如何让对话几条消息合并意图回复

以下是关于“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”这一 AI 短视频比赛主题的创作灵感建议： 1. 可以是烟花绽放的那一刻，绚丽多彩照亮夜空。 2. 是宠物与主人重逢相拥的那一刻，充满温馨与感动。 3. 是运动员冲过终点线的那一刻，展现胜利的喜悦。 4. 是孩子第一次学会走路的那一刻，充满成长的惊喜。 5. 是情侣在雨中亲吻的那一刻，浪漫而甜蜜。 比赛相关要求： 1. 主题：以“The Moment”为主题进行创作。 2. 数量限制：每人不限视频数量。 3. 提交时间：12 月 31 日 21:00 前。 4. 参赛文件：16:9 格式，不长于 10 秒，30FPS 以上，不含剪辑。 5. 作业方式：不限。 6. 工具要求：使用可灵 AI（https://kling.kuaishou.com/）。 7. 视频要求：带可灵水印。 8. 参与方式：在指定时间发布作品，可通过通往 AGI 之路首页表格、在野菩萨小红薯群或支持社区提交。 9. 奖项设置：金奖 5000 元+5800 灵感值；银奖 3000 元+2700（2200+500）灵感值；铜奖 2000 元+1000 灵感值；入围 500 元×40；人气奖 2500 元×4 以及其他意外散落的灵感值。 10. 注意事项：不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容，可能导致参赛失败。不在规定时间内提交的自动失去参赛资格。评审由专业评审决定，提交次周发布结果。参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号及第三方用于社群运营、展览、展示、传播、营销等用途，主办方拥有最终解释权。在下面的投稿链接中上传作品。

意图识别是根据输入的内容决定后续环节的流程，有点像 if/else 。从输出看，其 reason 通常为英文。可以简单理解为是一个简化版的大语言模型节点，为更精准识别，可优化选项使其更精准凝练，不行的话可换用大语言模型节点。 在自然语言处理领域，意图识别已被广泛讨论。随着大型模型兴起，尤其是用作智能体的 Brain 模块时，承担了主要工作任务。当用户输入指令，通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需做出反应，本质上是一种分类任务，区分用户具体意图，在单一或多智能体系统中都至关重要。通过如 Siri、小爱同学等常见智能助手的例子可更直观理解。大型模型执行意图识别任务主要基于前期大量数据训练得到的模型，可通过微调适应特定领域需求。 在 Manus 多智能体通用任务系统中，意图识别从用户输入中提取关键词和任务类型，引导用户补充信息以明确需求。

产品经理在设计 AI 产品功能时，需要设计意图识别。以下是关于意图识别的相关内容： 意图识别的定义：当用户输入指令，这些指令通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需要对这些指令做出反应。这个过程在本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。无论是在单一智能体架构还是复杂的多智能体系统中，意图识别都扮演着至关重要的角色。 意图识别的实现方式： 1. 通过准备特定于任务的数据集，然后利用这些数据对模型进行 Finetuning，以提升其在特定意图识别任务上的表现。这个过程涉及到在预训练模型的基础上进一步训练，以调整模型参数，使其更适应特定的任务需求。 2. Prompttuning，这种方法不需要对模型的参数进行大规模调整。而是通过精心设计的提示词来引导模型，使其能够识别和响应用户的意图。这种方法的优势在于其灵活性和快速适应性，能够在不改变模型参数的情况下，迅速适应新的任务或领域。 这两种方法各有优缺点：微调能够提供更高的准确性，但需要较多的训练数据和计算资源；而提示词调优则在创造性和灵活性方面表现更为突出。 在使用大型模型进行意图识别时，需要注意一些潜在的问题： 1. 由于意图识别在智能系统中扮演着守门人的角色，如果其准确性不足，整个系统的后续环节，包括记忆、规划和反思等，都可能受到影响，无法正常发挥作用。 2. 在落地设计时，意图识别通常与特定的业务场景紧密相关，如果脱离了具体的业务需求，意图识别将失去其实际意义。因此，在设计意图识别系统时，必须将其与业务需求紧密结合，确保其能够准确地理解和响应用户的需求。如果意图识别脱离了业务背景，那么可能不如利用模型的泛化能力去执行更基本的意图识别任务。 以下是一个使用 prompt 来设计意图识别的例子：在上述使用提示词进行意图识别的例子中，提示词对用户的指令进行了分类，以识别不同的意图。然后，根据这些识别出的意图，系统执行相应的动作。最终，系统会输出一个 JSON 格式的结果，这通常包含了对用户指令的解析和响应。 在未来的 AI 学习产品中，除了拥有大模型之外，还需要拥有其他的基础设施，包括但不仅限于具备学习任务规划能力的小参数规模模型、意图识别模型、多模态交互模型、搜索引擎、既有的知识库等等。

