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以下是关于如何写一个 AI 聊天机器人的相关内容： 一、打造聊天机器人 1. 对于订单聊天机器人，需要收集整个订单并总结，再次确认客户是否需要添加其他内容。若涉及送货，需询问地址并收取支付款项，以简短、口语化且友好的方式回应。同时要澄清所有选项、附加项和规格，唯一地从菜单中识别出项目。 2. 可以利用大型语言模型构建自定义聊天机器人，如为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。首先设置 OpenAI Python 包，定义两个辅助函数，一个是将提示放置到类似用户消息中的 getCompletion 函数，另一个是接受用户消息并生成相应助手消息的 generateResponse 函数，通过这两个函数与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 二、零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人 1. 在复制的 dockercompose.yml 文件中，修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 2. 配置里面的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL 等。 3. 私聊或群交流时，最好加上一些前缀才触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，在私聊或群里发消息，必须包含 bot 或者@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。 4. GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数用来配置哪些群组的消息需要自动回复。

要将网站搜索修改为 AI 聊天提问回答，您可以参考以下内容： 在 Cursor 中： Chat 聊天：允许您与看到您代码库的 AI 交谈，始终能看到当前文件和光标，可通过“⌘+Shift+L 或‘@’将特定代码块添加到上下文中，使用“⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案：使用“@Codebase 或“⌘Enter 询问有关代码库的问题，Cursor 会搜索代码库以查找相关代码。 Reference your Code 引用您的代码：通过带有“@符号的参考代码用作 AI 的上下文，只需键入“@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像：点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框以包含视觉上下文。 Ask the Web 询问 Web：使用“@Web 从 Internet 获取最新信息，Cursor 会为您搜索网络并使用最新信息回答问题。 在 Customize 自定义方面： 可以在 Cursor Settings>Features>Chat 下自定义光标聊天。相关设置包括： 始终在网上搜索答案：这会使 AI 模型在每个查询中浏览网络以获取最新信息。 添加聊天淡入淡出动画：为生成的 AI 消息添加平滑动画。 默认为无上下文：使 AI 模型仅使用用户消息作为上下文，不包含其他上下文如当前文件。 自动滚动聊天：在 AI 在线程底部生成文本时自动滚动聊天。 在聊天窗格中缩小滚动条。 开始新聊天时显示聊天历史记录。

新手学习 AI 可以按照以下步骤进行： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 如果是系统学习 LLM 开发，需要涵盖以下多个方面的知识和技能： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 了解 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。

以下是一些关于 AI for social science 的重要资源： 1. 《人工智能权利法案蓝图》：其中提到了公民权利、公民自由和隐私方面的内容，包括言论自由、投票自由以及免受歧视、过度惩罚、非法监视和侵犯隐私等，还涉及机会均等和获取关键资源或服务等方面。 2. AGI 万字长文（下）| 2024，分叉与洪流：如果从“AGI 已经出现”的阴谋论出发，AGI 所需要的基本资源无法回避，在能源领域，如可控核聚变技术，在 AI 的协助下有了一定进展。 3. 4.5.2016 EN：通过耦合注册表中的信息，研究者能够在诸如心血管疾病、癌症和抑郁症等广泛的医疗状况方面获得极有价值的新知识。在社会科学领域，基于注册表的研究使研究者能够获得关于失业、教育等一系列社会状况与其他生活状况的长期相关性的重要知识。通过注册表获得的研究结果提供了坚实、高质量的知识，可为基于知识的政策的制定和实施提供基础，提高许多人的生活质量，并提高社会服务的效率。

以下是为您生成的 Python 代码示例，用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器： ```python import numpy as np 第一步：导入需要的库 import numpy as np 第二步：加载数据 data = np.load 第三步：获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步：判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步：计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息，难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的，比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性，确保 ComfyUI 软件为最新版本，并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在，您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题，以获取更多可能的解决方案。

目前暂时没有关于手写字照片转文本工具的相关内容。但您可以通过以下几种常见的方式来实现这一功能： 1. 利用手机端的扫描应用，如扫描全能王等，它们通常具备将手写文字照片转换为文本的功能。 2. 部分办公软件也有类似功能，例如 WPS 中的扫描功能。 3. 在线工具如百度 OCR 等，也能对图片中的手写文字进行识别和转换。

