搭建AI客服，对接知识库

很抱歉，目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考： 1. 开发基于 AI 的智能客服系统，为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销，通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具，帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件，实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统，实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术，应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型，为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台，生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具，进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统，提高物流效率和降低成本。 您可以根据自身的资源和优势，进一步细化和拓展这些方向，形成具体的创业方案。

以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型： 1. 监督学习型 AI：使用标记的数据进行训练，以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI：专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI：使用人工神经网络处理复杂模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI：通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域，早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序，而现在由于更快的微处理器和云技术，能够构建大型神经网络，在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来，多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段，推理研发成果将渗透到应用层，特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。

以下为您推荐一些好用的辅助做笔记的 AI 工具： Vowel：https://www.vowel.com/ Augment：https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty：https://noty.ai/ Sembly AI：https://www.sembly.ai/ Briefly：https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Fireflies.ai：https://app.fireflies.ai/ Noota：https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read：https://app.read.ai/analytics/meetings 、https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 相关文章参考： 此外，还有一些 AI 工具在其他相关领域也表现出色，例如： 在制作 PPT 方面，有 Gamma（https://gamma.app/）、美图 AI PPT（https://www.xdesign.com/ppt/）、Mindshow（https://www.mindshow.fun/）、讯飞智文（https://zhiwen.xfyun.cn/）等。

以下是关于 AI 视频的相关内容： 从生成方式分类： 1. 文生视频、图生视频：Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation。 2. 视频生视频： 逐帧生成：SD + Mov2Mov。 关键帧+补帧：SD + Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉：Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复：Topaz Video AI。 3. AI Avatar+语音生成：Synthesia、HeyGen AI、DID。 4. 长视频生短视频：Opus Clip。 5. 脚本生成+视频匹配：Invideo AI。 6. 剧情生成：Showrunner AI。 从产品阶段和可用维度分类： 1. Opusclip：利用长视频剪成短视频。 2. Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。 3. invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 4. descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io：自动翻译自动字幕。 6. clipchamp：微软的 AI 版剪映。 7. typeframes：类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多。 部分 AI 视频软件汇总及相关信息： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |haiper|https://app.haiper.ai/|免费| | | |SVD|https://stablevideo.com/|有免费额度|对于景观更好用|| |Pika|https://pika.art/|收费 https://discord.gg/pika|可控性强，可以对嘴型，可配音|| |PixVerse|https://pixverse.ai/|免费|人少不怎么排队，还有换脸功能|| |Dreamina|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒，动作幅度有很大升级|| |Morph Studio|https://app.morphstudio.com/| |还在内测| | |Heygen|https://www.heygen.com/| |数字人/对口型| | |Kaiber|https://kaiber.ai/| | | | |Moonvalley|https://moonvalley.ai/| | | | |Mootion|https://discord.gg/AapmuVJqxx| |3d 人物动作转视频| | |美图旗下|https://www.miraclevision.com/| | | | |Neverends|https://neverends.life/create|2 次免费体验|操作傻瓜| | |SD|Animatediff SVD deforum|免费|自己部署| | |Leiapix|https://www.leiapix.com/|免费|可以把一张照片转动态| | |Krea|https://www.krea.ai/|12 月 13 日免费公测了| | | |luma||30 次免费| | | |Kling|kling.kuaishou.com| | ||

对于 0 基础学习 AI，您可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 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，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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，您可以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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议您一定要掌握提示词的技巧，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 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，还可以： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐一些 AI 建站工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 在选择 AI 网站制作工具时，您可以考虑以下因素： 1. 目标和需求：确定您的网站目标（例如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 2. 预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择一个符合您技术水平的工具，确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助您解决问题。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

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。

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。

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：

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。

智能客服相关信息如下： GPT 智能客服： GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。GPTs 实现目前最强的智能客服，具有对话流畅，多观点融合，答案准确等特点，不太擅长推理计算。其实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力。OpenAI 未发布相关论文，猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做 embedding，扔给 LLM 作答。 零成本、零代码搭建智能微信客服： 平台选择扣子（官网地址：https://www.coze.cn）。扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话，还可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多用户与搭建的 Bot 聊天。