以下是一些生成示意图的好工具： 1. Creately： 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 2. Whimsical： 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 3. Miro： 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 4. Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net： 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例：假设需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录：https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

通过提示词实现意图识别通常有以下几种方式： 1. 准备特定于任务的数据集，对模型进行 Finetuning，以提升其在特定意图识别任务上的表现。但此过程需要较多训练数据和计算资源。 2. 使用 Prompttuning 方法，通过精心设计的提示词来引导模型识别和响应用户意图。这种方法具有灵活性和快速适应性。 3. 对用户的指令通过提示词进行分类，以识别不同的意图，然后根据识别出的意图执行相应动作，最终输出 JSON 格式的结果。 4. 对用户提问进行分类，如分为导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，匹配更准的信息源和更好的回复提示词。例如搜索“笔记本电脑”，提取出“shopping”意图，挂载相关电商平台信息源进行更小范围搜索，并加载匹配的提示词模板控制大模型回答内容。 5. 利用大模型提供的 Function Calling 能力进行意图识别。 但目前主流的实现方案，不管是成熟的大模型还是微调的小模型，准确度都不够高。

意图和 FAQ 训练是两种不同的概念。 意图训练主要侧重于理解用户的核心意图或目的。例如，在一个客服场景中，用户的意图可能是查询产品信息、寻求技术支持或进行投诉等。通过对大量的用户交互数据进行分析和学习，模型能够识别出这些不同的意图类别。 FAQ 训练则侧重于常见问题及其对应的标准答案。比如常见的“产品如何退换货”“售后服务的联系方式是什么”等问题，以及相应的准确回答。 总的来说，意图训练更注重对用户目的的分类和理解，而 FAQ 训练更侧重于对特定常见问题的准确回答。

意图和 FAQ 最明显的区别在于：意图通常指的是用户行为背后的目的或期望，它更侧重于理解用户的深层需求和动机。而 FAQ（常见问题解答）则是预先准备好的一系列常见问题及其对应的标准答案，主要用于快速回答用户可能提出的一般性问题。 总的来说，意图关注的是挖掘用户潜在的想法和目标，FAQ 则是针对常见问题提供现成的解答。

要实现 AI 对话的去 AI 化，可以从以下几个方面入手： 1. 语言风格： 使其具有生活化的语言习惯，使用语气词如嗯、吧、啊、哈哈哈等，增加口语化词语。 塑造搞笑人设，通过设置夸张、比喻、双关、对比、反差等手法实现幽默。 让回答变得不正经、放肆，例如大胆地开一些“玩笑”，但要注意避免侵犯他人。 2. 交流技巧： 像教实习生一样，给 AI 明确的“操作手册”，清晰表达自己的需求。 像拼乐高一样，将复杂任务拆成小模块，逐个击破。 像打乒乓球一样，进行有来有往的多回合交流，不断优化答案。 3. 准备工作： 交流前通过主题阅读相关书籍让大脑进入相关氛围。 清晰表达脑海中的想法，不能放弃指挥权，不能完全依赖 AI 随机生成。 注意框架的使用，将复杂场景拆细，同时根据不同场景灵活调整框架的维度。 4. 提示词运用： 根据场景决定提示词的约束和泛化，如公司固定的 SOP 需强约束，探讨发散场景则利用泛化能力。 练习提示词的压缩表达，先将想法用一段话描述，再浓缩，尝试用一个词或一个字精准概括。 需要注意的是，在让 AI 变得更像人类交流的过程中，最终还是要以内容质量为核心。

