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chatbot搭建

Answer

以下是关于 ChatBot 搭建的相关知识:

  1. 先行者 ChatGPT:2022 年 11 月,ChatGPT 横空出世,背后基于 GPT3.5。GPT3.5 与 InstructGPT 同源技术。训练 ChatBot 一般需要以下几个阶段:
    • 阶段 0:PT 阶段(Pre-train),建立模型的 capacity,确定模型各方面能力的天花板。
    • 阶段 1:SFT 阶段(Supervised Fine-tune),让模型学会 conversational format,即知道对话应按何种形式展开。
    • 阶段 2:RLHF 阶段(Reinforcement Learning from Human Feedback),细分为 RM(Reward Model)阶段和 RL(Reinforcement Learning)阶段,能激发模型具备多种能力,包括但不限于 safety、reasoning 和 stability。
  2. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤:
    • COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。
    • 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程:【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信副本
    • 可以实现:打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等)以及常用开源插件的安装应用。
    • 正式开始前需要知道:
      • ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。
      • 风险与注意事项:
        • 微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入。
        • 本文只探讨操作操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

(3)ChatBot是怎么炼成的?

2022年11月,ChatGPT横空出世,背后基于GPT3.5。GPT3.5其实已经不是单纯的LLM基座模型了,据说它跟InstrcutGPT是同源技术,因此下面我们就以InstructGPT为参照介绍ChatBot是怎么炼成的。首先概览式地介绍一下训练ChatBot所需要的几个阶段,有个基本印象阶段0:PT阶段(Pre-train)。这个阶段建立模型的capacity,就是确定模型各方面能力的天花板阶段1:SFT阶段(Supervised Fine-tune)。这个阶段让模型学会conversational format,就是知道了对话应该按什么形式展开。阶段2:RLHF阶段(Reinforcement Learning from Human Feedback)。这个阶段细分为RM(Reward Model)阶段和RL(Reinforcement Learning)阶段,能激发出模型具备多种能力,包括但不限于safty、reasoning和stability我非常喜欢AK的[这张图](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/watch%3Fv%3DbZQun8Y4L2A),简单清晰把重要信息点都罗列了出来

熊猫大侠:基于COW框架的ChatBot实现步骤

作者:熊猫大侠COW是基于大模型搭建的Chat机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。基于这篇张梦飞同学也写了一个更适合小白的使用教程:[【保姆级】一步一图,手把手教你把AI接入微信副本](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A9w1wUcXSihF6XkeKVic8CXxnHb)本文带你实现:1、打造属于自己的ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI画图等等)2、常用开源插件的安装应用正式开始前你需要知道:ChatBot相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型API的方式实现(API单独付费)风险与注意事项:1、微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入。2、本文只探讨操作操作步骤,请依法合规使用-大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求。-禁止将此操作用于任何非法目的。-处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。

熊猫大侠:基于COW框架的ChatBot实现步骤

作者:熊猫大侠COW是基于大模型搭建的Chat机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。基于这篇张梦飞同学也写了一个更适合小白的使用教程:[【保姆级】一步一图,手把手教你把AI接入微信副本](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A9w1wUcXSihF6XkeKVic8CXxnHb)本文带你实现:1、打造属于自己的ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI画图等等)2、常用开源插件的安装应用正式开始前你需要知道:ChatBot相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型API的方式实现(API单独付费)风险与注意事项:1、微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入。2、本文只探讨操作操作步骤,请依法合规使用-大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求。-禁止将此操作用于任何非法目的。-处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。

