心理学的对话ai如何建立

目前 AI 视频的现状和商业市场表现如下： 成本方面：AI 视频生成成本逐渐与非 AI 工作流成本齐平，并有望显著低于现有成本，持续降低推理成本数量级。 技术卡点：生成内容存在不可控性，如形象不一致、动作不流畅、表情不生动、复杂提示词难以完全实现，以及时长增加时出现不符合物理规律的动作等问题。 应用场景： 短视频：短剧/TVC 生产流程可实现 AI 工具全替代。 长视频：电影/电视剧/动画开始渗透，AI 技术尚停留在工具层面，对工作流实现部分替代、降低成本，暂时无法提供全流程全 AI 替代传统工作方式的解决方案。总体而言，越接近综合性思考、策划层面越难，具体工作越容易被取代。 市场前景：市场前景广阔，5 年内有望达千亿级市场。国内影视市场规模在 2023 年约可达 3835 亿元，若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%，则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上；若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额，则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 受众群体： 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，降低后期制作门槛和成本，目前主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向，一些平台为创作者提供免费支持。 自媒体、非专业创作者：有着具体明确的视频剪辑痛点，如寻找素材、版权问题、不同平台内容形式转换成本高等，部分产品致力于解决这些问题。 企业客户：对于资金不足的小企业、非盈利机构，AI 视频生成可大幅缩减成本。

利用 AI 写文本的使用技巧和注意事项如下： 确定主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 收集资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关文献和资料。 分析总结：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析：若涉及数据，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 撰写编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 审阅修改：利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 提交前检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 在写小说方面： 丰富细化：先让 AI 写故事概要和角色背景介绍，在此基础上按自己审美修改。让 AI 以表格形式输出细节描述，这样能打破叙事习惯，便于局部调整，确保都是具体细节。 串联成文：将生成的表格依次复制粘贴，让 AI 写文章，偶尔给予建议。 局部修改：注意小说大赛的要求，如作品不能改动且字数限制。修改时可能会遇到 AI 记性不好、关键情节丢失等问题。

使用 AI 的技巧包括以下几个方面： 在阿里巴巴营销技巧和产品页面优化方面： 1. 进行市场分析，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，处理大量数据以获取关键信息。 2. 优化关键词，让 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以提高搜索排名和可见度。 3. 借助 AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 4. 使用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案来提高转化率。 5. 运用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 制定价格策略，通过 AI 分析不同价格点对销量的影响。 7. 分析客户反馈，利用 AI 了解客户需求以优化产品和服务。 8. 提供个性化推荐，让 AI 根据用户购买历史和偏好增加销售额。 9. 运用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问提高满意度。 10. 分析营销活动效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 优化库存管理，借助 AI 预测需求减少积压和缺货情况。 12. 优化支付和交易，分析不同支付方式对交易成功率的影响。 13. 进行社交媒体营销，利用 AI 找到目标客户群体提高品牌知名度。 14. 优化直播和视频营销，通过 AI 分析观众行为提高参与度和转化率。 在英语学习和数学学习方面： 英语学习： 1. 利用智能辅助工具，如 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 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 为您量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 利用智能对话机器人，如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 运用自适应学习系统，如 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 借助智能题库和作业辅助工具，如 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手，如 Socratic 利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台，如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 在室外设计方面： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力，使用 AI 图像生成工具输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 等技术将 AI 生成的设计方案在实际环境中模拟和可视化，评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力，使用 AI 工具对设计方案的采光、动线、材料等方面进行优化，确保符合使用者需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能，利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式，人工设计师与 AI 工具形成互补，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力，提升设计效率和质量。

