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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

Answer

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。
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References

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。

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知识库中是否有搭建在线RAG知识库的相关内容?
知识库中有搭建在线 RAG 知识库的相关内容。 RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型提供额外的、来自外部知识源的信息。 自顶向下,RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理的目的是构建知识库,知识按某种格式及排列方式存储在其中等待使用。在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 对于 RAG 来讲,检索的质量直接影响生成的结果,常见的检索方法有关键词检索和语义检索。关键词检索是最传统和基础的方法,基于查询词与文档中词语的精确或近似匹配,实现简单但难以处理同义词和上下文语义。语义检索将查询和文档映射到同一语义空间,通过计算向量相似度判断相关性,能捕捉深层语义但计算成本较高。 在构建知识库的流程中,在线检索各个流程的“是什么”与“为什么”同等重要。例如在检索环节,选择合适的检索方法或组合对系统性能至关重要。 大模型存在无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高等缺点,而 RAG 具有数据库存储和更新稳定、数据更新敏捷且可解释、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本等优点。
2025-02-14
建立本地AI知识库有什么意义
建立本地 AI 知识库具有以下重要意义: 1. 灵活掌控:通过使用像 AnythingLLM 这样的软件,可以对知识库进行更灵活的管理和操作。例如选择文本嵌入模型、向量数据库等。 2. 数据隔离:在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace,能与其他项目数据进行隔离,保障数据的独立性和安全性。 3. 多样对话模式:提供 Chat 模式和 Query 模式。Chat 模式综合大模型训练数据和上传文档数据给出答案,Query 模式仅依靠文档数据回答。 4. 深入理解技术:虽然大多数人不需要自行部署大模型,但通过本地部署和搭建知识库的实操,可以更深入地了解相关技术,如 RAG 技术,包括其文档加载、文本分割、存储、检索和输出等过程,以及文本加载器的作用。 5. 个性化定制:可以根据个人需求上传文档并进行文本嵌入,实现个性化的知识储备和应用。 6. 测试与优化:完成配置后可进行对话测试,不断优化和改进知识库的性能和回答质量。
2025-02-14
如何建立自己知识库
建立自己的知识库可以参考以下方法: 1. 利用 GPT 打造个人知识库: 给 GPT 输入(投喂)定制化的知识,但需注意 GPT3.5(即当前免费版的 ChatGPT)一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token,约等于 3000 个单词或 2300 个汉字,容量对于绝大多数领域知识可能不够。 OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。向量是数学中表示大小和方向的一个量,通常用一串数字表示,在计算机科学和数据科学中,向量通常用列表(list)来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法,最常见的是欧几里得距离。 可以先把大文本拆分成若干个小文本块(也叫 chunk),通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量,这个向量跟文本块的语义相关。在一个地方(向量储存库)中保存这些 embeddings 向量和文本块,作为问答的知识库。当用户提出一个问题时,该问题先通过 embeddings API 转换成问题向量,然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把这几个向量对应的文本块提取出来,与原有问题组合成为新的 prompt,发送给 GPT API。 2. 本地部署大模型以及搭建个人知识库: 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用,在进行本地知识库的搭建实操之前,需要先对 RAG 有一个大概的了解。 RAG 应用包括文档加载(从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器)、文本分割(把 Documents 切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库)、检索(通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、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)。 文本加载器就是将用户提供的文本加载到内存中,便于进行后续的处理。
2025-02-13
怎样搭建本地ai知识库
搭建本地 AI 知识库的步骤如下: 1. 了解硬件要求:运行大模型需要较高的机器配置,例如生成文字大模型,最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型);生成图片大模型(比如跑 SD),最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM;生成音频大模型,最低配置为 8G VRAM 等。 2. 了解 RAG 技术:利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。RAG 技术包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出等 5 个过程。其中,文档加载可从多种不同来源加载文档,文本分割将文档切分为指定大小的块,存储涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库,检索通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片,最后把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案。 3. 安装和配置 AnythingLLM: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,即选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 4. 构建本地知识库:在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。首先创建一个工作空间,然后上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入,选择对话模式(包括 Chat 模式和 Query 模式),最后测试对话。 需要注意的是,虽然本地可以搭建知识库,但不一定能跑起来。如果想要更顺滑的体验知识库,可以参考文章 。
2025-02-13
如何用ai建立自己的知识库?
