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请搜索生成式对话crm软件

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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
有没有这些生成式人工智能的url
以下是一些与生成式人工智能相关的 URL： 生成式人工智能简介的视频学习地址： https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐： 生成式人工智能如何改变创意工作相关的框架：NVIDIA 的 2024 年人工智能现状报告链接： 英文解读链接：
2024-12-24
现在市面上面有什么好用的生成式人工智能吗？
目前市面上有许多好用的生成式人工智能，以下为您列举部分： 在文本和图像生成方面，有 OpenAI 的 GPT3（用于文本）、DALLE2（用于图像）、Whisper（用于语音），以及 Midjourney（在艺术竞赛中表现出色）等。 在创建可信角色方面，有 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等，它们旨在为具有情感和自主权的 3D 角色提供动力，并提供工具以便创作者给角色设定目标。 一体化平台方面，Runwayml.com 较为成功，它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。 在企业应用方面，Menlo Ventures 投资组合公司中的 Sana（企业搜索）、Eve（法律研究副驾驶）和 Typeface（内容生成 AI）等都是早期突破性的代表。 此外，还有 Google 的 BERT 和 LaMDA、Facebook 的 OPT175B 和 BlenderBot 等。同时，有数百公司正在构建通用聊天机器人，如 Replika 和 Anima 等。但需要注意的是，这些模型的训练通常需要大量数据和计算能力，大多数公司难以从头开始训练自己的此类模型。
2024-12-24
生成式人工智能或者专门的书籍教程是什么意思？这种人工智能有什么用？现在市面上有免费的吗？要是没有免费的我去翻外网也可以
生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息： 课程方面： 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了其基本概念、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。通过学习该课程，可掌握基本概念和常见技术，能使用相关框架搭建简单模型，了解发展现状和未来趋势。学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面： 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如，生成模型经过训练后，可针对特定内容领域进行“微调”，催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型，以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与，人类要输入提示让其创建内容，创造性的提示会产生创造性的输出，“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法：根据课程内容和资源，制定适合自己的学习计划，多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源，但也有收费的。需要注意的是，未经许可翻外网可能存在法律风险，请您谨慎选择。
2024-12-24
如何掌握生成式AI
以下是关于掌握生成式 AI 的一些建议： 课程学习： 可以学习台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共分为 12 讲，每讲约 2 小时。 通过学习本课程，能够掌握生成式 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。 学习内容： 了解什么是生成式 AI，包括其定义、分类，以及与判别式 AI 的区别和应用领域。 学习生成式模型的基本结构、训练方法、评估指标，以及常见模型的优缺点。 掌握生成式对话的基本概念、应用场景、系统架构和关键技术，以及基于生成式模型的对话生成方法。 熟悉预训练语言模型的发展历程、关键技术、优缺点及其在生成式 AI 中的应用。 知晓生成式 AI 面临的挑战和解决方法，以及未来发展趋势和研究方向。 学习资源： 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 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。 学习方法： 了解 AI 基本概念：首先，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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 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，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 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），可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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，可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。
