接查询如 mediumtext/longtext 这样的长类型字段，可以用 count/substring 等函数查询这些长类型列。 2. 系统提示是表结构信息，如有难以理解的字段可以告诉 GPT 字段的意义，有多个表可分开描述。 3. 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示：抱歉，不支持此类请求。通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式：conclusion、keyMap、title。keyMap 的作用是数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，用于映射数据渲染图表。由于支持多维数据，单维度数据和多维度数据的提示分开定义，根据结果数据 tableData 的维度，用条件运算符选择对应的提示，再传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 是跟随接口一起返回到前端，已经通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 又生成一次，否则非常耗时。 逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。SQL 分析：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，校验是 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过！校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT（附带上下文），让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细，更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。

以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议： 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样，找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析，给出准确的评分和改进建议，以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务，要清晰明确地向模型阐述需求。例如，提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据，以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果，不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题，目前虽无法完全消除，但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力，可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外，如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口，通常是无法延长的，因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时，要精心设计提问，清晰准确地表达您的需求，例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。

以下是关于表格数据分析的相关内容： 大模型招投标文件关键数据提取方案 预处理模块设计： 去除噪音信息：过滤掉页眉、页脚、版权声明等无关紧要的信息。 规范化文本：处理特殊符号、空白字符、异常换行等，确保文本格式整洁。 日期格式统一：通过正则表达式或日期识别工具将多种日期表示方式统一转换为标准的 ISO 格式（如“YYYYMMDD”）。 货币与金额格式化：统一货币单位和金额数字的格式，例如将“壹仟元”转换为“1000 CNY”，或将“$1,000”转换为“1000 USD”。 特殊符号处理：对招投标文件中的特殊符号进行规范化处理。 表格数据处理：使用表格解析工具（如 pdfplumber 或 pythondocx）提取表格结构和数据，并转化为 CSV 或 JSON 格式方便后续处理。 ChatGPT 助力数据分析：实际案例与技巧 流程： 1. 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），且不能直接查询长类型字段，可用 count/substring 等函数查询。 2. 系统提示是表结构信息，如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义，多个表可分开描述。 3. 校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示：限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title）。keyMap 用于数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，以映射数据渲染图表。由于支持多维数据，单维度数据和多维度数据的 prompt 需分开定义，根据结果数据 tableData 的维度，用条件运算符选择对应的 prompt 传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 再次生成，否则耗时。 58 数据分析 161 万 示例表格数据： |名称|二级分类|三级分类|网址|2 月|3 月|4 月|5 月|6 月|7 月|8 月|9 月|10 月|11 月|迷你图|11/5 月1| |||||||||||||||||| |1|帆软数据|数据分析||https://www.fanruan.com/||||65|64|65|73|62|63|56||O2/I21| |2|RATH|数据分析||https://kanaries.net/|5.4|14|17|32|44|62|54|11|20|33||O3/I31| |3|rows.com|数据分析||https://rows.com/visionfd1f404d||||8|92|118|80|62|34|28||O4/I41| |4|亚信科技数智产品|数据分析||https://www.asiainfo.com/zh_cn/digital_intelligence_product_system.html||||43|30|58|47|41|29|23||O5/I51| |5|神策数据|数据分析||https://www.sensorsdata.cn/||||23|18|21|22|16|17|21||O6/I61|

使用 AI 进行电商数据分析可以采取以下步骤和方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：利用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：通过 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：运用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：利用 AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高参与度和转化率。 此外，AI 在电商领域还有其他应用场景，如品牌提升、舆论传播分析、推广方案制定等。例如： 品牌提升：包括品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群、品类等多方面的分析和优化。 舆论传播分析：涉及舆论传播、数据分析、主题、事件等多个要素的研究和处理。 推广方案制定：涵盖品牌、产品信息、新品、成分等众多方面的策略规划。

以下是一些数据分析方面的 AI 应用： ChatGPT 助力数据分析：通过实际案例与相关技巧，实现了两种方式的多维数据分析，包括 SQL 分析和个性化分析。分析完成后可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切换。 AI 儿童安全座椅推荐系统：利用数据分析和机器学习，如宝宝树安全座椅推荐，为家长推荐合适的儿童安全座椅。 AI 汽车保养套餐推荐系统：结合数据分析和机器学习，如途虎养车保养推荐，根据车辆情况推荐保养套餐。 AI 物流快递柜管理系统：借助数据分析和物联网技术，如丰巢快递柜管理系统，优化快递柜使用效率。 AI 招聘面试模拟平台：运用自然语言处理和机器学习，如智联招聘面试模拟功能，帮助求职者进行面试模拟。 AI 房地产装修设计平台：使用图像生成和机器学习，如酷家乐装修设计软件，为用户提供装修设计方案。 AI 游戏道具推荐系统：基于数据分析和机器学习，在一些游戏的内商城推荐功能中，根据玩家需求推荐游戏道具。 AI 天气预报分时服务：利用数据分析和机器学习，如彩云天气分时预报，提供精准的分时天气预报。 AI 医疗病历分析平台：通过数据分析和自然语言处理，如医渡云病历分析系统，分析医疗病历，辅助诊断。 AI 会议发言总结工具：运用自然语言处理和机器学习，如讯飞听见会议总结功能，自动总结会议发言内容。 AI 书法作品临摹辅助工具：借助图像识别和数据分析，如书法临摹软件，帮助书法爱好者进行临摹。

