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个人知识库软件推荐

回答

以下是为您推荐的个人知识库软件:

  1. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可以参考文章手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库。这款软件效果不错,但需要您自己对接一些额外的 API,并且建议您先了解 RAG 的原理再去使用。
  2. AnythingLLM:包含了所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后,配置页面主要分为三步,包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。此外,它有 Workspace 的概念,可创建独有工作空间,提供 Chat 模式和 Query 模式两种对话模式。
  3. 对于非重度信息整理依赖者,Apple Notes 可以满足需求,能快速记录与检索、无排版压力、支持链接、图片、PDF 以及手写,并通过 iCloud 云端保存。
  4. 对于专业用户或重度知识工作者:
    • 记忆方面:
      • Apple Note:个人灵感笔记本,用于短创作和快速捕获。
      • Mymind:全部的阅读收藏,有良好的检索、自动化标签和遗忘功能。
      • Raindrop:网站收藏夹,用于独立站点、工具等非内容类资料。
      • Google Drive:全部个人创作的文章、演讲稿等,检索速度和准确度高。
    • 提炼方面:Notion 是完善的笔记资料库,可保存相关内容。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了

终于到了我最想讲的一段了,因为自从我发布了这个教程[大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)之后,我收到的最多问题之一就是:为什么我将我的笔记全部投喂给Coze之后,他的回答很不准确呢?为了回答这个问题,我每次都要语音个10-20分钟,这也是我写这篇文章的目的,毕竟坑是自己埋下的,含着泪也要填完如果你是要利用Coze或者FastGPT等工具来搭建知识库,那么在当下的技术条件下,你一定要有个预期,当下这些平台的RAG能力仅仅对问答这种场景是友好的,其他的场景效果都差强人意~如果你需要企业级的复杂知识库场景,你可能需要找专业的团队了,他们的收费在几万到几十万不等(可以联系我,我这边有靠谱的资源)如果你想使用专门搭建个人知识库的软件,我推荐你看下的另一篇文章:[手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZKGmwsQhTihYZ8kdu7uccF1lnQc?from=from_copylink)这篇文章你忽略本地部署大模型这一环节,你直接看其中推荐的一个软件这款软件据说效果不错(但是需要你自己对接一些额外的API),并且我建议你先了解RAG的原理再去使用,否则你可能会头大。我目前还没有深度使用,等后续使用了,我再了些教程!

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,我们需要一个额外的软件:AnythingLLM。这个软件包含了所有Open WebUI的能力,并且额外支持了以下能力选择文本嵌入模型选择向量数据库[heading2]AnythingLLM安装和配置[content]安装地址:https://useanything.com/download当我们安装完成之后,会进入到其配置页面,这里面主要分为三步1.第一步:选择大模型1.第二步:选择文本嵌入模型1.第三步:选择向量数据库[heading2]构建本地知识库[content]AnythingLLM中有一个Workspace的概念,我们可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。1.首先创建一个工作空间1.上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入1.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我们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1.测试对话当上述配置完成之后,我们就可以跟大模型进行对话了[heading1]六、写在最后[content]我非常推崇的一句话送给大家:看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍如果你也对AI Agent技术感兴趣,可以联系我或者加我的免费知识星球(备注AGI知识库)

构建外脑 / 智变时代的个人知识管理

[title]构建外脑/智变时代的个人知识管理[heading2]5.理想的工具[heading3]专业用户的武器库放心,不用被武器库吓到了!如果你不是一名重度信息整理依赖症患者,或者你已经参悟到了整理信息的禅意,Apple Notes就可以满足你所有的需求,快速记录与检索、无排版压力、支持链接、图片还有PDF以及手写,还能通过iCloud云端保存。如果你只想用一款软件来构建自己的外脑,那就是Apple Notes 📒但对于一名日常阅读量巨大还经常要做内容输出的专业用户(Pro User),或者是重度知识工作者,还是希望捕获的效率更高、条理更清晰,有足够的空间让自己思考和创作。我按照自己的工作流,整理更新了一份「INDIGO的外脑工具集」分享给大家。配图09:INDIGO的外脑工具集记忆(Memory)Apple Note:个人灵感笔记本,短创作和快速捕获的任何东西;Mymind:全部的阅读收藏(Read It Later),文章、视频、播客、图片等等,Mymind有很好的检索、自动化标签还有个超级赞的遗忘功能,特别适合做定期清理,避免收藏信息膨胀;Raindrop:网站收藏夹,用于独立站点、工具等非内容类的资料;Google Drive:全部个人创作的文章,演讲稿,还有收藏的大块头PDF等等,Google对这些资料的检索速度和准确度是最高的;提炼(Reasoning)在灵感捕获法里面已经分享了,Notion是我自己最完善的笔记资料库,所有「专注」过的内容,都会通过笔记的方式写入Notion,这里是自己的想法仓库。有了新的心智界面,大语言模型驱动的智能对话服务,现在很多长文可以让它们帮忙加速阅读和理解,而且还能做延展解释,这些生成的内容,也会保存到Notion,日后使用。

