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我想要自己搭建一个自己的agent,应该怎么做

回答

要搭建自己的 agent ,您可以参考以下步骤:

  1. 熟悉工具:
    • 了解通常 Agent 框架中自带的工具,比如大聪明的插件:webcopilot 。
    • 关注 Coze.cn 插件列表,可采用罗文提供的提示词获取插件说明:沉浸式智能体插件法
    • 了解互联网 API ,如 Jina (https://jina.ai/)、高德 API (高德地图开放 API)等。
    • 熟悉本机软件。
  2. 从案例入门:
    • 三分钟捏 Bot :
      • Step 1 :(10 秒)登录控制台,使用手机号或抖音注册/登录扣子控制台(coze.cn)。
      • Step 2 :(20 秒)在我的空间创建 Agent ,在扣子主页左上角点击“创建 Bot ”,选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot ”,并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间,请先创建后再选择;Bot 名称可以自定义。
      • Step 3 :(30 秒)编写 Prompt ,填写 Prompt ,即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。
      • Step 4 :(30 秒)优化 Prompt ,点击“优化”,使用来帮忙优化。
      • Step 5 :(30 秒)设置开场白。
      • Step 6 :(30 秒)其他环节。
      • Step 7 :(30 秒)发布到多平台&使用。
    • 进阶之路:
      • 15 分钟:查看下其他 Bot ,获取灵感。
      • 1 小时:找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot ,深入沟通,阅读相关文章。
      • 一周:了解基础组件,寻找不错的扣子,借鉴&复制,加入 Agent 共学小组,尝试在群里问第一个问题。
      • 一个月:合理安排时间,参与 WaytoAGI Agent 共学计划,自己创建 Agent ,并分享自己捏 Bot 的经历和心得。
  3. 了解智能体相关知识:
    • 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。
    • 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。
    • 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。
  4. 动手实践:
    • 基于公开的大模型应用产品(如 Chat GLM 、Chat GPT 、Kimi 等),尝试开发属于自己的智能体。
    • 比如,在相关平台上:
      • Step.1 点击“浏览 GPTs ”按钮。
      • Step.2 点击“Create ”按钮创建自己的智能体。
      • Step.3 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。
      • Step.4 开始调试您的智能体并发布。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

工具篇: 自制Agents中的工具

|工具|说明|手册|<br>|-|-|-|<br>|Jina||https://jina.ai/|<br>|高德API|[高德地图开放API](https://lbs.amap.com/api/)是高德地图提供的一套开放接口,可以实现地图展示、地理编码、逆地理编码、路径规划、地点搜索等功能。开发者可以通过调用这些API来实现自己的地图应用。|https://lbs.amap.com/api/|[heading3]本机软件[heading2]自行构建[heading1]平台自带工具/插件[content]特别推荐:大聪明的插件:webcopilot[heading3]Coze.cn插件列表:[content][heading4]coze插件说明文档(百人共创)[content]👀小技巧:采用罗文提供的提示词可以获取插件说明:[沉浸式智能体插件法](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VlZMwHHfri6Xp8kVlemceCBznPb?from=from_copylink)(⚠️施工中...目前差错非常多,暂时处于不可用状态,在后续持续的共创活动中将逐步完善)

1. 从案例入门

1.登录扣子控制台(coze.cn)。1.使用手机号或抖音注册/登录。[heading3]Step 2:(20秒)在我的空间创建Agent[content]1.在扣子主页左上角点击“创建Bot”。2.选择空间名称为“个人空间”、Bot名称为“第一个Bot”,并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间,请先创建后再选择;Bot名称可以自定义。[heading3]Step 3:(30秒)编写Prompt[content]1.填写Prompt,即自己想要创建的Bot功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为Prompt提示词。[heading3]Step 4:(30秒)优化Prompt[content]1.点击“优化”,使用来帮忙优化。[heading3]Step 5:(30秒)设置开场白[heading3]Step 6:(30秒)其他环节[heading3]Step 7:(30秒)发布到多平台&使用[heading2]进阶之路[heading3]15分钟做什么[content]查看下其他Bot,获取灵感[heading3]1小时做什么[content]找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的Bot,深入沟通阅读以下文章:文章1文章2文章3[heading3]一周做什么[content]了解基础组件寻找不错的扣子,借鉴&复制加入Agent共学小组尝试在群里问第一个问题[heading3]一个月做什么[content]合理安排时间参与WaytoAGI Agent共学计划自己创建Agent,并分享自己捏Bot的经历和心得[heading2]在WaytoAGI有哪些支持[content]文档资源交流群活动占位

