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创建聊天机器人时，数据还是存在本地吗，后面可以实时更新知识库吗

回答

在创建聊天机器人时，数据的存储和更新情况如下：

  • 扣子平台：内置强大的知识库功能，允许开发者上传和维护大量数据，这些数据可用于训练 AI Bot 以更准确理解和回应用户需求。平台具备数据库记忆能力，能存储和检索用户交互历史以提供个性化服务。数据上传形式多样，包括文本、图片、视频等，可通过直观编辑工具整理分类。上传数据用于训练优化 AI Bot，机器学习算法分析数据提高回答准确性和相关性。知识库支持实时更新，对金融、法律等需频繁更新信息的行业尤为重要。数据库能存储用户交互记录，包括提问、回答和反馈，目前数据库设置只能在创建 AI bot 时设置和修改，无需懂数据库语法或编程，用自然语言告知操作即可。通过分析交互历史，AI Bot 能提供个性化服务，开发者还能利用交互记录进行错误分析和修正以提高性能。
  • FastGPT + OneAPI + COW：创建知识库应用时，地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 。进入后点击应用并创建，选择 qwen 模型，创建知识库，上传文件等待处理至文本状态为“已就绪”。回到创建的应用关联知识库，点击两个发布，新建并创建 key，保存 API 根地址并加上/v1 。安装并接入 cow 时，回到宝塔打开【终端】，依次执行相关命令。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

扣子平台内置了强大的知识库功能，允许开发者上传和维护大量的数据，这些数据可以用于训练AI Bot，使其能够更准确地理解和回应用户的需求。同时，平台还具备数据库记忆能力，可以存储和检索用户的交互历史，以提供更加个性化的服务。[heading4]知识库功能[content]数据上传与管理：开发者可以通过平台的界面轻松上传各种形式的数据，如文本、图片、视频等，这些数据可以是FAQ文档、产品手册、行业报告等。平台提供了直观的编辑工具，使得数据的整理和分类变得简单高效。训练与优化：上传的数据被用于训练AI Bot，使其能够更好地理解用户的问题并提供准确的回答。平台的机器学习算法会分析这些数据，学习其中的模式和关联，从而提高回答的准确性和相关性。实时更新：知识库支持实时更新，确保AI Bot获取到的信息是最新的。这对于需要频繁更新信息的行业（如金融、法律等）尤为重要。[heading4]数据库功能[content]用户交互记录：平台能够存储用户的交互历史，包括用户的提问、AI Bot的回答以及用户的反馈。这些数据对于理解用户需求和优化对话流程至关重要，目前数据库的设置只能在创建AI bot的时候设置和修改，你不需要懂得数据库语法甚至是编程，只需要用自然语言告诉AI Bot做哪些数据操作即可。个性化服务：通过分析用户的交互历史，AI Bot能够提供更加个性化的服务。例如，如果用户之前询问过某个产品的信息，AI Bot在后续的对话中可以主动提供该产品的更新或相关推荐。错误纠正与学习（进阶玩法）：当AI Bot在回答中出现错误时，开发者可以利用数据库中的交互记录进行错误分析，快速定位问题并进行修正。这种持续的学习过程有助于提高AI Bot的整体性能。

安仔：Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

扣子平台内置了强大的知识库功能，允许开发者上传和维护大量的数据，这些数据可以用于训练AI Bot，使其能够更准确地理解和回应用户的需求。同时，平台还具备数据库记忆能力，可以存储和检索用户的交互历史，以提供更加个性化的服务。[heading4]知识库功能[content]数据上传与管理：开发者可以通过平台的界面轻松上传各种形式的数据，如文本、图片、视频等，这些数据可以是FAQ文档、产品手册、行业报告等。平台提供了直观的编辑工具，使得数据的整理和分类变得简单高效。训练与优化：上传的数据被用于训练AI Bot，使其能够更好地理解用户的问题并提供准确的回答。平台的机器学习算法会分析这些数据，学习其中的模式和关联，从而提高回答的准确性和相关性。实时更新：知识库支持实时更新，确保AI Bot获取到的信息是最新的。这对于需要频繁更新信息的行业（如金融、法律等）尤为重要。[heading4]数据库功能[content]用户交互记录：平台能够存储用户的交互历史，包括用户的提问、AI Bot的回答以及用户的反馈。这些数据对于理解用户需求和优化对话流程至关重要，目前数据库的设置只能在创建AI bot的时候设置和修改，你不需要懂得数据库语法甚至是编程，只需要用自然语言告诉AI Bot做哪些数据操作即可。个性化服务：通过分析用户的交互历史，AI Bot能够提供更加个性化的服务。例如，如果用户之前询问过某个产品的信息，AI Bot在后续的对话中可以主动提供该产品的更新或相关推荐。错误纠正与学习（进阶玩法）：当AI Bot在回答中出现错误时，开发者可以利用数据库中的交互记录进行错误分析，快速定位问题并进行修正。这种持续的学习过程有助于提高AI Bot的整体性能。

张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW带有知识库的机器人完整教程

[title]张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW带有知识库的机器人完整教程[heading1]六、创建知识库应用1、地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/2、进入后，点击应用并创建，选择qwen模型3、创建知识库。点击知识库-选择qwen-Embedding-1点击确认创建。4、上传文件，等待处理，最后文本状态是“已就绪”就是OK了。5、回到刚刚创建的应用，关联上创建的知识库。6、点击两个发布。之前第一个叫做保存7、点击新建，创建key。创建后保存同时将API根地址最后加上/v1也保存下来。[heading1]七、安装并接入cow1、回到宝塔，打开【终端】继续，一行一行依次粘贴，依次回车：cd /root2、这个注意一定要粘贴完整，这里容易粘贴不全。git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat3、出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次4、继续一行一行，依次输入：cd chatgpt-on-wechat/pip install -r requirements.txt5、等待执行完成，如上图后，继续粘贴：pip install -r requirements-optional.txt6、上边的都执行完成后。现在我们到“文件”菜单中去执行，点击文件-找到root，进入root文件夹,找到chatgpt-on-wechat文件夹，并进入。