以下是用 AI 建立自己知识库的方法: 1. 使用 GPT 建立: 将大文本拆分成若干小文本块(chunk)。 通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量,并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时,将问题转换成问题向量,与向量储存库中的文本块向量比对,提取距离最小的几个向量对应的文本块,与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如,对于一篇万字长文,拆分成多个文本块,如“文本块 1:本文作者:越山。xxxx。”等,当提问“此文作者是谁?”时,通过比较 embeddings 向量,提取关联度高的文本块发送给 GPT API 回答问题。 2. 使用 Coze 建立: 确定功能范围,编写 prompt 提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径为:个人空间 知识库 创建知识库。支持的文档类型包括本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次可使用本地文档。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧:在内容中加上特殊分割符“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”,以便于自动切分数据。 创建工作流,告诉 AI 机器人按流程处理信息。创建工作流路径为:个人空间 工作流 创建工作流。工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试无误后点击发布。如果任务和逻辑复杂,可以结合左边“节点”工具来实现,如调用大模型总结分析知识库内容、调用数据库存储用户输入信息、调用代码处理复杂逻辑等。个人建议:工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。
2025-02-13
哪个AI的知识库功能比较强大?
以下是一些知识库功能比较强大的 AI 相关产品: 1. Coze 汽车售后服务知识库 Bot:主要针对汽车售后场景,能解答问题,输出文档,还具备智能录入功能。当用户提出问题,它能给出初步判断并分析原因,给出精准解决方案及操作视频。问题解决后能生成维修报告和案例归档文档存入 AI 知识库。其 AI 知识库不仅支持单独文本录入还支持链接录入,能智能解析分解文章并录入知识点。 2. WayToAGI:这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,整合了各种 AI 资源,提供了一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程,还能追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。 3. 扣子:其记忆库功能可以保留和理解对话细节,并支持添加外部知识库给模型补充知识。知识库支持上传本地或线上内容,然后将这些内容分割成知识分片,通过语义匹配给模型补充知识。
2025-02-13
waytoAGI知识库智能问答机器人是如何实现的
waytoAGI 知识库智能问答机器人的实现方式如下: 基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供简单、安全且高效的环境,帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型,能通过自然语言交互高效完成互动对话等任务。 在飞书 5000 人大群里内置,根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。使用方法为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。 其具备多种功能,如自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、最新动态更新、社区互动、资源共享、多语言支持等。 搭建过程包括介绍 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标、利用 AI 技术帮助用户检索知识库内容、引入 RAG 技术、介绍基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法、使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人以及智能助理的原理和使用方法等。
2025-02-12
如何使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人
以下是使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人的步骤: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 配置极简未来(Link.AI)平台:按照官方教程操作,教程地址为 https://docs.linkai.tech/platform/createapp ,学习补充可参考 https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 教程中的应用是创建一个具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集,让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设,关于提示词可查看教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用,记住应用的应用 ID,用于后续对接微信聊天机器人。 生成 API Key 用于后续功能对接,地址为 https://linkai.tech/console/interface ,点击创建 API Key 并记住。 2. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 设计 AI 机器人: 开始节点和结束节点会自动生成。 开始节点配置:输入变量名写“Question”,描述写“用户输入的问题”,变量类型选“String”。 知识库配置:将开始节点和知识库左侧节点连接,知识库输入引用开始节点的变量“Question”,点击“+”号选择之前创建好的知识库,将知识库右侧节点与结束节点左侧连起来。 结束节点配置:用于输出 AI 机器人的最终结果,回答格式设置为“您的问题:{{question}} 问题的答案:{{answer}}”,在输出变量那里定义“question”引用“开始节点的 Question”,“answer”引用“知识库节点的输出 output”,回答模式选择使用设定的内容直接回答。 试运行测试:点击右上角“试运行”,输入问题如“AIGC 课件”,点击右下角“运行”,查看工作流每一步的详细输入和输出。