提示词培训课——Part2

现在,我们将进入智能体的学习环节。在开始之前,我们首先需要了解智能体是什么。我们现在接触到的智能体大多是建立在大模型之上的。这些智能体的发展历程是从一个基于符号推理的专家系统逐步演进而来的。随着时间的推移,技术的进步使得我们能够开发出更加复杂和高级的智能体。这些基于大模型的智能体具有以下特点:1.强大的学习能力:它们能够通过大量的数据进行学习,从而获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。2.灵活性:这些智能体可以适应不同的任务和环境,表现出较高的灵活性和适应性。3.泛化能力:它们能够将学到的知识泛化到新的情境中,解决之前未见过的类似问题。智能体的核心在于如何有效地控制和利用这些大型模型,以达到我们设定的目标。这通常涉及到精确的提示词设计,以引导模型朝着期望的方向发展。提示词的设计直接影响到智能体的表现和输出结果。接下来,我们可以展示一张图来更直观地说明这一点。在这张图的中心是提示词,它代表了智能体与用户或其他智能体交互的设定和逻辑。[heading1]十三、LangGPT结构化提示词[heading1]十四、动手实践——Chat GPT版本[content]在介绍了智能体的基本概念之后,我们将继续深入探讨,并动手实践制作智能体。我鼓励大家基于一些公开的大模型应用产品(如Chat GLM、Chat GPT、Kimi等),尝试开发属于自己的智能体。记住,智能体的开发是一个不断学习和进步的过程。不要害怕犯错,每一次尝试都是向成功迈进的一步。通过实践,您将能够更好地理解智能体的潜力,并发掘其在各种应用场景中的可能性。Step.1点击“浏览GPTs”按钮Step.2点击“Create”按钮创建自己的智能体Step.3使用自然语言对话进行具体设置Step.3使用手工设置Step.4开始调试你的智能体并发布

