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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。

生成式人工智能检验散文学习成果可以从以下几个方面进行： 1. 让语言模型（LLM）检查散文中的文本错误，并对长句进行总结。 2. 利用 LLM 进行语义分析，将散文中的信息传递给相关部门。 3. 对于散文的情感分析，可让模型将其进行正负判断，并展示结果。 此外，还需了解一些相关的知识： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词包括： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失）。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑方面，2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

评价生成式人工智能在散文学习成果方面，可以从以下几个方面考虑： 1. 监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程： 获得标签数据（可能需要 1 个月）。 寻找人工智能团队帮助，训练数据上的模型，让人工智能模型学习如何根据输入来输出正负评价（可能需要 3 个月）。 找到云服务来部署和运行模型（可能需要 3 个月）。 2. 生成式 AI 项目的生命周期： 建立人工智能的过程中，首先评估项目，建立系统/优化系统，内部测试，外部部署与监控。 当内部测试出现问题时，可能要检查系统内的提示词或者提升系统。当外部使用出现问题，需要检查内部评估环节，甚至检查系统内部。 建造人工智能软件是一个高度实验性的过程，需要不断实验操作，尝试，调整再尝试，再调整。 3. 相关技术概念： 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 Transformer 模型完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 这些方面的知识和实践经验可以帮助您更全面地评价生成式人工智能在散文学习成果方面的表现。

生成式人工智能进行教学评价可以参考以下步骤和方法： 1. 打分维度： 语言的准确性、清晰度和规范性（5 分） 讲授的严密性和逻辑性（5 分） 语言的生动性和趣味性（5 分） 针对学生实际的可接受性和启发性（5 分） 语言的艺术性（5 分） 给出总分（满分 25 分） 2. 评价内容： 学生能否掌握课文中的重点词汇和句式，提高文言文阅读能力。 能否让学生了解阿房宫的历史，理解作者借古讽今的写作。 能否整体感知，把握作者观点（如在第二课时）。 能否涵养济世补天的精神品格。 能否理解文章重要的文言文字词和语法现象。 能否了解杜牧的创作主张与情怀。 3. 评价方式： 可以以第一人称、700 字左右，代入一位和蔼可亲的语文老师角色，针对试讲者的表现给出中肯评价，并提出鼓励和改进建议。改进建议请附带原文句子和具体时间。 对于发言、文章、主观题可根据量规进行评分和反馈。 还可以尝试让 AI 当评委，如通义听悟录音转文字，丢给自编的多个智能体出分数并填结果。例如，分数高的五位，和三位人类评委选出来的前五可能一致，只是排名可能有一位的差异。 需要注意的是，在使用生成式人工智能进行教学评价时，要提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息，以获得更准确和有效的评价结果。

生成式人工智能在义务教育阶段的应用较为广泛，以下为您详细介绍： 教学方面： 自适应学习：可根据学生的学习情况调整教学进度和内容。 智慧课程：例如清华的相关探索。 AI 助教：能够精准回答学生问题，协助教师工作。 为教师提供数字资源。 教育的不同时代特点： 口传时代：通过口诀、歌谣、神话故事等在生活场景、部落仪式中，以口耳相传、身体力行示范等方式传授生存技能和传承部落文化。 手抄时代：借助私塾、官学、书院等，通过手抄本，以背诵领会、注疏评点等方式掌握典籍知识。 印刷时代：在学校、课堂、图书馆等场所，利用印刷书籍，通过讲授说理、考试评价等方式进行启蒙教育和专业教育。 电子媒体时代：在课堂、演播室等，通过广播电视教材、函授讲义等，开展基础教育、职业教育等。 数字媒体时代：利用互联网等进行教学。 技术相关： API 方式比网页版 ChatGPT 可控性更高，可控制候选词汇数量等。 预训练内容包括编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、各类书籍等，但不包括期刊论文数据库。 Transformer 是一种机器学习模型，可并行计算、压缩知识。 随着大语言模型规模增大，会展现出如推理、跨任务泛化等复杂能力。 高等教育领域的影响： 生成式人工智能对高等教育的影响大于基础教育，因其可能出现“幻觉”，成人更具判断能力。 典型应用场景包括让学生分析整理人工智能生成的答案以训练批判性思维，或让其扮演辩论对手以建立全面认识。 可能改变学校教育培养目标，如减少对事实性知识的学习，更注重方法论等元认知策略。但过度依赖机器可能带来人类被自然淘汰的风险，高等教育需关注在科技进步中保持和发展人类智慧。 需要注意的是，目前生成式人工智能在义务教育阶段的应用仍需谨慎，充分考虑其可能带来的影响，并合理引导学生正确使用。