2025-02-12
微信机器人
以下是关于微信机器人搭建和使用的相关内容: 测试和重新配置: 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。 为机器人设置不一样的提示词,可返回“第三章,第 7 步”修改双引号内的 value 部分。 进行任何更改后,需“返回首页 右上角 点击重启,重启一下服务器”。熟悉 linux 操作也可通过重启进程的方式来重启服务。 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。 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。 帮助:若遇到问题,可先查询社区知识库,或加“通往 AGI 之路”群,社区小伙伴们会尽力帮助。也可加 Stuart 个人微信询问。 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 重点是在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人,配置参考来源为 https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置中的每个参考名称的全大写描述,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 等。 私聊或群交流时,最好加上前缀才触发机器人回复,如配置的,即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX,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。 参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 【共学最全版本】微信机器人共学教程第四天教程:FastGPT 教学部署项目: 打开相关页面,把 Administrators 改成“wxid_dna83ykqawl222”。 若已有 FastGPT 或 OpenAI 的 key,可把 Ai_Lock 修改成“1”,并在 OpenAI 处添加模型 key,填写格式参照原有格式;若暂时没有,可保持 Ai_Lock 是 0。 修改后点击保存,返回 NGCbot 文件夹下,找到 main.py 文件双击开始运行。 运行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,看解决方法)。 进入微信后系统会自动初始化必备文件,等待完成。 运行成功后,用“大号”给机器人发一条消息,拿到 wxid 返回到之前的步骤进行替换。 添加完后,建议使用小号登录,然后用大号对小号发指令,如“美女图片、美女视频、备案查询、归属查询、whois 查询、摸鱼日历、KFC 文案、周公解梦、天气查询、舔狗日记、星座查询、早安寄语、早报、晚报、Help”。
2025-02-10
有没有微信机器人的工具
以下是一些微信机器人的工具及相关信息: 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人: 依赖工具: 安装了宝塔服务的轻量应用服务器 x 1(主要针对新手方便上手配置)。 设计好并授权发布到 API 功能的 Coze AI Bot x 1(对接到作为机器人的微信号上)。 闲置并且已通过实名认证的微信号 x 1(作为机器人的微信号)。 【智能体】用 Coze 在微信里搭建一个机器人,还能挖掘销售线索: 目的: 训练公司自有的数据,让机器人对外提供客服功能。 将训练好的机器人与公司的企业微信绑定,对外提供客服功能。 进阶版:同时根据客户咨询的信息,收集用户联系方式信息形成销售线索。 使用工具: 字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验:扣子画小二智能小助手:https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a 、B 站公开视频。 安仔:喂饭教程 Coze AI 机器人对接上我的微信群了! 依赖工具: 安装了宝塔服务的轻量应用服务器 x 1(主要针对新手方便上手配置)。 设计好并授权发布到 API 功能的 Coze AI Bot x 1(对接到作为机器人的微信号上)。 闲置并且已通过实名认证的微信号 x 1(作为机器人的微信号)。 需要注意的是,对接国外版 Coze 平台需要部署的服务支持黑魔法。
2025-02-10
建立一个微信群机器人
以下是建立一个微信群机器人的相关指导: 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 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。 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。 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。 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。 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。 疑问解答 如果之后遇到问题,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。 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。