其他人在问
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
推荐一些知识库系统
以下为您推荐一些知识库系统： 1. 专家系统： 是符号人工智能的早期成就之一，为充当有限问题领域的专家而设计。 包含从人类专家提取的知识库、推理引擎以及问题记忆。 推理引擎协调问题状态空间的搜索过程，必要时向用户提问。 例如根据动物物理特征判断动物的专家系统，可通过绘制 ANDOR 树或使用规则来表示知识。 2. AI Agent 中的外置知识： 由外部数据库提供，特点是能够动态更新和调整。 涉及多种数据存储和组织方式，包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。 实际应用中常采用 RAG 架构，结合检索和生成，增强模型的生成能力。 3. 知识管理体系： 是组织和管理信息、数据和知识的方法，帮助个人或组织有效捕捉、组织、访问和使用知识，提高效率、创新能力和决策质量。 包括收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新等流程，以及分类、标签和索引等组织方式。 关键组成部分有知识的捕捉、组织、分享和应用。 创建知识管理体系可提高效率、增强决策能力、促进创新和增强适应能力。
2024-10-16
如何创建知识库？
创建知识库主要有以下两种方式： 1. 创建并上传表格数据： 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。需注意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，选择表格格式，然后选择一种上传方式完成数据上传。 2. 创建并上传文本内容： 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。同样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。 此外，还可以参考以下文章获取更详细的信息：
2024-10-15
你好，你的知识库管理采用的大模型流程是什么，请勇mermaid说明一些
以下是关于大模型流程的详细说明： RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术应用于利用大模型能力搭建知识库，其流程主要包括以下 5 个过程： 1. 文档加载（Document Loading）：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 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割（Splitting）：文本分割器把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索（Retrieval）：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出（Output）：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一起来生成更加合理的答案。 从用户提出问题开始，还经历了以下流程： 1. 用户问题的理解。 2. 根据用户问题进行路由。 3. 进行初步的检索。 4. 对初步检索的结果进行重排序。 5. 将重排序后的结果和用户的查询意图组合成上下文输入给大模型。 6. 大模型通过指定的提示词生成输出结果。 需要注意的是，重排序的结果通常不会都被用作大模型的上下文，因为大模型的上下文有限制。可以设置一个阈值进行截断，比如只使用前 3 5 个文档；也可以设置一个相关性分数的阈值，只取相关性分数大于某个值的文档。一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩，以在有限的空间内包含更多相关信息。 在大模型输出结果后还有后置处理，可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 LLM 的工作原理可以这样理解：以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在 Transformer 中，会由 Attention 层对这句话加入更多的信息来补充，比如补充“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等等。这些补充信息，会作为输入给到下一个 Attention 层进行补充。最终层与层之间，哪些信息需要补充，哪些信息需要保留，哪些信息传递，均由模型自主学习完成。总结起来就是大模型以词向量和 Transformer 的模型学习了海量的知识，把知识作为向量空间中的一种关系网进行存储，并在接受输入时，通过向量空间中的一系列匹配进行输出。这就像人脑在阅读学习的过程，记忆的不是点状的知识，而是网状的经验。
2024-10-15
如何通过ollama 搭建本地知识库
