Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

请搜索生成式对话crm软件

Answer

以下是关于生成式对话 CRM 软件的相关信息:

  • 生成式 AI Studio 方面:
    • 创建聊天提示:可与模型进行自由形式聊天,跟踪之前内容并根据上下文响应。返回语言页面,单击 + CREATE CHAT PROMPT 按钮创建新聊天提示,添加上下文到上下文字段,将相关文本复制到 Responses 下的聊天框,按 Enter 键或单击发送消息,模型会根据提供的额外上下文在约束范围内回答问题。
    • 探索提示库:Prompt Gallery 可让您探索生成式 AI 模型在各种用例中的应用。在 Generative AI Studio 菜单中,单击 Language 可在 Get Started 页面上找到 Prompt Gallery,可从总结、分类、提取、写作和构思等用例中选择并探索。
    • 课程字幕:介绍了生成式 AI Studio 中的一些模型参数,如调整温度(选择概率低、比较不寻常的词)、top K(从可能性最高的 K 个词中随机返回一个词)、top P(从 top P 个词中随机返回一个词的概率)等。
  • AIGC 在 CRM 中的应用:
    • 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。
    • 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。
    • 产品推荐引擎:生成产品描述、视觉展示等内容结合推荐算法为客户推荐产品,提升销售业绩。
    • CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括多种形式,加快生产流程。
    • 智能翻译和本地化:提供高质量多语种翻译及本地化服务,打造全球化营销内容。
    • 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低制作成本。
    • 客户反馈分析:高效分析客户反馈文本和多媒体信息,挖掘需求和潜在痛点。

需要注意的是,AIGC 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。

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

References

9. 生成式 AI Studio 简介

创建聊天提示让您可以与模型进行自由形式的聊天,它会跟踪之前所说的内容并根据上下文做出响应。1.返回语言页面。2.单击+ CREATE CHAT PROMPT按钮创建一个新的聊天提示。您将看到新的聊天提示页面。对于本部分,您将向聊天添加上下文,并让模型根据提供的上下文做出响应。将这些上下文添加到上下文字段。1.将这些上下文复制到上下文字段。你的名字是罗伊。您是IT部门的技术支持人员。你只会回应“你试过把它关掉然后再打开吗?”任何查询。已复制!内容副本1.将以下文本复制到Responses下的聊天框。我的电脑太慢了已复制!内容副本1.按Enter键或单击发送消息(右箭头按钮)该模型将考虑提供的额外上下文并在约束范围内回答问题。[heading2]任务3.探索提示库[content]Prompt Gallery可让您探索生成式AI模型如何适用于各种用例。在Generative AI Studio菜单中,单击Language以在Get Started页面上找到Prompt Gallery。从总结、分类、提取、写作和构思中选择任意两个用例,并按照您自己的节奏探索它们。

问:AIGC 在 CRM 中有什么应用?

[title]问:AIGC在CRM中有什么应用?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。1.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。1.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。1.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。1.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。1.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。1.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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

9. 生成式 AI Studio 简介

[title]9.生成式AI Studio简介[heading2]课程字幕08:23列表。此设置通常更适合问答和摘要等任务,在这些任务中,您希望答案更“可预测”且变化更少。…高温:指的是选择概率低、比较不寻常的词。08:37在这种情况下,那些是错误和位于列表末尾的其他词。如果您想生成更多“创意”或意想不到的内容,此设置非常有用。08:47除了调整温度,top K还让模型从可能性最高的K个词中随机返回一个词。例如,top 2意味着您从前2个可能的单词中随机获得一个单词,包括09:00花草树木。这种方法允许其他高分词有机会被选中。然而,如果单词的概率分布是高度偏斜的,并且你有一个09:11非常有可能的词,而其他一切都不太可能,这种方法可能会导致一些奇怪的反应。选择最佳top-k值的困难导致了另一种流行的方法,即09:23动态设置单词候选列表的大小。Top P允许模型从top P个词中随机返回一个词的概率。使用top P,您从一组可能性之和不超过的单词中进行选择09:38P。例如,p为0.75表示您从一组累积概率大于0.75的单词中抽样。在这种情况下,它包括三个词:花、树和药草。09:53这样,单词集的大小可以根据列表中下一个单词的概率分布动态增加和减少。总之,Generative AI Studio提供了一些模型参数供您使用10:06如model、temperature、top K、top P。注意,不需要经常调整,尤其是top k和top p。现在让我们看看第二个功能,它创建对话。10:19首先,您需要指定对话上下文。上下文指示模型应如何响应。例如,指定模型可以或不能使用的词,要关注或避免的主题,

