我想转行做AI产品经理我该了解哪些AI方面的知识

以下为一些 AI 的趣味应用： 智联招聘 APP：作为 AI 招聘筛选工具，运用自然语言处理和机器学习技术，能帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率。例如企业招聘程序员，APP 会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 贝壳找房 APP：其 AI 房地产评估系统通过数据分析和机器学习，可准确评估房地产价值，为买卖双方提供参考。比如用户想出售房屋，APP 可以给出一个合理的价格区间。 腾讯游戏助手：拥有 AI 游戏角色生成器，借助图像生成和机器学习技术，为游戏开发者生成独特的游戏角色，丰富游戏内容。例如在一款角色扮演游戏中，生成不同外貌、性格和技能的角色，增加游戏的趣味性。 墨迹天气 APP：利用数据分析和机器学习的 AI 天气预报助手，能提供精准的天气预报和气象预警，包括温度、湿度、风力等信息，同时还能提供气象预警，如暴雨、台风等，帮助用户合理安排出行和生活。 宝宝树安全座椅推荐：其 AI 儿童安全座椅推荐系统通过数据分析和机器学习，能根据儿童年龄、体重等信息，为家长推荐合适的儿童安全座椅。 途虎养车保养推荐：AI 汽车保养套餐推荐系统运用数据分析和机器学习，根据车辆型号、行驶里程等，为用户推荐合适的保养套餐，如更换机油、滤清器等。 丰巢快递柜管理系统：利用数据分析、物联网技术的 AI 物流快递柜管理系统，能优化快递柜使用效率，如分配柜子、通知取件等，提高快递配送效率。 智联招聘面试模拟功能：其 AI 招聘面试模拟平台通过自然语言处理和机器学习，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 酷家乐装修设计软件：AI 房地产装修设计平台借助图像生成和机器学习，为用户提供装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。

以下是关于 AI 做副业赚钱的一些信息： 生成式 AI 在艺术创作方面有应用。当前许多 AI 工具存在一些问题，如出现幻觉或处理请求时间长，但为满足高级用户需求，不少公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐来实现盈利。 生成式 AI 能将想象变为现实，内容创作是其第一个主流用例，如 Lensa 所展示的。肖像画只是开始，它还将服务于各种用例，包括消费者娱乐创作和创作者或个体创业者的盈利创作。 若 AI 导致工作机会变化，政府可通过税收平衡差异，全民基本收入（UBI）是一种解决方法。

AI 诈骗是指利用人工智能技术进行的欺诈行为。例如，通过生成逼真的虚假内容、模拟真实身份等手段来欺骗受害者。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受 AI 带来的诈骗和欺骗，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以清晰标注 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 在 AI 术语中，与相关概念有关的术语包括智能体（Agent）等。 在小学课堂的课程设计中，对于三年级的孩子，会用他们能理解的语言来介绍 AI，比如简单说明 AI 是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。

以下为您提供一些与 AI 诈骗相关的案例： GPTCHA：这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具，致力于解决电话诈骗问题。它能够拦截可疑电话，并用虚拟声音与呼叫方聊天，直到确认电话合法且安全。您可通过 http://gptcha.ai/ 了解更多。 此外，在周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到，AIGC 可能被用于深度伪造，不仅涉及个人诈骗，还可能影响国家安全。比如利用 Stable Diffusion、Midjourney 等工具生成虚假图像进行诈骗。

以下是一些 AI 的应用案例： 在汽车行业： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 车辆安全系统：用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 在活动策划中： 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等生成合适的主题和内容框架建议。 邀请函和宣传文案生成：基于活动信息生成吸引人的文案。 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等辅助管理人流、秩序等。 虚拟助手：作为虚拟活动助手提供信息查询和问题咨询服务。 活动反馈分析：自动分析活动反馈，总结关键观点和改进建议。 活动营销优化：基于参与者行为数据优化营销策略。 在工作场景中： 企业运营：日常办公文档材料撰写整理，营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询，法律文书起草、案例分析、法律条文梳理，人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 游戏/媒体：定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情，开放式结局，出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。

以下是为您提供的 AI 新闻： 2024 年人工智能现状： OpenAI 的 o1 模型在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限，让竞争对手感到困惑和受挫。 中国的 AI 模型在克服制裁的情况下，凭借坚韧和战略智慧在排行榜上占据一席之地。 生成式 AI 初创公司获得巨额收益，但可持续性仍难以捉摸。 对未来的预测包括：预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型；计算需求的增长将超出电网支持能力；AI 对选举的影响尚未显现。 25 个 AI 新产品： Magic Editor for Google Photos 可进行照片的局部修改。 MusicLM 可文本生成音乐，当前可在 AI Test Kitchen with Google 试用。 Gen AI for Android 包括 Magic Compose 可自动回复信息，Gen AI for Wallpaper 可生成手机壁纸。 ML Hub for Developers 提供 ML 模型训练与部署一站式服务。 Immersive View for Google Map 是仿真 3D 沉浸式地图。 「Help me write」 in Gmail 是电子邮件写作助手。 Peridot by Niantic 是 AI 驱动的 AR 电子宠物。