其他人在问
结合知识库的商业项目, 给我100个ai创业的落地方案
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。
2024-10-18
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
AI和软件测试行业的实践想法
目前知识库中暂时没有关于 AI 和软件测试行业实践想法的相关内容。但一般来说,在软件测试行业中应用 AI 可以考虑以下几个方面: 1. 利用机器学习算法进行测试用例的自动生成和优化,提高测试覆盖度和效率。 2. 运用自然语言处理技术对测试需求和文档进行分析,提取关键信息,辅助测试计划的制定。 3. 通过 AI 模型对软件的历史缺陷数据进行学习,预测可能出现的新缺陷类型和位置。 4. 借助图像识别和语音识别等技术,实现对软件界面和交互的自动化测试。 您可以根据实际情况和具体需求,进一步探索和创新 AI 在软件测试行业中的应用。
2024-10-18
国内适合短视频脚本写作的ai软件
以下是一些适合国内短视频脚本写作的 AI 软件: 1. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 可生成视频小说脚本,剪映能根据脚本自动分析出视频所需的场景、角色、镜头等要素,并生成对应素材和文本框架,能快速实现从文字到画面的转化,节省时间和精力。 2. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入(如图像、文本、音频)转化为视频。 3. Pictory:AI 视频生成器,允许用户轻松创建和编辑高质量视频,无需视频编辑或设计经验。用户提供文本描述,Pictory 帮助生成相应视频内容。 4. VEED.IO:提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助用户从图像制作视频,并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway:AI 视频创作工具,能将文本转化为风格化的视频内容,适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,用户可根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点,适用于不同的应用场景和需求,能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。 此外,在制作 AI 短片时,声音部分可以使用 11labs 进行英文对白制作,国内可以使用出门问问的魔音工坊。对于剪辑,13 分钟的短片用剪映较方便,更长篇幅或追求更好效果可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。
2024-10-18
国内有专门做短视频脚本的ai软件
以下是一些国内专门做短视频脚本的 AI 软件: 1. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 可生成视频小说脚本,剪映能根据脚本自动分析出视频所需的场景、角色、镜头等要素,并生成对应素材和文本框架,可快速实现从文字到画面的转化,节省时间和精力。 2. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,用户可根据文本脚本生成视频。 3. 出门问问的魔音工坊:在国内可用,具有情绪调节控件。 此外,制作 AI 短片还涉及到声音制作、故事创作、剪辑等方面: 1. 声音制作:可使用 11labs 进行英文对白制作,通过标点符号改变语音效果;国内可尝试魔音工坊。 2. 故事创作:故事来源包括原创(如自身经历、梦境、想象等)和改编(如经典 IP、名著、新闻、二创等)。剧本写作可从自身或朋友经历改编入手,或对短篇故事进行改编,多与他人讨论以修改和进步。 3. 剪辑:对于 13 分钟的短片,剪映较为方便;更长篇幅可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
国内有专门做新媒体平台运营的ai软件
目前国内专门用于新媒体平台运营的 AI 软件相对较少,但有一些具备相关功能的工具。例如,一些智能写作助手可以帮助生成文案内容,部分数据分析工具能够通过 AI 算法提供运营策略建议。不过,这些工具可能并非完全专注于新媒体平台运营的所有方面。
2024-10-18
国内有适合做新媒体平台创意思路的ai软件,例如抖音、小红书等,