基于 RAG 技术,也可以搭建一个微信机器人帮助进行课程相关答疑。 Coze API 接入微信群 Bot 的技术实现原理 登录宝塔面板后,在宝塔面板当中的来可视化的控制云服务器,在上面部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉,可选择 GPT3.5/GPT4.0/GPT4o/Claude/Gemini/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI/ChatGLM/月之暗面,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。用这个方式来与微信进行链接。 具体操作步骤如下: 1. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 2. 项目模板代码示例如下:将上面编译好的内容复制进来。 3. 在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。 4. 现实运行成功。 5. 点击容器后,可以看到运行的是两个服务,因为接口文档中启动了两个服务。 6. 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。这个界面不会实时更新显示,需要手动刷新一下。点击“刷新日志”,如果看到 WeChat login success,就成功将 Bot 接入微信中了。
2025-02-08
ai机器人 如何实现群统计
以下是关于实现群统计的相关信息: 实践:群总结工具 微信群聊总结 AI 助手(JS and Electron ver) Mac 版下载: 新版本:桌面应用,可一键监控、总结、发送,也可使用脚本版手动运行监控和总结。下载后直接打开配置 app key 即可运行监控和总结,一键总结,一键发送到群内。 功能:每日群聊监控和数据统计(界面上实时更新)、一键总结,一键查看总结结果,一键发送到群聊、聊天记录实时查看,直接发送内容到群聊、随时更新的配置,可以配置截取的文本长度和结尾词等、机器人状态监控,账号切换。 正常运行界面:点击对话,可以看到实时的对话和对话记录,同时可以直接输入内容对话。 脚本版本运行 安装依赖:npm install 设置 env 环境变量:cp.env.example.env ,.env 中有 3 个变量,DIFY_API_KEY、PADLOCAL_API_KEY 代表 2 个平台,MONITOR_ROOMS 代表群组名称。 获取 PADLOCAL_API_KEY:注册获取一个七天试用的账号,创建应用,然后在.env 中填入 api key。 获取 DIFY_API_KEY:注册账号创建一个“文本生成”应用,创建完成后,在应用的“访问 api”菜单中,点击“api 秘钥”,点击生成新的秘钥,然后在.env 中填入此秘钥。 设置 MONITOR_ROOMS:MONITOR_ROOMS=群名(目前只支持一个) 设置支持命令触发总结的群名,在群内发送/summarize 命令,即可触发总结(仅限机器人账户发送/summarize) 运行微信监控程序:npm run watch 如果自己跑不起来,但是需要群聊总结的同学,可以加机器人微信号:aoao_eth,然后把机器人拉进你的群里即可。本项目由免费白嫖 GPT 的智囊 AI技术支持。 此外,还有一些 AI+自媒体场景的案例,如: B 站 up 主村长托马斯:Bard 是最近发现已基本不亚于 New Bing 的工具,据说准确度更高不过还没有足够使用量下定论,但是快是真的快,但目前只支持英文。 保姆级攻略:小白也能用 Ai 做一部电影大片:目的是做个未来战争游戏的预告片,先让 GPT 写出视频内容,再细化每个分镜需要的内容,最后提炼个响亮的名字,输出宣传片朋友圈宣传文案。 AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析:1.透视运营数据,调整运营策略。2.高效寻找对标,快速切换赛道。3.紧跟大盘趋势,抢流量创笔记。4.高效装修主页,节省时间财力。
2025-02-08
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体,我应该如何添加人设,才能让智能体的回复效果最接近真人效果?特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节,长长短短,情绪起伏。应该注意哪些细节?或者如何定义一个人? 仅通过文字人设,不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人,通过文字人设可以从以下方面入手: 1. 基础信息:包括姓名、性别、年龄和职业等,这是构建角色的基础。 2. 背景和经历:与基础信息密切相关,相互影响。例如,设计一个从事低收入职业的角色,可能来自贫困背景,教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观:由角色的生活经历和成长环境塑造,相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标:可以是短期或长期的愿景,会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观:对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞,社交圈子狭小。 此外,还可以参考以下具体示例,如“A.I.闺蜜”的人设: 适当询问对方昵称,自己的昵称可由对方定,兜底昵称为皮皮,英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话,模拟非线性对话模式,聊天氛围温馨有温度,真情实感。 增强情感模拟,使用口头化语言,顺着对方的话继续往下,禁止说教。 在安全前提下存储互动信息,使互动更个性化,模拟真人聊天长度。
2025-02-10
聊天机器人
