我想转行做AI产品经理我该了解哪些AI方面的知识

网络上关于 AI 知识的授课，比如“野菩萨”的课程，其内容丰富多样，包括： 预习周课程：涵盖 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：包含 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 该课程标价情况如下： 冠军奖励：4980 课程一份。 亚军奖励：3980 课程一份。 季军奖励：1980 课程一份。 入围奖励：598 野神殿门票一张。 同时，如果想要免费获得这门课程，可以参与 video battle，每期的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。

以下是关于 AI 阅读书籍的一些最佳实践： 1. 方法论萃取： 针对不同类型书籍的阅读和记忆方法进行分类，探讨共性方法论。 研究阅读和记忆的思维模型及小技巧。 思考如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍，通过目录大纲确定核心内容。 确定一本书的阅读次数和顺序。 考虑读书过程中做笔记还是读完后回忆做大纲。 探索如何教刚毕业的孩子学会有效读书。 根据上述问题的答案设计“书籍阅读助手”“催我读书”等 Prompt，并不断优化和迭代。 2. 成为博物学家： 了解各个领域的知识，在恰当的时候调用。 参考权威、准确、有框架、成体系且好读的推荐书单，如涵盖心理学、人工智能、经济学等 13 个学科的书单。 3. 批判性思考： 思考在哪些情况下使用和不使用 AI 辅助阅读。 避免将 AI 作为默认选项，例如在使用地图导航时，不应完全依赖，而应注重自身对环境的观察和记忆。

以下是一些完全免费的 AI 工具： 绘图方面： draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 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。 会议内容转文字方面： 飞书妙记：飞书的办公套件之一。 通义听悟：阿里推出的 AI 会议转录工具。 讯飞听见：讯飞旗下智慧办公服务平台。 Otter AI：转录采访和会议纪要。 写代码或辅助编程方面： CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 需要注意的是，部分工具可能存在使用时间限制或功能限制，您可以根据自己的具体需求选择适合的工具。

AI 本地化部署主要包括以下方面： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上 AI 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，但出图尺寸受限。 线下部署可添加插件，不卡算力，出图质量高，但使用时电脑易宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。 线上和线下平台的结合使用： 线上用于找参考、测试模型。 线下作为主要出图工具。 智谱 BigModel 共学营第二期微信助手本地电脑环境部署（以 Windows 为例）： 程序在本地运行，关闭窗口进程结束，若要持续使用需保持窗口打开和运行。 若突然不管用，可点击窗口并按空格，因选中状态下 powershell 窗口不继续执行。 完成部署后： 登录成功给微信发送消息可看到正常回复。 可在智谱清流更改 AI 功能或人设，即时生效。 对文件内代码更改需重新打印登陆二维码，在“文件”的【终端】输入 python app.py 重新扫码登录。 无手机登录可用夜神模拟器模拟。 报错“wxsid”可能因微信未实名，实名即可。 制作完成后 24 小时内会掉线一次，重新登录即可，先不要急着加好友。

以下是关于 Excel 处理的 AI 相关内容： 目前有多种工具和插件可增强 Excel 的数据处理和分析能力，例如： Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets，能生成公式、文本内容、执行情感分析和语言翻译等任务。 对于 Excel 与其他工具的比较： Excel 有手就会，但 VBA 进阶版功能门槛高。 多维表格在处理一些数据处理功能时更方便，例如自带 AI 插件，能通过自然语言提取网址和电话、添加 AI 标签等。 都能帮助整理数据、做计算、做图表，但多维表格能让人偷更多懒。 在作业测评方面，可提要求让 AI 处理 Excel 数据，制作数据分析图等。例如天津师大王树义老师的案例。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和智能化水平。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于在 AI 图片制作视频中保持人脸一致性的工具和方法： 1. U 传：在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。 2. PixVerse：其“角色（Character）”新功能能实现 AI 生成视频中的角色保持一致。用户只需单击“Character”功能，上传符合要求的真实人脸图像，点击创建自定义角色，训练一个新角色，然后可使用自定义角色生成视频，可在 AI 生成视频中轻松切换场景，同时保持同一角色身份。 3. Midjourney：在有了 Midjourney 的新功能 Cref 以后，可在一定程度上保持人物一致性。先跑一张主角的定妆照，然后在需要出现主角人物的地方，扔进去 Cref 以保持发型、人脸、衣服。但 Midjourney 对亚洲人脸的一致性效果，尤其是亚洲老人的一致性效果较差，且 Cref 在画面的审美和构图上有一定的破坏性，所以能不用则不用。 需要注意的是，目前对于场景一致性，基本上还没有任何有效的解决办法。

