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这个对话,是怎么调用WaytoAGI知识库的?

回答

在 WaytoAGI.com 网站,新增了智能对话功能,您可以在首页输入 AI 相关问题,系统会迅速提供答案要点和参考文章。在与知识库对话导航目录下,还能看到别人在问的 AI 问题。该功能的上线离不开飞书 Aily 团队的支持。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

4.6 历史更新

《[AGI大基建与马拉松:2024 Q1全球大模型的前沿手记](https://mp.weixin.qq.com/s/GcALcCUo9CuvbIBm_-1adA)》作者张小珺,人类正处于一场宏大的“AGI大基建”时期。“这和曼哈顿计划、登月计划、克林顿网络大基建很像”,特别是上世纪九十年代,克林顿推出美国信息高速公路建设,为后面的美国互联网泡沫破裂与黄金20年提供了根基。在他看来,“如果没有基建,就不可能有应用大爆发”。我们很高兴地宣布,WaytoAGI.com网站新增了智能对话功能,让您能够轻松地与「通往AGI之路」的知识库进行互动。只需在首页输入您的AI相关问题,我们的系统便会迅速提供答案要点和参考文章。更棒的是,在[与知识库对话](https://www.waytoagi.com/question)导航目录下,您可以看到别人在问的AI问题。最后,该功能的上线离不开飞书Aily团队的支持,特此感谢!

知识库有什么|感谢银海 inhai

“我们都知道,探索知识善如磨刀,面对复杂多元的在人工智能(AGI)领域,如何打破条条框框,去捕捉每一丝有价值的信息和知识呢?那么我相信答案就是:通往AGI之路「WaytoAGI」,一个由开发者、学者和有志人士等等参与的学习社区和开源的AI知识库。在这里,你既是知识的消费者,也是知识的创作者。这个世界上有很多走走停停的探索者,所以,我们以"无弯路,全速前进"为目标,助力每一个怀揣AI梦想的人能疾速前行。每一份崭新的尝试都值得赞美,每一份坚毅的付出都应得到鼓励。AI知识库的生长正得益于每一个你平凡而坚持的时间,因为你们的一致肯定和支持,我们才充满信心,不断修炼,探寻AGI领域的无限可能。「通往AGI之路」不仅是一个知识库,它是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。我们在共创计划的道路上,不断收获,快速成长。对于一切,我们都满怀期待,乐观向阳。继续坚持,信息世界中你我皆是探索者。

彭青云: 2050见闻故事连载..

近两个小时时长,起初我不相信沉迷短视频的自己再能看这种长视频分享或讲座。点开后却慢慢沉浸其中,感觉时间过得很快,不过瘾我又把某些片段反复看了三四遍。这个知识库的名字就叫通往AGI之路,英译WaytoAGI.在OPEN AI发布gpt3.5引爆AIGC潮流不久,由几个对AIGC感兴趣的人发起组建。其中有个设计师为其作了一套品牌VI,简洁精炼,充满强烈的视觉冲击力。设计师三思用Midjourney生成了小鹿吉祥物三视图。精致可爱,让人忍不住心生怜爱。一致性和完成度也非常好。配图由设计师@三思用MJ生成我想做点什么,我能做什么呢?我做过品牌运营设计,喜欢做ip吉祥物。三思的小鹿IP刚好可以继续深入延展,我立马在飞书群发帖表达意向。接着群友彭骋帮我到联系AJ,AJ特别开心向我方表示感谢,我们像会晤的首脑,彼此握手点头致意,相互间表达了充分的信任,AJ将小鹿IP在知识库的阅读和编辑权限开放给我。配图由Illustrator手绘,形象抄自设计师@三思生成的小鹿IP,此为抄袭演变过程其实现在想想,如果我是个坏人(说得我好像是好人一样哈哈哈),如果我是AJ,我会不会这么充分的信任和肯定他呢?