以下是关于谷歌 AI 相关的信息： 谷歌推出的 NotebookLM ，有人称它为笔记工具，有人说它是 AI 学习工具，还有人认为它是播客生成器。体验地址：https://notebooklm.google/ 。只要上传文档、音频或感兴趣的网页链接，如 YouTube 链接，它就能生成专业的播客，其中两个主持人的对话生动自然，包含各种人类的语气和行为。 Character.ai 是一款由 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 于 2022 年 9 月创建的基于 LLM 的聊天机器人网站。该网站预先创建了许多聊天角色，用户可以与之交流，也能自己创作角色。与 ChatGPT 不同，它更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴、支持等需求，还支持创建房间，多人可用不同角色聊天。目前没有商业变现途径，但计划在不久的将来推出付费订阅模式，也可能采用广告支持模式。 生成式 AI Studio ： 详细功能介绍： 创建对话：包括指定对话上下文、示例、测试对话。 集成到应用程序：提供 API 和 SDK ，需下载适合编程语言（如 Python 或 Curl ）的 Vertex AI SDK ，按照示例代码和 API 文档将代码插入应用程序。 调整大型语言模型的挑战与解决方案： 挑战：微小的措辞或词序变化可能影响模型结果，模型响应可能不完全可预测，模型响应质量不一，微调大型模型可能耗时且成本高，为大模型提供服务可能涉及额外麻烦和成本。 解决方案：参数有效调整，通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战，这些参数可能是现有模型参数的子集或全新的参数，例如向模型添加额外的层或额外的嵌入到提示中。

以下是用扣子搭建具有自己思维的智能体，使其能进行日常对话和创作的步骤： 1. 创建智能体：使用单 Agent 对话流模式。 2. 编排对话流：点击创建新的对话流并与智能体关联，在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT，使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 3. 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据，同时在智能体的编排页面进行测试，确保对话流执行成功。 4. 发布：点击发布后选择多维表格，进行配置，包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器，完善上架信息，填写表格，选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 此外，扣子的知识库功能强大，可上传和存储知识内容，提供多种查找方法，能解决大模型的知识不足问题。在智能体中可运用自己的知识库，如收集地道口语表达的短句。还可为智能体添加开场白以提升体验。 在多智能体模式设置中，包括全局设置和多个代理之间的编排协调。全局设置涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理和对话体验等，在设计智能体交互流程时应形成完整互动链条，采用循环机制而非单向流程，可通过旅游场景中景点推荐、路线规划和食宿安排等智能体的例子来理解。

以下是关于如何与 AI 对话的相关内容： 在 Trae 中指定上下文进行 AI 对话的方式有以下几种： 1. 方式一：将编辑器内的内容作为上下文 当编辑器中有正在编辑的代码文件时，AI 助手默认能看到当前文件，可直接提问与当前文件相关的问题。 若对文件中的某段代码提问：选中代码，点击悬浮菜单中的添加到对话按钮，将选中内容作为上下文添加至侧边对话框。指定的上下文会显示在侧边对话底部的输入框，还可继续添加编辑器中的其他内容片段或其他来源的上下文，然后在上下文旁输入问题并发送给 AI 助手。 2. 方式二：将终端中的内容作为上下文 若对终端中的输出内容提问（如修复报错）：在终端中点击输出内容片段，在内容片段区域的右上角点击添加到对话按钮，将选中内容作为上下文添加至侧边对话框。指定的上下文会显示在侧边对话底部的输入框，还可继续添加终端中的其他内容片段或其他来源的上下文，然后在上下文旁输入问题并发送给 AI 助手。 3. 方式三：使用键添加上下文 在侧边对话的输入框中，可通过符号添加多种类的上下文，包括代码、文件、文件夹和工作区。通常情况下，列表中将展示与编辑器中当前打开文件相关的内容作为推荐的上下文，但仍可自行搜索所需的上下文并添加到输入框中。基于问题，可以组合添加各种来源的相关上下文（例如同时添加代码和文件）。 通过Code，可将函数或类的相关代码作为与 AI 助手对话的上下文。列表中默认展示当前编辑器内打开的文件中的函数或类。选择前，可预览列表中推荐的函数或类的相关代码。若推荐的内容非所需，可通过关键词搜索所需的函数或类。 若 Trae 中不存在对应语言的 LSP，请提前安装，否则可能导致无法识别代码符号。具体步骤为：在输入框中输入，或直接点击输入框左下角的引用按钮，输入框上方显示上下文类型选择列表；在列表中选择 Code（或在符号后手动输入 Code），然后按下回车键，列表将展示编辑器中当前打开的文件中存在的函数和类。将鼠标悬浮在列表中的某个条目后，左侧会展示该函数或类的代码内容，供预览；若推荐的函数和类非所需，在Code:后输入想要的函数或类的名称或关键词；从列表中选择需指定为上下文的函数或类，在输入框的代码标识后，输入问题并发送。 此外，关于文本补全（Text completion）： API 非常擅长与人类甚至自己进行对话。只需几行指令，就能看到 API 作为智能客服聊天机器人，能智能地回答问题，或作为机智的对话伙伴制造笑话和双关语。关键在于告诉 API 它应该如何行事，然后提供一些例子。创建一个能够进行对话的聊天机器人，要告诉 API 意图和如何行事，还要给 API 赋予一个身份。为创建有趣且有用的聊天机器人，可提供几个问题和答案示例，向 API 展示如何回复。 API 是一种语言模型，熟悉各种用于表达信息的单词和字符的方式，包括自然语言文本、代码以及英语以外的其他语言，还能够理解内容，从而进行总结、转换并以不同的方式表达。在此示例中，展示了如何将 API 从英语转换为法语、西班牙语和日本语。若将英文翻译成 API 不熟悉的一种语言，则需要提供更多示例甚至微调模型才能流利地完成。