在使用 AI 过程中，确保信息保密性可以从以下几个方面入手： 1. 数据处理环节：将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，同时便于发现和修正问题。 2. 提问方式：对于复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化或深化。 3. 提供学习内容：为 AI 系统提供大量高质量的数据和示例，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，同时编写详细的流程和知识（knowhow）。 4. 利用专业术语引导：在 Prompt 中使用专业领域术语，如法律术语，引导 AI 回答方向，使其更精准地提供所需信息。 5. 验证与反馈：大模型的语料存在滞后性，使用 AI 回答后要进行交叉验证，确保信息准确性。同时结合自身专业知识进行引导，筛选和判断回答是否符合相关要求。 6. 数据隐私保护： 应通过内置保护措施防止滥用数据，用户对自身数据的使用有决定权。 设计选择应确保默认包含隐私保护，包括确保数据收集符合合理预期，只收集特定情境下严格必要的数据。 系统开发者应寻求用户许可并尊重其关于数据收集、使用、访问、转移和删除的决策，无法做到时应采用替代的隐私保护措施。 同意应仅在能适当和有意义给予的情况下用于证明数据收集的合理性，同意请求应简洁、易懂，并赋予用户对数据收集和使用情境的决定权。 对敏感领域（如健康、工作、教育、刑事司法和金融）的数据和推断应加强保护和限制，对青少年相关数据应优先保护。 应避免不受检查的监视，监视技术应受到加强监督，包括对其潜在危害的预部署评估和范围限制，以保护隐私和公民自由。 7. 政府监管： 要求最强大的 AI 系统开发者向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。 制定标准、工具和测试，以确保 AI 系统安全、可靠和值得信赖。 为防止利用 AI 制造危险生物材料，制定新的生物合成筛选标准。 建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践，以保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗。

以下是关于 AI 的相关内容： 工作流：成为生产力工具 起床，让 AI“马云”“马化腾”排 TODO 优先级，做私董会脑暴。 工作中有傲娇 AI 小助理加油，Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 重点事项 bot 如内容创作，分成选题、标题、框架、扩写等，分 A/B 组两个 AIbot 互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot。 优化 1：Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot。 优化 2：将上述知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 备选：筛选过的 50 多个生产力 AI 放在工具库里待命输出。 未来：把整个公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约。 可能：所有流量口 bot 介入飞书，给予飞书做数据分析和内容引擎（目前需手动）。 提醒：关注 AI，更关注打交道的人、利益、状态和情绪。 如何学习 AI 绘画 定义与发展：AI 绘画是利用人工智能技术通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果简单粗糙，随着技术进步，尤其是深度学习算法应用，如卷积神经网络等，能生成更复杂、逼真和富有创意的图像，涵盖各种风格和题材，在与人类艺术家互动和融合中不断创新，为艺术创作带来新的可能性和挑战。 场景应用：广告设计可快速生成创意概念图，为广告策划提供灵感和初稿；游戏开发用于创建游戏场景、角色形象等，提高开发效率；影视制作辅助生成特效场景、概念设计等；建筑设计帮助设计师构想建筑外观和内部布局。 体验：，BotID：7387390303403671587 新手如何学习 AI：学习人工智能是刺激且富有挑战的旅程，若想开始学习，有详细学习路径指南，可从基础概念到实际应用逐步建立 AI 知识体系。

目前市面上有一些可以去除视频马赛克的 AI 工具，以下为您推荐： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 需要注意的是，这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

心理学专业对从事 AI 行业有以下几方面的帮助： 1. 跨学科背景优势：多样化的学科背景，如心理学，能使从业者在 AI 与行业应用的结合上更具多样性。 2. 知识调用：在 AI 时代，需要了解各个领域的知识并在恰当的时候调用，心理学知识看似现在用不到，但很可能在未来某个时刻发挥巨大作用。 3. 拓展知识边界：对心理学等人文科学的广泛兴趣，展示出开放与包容的学习态度，有助于从多个角度拓展知识边界。 4. 学习机制研究：鉴于 AI 依赖的神经网络基础，心理学知识有助于研究 AI 的学习机制，如元学习，推动其更快地获得知识并进步。 5. 教育与指导：专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家（包括人类和 AI）的教师，心理学知识在教育和指导方面能发挥作用。