以下是一些让 AI 生成教学设计的方法： 1. 对于教师，可以利用如沃顿商学院提供的提示词库。首先，AI 作为教学助理向老师介绍自己并询问教学科目及学生层次，等待回复。然后请老师上传教学大纲（若有）或详细描述课程内容，再根据老师的反馈提供针对性帮助。 2. 对于教育工作者，可尝试以下方式： AI 辅助教案设计：使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料的想法。 个性化学习路径：利用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及对社会的影响。 3. 教师可根据不同教学场景设计恰当的提示词，用生成式人工智能辅助教学，例如收集整理语料，不断迭代和更新提示词以提升效果。还可以利用 AI 进行搜索总结、制作思维导图、PPT 制作、论文润色、专业翻译、摘要重点提取、会议纪要撰写、公文撰写等。

对于初学者学习 AI 知识，由浅入深的学习路径如下： 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自己的作品。 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。

以下是一些利用 AI 让短视频文案写得更好的方法： 1. 对于像《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 这类项目，若打算采用旁白朗诵方式，需对文案有较高要求。直接让 GPT 写文案可能效果平淡，应更具体地提出需求，例如可利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉相关视频文案，再让 kimi 和 GPT 进行分析和学习，理解目标写作风格并融会贯通。写作时可同时对比 kimi 和 GPT 的结果，在中文理解和写作能力上，kimi 表现更突出。完成文案后可稍作调整，使其更顺口，如让 kimi 将“钟山风雨起苍黄，江南佳丽地，金粉六朝都”改为“钟山风雨起苍黄，古都烟云梦犹长”。 2. 以美妆行业为例，在电商带货本地生活方面，表明身份、描述需求并提出回答要求，用 ChatGPT 生成短视频选题文案和短视频文案。之后按照以下步骤生成虚拟数字人短视频：第一步，打开特定网站（需科学上网）；第二步，在右侧文字框输入 ChatGPT 生成的内容，选择想要的头像、不同国家和声音；第三步，点击“Create Video”等待生成。生成后结合产品讲解即可发布用于视频带货。 3. 对于文案创作到一定阶段，如为朗诵配音确定视频时长和分镜数量时，若 AI 语音效果不佳，可考虑让 AI 进行歌词改写和歌曲取名，如将写好的文字复制给 AI，并定义歌词风格和时间长度。对比 kimi 和 GPT 的结果后进行修改定稿。

很抱歉，知识库中的内容没有直接针对您如何翻译日漫以获得更自然流畅且准确结果的相关指导。但一般来说，要实现这样的翻译效果，您可以从以下几个方面考虑： 1. 深入理解日漫的文化背景、角色性格和情节发展，以便更好地把握原文的“意”。 2. 注重上下文的连贯和逻辑，不仅仅是逐句翻译，而是从整体上把握语义。 3. 避免过于拘泥于原文的句式和词汇，灵活运用目标语言的表达方式。 4. 多参考优秀的日漫翻译作品，学习他人的翻译技巧和风格。 5. 对于一些特定的文化元素或术语，要进行适当的解释或转换，以确保目标读者能够理解。

在让 AI 翻译日漫时，如果您希望得到更接近正常人说话的翻译结果，而非简单的直译，您可以这样提问：“请以符合自然语言表达习惯和逻辑的方式，为我翻译这段日漫内容，注重语言的流畅性和生动性，避免生硬的直译。” 关于 AI 遇到敏感话题可能拒绝回答或委婉回答的情况，如果您不想这样，需要注意的是，AI 遵循一定的道德和法律规范，对于确实不适合或不被允许处理的敏感内容，强制要求其回答是不可取且不恰当的。但如果您认为某些话题并非真正敏感，只是被误判，您可以尝试更清晰准确地描述相关内容，以减少误解的可能性。

要让日漫的翻译结果更接近正常人说话而不是简单直译，您可以这样提问： 1. 请在翻译时充分考虑上下文和角色的情感，使译文更符合日常交流的表达方式。 2. 能否以符合中文语言习惯和文化背景的方式进行翻译，避免生硬的直译？ 3. 翻译过程中请注重语言的流畅性和自然度，让译文更贴近日常口语。 4. 麻烦在翻译时融入适当的语气和情感色彩，使译文更生动形象，像正常人说话一样。

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。

转行成为 AIGC 产品经理需要具备以下条件和步骤： 对 AIGC 有浓厚兴趣和热情，了解其发展趋势和应用场景。 掌握相关技能，如熟练使用 StableDiffusion、SD Web UI 等工具，会写复杂的提示词，能上手简单的模型微调等。 具备产品经理的基本能力，如需求分析、产品设计、项目管理等。 关注行业动态，了解最新的 AIGC 技术和产品。 积累相关经验，可以通过参与项目、实习或自学等方式。 建立人脉关系，与同行交流，了解行业内的机会。 在招聘信息中，某数字银行正在招聘 AIGC 产品经理，要求对 AIGC 有坚定的信念，喜欢使用各种 AIGC 应用，能够上手相关技能。岗位职责包括构建大模型工程化产品，探索和设计支持 AI 原生应用构建的工程化产品。 此外，Midjourney 发布了自定义模型的能力，Mistral AI 在 B 轮融资中获得 600 百万欧元，Open AI 认命了新的 CFO 和 CPO。这些行业动态也反映了 AIGC 领域的发展和变化。

