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国内现在有哪些集成了多个种类AI的平台

Answer

国内集成了多个种类 AI 的平台有:

  1. 腾讯元宝:相对较晚推出,但凭借独特优势在市场上站稳脚跟。其最大亮点是强大的 AI 搜索功能,能访问大量微信生态系统内的私域资源,包括微信公众号的内容和腾讯内部、互联网上的其他优秀资源。还依托腾讯“混元”大语言模型生成高质量内容,是 GPT Search 的良好替代选择,尤其适合需要访问中文内容和微信生态系统信息的用户。
  2. 目前有创业公司在模仿国外的模型市场模式,如 HuggingFace,但尚未有接近的成果。

此外,在健身领域有以下 AI 产品:

  1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案。
  2. Fiture:集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。
  3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。
  4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
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References

给小白的AI产品推荐

腾讯元宝是国内相对较晚推出的AI应用,但它迅速凭借其独特优势在市场上站稳了脚跟。腾讯元宝的最大亮点在于其强大的AI搜索功能。腾讯元宝最近更新了搜索体验,推出了深度搜索等新功能,大大提升了用户体验。其搜索的独特之处在于能够访问大量微信生态系统内的私域资源,这包括:1.微信公众号的内容2.腾讯内部、互联网上的其他优秀资源这其中一些资源对其他AI服务提供商来说是难以触及的,这给腾讯元宝带来了显著的竞争优势。除了独特的数据资源外,腾讯元宝还依托于腾讯"混元"大语言模型,它能够生成高质量的内容。特别是在使用深度搜索功能时,腾讯元宝能够更全面、更深入地回答用户的问题。这使得腾讯元宝成为GPT Search的一个很好的替代选择,尤其是对于需要访问中文内容和微信生态系统信息的用户来说。总的来说,腾讯元宝虽然起步较晚,但凭借其独特的资源优势和持续改进的AI技术,正在成为中国AI搜索和对话市场的一个重要玩家。

AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流

此外,新的数据种类也是一个值得思考的点。当前数据主要集中在文本、照片、视频;但如果模型需要对于3D空间和物理规则有更好的理解,应该需要更多的其他种类传感器的数据,如:惯性/重力,应力,电磁,温度,湿度,etc……3.2模型市场/平台当前最火的AI公司,除了做模型的,还有一个特殊的HuggingFace(HF)。这家公司提供的服务是模型市场。这个服务至关重要:如果按照现在的市场格局,未来在AI Agent出现时,模型之间互相调用基本都会用到HF的服务和规则。当然,这个模式也是有风险的:那就是闭源寡头。HF相当于在押注AGI时代的开源繁荣。它才是真正和OpenAI走另一条道路的公司。回到国内,已经有创业公司在模仿HF的模式,但目前还没有看到一个可以接近的。以及,模型市场能做的要比APP应用市场要厚得多:HF自己在搭建模型工程平台,目的是给开源生态提供模型训练和推理服务。这里,它会和巨头云厂商们处在一个既竞争又合作的位置。

问:有哪些健身的 AI 产品?