以下是通过 Ollama 搭建本地知识库的步骤： 1. 了解背景：本文思路来源于视频号博主黄益贺，旨在分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，让您了解相关核心技术及流程。 2. Ollama 简介：Ollama 是一个开源框架，用于简化本地运行大型语言模型的过程，是轻量级、可扩展的，提供简单 API 和预构建模型库，适合初学者和非技术人员，能推动大型语言模型的发展和应用。 3. 安装 Ollama：官方下载地址为 https://ollama.com/download ，安装完成后可通过访问特定链接判断是否安装成功。 4. 运行本地大模型：安装完成后，在命令行中运行相应命令，模型名称可通过查看，如选择 llama2 大模型，可根据机器配置选择合适参数的模型，运行时 Ollama 会自动下载大模型到本地。 此外，还有关于本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 的相关内容，包括加载所需库和模块、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。
2024-10-12
微信机器人
以下是关于微信机器人的搭建和使用的相关内容： 入门级搭建方式（Stuart）： 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。若未成功，可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 2. 为机器人设置不一样的提示词，可返回“第三章，第 7 步”更改双引号内的 value 部分。 3. 此后进行任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。熟悉 linux 操作的话，也可通过重启进程的方式来重启服务。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录即可。 5. 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 保姆级基于 Hook 机制的搭建方式（张梦飞）： 1. 修改后，点击保存。 2. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件，双击开始运行。 3. 双击后会弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，跳转到最下边看解决方法）。 4. 进入微信之后，系统会自动初始化必备文件，等待初始化完成。 5. 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到您的 wxid 返回到 13.1 步，config 让您替换的地方，替换掉。 6. 添加完之后，建议使用小号进行登录，然后就可以使用大号作为管理员，对小号发号施令。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人特点（张梦飞）： 1. 本教程是基于 Hook 机制的机器人教程，与之前的 COW 机器人采用完全不同的方式。 2. 优势：Hook 有相对更高的稳定性和安全性，更简单，易上手。 3. 劣势：目前插件相对较少，且仅支持 Windows 系统。 4. 此项目在 Windows 系统上运行，可以不用服务器，对小白更加友好。 5. 此项目能结合 FastGPT 进行使用，且在@zyh 的帮助下，对群发功能进行了进一步的优化和二开，使其可用性和可玩性更强。 6. 目前，此机器人可以：基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发。还有一些有趣的小功能：安全新闻定时推送，Kfc 文案，星座查询，天气查询等。 最后，如果您仍旧遇到问题，可以先查询社区知识库，或者加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们（比如梦飞大佬，熊猫大侠）会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。
2024-10-18
现在运用机器人做手术最多的病
目前在医疗领域，运用机器人做手术较多的病症包括但不限于以下几种： 1. 心脏手术：如心脏搭桥手术等。 2. 泌尿外科手术：例如前列腺手术。 3. 妇科手术：像子宫切除手术等。 需要注意的是，机器人辅助手术的应用范围在不断扩大，具体情况会因医疗技术的发展和不同地区的医疗实践而有所差异。
2024-10-11
具身智能机器人
具身智能是人工智能领域的一个子领域。它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态（如机器人的机械结构）或虚拟形态（如模拟环境中的虚拟角色）。这些身体不仅是与环境互动的手段，也影响智能体的学习和发展。例如，机器人通过机械臂与物体互动学习抓取和操纵技能，虚拟代理在游戏环境中探索学习解决问题策略。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法，以进行有效空间导航和物体识别。 具身智能在机器人领域有重要应用，如服务机器人、工业自动化和辅助技术等，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。此外，在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验。 尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。 以下为具身智能相关的 GenAI 玩具机器人社媒热度榜： |序号|Name|分类|公司|官网|Twitter|Twitter 粉丝数 k|销量（万）|销量更新时间|价格|一句话介绍|融资情况|售价原始数据|创始人|介绍文章|4 月流量（万）|产品销售链接|公司分类| |||||||||||||||||| |13|LOOI|玩具机器人|TangibleFuture|https://looirobot.com/|https://x.com/looi_web3|1.8|||129|当你把智能手机放上一个类似于手机支架的可移动设备之后，你就将唤醒一个名为 Looi 的 AI 机器人，它会在你的手机屏幕上睁开双眼，正式变身你的智能伙伴。||||https://mp.weixin.qq.com/s/bECZMJUHz9cxJlfb6z2k5Q|||初创公司| |14|WeHead|玩具机器人|Wehead|https://wehead.com/|||||4950|台式数字人显示设备||||https://mp.weixin.qq.com/s/5H5HT4UBRa3vg14kTKBsw||https://wehead.com/|初创公司| 作为一个系统性的工程，具身智能机器人被认为是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠。它涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向前进。但也存在一些矛盾，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以何种形式进入模型等问题，有待更多学者和从业者讨论交流。同时，一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型会有更多发展。