目前对于适合国内新媒体平台(如抖音、小红书等)创意思路的 AI 软件,还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到,生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存,如小红书、抖音、微信等。短期内,大家可能因新鲜感获得流量红利,但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具,如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等,但在此我们先不讨论工具,而是专注于内容。让节奏慢下来,认真感受真实世界,关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材:“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的,只不过年轻的女孩在街上,孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意,年轻人手牵着怀孕的爱人,老母亲扶着女儿坐上电动车,这应该是这个世界最稳固的两种关系,而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利,比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势,其实唯一的优势是我们的劳动力,无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子,她瘦小,即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少,她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频,这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待,而图中的女孩看着让人垂头丧气,不仅是她,也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容,目前还没想好,也没完全想明白,需要慢慢思考和探索。
2024-10-18
AI混音软件
以下是为您整理的关于 AI 混音软件的相关信息: 在游戏 PV《追光者》的制作中,团队尝试使用了分离人声的 AI 软件,对游戏宣传音乐进行人声去除和剪辑处理。但在实际应用中发现,大部分 AI 音乐难以满足紧张刺激场景画面所需的特定要求。 以下为您列举一些人工智能音频初创公司及其相关产品: :由 AI 驱动的软件引擎,可生成音乐,能对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 :全球最大的音乐教育平台。 :用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 :提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 :专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 :视频编辑的音频解决方案。 :由 AI 驱动的音乐工作室。 :通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 :AI 音频插件和社区,弥合 AI 研究与创意之间的差距。 :为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 :为创作者提供的在线音乐软件,包括音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 (被 Meta 收购):为创作者提供的音频和视频编辑软件。 :音乐人的应用程序。 (前身为 Tonz):实时神经信号处理。 :奥地利制造的音频软硬件。 此外,VoiceSwap 推出了 StemSwap 工具,这是一个基于浏览器的工具,允许用户从完全混音的曲目中轻松快速地更改人声。它可以将歌曲分成四部分,隔离人声,并将其转换为其他歌手的声音。用户可以从授权歌手名单中选择新声音,并下载完整混音或各个音轨。
2024-10-17
推荐一下国内可以通过对话微调的预训练模型
以下是为您推荐的国内可以通过对话微调的预训练模型相关信息: 为优化 Llama2 的中文能力,可使用以下数据: 网络数据:互联网上公开的网络数据,包括百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据。 :中文 Wikipedia 的数据。 :中文悟道开源的 200G 数据。 :Clue 开放的中文预训练数据,经过清洗后的高质量中文长文本数据。 竞赛数据集:近年来中文自然语言处理多任务竞赛数据集,约 150 个。 :MNBVC 中清洗出来的部分数据集。 社区提供预训练版本 Atom7B 和基于 Atom7B 进行对话微调的模型参数供开放下载,关于模型的进展详见社区官网 https://llama.family。 另外,关于会话补全(Chat completions): gpt3.5turbo 和 textdavinci003 两个模型能力相似,但前者价格只是后者的十分之一,在大部分情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。 gpt3.5turbo 模型不支持微调。从 2023 年 3 月 1 日起,只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。有关如何使用微调模型的更多细节,请参阅微调指南。 从 2023 年 3 月 1 日起,OpenAI 会将您通过 API 发送的数据保留 30 天但不会使用这些数据来提升模型。 关于安仔:Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent(国内版): 目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,其携带上下文轮数默认为 3 轮,可修改区间是 0 到 30,具体轮数可根据业务需求决定。 在 Bot 编排页面的“技能”区域,可为 Bot 配置所需技能。不懂插件时,可选择区域右上角的“优化”按钮让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。也可自定义添加所需插件,点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。 在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域,可测试 Bot 是否按预期工作,可清除对话记录以开始新的测试,确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。