目前市场上有一些可以实现操控电脑界面的 AI 相关项目和产品。例如，谷歌正在开发名为“Project Jarvis”的 AI 项目，预计年底亮相，旨在实现 AI 自动化操作 Chrome 浏览器中的任务，借助升级版 Gemini 2.0，能自主识别屏幕内容并完成复杂操作。同时，微软也推出了 OmniParser，增强 AI 在用户界面中的交互能力。 张梦飞对 Claude 电脑操控功能进行了体验，在操作过程中虽有失误，但也能从中学习和改进。 在开发者工具方面，有多种选择可以组合来创造理想的与电脑交互的方式。个性方面，一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调可在不同应用场景中表现出色；记忆方面，像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系并存储长期记忆等信息；语音方面，ElevenLabs 可赋予声音并控制相关属性；外表方面，LoRAs 可对图像风格等有精细控制；动画方面，DID 和 HeyGen 等工具可使图像“说话”；平台方面，如今多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行，也有像 Steamship 这样的新解决方案受关注；UI 层方面，SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 是受欢迎的选择。此外，还有开源模板可用于开始构建人工智能应用。

在实现电脑自动完成多线程任务以达到自动化办公的目标方面，以下是一些常见的方法： 1. 使用编程语言：如 Python、Java 等，通过相关的多线程库和模块来创建和管理多线程任务。 2. 利用自动化工具和框架：例如 AutoIt、Selenium 等，它们提供了一些功能来实现自动化操作和多线程处理。 3. 借助操作系统的任务调度功能：在 Windows 系统中可以使用任务计划程序，在 Linux 系统中可以使用 cron 任务调度器来安排多线程任务的执行。 需要注意的是，在进行多线程任务的设计和实现时，要合理规划资源分配、避免线程竞争和死锁等问题，以确保系统的稳定性和高效性。

目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。

ChatGPT 注册与登录： 苹果系统： 中国区正常无法在 AppleStore 下载 ChatGPT，需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。 最终在 AppleStore 搜到 ChatGPT 下载安装，注意别下错。 打开支付宝，地区切换到美区任意区，购买【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要金额购买（建议先买 20 刀），然后在 apple store 中兑换礼品卡，在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，中途不想继续订阅可到订阅列表中取消。 会员不管在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 注册美区 ID 详细步骤： 1. 电脑上打开 Apple ID 的注册页面：https://appleid.apple.com/ac 。 2. 填写验证码后点继续。 3. 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 4. 接着验证手机号码。 5. 验证完后会出现页面，此时美区 ID 已注册但未激活，切换到手机操作。 6. 打开 App Store，点击右上角人形头像。 7. 拉到最底下，点击退出登录，先退出国内的 ID。 8. 之后再点击右上角人形头像。 9. 手动输入美区 ID，会收到短信进行双重验证。 10. 之后完成美区的 ID 登录。 11. 随便找个软件下载，会弹出提示，点击“检查”进行激活。 12. 点击同意，进入下一页填写美国地址。 13. 若付款方式中没有“无”或“none”选项，输入街道地址和电话。 14. 至此，通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册一个美区 ID，可用于下载例如小火箭、ChatGPT、Discord、X、TikTok 等软件。 关于 Sora 的注册与登录相关信息未提及。

以下是将 ChatGPT 程序下载到电脑应用的方法： 苹果系统： 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接： 。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果进行下载安装，注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App：打开支付，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选 折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买即可，建议先买 20 刀。具体步骤包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。 安卓系统： 1. 安装 google play： 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。 安装好后，打开 GooglePlay，按照提示一步步操作，登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt： 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，别下错。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，解决方法是在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 3. 体验 ChatGPT：如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 完成上述步骤后，就可以开始使用 ChatGPT 4o 了。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。使用时，打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机🎧”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。