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有没有做chatbot的教程或者案例
以下是关于做 ChatBot 的教程和案例: 教程:熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤。COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。张梦飞同学基于此写了更适合小白的使用教程: 。该教程带你实现:打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等),常用开源插件的安装应用。正式开始前需要知道:ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别,本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。同时存在风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;本文只探讨操作操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。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),多部署方法(本地运行、服务器运行、Docker 的方式)。 案例:
2024-12-03
chatbot 设计
在设计 ChatBot 时,应以 STAR 原则(情境、任务、行动、结果)为指导进行需求拆解。 情境方面,用户期望通过与大型模型交互获得基于企业内部知识的精准回答,这要求系统既能理解和响应用户查询,又要确保信息安全。 任务上,系统需分析用户问题,并基于企业知识库提供准确答案,这需要具备高级语言理解能力,且能安全访问和利用企业内部知识。 行动包括: 1. 设计并实施一系列步骤处理潜在安全问题,确保用户输入安全。 2. 回复中若遇不匹配或有害内容,系统应拒绝回答。 3. 采用指代消解等技术手段提升问答准确性和用户满意度。 结果是开发一个能精准理解用户意图、安全访问知识库并提供满意答案的智能回复应用,该应用不仅能提升用户体验,还会成为企业内部知识管理和服务的重要工具。 为达成这些目标,需制定详尽流程图以可视化每个环节和决策点,确保设计和开发中每个步骤清晰理解和执行,从而保证智能回复系统满足用户需求且高度安全准确。从拆解出的知识回复流程图可见,简单知识问答背后隐藏诸多环节,实际工作中还有更复杂小环节需进一步拆解,这需要在实际项目中实战操作。
2024-10-09
你认为Agent和ChatBot聊天对话机器人的差异在哪?
Agent(智能体)和 ChatBot 聊天对话机器人存在以下差异: 任务执行方式:Agent 是执行特定任务的 AI 实体,拥有复杂的工作流程,可以迭代运行,模型本质上能够自我对话,无需人类驱动每一部分的交互;而 ChatBot 通常是用户提出问题后获得一个答案作为回应。 组成和功能:Agent 是大型语言模型(LLM)、记忆(Memory)、任务规划(Planning Skills)以及工具使用(Tool Use)的集合,例如在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天、机器人等领域发挥作用;而 ChatBot 相对功能较为单一。 处理能力和效率:像 Coze Agent 这样的多 Agent 模式采用分布式计算范式,将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体并行处理,从而提高系统的处理能力和效率。 参考文章: https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02
2024-09-04
如何设计一个陪伴形态的ai chatbot
目前知识库中没有关于如何设计一个陪伴形态的 AI chatbot 的相关内容。但一般来说,设计这样的 chatbot 可以从以下几个方面考虑: 1. 明确目标用户和使用场景:了解用户的需求、年龄、兴趣等,以便为其提供个性化的陪伴。 2. 构建丰富的知识体系:涵盖各种话题,如情感交流、娱乐、生活建议等,以满足用户在不同方面的交流需求。 3. 设计自然流畅的语言交互:使 chatbot 的回答符合语言习惯,富有情感和亲和力。 4. 具备情感感知能力:能够理解用户的情绪,并做出相应的回应和安慰。 5. 不断优化和学习:根据用户的反馈和交互数据,持续改进 chatbot 的性能和回答质量。
2024-08-27
gpt2 chatbot是什么
"gpt2chatbot" 是一种神秘的新型 AI 模型,被认为能力超越 GPT4,特别擅长 ASCII 图像处理。该模型可能是 OpenAI 2019 年的 GPT2 模型的一个预览版本,也有人猜测可能是未来开源模型的一部分。此外,据称该模型展现出突破约束条件的能力,具有非常强大的潜力。
2024-05-10
扣子应用搭建示例
以下是关于扣子应用搭建的相关内容: 白嫖 Groq 平台算力的落地应用: 通过扣子工作流,用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,可参考梦飞大佬教程将扣子接入微信机器人(有微信封号风险)。 由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容,可以适配到任何 APP 产品填 APIKEY 调用的场景,以沉浸式翻译为例。 接入手机类 APP,比如通过快捷方式接入 Siri。 接入扣子工作流:搭建细节可移步 WaytoAGI 自学。建立工作流只需一个代码节点,需配置代码节点的输入引用、输出等。可建立 Bot 调用工作流,但建议不发布,以免代理流量被他人使用。 在扣子调用已有的 API 制作插件: Body:用于传递请求主体部分,GET 方法中通常不用于传递参数。 Path:用于定义请求路径部分,GET 方法中可传递参数,常编码为 URL 一部分。 Query:用于定义请求查询部分,是 GET 方法中常用的参数传递方式。 Header:用于定义 HTTP 请求头信息部分,GET 方法中通常不用于传递参数。配置输出参数,填对后可点击自动解析,调试与校验工具是否能正常运行。 搭建邮票收藏馆应用: 业务背景与逻辑梳理:源于客户需求,功能包括生成邮票、收藏邮票、收藏列表、查看藏品详情,规划了生成和查看两个页面。 页面设计: 第一页:导航栏有应用名称、查看收藏入口、用户头像;陈列展示生成的图片;生成和收藏部分可输入关键字生成并收藏。 第二页:收藏列表会加载用户所有收藏,数量超 100 需优化加翻页;收藏详情可查看大图、关键字、收藏时间。
2025-01-21
搜索模型搭建
以下是关于搜索模型搭建的相关知识: 嵌入(Embeddings): 概述:第一代模型(以001结尾的模型)都使用 GPT3 分词器,最大输入为 2046 个分词。第一代嵌入由五个不同的模型系列生成,针对三个不同任务进行调整,包括文本搜索、文本相似性和代码搜索。搜索模型成对出现,有用于短查询和长文档的。不同系列包括多种质量和速度不同的型号,如 Davinci 能力最强但更慢更贵,Ada 能力最差但速度快成本低。 相似性嵌入:最擅长捕捉文本片段之间语义相似性,如 textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001。 文本搜索嵌入:有助于衡量长文档与短搜索查询的相关性,使用两种模型,分别用于嵌入搜索查询和要排名的文档,如 textsearchadaquery001 等。 代码搜索嵌入:与搜索嵌入类似,有两种类型,分别用于嵌入自然语言搜索查询和要检索的代码片段,如 codesearchadatext001 等。对于001 文本嵌入,建议将输入中的换行符替换为单个空格。 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama:根据电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载,双击打开点击“Install”,安装完成后将下方地址复制进浏览器中,若出现相关字样表示安装完成,即 http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型:Windows 电脑按 win+R 输入 cmd 回车,Mac 电脑按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序,复制相关命令行粘贴回车等待完成。 检索原理: 信息筛选与确认:对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,涉及对信息来源、时效性和相关性的验证。 消除冗余:识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射:分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,如因果、对比、顺序等。 上下文构建:将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境,包括排序、归类和整合。 语义融合:合并意义相近但表达不同的信息片段。 预备生成阶段:整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式。 大模型生成回答:全新的上下文传递给大语言模型,大语言模型根据提供的信息回答问题。
