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如何建立一个个人助手并随时吸收新知识

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目前知识库中没有关于如何建立一个个人助手并随时吸收新知识的相关内容。但一般来说,要建立这样一个个人助手,您可以考虑以下步骤:

  1. 确定个人助手的功能和应用场景,明确其要解决的问题和提供的服务。
  2. 选择适合的技术框架和工具,例如自然语言处理库、机器学习框架等。
  3. 收集和整理大量的数据用于训练,以提高助手的理解和回答能力。
  4. 设计有效的学习机制,使其能够不断从新的数据和用户交互中吸收新知识。这可能涉及到在线学习、增量学习等技术。
  5. 不断优化和改进个人助手的性能,通过测试和用户反馈来调整和完善。

需要注意的是,这是一个较为复杂的过程,需要具备一定的技术知识和经验。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
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如何训练一个跨语文与数学学科的教师备课助手
目前知识库中暂时没有关于如何训练一个跨语文与数学学科的教师备课助手的相关内容。但一般来说,训练这样的助手可能需要以下步骤: 1. 明确需求和目标:确定助手需要具备的具体能力和能够解决的问题,例如能够生成语文和数学的详细教案、提供教学方法建议等。 2. 数据收集:收集大量的语文和数学教学资料,包括教材、教案、教学视频、练习题等,以丰富助手的知识储备。 3. 选择合适的技术和模型:根据需求和数据特点,选择适合的人工智能技术和模型,如自然语言处理模型、机器学习算法等。 4. 模型训练:使用收集到的数据对模型进行训练,不断调整参数以提高模型的性能。 5. 评估和优化:通过实际测试和用户反馈,评估助手的表现,发现问题并进行优化改进。 需要注意的是,这是一个较为复杂的任务,需要综合考虑多方面的因素,并不断进行试验和改进。
2024-10-16
中文公文写作助手
以下为您推荐几款中文的内容仿写 AI 工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 写作猫是 AI 写作伴侣,能帮您推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错的同时一并给出修改建议,智能分析文章的各类属性,用人工智能为您的文章正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 笔灵 AI 写作是得力的智能写作助手,心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等都能应对,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字,使之更加符合您的需求。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit 是由腾讯 AI Lab 开发的,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 此外,还有以下与写作相关的提示词和工具: 1. 写作助手:作为写作助手,可以为您提供写作方面的帮助,如修改语法错误、优化句子结构、提高文本的连贯性和可读性等。输出格式根据需要可以输出修改后的文本或修改建议,说话风格专业、客观。询问策略是如果需要对原文进行修改会提示您是否同意,经过确认后再进行修改,同时也会询问您的需求和期望,以更好地满足您的需求。使用链接:https://bailing.ai//?botId=11 2. 熊猫大侠中的相关工具: 提示词专家:零门槛成为提示词大师,更好地向 Kimi 提问。 学术搜索:可解答学术问题。 翻译通:一键中英互译,直译意译皆可。 Offer 收割机:能改简历,练面试,接 offer 。 PPT 助手:让您的 PPT 既有 Power,又有 Point 。 辅助写作方面: 小红书爆款生成器:一键生成爆款文案。 公文笔杆子:公文材料写作必备。 论文改写降重:文章降重+去“AI”味。 论文写作助手:像教授一样写论文。 爆款网文生成器:在 Kimi 写网文。
2024-10-09
中文写作助手
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2024-10-08
有没有提示词优化助手之类的工具
以下为您介绍一些提示词优化助手之类的工具: PromptPerfect:能够帮您自动优化提示词,您可以看到优化前后的对比。网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,能帮助您快速找到所需的 prompt。网址: Prompt网站精选: Learning Prompt:授人以渔,有非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney。网址: FlowGPT:国外最大的 prompt 站,内容全面且更新快。网址: LangChain Hub:LangChain 推出的提示词上传、浏览、拉取和管理工具。网址: 微软 Prompt Flow:微软发布的开源 LLM 开发工具集,简化了基于 LLM 的人工智能应用程序的端到端开发周期,对简单工作流实用。网址: ChatGPT Shortcut:提供了非常多的 ChatGPT 使用模板,简单修改即可指定输出。网址: ClickPrompt:能轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与他人分享。网址: Prompt Extend:让 AI 帮您自动拓展 Prompt。网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers。网址: 此外,在写提示词时还有一些原则和技巧: 强调关键信息:在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 聚焦出现内容:尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 规避负面效果:在提示词中写明不需要的效果,保障视频生成质量。 写提示词时,首先要明确场景中的人物和冲突,其次对场景进行详细描述,包括地点、人物形象、任务动作等细节,使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围,第三要加强镜头语言,如推、拉、摇、移、升、降等,提示词要具体明确且符合物理规律,使用简单清晰的语言。
2024-10-08
游戏ai助手