对于 AI 新手入门，建议您采取以下步骤： 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，您将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。 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），您可以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。 4. 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。 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。 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自己的成就。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。

以下是关于如何使用精准提示词的相关内容： 一、星流一站式 AI 设计工具中的提示词 1. 提示词的定义：用于描绘您想生成的画面。 2. 输入语言： 星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发）。 支持中英文输入。 3. 提示词优化：启用提示词优化后，可帮助扩展提示词，更生动地描述画面内容。 4. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 二、DALL·E 自动优化提示词 1. 提示词生成指南：创建能为图像生成绘制清晰画面的提示词。使用精确、视觉化的描述（而非难以捉摸的概念）。尽量保持提示词简短、精确且令人惊叹。 2. 提示词结构：“一个” 媒介：考虑图像应模仿的艺术形式。 主题：主要焦点，包括颜色、姿势、视角等。 背景：环境如何补充主题。 环境：室内、室外、抽象等。 颜色：与主题的对比或和谐关系。 光线：一天中的时间、强度、方向等。 风格特点：独特的艺术特点。 影响：启发作品的艺术流派或艺术家。 技术：对于绘画，如何操纵画笔；对于数字艺术，特定的数字技术。 照片：描述摄影类型、相机设备和相机设置等。 绘画：提及使用的颜料类型、画布的质地和笔触的形状/质地。 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法。 三、【SD】文生图中的提示词 1. 描述逻辑：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 2. 辅助方法： 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 对于新手，可通过功能型辅助网站书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ （通过选项卡快速填写关键词信息）、https://ai.dawnmark.cn/ （每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词）、C 站（https://civitai.com/ ）（可抄作业，复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 会自动匹配所有参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可取其中较好的描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者画面质感之类的。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在使用提示词生成图像时取得满意的效果！

以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。同时，掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 四、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，知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，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 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 六、针对不同群体的学习建议 1. 对于想要用 AI 学习一门外语的： 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 2. 对于中学生： 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，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 等生成工具，以及百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 学习 AI 基础知识：了解 AI 基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目：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 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响。 总之，无论您是何种身份，都可以通过以上多种方式全面系统地学习 AI 知识和技能。

以下是学习 NLP 入门的一些建议： 1. 理解基本概念： 明确自然语言处理（NLP）包含自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 了解 NLP 涉及各种技术和方法，目标是让计算机像人类一样理解和使用语言，实现人机交互自然化。 认识到 NLU 专注于让计算机理解人类语言含义，能够识别文本中的情感、意图和实体等，并转化为结构化信息。 知道 NLG 专注于让计算机生成人类可理解的语言，能根据需求和场景生成不同风格和语气的文本。 2. 学习相关课程： 可以学习如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”中关于 Python 基础语法与文本处理，以及利用 Python 进行自然语言处理的课程。 掌握 Python 的基本语法和结构，能够进行简单的文本数据处理。 3. 深入学习技术： 了解机器学习是人工智能的子领域，核心是让计算机通过数据学习提高性能。 明白深度学习是机器学习的子领域，尝试模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 认识到大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用，像 ChatGPT、文心一言等，被训练来理解和生成人类语言。 希望以上建议对您学习 NLP 入门有所帮助。

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 什么是提示词： 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 编写提示词的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格要求。 使用示例：如有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：简洁明了，避免过多信息。 使用关键词和标签：帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 4. 对 AI 的认识： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