2024-10-18
推荐一下个人可以使用的通过对话微调的模型
以下是一些个人可以使用的通过对话微调的模型相关信息: 会话补全(Chat completions): GPT3.5 系列中,gpt3.5turbo 和 textdavinci003 有相似能力,但 gpt3.5turbo 价格仅为 textdavinci003 的十分之一,在多数情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。不过,gpt3.5turbo 不支持微调,从 2023 年 3 月 1 日起,只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。 微调(Finetuning): 案例研究: 客户支持聊天机器人:通常包含相关上下文、对话摘要及最近消息,可能需要几千个示例处理不同请求和客户问题,建议审查对话样本确保代理消息质量,可使用单独文本转换微调模型生成摘要。 基于技术属性列表的产品描述:将输入数据转换为自然语言很重要,确保完成基于所提供描述,若常查阅外部内容,自动添加此类内容可提高性能,若描述基于图像,提取图像文本描述可能有帮助。 模型(Models): GPT3.5 模型可理解和生成自然语言或代码,其中功能最强大、最具成本效益且针对聊天优化的型号是 gpt3.5turbo,建议使用它而非其他 GPT3.5 模型,因其成本更低。 gpt3.5turbo:功能强大,针对聊天优化,成本低,会使用最新模型迭代更新,最大 Token 数 4096,训练数据截至 2021 年 9 月。 gpt3.5turbo0301:2023 年 3 月 1 日的快照,不会更新,仅在 2023 年 6 月 1 日结束的三个月内提供支持,最大 Token 数 4096,训练数据截至 2021 年 9 月。 textdavinci003:能完成任何语言任务,支持文本中插入补全,最大 Token 数 4097,训练数据截至 2021 年 6 月。 textdavinci002:与 textdavinci003 类似,使用监督微调而非强化学习训练,最大 Token 数 4097,训练数据截至 2021 年 6 月。 codedavinci002:针对代码完成任务优化,最大 Token 数 8001,训练数据截至 2021 年 6 月。 请注意,OpenAI 模型具有不确定性,相同输入可能产生不同输出,将温度设置为 0 可使输出大部分具有确定性,但可能仍有少量可变性。
2024-10-18
ai建站推荐
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。
2024-10-18
推荐5个自动写文档工具
以下为您推荐 5 个自动写文档工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 3. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 4. Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 5. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 是受欢迎的选择;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-10-18
帮我推荐一些国内能使用的以图生图的AI吧
目前国内能使用的以图生图的 AI 主要有以下几种: 1. Artguru AI Art Generator:这是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:一种 AI 工具,可以将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,国外的 Leonardo 也是一款不错的文生图 AI 应用。它支持用户上传自己 DIY 的模型,尤其是 Lora 模型,为用户提供了丰富的模型选择,能够生成非常高质量的图片。但需要注意的是,Leonardo 存在访问限制的问题。
2024-10-18
帮我推荐以图生图的AI吧
以下为您推荐一些好用的以图生图的 AI 产品: 1. Artguru AI Art Generator:这是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:一种 AI 工具,可以将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍存在一些局限,比如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 此外,在使用以图生图的过程中,还可以参考以下方法: 从游戏截图升级到 KV 品质:游戏内截图距离内容丰富、构成美观的画面有差距时,可以手动用 PS 添加一些信息丰富画面。比如简单粗暴的背景贴人物合成,使用游戏截图和立绘均可;通过一些简单加工,更形象地帮助 AI 知道您想要什么。甚至可以使用 PS beta 版的 AI 工具生成一些元素来修饰图片。如果想有更加定制化的背景、人物动作、构图视角,可以结合 3D 软件定制内容。首先对于没有绑定的模型,推荐使用 ACCURIG(的一键绑定软件,它对于身体权重的计算和对手指的绑定比 MIXAMO 识别效果更好,且可以一键绑定标准的 UE 模型骨骼,方便后续进入引擎复用动作。之后在 maya 中一键生成 adv 控制器,K 好动作。 用 AI 快速做一张满意的海报:首先准备一张真实照片作为样图,然后在无界 AI 找到图生图功能。别忘了,图生图也要加关键词。如果要改变画面内容,比如父亲头发颜色,“二次元强度”改为 70%。根据出图效果,进一步修改或增加提示词作为约束。例如,父亲的白发难以识别,就在人物关键词的基础上,增添“父亲一头白发”等修饰词。
2024-10-18
个人使用可以通过对话微调的大模型