以下是为您整理的关于游戏 AI 助手的相关信息: 1. Unity 近日推出了两款 AI 工具: 新 Copliot 工具:通过与 Muse Chat 聊天,可快速启动创建游戏项目,如一键生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作,还能协助编码和创建 3D 材质、动画等内容。现可申请加入 Muse Chat 的 Waiting list,官方提示这个暑假会进一步开放,申请链接:https://create.unity.com/aibeta 。 Unity Sentis:允许在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型,直接在终端用户平台上增强游戏玩法和其他功能。 2. 由盏灯工作室开发的文字解密推理游戏《海龟蘑菇汤》上线 Steam 平台,PC 端在移植移动端玩法的同时加入了 AI 主持人辅助游戏进程。玩家需要在汤面提示下推理故事中的主要关键词,可向 AI 主持人提问,主持人会回答是/不是/与此无关。游戏还有“蘑菇汤”剧情线,玩家可通过推理汤底换取红蘑菇解锁对应篇章。 3. XiaoHu.AI 日报 1 月 9 日的相关内容: 三星 AI 家居机器人 Ballie:个人家庭助手,能自主移动和完成任务,连接控制家中智能设备,学习用户习惯提供个性化服务。 Convai 游戏 AI 功能:包括场景感知、NPC 行动生成、语音对话交流和自主执行任务,集成 Audio2face 和 Riva ASR 模块。 阿里巴巴 FaceChainFACT:零样本肖像生成,秒级速度,支持百余种定制模板,兼容 ControlNet 和 LoRA 插件。 百川智能 BaichuanNPC:可定制游戏角色和动漫人物,融合角色知识库和多轮记忆,提供 Lite 和 Turbo 两种版本。 大众汽车集成 ChatGPT:ChatGPT 作为标准功能集成,与 IDA 语音助手交互,保障用户数据安全。
2024-09-27
能更换任务形象的AI助手
Character.ai 是一款每个人都可定制自己个性化 AI 的工具。其愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能,帮助他们过上最美好的生活”。在这个平台上,授课教师、游戏玩家、情感伴侣等各种角色都可以由 AI 来扮演,一切的服务都可以被 AI 重构。这意味着每个人都能拥有像钢铁侠中的 Javis 一样的人工智能助手,帮助完成各种任务,成为生活中不可或缺的一部分。这种技术的发展将为人类带来更多便利和创新,改变人们的生活和工作方式。您可以通过以下链接了解更多:
2024-09-23
结合知识库的商业项目, 给我100个ai创业的落地方案
很抱歉,目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考: 1. 开发基于 AI 的智能客服系统,为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销,通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具,帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件,实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统,实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术,应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型,为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台,生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具,进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统,提高物流效率和降低成本。 您可以根据自身的资源和优势,进一步细化和拓展这些方向,形成具体的创业方案。
2024-10-18
AI的基础知识
以下是关于 AI 基础知识的介绍: AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品并分享作品。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。
2024-10-18
AI的入门知识
以下是关于 AI 入门知识的介绍: AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-10-18
知识库都有哪些提示词框架
以下是一些常见的提示词框架: ICIO 框架:包括 Instruction(指令)、Context(背景信息)、Input Data(输入数据)、Output Indicator(输出引导)。 CRISPE 框架:涵盖 Capacity and Role(能力和角色)、Insight(见解)、Statement(声明)、Personality(个性)、Experiment(实验)。 BROKE 框架:包含 Background(背景)、Role(角色)、Objectives(目标)、Key Result(关键结果)。 TRACE 框架:有 TASK(任务)、REQUEST(请求)、ACTION(行动)、CONTEXT(上下文)、EXAMPLE(示例)。 ERA 框架:包括 EXPECTATION(期望)、ROLE(角色)、ACTION(行动)。 CARE 框架:由 CONTEXT(上下文)、ACTION(行动)、RESULT(结果)、EXAMPLE(示例)组成。 ROSES 框架:包含 ROLE(角色)、OBJECTIVE(目的)、SCENARIO(方案)。 Evolve 框架:包括试验并改进,通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架:包含 CONTEXT(上下文背景)、OBJECTIVE(目的)、ACTION(行动)、SCENARIO(方案)、TASK(任务)。 TAG 框架:包括 TASK(任务)、ACTION(行动)、GOAL(目标)。 RISE 框架。
2024-10-17
基于飞书的知识库RAG的搭建,需要什么接口进行全文搜索
基于飞书的知识库 RAG 搭建,可用于全文搜索的接口方式主要有以下几种: 1. 语义检索:语义匹配关注查询和文档内容的意义,而非仅仅表面的词汇匹配。通过向量的相似性来判断语义的相似性。 2. 全文检索:这是基于关键词的检索方式。例如,对于句子“猫的饮食习惯包括吃鱼和鸡肉”,输入“猫”“饮食”“猫的饮食习惯”“吃鱼”等关键词可搜索到该句子,但输入“猫喜欢吃什么呀”则无法搜索到。 3. 混合检索:结合了语义匹配和全文检索的优点,通常系统先进行全文检索获取初步结果,然后再对这些结果进行语义匹配和排序。 此外,在本地部署资讯问答机器人实现 RAG 时,会涉及加载所需的库和模块,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。还会为文档内容生成向量,如使用文本向量模型 bgem3 等。 在开发 LangChain 应用开发指南中,实现 LangChain 和 RAG 的结合时,需要加载数据、分割文档、转换嵌入并存储到向量存储器、创建检索器以及聊天模型等步骤。
2024-10-17
有相关图片识别的相关知识和工具么?