2024-10-11
cow微信机器人
以下是关于基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤的详细介绍： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信等平台。 实现内容包括： 打造属于自己的 ChatBot，具备文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能。 常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知： ChatBot 与在各大模型网页端使用的区别在于本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用，包括对大模型生成内容的甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 特点： 多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 多模型选择，如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 等。 多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 多部署方法，包括本地运行、服务器运行、Docker 方式。 部署项目的具体步骤： 1. 下载 COW 机器人项目（chatgptonwechatmaster.zip）并解压缩。 2. 解压后打开 COW 文件夹，在空白处 shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 3. 在 Powershell 窗口中，粘贴“pip install r requirements.txt”，等待执行完成后，继续粘贴“pip install r requirementsoptional.txt”。 4. 执行完成后关闭窗口，在当前目录下找到 configtemplate.json 文件。新生成的是配置文件，右键使用记事本打开，修改画红框的地方。小白建议直接复制给定的配置，删除新文件里的所有代码，复制给定代码粘贴到文件里，找到第 4 行，把注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里，修改完保存并关闭文件。 5. 保存上述文件，然后在当前文件下，找到 plugins/godcmd 文件夹，复制 config.json.template 重命名为 config.json，双击进入后设置 password 和 admin_users，可先设置为和示例一样，之后再改，保存后关闭。 6. 重新回到 chatgptonwechat/文件路径下，空白处右键，打开 Powershell 里复制粘贴“python app.py”。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：
2024-10-10
微信机器人分段回复
以下是关于微信机器人的相关信息： 「第一天」参赛 Bot 配置要求： 1. 关闭进群欢迎语： 管理员认证：auth【你的密码】密码请查看 Plugins/godcmd/config.json disablep hello，关闭 hello 插件。 enablep hello，赛后如需重启，使用该指令。 2. 在群里回答时不能@对方：私聊微信机器人认证成功后，在对话框中输入第一行代码。出现安装成功后，输入第二行。如果出现安装失败，则在插件目录下，右键删除 ipartment 文件夹后，重新安装即可。安装完成后，去服务器的插件目录中，修改配置文件：plugins/ipartment/config.json，可以自行修改，按照如下示例配置。 3. 统一修改 config.py 中的触发词为{问题}：找到配置文件，路径如下，修改"group_chat_prefix":,注意符号均为英文符号。 4. 回答不能分好几条：之前的跟学活动中，使用分段能力的用户，在提示词中，去掉提示词中带有的//n 的示例即可取消分段。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 疑问解答： 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，您可以一键部署复杂的应用环境，而不需要手动配置每个容器的细节。本文中，我们通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能够与微信和极简未来平台进行交互。 为什么需要使用 Docker 部署 COW 组件？Docker 提供了一种隔离的运行环境，可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可以简化安装和配置过程，确保每次部署的环境一致，并且容易管理和维护。 为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保只有在特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。 如果遇到扫码登录失败，可以尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保您的服务器和微信客户端都能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 使用这个 AI 微信聊天机器人会不会很贵？