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chatbot搭建

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

(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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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
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利用人工智能技术搭建知识库系统可以参考以下内容: 大圣的相关文章:大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。其文章如也是以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解。 知识管理体系:知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分: 知识的捕捉:收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。 知识的组织:通过分类、标签和索引等方式,使知识易于访问和检索。 知识的分享:促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会。 知识的应用:确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。 专家系统:符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库,并包含一个推理引擎,在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样,包含短期记忆和长期记忆。同样,在以知识为基础的系统中,会区分以下几个部分: 问题记忆:包含与当前要解决的问题有关的知识,如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识,因为它包含了快照信息,记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态。 知识库:代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的,不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态,因此也被称为动态知识。 推理引擎:协调在问题状态空间中搜索的整个过程,必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。例如,下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的。
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搭建知识库的方法如下: 使用 Dify 构建知识库: 准备数据:收集文本数据,包括文档、表格等格式,并进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档,并为数据集编写清晰的描述。 配置索引方式:Dify 提供三种索引方式,如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择,如追求更高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将数据集集成到 Dify 的对话型应用中,在应用设置中配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,持续优化知识库内容和索引方式,定期更新增加新内容以保持时效性。 本地部署大模型搭建个人知识库: 了解 RAG:利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用,在实操前需对其有大概了解。RAG 是先检索外部数据,然后在生成步骤中将数据传递给 LLM,其应用可抽象为 5 个过程,包括文档加载、文本分割、存储(包括将文档块嵌入转换成向量形式和将向量数据存储到向量数据库)、检索。 知识表示和专家系统: 网上调研:在网上做调研,找到人类量化和编写知识的领域,回顾布卢姆 的分类法等历史。 作业:建立一个本体,选择主题建立模型,如创建客厅的本体,包括家具、灯光等,可使用 Protégé 构建本体。
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以下是搭建微信对话 AI 的步骤: 1. 配置极简未来(Link.AI)平台 按照官方教程操作:https://docs.linkai.tech/platform/createapp ,学习补充:https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 注意以下几点: 教程中的应用是创建具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集,让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设,具体可看教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用,记住应用 ID,用于后续对接微信聊天机器人。 2. 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件,例如配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数来设定哪些群组的消息需要自动回复。 基于创建的模板切换到容器编排界面进行 COW 服务部署,等待部署成功。 3. 登录微信绑定 COW 组件 若扫描二维码等出现意外情况,可退回到容器配置处重启容器服务,重新扫码登录。 后续若想修改 COW 组件的配置,如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等,进入编排模板的配置界面修改参数,保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。 至此,完成 COW 组件的部署和微信号的绑定,即可开始与机器人微信号进行对话。
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