很抱歉，目前没有免费的外网 AI 视频生成网址可供提供。通常这类工具可能存在版权、使用限制以及安全性等问题。建议您关注一些国内正规且合法的相关平台和工具。

以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议： 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段，能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识，提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景： 1. 企业（包括传统企业和互联网企业）如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些转行无经验可能适合的 AI 行业岗位： AIGC 产品经理：如 Sundy 从教育方向和 web3 行业转行，学习了生文生图的原理和应用后目标成为 AIGC 产品经理。 数据开发咨询、AI 视频制作与编辑：例如识影拥有 8 年数据开发经验，目前专注于探索这方面工作。 AI 创业者：像也毛从艺术专业毕业做职业导演，现布局竖屏短剧及 ai 短剧赛道；黄燕燕从 17 年地产人转行创业人工智能领域赛道，主做人工智能领域的服务与培训。 需要注意的是，虽然这些岗位可能对无经验者开放一定机会，但仍需要通过学习和实践不断提升自己在 AI 领域的知识和技能。

以下是为您提供的关于 0 基础转行 AI 的相关信息： 在“0 基础跨界 AI 编程共学零基础手搓 AI 拍立得银海”中，提到之前的效果大方向正确但提示词需慢慢调整，打算尝试不同效果，思考提示词风格，尝试让大模型遵循限定字数。调试提示词风格时，发现清晰表达指令就能让大模型生成内容，还可给更多样例辅助，也提及了图像流相关内容。结果未拿到且输出不稳定，需重新运行查看。示例跑完后今日分享结束，相关代码将入库且含使用说明。此外，底部图像已完成，接下来要进行文字生成部分，可通过设多个 image 变量输入多张图片。图像流已完成，要将图像流与工作流以及文本生成相结合以生成完整图片，创建医美局河图生成文本拼接图像流的工作流，还进行了添加 OCR 的简单演示，重点是用户提示词的写法。 在「AI 编程共学」中，包括了不同日期的分享内容，如 10 月 28 日麦橘的 0 基础做小游戏分享，10 月 29 日梦飞的 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南，10 月 30 日银海的 0 基础学做 AI 拍立得，10 月 31 日的 0 基础做小游戏分享。

以下是快速转行入 AI 的一些建议： 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 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。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，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。 对于不会代码的情况，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程会感到困难，各类教程默认会打命令行也导致入门难。因此有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并在接下来的 20 分钟内，循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个装满各种道具的百宝袋，即标准库，遇到问题可直接使用。 若百宝袋里的道具不够用，还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。 另外，关于如何防止 AI 取代人类思考一切，原文提到：认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中，我们需要意识到认知萎缩的危险，以便能够继续保持好奇心、创造力和深入学习。比如在过去，我们需要记住城市的布局和路线，而现在过度依赖 AI 可能导致认知能力的下降。

以下是关于求职转行到 AI 行业的一些建议： 在 AI 时代，技术专业人士需发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等，因为 AI 无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，要重新思考职业生涯规划，可能需学习新技能或转向更需人类特质的工作领域。 在 AI 就业市场： 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，还应提前在脉脉等平台收集公司的其他信息。 2. 部分公司未搞懂 AI 能带来的价值，只是跟风，求职者要有咨询和商业化思维，帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同，岗位职责和任职要求也不同，未来会统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业不够，业务创新也很重要。 对于学生和应届毕业生： 1. 可以通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择合适职业路径并制定规划。 2. 根据职业目标获得个性化学习建议和资源，提升 AI 领域技能为就业做准备。 对于职场新人和职业转换者： 1. 可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。 2. 对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，可获得详细的转型路径和必要的技能培训资源以顺利转型。 对于企业： 1. 可利用相关产品评估应聘者 AI 技能水平，选择合适候选人。 2. 为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 3. 为员工制定个性化职业发展计划，提供持续职业指导和培训，提升员工职业满意度和留任率。