Others are asking
李宏毅《生成式人工智能导论》课件
以下是关于李宏毅《生成式人工智能导论》的相关信息: 课程目录: 1. 第 0 讲:课程说明(2024 年 2 月 24 日) 2. 第 1 讲:生成式 AI 是什么?(2024 年 2 月 24 日) 3. 第 2 讲:今日的生成式人工智慧厉害在哪里?从「工具」变为「工具人」(2024 年 3 月 3 日) 4. 第 3 讲:训练不了人工智慧?你可以训练你自己—神奇咒语与提供更多资讯(2024 年 3 月 3 日) 5. 第 4 讲:训练不了人工智慧?你可以训练你自己—拆解问题与使用工具(2024 年 3 月 10 日) 6. 待更新…… 第 0 讲课程说明的要点: 1. 知道:有能力自己开发、何时需要自己开发、何时可以用现成的人工智能。 2. 目标:了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性,作为你魔术师的开始。包括体验用生成式 AI 打造应用、体验训练自己的生成式 AI 模型。同时提到负面体验,如大模型训练花时间(以周为单位)、结果不可控。 3. 影响模型能力的指标很多,常规会看参数的量级来评估,量级指数级增长,FOMO,如 2019 年 GPT2.0 15b 参数,2024 年 GPT3.5 70b 参数。 附录: 1. 课程介绍:这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。 2. 学习目标:掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 3. 学习内容:包括什么是生成式 AI、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等方面。 4. 学习资源:教材《生成式 AI 导论 2024》,参考书籍《深度学习》,在线课程李宏毅的生成式 AI 课程,开源项目 OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 5. 学习方法。 课程地址:https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8
2025-01-16
生成式AI
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术,其内容可以是多模态的,包括文本、图像、音频、视频等。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,它和 AIGC 有所不同。AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是 OpenAI 推出的,早期是一种模型,目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型,应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题,也可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 在工具方面,如 Google Cloud 的 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台,Generative AI Studio 允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,Model Garden 可发现和交互基础及第三方开源模型。 以 Midjourney 为代表的工具在图形领域,可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像,这种通过文本命令获得图像的方式叫 Prompting,是全新形态的人机交互。其背后的原理涉及数据、映射和扩散三个概念。首先是数据,包括获取各种图像存档和创建特定数据集以获得足够基础来特征化物体、风格或概念。其次是映射,AI 使用算法识别和提取图片关键视觉特征。最后是扩散,AI 能通过创造性扩散过程探索和创造新的视觉表达形式。
2025-01-02
什么是生成式ai?
生成式 AI 是一种人工智能技术,能够生成新的、未曾存在的内容,这些内容可以是多模态的,包括文本(例如文章、报告、诗歌等)、图像(例如绘画、设计图、合成照片等)、音频(例如音乐、语音、环境声音等)、视频(例如电影剪辑、教程、仿真等)。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段,通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习进行训练,得到一个“基础模型”。在应用阶段,基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。 AIGC 又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容,例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,它是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。
2025-01-02
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示: 1. 立法理念方面:我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现,欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面: 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应,一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成,欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求,与我国相关规定有一致性,但我国规定更全面,不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能,欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型,并规定了额外义务,我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面: 中国针对不同涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。 欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估划分风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管,进一步界定了各类主体的义务。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任作为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估:在我国,相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求,以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议,但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体,如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理:我国与欧盟在立法理念上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响:如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场,由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高,将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
