你了解哪儿些大模型在电商行业供应链物流领域的应用，如果能举例阿里、淘宝、抖音、京东等涉及到电商的公司进行说明就更好了

智能体在电商领域有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个智能体完成各项功能，并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面： 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要，旨在提供结构化思路，单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同，遵循营销管理流程保证输出，调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例，决策和洞察力仍依赖人员，智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景，即触点，包括线上（如微信、抖音等平台）、线下（产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景）和人员（线上直播间、人工客服或线下销售人员等）触点。在最终步骤，需找到所有传达品牌卖点的场景，结合需求制作落地页或沟通话术，建立品牌价值。

在电商领域，以下是一些常见的智能体类型及应用示例： 1. 简单反应型智能体：如温控器，根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体：像自动驾驶汽车，维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体：例如机器人导航系统，具有明确目标，能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体：如金融交易智能体，能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体：例如强化学习智能体，通过与环境交互不断学习最优策略。 以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词，再通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类的垂直搜索应用，在商品推荐方面效果较好。 此外，工作流（Workflow）也可理解为多智能体协作（MultiAgents），通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，可定义多个智能体分别负责不同功能，还需要有调度中枢协调工作和做决策。 还有“买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体，专注于市场营销领域，能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点，生成小红书文案和抖音短视频脚本等，并保存至飞书文档。

AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个完成不同功能的智能体，并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼：AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势，可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时，除遵循营销管理流程保证输出合理，还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品，需考虑线上线下不同触点和人员等因素。

AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用： 1. 品牌卖点提炼： 智能体的构建中，理解和控制结构最为重要，其本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高效率。 实际搭建要根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。例如电商产品，线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台，线下触点包括产品包装、包裹等，人员触点有销售人员等；线下实体服务行业，线上触点有大众点评/美团等，线下触点有门店展示等。 遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确，调整提示词能提升某部分助手信息准确度，但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例，以免限制 AI 创造性思维。 2. 电商导购： 以“什么值得买”智能体为例，用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过 API 检索商品信息，与提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类垂直搜索应用，提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作，通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题，如新产品取名，涉及多个步骤和智能体，还需调度中枢协调工作和决策。 3. 搭建智能体提炼品牌卖点： AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项，可用于品牌卖点提炼，搭建品牌卖点提炼助手。 搭建前要明确 AI 能力边界，如 AI 不了解公司产品、独特之处等。 AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等，确定的智能体更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。

AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：通过多个智能体的组装，解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。

以下是一些能运用到抖音电商中的 AI 工具： 1. 像这样的工具，可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 2. 能够制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 3. 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 此外，使用 AI 来完成电商相关的优化还可以采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果。 11. 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化：AI 分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容。 还有，它收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，按照电商的角色进行区分，有产品形态和具体的使用描述，无论您是买家、卖家、渠道还是生产者，都能找到合适的 AI 工具。

目前要实现您描述的这个需求具有一定的复杂性。首先，让 AI 直接给出准确的计算机硬件配置并从京东商城上检索价格存在一些技术挑战。因为这需要 AI 具备对计算机硬件的深入了解、与京东商城数据接口的对接以及价格实时更新的处理能力。 从技术实现的角度来看，可能需要以下步骤： 1. 训练一个专门针对计算机硬件配置的 AI 模型，使其能够根据用户的需求和预算生成合理的硬件配置清单。 2. 开发与京东商城的接口程序，以获取实时的商品价格信息。 3. 将生成的配置清单与获取的价格信息进行整合，生成最终的配置单。 但需要注意的是，京东商城的数据接口可能不对外开放，获取价格信息可能存在法律和合规方面的限制。同时，这样的系统开发需要较高的技术水平和资源投入。

利用 AI 技术提升供应链企业的人效可以从以下几个方面入手： 1. 预测性维护：通过 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，减少因设备故障导致的人力浪费和停工时间，提高人员工作效率。 2. 质量控制：利用 AI 检测产品缺陷，降低人工质检的工作量，提高质检的准确性和效率。 3. 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，减少人工规划和决策的时间和错误，提升人员在供应链管理中的效率。 4. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，可以自动处理常见问题，让人员能够专注于更复杂和重要的客户需求。 在制造业领域，AI 技术在供应链管理方面的应用包括： 1. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性，保障供应链的稳定运行。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程，提高供应链的响应速度和灵活性。 3. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可以根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率，缩短供应链的前置时间。 总的来说，AI 技术能够在供应链的各个环节发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。

