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如何通过ollama 搭建本地知识库

Answer

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model library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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

大家好,我是大圣,一个致力使用AI工具将自己打造为超级个体的程序员。目前沉浸于AI Agent研究中无法自拔今天给大家分享的是手把手教你如何部署本地大模型以及搭建个人知识库读完本文,你会学习到如何使用Ollama一键部署本地大模型通过搭建本地的聊天工具,了解ChatGPT的信息是如何流转的RAG的概念以及所用到的一些核心技术如何通过AnythingLLM这款软件搭建完全本地化的数据库虽然我们大多数人不需要在自己部署大模型,但是我期望在本文的帮助下,能够带你手把手折腾一遍。这样在使用任何软件的时候,可以做到知其然,知其所以然。

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

Ollama是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。Ollama作为一个轻量级、可扩展的框架,提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型,以及一个预构建模型库,进一步降低了使用门槛。它不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,还被设计为适合初学者或非技术人员使用,特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户总的来说,Ollama是一个高效、功能齐全的大模型服务工具,通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型,极大地推动了大型语言模型的发展和应用[heading2]安装Ollama[content]官方下载地址:https://ollama.com/download当安ollama之后,我们可以通过访问如下链接来判断ollama是否安装成功[heading2]使用Ollama运行本地大模型[content]当安装完成ollama之后,我们就可以在命令行中运行如下命令既可以其中[model name]就是你想运行的本地大模型的名称,如果你不知道应该选择哪个模型,可以通过[model library](https://ollama.com/library)进行查看。这里我们选择llama2大模型:[llama2](https://ollama.com/library/llama2)考虑到我机器的配置以及不同版本的内存要求,我这里选择7b参数的模型当我们运行大模型的时候,ollama会自动帮我们下载大模型到我们本地。

本地部署资讯问答机器人:Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

[title]本地部署资讯问答机器人:Langchain+Ollama+RSSHub实现RAG加载所需的库和模块。其中,feedparse用于解析RSS订阅源ollama用于在python程序中跑大模型,使用前请确保ollama服务已经开启并下载好模型|从订阅源获取内容下面函数用于从指定的RSS订阅url提取内容,这里只是给了一个url,如果需要接收多个url,只要稍微改动即可。然后,通过一个专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关的元数据如标题、发布日期和链接。最终,这些文档被合并成一个列表并返回,可用于进一步的数据处理或信息提取任务。|为文档内容生成向量这里,我们使用文本向量模型bge-m3。https://huggingface.co/BAAI/bge-m3bge-m3是智源研究院发布的新一代通用向量模型,它具有以下特点:支持超过100种语言的语义表示及检索任务,多语言、跨语言能力全面领先(M ulti-Lingual)最高支持8192长度的输入文本,高效实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索任务(M ulti-Granularity)同时集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三大能力,一站式支撑不同语义检索场景(M ulti-Functionality)从hf下载好模型之后,假设放置在某个路径/path/to/bge-m3,通过下面函数,利用FAISS创建一个高效的向量存储。|实现RAG