crm产品设计类的大模型助手有哪些
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。
2024-08-21
AIGC在CRM中有什么应用
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。
2024-04-19
本人一般用ai语言模型来搜索所需的市场资料,现在想自学更多ai工具以便之后用ai工具发展副业,可以从哪里开始学习与实践
以下是关于您自学更多 AI 工具以发展副业的学习与实践建议: 1. 基础理解:了解大型语言模型的工作原理和局限性,例如它们在数学计算方面主要基于语言理解和生成,而非专门的数学计算设计,可能会在处理简单数学问题时出错。 2. 学习路径: 规划:明确学习目标和步骤。 记忆:记住关键知识和操作方法。 3. 实践操作: 掌握 GPT 的使用:了解 GPT 如 GPT4 的功能和特点,包括其工具选择和行动(Action)机制。 尝试工具:如 Webpilot,它能让 GPT 支持更实时的联网功能,获取网络资源。具体操作是在新建的 GPT 里勾掉 Web Browsing,然后点击添加 Actions(Add actions),再点击 import from URL 并填入相关网址。 4. 就业与应用: 了解人工智能领域的高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,学习相关技能以增加就业机会。 关注 AI 技术在金融、医疗、制造业等行业的应用,掌握相关技能以拓展副业发展的可能性。 但需要注意的是,学习 AI 有可能赚钱,但不保证每个人都能成功,是否能赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,需要持续学习和实践。
2025-02-03
请联网搜索近期有什么AIGC相关的比赛活动
以下是近期的 AIGC 相关比赛活动: 【线上⬆️】,时间为 9 月 1 日 9 月 24 日。利用 AI 复原《山海经》中的经典神兽,赢取 35 万元现金和实体大奖,获奖作品将获得全网流量曝光,由中央美术学院等权威高校支持。 ,时间为 9 月 3 日 11 月 3 日。一等奖 2 名,奖杯、荣誉证书及 10000 元奖励;二等奖 2 名,奖杯、荣誉证书及 8000 元奖励;三等奖 6 名,奖杯、荣誉证书及 3000 元奖励。 【线上⬆️】 。 【线上⬆️】,时间为 8 月 22 日 9 月 22 日。全球 AI 视觉创意大赛(瓦卡奖 VACAT Vision Arts Created by AI Technology),致力于构建 AI 视觉创意界的“奥斯卡”平台,推动 AI 视觉技术的应用与创新。 ,截止时间为 10 月 31 日。作品提交:sipsac.cn,主题为“潮起东方创益未来”,板块包括美丽世界、文化中国、科技生活,类型有平面、音视频、数字创新,金奖 3 万、银奖 1 万、铜奖 5 千,另外有全场大奖 10 万。 ,截止时间为 2024 年 11 月 10 日。让创意点亮传统,传承经典,一等奖 10000 元,二等奖 5000 元,三等奖 1000 元。 ,作品提交时间为 10.11 11.30,专家评审时间为 12.1 12.9,成果发布时间为 12.10 。 ,时间为 1 月 24 日 2 月 28 日。需用魔搭平台【AIGC 专区】麦橘超然模型作底模训练 LORA 模型,描绘心中理想世界,风格不限。提交 LoRA 及 6 张以上高质量作品,单张图片分辨率不低于 1024x1024 像素,每组作品展现一个世界观场景;避免鲜血、骷髅等敏感元素。一等奖 1 名,奖金 5000 元 + 证书;二等奖 3 名,奖金 3000 元 + 证书;三等奖 10 名,奖金 1000 元 + 证书。魔搭社区 AIGC 代言人奖:作品发小红书带一丹一世界话题并@魔搭 ModelScope 社区官方,浏览量满 800,前 20 名可得 300 元天猫超市卡。
2025-01-30
360AI搜索
以下是关于 360AI 搜索的相关信息: 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎,通过 AI 分析问题,生成清晰、有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 其定位是新一代答案引擎,在传统搜索的网页检索能力基础上,结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力,学习人类的思维和语言组织模式,生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点: 针对模糊问题,可通过反问和几轮交互理解问题,给出答案。 搜索全网上万条相关内容,深度阅读 20+网页,生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人,回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习,了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容,并归纳总结,相当于替用户读了几十个精选网页,并进行归纳总结。 工作流程为:分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结,重点突出,详略得当。 访问渠道:Web 端&H5 端: ;手机端:扫码下载 360 AI 搜索 APP 。 在搜索引擎 Top20 的 AI 产品数据中,4 月访问量(万 Visit)为 1134,相对 3 月变化为 13 。
2025-01-25
全网图片搜索的AI