美国红杉资本指出的 AI 供应链从下到上分为六层，具体情况如下： 1. 第一层是芯片代工厂（如台积电），保持着高利润水平。 2. 第二层是芯片设计商（如英伟达），同样具有高利润。 3. 第三层是工业能源供应商（如电力公司），因数据中心需求激增而受益。 4. 第四层是云厂商，处于重金投入阶段，不仅斥巨资建设数据中心，还在训练自有模型或大举投资 AI 模型开发商。 5. 第五层是 AI 模型开发商，目前面临亏损。 6. 第六层即最上层是面向最终客户的应用服务商，虽充满潜力，但依赖消费者和企业付费，当前市场规模有限，尚不足以支撑整个供应链的经济模型。

AI技术在供应链管理中的应用可以大大提高采购计划、库存预测和物流优化的效率。以下是如何利用AI根据历史数据和市场变化自动生成这些内容的详细步骤： 1. 数据收集和预处理 首先，需要收集大量的历史数据和实时市场数据。这些数据可以来自企业内部系统（如ERP、WMS）和外部数据源（如市场情报、经济指标）。 数据类型： 历史销售数据：包括销售数量、时间、地点等。 库存数据：当前库存水平、历史库存变化、仓储信息。 采购数据：采购订单、供应商信息、采购周期等。 市场数据：市场需求预测、经济指标、季节性变化等。 数据预处理： 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。 数据整合：将来自不同来源的数据整合成统一格式。 特征工程：提取关键特征，如时间序列特征、季节性特征等。 2. 采购计划自动生成 利用AI模型分析历史采购和销售数据，结合市场变化，生成优化的采购计划。 方法： 时间序列分析：使用ARIMA、Prophet等模型预测未来的需求量。 机器学习算法：如随机森林、XGBoost，通过学习历史数据中的模式来预测需求。 深度学习：如LSTM、GRU，适合处理复杂的时间序列数据。 具体步骤： 1. 需求预测：预测未来一段时间内的产品需求量。 2. 供应商选择和评估：根据历史绩效和市场条件，选择最佳供应商。 3. 采购量确定：结合库存水平、需求预测和供应商能力，确定每个产品的采购量。 4. 优化采购时间：利用AI优化采购时间，以最低成本满足需求。 3. 库存预测 利用AI技术进行库存预测，确保在最低库存水平下满足需求，减少库存持有成本和缺货风险。 方法： 库存优化模型：如Economic Order Quantity 。 库存水平预测：基于历史数据和需求预测，计算安全库存和再订货点。 机器学习算法：如支持向量机（SVM）、KNN，通过学习历史库存变化和需求波动，预测未来库存需求。 具体步骤： 1. 需求预测：预测未来的产品需求。 2. 库存水平计算：根据需求预测、订单交付时间、当前库存水平，计算安全库存和再订货点。 3. 库存补货策略：制定补货策略，确定何时和多少补货。 4. 物流优化 AI技术可以优化物流路径、运输方式和仓储布局，降低物流成本，提高运输效率。 方法： 路线优化：利用优化算法（如遗传算法、蚁群算法）优化运输路线，减少运输成本和时间。 运输方式选择：根据货物类型、运输距离、成本等因素，选择最佳的运输方式（如海运、空运、陆运）。 仓储布局优化：利用AI优化仓库布局，提高仓储效率和利用率。 具体步骤： 1. 运输需求分析：分析需求预测和库存计划，确定运输需求。 2. 路线规划：利用优化算法规划最佳运输路线。 3. 运输方式选择：根据成本和时间要求，选择合适的运输方式。 4. 仓储优化：利用AI优化仓库布局和操作，提高仓储效率。 案例示例：使用AI进行供应链优化 以下是一个使用AI进行供应链优化的具体示例： 需求预测： 1. 收集过去两年的销售数据和市场数据。 2. 使用LSTM模型对未来6个月的需求进行预测。 3. 将预测结果与当前库存水平进行比较，确定需要补货的产品和数量。 采购计划： 1. 根据需求预测结果，使用EOQ模型计算每个产品的最优采购量。 2. 结合供应商历史绩效数据，选择最佳供应商并确定采购时间。 库存管理： 1. 使用支持向量机（SVM）模型预测未来的库存水平。 2. 根据预测结果调整安全库存和再订货点，制定补货计划。 物流优化： 1. 利用蚁群算法优化运输路线，降低运输成本。 2. 根据货物类型和运输距离选择最佳运输方式。 3. 利用AI优化仓库布局，提高货物存取效率。 总结 通过利用AI技术，企业可以实现自动化和智能化的采购计划、库存预测和物流优化。这不仅可以提高供应链管理的效率，还能降低成本，减少库存风险，提升客户满意度。为了实施这些AI技术，企业需要投入时间和资源进行数据收集、模型开发和系统集成，同时需要培养数据分析和AI技术的人才。

