蛟龙16pro配置可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗

以下是对 a16z 的 AI top100 榜单的分析： A16Z 的 AI top100 榜单聚焦生成式 AI 应用。自 ChatGPT 将生成式 AI 引入公众视野以来，已涌现出成千上万面向消费者的相关产品。 在 AI 陪伴方面，它已成为生成式 AI 的主流应用场景之一。例如，Character.AI 在网页端和移动端榜单上表现出色。网页端有八家 AI 陪伴公司进入榜单，移动端有两家。其中，多数产品自诩“无限制”，用户可进行不受限的对话或互动，且访问主要通过移动网页，平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品，用户参与度高，如 Character.AI 每位用户平均每月会话次数达 298 次，Poly.AI 为 74 次。 时隔六个月更新分析，超过 40%的公司是首次出现在榜单上。与六个月前相比，有 30%的新公司。名次进步最大的是 Suno，从第 36 名到第 5 名。移动端最多的应用是图像和视频编辑，占 22%。Luzia 服务西班牙语用户值得关注。字节多款应用上榜，包括 Coze、豆包、CiCi、醒图、Gauth。美学和约会应用开始增加，为用户提供相关建议。此外，Discord 流量值得关注，相当多的应用在其平台完成 PMF 验证。 原文链接：https://a16z.com/100genaiapps/ 作者：A16Z Olivia Moore 发布时间：2024.03.13 去年 9 月的报告：

要在 Midjourney（MJ）中指定生成 16:9 的图，可以按照以下步骤操作： 1. 首先复制图片的网址，然后打开 discord，在聊天栏输入“/imagine prompt”。 2. 回到官网，复制图像的提示词，再回到 discord 粘贴到刚才拷贝的网址后面，注意空一格。 3. 生成图像后，放大觉得还不错的一张，点击“Custom Zoom”。 4. 此时可以改变拉伸镜头后的画面比例，将“ar”这个参数后面的数值改成 16:9（默认的方形构图这里是 1:1），“zoom”参数设置为 1.5。“zoom”参数是镜头拉伸的倍数，1.5 1.7 比较靠谱，太大（比如 2）会有更大几率生成一些莫名其妙的东西。 5. 选一张比较好的放大一下，就可以放进 PPT 调整构图。如果构图还是不太好，可以在当前这张图的基础上再用一次“Zoom Out 1.5x”。 另外，在 Pika 中使用 MJ 生成图片时，默认的照片幅度是 16:9。在使用 MJ 进行图生图功能时，要注意截图的对标比例未必是标准的 9:16，可以手动修改一下比例，以省去一些返工的情况。

以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐： 在音频编辑中，常见的步骤如下： 1. 选择合适的数字音频工作站（DAW），如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频，只对融合部分进行 Inpaint 处理，保持其他音频信息不变，以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后，播放试听，并缩放波形图，检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题，可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理，如混响、限制器、压缩等，导致音频前后不一致，影响对接效果。因此，需要确保在不同的导出和处理步骤中，音频不受到额外的处理，或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括： 1. Studio One：可用于对齐拼接音轨，并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作，以丰富音频的层次，注意叠加后各音轨的电平，避免过载或失衡。 2. Udio：具有混音功能，可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域，通过滑块控制混音效果的强度。 此外，阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径，将现有的自动对齐方法分为四大类：利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号，并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型，对于音频对齐的直接应用可能有限。

很抱歉，暂时没有关于将 16 进制转换为字符串的代码内容。但通常来说，在大多数编程语言中，您可以使用相应的函数或方法来实现这个功能。以下是一个使用 Python 语言实现的示例代码： ```python def hex_to_str: return bytes.fromhex hex_value = "48656c6c6f" 这是 "Hello" 的 16 进制表示 print ``` 您可以根据您使用的具体编程语言，查找相关的文档和函数来完成这个转换。