以下是关于全网图片搜索的 AI 的相关信息: 存在能联网检索的 AI,它们通过连接互联网,实时搜索、筛选并整合所需数据,为用户提供更精准和个性化的信息。例如: ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 星流一站式 AI 设计工具的左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息,滑动鼠标到图像的“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。其具有图像筛选功能,包括推荐(根据正常进行的生图参数进行推荐)、热门(推荐浏览量最高的图片)、搜索(输入需求图像的描述进行图像搜索)。图像调取方面,可点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”中,生图参数调取包括整体调取(点击“发送到生成器”将全部参数进行调取)和单个调取(可点击右侧单独的发动键调取单个参数)。 对于如何判断一张图片是否 AI 生成的,AI 技术带来的造假难题可由 AI 自己的同僚互鉴打假来解决。现在已有不少网站在做这件事情,通过对大量的图片数据的抓取和分析,给出对画作属性的判断可能性。例如使用 AI 来鉴别 AI 绘图性质的网页:ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。但在测试过程中,可能存在一些误判情况,比如结构严谨的真实摄影作品反而被识别为 AI 作图,这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合人的逻辑的表现。
2025-01-25
1.AI搜索的prompt怎么写 2.AI搜论文的prompt怎么写比较好
以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导: 对于 AI 搜索的 prompt 写作: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:若可能,在 prompt 中插入相关图片参考,以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免意外输出,添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作,您可以参考以下要点: 1. 设定角色为资深学术研究者,明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字,包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式,如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作,先概述规定内容,然后解读具体内容,最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战,增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例,提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语,确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构,标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念;第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失;第二部分以案例引入;第三部分对案例进一步分析;第四部分给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之,编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-22
集文档管理、AI写作、资料搜索的AI大模型推荐
以下为您推荐一些集文档管理、AI 写作、资料搜索功能于一体的 AI 大模型: 1. RAG: 工作原理:就像超级智能的图书馆员,包括检索(从庞大知识库中找相关信息)、增强(筛选优化信息)、生成(整合信息给出连贯回答)。 优点:成本效益高、灵活性强、可扩展性好。 缺点:回答准确性相对不够。 相关网站:Metaso.cn(学术、研究)、So.360.com(生活、便捷)、Devv.ai(程序员、开发者)、Perplexity(付费、高质量)、Bing.com(通用)、Google.com(全球、精准)。 内幕:平均调用 9 次大语言模型,网络爬虫预先建立数据库,用便宜但推理弱的模型(免费版)。 2. 对于律师工作: AI 大模型擅长:信息检索与整理、模式识别与预测、自动化文档处理、多任务处理能力。 AI 大模型不擅长:法律解释与推理、理解道德和情感、创新或个性化的服务。 律师擅长:法律专业知识、沟通与谈判。 3. 沉浸式翻译:主打所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读,新功能可一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。插件安装地址:https://immersivetranslate.com/ 4. Kimi:由月之暗面科技有限公司开发,最大特点是超长文本(支持最多 20 万字的输入和输出)处理和基于文件、链接内容对话的能力,能阅读并理解多种格式文件内容为用户提供回复。
2025-01-21
waytoagi知识库的对话功能是如何开发的
waytoagi 知识库的对话功能开发涉及以下方面: 1. 提示词的运用:建议从最佳实践中的收录内容开始了解,像李继刚老师的结构化提示词很有意思,使用此类提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有趣的提示词,如“酷老师”“抬杠高手”等,可点开并复制,将其丢进大源模型对话会有不同效果。近期提示词有升级,李金刚老师将其玩到新高度,cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片,小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 2. 基于飞书 aily 搭建:在飞书 5000 人大群里内置了智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」,它能自动问答、进行知识搜索、提供文档引用、开展互动教学、更新最新动态、促进社区互动、实现资源共享以及支持多语言问答。用户在飞书群里发起话题时即可,它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 3. 解决知识库使用问题:整个知识库内容庞大,传统搜索基于关键词及相关性存在不足,需要用更先进的办法如 RAG 技术来解决,在群中提供快速检索信息的方式,使用更加便捷。
2025-01-28
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
对话流的作用
