我要如何将一个pdf或者txt里面的内容，非人工地整理成表格或者按照文件里面的标题整理入notion的知识库里面？

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》。

以下是可能用于生成您所描述的视频效果的两种 AI 工具及方法： 即梦： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成。 网址：https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为“Jellycat 风+毛茸茸的 XXXX……”，发挥创意。 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到图片效果。 剪映： 1. 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。 2. 软件会播放数字人的声音，判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中，剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中。 3. 左下角会提示渲染完成时间，然后点击预览按钮查看生成的数字人效果。 4. 增加背景图片： 直接删除先前导入的文本内容，因为视频中的音频已包含文字内容。 点击左上角的“媒体”菜单，点击“导入”按钮，选择本地图片上传。 点击图片右下角的加号，将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人）。 点击轨道最右侧的竖线，向右拖拽直到与视频对齐。

Software 2.0 主要包含以下内容： 1. 神经网络不仅是机器学习工具箱中的工具之一，而是代表着软件开发的根本性转变，即软件 2.0。 2. 软件 1.0 由计算机语言开发，由程序员编写明确指令；软件 2.0 由更抽象、人类难理解的语言（如神经网络中的权重）开发，无法直接编写权重，而是为程序行为指定目标并写好程序骨架，利用计算资源在程序空间中搜索可用程序。 3. 对于神经网络，将搜索限制在程序空间的连续子集上，使用反向传播和随机梯度下降方法进行搜索。软件 2.0 的源码通常由定义目标行为的数据集和给定大致结构的神经网络结构组成，训练神经网络就是将数据集编译成最终的神经网络。 4. 如今，神经网络的结构及训练系统日益标准化，大部分“软件开发”工作变成组织、增加、调整和清理带标签的数据集，开发团队分为负责编辑和扩大数据集的数据标记员，以及维护训练相关基础设施和接口的人员。 5. 对于很多真实世界的问题，采集数据比显式写程序更容易，因此工业界正发生大量代码从软件 1.0 向软件 2.0 的重大转变。

以下是关于 Coze 中 Doc Maker 插件的使用技巧： 1. 新建插件： 进入 Coze 个人空间，选择插件，新建一个插件并起个名字，如 api_1，可随意命名，甚至描述也可简单设置为 test。 在插件的 URL 部分，填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。如果服务还开着则继续，若已关闭则重新开始。 按照 Coze 的指引配置输出参数，完成后测试并发布插件。 2. 手捏简单 Bot： 完成插件创建后，创建一个测试 api 的 bot，并将自己创建的插件接进来。在 prompt 里面明确要求一定要调用创建的插件。 3. 后续说明： 整体过程仅为说明 Coze 的插件指引好用。若在生产环境中有准备好的 https 的 api，可直接接入。 本案例中使用的是 Coze 国内版，对模型无特殊要求。 Ngrok 在本案例中仅供娱乐，生产环境中勿用。 4. 通过 Coze API 打造强大的微信图片助手： 设置任务的参考提示词，如任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等。 准备好 Glif 的 Token，包括在 Glif 官网注册登录，打开 Token 注册页面等。 打开 Coze 中自定义的插件编辑参数选项，填入准备的 token 并保存，关闭对大模型的可见按钮。 Bot 通过 API 渠道发布更新。若多次尝试不成功，可优化 Coze Bot 中提示词，避免使用违规字词和图片内容。 5. 使用 Coze IDE 创建插件： 登录，在左侧导航栏的工作区区域选择进入指定团队。 在页面顶部进入插件页面或在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标，单击创建插件。 在新建插件对话框，完成插件图标、名称、描述、插件工具创建方式、IDE 运行时等配置并单击确认。 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具，在弹出的创建工具对话框设置工具名称和介绍，创建后跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 可在 IDE 左上角工具列表区域添加更多工具，在左下角依赖包区域管理依赖包。

扣子工作流中大模型运行慢可能有以下原因： 1. 模型加载部分：需从官网下载两个文件，并正确配置，如在 models 下创建 groundingdino 且配置齐全相关文件。对于 groundingdino 和 sams 配置是否齐全可使用“抠头发.json”检验。 2. 科学上网问题：运行到此节点时可能会报科学上网的错误，需稳定科学上网后重启 UI 跑工作流。 3. 提示词设置：在大模型节点中，系统级提示词的设置很关键，它与外层用户直接交互的提示词不同，用于定义模型的角色和任务。 4. 批处理设置：包括迭代处理、循环次数和并发量的设置，通过调整这些参数可提高处理效率。 若觉得排除 bug 很慢，可使用的工作流进行操作。

