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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。

其他人在问
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
本地化搭建问答机器人流程
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。
2024-12-21
智能体搭建案例
以下为您提供两个智能体搭建案例: 案例一: 智能体名称:市场分析报告 智能体简介:品牌营销公司在用的生成智能体,输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告。数据化呈现更具真实性,附带信息来源网址便于源信息校正。可帮助品牌主/营销人员减少信息收集时间,聚焦决策判断。 应用场景: 目标人群:企业管理层(做发展策略评估)、投资者(评估投资机会)、创业者(评估项目可行性)、营销人员(做营销计划依据)。 当前痛点:信息收集需要长时间;报告的真实性是否可验证;现有大模型做的市场报告太过概念化,不能做有效参考。 应用价值:减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能:根据用户的要求或指定的行业、产品,搜索网络信息,生成一份完整的市场调研报告,用数据支撑,并附引用链接。 案例二: 智能体开发平台:字节扣子和腾讯元器。 概念定义:智能体(Agent)简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,很多公司开始关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后再真人介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:帮助 B 端商家搭建 Agent。 智能体开发平台介绍:字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子。
2024-12-20
我想用coze搭建一个智能体,关于自然语言课程的期末复习指南,要将我的教材导入扣子作为知识库,智能体支持用户提问,搜索知识点,结合知识库和互联网搜索的内容给出问答,需要使用多智能体或工作流,使用卡片功能进行显示,请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤: 1. 访问 Coze 官网(https://www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定智能体的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置: 插件:扩展智能体的专业能力,如计算器、日历等工具。 工作流:设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流:处理和生成图像的相关功能。 触发器:设置自动化响应条件。 知识库管理: 文本:存储文字类知识材料。 表格:结构化数据的存储和调用。 照片:图像素材库。 记忆系统: 变量:存储对话过程中的临时信息。 数据库:管理持久化的结构化数据。 长期记忆:保存重要的历史对话信息。 文件盒子:管理各类文档资料。 交互优化(底部区域): 开场白:设置初次对话的问候语。 用户问题建议:配置智能推荐的后续问题。 快捷指令:设置常用功能的快速访问。 背景图片:自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试智能体的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后,为智能体配置对应的技能,以保证其可以按照预期完成目标任务。例如,以获取 AI 新闻的智能体为例,需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下: 在智能体编排页面的技能区域,单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面,选择相关功能,然后单击新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 配置好智能体后,在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后,将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下: 在智能体的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
怎么用扣子搭建一个仿写文章的智能体
以下是关于用扣子搭建仿写文章智能体的相关信息: 生物医药小助手:这是生物医药垂直领域的第一个智能体,其创建者将个人发布的大量生物医药文章转化为可交互数据库,以解决读者咨询占用过多时间的问题。通过扣子平台,解决了高成本搭建问题,并实现了一问一答的形式,用户可在扣子的 bot 商店或公众号中发起问答。 手搓插件:可参考相关文章和链接,了解在扣子中手搓插件的方法,包括 API 参数测试等步骤。 竖起耳朵听智能体:其编排包括插件、工作流和知识库。插件如同工具箱,可添加现有或自制的 API 以增强智能体能力;工作流像可视化拼图游戏,由多个节点组成,可组合各种功能创建复杂稳定的业务流程。 如果您想进一步了解具体的搭建步骤和细节,还需要您提供更明确的需求。
2024-12-19
零基础模板化搭建 AI 聊天机器人
以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容: 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置,以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中,名称的全大写描述需对应编排模板,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ,model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时,最好加上前缀触发机器人回复,如配置的 ,即 SINGLE_CHAT_PREFIX ,私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。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。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复,例如 ,即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人,更新最终版的配置参数(GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改),查看无误后点击保存,编排模板创建成功。 切换到容器编排界面,基于创建的模板进行 COW 服务部署,点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件,定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板,可一键部署复杂的应用环境,无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件,使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境,确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件,可简化安装和配置过程,确保每次部署环境一致,且易管理和维护。 3. 配置多个前缀(如“bot”、“@bot”)可确保只有特定情况下机器人才会回复,避免在群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时,可尝试以下步骤: 重启 Docker 容器:在宝塔面板中找到对应的容器,点击“重启”。 检查网络连接:确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码:等待容器重新启动后,重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费,对于一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间。同时,平台还提供每天签到免费领取积分的福利,进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用,具体因使用量而异。
2024-12-18
搭建一个专业的律师智能体
搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面: 1. 多智能体的通信问题:不同智能体之间的通信至关重要,包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题,而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责:以客服多智能体为例,只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent,并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写:对于律师智能体,写好提示词很重要。例如,在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理,替换具体的人物姓名、时间和地点。同时,注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求:像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用:决策智能体在企业自动化中发挥作用,如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例,将付款方规则转换为有向无环图,利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。
2024-12-17