实际上不会。极简未来平台的收费是按使用量计算的，对于一般用户来说，费用相对低廉。充值一次少量费用，通常可以使用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低了使用成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用是多少？ 开始搭建： 配置腾讯云轻量应用服务器。 配置部署 COW 组件：重点来了，在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中，我们需要修改一下里面的具体配置来串联我们的微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。这个配置的参考官方来源是这里：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config，当然我把主要的配置解释先给大家看一下。从配置参数解释可以看到，其实配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL，以此类推我们就可以在编排模板去配置具体的配置参数了。所以以下是我们最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请大家替换为前面让大家预留好的对应值）。这里要留意下，在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如我这里配置的是，即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。
2024-10-10
飞书群机器人
在飞书 5000 人大群里，内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它是基于飞书 aily 搭建的。（） 使用方法：在飞书群里发起话题时，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 它可以做以下事情： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 2024 年 2 月 22 日，在「WaytoAGI」飞书千人大群里新增了。 AGI 大群的机器人原理：飞书的官方技术同学使用 RAG 技术将的内容进行处理，然后在飞书大群中接入一个智能机器人，当机器人被艾特回答问题的时候，其背后就是针对这个 AI 知识库进行的提问。RAG 技术会将知识库中最符合的相关文档回复给用户。
2024-10-10
聊天机器人
以下是关于聊天机器人的相关内容： COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 作者为熊猫大侠，COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信里。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A9w1wUcXSihF6XkeKVic8CXxnHb 。 可实现打造属于自己的 ChatBot（包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知：相较于在各大模型网页端使用，本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容要注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 有多模型选择，如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 另外，还有关于打造订餐机器人的内容： 建立自己的聊天机器人，称为“订餐机器人”，使用自动化方式收集用户提示和助手反馈。 定义“帮助函数”收集用户消息，避免手动输入。 模型和用户的反馈信息都会添加到上下文中，使上下文越来越完整。 执行时，用户说“嗨，我想要订一份比萨饼”，助手会回应并继续对话，系统信息中包含菜单等内容。
2024-10-09
微信聊天机器人可以训练自己的数据吗
微信聊天机器人可以训练自己的数据。例如，可以使用字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具训练公司自有的数据，让机器人对外提供客服功能，并将训练好的机器人与公司的企业微信绑定。同时，像 ChatGPT 这样的语言模型也是通过基于人类撰写的大量文本语料库（包括网页、书籍等）进行大规模训练得出的。Anthropic 的 Claude 产品在训练时遵循特定策略，在数据搜集方面，在亚马逊机器人平台上雇佣标注员扮演正常用户和恶意用户两种角色进行提问，并分别选出更有帮助和没那么有害的回答。
2024-10-08
AI微信聊天机器人怎么搭建
以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 疑问解答： 1. 宝塔面板提供了图形化的管理界面，操作简单直观，许多常见任务都可以通过点击按钮完成。 2. 丰富的在线资源：宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，您可以随时查阅。 3. 极简未来平台的支持：极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持，遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 4. 社群和论坛：加入相关的技术社群或论坛，向有经验的用户请教，也是一个很好的学习途径。 5. 定期备份和监控：设置定期备份和监控，确保在出现问题时可以及时恢复。 