其他人在问
waytoAGI是什么,现在你要给学校老师介绍,列出相关的数据
WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的狂热爱好者、专家共同建设的开源 AI 知识库。它诞生于 2023 年 4 月 26 日,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量。 其知识库内容丰富,覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体等多个版块,不仅有最新的 AI 教程、工具和一线实战案例,还有开放共享的 AI 知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 WaytoAGI 不仅是一个普通的 AI 技术社区,更是一个汇聚 AI 行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台,社区制作的优质作品多次登上央视首页,广受好评。社群的口号是“让更多的人因 AI 而强大”,有很多学社和共学共建的活动。您打开“waytoagi.com”就可以找到社群。
2024-09-18
waytoAGI是什么
WaytoAGI 是一个 AI 开源社区。在短短一年间,靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。其知识库涵盖了 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例,引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区,更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台,社区制作的优质作品多次登上央视首页,广受好评。 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,目前知识库的内容覆盖:AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践。 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。这里的参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」是一个由开发者、学者和有志人士等等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里,每个人既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅是一个知识库,更是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2024-09-18
waytoagi 的知识库问答是如何实现的?
waytoagi 的知识库问答是基于 RAG 机制实现的。具体步骤如下: 1. 创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,并通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容,然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时,添加这个知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 RAG 机制,全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说,RAG 机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息(检索),然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答(生成)。可以把它想象成这样一个场景:当问一个很复杂的问题时,RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍,然后基于这些书籍中的信息来给出详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确,因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力,使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识,还融入了具体、相关的外部信息,这对于提升对话 AI 的理解力和回答质量非常有帮助。
2024-09-14
WaytoAGI是个什么样的网站
WaytoAGI 网站是一个在 AI 领域为用户提供多种功能和服务的平台,具有以下特点: 1. 和 AI 知识库对话:用户可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,方便用户按需求找到适合的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立,旨在成为用户学习 AI 路上的好助手。它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 此外,它还有以下相关信息: 社区小伙伴写的介绍: 公众号:通往 AGI 之路 内置知识库 AI 助手 ,以视频普及 AI 知识 ,及时传递 AI 消息 ,知识库精选内容同步
2024-09-10
为什么无法访问waytoAGI知识库内容?
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。其内容覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践,访问量超千万,展示了大家对 AI 的热情。 在这个知识库中,还有由其孵化的离谱村,这是一个千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣,参与者不分年龄层,都能通过 AI 工具创作作品。 此外,由于整个知识库内容庞大,新用户难以快速找到所需内容,传统搜索方式存在局限,所以需要采用更先进的 RAG 技术,并搭建问答机器人,在群中提供更便捷的信息检索方式。 如果您无法访问其内容,可能是网络问题、权限问题或其他技术故障,建议您检查网络连接,确认是否有相应的访问权限,或者稍后再试。
2024-09-10
生成一个如何使用WaytoAGI的PPT
以下是使用 WaytoAGI 生成 PPT 的几种方法: 1. 文本转 PPT 方法: 点击文本转 PPT,并在提示框中选择确定。 得到转换后的 PPT 后可进行在线编辑。 2. Process ON 方法: 点击下载,选择导入格式为 PPT 文件。 选择模版,再点击下载。如果喜欢用 Process ON 但没有会员,可以在某宝买个一天会员。 3. 爱设计方法: 点击生成 PPT。 应用模版,等待生成。生成后,点击编辑。
2024-09-07
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台: 1. 飞书软件:例如“通往 AGI 之路”,您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze:在“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem:如 https://get.mem.ai/ ,它可以保存组织中每次会议的记录,并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员,节省时间。 4. GPT:通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案,可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库,但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
基于产品知识库构建智能问答助手