以下是关于图片识别的相关知识和工具: 知识: 图片识别中,对于印刷体图片的识别,可能先将图片变为黑白、调整为固定尺寸,再与数据库对比得出结论。但实际情况复杂,存在多种字体、拍摄角度等例外情况,传统基于规则的方法不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况,其发展得益于生物学研究支持和数学方向的指引,能处理如手写体识别等未知情况。 图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像,以获得更全面和丰富的信息,可通过像素级、特征级和决策级融合等技术实现,在多个领域有应用。 目标检测是在图像或视频中准确识别和定位特定对象,多模态信息融合可提高其性能和鲁棒性。 工具和参考文献: 推荐阅读《这就是 ChatGPT》这本书,有助于深入了解相关内容。 以下是一些相关的参考文献: VisionLanguage Models for Vision Tasks:A Survey Visual Instruction Tuning towards GeneralPurpose Multimodal Model:A Survey ViTs are Everywhere:A Comprehensive StudyShowcasing Vision Transformers in Different Domain Multimodal Foundation Models:From Specialists to GeneralPurpose Assistants VisionLanguage Pretraining:Basics,Recent Advances,and Future Trends An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale COGVLM:VISUAL EXPERT FOR LARGE LANGUAGE MODELS CogAgent:A Visual Language Model for GUI Agents AppAgent:Multimodal Agents as Smartphone Users Gemini:A Family of Highly Capable Multimodal Models QwenVL:A Versatile VisionLanguage Model for Understanding,Localization,Text Reading,and Beyond arxiv:ChatVideo:A Trackletcentric Multimodal and Versatile Video Understanding System arxiv:Video Understanding with Large Language Models:A Survey arxiv:Vid2Seq:LargeScale Pretraining of a Visual Language Model for Dense Video Captioning CSDN 博客:视频理解多模态大模型(大模型基础、微调、视频理解基础) CSDN 博客:逐字稿| 9 视频理解论文串讲(下)【论文精读】_视频理解论文串讲(下) Youtube:Twostream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos arxiv:Is SpaceTime Attention All You Need for Video Understanding? 相关算法: 图像融合的相关算法有:小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 目标检测的相关算法有:基于深度学习的目标检测算法(如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等)、基于传统计算机视觉技术的目标检测算法(如 HOG、SIFT、SURF 等)。
2024-10-16
推荐一下个人可以使用的通过对话微调的模型
以下是一些个人可以使用的通过对话微调的模型相关信息: 会话补全(Chat completions): GPT3.5 系列中,gpt3.5turbo 和 textdavinci003 有相似能力,但 gpt3.5turbo 价格仅为 textdavinci003 的十分之一,在多数情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。不过,gpt3.5turbo 不支持微调,从 2023 年 3 月 1 日起,只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。 微调(Finetuning): 案例研究: 客户支持聊天机器人:通常包含相关上下文、对话摘要及最近消息,可能需要几千个示例处理不同请求和客户问题,建议审查对话样本确保代理消息质量,可使用单独文本转换微调模型生成摘要。 基于技术属性列表的产品描述:将输入数据转换为自然语言很重要,确保完成基于所提供描述,若常查阅外部内容,自动添加此类内容可提高性能,若描述基于图像,提取图像文本描述可能有帮助。 模型(Models): GPT3.5 模型可理解和生成自然语言或代码,其中功能最强大、最具成本效益且针对聊天优化的型号是 gpt3.5turbo,建议使用它而非其他 GPT3.5 模型,因其成本更低。 gpt3.5turbo:功能强大,针对聊天优化,成本低,会使用最新模型迭代更新,最大 Token 数 4096,训练数据截至 2021 年 9 月。 gpt3.5turbo0301:2023 年 3 月 1 日的快照,不会更新,仅在 2023 年 6 月 1 日结束的三个月内提供支持,最大 Token 数 4096,训练数据截至 2021 年 9 月。 textdavinci003:能完成任何语言任务,支持文本中插入补全,最大 Token 数 4097,训练数据截至 2021 年 6 月。 textdavinci002:与 textdavinci003 类似,使用监督微调而非强化学习训练,最大 Token 数 4097,训练数据截至 2021 年 6 月。 codedavinci002:针对代码完成任务优化,最大 Token 数 8001,训练数据截至 2021 年 6 月。 请注意,OpenAI 模型具有不确定性,相同输入可能产生不同输出,将温度设置为 0 可使输出大部分具有确定性,但可能仍有少量可变性。
