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知识库的体系怎么搭建

Answer

搭建知识库的体系可以从以下几个方面入手:

  1. 明确需求和兴趣点,选择相关的信息源,确保信息的质量与相关性。
  2. 建立信息通路,通过各种工具和方法(如浏览器插件、笔记应用等),确保信息能够顺畅地流入知识体系。
  3. 对收集的信息进行知识结构化处理,使用不同的笔记方法和工具将其分类、标签化和链接,形成便于检索和应用的结构化知识体系。
  4. 注重知识内化与应用,通过定期的复习、思考和实践,将外部信息转化为个人知识,并在实际工作和生活中应用,解决具体问题。
  5. 知识抽取方面,通过自动化技术抽取出可用的知识单元,包括实体抽取(命名实体识别)、关系抽取(提取实体之间的关联关系)、属性抽取(采集特定实体的属性信息)。
  6. 知识表示可采用属性图、三元组等方式。
  7. 进行知识融合,在同一框架规范下对异构数据进行整合、消歧、加工、推理验证、更新等,达到数据、信息、方法、经验等知识的融合,形成高质量知识库,包括实体对齐以消除不一致性问题,以及知识加工和本体构建等。
  8. 重视知识更新,不断迭代扩展现有知识,增加新的知识。
  9. 进行知识推理,在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。

此外,您还可以在网上做一些调研,找到人类试图量化和编写知识的领域,如回顾布卢姆 的分类法、林奈创建生物分类法的工作、德米特里·门捷列夫创建描述和分组化学元素的方法等有趣的例子。作业方面,可以建立一个本体,比如选择一个主题(如一个人、一个地方或一件事)建立该主题的模型,使用 Protégé 构建本体。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小七姐:信息管理工具与方法

4.用得上:最终目标是将积累的知识转化为实际行动和成果。当需要解决问题或创造价值时,能够从知识库中调取相应信息,形成解决方案、产品、文章或个人生活指导等。这意味着知识不再是静态的存储,而是动态的应用于具体情境中,实现知识的价值转化。这一步将信息管理的成果落实到具体产出上,体现了知识的实践意义。🏗知识体系搭建:信息源的选择:在搭建知识体系时,首先要明确自己的需求和兴趣点,选择与之相关的信息源,确保信息的质量与相关性。信息通路的建立:通过各种工具和方法,如浏览器插件、笔记应用等,建立稳定的信息获取和存储机制,确保信息能够顺畅地流入知识体系。知识结构化:使用不同的笔记方法和工具,将收集的信息进行分类、标签化和链接,形成结构化的知识体系,便于检索和应用。知识内化与应用:通过定期的复习、思考和实践,将外部信息转化为个人知识,并在实际工作和生活中应用这些知识,解决具体问题。

知识图谱

1.知识抽取:通过自动化的技术抽取出可用的知识单元实体抽取:命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)从数据源中自动识别命名实体;关系抽取(Relation Extraction):从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状的知识结构;属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。1.知识表示属性图三元组1.知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,达到数据、信息、方法、经验等知识的融合,形成高质量知识库实体对齐(Entity Alignment):消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题;知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系;质量评估:计算知识的置信度,提高知识的质量。知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新的知识1.知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识

知识表示和专家系统

在网上做一些调研,找到一些人类试图量化和编写知识的领域。看看布卢姆的分类法(Bloom's Taxonomy),回顾历史,了解人类是如何试图理解他们的世界的。探索林奈创建生物分类法的工作,观察德米特里·门捷列夫创建描述和分组化学元素的方法。你还能找到哪些有趣的例子?作业:建立一个本体建立知识库就是对表示了特定主题事实的模型进行分类。选择一个主题——比如一个人、一个地方或一件事——然后建立该主题的模型。使用本课中介绍的一些技术和建模策略。例如,创建一个客厅的本体,包括家具、灯光等。客厅与厨房有什么不同?浴室有什么不同?你怎么知道这是客厅而不是餐厅?使用Protégé构建本体。