AI健身是指利用人工智能(AI)技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。这种方法利用AI算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。AI健身可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,提供定制化的训练计划和建议,以帮助用户更有效地达到健康和健身目标。这种技术可以应用于健身应用程序、智能健身设备和在线健身培训等领域,为用户提供更智能、更个性化的健身体验。当涉及到健身的AI工具时,有几个不错的选择:1.Keep:Keep是中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/2.Fiture:沸彻魔镜由核心AI技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/3.Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/4.Planfit:健身房家庭训练与AI健身计划,AI教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用800多万条文本数据和ChatGPT实时提供指导。https://planfit.ai/相似问题:请帮我推荐关于健身的AI内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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AI怎么跟公司行政工作相结合
AI 与公司行政工作相结合具有一定的挑战性,但也存在可能的方向。目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在行政工作方面还在走“数字化转型”的老路,把 AI 往现有流程上套,讲“固化流程”“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的当下,这样做可能导致成果过时,剥夺企业主动进化的能力。 YCombinator 的圆桌讨论认为,垂直 AI 智能体的市场潜力巨大,其专注于特定领域,能提供定制化服务并自动化重复任务,从而提高效率和降低成本。创业者应关注行政任务领域,这或许能为 AI 与行政工作的结合提供思路。 然而,AI 并非万能,我们和 AGI 还差得很远。不能仅因对 AI 的焦虑就希望其拿来即用、马上见效。AI 的力量不应只用于现有业务流程的优化,而更应用于对未来业务的重新定义。比如像电力发明时,不应从“如何让电力赋能马车”出发,而应从“电力能创造和满足什么新的需求”出发。
2025-03-06
扣子AI智能体搭建
以下是关于扣子 AI 智能体搭建的相关内容: 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,搭建智能体的门槛较低,无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下: 1. 创建一个智能体,输入人设等信息,并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。工作流中使用的插件 api_token 若填的是自己的 token,其他人调用会消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字,然后写一段该智能体的介绍,越详细越好,因为会根据介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认,新的智能体就诞生了。也可以使用 AI 创建一个头像。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体,是专为音乐创作设计的辅助工具,能根据用户输入的提示词等信息生成歌词。 扣子官网:https://www.coze.cn/ 。开发完成后,还可以将构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。
2025-03-06
有manus ai的信息吗
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人(如 ChatGPT),具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现了对复杂任务的高效处理。具体来说,Manus AI 的核心功能由多个独立模型共同完成,这些模型分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性,还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件: 1. 虚拟机:Manus AI 运行在云端虚拟机中,用户可以随时查看任务进度,适合处理耗时任务。 2. 计算资源:Manus AI 利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物:Manus AI 能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents:Manus AI 通过内置多个智能体,实现了任务的分解和协同工作。 此外,Manus AI 还采用了“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI 的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制,实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。 以下是一些关于 Manus 的媒体报道: 央视网: 每日经济新闻: 大聪明: 大聪明: Geeksavvy: 卡兹克: 小互 AI: 沐然云计算:
2025-03-06
最新AI大模型
以下是关于最新 AI 大模型的相关知识: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是利用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因层数多而称为深度)的方法,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-03-06
可视化分析的AI软件工具有哪些,可以生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等
以下是一些可以用于生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等可视化分析的 AI 软件工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包含逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许用户创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,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。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。