以下是一些常见的对话框架： 1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架： ChatGLM36B：第三代 ChatGLM 对话模型，采用全新 Prompt 格式，原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景，上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36Bbase：第三代 ChatGLM 基座模型，采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略，在 10B 以下基础模型中性能最强，上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36B32k：第三代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32k：第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32kint4：ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B：第一代 ChatGLM 对话模型，支持中英双语，基于 General Language Model架构，具有 62 亿参数，结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署，上下文 token 数为 2K。 2. COSTAR 框架： 定义：指明文本的整体风格，包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。 重要性：不同风格适合不同场合，如学术论文和社交媒体帖子。 示例：科学论文需正式语言和客观语气，博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。 Tone（语气） 定义：设定文本的情感基调，确保符合预期氛围。 重要性：正确语气可建立与读者联系，传达适当态度。 示例：商业计划书需正式、专业且有说服力语气，产品评测可采用轻松幽默语气。 Audience（受众） 定义：明确回答或文本的目标读者。 重要性：了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。 示例：专业人士可用行业术语和复杂概念，大众需简化语言避免专业化术语。 Response（回复） 定义：指定最终输出的形式和结构。 重要性：正确格式使信息更易理解和消化。 示例：详细分析报告按标准报告格式组织，简单问答可直接列表呈现答案。

利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑： 1. 从产品角度： 思考用户为何想使用，例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境，从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格，比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导，负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间，如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力，如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析，甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式，通过多角色互动设计，让用户体验多层次对话，从基本问答到深度讨论，逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块： 自然语言交互方面：LLM 应具备多轮对话能力，能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复，还应具备出色的生成能力和意图理解能力，但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面：包括语言知识（词法、句法、语义学和语用学）、常识知识（如药和伞的用途）、专业领域知识（如编程、医学），但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面：具备记忆机制，存储过去的观察、思考和行动，通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆，Agent 能检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面：基于证据和逻辑进行推理，这对解决问题和决策至关重要。

一般来说，可以跟很多大模型进行对话。以下是一些常见的方式： 1. 对于 Llama3 大模型： 下载大模型主要是为了与之对话，或者称为使用其进行推理。 有两种对话方式，可使用 API 或部署简单界面。面向小白，这里主要介绍部署界面的方式。 例如，在 /root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相关内容，然后启动 Webdemo 服务，按照指示映射端口，在浏览器中打开相应链接即可看到聊天界面。 2. 对于 Llama 大模型： 首先编译，为利用 Metal 的 GPU 可用特定命令编译。 去指定网址下载模型。 llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用，启动 server 后默认监听 8080 端口，打开浏览器就可以对话。 3. 对于通过 Open WebUI 使用大模型： 访问指定网址，使用邮箱注册账号。 登陆成功后，Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式。如果要求不高，已实现通过 Web UI 与本地大模型对话的功能。 需要注意的是，不同大模型的访问速度和回答效果可能存在差异，例如 ChatGPT 访问速度快是因为其服务器配置高，回答效果好是因为训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

在飞书上可以上传您的相关文档并将其作为知识库进行对话。具体操作如下： 1. 您需要一个额外的软件：AnythingLLM。其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 2. 在 AnythingLLM 中，有一个 Workspace 的概念，您可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。操作步骤为： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和您上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 另外，您还可以参考以下操作在飞书上创建知识库并上传文本内容： 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（一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的）。 在单元页面，单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式（默认是文本格式），然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。上传方式如下： 本地文档： 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容，每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符：选择符合实际所需的标识符。分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则：替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址。单击下一步完成内容上传和分片。

多轮对话的实现方式如下： 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识，保持一致，然后再开始创作，这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括： 约束的弹性，在探索阶段给 AI 一定自由空间，而 prompt 一般是强约束的，更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪，情绪化能局部提升 AI 效能。 共识，您的理解和 AI 的理解要高度一致，在高共识性的背景下，调整和控制会更有效。 3. 注意事项： 如果经历很多轮的对话，可能会导致此次对话超过模型的 token 限制，ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后，可以新建一个聊天窗口，把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT，重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中，多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验，需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题，并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成，单次交互无法达成，所以需要将测试形式进行转换，先解决“指代消解”的问题，然后再进行下一轮答复。

