可以建立知识库的ai有哪些

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

以下是关于笔记类 AI 的相关信息： 主流 AI 笔记本电脑推荐： 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，以满足 AI 模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的 AI 笔记本包括： 1. 微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro 2. 微星（MSI）Creator/Workstation 系列 3. 技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列 4. 戴尔（Dell）Precision 移动工作站 5. 惠普（HP）ZBook 移动工作站 6. 联想（Lenovo）ThinkPad P 系列 这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存（32GB 以上）和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置，这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具，为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。当然，这类高端 AI 笔记本价格也相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况，选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。 会议总结类 AI 工具： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 学习笔记：AI for everyone 吴恩达： 1. 机械学习：学习输入输出，从 A 到 B 的映射。所以一般都有个运行的 AI 系统，即输入 A 必然会输出 B 的软件。更系统的定义是，让电脑在不被编程的情况下，就可以自己学习的研究领域。（1959，Arthur Samuel） 2. 数据科学：分析数据集，从数据中获取一些结论与提示。挖掘数据来获取见解，输出结果往往是 slide desk，如结论，PPT，项目结果。 3. 神经网络/深度学习：有输入层，输出层，中间层（隐藏层）

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。

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。

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。

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。

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。

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。

建立知识库可以通过以下步骤： 1. 上传表格数据： 可以通过本地文件或 API 的方式上传结构化的表格数据到知识库中。上传后的数据会直接按照索引列进行分片。 参考以下操作： 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。需要注意的是，一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 2. 上传文本内容： 可以将文本内容上传至知识库中，作为回复用户问题的内容源或通过向量搜索进行内容召回。例如可以将产品使用文档上传至知识库中，创建一个专属的产品咨询顾问 Bot 来精准回答用户关于产品使用的相关问题。 参考以下操作： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。同样，一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 3. 在 Coze 中创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。这里需要说明的是，知识库是共享资源，也就是您的多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式，填写一些信息。目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（其实就是上传一张图片，然后填写个图片文字说明）。这里格式并不重要，重要的是您要看懂上个章节讲的：影响 RAG 输出质量的因素。 选择本地文档（问答对可以选择表格）、选择自定义的文档切割，当数据处理完成后，您会发现，一个问答对被切割成了一个文档片。

建立属于自己的电商大模型并将数据放入其中，主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，以配置 FastGpt、OneAPI 为例，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的步骤如下： 1. 配置 OneAPI： 去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。 在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道，类型选择阿里通义千问，粘贴 ApiKey。 创建 OneApi 的令牌，点击【令牌】添加新令牌，名称自定，时间设为永不过期、额度设为无限额度，提交并复制令牌。 2. 配置 FastGpt：回到宝塔系统【文件】菜单，修改 dockercompose.yml 和 config.json 文件（文件路径 root>fastgpt）。 另外，基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意： 1. 本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 2. 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。 3. 操作时请依法合规使用，注意甄别大模型生成的内容，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。

建立一个人工智能模型可以参考以下几种方式： 1. 为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 像人类学习一样，需要从基础开始，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，以帮助其理解模式和关系。这可能最初会平行于人类教育和教育范例，但随着时间推移可能会专门发展，培养新型的专业知识。这些堆叠模型可能会以与人脑皮层类似的方式发展，例如针对特定任务设计如生物皮层和药物设计皮层等专门的神经架构。 2. 全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接入微信，搭建到此即可使用其问答界面。 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 3. 注册 AI 模型： 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，之后点击控制台。 点击右侧的：查看 API key。 点击添加新的 API key，再点击复制，并保存编码，后续会用到。

建立属于自己的 AI 模型可以参考以下步骤： 1. 模型安装设置 对于二维码相关的模型，进入 SD 版块，下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。 在【QR ControlNET】的文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。 选择模型，填入关键词，设置迭代步数、采样、图像大小等参数。 2. 部署和训练 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等，根据自身资源、安全和性能需求进行选择。 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础，如开源的 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护，重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. 注册 AI 模型 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，之后点击控制台。 点击右侧的：查看 API key。 点击添加新的 API key，再点击复制，并保存编码以备后续使用。 总的来说，建立自己的 AI 模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

目前有基于飞书云文档或飞书知识库建立 AI 问答、检索机器人的方法，具体如下： 2024 年 2 月 22 日的会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着，讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后，介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。之后，讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。最后，介绍了企业级 agent 方面的实践。 飞书群问答机器人具有以下功能： 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 开发问答机器人的原因包括：整个知识库的内容已经非常庞大，内容越来越丰富的同时，新用户难以快速找到知识库的内容。传统的搜索是基于关键词及关键词的相关性，例如搜索“吃了吗？”和“昨天晚上鸡腿好吃”，在字面意义上的差异和语义上的价值不同。作为一个 AI 知识库，需要用更先进的办法来解决，如 RAG 技术。在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式，使用更加便捷。

以下是关于 AI 建立模型的相关信息： 对于 JavaScript 的 AI 堆栈入门，模型托管较为麻烦，与构建 AI 应用程序大体上是两个独立问题。可使用 OpenAI 构建文本模型，使用 Replicate 进行图像推理，Replicate 也提供基于文本的模型，如 Vicuna，还可参考在 Replicate 上运行 Stable Diffusion 推理的示例代码。 在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，以帮助 AI 模型理解模式和关系，可能最初会平行于人类教育和教育范例，随着时间推移可能专门发展，培养新型专业知识，可能会拥有针对特定任务专门设计的神经架构，如生物皮层和药物设计皮层。 搭建微信机器人注册 AI 模型的步骤：进入智普 AI（https://open.bigmodel.cn/），点击开始使用并注册登录，按要求进行认证，点击控制台，点击右侧的“查看 API key”，点击添加新的 API key 并复制，将编码暂时保存备用。