2024-12-18
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，其生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 生成式 AI 和 AIGC 的关系：Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，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。 ChatGPT 方面，从 OpenAI 的官网可知，2022 年宣发时称其为一种模型，官网帮助页面称其为一种服务，目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务），且依赖 GPT 系列模型来运转。 在艺术形态方面，以 Midjourney 等工具为代表，通过背后的人工智能模型，用户根据提供的文本描述可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做 Prompting，是一种全新形态的人机交互。其核心机制涉及数据（包括获取世界上万事万物的图像存档、创建特定数据集等）、映射（使用算法识别和提取图片中的关键视觉特征）和扩散（利用学习到的数据和视觉特征创造新的视觉表达形式）。 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（从大量现有内容中学习，得到基础模型）和应用阶段（基础模型可生成内容并解决一般性问题，还可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题）。 Google Cloud 提供了相关工具，如 Vertex AI（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（提供 MLOps 工具，用于自动化机器学习管道）。
2024-12-18
免费的生成式 人工智能
以下是为您提供的关于免费的生成式人工智能的相关信息： 免费试用和折扣： 从 12 月 16 日起向奥德赛计划注册用户开放，已筹集超过 75 万美元的免费试用机会，助力开启人工智能电影制作之旅。 图像与视频生成平台： Civitai：是开源生成式人工智能的家园，使命是使工具和资源普及化。提供模型托管、图像/视频生成和模型训练服务，已发展成拥有 650 万月活跃成员的社区。 KLING AI：下一代一站式人工智能创作平台，拥有强大的人工智能图像和视频生成能力，通过提示和图像激发创造力，具有先进的文本理解能力、精细的细节处理和多种风格。提供积分试用套餐和高级功能抢先体验。 Viggle：允许用户通过 3D 视频基础模型 JST 指定角色的动作。创作者、品牌和电影制作人可轻松替换角色、复制动作并将想法变为现实。前 5000 名注册用户可享受 1 个月的 Viggle 专业计划。 Hailuo Video by MiniMax：强大的人工智能驱动的视频生成引擎。从将简单文本转换为生动、专业品质的视频，到将静态图像转换为动态视觉故事。3 天内为用户提供 1000 积分。 Hedra：开创性的视频基础模型公司，正在构建能够实现控制、情感和创造性智能的全栈创作工作室。前 5000 名注册用户可享受 1 个月的 Hedra 基本计划。 生成式人工智能的相关知识： 生成式人工智能是可以产生各种类型内容的人工智能，包括文本、图像、音频和合成数据。 它需要在流程的开始和结束时进行人工参与，人类需向生成模型输入提示才能让其创建内容。 生成式人工智能输出自然语言、图像或音频，而非生成式人工智能输出数字或类别。 生成式人工智能模型使用统计模型预测预期的响应，并根据训练数据的基础结构生成新的内容。 生成式人工智能的力量来自于使用了 Transformers 技术，但也可能产生幻觉。 学习资源： 视频学习地址：https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐：和超正经学术君
2024-12-17
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
图像对比与图像搜索这块，有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
ai怎样精准搜索
AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现： 1. 意图识别：对用户提问进行分类，如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词，很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写（Query Rewrite）：在完成意图识别并确认需要联网检索后，对用户的 query 进行改写，目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写，即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合（Multi Source）：提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写，假设用户搜索特定问题，可根据意图判断是否联网及搜索类型，提取概念名词，除常见检索外，还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术，传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排（Reranking）：AI 搜索做多信息源整合时，需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序，便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架，但前者效率低，后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取（Read Content）