学习 AI 选择电脑需要考虑硬件情况和自身财力： 本地部署：如果是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度慢，不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署，强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台：对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。 配台电脑：非常不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站，包括： 1. 微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro 2. 微星（MSI）Creator/Workstation 系列 3. 技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列 4. 戴尔（Dell）Precision 移动工作站 5. 惠普（HP）ZBook 移动工作站 6. 联想（Lenovo）ThinkPad P 系列 这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存（32GB 以上）和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置，这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具，为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。当然，这类高端 AI 笔记本价格也相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况，选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。

目前没有明确指出哪个 AI 专门用于修改审计报告最好。但生成式 AI 在金融服务领域有诸多应用，例如： 1. 可以帮助金融服务团队从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。包括帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，发现模式并为预测建议输入，自动创建文本、图表、图形等内容并调整报告，帮助综合、总结税法和潜在扣除项等。 2. 在合规性方面，生成式 AI 能够高效筛查，更准确地预测洗钱者，更快地进行文档分析，用于培训和教育，还能让新进入者利用公开合规数据自我启动。 另外，AI Review（测试版）是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能，您可以单击各个审阅项查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取更多信息。为让其发挥作用，您可为 AI 提供自定义说明，目前有查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交等几个审核选项。

在审计行业，以下是一些可以使用的 AI 应用： 1. 自动化文档处理：利用 AI 技术自动处理和分析大量的审计文档，提高工作效率。 2. 数据分析与预测：通过 AI 对财务数据进行深入分析，发现潜在的风险和趋势，辅助做出更准确的审计判断。 3. 智能检索与分类：借助自然语言处理和机器学习算法，对相关资料进行高效检索和分类。 在专利审查方面，AI 也得到了广泛应用： 1. 专利检索与分类：AI 能够进行高效的专利检索和分类，例如通过 Google Patents、IBM Watson for IP 等平台，利用自然语言处理和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。 2. 专利分析和评估：可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。 3. 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间，如 Specifio、PatentPal 等平台。 4. 专利图像和图表分析：利用 Aulive 等平台的 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 在金融服务业中，生成式 AI 也发挥了重要作用： 1. 更动态的预测：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 2. 报告：自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整此类报告。 3. 会计和税务：综合、总结税法相关内容，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款：帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。

以下是一些与审计行业和 AI 相关的产品和文章： 1. 案例方面： “AI 产品案例和投稿”中提到了七大行业的商业化应用，包括企业运营（如日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人等）、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等领域的应用。您可以通过查看详情。 2. 应用方面： 100 个 AI 应用涵盖了辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如图像识别商品推荐、旅游行程规划器等）、监控与预警（如宠物健康监测设备、家居安全监控系统等）、优化与管理（如办公自动化工具、物流路径优化工具等）、销售与交易（如 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等）等多个方面。 3. 研究报告方面： 2023 年 11 月 15 日更新了一批 AI 相关的研究报告，特别推荐的有《红杉中国：2023 企业数字化年度指南》（基于对 235 家企业数字化负责人的调研，63.5％的企业已把 AIGC 列入企业发展战略）、《华为：加速行业智能化白皮书》（结合华为行业智能化实践及面向智能世界 2030 的展望，与各界进行万场以上座谈研讨）。如需下载，可访问我们的知识星球。此外，还有《一文带你了解提示攻击！》这篇文章，带您从零开始了解越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

蛟龙 16pro 的配置信息对于能否用于审计人员本地化部署大模型进行数据分析工作，需要更多关于该设备具体配置的详细信息才能准确判断。一般来说，本地化部署大模型进行数据分析工作对计算机的硬件配置有较高要求，包括但不限于强大的 CPU 性能、充足的内存容量、高速的存储设备以及优秀的显卡性能等。如果您能提供蛟龙 16pro 更详细的配置参数，我可以为您做出更准确的评估和建议。

对于审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析，电脑配置需要考虑以下方面： 模型选择与下载： SDXL 大模型分为 base+refiner 两个必须下载的部分，base 是基础模型用于文生图操作，refiner 是精炼模型用于细化生成的模型，还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 除了上述模型，还可在 Civitai（C 站）https://civitai.com/ 寻找更多模型。使用 C 站时需科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora，看到感兴趣的模型点击下载保存到电脑本地。 模型存放路径与使用： 将下载的模型放入对应文件夹，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 硬件配置需求： ChatGLM6B 模型：模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。量化等级不同，对 GPU 显存要求不同，如 FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 13 GB，高效参数微调需 14 GB；INT8 推理需 8 GB，高效参数微调需 9 GB；INT4 推理需 6 GB，高效参数微调需 7 GB。 MOSS 模型：模型文件下载至本地需要 70 GB 存储空间。FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 68 GB。 Embedding 模型：默认选用的约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。