如果遇到问题，可以采取以下几种方式来解决： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可以帮助解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可以联系平台的技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关的技术社群，向有经验的用户请教，获取问题的解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 为了避免长时间不操作后忘记步骤，可以采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步的操作记录下来，制作成操作手册，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单的操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：可以录制自己的操作视频，作为教程，日后查看时更直观。 4. 自动化脚本：对于一些常见的运维任务，可以编写自动化脚本，简化操作步骤。 开始搭建 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件： 1. 在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中，需要修改里面的具体配置来串联微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。配置的参考官方来源是：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 2. 从配置参数解释可以看到，配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL，以此类推就可以在编排模板去配置具体的配置参数。以下是最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请替换为预留好的对应值）。 留意在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如配置的是，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，在私聊或者群里发消息，必须要包含 bot 或者@bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。 还有参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST，它是用来配置哪些群组的消息需要自动回复的，比如配置的是，即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。 假设要对接的微信号的名称叫安仔机器人，就可以更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数记得根据要交互的群组进行具体修改），查看过没问题，就点击保存，这个编排模板就创建成功了，当然以后需求可能有所变化，也可以继续修改这个模板，然后基于它来重新建立接下来的具体 COW 服务。 现在切换到容器编排界面，开始基于刚刚创建的模板进行真正的 COW 服务部署，点击添加后，部署会开始进行，可能需要等待一会时间。等待一会后，COW 服务就部署成功了。
2024-10-08
做微信聊天机器人会被封，有其他什么好的方法吗
以下是一些关于搭建微信聊天机器人的相关信息和建议： 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： 放行特定端口（如 8888 端口）以便通过互联网访问宝塔面板，管理和配置服务器上的服务。 Bot ID 是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识，用于将微信号与特定的 AI 机器人关联。 若微信账号因使用机器人被封，可尝试联系客服说明情况，建议使用专门的微信号并遵守微信使用规范。 服务器需要一直开着，以保证机器人随时在线响应请求。 不懂编程也能配置好机器人，按照教程操作，遇到问题可查阅教程或求助。 配置过程中遇到问题，可检查每一步操作，特别是 API 令牌和 Bot ID 是否正确，也可到 Coze 平台的论坛或微信群求助。 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 宝塔面板提供图形化管理界面，操作简单直观，常见任务可通过点击按钮完成。 有丰富的在线资源，包括宝塔面板和 Docker 的详细官方文档和教程。 极简未来平台提供支持，也有详细的操作指南和技术支持。 可加入相关技术社群或论坛向有经验的用户请教。 定期备份和监控，设置定期备份和监控确保在出现问题时及时恢复。 遇到问题可查阅官方文档和教程、联系技术支持、加入技术社群、在在线论坛和社区发布问题寻求帮助。 为避免长时间不操作后忘记步骤，可制作操作手册、定期操作、录制操作视频、编写自动化脚本。 「共学快闪第三期」一起搭建「微信机器人」活动： 关于如何使用大语言模型创建聊天机器人的讨论： 可以使用大语言模型创建聊天机器人，需设置人设和知识库，通过 prompt 实现，知识库可在 agent 板块查看和编辑，还可使用别人的 bot ID 扮演不同角色聊天，注意避免违规操作以防被封号。 机器人聊天的有趣玩法： 编写剧本让机器人扮演不同角色聊天，如虚拟男友、虚拟女友等。 让机器人进行特定情境的对话。 可在微信公众号发布机器人聊天内容，需先进行配置。 可用 GPS 链查看更多人数和提示词，用 cost 或 PPT 让机器人解释 prompt，用 configure POI 文件设置群聊欢迎语。 避免违规操作： 不说奇怪的话，避免被举报封号，不进行违规销售等操作，在法律法规范围内合理使用机器人。 知识库的使用： 可在 agent 板块查看和编辑知识库，在 prompt 中加入知识库内容，或在长期记忆或知识库中加入内容，也可使用别人的 bot ID 获取知识库内容，注意不同大语言模型的知识库可能不同，需进行测试。 机器人聊天的注意事项： 注意上下文轮数和长度，以免机器人回答错误。 可设置 at bot 指定机器人获取微信名字，先进行认证才能使用插件功能，用 auth 密码进行认证。
2024-10-06
我是小白，请告诉我如果一步一步制作微信聊天机器人