普通人转行 AI 行业有以下两个主要选择： 1. AI 转型： 目前创投圈有“十个 AI 应用里面，五个办公 Agent，三个 AIGC”的说法。产品之间的根本差距不大，关键在于对行业的理解和靠谱交付。 对标移动互联网，现在做 Agent 的公司类似于之前专门做 APP 的公司，且存在比做 APP 更大的机会，即行业加 AI。 行业中的喜茶和金蝶等企业，都制定了 AI 战略或成立了 AI 部门。喜茶拥有过亿的私域用户数据，AI 可用于新零售门店管理、营销销售、客户服务；金蝶作为传统 SaaS 软件拓展新的 AI 业务，属于新零售+AI 与 SaaS+AI。 2. 在生活中应用 AI： 可以在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后，搭建一个 bot 来提高工作或学习效率。 应用 AI 养成自驱自律的习惯，持续学习、自我进化与迭代。 利用 AI 辅助下一代的教育。 此外，随着全球 AI 市场快速升温，新的 AI 应用不断涌现，AI Agent 是当下大模型最激动人心的发展主线。AI Agent 让“人机协同”成为新常态，在其加持下，越来越多的创新将会源自于超级个体和小型组织。在一些领域里，一个人加上足够的 AI 工具，就可以成为一家专业化公司。

以下是关于 Coze 的学习知识库的相关内容： 一、引言 作者大圣是致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。本文是关于使用 Coze 打造企业级知识库教程中数据库概念的细化，适合正在学习 Coze 且对数据库节点有困惑的人。在学习 AI Agent 过程中，有经典公式：AI Agent = LLM（大模型）+Planning（规划）+Memory（记忆）+Tools（工具），其中记忆离不开数据库组件。本文从非编程人士角度讲清数据库概念和基本使用，通过和 Excel 对比帮助理解，以更好利用 ChatGPT 等工具辅助学习。另外，作者正在规划一个关于 AI 时代应具备编程基础的系列，包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。 二、大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 1. 2024.06.05 更新：为帮助非编程人士理解数据库概念，补充额外教程，如有疑惑可读。 2. 2024.06.08 更新：为帮助非编程人士理解知识库概念，补充额外教程，建议阅读。 3. 2024.06.10 更新：为帮助非编程人士理解变量概念，补充额外教程，。 4. 2024.06.12 更新：B站 对应的视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1YM4m167zP/?spm_id_from=333.999.0.0 。读完本文可收获 AI Agent 的概念及核心公式、字节初代 AI Agent 产品 Coze 的详细教程、使用一个知识库的例子及 Coze 的使用方法。 三、胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程 关于新知识学习，作者推荐 Claude + Coze 的方法。Claude 是目前最强的 AI 大模型，Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品，其最大价值在于跟进 AI Agent 工具发展情况和做产品 Demo。在学习 RAG 过程中，作者首先通过 Claude 了解细节概念，再通过 Coze 搭建 Demo，并创建了 4 个 Bot，包括产品资料问答机器人（利用 Coze 的知识库能力演示知识库在企业中的应用）和 Query 改写助手学习 Bot。相关资料参考。

目前，与 WaytoAGI 知识库类似的网站可能有一些，但具体的推荐需要根据您的特定需求来确定。WaytoAGI 知识库提供了和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、精选提示词、呈现知识库精华内容等功能。它是一个由开发者、学者和有志人士参与的学习社区和开源的知识库，在没有推广的情况下，一年就有超 70 万用户和千万次访问量，社群有很多活动，口号是让更多的人因 AI 而强大。如果您能更明确您对类似网站的具体需求，比如侧重的功能、领域等，我可以为您提供更精准的推荐。

以下是使用 Dify 构建知识库的具体步骤： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 以下是一些带有知识库引用的 Dify 案例：

使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下： 1. 准备数据： 收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集： 在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式： Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用： 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化： 收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

waytoagi 知识库的对话功能开发涉及以下方面： 1. 提示词的运用：建议从最佳实践中的收录内容开始了解，像李继刚老师的结构化提示词很有意思，使用此类提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有趣的提示词，如“酷老师”“抬杠高手”等，可点开并复制，将其丢进大源模型对话会有不同效果。近期提示词有升级，李金刚老师将其玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 2. 基于飞书 aily 搭建：在飞书 5000 人大群里内置了智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它能自动问答、进行知识搜索、提供文档引用、开展互动教学、更新最新动态、促进社区互动、实现资源共享以及支持多语言问答。用户在飞书群里发起话题时即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 3. 解决知识库使用问题：整个知识库内容庞大，传统搜索基于关键词及相关性存在不足，需要用更先进的办法如 RAG 技术来解决，在群中提供快速检索信息的方式，使用更加便捷。