其他人在问
有为AI电商准备的Prompt或者Agent吗
以下是为您整理的关于 AI 电商的 Prompt 或 Agent 的相关信息: 在 Prompt 精选网站中新增了网站,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 在 toB 领域,智能客服产品通常借助 agent 来实现,接入企业的 QA 知识库,对用户的信息予以回应,并依据用户的回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 新增了《》,作者为了让更多人理解 Agents 的可能性,分享了十篇具有较高可读性的关于 AIAgents 论文。 在之前的讨论中提到,AI Agent 的“大脑模块”激活关键之一是 Prompt,但单纯通过 Prompt 构建大脑模块(Prompttuning)一般适合“无趣的灵魂”,拟人化不那么重的情况,而对于“有趣的灵魂”,最直接的解决方式是通过微调一个定向模型(Finetuning),一般创建方式是 Prompttuning + Finetuning 相结合。
2024-10-17
创建自己的ai agent
创建自己的 AI Agent 可以参考以下内容: AI Agent 是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出相关平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含自己的知识库、工作流、还能调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力可完成复杂工作。 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否有编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,并可发布到社交平台和通讯软件上。通过简单 3 步创建智能体:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。 对于国内版扣子,暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,携带上下文轮数默认为 3 轮,可根据业务需求在 0 到 30 之间修改。在 Bot 编排页面的“技能”区域可为 Bot 配置所需技能,不懂插件可选择“优化”按钮让 AI Bot 自动选择,也可自定义添加。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作,测试 Bot 可在“预览与调试”区域进行。
2024-10-16
什么ai agent
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 总结下来需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)。 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 AI Agent 也就是 AI 智能体,简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等。体验过 GPT 或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛。另外之前在使用 GPT 或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,AI 智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的 AI 智能体来解决自己的事情。 例如,扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。这些 Bot 的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当开发完成后,还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上,让更广泛的用户群体能够与这些 Bot 进行交互聊天。 创建智能体可以通过简单 3 步:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像即可。
2024-10-16
如何创建一个AI agent
创建一个 AI agent 可以参考以下内容: AI agent 即 AI 智能体,是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。 以字节的扣子为例,其官网为。在扣子平台上,无论用户是否具备编程基础,都能迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,并可将其发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。 创建智能体通常可以通过简单 3 步:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。 制作 AI Agent 一般有两种方式:单纯通过 Prompt 来构建大脑模块(Prompttuning),适合“无趣的灵魂”,即拟人化不是那么重的情况;针对“有趣的灵魂”,最直接的解决方式是通过微调一个定向模型,一般创建方式是 Prompttuning + Finetuning 相结合。
2024-10-15
什么是AI agent
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 总结下来需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)。 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 另外,AI Agent 也就是 AI 智能体,简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等。体验过 GPT 或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛。之前在使用 GPT 或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,AI 智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的 AI 智能体来解决自己的事情。 例如,字节的扣子(Coze),作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。这些 Bot 的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当开发完成后,还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上,让更广泛的用户群体能够与这些 Bot 进行交互聊天。创建智能体可以通过简单 3 步,首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像即可。
2024-10-13
如何打造AI Agent
打造 AI Agent 主要分为以下步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 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,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 此外,构建高质量的 AI 数字人时,在构建数字人的灵魂方面,需要注意以下工程关键点: 1. AI Agent:要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分怎样去驱动躯壳部分,需要将灵魂部分的所有接口定义出来,然后躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等,同时要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配问题。 3. 实时性:由于整个数字人的算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,需要解决网络耗时和模型推理耗时导致的响应太慢的问题。 4. 多元跨模态:不仅仅是语音交互,还可以根据实际需求添加其他感官的交互,如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 拟人化场景:正常与人交流时会有插话、转移话题等情况,需要通过工程手段丝滑处理这些情景。
2024-10-12
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
我正在做一个项目“基于chatGPT的剧本杀微信小程序开发”,现在要进行大数据平台后端的开发与搭建,请告诉我怎么入手
以下是基于您的项目“基于 chatGPT 的剧本杀微信小程序开发”进行大数据平台后端开发与搭建的入手步骤: 1. 搭建 OneAPI(https://github.com/songquanpeng/oneapi),其作用是汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时会告知您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt(https://fastgpt.in/),这是一个知识库问答系统。您将知识文件放入其中,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,用于回答问题。如果不想接到微信,仅自己使用,搭建到此即可,它本身也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat(https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat)以接入微信,并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号以防封禁风险。搭建完成后若想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh),其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成上述 3 步即可。