以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤: 创建知识库: 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址: 选择其中一个文档,如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果,使用 Local doucuments 的方式,上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式,每个问题使用作为开头(这是 Markdown 的语法)。准备开始上传文件,至此,一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答: 1. 2024.06.05 更新,对数据库不太了解的小伙伴,可以阅读。 2. 首先创建一个机器人:外贸大师产品资料问答机器人,进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答,方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化,所以这个需求依赖数据库,将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述: 现代产品更新换代速度快,用户在使用产品时经常会有疑问,而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架,能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库,用户能够快速获得到需要问题的答案,极大地提升了用户体验,让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络,省时又省力。 特别需要注意的是:文档的分片策略会严重影响查询的结果,这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。
2024-09-19
请列出COZE智能体工作流搭建的知识库
搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 此外,在搭建整理入库工作流时,首先新建工作流「url2table」,然后根据弹窗要求自定义工作流信息,并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式,由于篇幅原因不在此详述。
2024-09-17
本地知识库系统如何利用大语言模型
以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容: 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 安装完成后,将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器,若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 方便测试,设备充足可下载更大模型) Windows 电脑:点击 win+R,输入 cmd 点击回车。 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。 复制相关命令行并粘贴回车,等待自动下载完成。(下载久了若卡住,鼠标点击窗口,键盘点空格可刷新) 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前,需对 RAG 有大概了解。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,主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址,打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式: 聊天对话。 RAG 能力,可让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因: 快:GPT 大模型部署的服务器配置高。 好:GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2024-09-17
利用人工智能技术搭建知识库系统
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。
2024-09-17
如何创建知识库问答群机器人
要创建知识库问答群机器人,可基于以下步骤: 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时,添加这个知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制,全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息(检索),然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答(生成)。可以把它想象成当问一个复杂问题时,RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍,然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力,使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识,还融入了具体、相关的外部信息,有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。
2024-09-14
如何在coze的bot中调用工作流?
在 Coze 的 bot 中调用工作流的方式如下: 采用 32K 的 kimi 模型,只有一条工作流。该工具有 5 个按钮:A、B、C、重新开始、结束并总结。按 A/B/C 时,会直接输入对应的字母文字。按结束并总结时,输入的依旧只是文字:“结束并立即总结医学知识点”。点击“重新开始”时,会直接调用一个工作流“emergency”,且这个工作流有两个必选参数:“疾病设置”和“难度设置”。在实际体验过程中,仅在提供“疾病设置”和“难度设置”时,工作流被调用,其他时候没有触发任何工具和工作流。 在外层 bot 中封装工作流的步骤为:点击「发布」发布工作流后,创建一个 bot 进行最终的工作流封装。具体过程包括:创建 Bot;填写 Bot 介绍;切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”,因为此 Agent 只需在每次输入英文文章时返回精读结果,所以不需要用外层 bot 对输入进行其他任务理解,可直接调用工作流;把配置好的工作流添加到 Bot 中;填写开场白,引导用户使用,并关闭开场白预置问题,因为使用流程里用不到。
2024-09-15
基于Python调用目前最新的open ai的api
以下是基于 Python 调用目前最新的 OpenAI 的 API 的方法: 首先,我们提供了一个 Python 库,您可以按如下方式安装: ``` $ pip install openai ``` 安装后,可以使用绑定和 API Key 运行以下命令: ```python import os import openai Load your API key from an environment variable or secret management service openai.api_key = os.getenv response = openai.Completion.create ``` 绑定还将安装一个命令行实用程序,您可以按如下方式使用: ``` $ openai api completions.create m textdavinci003 p"Say this is a test"t 0 M 7 stream ``` ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,您可以使用 gpt3.5turbo 构建您自己的应用来做以下事情: 起草一份邮件或者其他文字内容 写 Python 代码 回答关于一组文档的问题 创建会话代理 给您的软件提供一个自然语言的接口 辅导各种学科 语言翻译 假扮成游戏中或其他内容的角色 这个指引说明了如何。 另外,在当地时间 6 月 13 日,OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新。现在开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。这是一种更可靠地将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。传送门: 官网有很详细的例子。
2024-09-10
国内的 coze 支持调用什么大模型
