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企业内部知识库和 AI 问答结合,有哪些成熟的解决方案,或者产品推荐?

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AIGC Weekly #31

Contextual Answers,这是一个端到端的API解决方案,其中的答案完全基于组织知识,并避免了"幻觉"。我们看到企业对于利用Contextual Answers来提升组织生产力并提供优质客户体验的需求非常大。领先的全球信息服务提供商Clarivate与我们合作,在其图书馆解决方案套件中应用Contextual Answers,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。

🌟 一站式职业规划服务,为您量身定制求职路径, 从性格测试到理想工作匹配,助您实现职业目标

4.职业发展规划:结合用户的个人情况和市场需求,制定详细的职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助用户在AI时代中找到自己的职业定位。通过这款AI职业规划产品,我们希望帮助用户在快速变化的就业市场中保持竞争力,实现职业理想,同时也为企业培养更多具备AI技能的人才,推动整体社会的科技进步和经济发展。###三、搭建思路智能客服助手的核心构思在于利用企业已有的知识积累,结合大模型的强大能力,为用户提供准确且简洁的答案。具体而言,通过创建一个企业私有知识库,收录企业过去的问答记录和资料,再利用大模型对用户咨询的问题进行处理,确保回答的准确性和一致性,还能在必要时提供原回答的完整版,以满足用户的深度需求。这一思路的另一个关键点是对接人工客服。在智能助手无法解决用户问题时,用户可以快速转接到人工客服,确保问题的及时解决。这种人机结合的模式,有助于提升整体服务质量和客户满意度。

其他人在问
有没有带有文件夹功能的ai
目前,带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用,@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用,相关链接为:https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外,能联网检索的 AI 也是存在的。例如,ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网;Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型;Bing Copilot 作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动;还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面,有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求,Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、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,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-21
AI应用解决方案
以下是为您提供的 AI 应用解决方案: AI 应用主要涉及以下几个方面: 1. 辅助创作与学习: AI 智能写作助手,如 Grammarly、秘塔写作猫,利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作,可检查语法、拼写错误并提供改进建议,进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划: AI 图像识别商品推荐,如淘宝拍照搜商品,通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台,如大众点评智能推荐,基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警: AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理: 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易: AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 此外,还有以下具体的 AI 应用: 1 20 中的部分应用: 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发,通过语音识别和自然语言理解技术,为不同需求定制专属语音助手,可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划,利用数据分析和机器学习技术,根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用: AI 菜谱口味调整工具,如下厨房口味调整功能,通过自然语言处理和数据分析,根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台,如英语流利说纠错功能,利用自然语言处理和机器学习技术,帮助语言学习者纠正错误。 总之,这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景,创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求,选择适合自己的项目进行创业。
2024-12-21
那如果想通过AI赚钱,有什么建议
以下是通过 AI 赚钱的一些建议: 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、制造业等行业应用 AI 技能,增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作,例如使用以下工具: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 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。 3. 进行 Agent 应用开发,熟悉业务,结合 AI 能力打磨产品,形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是,是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-12-21
我想提高办公效率 AI可以帮到我吗
AI 可以帮助您提高办公效率。以下是一些相关的研究和观点: 哈佛商学院的研究表明,在工作中使用 AI 能带来显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。 但 GPT4 等模型有能力边界,无人知晓其具体范围。 分组测试中,使用 AI 的两组任务完成效率和质量远高于未使用组,且对工作能力差的被测试者提升更大。 过于依赖 AI 可能适得其反,降低效率和质量,因无法区分其能力边界。 人类和 AI 协作有“半人马”和“机械人”两种方式。“半人马”强调人类主导,合理调配资源;“机械人”则是高度融合,循环迭代优化,实现人机一体化。 工作中常因流程混乱、效率低下而浪费时间,SOP(标准操作程序)是职场利器。可借助 AI 助手建立和优化 SOP 以提升效率。 强大的 AI 有巨大潜力,能像电力或互联网一样影响社会和经济,可提高劳动力效率和工作场所安全,支持人们完成现有工作,有助于推动增长和创造就业。为保持在 AI 领域的领先地位,英国需创造利于创新的监管环境。
2024-12-21
制作ppt 的 ai 工具