生成式 AI 是一种能够为用户生成内容的人工智能，生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频。当给出提示或请求时，它可以帮助完成诸如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等各种任务。 生成式 AI 从大量现有内容中学习，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为 Bard 等聊天机器人提供支持的 LLM 或大型语言模型。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，还可以使用所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题，从而创建一个新模型。Google Cloud 提供了如 Vertex AI 等多种易于使用的工具，帮助在具有或不具有 AI 和机器学习背景的项目中使用生成式 AI。 在技术原理方面，生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。相关技术名词包括： 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些与 CRM 产品设计相关的大模型助手类型： 1. LangGraph 中的多专家协作模型助手，如航班预订助手、酒店预订助手、汽车租赁助手、旅行助手以及主要助手，主要助手可在这些助手之间进行切换。 2. 大圣教程中提到的 Agent 类型助手，像主驾驶一样具有更强的独立性和执行复杂任务的能力，能够根据任务目标进行自主思考和行动，自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. ChatGPT 可作为业务助手，以助手方式进行工作辅助，不在主业务流程内，负责优化、检索、启发、提供思路等，帮助人提高效率、多维度思考；也可以以业务环方式，经过调整和 prompt 工程后，作为接口服务，进入到主业务流程中，自动处理内容并生成结果。

AIGC（AI 生成性内容）在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作 AIGC 可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，替代人工撰写，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统 基于 AIGC 的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎 借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，相结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成 AIGC 可以自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化 AIGC 技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成 AIGC 可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析 AIGC 可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 总的来说，AIGC 为 CRM 系统带来了自动化内容生成、智能交互和个性化服务的能力，有望显著提升营销效率和客户体验。不过在应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。

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。

AI 搜索与传统搜索相比具有以下特点和差异： 360 AI 搜索：定位为新一代答案引擎，在传统搜索网页检索能力基础上，结合大型语言模型的多种技术能力，学习人类思维和语言组织模式，生成优质答案。具有针对模糊问题通过反问和交互理解给出答案、搜索全网丰富内容生成丰富答案、回答更具时效性、通过主动追问帮助用户延展学习等特点。其工作流程包括分析问题语义、提炼搜索关键词、查询全网相关内容、精选高价值网页、进行结构化总结等。Web 端和 H5 端网址为，手机端可扫码下载 360 AI 搜索 APP。 一般情况：如果将人工智能作为搜索引擎，存在幻觉风险，大多数未连接互联网。但有证据表明在某些情况下，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议等，若谨慎使用，人工智能能提供比搜索更有用的答案，必应通常比谷歌更好。 竞争格局：今年二月份以来，AI 搜索赛道不断有新产品，市场定位有差异。国内有大模型厂商和搜索厂商或创业团队推出的产品，海外也有成熟和新出的产品。如 Perplexity、ThinkAny 是通用搜索，Phind、Devv、Reportify 是垂直搜索。通用搜索没有明显受众倾向，能回答各类问题；垂直搜索面向特定人群或领域，在特定问题上有更好结果。其好坏没有客观评判标准。