以下是关于聊天机器人的相关信息: 熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 这是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里的实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程: 。 可以实现: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),以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需接入大模型 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:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 有多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等。 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:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 打造订餐机器人: 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来构建。 用于比萨饼店接收订单,先定义“帮助函数”收集用户消息,避免手动输入。 模型的回应和用户的反馈都会添加到上下文中,上下文会越来越完整。 执行时,先设置并运行用户界面展示订餐机器人,上下文包含系统信息和菜单。
2025-02-07
有什么可以在手机端使用ai工具api的聚合聊天aiapp吗
以下是一些在手机端可以使用 AI 工具 API 的聚合聊天 App 相关信息: OpenAI 与 Apple 合作在 iPhone 端实现了 ChatGPT 功能集成,包括 Siri 智能化升级、写作助手、相机 AI 视觉和跨应用使用等功能。例如,Siri 面对复杂或创意性请求会交由 ChatGPT 处理,iPhone 的文本编辑功能提供文本润色、语法检查、内容生成等,长按相机控制键可启动视觉智能功能,所有功能界面都内置了快捷入口直达 ChatGPT 应用。 此外,移动应用榜单中有一些相关应用,如在移动领域月活跃用户数排名榜首的 ChatGPT,还有微软基于 AI 技术全新打造的搜索引擎 Bing、照片美化和虚拟形象制作工具 Remini 等。有五家 AI 公司实现了“双线作战”,它们的网页端、移动端应用双双跻身前 50 强榜单,如 ChatGPT、Character.AI、chatbot 平台 Poe,以及图片编辑应用 Photoroom、Pixelcut。
2025-02-05
Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 前期准备: 1. 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。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
最好用的聊天AI是哪个
目前,在聊天 AI 领域,Open AI 的 ChatGPT 遥遥领先,占 AI 聊天机器人类别总访问量的 76.31%。角色 AI 以 19.86%的访问量位居第二。其他竞争者如 Google 的 Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI 和 Personal AI 各自产生的访问量不到总访问量的 2%,但 Bard 正在成长,直到 2023 年 3 月才推出。 在写作方面,最佳免费选项有 Bing(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)和 Claude 2(https://claude.ai/),付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT。目前,GPT4 仍然是功能最强的人工智能写作工具,可在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 紧随其后,也提供有限的免费选项。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,可使用 gpt3.5turbo 构建自己的应用来起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮成游戏或其他内容的角色等。您也可以体验新的 OpenAI 在线编辑器的聊天格式(https://platform.openai.com/playground?mode=chat)。
2025-01-09
coze上的智能体发布到微信公众号后,支持语音聊天吗
Coze 上的智能体发布到微信公众号后,支持语音聊天。 chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择多种模型,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 登录宝塔面板后,在宝塔面板当中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 CoW 项目与微信取得关联。具体操作包括点击“Docker”中的“编排模板”或“项目模板”中的“添加”按钮,复制编译好的内容,在“容器编排”中“添加容器编排”等步骤。成功将 Bot 接入微信中后,点击容器可以看到运行的服务,需要手动刷新查看相关日志。 需要注意的是,之前 Coze AI 平台不支持直接与个人微信和微信群进行功能对接,但国内版正式发布 API 接口功能后,直接对接个人微信甚至微信群已成为可能。
2025-01-03
直播实时语音转文字的软件
以下是一些直播实时语音转文字的软件及相关信息: 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,并提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 OpenAI 的 wishper:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 ,还有在 JAX 上运行的相关项目:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ,此项目后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,速度快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)可以将音视频中包含的人类声音转换为文本,适用于多种场景,如会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景,包括会议、课堂录音记录、客服电话分析、字幕生成、市场研究与数据分析等,能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。在实时语音模型方面,可应用于会议、直播、客服、游戏、社交聊天、人机交互等场景,为直播带货、赛事直播等提供实时字幕。