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。

以下是 12 种 Prompt 框架： 1. Instruction（指令）：即希望 AI 执行的具体任务，如翻译或写一段文字。 2. Context（背景信息）：给 AI 更多背景信息，引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data（输入数据）：告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator（输出引导）：告知模型输出的类型或风格。 5. Capacity and Role（能力和角色）：ChatGPT 应扮演的角色。 6. Insight（见解）：提供请求背后的见解、背景和上下文。 7. Statement（声明）：说明要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality（个性）：希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment（实验）：请求 ChatGPT 回复多个示例。 10. Background（背景）：说明背景，为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role（角色）：希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives（目标）：希望实现的目标。 此外，还有以下框架： 1. TASK（任务）：定义特定任务。 2. ACTION（行动）：描述需要做的事情。 3. GOAL（目标）：解释最终目标。 4. INPUT（输入）：描述信息或资源。 5. STEPS（步骤）：询问详细的步骤。 6. EXPECTATION（期望）：描述所需的结果。 7. REQUEST（请求）：描述您的要求。 8. Key Result（关键结果）：要什么具体效果，试验并调整。 9. Evolve（试验并改进）：三种改进方法自由组合，包括改进输入、改进答案、重新生成。 10. CONTEXT（上下文背景）：为对话设定舞台。 11. OBJECTIVE（目的）：描述目标。 12. SCENARIO（方案）：描述场景。 同时，还有一些特定的框架，如 ICIO 框架、CRISPE 框架、BROKE 框架等。

以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导： 对于 AI 搜索的 prompt 写作： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：若可能，在 prompt 中插入相关图片参考，以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：为避免意外输出，添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作，您可以参考以下要点： 1. 设定角色为资深学术研究者，明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字，包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式，如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作，先概述规定内容，然后解读具体内容，最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战，增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例，提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语，确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构，标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念；第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失；第二部分以案例引入；第三部分对案例进一步分析；第四部分给出具体操作建议，包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之，编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维并尝试创新描述方式。

在 Coze 的智能体中加入使用 Markdown 编写的代码的 prompt 可以参考以下方法： 首先，了解相关的任务和目标，比如像实现输入任意文章链接后，AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为达到这一效果，大模型对话产品通常需要完成网页爬取、内容总结、二维码生成、卡片样式生成等关键步骤。 在编写 prompt 时，可以发现新的词生卡 Prompt 组织方法，把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”，再细分为“布局与尺寸”“字体规范”“颜色规范”的独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。 对于刚入门的朋友，首推 LangGPT 结构化提示词，直观易懂，可以快速上手。对于想要进阶的用户，一方面可以继续选择 LangGPT，另一方面如有额外精力和好奇心，不妨尝试刚哥推崇的 Lisp 伪代码格式，有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。但需要注意的是，真正重要的不是提示词的外在形式，而是内容是否与 AI 的“理解机制”相契合。同时，在实际应用中，还需要经过多次调试，并根据测试 bug 微调提示词，直至稳定运行。

以下是关于仿写公众号 prompt 的相关内容： 1. 对于使用 GPT 模仿创作内容的万能思路： 明确目标是找到教 GPT 创作的方法论，即“know how”。 把方法论和示例写到 prompt 中，可改写大佬写好的 prompt，如 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3，模仿改写出自己的小红书视频笔记标题产出助手 0.1。 把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分，运用 COT（少样本提示）技巧。 若之前未写过结构化的 prompt，可打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 了解。 0.1 版的使用效果。 2. 提示词快闪答疑： 新教师辅导专家的 prompt 编写要根据教学业务知识，写备课助手、上课助手和课后反思助手等，并融入“如何做好这些事”的方法论。 对于宋小涛 FewShot 产生更好内容的问题，可能是未把握模仿说话或写作风格的要素，需有关键词和方法论。 不同模型之间的区别一般通过实际使用总结经验，也可参考他人测评，如 。 当 ChatGPT 总结提炼文本效果差时，要描述清楚总结的方法、基于的规则、总结的内容以及期望的结果，如“请为我总结以下文档，提炼出每个段落中和 XXX 有关的核心内容，并把其中关于 XXX 的部分加粗显示”。 3. 专业的战争分析官 prompt：包括原始 prompt 和仿写 prompt 。