目前有多种可以扫描手写文稿生成电子文稿的工具，例如： 1. 扫描全能王：功能强大，能较好地识别手写文字并转换为电子文稿。 2. 白描：识别准确率较高，操作相对简单。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。

Coze 上 OCR 识别手写插件推荐 Simple OCR：该插件可以识别图片中的文字，并返回识别结果。这个插件非常适合用于读取用户上传的图片或文件中的文字，并将其返回给用户或进行相应的处理。

以下是为您推荐的 GraphRAG 学习文档： 1. ，其中包含 GraphRAG 相关内容。 2. ，涉及 GraphRAG 内容。 3. ，有关于 GraphRAG 的介绍。 4. ，包含 GraphRAG 相关内容。 5. ，通俗易懂地介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。

目前可能没有专门将文档直接转换为像 Quizlet 那样的填空或选择题形式的单一 AI 工具。但您可以利用一些自然语言处理和文本编辑的工具，结合一定的人工处理来实现类似的效果。例如，使用一些在线的文本编辑软件，先对文档进行分析和标记，然后手动创建填空或选择题。

GPT 本身不能直接发送 PDF 文档，但有一些与 GPT 相关的应用或服务可以处理 PDF 文档，例如： Ai PDF GPT（Top PDF GPT），可以处理高达 2GB 的 PDF 文件每文件，允许 1000 的 PDF 上传与免费帐户。它消除了重复上传文件的需要。PRO 版本可以搜索 1000 个 PDF 和 OCR 文档，并为冗长的文档提供上级摘要。 您还可以在一些网站如 www.chatpdf.com 进行与 PDF 相关的操作。 需要注意的是，不同的应用和服务在功能和使用方式上可能会有所不同。

以下是为您整合的相关内容： 大型语言模型（LLM）不仅能视为聊天机器人或单词生成器，更类似于新兴操作系统的内核进程，能协调大量资源解决问题。未来的 LLM 能读取和生成文本，拥有丰富知识，通过检索增强生成可浏览互联网或引用本地文件，利用现有软件基础架构，具备查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 深入思考、在特定领域自我优化、针对任务定制和调整等能力，许多 LLM 专家可能存在于协同解决问题的应用程序商店中。 当前主要的大语言模型包括 OpenAI 的 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型引发了 AI 热潮，4.0 功能更强大，新变种可使用插件连接互联网和其他应用程序，微软的 Bing 混合使用 4 和 3.5 版本，能创建和查看图像、在网页浏览器中阅读文档，谷歌的 Bard 由各种基础模型驱动，Anthropic 的 Claude 2 有较大的上下文窗口且不太可能恶意行事。 LLM 存在安全性问题，如单词优化、图像中的噪声模式等可能成为对抗性示例导致模型越狱，还有提示注入等攻击类型，如在微弱的白色文本中隐藏指令，模型可能会识别并遵循。

以下是一些可以根据文档生成思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 此外，在工作和生活中让 AI 走进的案例中，如读书会活动，可通过以下方法生成思维导图： 方法一：一键知识图谱 用 kimichat 让 AI 拆解书籍的三级章节并按照 markdown 产出内容，访问地址： 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，可自定义微调内容并免费导出图片，访问地址： 方法二：推导知识图谱（可参考相关 prompt 自己构建）

以下是一些可以帮助您编写简历的 AI 产品： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：是受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，您还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 。 以上工具都能助您快速、高效地创建出专业的简历，您可根据自身需要选择最适合的工具。

在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

以下是一些关于健身的人工智能产品和案例，可为您提供适合自己的锻炼计划： 1. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理。它能根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好，提供定制化的训练计划和建议。 2. 健身的 AI 工具： Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案。网址：https://keep.com/ Fiture：由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 3. 案例： 马多克斯先生利用 ChatGPT 制定锻炼计划，例如让其总结锻炼笔记并提出建议。 森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。 此外，还有一些其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具，如可提升沟通能力。

以下为您推荐一些好用的手机翻译 AI 应用： 1. Hand Talk：能自动将文本或语音转换成美国手语。被联合国评为“世界上最佳的社交应用”，已翻译近 20 亿个单词，既是翻译工具，也是学习平台。相关链接：https://xiaohu.ai/p/5688 、https://x.com/imxiaohu/status/1777201503142601143