RAG（检索增强生成）工作流主要包括以下几个阶段： 1. 问题解析阶段：接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，以用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段：接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本，整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。 RAG 的基本概念： RAG 是一种结合了检索和生成的技术，能让大模型在生成文本时利用额外的数据源，提高生成的质量和准确性。其基本流程为，首先给定用户输入（如问题或话题），RAG 从数据源中检索出相关文本片段（称为上下文），然后将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型（如 GPT），输入通常包含提示指导模型生成期望输出（如答案或摘要），最后从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 在实际调试预览中，例如： 1. 知识库检索部分：把输入的问题通过 Embedding 做向量化，使用语言模型优化问题、添加接近的检索词，知识库向量检索时抽取条件包含相似度 0.85，通过检索抽取出多个内容块。 2. 大模型对话部分：将相关信息传递给 LLM 最终得到 AI 的回答。

以下是一些可用于建立知识库的工具及相关步骤： 使用 Dify 构建知识库的步骤： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 使用扣子创建并上传文本内容到知识库的方式： 1. 在线数据： 自动采集方式：适用于内容量大，需要批量快速导入的场景。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL。在弹出的页面完成以下操作： 输入要上传的网站地址。 选择是否需要定期同步网站内容，如果需要选择内容同步周期。 单击确认。 当上传完成后单击下一步。系统会自动根据网站的内容进行内容分片。 手动采集：适用于需要精准采集网页上指定内容的场景 安装扩展程序，详情请参考。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 点击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。 使用 Coze 智能体创建知识库： 1. 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档，其中每个问题和答案以分割。选择飞书文档、自定义的自定义，输入，然后可编辑修改和删除。点击添加 Bot，添加好可以在调试区测试效果。 本地文档：本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度。将海报的内容训练的知识库里面。画小二这个课程 80 节课程，分为了 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是首先将 11 章的大的章节名称内容放进来，章节内详细内容依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。

目前消耗大量算力的行业和企业主要包括以下方面： 1. 科技巨头：如 Google 拥有大量的 GPU 和 TPU 算力，用于复杂的推理任务和模型训练。 2. 云计算公司：例如 Amazon 和 Microsoft，其 AI 云计算收入主要来自模型托管。 3. 从事 AI 研发的公司：像 xAI 计划用十万块 H100 连成巨大集群，OpenAI 拉上微软打造算力中心 StarGate。 4. 特定领域的企业：如 Apple 利用自身优势发展边缘和远端混合的组合模型。 对于小公司而言，直接参与基础设施建设机会较小，但为当地企业提供 AI 训练的算力支持，并配备服务团队帮助整理知识、寻找业务场景、做垂直训练和微调等，可能存在一定机会。

以下是关于使用 AI 建立网站的相关信息： 如何选择合适的 AI 网站制作工具： 1. 明确目标和需求：确定您的网站用途（如个人博客、商业网站、在线商店）以及所需功能。 2. 考虑预算：部分工具提供免费计划或试用版，高级功能可能需付费订阅。 3. 注重易用性：选择符合自身技术水平的工具，确保能轻松使用和管理网站。 4. 查看自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义功能，以满足设计和功能需求。 5. 关注支持和资源：了解是否有充足的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛）来协助解决问题。 一些流行的 AI 驱动的网站制作工具： 1. 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，可进一步调整和自定义；集成了 SEO 工具和分析功能，有助于优化网站表现。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA通过询问几个简单问题快速生成网站；提供直观的拖放编辑器，方便自定义网站内容和布局；包含多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，能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，随时查看网站效果；包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 The Grid 的 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进行优化，提供个性化网站设计体验；支持多种内容类型，如博客、商店和画廊等。 第一天 AI 辅助从 0 开始搭建网站： 在生成式 AI 大爆发前，IT 领域已积累大量基础设施，AI 使这些设施的使用更轻松。对于编程有抵触的人，在 AI 帮助下，全栈工程师和超级个体的实现变得简单。此次共学案例是一个写剧本的网站，通过 2 天时间探索完整搭建过程，为后续学习实践打基础。导入现有代码可打开 github 仓库 https://github.com/iaiuse/NovelListAI 并点击 fork，这样可省去复杂的代码获取步骤。