要做一个 AI 客服机器人，您可以参考以下内容： 使用大型语言模型构建自定义聊天机器人，如 ChatGPT ，它具有交互式聊天界面，您可以通过学习 OpenAI ChatCompletions 格式的组件来自己构建。首先设置 OpenAI Python 包，定义两个辅助函数，一个是 getCompletion 函数，将提示放置到类似用户消息的消息中，另一个是 generateResponse 函数，接受用户消息并生成相应助手消息，从而能够与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 以“AI 学习三步法：实践”为例，用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人。确定功能范围，比如支持用户发送“关键字”自助获取分享的“AI 相关资料链接”，能回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”中的内容回答，不足时调用 AI 大模型回复并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”，能发布在微信公众号上作为微信客服助手。要实现这些功能，需要准备的内容有：根据 Bot 的目的和核心能力编写 prompt 提示词；整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word 、 txt 、 excel 整理；创建自己的知识库回答 AI 相关知识；创建工作流控制 AI 按要求处理信息；准备好微信公众号以便发布机器人。设计“AI 前线”Bot 时，先展示最终效果界面。

以下是关于建立 AI 客服的相关信息： 传统智能客服企业在 LLM 时代面临困境，如明星智能客服企业欠薪、部分企业解散团队或转向出海客服方向。这既有必然性也有偶然性，与智能客服行业的属性有关。 从产品角度看，智能客服分为智能部分和客服部分。智能部分基于 NLP 技术进行基于业务逻辑的 AI 对话管理，客服部分包括传统客服坐席、内部数据查询台等。 企业对客服效果非常看重，而做好客服服务需要企业产品的详细数据与用户数据，但智能客服企业在赋能时难以获取关键信息，很多采取本地部署，费力且难有积累。 您可以通过以下方式建立 AI 客服： 参考“DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手”，一个能解答任何问题的 AI 机器人，可接入微信或群聊，为用户提供自动答疑服务，还能投喂特定知识，成为客服、专业老师或知识备忘录，无需技术知识，小白也能轻松搭建，全程只需复制粘贴，可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，如客服、教育、个人知识管理等。 了解“零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人”，微信有多种功能，如个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服等，Coze AI 平台支持与微信公众号、服务号、客服的对接，最近 Coze 的国内版正式发布 API 接口功能，可对接个人微信甚至微信群。相关部署方法对国外版或国内版 Coze 均适用，但对接国外版需服务支持黑魔法。

以下是一些关于 AI 客服搭建的信息： 常见的 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可部署到多种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者按需打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，能访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 DIN：全程白嫖 拥有一个 AI 大模型的微信助手。它是一个能解答任何问题的 AI 机器人，可接入微信或群聊，提供自动答疑服务，还能投喂特定知识，成为客服、老师或知识备忘录，无需技术知识，小白也能轻松搭建，可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，且全程免费。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人：微信有多种功能，如个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服。其中，Coze AI 平台支持与微信公众号、微信服务号、微信客服的对接，目前不支持与个人微信和微信群直接对接。

目前人工客服机器人的发展情况如下： 聊天机器人工作状况良好，可通过 LangSmith 跟踪检查其最新运行情况。 设计可能已满足需求，代码封闭，行为符合预期。 但存在潜在问题，对单个提示压力较大，若添加更多工具或工具更复杂，机器人使用工具的效率和整体行为可能受影响。 后续将展示如何通过根据用户意图将其引导至专业代理或子图，来更精确控制不同用户体验。

以下是关于 AI 客服产品的相关信息： Youper 是一个结合了 AI 和虚拟现实（VR）的心理健康平台，可通过沉浸式体验和 AI 辅助对话改善用户情绪和心理健康。但需注意，AI 虽能提供初步支持和建议，严重心理健康问题仍需专业人士帮助，且其应作为传统心理咨询的补充，使用时应谨慎并符合法律和伦理标准。 客服支持的 AI 产品数据排名前十的有： 1. salesforce，4 月访问量 8554 万次，相对 3 月变化 0.016。 2. Fin AI bot，4 月访问量 463 万次，相对 3 月变化 0.078。 3. intercom.help，4 月访问量 371 万次，相对 3 月变化 0.097。 4. ，4 月访问量 177 万次，相对 3 月变化 0.035。 5. Crisp MagicReply，4 月访问量 141 万次，相对 3 月变化 0.096。 6. Sapling，4 月访问量 105 万次，相对 3 月变化 0.163。 7. Lyro，4 月访问量 105 万次，相对 3 月变化 0.019。 8. Chatbot，4 月访问量 67 万次，相对 3 月变化 0.196。 9. Vtiger Calculus AI，4 月访问量 40.3 万次，相对 3 月变化 0.008。 10. Sessions，4 月访问量 35.9 万次，相对 3 月变化 0.006。 相关案例： 客服：定制客服话术，对应的关键词库包括产品知识、使用方法、售后服务等 13 个。 HR：团队绩效管理，可根据团队和个人绩效的往期数据分析员工绩效排名并输出考评和改进建议。 HR：面试工具，开发了使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成面试回答。