以下是关于 AI 赋能办公的相关内容： GPT 使用场景： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 演示：https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 2. 聊天机器人：作为聊天机器人后端，提供自然对话体验。 演示： 3. 问答系统：为用户提供准确答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：虽非专门设计，但有不错表现。 6. 群聊总结： 7. 代码生成：GPT3 及后续版本可生成代码片段，帮助解决编程问题。 8. 教育：用于教育领域，帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：webpilot 10. PDF 对话：演示 www.chatpdf.com PPT 相关： 1. 2. AiPPT.cn：爱设计&AiPPT.cn 是一家 AIGC 数字科技企业，致力于打造“下一代个人与组织的 Ai 工作站”。旗下产品包括 AiPPT 等超过 10 余款应用 AI 能力的内容创作工具。23 年在 Ai+办公领域推出 AiPPT.cn/AiPPT.com，帮助用户“一分钟一键生成 PPT”，是国内 AiPPT 赛道创业公司第 1 的产品，全球第 4，国内所有 AIGC 产品 PC 端 Top10。目标市场主要是市场、运营、销售、人力、财务、行政、技术、产品、总助、公务员、学生、老师等基层及中高层管理岗位人员。 3. 在众多的 PPT 工具中，AI 带来便捷高效体验。深入了解了五大 AI PPT 工具：MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI，它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适工具要根据实际需求调整，试用和体验比盲目跟风更明智。 其他： 1. 音视频提取总结：https://bibigpt.co/r/AJ 2. 播客总结：https://podwise.xyz/dashboard/trending 3. 生成脑图：https://xmind.ai/editor/

对一组对话进行分析和评分通常可以遵循以下步骤和依据： 1. 明确任务形式和要求：例如给定一组参考文档和问题，要求模型按照指定格式生成答案，问题包含多种类型。 2. 确定评测指标： 赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案进行对比，并根据关键字段命中情况进行评分。 关键词命中总次数表示在题目中命中 keylist 中元素的总次数（包括多小题）。 关键词总数表示 keylist 中定义的关键字段总数。 小题数指每个题目包含的小题数量。 得分：结果完全正确的回答得满分 1 分，部分正确则根据命中比例计算得分。 3. 示例参考：如在金融行业·大模型挑战赛中，对包含多个小题的多轮对话题目进行评测计算，根据每个小题的回答正确情况给出相应得分，最后计算总得分。 4. 非聊天场景的情绪分析：对于非聊天场景，如情绪分析，可以使用特定的提示，如让助手对语音数据中的情绪进行 110 的评分，并解释评分原因。 5. 问答对话场景：在类似智谱 BigModel 共学营的活动中，根据对问题的理解和准确回答能力、回答的真实性和有趣程度等方面进行评分，还可以使用特定的测试问题如弱智吧问题来评价提示词的生成效果。

以下是关于企业微信 AI 自动化回复的相关内容： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 1. 在复制的 dockercompose.yml 文件中，需修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。主要配置解释如下：配置里面的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL 等。最新的容器编排模板配置参数中，若有'{{中文描述}}'需替换为预留对应值。 2. 私聊或群交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，私聊或群里发消息包含 bot 或@bot 才会触发回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。还有参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复。 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： 微信有多种功能，包括个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服。微信公众号、微信服务号、微信客服均可与 Coze AI 平台对接，而此前 Coze 平台不支持直接与个人微信和微信群对接。但现在 Coze 的国内版正式发布 API 接口功能，直接对接个人微信甚至微信群已成为可能。 张梦飞：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@你，可看到机器人正常回复。 2. 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”，其中的中文部分可进行更改。 3. 此后任何更改，都需“返回首页 右上角 点击重启，重启服务器”。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录。 5. 再往后添加插件，可参考 。