AI 搜索的底层逻辑主要是“检索增强生成（RAG）”，具体包括以下步骤： 1. 检索（Retrieve）：使用用户的查询（query）调用搜索引擎 API，获取搜索结果。 2. 增强（Augmented）：设置提示词，将检索结果作为挂载的上下文。 3. 生成（Generation）：大模型回答问题，并标注引用来源。 在检索过程中，还涉及以下原理： 1. 信息筛选与确认：对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，并验证信息的来源、时效性和相关性。 2. 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中的重复信息，避免在生成回答时出现重复或矛盾。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建结构化的知识框架。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 5. 语义融合：必要时合并意义相近但表达不同的信息片段，减少语义重复并增强表达力。 6. 预备生成阶段：将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最后，全新的上下文被传递给大语言模型，大语言模型根据提供的信息生成准确和连贯的答案。影响 AI 搜索的关键因素包括挂载的上下文信息密度和基座模型的智能程度。在响应速度方面，Retrieve 要求联网检索信息的速度快，Generation 要求大模型生成内容的速度快，同时为提高准确度可能存在耗时的重排和获取内容详情步骤。

在法律行业，进行案例搜索时最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。以下是一些案例检索的 Prompt 指令词示例及相关场景： 场景一：案例检索 Prompt 指令词：请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 预计效果：AI 系统将检索相关数据库，找出符合要求的判例，并提炼出这些案例中有关“混淆可能性”标准的关键判决理由和结果，形成摘要报告。 其他例子： Prompt 指令词：检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 Prompt 指令词：比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 Prompt 指令词：研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 Prompt 结构提示：【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】 场景二：类案检索 Prompt 指令词：（与场景一类似） 预计效果：（与场景一类似） 其他例子：（与场景一类似） Prompt 结构提示：（与场景一类似） 场景四：法规研究与解读 Prompt 指令词：根据最新修订的《数据安全法》，解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则，并给出具体操作建议。 预计效果：AI 助手将依据《数据安全法》的最新条款，解析企业处理个人信息所必须遵循的原则，并结合实践情况提出详细的操作指南或合规建议。 其他例子： Prompt 指令词：分析新出台的《网络安全法》对电子商务平台的具体影响，特别是数据保护和用户隐私方面的规定，为客户提供合规操作指南。 Prompt 指令词：【输入一段具体法律规定如：国际贸易规定】，以上是国际贸易法规的最新变化，为客户提供跨境交易的合规指南，特别是关税和进出口限制方面的内容。 Prompt 指令词：解读新修订的税法对中小企业的影响，提供税务规划和避税策略的建议，确保客户在合法范围内优化税务负担。 Prompt 结构提示：【需求 or 目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】 场景五：法律意见书撰写或非诉交易文件材料 Prompt 指令词：针对我方当事人涉及的版权纠纷案，输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】，撰写一份初步法律意见书，论证我方主张的合理性和胜诉的可能性。 预计效果：AI 将基于商标法的相关条款和案例法，提供关于商标侵权案件的诉讼策略。这将包括对原告商标权利的详细分析、被告侵权行为的法律评估、关键证据的搜集建议、可能的法律抗辩点以及在适当情况下和解或调解的策略。AI 的目标是帮助律师构建一个全面的诉讼计划，以提高胜诉几率并为客户争取最大利益。 其他例子： Prompt 指令词：为一起涉及专利侵权的案件制定诉讼策略，分析专利的有效性、被告的侵权行为以及可能的抗辩理由，提出如何证明侵权和计算损害赔偿的建议。 Prompt 指令词：针对一起劳动合同纠纷案件，分析员工的权益和雇主的责任，提出诉讼策略，包括主张的权益、证据收集的重点以及如何证明雇主的违约行为。 Prompt 指令词：在一场涉及知识产权许可的诉讼中，分析许可协议的条款和双方的权利义务，提出诉讼策略，包括如何证明许可协议的违反、计算损失赔偿以及可能的合同解除条件。 其他可以尝试的场景：模拟法庭 Prompt 指令词：模拟一场涉及商业合同违约的法庭审理，分析原告主张的违约责任和被告提出的免责抗辩，预测法庭可能的判决，并提出如何优化法庭陈述和证据呈现的建议。 预计效果：AI 将根据商业合同法的相关规定和案例法，模拟法庭审理过程。AI 将提供对原告和被告双方可能的论点、证据和法律依据的分析，预测法庭可能的判决结果，并给出如何更有效地在法庭上进行陈述、展示证据和进行交叉审问的建议。这将帮助律师准备更有说服力的法庭策略，以期达到最佳的诉讼结果。 其他例子：（与上述类似）