2025-01-19
如果搭建ai智能体
搭建 AI 智能体可以参考以下步骤: 1. 明确需求:在品牌卖点提炼中,要清楚 AI 智能体是引导型助手,帮助提供思考维度,而非直接给出从 0 到 1 的卖点。 2. 明确 AI 的能力和局限:AI 对公司的诸多方面了解程度接近于 0,如主要产品、产品解决的用户需求、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等。但 AI 能通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据、利用大量训练数据输出更全面信息、理解用户内容并按正确结构梳理输出。 3. 逐步搭建: 配置工作流,得到可用的工作流(如整理入库、选择内容)。 进行整体配置,包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型(如测试效果较好的通义千问)、添加工作流、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词等。完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。
2025-01-19
如果搭建一个智能写作AI
搭建一个智能写作 AI 可以参考以下步骤: 1. 了解生成式人工智能的工作原理: 监督学习在人工智能领域一直占据很大比例,生成式 AI 由监督学习技术搭建。 大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成文本,需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 2. 认识大语言模型的特点: 大语言模型在写故事、修改文本等方面非常有用。 但它可能会编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确性。 网络搜索与大语言模型有区别,网络搜索可追寻信息来源,大语言模型可提供建议与策略。 3. 明确人工智能的应用空间: 人工智能有大量运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用。 使用大语言模型写作,集思广益、头脑风暴很有用,翻译也可以使用,但网络文本较少时效果可能不太好。 4. 搭建 AI 工作流: 学会搭建 AI 智能体,它能根据设定的工作流自动调用不同的 AI 工具完成全流程任务。 例如设计“写作助手”的 AI 智能体,输入文章的主题、风格和要求,它能自动完成文章大纲处理、初稿写作、修改润色和排版等工作。 5. 拆解高效写作的关键步骤: 写作是一个逐步的过程,要先梳理没有 AI 工具时的工作流,再考虑引入 AI 赋能。 比如写公众号文章,要先选题、搜资料、列提纲、起标题、配图片、排版发布等,拆解清楚每个环节,判断 AI 能提供的帮助。
2025-01-19
从0到1搭建知识库
从 0 到 1 搭建知识库的方法如下: 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群: 创建智能体: 知识库:本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据。自动清洗数据会出现目前数据不准的情况,本节视频就尝试使用手动清洗数据,提高数据的准确性。 在线知识库:点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档,其中每个问题和答案以分割,暂时不要问为什么。选择飞书文档、自定义的自定义,输入,然后就将飞书的文档内容以区分开来,这里可以点击编辑修改和删除。点击添加 Bot,添加好可以在调试区测试效果。 本地文档:本地 word 文件,注意如何拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练的知识库里面。画小二这个课程 80 节课程,分为了 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是首先将 11 章的大的章节名称内容放进来,章节内详细内容格式依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 使用 Dify 构建知识库: 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。 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。 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。 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。 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。 【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人: 创建知识库应用: 地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后,点击应用并创建,选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件,等待处理,最后文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用,关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建,创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 并保存下来。 安装并接入 cow: 回到宝塔,打开【终端】。 依次粘贴并回车:cd/root 。 git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ,注意一定要粘贴完整。 出现下方的样子,就是成功了。如果失败,或者没反应,刷新一下,重新再试一次。 继续一行一行,依次输入:cd chatgptonwechat/ ,pip install r requirements.txt 。 等待执行完成,继续粘贴:pip install r requirements optional.txt 。 上边的都执行完成后,到“文件”菜单中去执行,点击文件 找到 root,进入 root 文件夹,找到 chatgpt on wechat 文件夹,并进入。
2025-01-19
个人知识库搭建
个人知识库搭建主要包括以下内容: 1. RAG 技术: 利用大模型能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载(从多种来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据及代码)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入并转换为向量形式存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 2. GPT 相关: 搭建基于 GPT API 的定制化知识库涉及给 GPT 输入定制化知识,但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 Embeddings 是浮点数字的向量,向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 3. 本地知识库进阶: 若要更灵活掌控知识库,可使用额外软件 AnythingLLM,其包含 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 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:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 概念,可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并嵌入、选择对话模式(Chat 模式综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案)、测试对话。 最后,“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,可联系相关人员或加入免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2025-01-19