2024-12-22
我想用coze搭建一个智能体，关于自然语言课程的期末复习指南，要将我的教材导入扣子作为知识库，智能体支持用户提问，搜索知识点，结合知识库和互联网搜索的内容给出问答，需要使用多智能体或工作流，使用卡片功能进行显示，请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
帮我找一个搜索企业联系方式的AI
目前暂时没有专门用于搜索企业联系方式的 AI 工具。但您可以利用一些常见的搜索引擎，并结合相关的企业信息查询网站来获取企业联系方式。例如，天眼查、企查查等网站可以提供一定的企业信息，包括联系方式。
2024-12-18
如何将网站搜索，修改成al聊天提问回答
要将网站搜索修改为 AI 聊天提问回答，您可以参考以下内容： 在 Cursor 中： Chat 聊天：允许您与看到您代码库的 AI 交谈，始终能看到当前文件和光标，可通过“⌘+Shift+L 或‘@’将特定代码块添加到上下文中，使用“⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案：使用“@Codebase 或“⌘Enter 询问有关代码库的问题，Cursor 会搜索代码库以查找相关代码。 Reference your Code 引用您的代码：通过带有“@符号的参考代码用作 AI 的上下文，只需键入“@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像：点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框以包含视觉上下文。 Ask the Web 询问 Web：使用“@Web 从 Internet 获取最新信息，Cursor 会为您搜索网络并使用最新信息回答问题。 在 Customize 自定义方面： 可以在 Cursor Settings>Features>Chat 下自定义光标聊天。相关设置包括： 始终在网上搜索答案：这会使 AI 模型在每个查询中浏览网络以获取最新信息。 添加聊天淡入淡出动画：为生成的 AI 消息添加平滑动画。 默认为无上下文：使 AI 模型仅使用用户消息作为上下文，不包含其他上下文如当前文件。 自动滚动聊天：在 AI 在线程底部生成文本时自动滚动聊天。 在聊天窗格中缩小滚动条。 开始新聊天时显示聊天历史记录。
2024-12-18
如何有效的利用ai搜索网页信息
以下是有效利用 AI 搜索网页信息的方法： 1. 收集相关资料： 明确文章主题后，借助 AI 工具如 Perplexity.AI 来高效完成。访问该网站并使用其搜索功能，为获得更专业和深入的结果，可启用 Pro 功能（每天有一定次数免费使用，常使用可考虑开通会员）。在搜索框中输入具体 Prompt 来快速定位相关资讯。 通过 AI 工具获取搜索结果后，点击回答内容下方的拷贝按钮获取相关引用网站链接。同理，微软的 Bing 搜索引擎等也有类似功能，可快速搜集大量资料，提升文章专业度和说服力。 2. 整理资料： 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手，它具备读取网页内容并生成一定内容的能力，但可能存在阅读能力限制，可分批次提供资料确保其有效读取和理解。 此外，能联网检索的 AI 有： ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，可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 AI 助手，可简化在线查询和浏览活动。 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，并保持用户数据的私密性。 需注意，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-15
在多功能对话系统中，怎么的sys prompt设置有助于提高有效性
在多功能对话系统中，以下的 sys prompt 设置有助于提高有效性： 1. 明确模型的角色和任务：例如将模型设定为历史顾问回答历史事件相关问题，或设定为技术专家解决特定技术问题。 2. 适应特定需求：如根据用户提供的食材和饮食偏好生成个性化食谱建议。 3. 创造独特内容：像融合两个单词创造新词汇，生成巧妙的双关语和文字游戏等。 4. 塑造个性和风格：如扮演具有幽默且带有讽刺意味的助手角色。 例如，Anthropic 发布的 Claude 2.1 允许用户提供自定义指令以提高性能，设置有用的上下文，增强承担特定个性和角色的能力，或以更可定制、符合用户需求的一致方式构建响应。在 Coze 上的大模型节点中，设置系统级的提示词是关键步骤，它侧重于模型的内部工作机制，与外层用户直接交互的提示词相互配合，精心设计可增强模型对用户指令的处理能力，确保工作流的顺畅和高效。
2024-12-24
类似 characterai的虚拟对话