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ollama是什么,使用场景有什么
Ollama 是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。 它具有以下特点和优势: 1. 支持多种大型语言模型:包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用:适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 CPU 和 GPU,能让用户轻松在本地环境中启动和运行大模型。 3. 模型库:提供丰富的模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件,通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 自定义模型:用户能通过简单步骤自定义模型,如修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 5. API 和集成:提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富:包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 总的来说,Ollama 是一个高效、功能齐全的大模型服务工具,不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,也适合初学者或非技术人员使用,特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户。 其使用场景包括但不限于: 1. 自然语言处理研究。 2. 产品开发。 安装方法:官方下载地址为 https://ollama.com/download 。安装完成后,在 macOS 上启动 ollama 应用程序,在 Linux 上通过 ollama serve 启动,可通过 ollama list 确认是否安装成功。运行大模型时,在命令行中输入相应命令即可,模型会自动下载到本地。在 Python 程序中使用时,需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。
2025-02-22
Ollama
以下是关于 Ollama 的相关信息: 在电脑上运行本地大模型的相对简化模式: 步骤: 1. 打开 Ollama 官网 https://ollama.com,下载应用并安装。 2. 在 Mac 系统搜索 terminal 或终端,点击回车,弹出的简洁框框就是。输入想要运行的大模型(例如:ollama run llama2),并回车。等待下载完成,即可输入内容,和 llama2 愉快交流。 TagTool With Ollama 打标工具: 先去下载并安装 Ollama,然后打开 Powershell 运行相关命令。 Win 编辑 run_win.ps1 文件,Mac 编辑 run_mac.sh 文件,将目录中的图片路径和触发词填写,运行即可。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程中的 Ollama 部署: 步骤: 1. 点击进入,根据电脑系统,在 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 2. 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 3. 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 4. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)。 5. 对于 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;对于 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。等待下载完成即可。
2025-02-18
类似于ollama和vllm这样的LLM 框架有哪些
以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架: 1. Encoderonly 框架(也叫 AutoEncoder),典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架,典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架(也叫 AutoRegressive),典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外,还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架,如: 1. LangChain:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供了一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 2. LlamaIndex:在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色,抽象出许多提示链的细节,与外部 API 的接口,从向量数据库检索上下文数据,并在多个 LLM 调用中维持内存。
2025-02-17
Ollama配置
以下是关于 Ollama 配置的详细步骤: 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装,该程序支持 Windows、Linux 和 MacOS 系统。 2. 查找 cmd 进入命令提示符(Windows 系统)或通过相应方式进入终端(Mac 系统),输入“ollama v”检查版本,安装完成后版本应显示 0.1.26。 3. 输入“cls”清空屏幕,然后直接输入“ollama run gemma”运行模型(默认是 2b 版本),首次需要下载,需等待一段时间。若想用 7b 版本,运行“ollama run gemma:7b”。 4. 完成以上操作后就可以直接对话。2b 版本的反应速度快,但能互动的话题有限。7b 版本能运行,但可能会有卡顿,输出内容质量相对较高,但无论 2b 还是 7b,对非英文语种的反馈都不是很稳定。 5. 模型里一些常用的内部指令:“/set”显示设置界面可调整的设置项,“/show”显示模型信息。 另外,还有一种部署 Ollama 的方式: 1. 点击进入 ollama.com 根据电脑系统下载 Ollama。 2. 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 3. 安装完成后,将“http://127.0.0.1:11434/”复制进浏览器中,若出现相应字样,表示安装完成。 4. 下载 qwen2:0.5b 模型(可根据自身设备情况选择更大的模型)。 对于 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd 点击回车。 对于 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 5. 复制相关命令行,粘贴进入并回车,等待下载完成。下载完成后,大模型已在本地运行,输入文本即可进行对话。
2025-02-16
如何在本机上安装ollama
在本机上安装 Ollama 的步骤如下: 1. 点击进入 https://ollama.com/download ,根据您的电脑系统下载 Ollama。 2. 下载完成后,双击打开,点击“Install”进行安装。 3. 安装完成后,将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器中。如果出现相关字样,表示安装完成。 此外,还需注意: 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型): 如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车。 如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。 安装完之后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序即可,在 linux 上可以通过 ollama serve 启动)。可以通过 ollama list 进行确认。还可以通过 ollama 命令下载模型。
2025-02-06
Ollama