以下是一些制作 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,增强演示文稿吸引力,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,包含互动元素和动画效果,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 此外,在教学中帮助学生做好组会准备时,Claude 和 Gamma.app 这两个工具组合使用效果较好。Claude 可帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息等。
2024-12-21
在WAY TO AGI 知识库有没有适合老师备课用的AI?请推荐
以下是为老师备课推荐的一些 AI 相关内容: B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟,内容很棒。 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹,炼丹可能需要准备一些图,后续会让中老师提前发布内容方便大家准备。 工程生产有很多可控性,AI 视频相关内容丰富,文档会列出工具优劣及操作。很多工具每天有免费积分,共学课程基本不用花钱。每周有 AI 视频挑战赛。 有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书,格林同学做了翻译。 此外,还有以下相关信息: 高效 PB 及相关案例:高效 PB 投入力度大,有厉害的伙伴,案例在社区,有多种 battle 方式,会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动,在各地博物馆进行新创意。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍,包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。
2024-12-20
我想用coze搭建一个智能体,关于自然语言课程的期末复习指南,要将我的教材导入扣子作为知识库,智能体支持用户提问,搜索知识点,结合知识库和互联网搜索的内容给出问答,需要使用多智能体或工作流,使用卡片功能进行显示,请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤: 1. 访问 Coze 官网(https://www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定智能体的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置: 插件:扩展智能体的专业能力,如计算器、日历等工具。 工作流:设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流:处理和生成图像的相关功能。 触发器:设置自动化响应条件。 知识库管理: 文本:存储文字类知识材料。 表格:结构化数据的存储和调用。 照片:图像素材库。 记忆系统: 变量:存储对话过程中的临时信息。 数据库:管理持久化的结构化数据。 长期记忆:保存重要的历史对话信息。 文件盒子:管理各类文档资料。 交互优化(底部区域): 开场白:设置初次对话的问候语。 用户问题建议:配置智能推荐的后续问题。 快捷指令:设置常用功能的快速访问。 背景图片:自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试智能体的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后,为智能体配置对应的技能,以保证其可以按照预期完成目标任务。例如,以获取 AI 新闻的智能体为例,需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下: 在智能体编排页面的技能区域,单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面,选择相关功能,然后单击新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 配置好智能体后,在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后,将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下: 在智能体的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
怎么构建个人本地知识库
构建个人本地知识库可以按照以下步骤进行: 1. 了解 RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,RAG 可解决依靠不在训练集中的数据的问题。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是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以便后续处理。 2. 准备软件: 需要一个额外的软件 AnythingLLM,它包含所有 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 3. 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:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 4. 构建本地知识库: 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,AnythingLLM 提供 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(大模型仅依靠文档中的数据给出答案)。 完成配置后进行测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺,作者按照其视频进行了实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2024-12-19
可不可以提供一个本地化的大模型方法,让我建立这个合规法律的知识库
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)。
2024-12-18
基于知识库系统的人工智能
基于知识库系统的人工智能包括以下方面: 专家系统: 是符号人工智能的早期成就之一,为充当有限问题领域的专家而设计。 基于从人类专家提取的知识库,并包含推理引擎。 像人类推理系统一样,包含短期记忆(问题记忆)和长期记忆(知识库)。 问题记忆包含与当前要解决问题有关的知识,称为静态知识。 知识库代表问题领域的长期知识,是动态知识。 推理引擎协调问题状态空间中的搜索过程,必要时向用户提问并找到适用规则。 例如,可根据动物物理特征判断动物的专家系统,其图称为 ANDOR 树,早期提取知识时绘制树形图有用,计算机中用规则表示更方便。 FastGPT: 基于 LLM 技术,能理解自然语言并生成高质量答案。 支持连接外部知识库获取更全面信息。 具有可视化工作流编排工具,方便创建复杂问答场景。 具备开箱即用的数据处理和模型调用功能,上手速度快。 是功能强大、易于使用的知识库问答系统,可帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。 相关资源: 您可以为喜欢的主题写一个 ANDOR 树。同时,可参见了解实施正向推理和反向推理的专家系统示例。需注意,此例简单,规则达一定数量(约 200 多条)时才会有智能行为,规则复杂时可能难以牢记,基于知识的系统重要特点是能准确解释任何决定的做出过程。
2024-12-17
我是一个投资人,我想针对每个项目建立知识库,类似一个个对话的形式,我把关于某个项目的材料全部丢进一个对话中,然后可以针对每个项目进行提问,或者要求AI帮我产出某种类型的文件。哪个App可以最好的满足我的需求?