为避免写作中出现疑似 AI 生成的内容，您需要注意以下几点： 1. AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但可能错误的事实，因此您需要对其生成的内容进行全面检查。 2. 人工智能不会真正解释自己，当您要求其解释写作原因时，给出的答案可能是编造的。 3. 虽然 AI 能辅助写作，但它也可能被不道德地用于操纵或作弊，您要对其输出负责。 4. 即便有了 AI 辅助，写作仍需要我们具备分辨能力，知道好文章和好内容应具备的要素。写作不仅是文字堆砌，更是思维表达和情感流露，是人类独特智慧的体现。 5. 应利用润色工具提升写作能力，而非让其替代写作。 此外，还有一些相关的原文示例，如“Build a giant robot navy.All the villains do an army...Is it better?Not really.But it is distinctly mine.”等，强调了不能将 AI 作为默认写作方式，要保持自己的写作热情和思考能力。

以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。

以下是一些能够模仿产品经理，把您的需求描述整理成格式化 PRD 的工具： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 6. 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下是为您整理的关于 AI 应用提示词的相关内容： Apple Intelligence 中的提示词： 在最新开发者测试版中包含生成式 AI 功能，其模型中的指示会在对聊天机器人说话前默认出现。 如“有用的邮件助理”AI 机器人会被告知如何根据邮件内容提问，指示包括“将答案限制在 50 个单词以内，不产生或编造虚假信息”等。 生成 Apple Photos 中“回忆”视频的指示集存在一些限制，如“不要写宗教、政治等负面内容”。 AI 应用于工作场景制作单词卡片的提示词： 核心目的包括生成符合要求的单词卡内容，并填入 Excel 文件中。 生成过程中先给出基本示例，再根据不同生成内容限定规则。 测试结果显示可同时解析多个单词，大体格式符合要求，但存在部分效果偏差和设定改变，可通过复制粘贴等方式处理。 批量产出时需上传压缩文件并完成套版操作。 关于 AI 幻觉的提示词相关思考： 网上找到的总结公众号的提示词存在输出与实际不符的情况。 总结类文章，AI 可能未读完整个文章，大语言模型可能未真去搜索网页，更像是开发商的“狡猾”，而非“AI 幻觉”。

以下是关于文本整理的相关内容： 总结类应用： 大型语言模型在概括文本方面的应用令人兴奋，可在 Chat GPT 网络界面中完成，也可通过代码实现。包括对产品评论的摘要任务，还介绍了文字总结的不同类型，如 4.1 文字总结、4.2 针对某种信息总结、4.3 尝试“提取”而不是“总结”、4.4 针对多项信息总结。 创建并使用知识库： 创建知识库并上传文本内容的上传方式及操作步骤： Notion：在文本格式页签下选择 Notion，依次进行授权、登录选择页面、选择数据、设置内容分段方式（自动分段与清洗或自定义）等操作，最后完成内容上传和分片。 自定义：在文本格式页签下选择自定义，输入单元名称，创建分段并输入内容，设置分段规则，最后保存。 本地文档：在文本格式页签下选择本地文档，拖拽或选择要上传的文档（支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件），选择内容分段方式（自动分段与清洗或自定义），完成上传和分片。

以下是一套学习和使用 AI 的方法，以及帮助您快速理解 AI 发展历史及原理的途径： 一、学习 AI 的方法 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），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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 二、快速理解 AI 发展历史及原理的途径 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

很抱歉，目前知识库中没有关于“AI 自动整理新媒体传播数据”的相关内容。但一般来说，实现 AI 自动整理新媒体传播数据可以通过以下步骤： 1. 数据采集：利用网络爬虫等技术收集新媒体平台上的相关数据，如文章阅读量、点赞数、评论数等。 2. 数据清洗：对采集到的数据进行清理和预处理，去除无效或错误的数据。 3. 特征提取：从清洗后的数据中提取有价值的特征，例如用户行为特征、内容特征等。 4. 选择合适的算法：根据数据特点和需求，选择适合的机器学习或深度学习算法，如分类算法、聚类算法等。 5. 模型训练：使用提取的特征和选择的算法进行模型训练。 6. 模型评估：通过测试数据对训练好的模型进行评估，确保其准确性和可靠性。 7. 部署应用：将训练好的模型部署到实际系统中，实现自动整理新媒体传播数据的功能。 需要注意的是，具体的实现方式会因数据特点、业务需求和技术条件的不同而有所差异。

Notion AI 的网址是：https://www.notion.so/product/ai?gspk=c3RldmVuZmVybmFuZGV6NTEyNg&gsxid=9ADORr9KVJgy&pscd=affiliate.notion.so