以下是关于 Ollama 的相关信息: 打标工具安装: 先去下载并安装 Ollama,然后打开 Powershell 运行相关命令。 Win 编辑 run_win.ps1 文件,Mac 编辑 run_mac.sh 文件,将目录中的图片路径和触发词填写,运行即可。 对于 Windows 版,打开 WebUI,找到 Tagger 选项卡,如果没有则参考教程安装插件。 前往 https://github.com/starik222/BooruDatasetTagManager/releases 下载软件包,解压缩后双击运行即可。 本地部署资讯问答机器人: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库,可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同模型,以满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型,可修改模型的温度参数等设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面。 安装时访问 https://ollama.com/download/ ,安装完后确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 应用实例本地部署 Google Gemma: 环境准备:进入 ollama.com 下载程序并安装(支持 windows、linux 和 macos),在命令提示符中输入 ollama v 检查版本,安装完成后版本应为 0.1.26,cls 清空屏幕,输入 ollama run gemma 运行模型(默认 2b),首次需下载,想用 7b 则运行 ollama run gemma:7b 。 常用内部指令:/set 显示设置界面可调整的设置项,/show 显示模型信息,/load<model> 加载已有模型,/bye 退出。 2b 反应速度快但互动话题有限,7b 输出内容质量相对较高但有卡顿,对非英文语种反馈不稳定。
2025-02-06
请从知识库搜索相关自资料:AI与环境艺术设计:AI帮助生成设计灵感、AI优化空间布局、AI分析环境因素等
以下是关于 AI 生成 CAD 图的相关资料: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关的学术论文,以了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍,从中了解 AI 在 CAD 设计中的应用和案例。 3. 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程。在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频,了解 AI 在 CAD 设计中的应用。 4. 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关的技术论坛和社区,与其他专业人士交流和学习。同时关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站,了解最新的技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库:在 GitHub 等开源平台上探索 AI 和 CAD 相关项目,例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用,了解 AI 在 CAD 设计中的应用和实现。 6. 企业案例研究:研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例,了解 AI 技术在实际项目中的应用和效果。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中,了解相关的基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习,您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展,AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛,为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。
2025-02-27
基础搭建的知识库效果很差,模型答案的幻觉很严重,我应该怎么改进?(Deepseek调用api接入本地faiss的rag库)
以下是一些改进基础搭建的知识库效果、减轻模型答案幻觉问题的建议: 1. 更换大模型:例如从 ChatGLM26B 替换成 baichuan213b,针对您的场景,后者的性能可能提升一倍左右。 2. 更换 embedding 模型:将 embedding 模型从 LangChain Chatchat 默认的 m3ebase 替换为 bgelargezh,后者可能更优。 3. 测试不同 Top k 的值:比较 Top 5、Top 10、Top 15 的结果,发现 Top 10 时效果可能最优。 4. 对文档名称进行处理:人工对文件进行重命名,上传相同文件构建知识库,同时在构建知识库时勾选【开启中文标题加强】选项,虽然重命名文件对结果的提升效果不明显,但勾选该选项后,回答的无关信息可能减少,效果有所提升。 RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务。 在大模型中,向量可想象成空间中的点位,每个词或短语对应一个点。系统通过查看词在虚拟空间中点的位置,寻找直线距离最近的点来检索语义上接近的词语或信息。理解向量后,当收到一个对话时,RAG 的完整工作流程为:检索器从外部知识中检索相关信息,生成器利用这些信息生成答案。 要优化幻觉问题和提高准确性,需要了解从“问题输入”到“得到回复”的过程,针对每个环节逐个调优,以达到最佳效果。
2025-02-27
搭建知识库支语言好
搭建知识库可以采用以下几种方式和涉及的相关语言: 1. 基于 GPT API 搭建定制化知识库: 需给 GPT 输入(投喂)定制化知识,但 GPT3.5(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,容量对于多数领域知识不够。 为处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,embeddings 是浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 2. 本地部署大模型搭建个人知识库: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用,在实操前需了解 RAG。 RAG 应用包括文档加载(从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种文档加载器)、文本分割(把 Documents 切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、Output(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 3. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人: 设计 AI 机器人时创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储。 知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,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。 知识库好不好用与内容切分粒度有关,可在内容中加特殊分割符如“”,分段标识符号选择“自定义”并填入“”。
2025-02-27
请帮我梳理WaytoAGI知识库所有信息的目录