Others are asking
对作为知识库的数据进行预处理,用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法: 1. LangchainchatGLM:对于知识库内容的组织要求较高,无需微调训练,适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分,找到相似度最高的相关keys对应的内容文本,送进提示词模板(prompt_template),然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面,可通过嵌入模型(如Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,用于后续检索。例如,在商业化问答场景中,会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时,可通过API获取在线API的JSON数据上传,或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段,在响应用户查询时,将用户查询内容与该字段内容进行比较,根据相似度进行匹配。
2025-02-17
我手里有一个文件知识库,想锻炼一个ai,按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容: 南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是 AI 帮我的! 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧,让 AI 以表格形式输出细节描述,这样有三个好处: 1. 打破 AI 原本的叙事习惯,避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节,避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI 就照着写文章了,偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动且不能超过 2000 字,而自己的小说 2300+字,只好让 GPT4 做修改,一开始它表现不错,但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴,就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了,只能求助 Claude,把文章和 GPT 生成的修改意见都给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude 把关键情节改没了,如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码,使用 Command+K 打开窗口,并输入修改要求。不选中代码打开窗口,可要求 AI 实现新功能,比如让 AI 增加一个广告位。当然,除了代码,也可选中文字进行修改,如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释,Cursor 会自动补全代码,按 Tab 生效。除补全代码外,还能补全文字,可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口,输入优化页面的需求,AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案,点击 Apply,再点击 Accept 生效。要记得保存文件,Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品,若要做完整功能,需不停和 Cursor 对话,在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具,让它根据现有文件夹下的内容回答问题,比如问到基于文件内容,温度值设置的误区在哪里,回答准确度很高,甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识: 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人,但在工作场景中,需要通过提示词来设定其角色和专注的技能,使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册,提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等,决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来,先从场景切入,直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比;然后使用提示词工具,如 Meta Prompt、Al 角色定制等;接着学习有效的提示语句,包括经典论文中的相关语句;再学习有效的方法论,将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法;最后掌握思维框架。 此外,还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力,详情参考。
2025-02-16
知识库RAG方案
RAG(检索增强生成)是一种在 AI 领域中用于处理知识库的方案。 大模型的训练数据有截止日期,当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时,RAG 是主要方法之一。 RAG 的应用可以抽象为以下 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如 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:把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:包括将切分好的文档块进行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。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案,其重要一环是文档切片。但 RAG 方案存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。 相关的海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html ,国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge 。 在实际操作中,如使用外贸大师产品的帮助文档创建知识库时,要注意文档的分片策略会严重影响查询结果。
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的,普通人如何迅速找到目标靶向,比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容: 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent,同时表示知识库内容丰富,您可挑选感兴趣的部分学习,比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础,还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式,是通过加噪和去噪,随机生成种子来形成最终图像,还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息,逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料: 在音乐创作方面,通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面,介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面,能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 在零售电商行业,有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域,牛客的《AI 面试实践手册(2024)》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展,指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业,腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书(2024 版)》。 