以下是为您整理的类似 CharacterAI 的虚拟对话相关内容： 一、Character.ai 1. 创建：创建角色的功能简洁，主要依赖用户编写的 Description（基础信息）和 Definition（复杂背景），已支持上传声音片段实现语言克隆。 2. 聊天：用户通过一问一答的多轮对话方式与角色进行交互，支持回复重新生成、回滚至指定位置。 二、筑梦岛 1. 聊天： 单人聊天是用户与 AI 角色交互的基本模式，本质是一问一答的多轮对话，支持重新生成。 多人聊天是伪群聊，通过指定某个角色对用户的话进行回复，但 AI 角色之间不能对话。 2. AI 角色： 设定是每一个角色最核心的人设属性，产品侧是一段角色介绍，背后往往对应着一段高质量 Prompt，甚至有其他工程、模型层面的优化措施。 梦境是用户分享的与 AI 角色聊天的片段，其他用户可以基于此对话片段继续参与聊天。 小剧场是【人设+场景】的对话聊天模式，同样的角色处于不同的场景背景，会展开不同的故事。 3. 创建：创建梦中人即捏崽，需要用户提供各类信息，其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息；创建梦屋即拉群，用户可以添加多个 AI 角色创建一个群聊。 三、其他相关 1. 游戏方面：游戏是满足我们原始需求的模拟，游戏引擎发展了模拟方式，但无法有效模拟人类思想等的复杂性和突发性，直到 LLM 和 Agent 框架的突破，使得在游戏中拥有“具有真实目标、行动和对话的现实角色“成为可能。预计 2024 年游戏能模拟现实生活中的多种社交动态，每一个原始需求都可以获得模拟满足。 2. 从聊天机器人到拟人形象：如果 2023 年是我们与 AI 伴侣发短信的一年，那么 2024 年将可以直接跟 3D 拟人形象实时交谈，与 AI 同伴的对话将变得越来越具有洞察力、呈现力和个性化，娱乐将从被动体验转向主动体验，有线电视和互动游戏之间的界限将变得模糊。 3. GPTs、中间层、Chatbot 虚拟社交、AI Agent 方面：Replika 做重虚拟角色定制过程，强调角色唯一性；Cai、Talike、星野、筑梦岛等一众产品提供众多 Bot 供用户选择，并支持 UGC 创建 Bot 并分发；Aura 进入后虽然只有单个角色，但支持开启多个剧本的角色扮演，并且剧本由 AI 生成（降低了重复性）可以体验和较长文本的对话，但在整体体验上存在不足。
2024-12-20
语音对话哪个AI模型比较强？
以下是一些在语音对话方面表现较强的 AI 模型： 1. 智谱·AI 的 ChatGLM26B：这是第二代 ChatGLM 对话模型，相比一代模型性能更强，基座模型的上下文长度从 2k 扩展到 32k，在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，推理速度相比初代提升 42%。此外还有 ChatGLM26Bint4 这一 int4 量化版本，具备最小 5.1GB 显存即可运行，在 INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 2. Hertzdev 开源会话音频模型：具有实时对话、双向交流无需等待对方讲完，超低延迟（120 毫秒），高效压缩（占用带宽少、音质优秀、支持长对话生成）等特点。 在游戏中的语音对话方面，生成式 AI 对话使得角色可以说任何话，完全响应玩家正在做的事情。结合更智能的 NPC AI 模型，完全对玩家作出反应的游戏将很快成为现实。例如，使用与玩家的虚拟形象匹配的生成声音可以维持角色扮演的幻觉，还可以控制声音的细微差别，以及实现对话的本地化。像 Deepdub 这样的公司专注于这个特定的领域。
2024-12-19
有没有AI能长期记住对话内容
AI 能够实现长期记住对话内容。在智能体中，长期记忆主要有长文本（持久化）、总结、RAG 这三种实现方式。长文本（KV Cache）是 Transformer 架构中的一个功能，能通过缓存历史计算的 Key（K）和 Value（V）来减少冗余计算，加速模型的推理过程，但需要额外的存储空间，可能导致显存占用增加，为此有研究者提出多种优化技术。如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术，控制成本，就有可能打造出记忆力超越人类的智能体，能回忆更多详细信息，并在服务中展现更高级别的个性化和情感连贯性。 当下比较推荐将临时记忆转换为长期记忆的方式是定期总结+RAG，即定期对上下文对话内容进行总结，然后对总结后的文本进行索引，并将索引后的内容存储到数据库中。整个过程和人记忆内容的过程相似，但要注意避免在归纳和记忆时产生偏见，比如在归纳信息时回顾并整合已有记忆，在推理中加入反思环节，对于同一事物的记忆详细记录每次情况等。
2024-12-17
我是一个投资人，我想针对每个项目建立知识库，类似一个个对话的形式，我把关于某个项目的材料全部丢进一个对话中，然后可以针对每个项目进行提问，或者要求AI帮我产出某种类型的文件。哪个App可以最好的满足我的需求？
以下是一些可能满足您需求的 App 选项： 1. WaytoAGI 网站： 提供和 AI 知识库对话的功能，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型：可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时，需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人，提示词能设定其角色和专注技能，知识库则如同工作手册，为其提供特定项目的详细信息。
2024-12-17
如果要设计一个对话式的AI用户界面，有哪些要点需要注意？
设计一个对话式的 AI 用户界面，以下要点需要注意： 1. 语言使用： 使用用户熟悉的词语、短语和概念，避免内部术语。 遵循现实世界的惯例，使信息呈现自然和逻辑的顺序。 确保用户能够理解单词的含义，无需查阅字典。 永远不要假设自己对单词或概念的理解与用户匹配，通过用户研究揭示用户熟悉的术语和他们对重要概念的心智模型。 2. 行为引导： 明确告诉 API 意图以及如何行事，避免其偏离轨道。 给 API 赋予一个身份，有助于其以接近真相的方式进行回答。 提供问题和答案示例，让 API 掌握回复模式。 3. 编程方式： 从命令式编程转变为对话式编程，与 AI 进行深度互动，讨论需求而非直接命令。 利用 AI 从想法到实现的全程协助，但初学者需谨慎使用，避免过度依赖导致基础知识缺失，应将其作为学习工具。
2024-12-12