建立工作流的方式有多种，以下为您分别介绍： 1. 【拔刀刘】自动总结公众号内容，定时推送到微信的工作流搭建： 工作流全貌：双击画板可查看高清大图，结合后边具体细节反复查看。 开始节点：用户在开始节点输入 server 酱的 sendkey 和 rss 列表。其中，server 酱的 sendkey 获取方式参看文档「相关资源」部分；rss_list 没有的可以先白嫖提供的测试数据。 分割 RSS 列表：使用「文本处理」节点，处理输入的 rss 列表为一行一个，输出为数组，方便后边节点批处理。 读取 RSS 内容：在插件中找到链接读取节点，配置节点选择批处理，批处理输入参数选择「分割 rss 列表」的 output，下方输入参数中 url 选择当前节点中的 item1。 汇总 RSS 中所有文章内容：承接上一步所有文章内容，格式化输出。代码使用「代码」节点，左侧节点选择代码，输入项选择上一步中输出的 outputList，在 IDE 中编辑选择「Python」并输入相应代码。配置输出项类型选择「Array<Object>」，分别输出 title、url、author。 2. 智谱 BigModel 共学营第二期把微信变成超级 AI 助理的工作流搭建： 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台：https://bigmodel.cn/ 。参与课程至少需要有 token 体验资源包，获取资源包的方式有新注册用户注册即送 2000 万 Tokens、充值/购买多种模型的低价福利资源包（直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay ；语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ ；所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ；共学营报名赠送资源包。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。 3. 【ComfyUI】本地部署 ComfyUI 上手指南的工作流搭建： 清空所有节点，从零开始。先加载一个模型选择器的节点，右键点击空白处选择【add node】，生成节点后可选择安装好的大模型，后面还有三个连接点可指向下一个模块。 按住 clip 后面的点进行拖拽，点击【CLIPTextEncode】，得到一个提示词输入框。同理，再加一个提示词框，形成正向提示词和负向提示的架构。 为方便管理，可右键给节点添加颜色，如正向提示词为绿色，负向提示词为红色。还可以添加一个组，组里的节点可一起移动。 使用采样器给提示词内容添加噪声，从提示词节点后面再次拉出一根线，选择【KSampler】，里面有熟悉的参数：种子数、迭代步数、CFG、采样器等。 设置输出图片尺寸，从【latent image】中拉出一个节点，选择【EmptyLatentImage】，在节点里填写想要输出的尺寸和一次性生成的数量。 使用 VAE 对之前的噪声进行解码，从【LATENT】中拉出一个节点，选择【VAEDecode】，建立好之后将最开始的 VAE 节点与之相连。

以下是为您推荐的用于建立个人知识库的 AI 工具： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型、选择向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后即可进行对话测试。 2. LlamaIndex：是更高一层 LangChain 的抽象，简化了 LangChain 对文本分割、查询的接口，提供了更丰富的 Data Connector。只针对 GPT Model 做 Index，参考 https://gptindex.readthedocs.io/en/latest/ 。 3. ExoBrain 的集成软件 Maimo.ai：作为外脑的主要记忆空间，能捕获多种数字内容并随时随地访问，可挂接和导入外部记忆，能快速理解捕获内容、灵活创作笔记、生成创作建议，可与外脑知识库对话并自动做外部检索完善答案。今年十一月将开放第一个体验版，关注获取最新信息。

目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。