在医疗领域,蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域,新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面,头豹研究院发布了《AI 情感陪伴:缔造温情链接,拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15
我需要以无代码的形式搭建一个数据大屏,有哪些工具可以满足我的需求
目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏,例如: 1. 阿里云 DataV:提供丰富的可视化组件和模板,操作相对简单。 2. 腾讯云图:支持多种数据源接入,具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport:功能较为全面,能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-17
有什么用于搭建页面的ai应用吗
以下是一些用于搭建页面的 AI 应用: 1. 韦恩:扣子“AI 应用”入门 选择桌面网页,进入界面编排页面。 左侧有组件、模板和结构,组件包括布局组件、展示组件、输入组件和 AI 组件等。 中间是页面布局,左侧组件拖入并通过右侧的属性面板、事件面板进行设置。 右侧是属性面板和事件面板,不同组件的事件种类不同。 模板部分有官方提供的参考模板,结构部分方便找到页面及相关组件。 2. Wix ADI 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 3. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 4. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 5. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动优化,支持多种内容类型。 此外,还有韦恩:扣子“AI 应用”进阶中提到的邮票收藏馆应用的搭建案例,包括业务背景与逻辑梳理、页面设计等方面。
2025-02-17
使用COZE搭建智能体的步骤
使用 COZE 搭建智能体的步骤如下: 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路: 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力,即通过逻辑思考,从知识经验中抽象表达出关键方法与要求,这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,包括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。 实施:分步构建和测试 Agent 功能。 完善:全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 首先进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建,可以看到整个编辑视图与功能。 其中,左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来,按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果: 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。
2025-02-17
使用什么工具搭建智能体
搭建智能体可以使用以下工具和方法: 1. 在品牌卖点提炼中: 按照市场营销逻辑组织智能体结构,包括品牌卖点定义与分类助手、品牌卖点提炼六步法、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还可使用一些未在结构中体现但有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素。 2. 使用 Coze 在微信里搭建机器人: 需要字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 3. 用扣子搭建智能体: 扣子平台上有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API,还可自定义插件。 工作流就像可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,由多个小块块(节点)组成,包括开始和结束的小块块,不同小块块可能需要不同信息才能工作。 还可使用知识库。
2025-02-17
通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话
通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐,具体步骤如下: 1. 前期准备: 设计 AI 稍后读助手的方案思路,包括简化“收集”(实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作,输入 URL 完成收集,借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入)、自动化“整理入库”(自动整理每条内容的关键信息,支持跨平台查看)、智能“选择”推荐(根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划)。 2. 逐步搭建 AI 智能体: 经过配置得到两个可用工作流(整理入库、选择内容),将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词,完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。
2025-02-16
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置:变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
软件行业质量体系工程师可以用AI做什么
软件行业质量体系工程师可以利用 AI 实现以下转变和拓展工作: 1. 需求分析师可转变为 AI 洞察翻译官,未来能利用 AI 分析海量数据以揭示隐藏的用户需求,技能需向数据分析、用户心理学和商业洞察力转型。 2. 系统架构师可转变为创新架构策略师,未来设计能适应快速变化和 AI 集成的灵活架构,技能要向前沿技术跟踪、跨学科知识整合和创新思维转型。 3. 开发工程师可转变为 AI 协作编程专家,未来与 AI 结对编程,专注于创新性和复杂逻辑的实现,技能要向 AI 工具应用、算法优化和创造性问题解决转型。 4. 测试工程师可转变为质量战略专家,未来设计高级测试策略,处理 AI 无法覆盖的边缘情况,技能要向测试策略设计、用户体验评估和风险管理转型。 5. 运维工程师可转变为系统优化专家,未来专注于系统整体优化和异常情况处理,技能要向性能调优、安全加固和智能监控系统设计转型。 6. 项目经理可转变为价值流优化专家,未来专注于价值交付和团队协作效率的提升,技能要向精益管理、跨职能团队协调和持续改进转型。 此外,AI 在生成测试用例方面具有显著优势,能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等行业也有广泛应用,例如医学影像分析、药物研发、风控和反欺诈、产品推荐、预测性维护等方面。