目前可以通过 Coze 平台来实现让 AI 机器人自动回复您的抖音新消息。以下是相关信息： 微信的不同功能与 Coze 平台对接情况： 个人微信/微信群：之前 Coze 平台不支持直接对接，但国内版已正式发布 API 接口功能，直接对接成为可能。 微信公众号：Coze 平台支持对接，AI 机器人可自动回复用户消息。 微信服务号：Coze 平台支持对接，能提升服务效率。 微信客服：Coze 平台支持对接，可自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 配置 AI 微信聊天机器人的步骤： 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，能看到机器人正常回复。 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 此后进行任何更改，都需“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。 然后，在“文件”的【终端】里，输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录”。 关于添加插件，可参考。 疑问解答： 放行端口：类似于给房子安装门铃，通过放行特定端口（如 8888 端口）可通过互联网访问宝塔面板，管理和配置服务器上的服务。 Bot ID：是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识，用于将微信号与特定机器人关联。 微信账号被封：若因使用机器人被封，可尝试联系客服说明情况。建议使用专门微信号作为机器人账号，并遵守微信使用规范。 服务器：需要一直开着，以保证机器人随时在线响应请求。 不懂编程：完全可以配置，按照教程一步一步操作即可。 配置问题：检查每步是否按教程操作，特别是 API 令牌和 Bot ID 是否正确。无法解决可到 Coze 平台的论坛或微信群求助。

以下是一些与自动在邮件 app 或网页上生成回复内容的工具相关的信息： 1. GPTs 可以与 Zapier 结合实现相关功能。例如，假设您是项目经理，可从长篇工作邮件中提取关键信息和摘要；若您是客服代表或独立开发者，能根据邮件内容自动分类（如投诉、感谢信等）并生成相对合适的回复内容，再发送给对应的发件人。具体操作步骤请移步文档： 2. Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已被曝光，其中包括帮您回复邮件中问题的 Smart Reply 功能的提示词。但关于此功能的更多详细信息暂未明确。

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。

要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人，通过文字人设可以从以下方面入手： 1. 基础信息：包括姓名、性别、年龄和职业等，这是构建角色的基础。 2. 背景和经历：与基础信息密切相关，相互影响。例如，设计一个从事低收入职业的角色，可能来自贫困背景，教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观：由角色的生活经历和成长环境塑造，相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标：可以是短期或长期的愿景，会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观：对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞，社交圈子狭小。 此外，还可以参考以下具体示例，如“A.I.闺蜜”的人设： 适当询问对方昵称，自己的昵称可由对方定，兜底昵称为皮皮，英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话，模拟非线性对话模式，聊天氛围温馨有温度，真情实感。 增强情感模拟，使用口头化语言，顺着对方的话继续往下，禁止说教。 在安全前提下存储互动信息，使互动更个性化，模拟真人聊天长度。

以下是关于抖音直播间 AI 自动回复的相关知识： 在当下的 AI 产品中，大都支持自定义 AI 的回复方式。例如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”，在 Coze 里是“人设与回复逻辑”。设定“人设与回复逻辑”时，这里的写法就是 Prompt，您可以足够相信 AI 的智商，无论怎么写，它一般都能理解，但以下仅供参考，您可以自由发挥。 目标是尝试输入某个 AI 产品的网址，如：https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，AI 会自动处理并返回这个产品的名称、简介等信息。 测试“人设与回复逻辑”时，尝试输入网址：https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，也就是 Claude 的介绍信息页，AI 就会按照预先设定的格式进行返回。但由于 AI 的特性，它并不总能返回合适的结果。处理这种情况的方法有很多，比如重试、优化 Prompt 或者使用 Workflow（这个后面讲）。 另外，在【AI+知识库】商业化问答场景中，大语言模型就像一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人，对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。提示词则是告诉这个全知全能的人，他是一个什么样的角色、要专注于哪些技能，让他能够按照您的想法，变成一个您需要的“员工”。知识库相当于给这个“聪明”员工发放的一本工作手册，例如设定使用阿里千问模型，角色是“美嘉”，知识库放的是《爱情公寓》全季的剧情，这样当您提问时，AI 就能根据设定和知识库进行回复。