以下是 AI 写作领域应用层的产业图谱分类及举例： |序号|产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍| ||||||| |1|Grammarly、秘塔写作猫|AI 智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。| |2|阿里小蜜等电商客服|AI 智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|

以下是关于 kimi chat 进行长文本分析的提示词相关内容： 在测评机制方面，包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行测评。能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等。测评轮次分为多轮，如第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试等任务。第五轮是长文本归纳总结能力，按提供的长文本进行归纳总结，逐步推理任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 在聊天对话类 AI 产品中，Kimi 的显著特点是超长上下文能力，最初支持 20 万字，现提升到 200 万字，对处理长文本或大量信息任务有优势，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 在丰富大模型生成的尝试中，利用 Prompt 做出详细度设定作用微弱，如在对 KimiChat 的测试中，使用详细度 Prompt 后字符数有所增加，但效果不显著。

AI 的能力存在边界，主要体现在以下方面： 1. 知识来源受限：AI 的知识来源于训练数据，无法超越这些数据的范围，如同学生不能回答课本之外的问题。 2. 推理能力有限：即使拥有足够的知识，AI 也无法像人类一样进行无限的推理和联想。 例如，在“Hallucination is Inevitable:An Innate Limitation of Large Language Models”这篇论文中，揭示了 AI 幻觉无法被完全消除的根本原因就在于 AI 模型的能力边界。 在探索者队伍的研究中，有人提出开发一个用于探索 AI 能力边界的实验平台，这也从侧面反映了对 AI 能力边界的关注。 此外，国际政治的边界或将按照 AI 技术边界来重新划分，也说明了 AI 能力边界的影响范围之广。

在大语言模型领域，“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说，您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时，不会一开始就用猛火高温一直烧，而是会逐渐升高温度，然后再慢慢降低温度，让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中，“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中，对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化，以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中，没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。

以下是关于使用 AI 工具获取某个领域内的热销产品及价格的相关信息： 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间和销量等关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析并推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术帮助选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 常用于营销领域的 AI 工具举例： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

常见的提示词写法误区主要包括以下几点： 1. 忽略基础知识的重要性：很多同学急于上手写复杂的提示词，对基础教程重视不足。在能写较长提示词后，会问出如“为什么我问了两轮之后 GPT 就会失忆”“为什么给了特定一段话但它会混淆”“为什么大模型无法指定准确字数及有何办法让生成长度靠谱”等基础问题。建议多读翻译和解读良好的基础教程，并跟着示例做符合自身需求的小例子。 2. 试图用一个 Prompt 解决 10 个问题：很多同学因被精妙的提示词吸引而决心自己写出这样的 Prompt，但应注意避免。 3. 过于关注 Prompt 的文本本身：如果发现花在飞书代码块和 markdown 记事本上的时间远超与 GPT 对话的时间，要警惕是否忽略了在写作过程中与 GPT 进行深度对话来检验其对方法论的熟悉程度、获取完善建议、反复测试生成结果以优化和改善 Prompt。比如在实战案例中，学员撰写的焦虑情绪测试和生成建议的 Prompt 虽文法上没问题、生成结果除宽泛外无大问题，但未在对话场景中代入用户体验反复测试，可能导致真正的用户不会使用。 在写提示词时，还需注意以下语法方面： 根据想画的内容写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。一般而言，概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词，大致顺序如：将权重提高 1.21 倍（= 1.1 1.1）。