使用大模型搜索本地文件连接的方法如下： 1. 对于 SDXL 大模型： 首先，获取模型。您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 要在 webUI 中使用，需将 webUI 的版本在秋叶启动器中升级到 1.5 以上。 然后，将 base 和 refiner 模型放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，将 vae 模型放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 启动 webUI 后，即可在模型中看到 SDXL 模型。 正常使用时，先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数生成图片，再将图片发送到图生图中，切换大模型为“refiner”重绘。 2. 对于其他模型： 大多数模型可在 Civitai（C 站）https://civitai.com/ 下载。使用方法为：科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora，查看感兴趣的照片并下载，或通过左上角“Images”查看他人已做好的图片并获取相关信息。 模型下载地址：大模型存放在下载 SD 时的根目录；Lora 和 VAE 也有相应存放位置。 若不知下载的模型类型，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/，将模型拖动到空白处查看模型信息。 常用的模型网站还有： 下载模型后，不同类型的模型放置在不同目录下。大模型（Ckpt）放入 models\\Stablediffusion；VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录并在 webui 的设置栏目选择；Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora 或 models/Lora 目录；Embedding 模型放入 embeddings 目录。

以下为您介绍一些 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，支持自然语言提问，运用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员，专注提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。它在以下方面有帮助： 1. 对于在校学生，能快速搜集学术资料，智能总结关键信息，助力论文和报告撰写，且支持查看来源出处，参考价值高。 2. 对于教育教师群体，可获取丰富教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学准备效率。 3. 对于职场办公人群，能高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备工作。 4. 对于学术研究人员，能提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。 存在能联网检索的 AI，例如： 1. ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎功能，可指定希望聊天机器人在响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot 作为 AI 助手，能简化在线查询和浏览活动。 4. 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据私密性。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

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。

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。

以下是国内一些能通过对话微调的语言大模型： 教育领域：桃李（Taoli） 地址： 简介：在国际中文教育领域数据上进行了额外训练的模型，基于国际中文教育教材等构建资源库和问答数据集，并利用数据进行指令微调，让模型习得将知识应用到具体场景中的能力。 数学领域：chatglmmaths 地址： 简介：基于 chatglm6b 微调/LORA/PPO/推理的数学题解题大模型，样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算，可 gpu/cpu 部署，开源了训练数据集等。 文化领域：Firefly 地址： 简介：中文对话式大语言模型，构造了许多与中华文化相关的数据，如对联、作诗、文言文翻译、散文、金庸小说等，以提升模型在这方面的表现。 金融领域： Cornucopia（聚宝盆） 地址： 简介：开源了经过中文金融知识指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过中文金融公开数据+爬取的金融数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。基于相同的数据，后期还会利用 GPT3.5 API 构建高质量的数据集，另在中文知识图谱金融上进一步扩充高质量的指令数据集。 BBTFinCUGEApplications 地址： 简介：开源了中文金融领域开源语料库 BBTFinCorpus，中文金融领域知识增强型预训练语言模型 BBTFinT5 及中文金融领域自然语言处理评测基准 CFLEB。 XuanYuan（轩辕） 地址： 简介：国内首个开源的千亿级中文对话大模型，同时也是首个针对中文金融领域优化的千亿级开源对话大模型。在 BLOOM176B 的基础上针对中文通用领域和金融领域进行了针对性的预训练与微调，不仅可以应对通用领域的问题，也可以解答金融相关的各类问题，为用户提供准确、全面的金融信息和建议。

以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai： 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址：

以下是一些适合学习英语、进行英语对话，并且可调节语速、显示文本的 AI 工具： 1. 11labs：英文效果较好，但无法使用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果。官网：https://elevenlabs.io/ 2. 出门问问的魔音工坊：可以使用情绪调节控件。 3. Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，按照课程指引学习。 4. Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划学习。 5. Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 6. ChatGPT：可以用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 7. Google Assistant：支持多种语言，可用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手互动，练习日常用语。