以下是为您整理的制作微信聊天机器人的步骤： 1. 基于 COW 框架搭建 ChatBot 框架，将多模型塞进微信。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程： 。 2. 正式开始前需要知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求。 禁止将此操作用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 3. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 4. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等。 5. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 6. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 7. 服务器配置： 登录宝塔（如果不知道这是什么，移步第一篇教程，这个教程是在第一篇的基础上的进阶版）。 打开终端，接下来的操作在终端进行。 复制粘贴相关命令，进入。如果出现特定样式，则不需要执行第 4 步的命令，直接跳至第 6 步。 （如果出现特定情况，则不需要执行本步，直接跳至第 6 步），下方全部粘贴，运行完后，需要最后再点击一下回车。 粘贴执行，会看到版本号和一串内容。如果有则，表示成功。 粘贴后回车，等待执行。 以下两行依次粘贴并回车。 粘贴执行，执行后会如图需要输入 y，再点击回车确认。执行后，再输入 y 。 粘贴并回车。 输入 1 后点击回车，需要再次输入 1 确认。 按照步骤一步一步进行。下方的操作注意看清选项是什么再输入。如果输入错了，从 clash 命令开始，重新输入。 （获取订阅地址：https://docs.qq.com/doc/p/7768b0032fcf75ee67011195b194056e5f00363e）。 回到“安全”菜单，打开防火墙。
2024-10-05
一个用llm分析微信聊天记录的智能体案例
以下为一个用 LLM 分析微信聊天记录的智能体案例相关内容： 在当今大多数现代人工智能应用程序中，检索增强生成（RAG）是标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其过程始于应用程序加载和转换无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件），跨越企业数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion），并通过数据预处理引擎（如 Unstructured）转换为 LLM 可查询格式。这些文件被“分块”成更小的文本块，作为向量嵌入并存储在数据库（如 Pinecone）中。 当用户提出问题时，系统会检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM，然后 LLM 合成答复返回给用户。在生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含多个检索步骤和“提示链”，不同类型的任务并行执行，最终综合结果生成输出。 “智能体”（Agent）在人工智能和计算机科学领域是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以规划、子目标分解、反思完善、记忆（包括短期记忆和长期记忆）、工具使用等关键组成部分。 在开发场景中，有上传客服聊天记录，充当智能客服的案例。此外，还有使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频、GLM 等大模型外接数据库、开发微信小程序、开发知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 等相关案例。
2024-09-30
实时语音转文字
以下是为您整理的关于实时语音转文字的相关信息： 开箱即用语音产品： 微软：WIN11 自带 科大讯飞：讯飞语记，链接：，优势：领先的语音识别技术，多种人声选择 百度：百度语音，链接：百度语音，优势：高精度语音合成和识别，多场景应用支持 腾讯：腾讯云智聆，链接：腾讯云智聆，优势：强大的语音合成技术，支持多种中文方言 阿里巴巴：阿里云语音，链接：阿里云语音，优势：语音合成效果好，支持实时语音转换 思必驰：思必驰语音，链接：，优势：语音合成自然流畅，适用于智能硬件和应用 在线 TTS 工具： 该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外，它还提供了自定义的语音模型，这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用，非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 人工智能音频初创公司： ：为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕（转录和说话人识别）。 ：专业的基于 AI 的转录和字幕。 ：混合团队高效协作会议所需的一切。 ：音频转录软件 从语音到文本到魔法。 ：99%准确的字幕、转录和字幕服务。 ：为语音不标准的人群提供的应用程序。 ：通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 ：会议的 AI 助手。 ：让孩子们的声音被听见的语音技术。 ：使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 ：实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 ：理解每个声音的自主语音识别技术。 ：支持 35 多种语言的自动转录。 ：端到端的边缘语音 AI，设备上的语音识别。 ：清晰自信地说英语。 ：使用单一 API 为您的产品提供最先进的 AI 转录、翻译和音频智能。
2024-10-01
我想找一个实时翻译的，用在会议中，例如一个人在演讲，然后可以在电脑上直接出他在说的内容的字幕，他说的是英文，所以最好是可以直接翻译成日语的