国内的 Coze 支持调用以下大模型: 阿里的通义千问大模型:接口为 https://dashscope.console.aliyun.com/ ,创建 API key 后可使用。 智谱 AI(ChatGLM):https://open.bigmodel.cn/ ,有免费接口,但存在一定免费额度的 Token 限制。 科大讯飞(SparkDesk):https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi ,有免费接口,但存在一定免费额度的 Token 限制。 已知的还有 BaiChuan、GLM、MoonShot 等。 注意:部分接口获取 key 可能需要特定操作,且使用时可能需要实名认证。详细内容可参考相关教程及官方手册。
2024-09-09
如何在coze的prompt中调用数据库
在 Coze 的 prompt 中调用数据库可以参考以下步骤: 1. 基础框架: 本 bot 由提示词、数据库和工作流三部分构成。提示词使用结构化框架,要求大模型根据不同行为调用不同工作流。数据库用于记录不同用户历史记账记录,工作流中会用到。 2. 工作流: 增加记账记录 add_accounting_record: 开始:定义一个{{prompt}},把用户在 bot 输入的记账内容传入进来。 大模型:任务简单,使用任意模型均可,无需调整参数。输入定义了{{input}}引用开始节点的 prompt 参数。提示词让大模型拆解用户输入内容,识别【记账事项】、【发生时间】、【变动金额】,并分别赋值到{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。输出定义了相应的{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。 数据库——插入记账记录:输入定义了{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}},用于接收大模型节点输出传入的内容。SQL 命令中,因数据库存入金额最小单位是分,所以当用户输入花费金额时,需乘以 100 存储。 3. 使用数据表: 用户通过自然语言与 Bot 交互来插入或查询数据库中的数据。Bot 会根据用户输入自动创建新记录并存储,也可根据用户查询条件检索数据返回。 在 Prompt 中添加并使用数据表时: 明确说明要执行的操作和涉及的字段,包括字段使用说明,以使大语言模型更准确执行操作。 在数据库功能区域添加要操作的数据表。 在调试区域进行测试,可单击调试区域右上方的已存数据查看数据表中的数据。
2024-09-02
ai模型chatglm,百川大模型,通义千问,ai产品部署调用api的具体成本
以下是关于 AI 产品部署调用 API 具体成本的相关信息: 国内部分大模型有限制一定免费额度的 Token,如阿里的通义千问大模型、智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)都有免费接口。您可以打开相应链接创建 API key。 对于极简未来平台,使用 GPT3.5 模型的每次对话大约消耗不到 20 积分。平台提供每天签到免费领取积分的福利,用户可通过签到免费获得 50 到几百积分。此外,充值 19 元可兑换 10000 积分,能满足日常使用好几个月,实际使用成本不高。 服务器方面,腾讯云的轻量应用服务器对新用户有优惠活动,如一个 2 核 2G3M 的服务器套餐一年只需 82 元,新用户优惠过后的续费费用可能为 100 多到几百一年不等。 宝塔面板有免费和付费版本,免费版已能满足需求。Docker 是开源免费的,使用其部署和管理应用不会产生额外费用。 需要注意的是,不同模型和调用次数的具体费用可能会有所不同,建议您根据实际需求进一步了解和评估。
2024-08-20
ai模型chatglm,百川大模型,通义千问,yi系列的模型厂商和团队背景,ai产品调用api的成本
以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息: 厂商和团队背景: 通义千问:由阿里开发,接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI(ChatGLM):由智谱 AI 开发,相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型:由百川智能开发,网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本: 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token,各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价,具体收费标准不同,需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等,收费标准不一,不做统一赘述。
2024-08-20
如何让对话几条消息合并意图回复
默认情况下,Cursor Chat 位于 AI 窗格中,与您的主要侧边栏相对。用户消息包含您键入的文本以及您引用的上下文。您可以返回任何以前的用户消息来编辑和重新运行查询,这将覆盖此后的所有消息并重新生成新消息。AI 消息是您选择的 AI 模型生成的响应,它们与前面的用户消息配对,可能包含已解析的代码块,这些代码块可以通过添加到您的代码库中。同一线程中的所有用户/AI 消息称为聊天线程,每个聊天线程都保存在您的聊天历史记录中。
2024-09-16
如何搭建一个微信对话AI
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。
2024-09-10
ai 视频对话,会有哪些应用场景呢,能解决哪些文字性ai 解决不了的复杂性问题呢
AI 视频对话具有以下应用场景和能够解决的文字性 AI 难以处理的复杂问题: 快速的视频剪辑:仅需输入镜头脚本,即可从素材库提取内容进行拼接。 快速的图生视频:结合图像识别,根据镜头脚本提取相同 seed 值的图片,通过特定思路生成短时长视频并自动化拼接。 快速诊断:类似于医疗诊断。 为视觉障碍人士提供视频内容的音频描述。 在视频监控中自动识别和报告重要事件。 一些领先的视频配音特效 AI 工具包括: Wavel Studio:支持 30 多种语言的配音,音质自然流畅,能自动去除背景噪音和杂音,提供添加字幕和文本叠加层的工具,界面友好且有多种自定义选项。 Elai.io:支持 65 多种语言的配音,音色和语调真实,能自动将唇形与语音同步,生成字幕提高视频可访问性,支持多位配音者适合复杂对话场景。 Rask AI:支持 130 多种语言的配音,包括稀有和濒危语言,采用先进语音合成技术音质高保真,提供语音参数自定义和音效添加工具,与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta:提供快速实惠的多语言配音解决方案,保留原声说话风格和细微差别,提供调整语音速度和音调的工具,支持批量处理。 Dubverse:支持 60 多种语言的配音,音质接近真人,提供文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和情感添加工具。 MMVID 能够执行的任务包括: 音频描述:为视觉障碍人士提供视频内容的详细音频描述。 基于视频的问答:根据视频内容回答问题,需深入理解情节和上下文。 视频摘要:创建视频的摘要,突出重要或有趣部分。 说话人识别:在视频中识别说话人。
2024-09-10
有支持语音的外语对话ai吗
以下是一些支持语音的外语对话 AI: 1. Google Assistant:支持多种语言,可用于日常对话练习和词汇学习。使用方法是设置目标语言,通过语音命令或文本输入与助手进行互动,练习日常用语。 2. ChatGPT:能够模拟对话练习,帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言,与 AI 进行对话练习,可以询问语法、词汇等问题,甚至模拟实际交流场景。
2024-09-06
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
请推荐可以韩语对话的ai给我
以下是为您推荐的可以进行韩语对话的 AI: 1. Pi:在几轮对话中,它能循循善诱地做心理疏导,在学习语言方面能推荐渠道和博主。但存在将合集名称和数量搞错的情况,在谈论观点时态度过于乐观。 2. Yaki Chat:由 OpenAI 的 GPT 技术提供支持,专为 iOS 设备打造,能进行自然语言对话并作出上下文回应,还针对苹果设备进行了优化。 3. 通义千问:最大亮点是强大的推理能力,在国内推理评测中表现出色,能处理复杂任务和逻辑推理,允许用户创建自定义的智能体,但在语义理解方面略显逊色。
2024-09-04