以下是一些可能满足您需求的 App 选项: 1. WaytoAGI 网站: 提供和 AI 知识库对话的功能,您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站,方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型:可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时,需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人,提示词能设定其角色和专注技能,知识库则如同工作手册,为其提供特定项目的详细信息。
2024-12-17
本地化搭建问答机器人流程
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。
2024-12-21
如何搭建问答库
搭建问答库可以通过以下方式实现: 1. 利用 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当前问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 可以想象成在问复杂问题时,RAG 机制先去巨大图书馆找相关书籍,再基于这些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。 基于 RAG 机制,首先创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,再陆续导入其他板块的文章和资料。 在设计 Bot 时,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,以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 2. 使用 embeddings: 将文本转换成向量能节省空间,可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块,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,问题先通过 embeddings API 转换成问题向量,然后与向量储存库中的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,提取对应的文本块,与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如,对于一篇万字长文拆分成多个文本块,当提问“此文作者是谁?”时,通过比较 embeddings 向量可找出关联度最高的文本块,发送给 GPT API 的问题类似于“此文作者是谁?从以下信息中获取答案:本文作者:越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”,大语言模型大概率能回答上这个问题。
2024-12-11
企业在构建AI智能体问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能体问答助手时可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署方面:在金融、医疗和法律等对数据私密性要求极高的中小型行业,私有化部署场景需求大,增加了企业培训的难度。 2. 模型接入方面:访问 GPT 存在门槛,国企类、体制类合作伙伴受限,需寻找更易于接入的国产模型替代,如智谱等。 3. 工程化落地方面:企业知识库大多卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理难度大,技术能力要求高于预期。对于规模不大且无数字化系统的企业,实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 4. 对企业了解不足:在品牌卖点提炼中,AI 对企业的主要产品、解决的用户需求、产品独特之处、所获认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0,难以直接给出有效卖点,更适合作为引导型的灵感提问助手。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意,以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-05
企业在构建AI智能问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能问答助手可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署的挑战:在金融、医疗和法律等许多中小型行业,对数据私密性要求极高,需要私有化部署,这大大增加了企业培训的难度。 2. 模型接入的限制:访问 GPT 有门槛,国企类、体制类的合作伙伴往往被拦截在外,需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案。 3. 工程化落地困难:企业知识库大部分卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理部分难度较大,技术能力要求比想象中更高。 4. 成本问题:对于规模不大且没有数字化系统的企业,私有化部署的实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。
2024-12-05
我现在需要实现知识库问答、文件下载、转人工客服这几个关键功能,有什么AI工具可以推荐的吗
以下是为您推荐的一些可能适用于实现知识库问答、文件下载、转人工客服等关键功能的 AI 工具: 1. ChatGPT 4.0:功能强大,但使用可能存在一定限制。 2. Kimichat:可作为选择之一。 3. 智谱清言:在某些方面具有优势。 需要注意的是,对于 AI 绘画方面,如果您有相关需求,一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。另外,如果是文本纠错,飞书文档自带纠错功能,用 prompt 纠错时文本量不能太大。关于让 AI 根据文章自己写 prompt 的问题,关键在于明确所需 prompt 的具体类型和要求。如果只是用于自己学习,长期学习不一定必须要 iPhone 手机或对显卡有特定要求,若 ChatGPT 交费有问题且没有途径,可以考虑上述推荐的其他工具。
2024-12-04
有做企业工作助手智能体的解决方案吗?结合企业内部数据+外部市场环境,做企业工作助手和客服助手
以下是关于企业工作助手智能体的一些解决方案: 职业规划导师(校招版): 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景,了解未来职业趋势。 技能评估与提升:通过测评工具评估当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,提升专业技能。 职业匹配与推荐:根据兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化职业建议。 职业发展规划:结合个人情况和市场需求,制定详细的短、中、长期职业发展计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 智能客服助手搭建思路: 利用企业已有的知识积累,结合大模型的能力,为用户提供准确简洁的答案。 创建企业私有知识库,收录企业过去的问答记录和资料。 利用大模型处理用户咨询问题,确保回答的准确性和一致性,必要时提供原回答的完整版。 对接人工客服,在智能助手无法解决问题时,用户可快速转接,确保问题及时解决,提升整体服务质量和客户满意度。 Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 用 Coze 在微信里搭建机器人并挖掘销售线索: 目的:训练公司自有数据,让机器人提供客服功能;将机器人与企业微信绑定提供客服功能;进阶版可根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具:字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具,需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验:扣子画小二智能小助手:https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a ;B站公开视频