2025-03-06
AI rules
以下是关于 AI 规则的相关内容: 1. 在 Cursor 中,您可以通过修改 Cursor Settings>General>Rules for AI 部分来添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。对于特定于项目的说明,您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中,且该文件中的说明也将用于上述功能。 2. 欧盟《人工智能法案》的规则包括:全面禁止人工智能用于生物识别监控、情绪识别、预测性警务;ChatGPT 等生成式人工智能系统必须披露内容是人工智能生成的;用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统被视为高风险。这些规则旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用,并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。 3. 在 Cursor 进阶方面,Cursor rules 的主要目的是让 AI 输出更多理解信息。使用之后 AI 的回复会随机带着相关图出现,便于查阅。意在以各种形式提升 AI 对自己所做的事情的理解,同时也方便用户理解 AI 所做的事情,以便于持续控制 AI 的产出。此外,还提到了各种建议配置的文档,如初始化文档、目录文档、关联模块文档和全局文档等。
2025-03-06
本网站是集成了各类ai工具,还是教授ai知识,操作应用
本网站(WaytoAGI)是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。它既集成了各类 AI 工具,如文生图、文生视频、文生语音等工具,也提供了丰富的 AI 知识,包括 AI 技术的发展与应用、多种 AI 生成工具(如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具,能创建个人 AI 智能体的豆包,输入文本可生成播客的 Notebook LN)、端侧大模型的特点、AI 工程平台(如 define、coach 等)及其应用、模型社区介绍等。无论您是 AI 初学者还是行业专家,都能在这里发掘有价值的内容,应用各类 AI 工具和实战案例等,让更多的人因 AI 而强大。 相关链接:https://waytoagi.com/ 即刻体验:https://waytoagi.com/
2025-03-06
AI 能和OA系统集成吗
AI 能和 OA 系统集成。AI 可以在某些方面辅助 OA 系统的工作,例如承担计划、拆分任务和调用工具的角色,但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务,如辅助处理一些流程性工作,但需要人类验证后才能进行下一步操作。完全依赖 AI 可能带来风险,如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 同时,像影刀 RPA 的 AI Power 就集成了丰富的 AI 组件及各种技能组件,可以极大地拓展 AI 服务的能力边界,打造 AI Agent。它提供了多种调用方式,如网页分享、对话助理、API 集成等,方便企业在不同的业务场景下灵活选择最适合的接入方式,包括与内部的 OA 系统进行集成,让内部员工便捷地与 AI 交互。并且,影刀 AI Power 拥有完整的服务团队,为客户提供教学培训、技术答疑、场景共创等方面的贴身服务,帮助企业把 AI 落地到 OA 系统等业务中。
2025-02-11
企业级应用集成AI大模型架构白皮书
以下是关于企业级应用集成 AI 大模型架构的相关内容: 从整体分层的角度来看,目前大模型整体架构可以分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层:这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自己的特性,维护的垂域数据。分为静态的知识库,和动态的三方数据集。 3. 模型层:包括 LLm 或多模态模型。LLm 即 largelanguagemodel 大语言模型,例如 GPT,一般使用 transformer 算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层:模型与应用间的平台部分,比如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:也就是应用层,用户实际看到的地方。 此外,以下报告也涉及相关内容: 1. 量子位智库发布的《》概述了大模型技术在多个行业中的应用和发展趋势。强调大模型在编程、教育、医疗等领域的重要性,并预测其将推动生产力和创新服务的增长。大模型业务模式涵盖应用开发、模型 API 和模型服务,其中模型服务和 API 是核心。报告还讨论了大模型在不同地域和行业的落地情况,以及企业在大模型技术投资方面的需求。 2. 亿欧智库发布的《》聚焦于企业中人工智能大模型的应用和落地情况。报告涵盖了 AI 大模型在企业中的应用现状、发展趋势以及面临的挑战。它详细分析了 AI 技术如何推动企业创新、提高效率和降低成本,并探讨了不同行业如何利用 AI 大模型实现数字化转型。此外,白皮书还提供了关于如何克服实施过程中的障碍和最大化 AI 大模型价值的见解。 对于大模型 API,与大模型对话产品的提示词不同。对于大模型 API,需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数,拼搭出完整的 API 提示请求,精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例,可以看到需要在请求中传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。可以构建相应的 API 请求内容,包括设定系统提示词定义基础任务、设定用户提示词提供具体任务数据并要求大模型按 JSON 格式返回生成结果等。如果缺少参数设定的经验,也可以先询问 AI 文本总结类的模型 API 请求,temperature 设定多少合适,再逐步调试效果即可。
2025-02-06
将Agent集成应用到公司网站、网站客服