大模型是指输入大量语料,使计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:完成就业指导后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称为推导(infer)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,能代表单个字符、单词、子单词等,具体取决于分词方法。将输入分词时会数字化形成词汇表。 个人动手实验方面: macOS 系统可采用 GGML 量化后的模型。有名的项目如 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ,首先编译,利用 Metal 的 GPU 用相应命令编译,然后去下载模型,还提供了 WebUI,启动 server 后默认监听 8080 端口,打开浏览器可对话。 Whisper 与 llama 类似,用 make 命令编译,去指定地址下载量化好的模型,转换音频,目前只接受 wav 格式,可用 ffmpeg 转化。 张梦飞的教程《用聊天记录克隆自己的 AI 分身》全程本地操作,目标是把微信聊天记录导出,用其微调模型,最终接入微信替你回复消息。
2024-10-18
如何在个人电脑中部署本地RAG
在个人电脑中部署本地 RAG 可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块: 确保 ollama 服务已开启并下载好模型,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 feedparse 用于解析 RSS 订阅源。 2. 从订阅源获取内容: 函数用于从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,如需接收多个 url 可稍作改动。 通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接。最终,这些文档被合并成一个列表并返回,用于进一步的数据处理或信息提取任务。 3. 为文档内容生成向量: 使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后放置在指定路径,如 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 创建 Python 虚拟环境: 创建 python 虚拟环境,并安装相关库,版本如下: ollama:0.1.8 langchain:0.1.14 faisscpu:1.8.0(有 gpu 则安装 gpu 版本) gradio:4.25.0 feedparser:6.0.11 sentencetransformers:2.6.1 lxml:5.2.1 5. 导入依赖库。 6. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 7. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI,并进行评测。 8. 问答测试:对于同样的问题和上下文,基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-10-13
哪些AI模型可以帮助个人在股票投资
以下是一些可能有助于个人在股票投资的 AI 模型和相关信息: 目前,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等是市场上备受瞩目的 AI 模型公司。 在投资领域,AI 将引领新的服务模式,如“智能即服务”,重塑工作和生活,为芯片、云计算等行业带来新的投资机会。企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业的投资额也在增长。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显,如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 个人投资者可以关注在温哥华启动的专注于 AI 领域的基金 Brilliant Phoenix,其投资了 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等公司。同时,也有跨境基金如在上海发起的进益安成的 QDLP 跨境基金,专注于为投资者提供合规的人民币出境通道以投资美股二级市场。
2024-10-10
哪些AI模型可以用于个人在股票投资中提高盈利
目前没有特定的 AI 模型被广泛认可能确保个人在股票投资中必然提高盈利。股票市场受到众多复杂且难以预测的因素影响,包括宏观经济状况、政治局势、公司财务状况、行业竞争等。 虽然一些 AI 技术和模型可能在数据分析和预测方面提供一定的帮助,但它们并不能完全准确地预测股票价格的走势和投资的盈利情况。 在股票投资中,依靠单一的模型或技术来获取稳定盈利是不现实的,需要综合考虑多种因素,并结合自身的风险承受能力和投资目标,做出谨慎的决策。
2024-10-10
个人如何利用ai在股票投资中提高盈利
以下是个人利用 AI 在股票投资中提高盈利的一些方式: 1. 借助 AI 进行财务分析:例如通过相关的 AI 工具,对股票的财务数据进行深入分析,以获取更准确的评估和预测。 2. 关注科技领域的投资机会:特别是在 AI 领域,参与相关公司的投资,如 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等。 3. 利用创新的 AI 产品辅助决策:如使用类似于 Maimo 这样的产品,帮助进行会议脚本的听写、研究论文的结构分析、生成式搜索等,从而加速知识处理,为投资决策提供支持。 4. 发起合规的跨境基金:与专业团队合作,为投资者提供人民币出境通道,直接投资美股二级市场,确保资金安全和合规性。 需要注意的是,股票投资存在风险,AI 只是辅助工具,不能完全保证盈利。在使用 AI 辅助投资时,仍需结合自身的投资知识和经验,谨慎做出决策。
2024-10-10