Prompt 是您提供给 AI 的文本，用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现，例如“为什么天空是蓝色的？”。在不同的 AI 应用中，如 Claude、Midjourney 等，其具体含义和使用方式有所不同。 在一般情况下，Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容。每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持的语言包括英语，emoji 也可以使用。语法规则方面，用英文半角符号逗号来分隔 tag，逗号前后有空格或者换行不影响效果。还可以改变 tag 权重，有两种写法，一种是通过设置权重数值，另一种是通过添加括号改变权重。此外，在某些高级玩法中，还可以进行 tag 的步数控制。 在 Midjourney 中，提示是您提供的文本命令，用来指示 AI 创建什么内容。它可以是一个单词、一句话，或者是一个详细的描述，结合各种元素来引导 AI 塑造输出内容。提示设计得越周到，结果就越有可能符合您的预期。例如，一个简单的提示可以是“An alien humanoidv 6.1”，更详细的提示可以是“A lowangle shot of an alien humanoid creature with a glowing screen on its face,looking down from the side,atmospheric lighting,and a minimalist backgroundv 6.1”。但需要注意的是，生成结果可能不稳定，影响提示的元素或组成部分不稳定。

以下是关于优化 Prompt 的相关知识： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述您想要表达的内容，避免使用过于笼统的词语，以便 AI 更准确地理解您的需求。 2. 添加视觉参考：在 Prompt 中插入相关的图片参考，可显著提高 AI 理解您的意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩，让 AI 能生成出期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 5. 增加约束条件：为避免 AI 产生意料之外的输出，可以在 Prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt：将复杂的需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴其中的写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 总之，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界。保持开放的思维尝试创新的描述方式也很有帮助。 另外，关于 Grok 角色设定 prompt 方面，目前 Grok 没有完全开放，可尝试直接用 Grok 的设定在其他大语言模型做尝试，比如先直接问问题，参考 Grok 的人物设定，对 prompt 稍微做优化。 在提示工程方面，在整个提示开发生命周期中，值得从最具能力的模型和无约束的提示长度开始，以建立性能上限。一旦达到所需的输出质量，可以尝试优化，如缩短提示或使用较小的模型，以根据需要降低延迟和成本。通过遵循测试驱动的方法论，并在一开始仔细定义任务和成功标准，投入时间设计健壮的测试用例和提示，将在模型性能和可维护性方面获得好处。

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）。

在公司内部的科技论坛上，为您介绍 AI 产品经理板块： AI 产品经理可大致分为三个层级： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两条路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级： 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，关注场景、痛点和价值。同时，为您列举一些岗位技能要求，如本科及以上学历，计算机科学等相关专业背景，熟悉多种 AI 工具的使用及原理，具备创新思维等。我们身边也有相关案例，如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。

人工智能（AI）目前已广泛应用于多个领域，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，辅助贷款决策。 投资分析，帮助投资者做出明智决策。 客户服务，提供 24/7 服务。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和购物体验。 动态定价，根据市场需求调整价格。 聊天机器人，回答客户问题。 4. 制造业： 预测性维护，避免机器故障停机。 质量控制，检测产品缺陷。 供应链管理，优化供应链提高效率。 机器人自动化，提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶技术，实现自主导航驾驶。 车辆安全系统，预防事故。 个性化用户体验，根据偏好调整车辆设置。 预测性维护，减少停机和维修成本。 生产自动化，提高制造效率和质量。 销售和市场分析，制定营销策略。 电动化和能源管理，优化电池使用和充电策略。 共享出行服务，提高服务效率和满意度。 语音助手和车载娱乐，方便控制和获取信息。 车辆远程监控和诊断，及时了解车辆状况。

以下是一些可以用于渲染模型的 AI 工具和相关信息： 在游戏领域，用于纹理生成的有 BariumAI（https://barium.ai/）、Ponzu（https://www.ponzu.gg/）和 ArmorLab（https://armorlab.org/）。 在动画方面，涉足从视频中捕捉动画等领域的公司包括 Kinetix（https://www.kinetix.tech/）、DeepMotion（https://www.deepmotion.com/）、RADiCAL（https://getrad.co/）、Move Ai（https://www.move.ai/）和 Plask（https://plask.ai/）。 此外，在软件架构设计中，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括相关视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述性文本自动生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。