将 Agent 集成应用到公司网站、网站客服可以按照以下步骤进行: 1. 搭建示例网站 创建应用:点击打开函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY。其他表单项保持默认,点击页面左下角的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。 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,然后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。此时会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 智能体(Agent)的相关知识: 1. 智能体的应用: 自动驾驶:自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 家居自动化:智能家居设备(如智能恒温器、智能照明)根据环境和用户行为自动调节。 游戏 AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。 金融交易:金融市场中的智能交易算法,根据市场数据做出交易决策。 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 机器人:各类机器人(如工业机器人、服务机器人)中集成的智能控制系统。 2. 智能体的设计与实现: 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 一些好的 Agent 构建平台包括: 1. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,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,以及将 Copilot 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(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 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设计良好的工作流。 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。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托于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。
2025-01-07
有什么好用的AI集成工具
以下是一些好用的 AI 集成工具: 画 CAD 图的工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具:如 Autodesk 系列、SolidWorks 等。 辅助写邮件的工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正等功能,支持多种平台和语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告。 Writesonic:基于 AI 生成各种文本,包括邮件。 Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板。 帮助建筑设计师审核规划平面图的工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色。 Maket.ai:在户型和室内软装设计方面有探索。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件。 Fast AI 人工智能审图平台:实现全自动智能审图流程和数据汇总管理。 需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。同时,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-23
如何将COZE做成智能客服集成到APP中
将 COZE 做成智能客服集成到 APP 中,可参考以下步骤: 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/,点击开通。 2. 勾选同意,点击下一步。 3. 按步骤填写,勾选同意,注册企业微信。 4. 注册成功后,可能会出现“企业未认证,累计仅可接待 100 位客户,认证后可提升接待上限”的提醒,个人测试无需认证,不影响使用。 5. 完成上述步骤后,开始复制粘贴操作: 点击配置>到微信客服的企业信息,复制企业 ID >到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID,并点击下一步。 到微信客服的开发配置,找到回调配置,复制 Token、EncodingAESKey(如果为空,点击“随机获取”),到 coze 页面进行粘贴,点击下一步。 到微信客服的开发配置,配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 6. 第一次设置回调地址时,需注意目前需要企业认证才可以接入微信客服。若企业未认证,在配置回调 URL 时会报错:回调域名校验失败。之前未认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后,后续修改在相应页面进行。 7. 到微信客服的客服账号,创建一个客服账号,复制客服账号名称,到 coze 的页面粘贴,点击保存。 8. 保存后,在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里,显示“已配置”,剩下的就是勾选,点击发布。
2024-12-09
用哪个ai平台,可以识别图像户型图,给做一个三居改四居的设计方案
目前,市面上还没有专门的 AI 平台能够直接根据图像户型图为您生成三居改四居的设计方案。但是,一些与室内设计相关的软件和平台可能会对您有所帮助,例如酷家乐、三维家等,它们具有一定的户型设计和修改功能,您可以尝试使用这些平台,并结合自己的需求和创意来完成设计方案。
2025-03-06
现在有哪些做音乐的AI平台
以下是一些做音乐的 AI 平台: :前身为“Definite Technologies”,开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。 :自适应 AI 音乐平台,通过高质量音频样本进行实时细胞组成。 :基于 AI 的音乐助手,包括歌词写作助手。 :实时音乐、音频和视频创作平台。 :为创意媒体应用提供合成歌声。 :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :一个云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区,而非取代他们。 :使用 AI 创作音乐和语音。
2025-03-05
有没有一款智能客服软件,支持同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台的售前售后咨询问题,并根据客户关键字自动回复