2024-10-18
个人使用可以通过对话微调的大模型
大模型是指输入大量语料,使计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:完成就业指导后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称为推导(infer)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,能代表单个字符、单词、子单词等,具体取决于分词方法。将输入分词时会数字化形成词汇表。 个人动手实验方面: macOS 系统可采用 GGML 量化后的模型。有名的项目如 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ,首先编译,利用 Metal 的 GPU 用相应命令编译,然后去下载模型,还提供了 WebUI,启动 server 后默认监听 8080 端口,打开浏览器可对话。 Whisper 与 llama 类似,用 make 命令编译,去指定地址下载量化好的模型,转换音频,目前只接受 wav 格式,可用 ffmpeg 转化。 张梦飞的教程《用聊天记录克隆自己的 AI 分身》全程本地操作,目标是把微信聊天记录导出,用其微调模型,最终接入微信替你回复消息。
2024-10-18
如何在个人电脑中部署本地RAG
在个人电脑中部署本地 RAG 可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块: 确保 ollama 服务已开启并下载好模型,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 feedparse 用于解析 RSS 订阅源。 2. 从订阅源获取内容: 函数用于从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,如需接收多个 url 可稍作改动。 通过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,如标题、发布日期和链接。最终,这些文档被合并成一个列表并返回,用于进一步的数据处理或信息提取任务。 3. 为文档内容生成向量: 使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后放置在指定路径,如 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 创建 Python 虚拟环境: 创建 python 虚拟环境,并安装相关库,版本如下: 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 5. 导入依赖库。 6. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 7. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI,并进行评测。 8. 问答测试:对于同样的问题和上下文,基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-10-13
个人知识库软件推荐
以下是为您推荐的个人知识库软件: 1. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可以参考文章。这款软件效果不错,但需要您自己对接一些额外的 API,并且建议您先了解 RAG 的原理再去使用。 2. AnythingLLM:包含了所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后,配置页面主要分为三步,包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。此外,它有 Workspace 的概念,可创建独有工作空间,提供 Chat 模式和 Query 模式两种对话模式。 3. 对于非重度信息整理依赖者,Apple Notes 可以满足需求,能快速记录与检索、无排版压力、支持链接、图片、PDF 以及手写,并通过 iCloud 云端保存。 4. 对于专业用户或重度知识工作者: 记忆方面: Apple Note:个人灵感笔记本,用于短创作和快速捕获。 Mymind:全部的阅读收藏,有良好的检索、自动化标签和遗忘功能。 Raindrop:网站收藏夹,用于独立站点、工具等非内容类资料。 Google Drive:全部个人创作的文章、演讲稿等,检索速度和准确度高。 提炼方面:Notion 是完善的笔记资料库,可保存相关内容。
2024-10-11
哪些AI模型可以帮助个人在股票投资
以下是一些可能有助于个人在股票投资的 AI 模型和相关信息: 目前,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等是市场上备受瞩目的 AI 模型公司。 在投资领域,AI 将引领新的服务模式,如“智能即服务”,重塑工作和生活,为芯片、云计算等行业带来新的投资机会。企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业的投资额也在增长。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显,如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 个人投资者可以关注在温哥华启动的专注于 AI 领域的基金 Brilliant Phoenix,其投资了 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等公司。同时,也有跨境基金如在上海发起的进益安成的 QDLP 跨境基金,专注于为投资者提供合规的人民币出境通道以投资美股二级市场。
2024-10-10
哪些AI模型可以用于个人在股票投资中提高盈利
目前没有特定的 AI 模型被广泛认可能确保个人在股票投资中必然提高盈利。股票市场受到众多复杂且难以预测的因素影响,包括宏观经济状况、政治局势、公司财务状况、行业竞争等。 虽然一些 AI 技术和模型可能在数据分析和预测方面提供一定的帮助,但它们并不能完全准确地预测股票价格的走势和投资的盈利情况。 在股票投资中,依靠单一的模型或技术来获取稳定盈利是不现实的,需要综合考虑多种因素,并结合自身的风险承受能力和投资目标,做出谨慎的决策。
2024-10-10