以下为您推荐两个可将中文视频转为英文视频且口型能匹配的工具及相关信息： 1. 即梦 AI： 对口型是其视频生成中的二次编辑功能，现支持中文、英文配音。 主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成，为用户创作提供更多视听信息传达能力。 操作流程：可上传包含完整人物面容的图片，进行视频生成，待完成后点击预览视频下的“对口型”（嘴唇）按钮，输入台词并选择音色，或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言包括中文（全部音色）、英文（推荐“超拟真”内的音色）。 技巧：上传写实/近写实的人物单人图片，不支持多人物图片对口型；输入 prompt，选择参数，点击生成视频，尽量确保人物无形变等扭曲效果；确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配；在生成的视频下方，点击【对口型】；输入或上传需要配音的内容，注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐，点击生成；先对口型，再超分补帧。 2. HenGen AI：近期公布了 AI 切换视频内语言的能力，并且能够将 Avatar 口型与视频相匹配。 如果您想要制作低成本的营销视频、企业宣传视频、培训课程，还可以使用 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品，用 Avatar 代替真人出镜。又如出海企业需要给产品（商品）推广、介绍使用体验，早在 21 年，诗云马良平台就推出了给视频中模特换脸、切换语言的能力，方便电商营销商家进行产品的本地化推广。

以下是一些可用于快速生成 app 原型的 AI 工具： 1. Anifusion： 网址：https://anifusion.ai/ ，twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai 功能：基于人工智能，用户输入文本描述可生成漫画页面或动漫图像。具有 AI 文本生成漫画、直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持、商业使用权等功能。 使用案例：独立漫画创作、快速原型设计、教育内容创作、营销材料制作、粉丝艺术和同人志创作等。 优点：非艺术家也可轻松创作漫画，基于浏览器无需安装额外软件，具有快速迭代和原型设计能力，拥有创作的全部商业权利。 2. Imagic： 网址：https://get.imagica.ai/s 特点：用自然语言快速生成可以使用的应用程序，支持 Airtable 等产品直接当作数据库使用，支持多模态输入输出，包括文本、图片、3D 和视频，创建出来的应用立刻就能使用和发布。 3. Create： 网址：https://www. 特点：在几分钟内获得自动设计、构建和部署的 Web 应用程序，在 20 周内完成 10 周的项目以便更快进入市场，创作者构建自定义用户体验，拥有最终代码库，能快速生成产品的第一个版本，并为常见功能请求提供生成器。 4. 吴恩达分享的技术栈： Web API：Python + FastAPI 后端测试：Uvicorn 部署：Heroku（小型应用）或 AWS Elastic Beanstalk（大型应用） 数据库：MongoDB（快速开发阶段） AI 工具：OpenAI o1、Anthropic Claude 3.5 Sonnet（编程辅助） 借助这些工具和技术栈，能够大幅提升原型开发的效率。

LlamaIndex 是一个专为构建大型语言模型（LLM）应用而设计的开发框架，为开发人员提供了强大且灵活的工具，能更有效地理解和处理文本数据。对于熟悉 LangChain 的开发者而言，它并不陌生。 其核心优势在于对大型语言模型的深度支持，允许开发者利用如 GPT3.5 Turbo 等模型执行多种文本处理任务，如文档问答、文章生成和自动翻译等。特别地，它提供了构建文档问答系统的功能，能自动从大量文档中检索相关信息并生成答案，这在处理大量知识信息的领域极具价值。 LlamaIndex 还允许对嵌入模型进行微调以适应特定任务需求，提升文档问答系统的性能。它支持连接结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据源，为应用程序提供全面信息。 此外，其设计注重简化开发流程，即使复杂的 NLP 任务也能通过少量代码实现，无需深入了解底层复杂性。这种设计哲学不仅降低了开发大型语言模型应用的门槛，还极大提升了开发效率和应用性能。 LlamaIndex 的 GitHub 地址：https://github.com/runllama/llama_index/