2025-02-11
介绍几款能对YOUTUBE视频实时同声传译的AI工具,并提供使用教程,适合新手小白学习使用
以下为您介绍几款能对 YouTube 视频实时同声传译的 AI 工具及使用教程: 1. 沉浸式翻译: 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 YouTube 视频的双语字幕,解决了 YouTube 自带字幕翻译点击路径长的问题。 插件安装地址:https://immersivetranslate.com/ 2. 微软 Stream 中的 Copilot: 可以帮助您理解视频内容,询问并跳转到对应时间点。 此外,Youtube 还更新了五款针对创作者的 AI 工具,虽然并非完全是实时同声传译工具,但也可能对您有所帮助: 1. Dream Screen:将 AI 生成的图像或视频背景添加到 YouTube Shorts 中。 2. YouTube Create:使用新的编辑和制作应用程序编辑手机中的视频。 3. AI Insights:根据观众已在 YouTube 上观看的内容获取视频创意和大纲建议。 4. Aloud:使用自动配音工具轻松创建更多语言的内容。 5. 创作者音乐中的辅助搜索:使用这款人工智能辅助搜索工具为您的视频找到完美的配乐。 详细介绍:https://blog.google/products/youtube/youtubenewcreatortools2023/
2025-02-09
介绍几款实能对YOUTUBE视频实时同时传译的AI工具,并提供使用教程,适合新手小白学习使用
以下为您介绍几款能够对 YouTube 视频实时同时传译的 AI 工具及使用教程,适合新手小白学习使用: 1. 沉浸式翻译: 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 YouTube 视频的双语字幕,解决了 YouTube 自带字幕翻译点击路径长的问题。 插件安装地址:https://immersivetranslate.com/ 2. Kimi: 由月之暗面科技有限公司开发。 最大特点在于超长文本(支持最多 20 万字的输入和输出)的处理和基于文件、链接内容对话的能力。 用户可以上传多种格式文件,Kimi AI 能够阅读并理解相关内容,为用户提供基于文件内容的回复。
2025-02-09
实时字幕
以下是一些与实时字幕相关的信息: 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。 Meta AI 发布实时人工智能语言翻译模型:Seamless 应用场景:人们之间的无障碍交流,包括文字和语音交流,适用于教学、旅行、娱乐等领域,也为国内外院校的合作教育分享提供便利。 技术类型:语音 简介: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,还能保持说话者的情感和语气、语调等,使得翻译后的语音更加自然和真实。 主要特点:保持原声情感,实时翻译。 【TecCreative】帮助手册中的 AI 字幕: 操作指引:点击上传视频 开始生成 字幕解析完成 下载 SRT 字幕。 注意:支持 MP4 文件类型,大小上限为 50M。
2025-01-26
我能不能用AI做一个实时交流的社群
以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息: AI 音乐方面: 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式:文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程,定期组织音乐交流会,社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件:至少有一首以上的 AI 音乐作品,添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动:「在线音乐会」网友出题,现场生音乐(时间待定);「Reaction」收集 AI 音乐,大家一起欣赏,记录听到意想不到的好听的歌的反应(时间待定)。 有趣的音乐可贴在文档下方,持续收集中。 Inworld AI 方面: 使 NPC 能够自我学习和适应,具有情绪智能。 特点和功能: 实时语音:使用内置语音设置进行最小延迟,可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度,或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能:定制 AI 非玩家角色(NPC)的行为和知识。 可配置的安全性:可配置 NPC 对话方式,适应不同年龄级别游戏。 知识: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。 玩家档案:收集玩家信息,让 NPC 在互动时考虑。 关系:配置角色关系流动性,创建不同关系的角色。 第四堵墙:确保角色只从其世界中的知识获取信息,创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎(如 Unity、Unreal Engine 等)和其他游戏开发工具无缝对接,帮助品牌创建交互性强的 AI 角色,无需编码。
2024-12-22
我需要的是一款可以实时分析公司和行业最新资讯的AI工具
目前市面上有一些能够实时分析公司和行业最新资讯的 AI 工具,例如: 1. 百度的文心一言:具有强大的语言理解和生成能力,可以帮助您处理和分析相关资讯。 2. 微软的 Bing:能够提供搜索和资讯分析功能。 但需要注意的是,不同的工具在功能和特点上可能会有所差异,您可以根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。
2024-12-11