以下是基于您的项目“基于 chatGPT 的剧本杀微信小程序开发”进行大数据平台后端开发与搭建的入手步骤： 1. 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），其作用是汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告知您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。您将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信，仅自己使用，搭建到此即可，它本身也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）以接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号以防封禁风险。搭建完成后若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成上述 3 步即可。

以下是基于您的需求，对于大数据平台后端开发与搭建的建议： 1. 首先搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），它能够汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，同时还会为您介绍如何白嫖大模型接口。 2. 接着搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。您可以将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信使用，搭建到这里就可以，因为它本身也有问答界面。 3. 然后搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号，以防有封禁风险。搭建完成后若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成以上 3 步，整个项目就算基本完成。

要搭建自己的 agent ，您可以参考以下步骤： 1. 熟悉工具： 了解通常 Agent 框架中自带的工具，比如大聪明的插件：webcopilot 。 关注 Coze.cn 插件列表，可采用罗文提供的提示词获取插件说明： 。 了解互联网 API ，如 Jina （https://jina.ai/）、高德 API （）等。 熟悉本机软件。 2. 从案例入门： 三分钟捏 Bot ： Step 1 ：（10 秒）登录控制台，使用手机号或抖音注册/登录扣子控制台（coze.cn）。 Step 2 ：（20 秒）在我的空间创建 Agent ，在扣子主页左上角点击“创建 Bot ”，选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot ”，并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间，请先创建后再选择；Bot 名称可以自定义。 Step 3 ：（30 秒）编写 Prompt ，填写 Prompt ，即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 Step 4 ：（30 秒）优化 Prompt ，点击“优化”，使用来帮忙优化。 Step 5 ：（30 秒）设置开场白。 Step 6 ：（30 秒）其他环节。 Step 7 ：（30 秒）发布到多平台&使用。 进阶之路： 15 分钟：查看下其他 Bot ，获取灵感。 1 小时：找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot ，深入沟通，阅读相关文章。 一周：了解基础组件，寻找不错的扣子，借鉴&复制，加入 Agent 共学小组，尝试在群里问第一个问题。 一个月：合理安排时间，参与 WaytoAGI Agent 共学计划，自己创建 Agent ，并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 3. 了解智能体相关知识： 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 4. 动手实践： 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM 、Chat GPT 、Kimi 等），尝试开发属于自己的智能体。 比如，在相关平台上： Step.1 点击“浏览 GPTs ”按钮。 Step.2 点击“Create ”按钮创建自己的智能体。 Step.3 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 Step.4 开始调试您的智能体并发布。

智能体是建立在大模型之上的，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，可适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。 简单理解，智能体就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。在 C 端，比如社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入。在 B 端，有帮助商家搭建智能体的机会。 目前有很多智能体开发平台，如字节的扣子 Coze，2 月 1 日字节正式推出其国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外还有 Dify.AI 等。 搭建智能体可以基于一些公开的大模型应用产品，如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。具体步骤包括： 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。 智能体的开发是一个不断学习和进步的过程，通过实践能更好地理解其潜力和发掘应用场景的可能性。

搭建智能体是指构建在特定场景下能够执行特定任务的人工智能实体。在游戏中，搭建智能体包括构建游戏的非玩家角色（NPC），涵盖创建其移动、寻路、攻击、对话等行为和交互动作，为游戏增添丰富内容。从更广泛的角度看，智能体可以被简单理解为 AI 机器人小助手，类似于移动互联网中的 APP 应用。在面向用户提供服务时，智能体是基于大型语言模型的能力构建的，被设计成在特定情景下充当专家角色，专门处理某个领域的专业任务。例如在社交方向，用户可以先创建自己的智能体，让其与他人的智能体聊天，然后真人再介入。在 B 端，也有帮助商家搭建智能体的机会。目前有很多公司关注智能体开发平台，如字节的扣子和腾讯的元器等。