以下是关于您提到的“notionai”的相关信息： Notion CEO Ivan Zhao 认为 AI 对于 Notion 是一个特别好的机会。Notion 一直致力于构建各种基础的“积木块”，如文档编辑、关系型数据库、表格、评论及不同的访问权限等。过去 5 年一直在完善这些，使得能够迅速将 AI 与已有功能结合。例如把 AI 和数据库结合，推出 Notion Q&A 等。 Ivan Zhao 认为 RAG 会彻底改变知识管理的方式，未来用户可能不再需要侧边栏等工具来组织知识库，只需简单将信息丢到 Notion 中就能通过各种方式检索。 Notion 是生产力工具领域 AI 策略较为激进的公司，在 ChatGPT 推出 2 个月后就宣布推出 Notion AI，预设了 prompt，上线 1 个月后带来 1000 万美元的 ARR，上线 2 个月后用户突破 400 万，还推出了 Notion Project、Notion Q&A 和 Notion Calendar 等新功能、产品。 相关原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/t5ByNhtOz0MXlTx940JeKQ 原视频：https://youtu.be/HW5Yeqn9eV4?si=9k1VWXul1ww0u3fb 编译：海外独角兽 排版：Scout 本篇内容是 No Priors 对 Notion CEO Ivan Zhao 的访谈编译。

Notion AI 的使用方式如下： Notion 一直致力于构建各种基础的“乐高积木块”，如文档编辑、关系型数据库、表格、评论及不同的访问权限等。AI 更像是新的引擎，以新的方式组合和驱动这些积木块。由于之前的积累，Notion 能够迅速将 AI 与已有功能结合，推出如 Notion Q&A 等应用。 RAG 会彻底改变知识管理的方式，未来用户可能不再需要侧边栏等工具来组织知识库，只需简单将信息丢到 Notion 中，即可通过各种方式检索。 Notion AI 可直接在笔记和文档中应用 AI 的力量，让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 在 Notion AI 的发展过程中，其团队在看到 GPT4 的能力后想法发生转变，全身心投入到 AI 项目中，努力让公司内部人员对该技术有共同信念，并招聘更多人才。

Notion 产品中的 AI 运用包括以下方面： 1. Notion AI（免费可用）：可直接在 Notion 中接入 AI 的能力，帮助用户工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 2. 在知识管理方面，RAG 会彻底改变知识管理的方式，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索，未来可能不再需要侧边栏等工具来组织知识库。 3. Notion 能够迅速把 AI 和已有功能结合起来，比如将 AI 和文本编辑器、关系型数据库等结合，推出 Notion Q&A 等功能。 4. 团队为了让 Notion 成为一个 AIfirst 的产品，全身心投入到 AI 项目中，搭建相关积木，招聘人才，并让公司内部人员对技术有共同信念。

飞书在搭建个人知识库方面的优点： 可以方便地分类和整理知识，例如个人搭建某一领域知识库或企业搭建产品资料知识库。 有相关的分享和直播，能帮助用户轻松打造知识管理体系。 缺点： 随着知识库中信息增多，如果分类不合理，很难找到所需文章。 问题答案可能在文章某一段落，每次都需重新阅读文章才能找到答案。 Notion 在搭建个人知识库方面的优点： 是功能强大的知识管理和项目管理工具，可将各种信息 all in one place。 数据库可定制性高，接近关系型数据库，适合有相关需求的用户。 数据库的每一条记录都是一个页面，页面包含可自定义的属性和丰富内容。 支持的块类型非常丰富。 缺点：暂未提及。 此外，Notion 在创建知识库并上传文本内容方面，有特定的操作步骤，如在文本格式页签下选择 Notion 并进行授权，还可选择自动分段与清洗或自定义分段等方式。

Notion AI 相关信息如下： Notion CEO 表示，Notion AI 的进展较快。早期对 GPT3 作用轻视，看到 GPT4 能力后想法转变，认为其能改变与计算机的交互模式。之后团队全身心投入 AI 项目，需结合已有积木，招聘人才并让内部人员形成共同信念。 Notion 更多从计算、内容或文本角度思考，认为若更多人能创造性使用软件情况会不同。Notion 的诞生源于一篇论文，初衷是创造能让人们灵活调整和定制的软件，后来转变为提供各种 blocks 构建模板让用户上手即用。 除数据库外，Notion 本身有 AI 相关功能，团队很早就与 OpenAI 和 Anthropic 合作集成 AI 能力，Notion AI 里有 Q&A 功能，能基于个人/组织的知识库回答问题，类似之前的 Coze Bot，只是信息源不同。