目前已知以下智能客服算法: 天猫小蜜智能客服算法:由浙江天猫网络有限公司提供,应用于手机天猫(APP)的在线智能客服场景,能识别文字或语音问题,结合智能客服知识库生成回答。 钉钉智能客服算法:由钉钉科技有限公司提供,应用于钉钉(APP)的在线智能客服场景,能根据用户咨询内容结合知识库生成多种形式的回答。 淘票票小蜜智能客服算法:由上海淘票票影视文化有限公司提供,应用于淘票票(APP)的在线智能客服场景,能根据用户咨询生成文本或语音智能回答。 1688 阿牛智能客服算法:由杭州阿里巴巴广告有限公司提供,应用于 1688 工业品(APP)、阿里巴巴(APP、网站)的在线智能客服场景,能结合知识库生成多种形式的回答。 但尚未有一款明确表明能同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台售前售后咨询问题,并根据客户关键字自动回复的智能客服软件。
2025-03-05
有没有那款智能客服软件,具备接入全渠道平台的客户咨询能力
以下是为您推荐的一些具备接入全渠道平台客户咨询能力的智能客服软件: 1. 阿里云百炼:可以在几分钟内构建一个 AI 助手,并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,且缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。其智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足,例如回答私有领域问题、获取最新信息等。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 2. COW 框架:是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,支持多平台接入(微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等)、多模型选择(GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等)、多消息类型支持(能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能)和多部署方法(本地运行、服务器运行、Docker 的方式)。但需要注意的是,使用此框架接入大模型 API 需单独付费,且微信端使用可能存在封号危险,操作时需依法合规。 此外,利用 AI 聊天机器人实现客户服务自动化也是常见的做法。通过部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询,将其集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道,能够提高客户服务的效率和可及性。同时,通过机器人提供 24/7 客户支持,定期监控其性能并根据反馈进行优化,能够提升响应速度和服务质量。
2025-03-05
如果要搭建一个自己的业务知识的结构化知识库,推荐哪个平台和工具?
以下是为您推荐的搭建自己业务知识结构化知识库的平台和工具: 1. Coze: 影响 RAG 输出质量的因素:当下这些平台的 RAG 能力对问答场景友好,其他场景效果一般。若需要企业级复杂知识库场景,可能需要找专业团队,收费几万到几十万不等。 基础能力:包括提示词(设定 Bot 身份、目标和技能)、插件(通过 API 连接集成平台和服务)、工作流(规划和实现复杂功能逻辑)、记忆库(保留和理解对话细节,添加外部知识库)。 相关参考:编写提示(https://www.coze.cn/docs/guides/prompt)、插件介绍(https://www.coze.cn/docs/guides/create_plugin)、工作流介绍(https://www.coze.cn/docs/guides/workflow)、知识库介绍(https://www.coze.cn/docs/guides/knowledge)、数据库(https://www.coze.cn/docs/guides/database)。 2. 您还可以参考以下文章: 《小七姐:信息管理工具与方法》:从信息源的选择、信息通路的建立、知识结构化、知识内化与应用等方面展示了信息管理和知识体系搭建的过程。 《这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了》:其中提到如果想使用专门搭建个人知识库的软件,可以查看《手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZKGmwsQhTihYZ8kdu7uccF1lnQc?from=from_copylink),忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API,建议先了解 RAG 的原理再使用。
2025-03-05
基于SUMO的自动驾驶车队行为仿真平台开发
很抱歉,目前知识库中没有关于基于 SUMO 的自动驾驶车队行为仿真平台开发的相关内容。但一般来说,开发这样的平台需要以下几个关键步骤: 1. 深入了解 SUMO 软件及其相关功能和接口。 2. 明确自动驾驶车队行为的模型和算法,包括车辆之间的通信、协同控制等。 3. 设计合理的数据结构和算法,以高效处理仿真中的大量数据和计算。 4. 进行系统的架构设计,确保平台的可扩展性和稳定性。 5. 进行充分的测试和优化,以保证仿真结果的准确性和可靠性。 如果您能提供更详细的需求和问题,我将能为您提供更有针对性的帮助。
2025-03-04
在midjourney一个画布中放置多个角色,使用pan功能添加了新的画布,怎样把新的人物描述和新人物的--cref添加到新的画布中?
在 Midjourney 中,要在一个画布中放置多个角色并将新人物描述和 cref 添加到新画布中,您可以按照以下步骤操作: 1. 使用 /settings 将 Remix 打开,然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像,然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头(⬆️⬇️⬅️➡️),每个都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。 需要注意的是: cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。如果计划在场景中添加多个角色,需要使用平移按钮来添加它们。 您的 cref 图像中应只包含一个角色。如果 cref 图像中有多个人物形象,Midjourney 将它们混合在一起,并混合到输出中。 另外,语雀里面整理了 211 篇文档,共有 412731 字有关 AIGC 的相关文章,MJ 手册的规范使用说明,文章包含了很多大厂经验总结。无偿且标注了文章来源,希望对大家有所帮助,地址:https://www.yuque.com/frannnk7/f7《AIGC Design 手册》
2025-03-06
基于--cref的多个人物角色出现在一个画布中,具体该如何操作?我想要详细的步骤