很抱歉，目前知识库中没有关于如何做好中国市场的知识库让 AI 学习并给出详细三年计划的相关内容。但一般来说，要做好这个计划，您可以从以下几个方面考虑： 1. 市场调研：深入了解中国市场的特点、需求、竞争态势等，为 AI 提供丰富准确的数据。 2. 数据整理：将收集到的市场信息进行分类、清洗和标注，以便 AI 能够有效学习。 3. 设定目标：明确三年中在市场份额、客户满意度、品牌知名度等方面的具体目标。 4. 阶段规划：第一年着重基础建设，如数据积累和模型训练；第二年优化模型，拓展应用场景；第三年实现规模化应用和持续优化。 5. 技术支持：确保有足够的技术团队来维护和更新 AI 系统。 6. 反馈机制：建立有效的反馈渠道，根据市场变化和用户反馈及时调整 AI 的学习方向。 以上只是一个初步的框架，您还需要根据具体的行业和市场情况进行进一步的细化和完善。

对于决心学习 AI 相关知识的新手，建议从以下方面入手： 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 对于不会代码的新手，若希望继续精进 AI 学习，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 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 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是组建自己本地知识库的详细步骤： 一、了解 RAG 技术 因为利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用，所以在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。 RAG 是指检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）。当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，通过检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用可抽象为以下 5 个过程： 1. 文档加载（Document Loading）：从多种不同来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割（Splitting）：把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. Output（输出）：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起生成更加合理的答案。 二、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时，使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，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。 三、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持了以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后，会进入到其配置页面，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： 1. 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 2. 首先创建一个工作空间。 3. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 4. 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式： 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：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 5. 测试对话。当上述配置完成之后，就可以跟大模型进行对话了。 最后，送给大家一句话：看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系作者或者加免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

以下是关于文字生图的必学知识： 1. 开始方式： 本地部署：如果电脑是 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。 2. 课程简述： 先验经验：需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白。 课程安排：课程大约 70 80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。 3. 学习路径：必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 4. 写提示词： 通常的描述逻辑：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）。 辅助网站： http://www.atoolbox.net/：可以通过选项卡的方式快速地填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/：每种参数都有缩略图可以参考，可以方便更加直观的选择提示词。 C 站（https://civitai.com/）：每一张图都有详细的参数，可以点击下面的复制数据按钮，然后直接粘贴到正向提示词栏里，然后点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 就可以将所有的参数自动匹配。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。也可以只取其中比较好的一些描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者是画面质感之类的。 5. Tusiart 简易上手教程（文生图）： 定主题：确定要生成的图的主题、风格、表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：按照主题，找内容贴近的 checkpoint。一般喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型，比如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等，效果拔群。 选择 lora：在想要生成的内容基础上，寻找内容重叠的 lora，帮助控制图片效果及质量。可以多看看广场上做得好看的帖子里面，他们都在用什么 lora。 ControlNet：控制图片中一些特定的图像，可以用于控制人物姿态，或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能，后面再学不迟。 局部重绘：下篇再教，这里不急。 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，不用管语法也不要写长句，仅使用单词和短语的组合去表达需求。单词、短语之间用英文半角逗号隔开即可。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，也是一样不用管语法，只需单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 采样算法：比较复杂，一般选 DPM++ 2M Karras 较多。最稳妥的是留意 checkpoint 的详情页上，模型作者是否有推荐采样器，使用他们推荐的采样器会更有保障。 采样次数：要根据采样器的特征来，一般选了 DPM++ 2M Karras 之后，采样次数在 30 40 之间，多了意义不大还慢，少了出图效果差。 尺寸：看个人喜欢和需求。

将传统知识库通过 LLM 能力转化为更智能和精细化的知识库是一个复杂但可行的过程，以下是一些关键步骤和方法： 1. 数据预处理：对传统知识库中的内容进行清理、格式化和标准化，确保数据的质量和一致性。 2. 内容分段：根据主题和逻辑结构，将长篇的知识内容合理分段，使信息更易于理解和处理。 3. 提取关键信息：从文本中提取重要的概念、实体和关系，为后续的问答和总结做准备。 4. 构建 QA 问答对：分析知识库中的内容，设计有针对性的问题和准确的答案，形成问答对，以方便用户快速获取所需信息。 5. 图片解析描述：对于包含图片的内容，使用图像识别技术提取关键元素，并进行详细的描述和解释。 6. 总结归纳：对分段后的内容进行总结，提炼核心要点，帮助用户快速了解主要内容。 在实施过程中，需要不断优化和调整方法，以确保转化后的知识库能够满足用户的需求，提供更高效和准确的服务。

以下是系统全面学习 AI 知识和了解各种 AI 工具的方法： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。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。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 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 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品，在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 入门工具推荐： Kimi 智能助手是 Chatgpt 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端 Android/ios：