2025-02-11
如何创建一个应用于教学的各个环节,如备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题等的智能体?
要创建一个应用于教学各个环节的智能体,您可以参考以下步骤和考虑以下方面: 1. 提前收集教育领域的需求,例如让云谷老师协助收集需求和案例,社群小伙伴帮助实现。这些需求可以包括办公提效的具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题、建立孩子的成长体系记录、孩子成长的游戏(如寻宝游戏)、朗读(模拟老师泛读,学生背诵,AI 评判)、文生图和文生视频在备课时的针对性、学科本身的教育辅助、分析学生行为并给出策略(基于教育心理学)、教师模拟培训、公开课备课辅助、指导新老师处理学生矛盾和家长问题以提高沟通能力等。 2. 明确最终交付物的形态和背后的思考,使需求描述更清晰。 3. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台(https://bigmodel.cn/),获取资源包。新注册用户可获得 2000 万 Tokens,也可通过充值/购买多种模型的低价福利资源包,或者共学营报名赠送资源包。 4. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,本次项目可能会使用到 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 等模型。 5. 进入智能体中心 我的智能体,开始创建智能体。为了照顾初学者,可以手把手进行编辑,完成一个简单智能体的搭建。 此外,在创建过程中,还可以考虑以下相关的产品和服务: 1. 具身智能的企业产品。 2. 3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书等。 3. 学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体等。 4. Zeabur 等云平台、0 编码平台。 5. 大模型如通义、智谱、kimi、deepseek 等。 6. 编程辅助、文生图工具(如可灵、即梦等)。 需要注意的是,创建这样的智能体需要综合考虑多方面的因素,并不断优化和改进,以满足教学的实际需求。
2025-02-10
小白学习AI的知识体系
对于小白学习 AI 的知识体系,以下是一些建议: 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,找到一系列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,可以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自己的作品。 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 有兴趣伙伴,可以留言互动,有需要可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。
2025-01-25
给人工智能伦理建设提出建议,在内容和体系方面都可以
以下是为人工智能伦理建设提出的一些建议: 在内容方面: 1. 关注算法的可解释性,使人工智能的决策过程能够被理解和解释。 2. 研究方法以评估、表征和减少数据集中及人工智能系统中的偏差。 3. 确保人工智能系统的安全性和鲁棒性,包括进行保证、验证、校验、安全和控制等方面的工作。 4. 重视隐私和安全,包括用于训练和推理人工智能系统的数据集,以及相关的软件和硬件。 5. 研究人工智能系统在科学发现和社会挑战方面的应用。 6. 考虑人工智能系统对社会、伦理、安全、教育、劳动力和安全等方面的影响,特别是对社会中不同群体,尤其是历史上被边缘化的群体的社会影响。 7. 进行定性和定量的未来能力、应用和影响的预测。 在体系方面: 1. 开展教育项目,支持在 K12、社区学院、本科、研究生、博士后、成人学习和再培训等阶段培养与人工智能系统相关的多样化劳动力。 2. 提高对人工智能系统的伦理、社会、安全和安全影响的认识。 3. 促进对人工智能原理和方法的广泛理解,以培养能够使用人工智能产品并适应其带来的社会和经济变化的劳动力和公众。 4. 针对不同的行业应用,如智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等,制定相应的标准,规范技术要求和应用场景。 5. 制定安全标准,规范人工智能全生命周期的安全要求,包括基础安全、数据、算法和模型安全、网络技术和系统安全、安全管理和服务、安全测试评估、安全标注、内容标识、产品和应用安全等。 6. 制定治理标准,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能的鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,以及全生命周期的伦理治理要求,如伦理风险评估、公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,还有伦理审查等标准。
2025-01-02
谈谈人工智能伦理建设的内容、体系
人工智能伦理建设的内容和体系包括以下方面: 在国际层面,例如美国国会的相关法案,提出要为联邦人工智能研究、开发和示范活动提供跨机构协调,制定自愿共识标准和指南,开展教育和培训活动等。 在国家层面,以中国为例,《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿)》中,行业应用标准方面,涵盖智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等重点领域,规范了各领域的技术要求和应用场景。安全/治理标准方面,包括全生命周期的安全要求,如基础安全、数据与模型安全等,以及治理要求,如伦理风险评估、公平性与可解释性等伦理治理技术要求与评测方法、伦理审查等标准。 在欧盟层面,规定人工智能应符合欧盟价值观、基本权利和自由,是以人为本的技术,最终目的是提高人类福祉。为确保公众利益的保护,应为高风险人工智能系统制定统一规则,且规则应与相关宪章和原则保持一致,并符合国际贸易承诺。同时指出人工智能能带来广泛效益,但也可能根据应用和发展水平产生风险和损害。
2025-01-02
如何通过AI构建自己的知识体系,比如通识教育,英语口语,以及子女学习辅导
以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议: 通识教育: 1. 把学习任务切割成小单元,利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程,更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识。 英语口语: 1. 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行写作和语法纠错,改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟,提升交流能力和语感。 子女学习辅导: 1. 对于英语学习,可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面,使用自适应学习系统,如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题;利用智能题库和作业辅助工具,如 Photomath 获取问题解答和解题步骤;借助虚拟教学助手,如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务;参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,在使用 AI 辅助学习的过程中,要结合传统学习方法,仔细甄别生成的内容,以取得更好的学习效果。
2024-12-22