对话流在不同的场景中具有多种作用: 在与律师相关的场景中,其工作流设计要点包括: 有独特的欢迎语,如“十方诸天尊,其数如沙尘,化形十方界,普济度天人。灵机应召来也!”,能改善心理状态,还可根据需求灵活变化。 设计了检查环节,若觉得不对劲偏离要求,可通过“守符诏令”指令重新发挥效力。 采用对话式、分模块每次确认的形式,最终生成质量往往更高。 请用户检查写作方案是否符合要求,重点关注操作建议的具体性、清晰性和对实际解决问题的帮助,若不满意会重新生成。若满意则进一步深化写作,每次对话输出文章的一个部分。 在 Coze 平台中,工作流是核心概念,它是一系列有序的任务或操作,用于完成特定的业务流程。适用场景广泛,如多步骤任务、插件调用、数据处理等。通过可视化方式将不同功能模块串联,可更直观地设计和管理复杂任务,提高开发效率和系统可维护性。创建工作流一般建议直接在 bot 里新建,若创建的工作流不见了,可在首页工作空间资源库工作流中查找。 在 LangGraph 中,构建图时从一个节点开始,用用户当前信息预填充状态。每个小工作流程包含 5 个节点:enter_、助手、_safe_tools、_sensitive_tools、leave_skill。由于工作流程相似,本可定义工厂函数生成,但教程中会逐一明确定义,如创建航班预订助手、租车助手、酒店预订、旅行预订助手和主助手等工作流程图。
2025-01-18
对话框架都有哪些
以下是一些常见的对话框架: 1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架: ChatGLM36B:第三代 ChatGLM 对话模型,采用全新 Prompt 格式,原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36Bbase:第三代 ChatGLM 基座模型,采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略,在 10B 以下基础模型中性能最强,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36B32k:第三代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32k:第二代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32kint4:ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B:第一代 ChatGLM 对话模型,支持中英双语,基于 General Language Model架构,具有 62 亿参数,结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署,上下文 token 数为 2K。 2. COSTAR 框架: 定义:指明文本的整体风格,包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。 重要性:不同风格适合不同场合,如学术论文和社交媒体帖子。 示例:科学论文需正式语言和客观语气,博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。 Tone(语气) 定义:设定文本的情感基调,确保符合预期氛围。 重要性:正确语气可建立与读者联系,传达适当态度。 示例:商业计划书需正式、专业且有说服力语气,产品评测可采用轻松幽默语气。 Audience(受众) 定义:明确回答或文本的目标读者。 重要性:了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。 示例:专业人士可用行业术语和复杂概念,大众需简化语言避免专业化术语。 Response(回复) 定义:指定最终输出的形式和结构。 重要性:正确格式使信息更易理解和消化。 示例:详细分析报告按标准报告格式组织,简单问答可直接列表呈现答案。
2025-01-14
如何利用多轮对话做Agent问答
利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑: 1. 从产品角度: 思考用户为何想使用,例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境,从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格,比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导,负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间,如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力,如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析,甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式,通过多角色互动设计,让用户体验多层次对话,从基本问答到深度讨论,逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块: 自然语言交互方面:LLM 应具备多轮对话能力,能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复,还应具备出色的生成能力和意图理解能力,但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面:包括语言知识(词法、句法、语义学和语用学)、常识知识(如药和伞的用途)、专业领域知识(如编程、医学),但要注意知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面:具备记忆机制,存储过去的观察、思考和行动,通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆,Agent 能检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面:基于证据和逻辑进行推理,这对解决问题和决策至关重要。
2025-01-08
是不是可以跟任何大模型进行对话
一般来说,可以跟很多大模型进行对话。以下是一些常见的方式: 1. 对于 Llama3 大模型: 下载大模型主要是为了与之对话,或者称为使用其进行推理。 有两种对话方式,可使用 API 或部署简单界面。面向小白,这里主要介绍部署界面的方式。 例如,在 /root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相关内容,然后启动 Webdemo 服务,按照指示映射端口,在浏览器中打开相应链接即可看到聊天界面。 2. 对于 Llama 大模型: 首先编译,为利用 Metal 的 GPU 可用特定命令编译。 去指定网址下载模型。 llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用,启动 server 后默认监听 8080 端口,打开浏览器就可以对话。 3. 对于通过 Open WebUI 使用大模型: 访问指定网址,使用邮箱注册账号。 登陆成功后,Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力(让模型根据文档内容回答问题)两种使用方式。如果要求不高,已实现通过 Web UI 与本地大模型对话的功能。 需要注意的是,不同大模型的访问速度和回答效果可能存在差异,例如 ChatGPT 访问速度快是因为其服务器配置高,回答效果好是因为训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2025-01-07