基于 cref 在一个画布中放置多个人物角色的操作步骤如下: 1. 使用 /settings 将 Remix 打开,然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像,然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头(⬆️⬇️⬅️➡️),每个箭头都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。 需要注意的是: cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。如果计划在场景中添加多个角色,需要使用平移按钮来添加。 设置画布以描绘两个人的开场提示。 您的 cref 图像中应只包含一个角色。如果 cref 图像中有多个人物形象,Midjourney 将它们混合在一起,并混合到输出中。 语雀里面整理了 211 篇文档,共有 412731 字有关 AIGC 的相关文章,MJ 手册的规范使用说明,文章包含了很多大厂经验总结。无偿且标注了文章来源,地址:https://www.yuque.com/frannnk7/aidesign?《AIGC Design 手册》
2025-03-06
如何写适配多个llm的提示词
以下是关于如何写适配多个 LLM 的提示词的详细内容: 实现原理: 提示词工程主要由两部分代码组成,即提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中,它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时应注意用无关紧要的工具作示例以免 LLM 混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表,实际使用时可动态调整以让 LLM 知晓可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出,并将工具返回的内容再次嵌入 LLM,利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数,对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码,以提高成功率。对于不接受某些角色的 LLM 接口,可改为回传给 user 角色。 相关成果: 目前绝大多数小型本地开源大语言模型以及部分商用大模型接口不支持稳定的 tool calling 功能,现有的微调 LLM 解决方案会浪费大量时间和算力。本文提出仅使用提示词工程和精巧的代码设计,让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。使用多个不具备该能力的 LLM 作为测试模型,在多个工具调用任务上实验成功率达 100%,且基于 comfyui 开发,适合无代码基础的人员复现和修改。
2025-03-03
怎么与多个pdf进行对话
要与多个 PDF 进行对话,可以考虑使用以下方法和工具: 1. ChatDOC:这是一个 AI 文档阅读助手,能够在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息。它具有以下优势: 可靠性和准确性高,在所有 ChatPDF 类产品中居首。 精通表格理解,选择表格或文本可立即获取详细信息。 支持多文档对话,不受每个文档页数限制。 每个回答均可溯源至原文,有原文档中的直接引用支持。 支持多种文档类型,包括扫描件、ePub、HTML 和 docx 格式文档。 2. AskYourPDF Research Assistant:可以与多个文件聊天,生成带有引文的文章,分析和生成论文的参考文献,创建文件的知识库并与之交互等。 在进行互动式问答时,需要注意以下几点: 1. 对于更新的数据或最新出版的书籍、报告和文件,ChatGPT 的知识库可能无法提供答案。 2. 如果有现成的 PDF,建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答。 3. 提问时应遵循一定的模板,例如: 输入信息:向 ChatGPT 提供要查询的书籍、报告或文件的详细信息,包括书籍的书名、作者、出版日期、出版社,报告的时间、主题,文件的名称等,提供越详细越能获得准确答案。 提出问题:例如询问书籍中提到的某些方面、原则、方法,报告中行业的增长趋势,对报告或书籍的概括、主要观点等。
2025-02-11
什么工具能实现和多个pdf或word文档对话
以下工具可以实现和多个 PDF 或 Word 文档对话: 1. ChatDOC(海外官网:chatdoc.com):是一个 AI 文档阅读助手,能在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息。在可靠性和准确性方面,它在所有 ChatPDF 类产品中居首。其优势包括精通表格理解、多文档对话、每个回答均可溯源至原文,还支持多种文档类型,如扫描件、ePub、HTML 和 docx 格式文档。 2. IncarnaMind:是一个可以使用大型语言模型(如 GPT)与个人文档(PDF、TXT)进行聊天的工具。它通过滑动窗口分块机制和检索器,能高效查询细粒度和粗粒度信息,支持多文档查询和稳定的解析,还具有自适应分块、多文档对话问答、文件兼容性和模型兼容性等特点。
2025-02-11
如何把多个大模型接入一个智能体?
要将多个大模型接入一个智能体,可以参考以下步骤: 1. 理解相关概念: 统辖:是一种广义的包含关系,指普遍性理念或法则对个别事物的包容或管辖。 抽象:从具体事物中提取共同特性,形成概念。 演绎:通过逻辑推理从已知推导出新知识。 反应:对外界刺激或输入的回应或改变。 2. 统辖 prompt:在 prompt 工作流中设置普遍性、统一性或支配性原则,影响其他 prompt 的状态或行为,例如设置统一监督者角色评判其他模块,让大模型注意力集中在特定话题上以提高推理能力。 3. 利用阿里云百炼: 步骤一:创建智能体应用 进入百炼控制台中“我的应用”,单击新增应用,在智能体应用页签,单击直接创建。若之前已创建过应用,则单击右上角的新增应用。控制台页面链接:https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29619931.J__Z58Z6CX7MY__Ll8p1ZOR.1.2f3e59fciQnmL7/home 进入智能体应用管理界面后,选择大模型并进行参数配置,例如选择通义千问Max,可根据需求配置模型参数。 测试智能体应用:选择大模型后,可输入问题进行测试。 4. 在网站上增加一个 AI 助手: 创建大模型问答应用:通过创建百炼应用获取大模型的推理 API 服务。 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可输入一些 Prompt 设定人设。在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角发布。 获取调用 API 所需的凭证:在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存,在顶部导航栏右侧点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存。
2025-01-10