以下为您推荐几款适用于会议中实时翻译英文并翻译成日语的工具： 1. Meta AI 发布的实时人工智能语言翻译模型 Seamless：统一了之前的三个 Seamless 系列模型，可以实时翻译 100 多种语言，延迟不到 2 秒钟，说话者仍在讲话时就开始翻译。不仅是文字转换，还能保持说话者的情感、语气和语调，使翻译后的语音更自然真实。其主要特点包括保持原声情感，实时翻译。 2. Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。使用时输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 3. RTranslator：一款开源、免费离线的实时翻译应用，可实现多人、多语言的实时对话翻译。包括对话模式、对讲机模式和文本翻译三种模式。
2024-09-28
实时出字幕的ai软件
以下是一些实时出字幕的 AI 软件： ：为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕（转录和说话人识别）。 ：专业的基于 AI 的转录和字幕。 ：混合团队高效协作会议所需的一切。 ：音频转录软件 从语音到文本到魔法。 ：99%准确的字幕、转录和字幕服务。 ：为语音不标准的人群提供的应用程序。 ：通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 ：会议的 AI 助手。 ：让孩子们的声音被听见的语音技术。 ：使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 ：实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 ：理解每个声音的自主语音识别技术。 ：支持 35 多种语言的自动转录。 此外，还有一些视频自动字幕工具可供选择： Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频进行精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕，已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义视频字幕样式。 Arctime：对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。
2024-09-28
什么工具可以帮我将网页里的视频生成实时字幕
以下是一些可以帮助您将网页里的视频生成实时字幕的工具： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能翻译并生成双语字幕，已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义字幕样式。 3. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以下是一些给视频配音效的 AI 工具： 1. Wavel Studio：支持 30 多种语言的配音，音质自然流畅，自动去除背景噪音和杂音，提供添加字幕和文本叠加层的工具，界面友好，有多种自定义选项。 2. Elai.io：支持 65 多种语言的配音，音色和语调真实，自动将唇形与语音同步，生成字幕提高视频可访问性，支持多位配音者，适合复杂对话场景。 3. Rask AI：支持 130 多种语言的配音，包括稀有和濒危语言，采用先进语音合成技术，音质高保真，提供语音参数自定义和音效添加工具，与多种视频编辑平台和工作流程整合。 4. Notta：提供快速实惠的多语言配音解决方案，保留原声说话风格和细微差别，提供调整语音速度和音调的工具，支持批量处理。 5. Dubverse：支持 60 多种语言的配音，音质接近真人，提供文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和情感添加工具，与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 6. Speechify：支持 50 多种语言的配音，音质自然流畅，提供实时配音功能，适用于直播和演讲，将语音转录为文本方便后期字幕制作和编辑，与多种生产力和学习工具整合。 7. Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。
2024-09-27
能够实时解析或快速解析视频内容和播客内容的 AI工具、应用、网站、都有哪些
以下为能够实时解析或快速解析视频内容和播客内容的工具、应用和网站： 通义听悟小程序：可通过点开小宇宙播客分享链接，直接在通义听悟中查看概括总结，2 小时的播客约 4 分钟左右分析完，还可一键转录解析导出 txt 文字版，丢到 kimi 自定义分析。不过 kimi 虽也能读取播客链接进行音频解析，但目前好像无法进行逐字稿。
2024-09-24
语音实时互动教学
Inworld AI 具有以下特点和功能： 自我学习与适应：NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 长期记忆：角色以类似人类的记忆功能操作，能从闪存和长期记忆中检索信息，创造吸引玩家回归的体验。 个性塑造：通过自然语言创建不同个性，添加角色背景故事、动机和缺点等丰富细节，使角色生动。 情绪表达：角色能够对与用户的互动表达情绪，情绪可映射到动画、目标和触发器。 实时语音：内置语音设置可实现最小延迟，能配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，也可使用 Eleven Labs 的第三方服务创建自定义和克隆语音。 Contextual Mesh 功能：可定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：能配置 NPC 的对话方式，适应不同年龄分级的游戏，在亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定灵活性。 知识管理：可输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识，如共享的传说、世界背景等。
2024-09-20