以下是 WaytoAGI 知识库的信息目录: 1. 通往 AGI 之路知识库使用指南 智能纪要 总结 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍 AIPO 线下活动及 AI 相关探讨 way to AGI 社区活动与知识库介绍 关于 AI 知识库及学习路径的介绍 时代杂志评选的领军人物 AI 相关名词解释 知识库的信息来源 社区共创项目 学习路径 经典必读文章 初学者入门推荐 历史脉络类资料 2. 介绍说明 AJ,产品经理,「通往 AGI 之路」WaytoAGI 开源知识库的创建者 项目的起源和社群开发的初衷 社区介绍 WaytoAGI 是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 全球领先的 AI 开源社区,最新最全面的 AI 资源,丰富多样的技术活动,100+进行中的活动,4000+学习资源,1500000+社区成员。 知识库与社区平台:汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 学习资源:提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 实践活动:社区定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 开放共享:引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 用户基础:在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 目标与愿景:让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 目前合作过的公司/产品:阿里云,通义千问,淘宝,智谱,支付宝,豆包,火山引擎,marscode,coze,堆友,即梦,可灵,MiniMax 海螺 AI,阶跃星辰,百度,Kimi,吐司,liblib,华硕,美团,美的,360,伊利,魔搭,央视频,Civitai,Openart,Tripo3D,青椒云等 3. 「用 AI 一起搞钱搞事搞脑子他们在线下密谋」 WaytoAGI 是啥? 是一个专门讲人工智能的“百科全书”,从基础到高级,还有实用的 AI 工具推荐、案例分享、行业最新动态,用飞书文档整理得清楚。 对我有啥用? 对 AI 一窍不通,从零开始教。 懂点 AI,提供实用工具和案例。 怕错过 AI 最新动态,帮你整理资讯。 想用 AI 赚钱或创业,告诉你相关工具和方法。 不想浪费时间找资源,帮你筛选推荐。
2025-02-26
知识库中关于 deepseek 有哪些文档
以下是关于 DeepSeek 的相关文档和内容: 章节: 知识点: 申请: 接入: 此外,还有以下相关内容: 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek!2025 年 2 月 6 日的智能纪要,包括关于 DP 模型的使用分享、音系学和与大模型互动的分享、DeepSeek 的介绍与活动预告等。 DP 模型的功能、使用优势、存在问题、审核方法、使用建议、使用场景和案例展示。 音系学研究、大模型取队名。 DeepSeek 文档分享、使用介绍、未来活动预告。
2025-02-25
大模型+知识库
大模型与知识库的结合: RAG(RetrievalAugmented Generation)即搜索增强生成,指大模型结合广泛的知识库数据,检索相关片段后生成答案。这种方式能减少大模型的幻觉,提高特定任务表现,提升搜索文档信息和生成回答的效率与体验。 LangChain 是实现 RAG 的开源框架,提供基础组件和工具,允许开发人员将大语言模型与外部数据源结合搭建应用。LangChainChatchat 是在 LangChain 基础上构建的具体应用,目标是建立对中文场景和开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 在商业化问答场景中,大模型有时会回复不准确,如未根据正确的知识库内容回答,在严肃场景中这是不能接受的错误。优化大模型更准确回答问题的过程称为 RAG。 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中,涉及语言、根据知识库返回的上下文信息、变更的代码等。开源大模型与领域知识库结合并私有化部署是企业级应用的一种实践方式,大模型在 Chat 聊天中的产品形态更多是展示能力,最终产品形态需依具体场景而定。
2025-02-25
如何搭建一个自动把录音文件转文字的agent,然后发布到飞书多维表格字段捷径
搭建一个自动把录音文件转文字的 agent 并发布到飞书多维表格字段捷径的步骤如下: 1. 工作流调试完成后,加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据,智能体通过卡片回复。绑定卡片数据可自行研究,如有疑问可留言。 2. 发布:选择需要的发布渠道,重点是飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量,填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),确认发布并等待审核。审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 创建飞书多维表格,添加相关字段。配置选择“自动更新”,输入 4 个字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 4. 表单分享,实现“填写表单,自动创建文案短视频”的效果。 5. 点击多维表格右上角的“自动化”,创建想要的自动化流程。 此外,关于 Coze 应用与多维表格的结合还有以下相关内容: 1. Coze 智能体(字段捷径)获取笔记+评论信息:创建智能体,使用单 Agent 对话流模式,编排对话流,配置相关节点和插件,进行数据处理和测试,最后发布。 2. Coze 应用:完成后端准备工作后,创建应用,设计界面和工作流,包括读取博主笔记列表的工作流,进行相关配置和参数设置。
2025-02-27
如何用扣子搭建自己的智能体
用扣子搭建自己的智能体可以参考以下步骤: 1. 创建智能体: 输入智能体的人设等信息。 为智能体起一个名称。 写一段智能体的简单介绍,介绍越详细越好,系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 配置工作流: 放上创建的工作流。 对于工作流中的特定节点,如【所有视频片段拼接】,注意插件 api_token 的使用,避免直接发布导致消耗个人费用,可以将其作为工作流的输入,让用户自行购买后输入使用。 3. 测试与发布: 配置完成后进行测试。 确认无误后再发布。 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。开发完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。同时,像菠萝作词家这样的智能体,是专为特定需求设计的,能够帮助解决相关领域的问题。
2025-02-27
如何搭建一个工作流来做ai agent 的事情,帮助学生找工作的整个流程,从找合适岗位-> 投递简历 -> 和hr联系 ->做面试前的search工作和面试准备-> 提醒参加面试-> 面试结果追踪,后续的复盘,得到面试经验
搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤: 1. 规划 总结任务目标与执行形式,明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务,例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等,并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法,比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台(如 Coze 等)上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化工作流,直至达到预期效果,例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外,在技术实现方面,例如实现无代码开发和工具调用,您可以参考以下操作: 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,即可找到 Comfyui LLM party 的目录,您既可以学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的工作流,也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载,启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。
2025-02-27
搭建能符合客户需求的智能体的核心技能是什么?
搭建能符合客户需求的智能体的核心技能包括以下方面: 1. 确定智能体的结构:按照市场营销逻辑组织,如以品牌卖点提炼六步法为核心流程,并将其他分析助手加入工作流,包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等,同时还可运用一些未在结构中体现但有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 2. 具备多种相关要素:如技能、模块、环节、要素、脚本、模板、插件、函数等。 3. 图像流搭建: 创建第一个图像流,为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义,熟悉智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具等。 根据需求进行图像流设计,如生成海报功能,包括对输入故事的提示词优化和生图大模型的运用等。 测试图像流。 此外,好的模板应具有切口小、刚需、可拓展性(方便 DIY)等特征,尽量满足真实工作场景中的真实需求。
2025-02-27