2024-12-21
企业级的ai服务或者解决方案有哪些
以下是一些企业级的 AI 服务或解决方案: 1. 美国的 Zephyr AI 公司,于 2024 年 3 月 13 日完成 A 轮融资,融资金额 1.11 亿美元,主营 AI 药物发现和精准医疗。 2. Together AI 公司,2024 年 3 月 13 日完成 A 轮融资,融资金额 1.06 亿美元,从事 AI 基础设施和开源生成。 3. Glean 公司,2024 年 2 月 27 日完成 D 轮融资,融资金额 2.03 亿美元,专注于 AI 驱动企业搜索。 4. Figure 公司,2024 年 2 月 24 日完成 B 轮融资,融资金额 6.75 亿美元,业务为 AI 机器人。 5. Abridge 公司,2024 年 2 月 23 日完成 C 轮融资,融资金额 1.5 亿美元,从事 AI 医疗对话转录。 6. Recogni 公司,2024 年 2 月 20 日完成 C 轮融资,融资金额 1.02 亿美元,提供 AI 接口解决方案。 在 AI 应用方面: 1. AI 智能写作助手,如 Grammarly、秘塔写作猫,利用自然语言处理技术,市场规模达数十亿美元。 2. 淘宝拍照搜商品,通过图像识别和机器学习技术,市场规模达数百亿美元。 3. 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发,运用语音识别和自然语言理解技术,市场规模在百亿美元以上。 4. Keep 智能训练计划,基于数据分析和机器学习,市场规模达数十亿美元。 5. 大众点评智能推荐,借助数据挖掘和自然语言处理,市场规模达百亿美元规模。 6. 阿里小蜜等电商客服,采用自然语言处理和机器学习技术,市场规模达数十亿美元。 影刀 RPA + AI Power 具有以下特点: 1. 功能亮点:集成丰富的 AI 组件及各种技能组件,拓展 AI 服务的能力边界,打造 AI Agent,如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息,RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现 AI 自动化操作。 2. 无缝多样的使用方式:提供网页分享、对话助理、API 集成等嵌入方式,方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式,打通分散的系统,实现便捷的 AI 交互。 3. 贴身的企业级服务支持:提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务,帮助企业把产品用起来,把 AI 落地下去,找到最佳实践,助力业务成功。
2024-12-19
我拥有很多的行业资料,我想构建一个自己的知识库,然后通过向AI助手提问,帮我快速找到资料和解决方案,这个知识库应该怎么建立?按什么格式?
以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式: 1. 选择工具:以 Coze 为例,来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源,多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息: 目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式,分别是文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传图片并填写图片文字说明)。 格式并非关键,重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档(问答对可选择表格)。 参考。 选择自定义的文档切割,数据处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库:关于使用知识库,可以查看教程。
2024-11-06
售后技术支持的AI解决方案
以下是为您提供的售后技术支持的 AI 解决方案: 在汽车售后场景中,主要存在以下问题: 1. 服务顾问缺少专业知识,无法提前协助车主评估车辆问题,并反馈标准化解决方案。 2. 维修技师在车辆检查和车辆故障分析方面依赖经验水平,缺少辅助分析的工具和直观的辅助指引。 3. 维修方案由技术支持人工编写,输出标准无法保障。 针对这些问题,AI 解决方案具有以下功能: 1. 解答问题:当用户提出问题,它像专业的售后顾问,通过询问细节给出初步判断,涵盖问题原因、维修方向、价格与时间预估。然后转变为技术维护人员角色,分析问题原因,列出具体检查步骤,等待工程师反馈结果后,给出精准解决方案及操作视频。 2. 文档输出:问题解决后,生成维修报告给用户,以及案例归档文档,并将其存入 AI 知识库,丰富知识库内容,方便后续查询和提供更专业的回答。 3. 智能录入:AI 知识库功能强大,不仅支持单独文本录入还支持链接录入。通过识别一篇文章,能智能解析分解出多个知识点并录入知识库,对归档文档的解析录入进一步丰富了知识库。 此外,还有以下 AI 产品案例和投稿与工作场景相关: 1. 销售:定制销售解决方案,涉及企业产品和服务内容、客户需求和参数、营销方案和推广策略、数据处理和模型训练、客户满意度和营销效率、往期营销方案。 2. 客服:定制客服话术,包含产品知识、使用方法、售后服务、售后维修、支付方式、支付流程、产品购买、产品配送、客户投诉、客户建议、政策法规、使用注意事项、客服身份等关键词库。 3. HR:团队绩效管理,根据团队和个人的绩效的往期数据,分析员工绩效排名,输出绩效考评和迭代改进建议。 4. HR:面试工具,开发了一个使用 GPT4 技术的实时转录工具,帮助求职者在面试中生成完美的回答。 5. 科学:研制采摘机器人,荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)科学家借助 ChatGPT 设计并研制出了一款番茄收割机器人。
2024-10-29
LLM解决方案报告
以下是关于 LLM 解决方案的相关内容: 对抗性提示的防御策略:可利用 LLM 检测对抗提示并过滤,如 Armstrong 和 Gorman(2022)提出的方案,需先定义提示评估器,已准备相关笔记本供尝试。 Apple Intelligence 中智能应用的提示词:包括帮助回复邮件的提示词和总结邮件的提示词,其中 Apple 解决 LLM 幻觉问题的方式是在提示词中加“Do not hallucinate”,其效果存疑。 LLM 应用程序的新兴架构:原文地址为 https://a16z.com/2023/06/20/emergingarchitecturesforllmapplications/,发表于 2023 年 6 月 20 日。文中分享了新兴 LLM 应用程序堆栈的参考架构,此工作基于与相关人员的对话。
2024-10-21