以下是一些与生成式人工智能相关的 URL： 生成式人工智能简介的视频学习地址： https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐： 生成式人工智能如何改变创意工作相关的框架：NVIDIA 的 2024 年人工智能现状报告链接： 英文解读链接：

目前有利用 AI 总结本地视频的方法。对于 B 站视频，如果视频有字幕，可以通过以下步骤进行总结： 1. 确认视频栏下方有字幕按钮，表明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”，刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮。 3. 选择多种字幕格式（带时间或不带时间）进行下载。 4. 将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 总结完视频内容后，还可以继续向 AI 提问更多细节内容或与之探讨。此外，对于除聊天内容之外的各种文章（不超过 2 万字），也可以复制全文发送给 GPTs 进行总结，GPT4 能识别重点内容。

以下是一些常见的提示词技巧，可用于写施工方案： 类比：要求 AI 用类比或示例阐明概念，例如“请用一个类比解释施工中的关键技术”。 引述：要求包含专家的相关引言或陈述，比如“在施工方案中引用著名建筑专家的观点来支持关键施工步骤”。 幽默：表明是否应融入幽默，例如“在施工方案的安全注意事项部分加入一些幽默元素，以增强记忆”。 轶事：要求包含相关轶事，比如“在关于大型建筑施工的方案中，分享一则有趣的施工过程中的轶事”。 隐喻：鼓励使用隐喻使复杂观点更具亲和力，例如“在描述施工流程的复杂性时，用‘施工像搭积木一样需要有序进行’这样的隐喻”。 趣闻：鼓励包含有趣或令人惊讶的事实，比如“在谈论新型建筑材料时，分享一些有趣的材料特性的事实”。 关键词：列出需要包含的重要关键词或短语，例如“请在施工方案中包含‘施工进度’‘质量控制’和‘安全保障’”。 小贴士：鼓励 AI 分享与主题相关的小窍门和技巧，比如“分享几个关于提高施工效率的小贴士”。 保密性：说明保密要求或限制，比如“在施工方案涉及商业机密的部分，不要泄露相关信息”。 格式化：指定所需的格式元素（如标题、副标题、列表），例如“在写施工方案时，使用列表来呈现施工步骤”。 概括：要求对较长内容进行简要概括，比如“请为这个复杂的施工方案提供一个简短的概要”。 讲故事：要求使用讲故事或叙事技巧，例如“请用一个成功的施工案例故事来展示优秀的施工管理”。 优缺点：要求 AI 评估主题的优缺点，比如“分析这种新型施工方法的优缺点”。 利弊分析：要求对主题的利弊进行分析，例如“分析使用预制构件施工的利与弊”。 问题解决：要求针对特定问题提供解决方案或建议，比如“请提供几个有效的解决施工中遇到的技术难题的方法”。 最佳实践：要求 AI 提供关于某主题的最佳实践或指南，比如“请提供一份关于如何确保施工质量的最佳实践指南”。 时间线：要求 AI 提供事件或发展的时间线，比如“请为这个建筑项目的施工进程提供一个简要的时间线”。 行动呼吁：要求明确的行动呼吁或后续步骤，比如“在施工方案结尾提出具体的施工推进行动建议”。 分步指南：要求提供过程的分步指南或说明，比如“提供一个关于如何进行基础施工的分步指南”。 历史背景：要求考虑历史背景或背景，比如“在写关于高层建筑施工的方案时，谈论高层建筑施工的历史发展”。 对比：要求 AI 比较和对照不同的观点或概念，比如“请比较传统施工方法和现代施工方法的优缺点”。 敏感性：提及需要谨慎处理或避免的敏感主题或问题，比如“请谨慎讨论施工中的环保敏感问题”。 伦理考虑：提及要遵循的道德准则，比如“在施工方案中探讨施工过程中的伦理和道德问题”。 修订要求：提及修订或编辑指南，比如“请根据行业标准对施工方案进行编辑和修订”。 未来影响：鼓励讨论潜在的未来影响或趋势，比如“在谈论建筑施工技术的发展时，探讨其未来在城市建设中的应用前景”。 视觉元素：询问是否包括图表、图形或图像，比如“请在施工方案中包含相关的施工图纸和进度图表”。 截止日期：提及时间敏感回应的截止日期或时间范围，比如“请在一周内给我一份完整的施工方案”。 文化参考：鼓励包含相关的文化参考，比如“在关于古建筑修复的施工方案中谈论当地的建筑文化特色”。