2024-10-16
如果我想做一个基于chatGPT的剧本杀创作的微信小程序开发项目,现在要进行大数据平台的后端开发与搭建,你建议怎么入手
以下是基于您的需求,对于大数据平台后端开发与搭建的建议: 1. 首先搭建 OneAPI(https://github.com/songquanpeng/oneapi),它能够汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用不同的大模型,同时还会为您介绍如何白嫖大模型接口。 2. 接着搭建 FastGpt(https://fastgpt.in/),这是一个知识库问答系统。您可以将知识文件放入其中,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,用于回答问题。如果不想接到微信使用,搭建到这里就可以,因为它本身也有问答界面。 3. 然后搭建 chatgptonwechat(https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat)接入微信,并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号,以防有封禁风险。搭建完成后若想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh),其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成以上 3 步,整个项目就算基本完成。
2024-10-16
在AI领域,介绍一下智能体和搭建智能体
智能体是建立在大模型之上的,其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力,能通过大量数据学习,获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力;具有灵活性,可适应不同任务和环境;具有泛化能力,能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。 简单理解,智能体就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。在 C 端,比如社交方向,用户注册后先捏一个自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入。在 B 端,有帮助商家搭建智能体的机会。 目前有很多智能体开发平台,如字节的扣子 Coze,2 月 1 日字节正式推出其国内版,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外还有 Dify.AI 等。 搭建智能体可以基于一些公开的大模型应用产品,如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。具体步骤包括: 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。 智能体的开发是一个不断学习和进步的过程,通过实践能更好地理解其潜力和发掘应用场景的可能性。
2024-10-14
什么是搭建智能体
搭建智能体是指构建在特定场景下能够执行特定任务的人工智能实体。在游戏中,搭建智能体包括构建游戏的非玩家角色(NPC),涵盖创建其移动、寻路、攻击、对话等行为和交互动作,为游戏增添丰富内容。从更广泛的角度看,智能体可以被简单理解为 AI 机器人小助手,类似于移动互联网中的 APP 应用。在面向用户提供服务时,智能体是基于大型语言模型的能力构建的,被设计成在特定情景下充当专家角色,专门处理某个领域的专业任务。例如在社交方向,用户可以先创建自己的智能体,让其与他人的智能体聊天,然后真人再介入。在 B 端,也有帮助商家搭建智能体的机会。目前有很多公司关注智能体开发平台,如字节的扣子和腾讯的元器等。
2024-10-14
如何通过ollama 搭建本地知识库
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。
2024-10-12
我的app应用想要对接大语言模型,结合APP用户自身的数据,实现更精准的对话,是否有行业比较成功的案例可以借鉴
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:
2024-10-18
我想要复制扣子上的工作流到DIFY 如何操作
要将扣子上的工作流复制到 Dify,以下是一些相关信息: RPA 很早就出现在工作流编排领域,目标是使符合标准的业务流程和工作流程自动化。 ComfyUI 采用工作流化操作模式,用户在流程编辑器中配置 pipeline,通过节点和连线完成模型操作和图片生成,其 DSL 配置文件支持导出导入。 Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,定义了标准化的 DSL 语言,方便导入导出进行工作流复用。 可以使用 Dify 推出的“工作流”功能将流程设计和提示词落地。延申阅读:Dify——工作流:https://docs.dify.ai/v/zhhans/guides/workflow/introduce 。首先要建立整体工作流程,但流程可能缺少知识检索环节。
2024-10-15
想要了解AI的基础知识
以下是关于 AI 基础知识的介绍: 一、AI 背景知识 1. 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念: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,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 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,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 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,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。
2024-10-15
我想要生成一张自己想要的图案,要怎么写关键词
要生成自己想要的图案,写关键词时可以参考以下方法: 1. 对于生成照片,关键词至关重要,输入的关键词越准确,生成的照片越接近脑海中的画面。 2. 常用的输入方式是一个个单词,用英文状态下的逗号隔开。虽然 SD 只能识别英语,但可直接使用翻译。 3. 写关键词有模板,首先可以先写一些照片质量的词语,如“最高质量,超高清画质,大师的杰作,8k 画质”,对应的英文是“Highest quality,ultrahigh definition,masterpieces,8k quality”,这样出来的照片会更加精致。 4. 接着写照片的主体和对主体的细节描写。比如生成一个女孩,可以写“一个女孩,非常精致的五官,极具细节的眼睛和嘴巴,长发,卷发,细腻的皮肤,大眼睛”,翻译成英文是“1girl,very delicate features,very detailed eyes and mouth,long hair,curly hair,delicate skin,big eyes”。 5. 然后描述人物的服装,比如“白色的毛衣、项链(white sweater,necklace)”。 6. 最后写上其他元素,如背景、天气、照片姿势、构图等,比如“在街上,阳光,上半身照片(street,Sunshine,upper body photos)”。 7. 推荐一行一行分开类型去写关键词,每行最后加上英文逗号,避免单词相连。 8. 总结写关键词的公式为:画质+主体+主体细节+人物服装+其他(背景、天气、构图等)。 例如在生成一张男女风格配色一致的插画海报时,关键词可以是“Flat illustration design,a man,black hair,half body,face front,front view,sitting at the table,working,using computer or holding mobile phone,yellow and white clothes,blue solid color background,emoticon pack 6 emoji tables,red and white clothes,multiple poses and expressions,anthropomorphic style,different emotions,multiple poses and expressions,8k ar 3:4 niji 5 style expressive s 180”,并多生成几套挑选,对不满意的区域进行局部重绘。
2024-10-12
我有一段语音录音想要通过ai配乐,如何实现
要通过 AI 为一段语音录音配乐,您可以参考以下步骤: 1. 分析语音内容:了解语音的情感、节奏和主题等方面的特点。 2. 选择合适的 AI 配乐工具: Amper Music:不需要深入的音乐理论或作曲知识即可使用,可根据预先录制的样本创建音乐曲目,并能使用音乐键、速度、个别乐器等进行修改。 AIVA:于 2016 年开发,不断改进,可为广告、视频游戏、电影等创作配乐。 Soundful:利用 AI 的力量为您的视频、流媒体、播客等点击一个按钮即可生成免版税的背景音乐,整个过程直观,只需选择类型、自定义输入并创建曲目。 3. 导入语音录音:将语音录音导入到所选的 AI 配乐工具中。 4. 设定配乐参数:根据语音的特点和您的需求,设定音乐的风格、节奏、情感等参数。 5. 生成配乐:让 AI 工具根据设定的参数生成配乐。 6. 调整和优化:聆听生成的配乐与语音录音的配合效果,如有需要,对配乐进行调整和优化。 请注意,具体的操作步骤和效果可能因所选的 AI 配乐工具和个人需求而有所不同。
2024-10-07
我想要生成AI辅助化学课堂教学内容
以下是关于生成 AI 辅助化学课堂教学内容的相关信息: 在教学中,可控地引导学生将部分课程和任务用 AI 辅助是可行的,但仍需限制部分课程的 AI 使用,以培养学生独立思考和解决问题的能力。很多时候人们未能很好地运用 AI 为自己赋能,并非能力欠缺,只是不知道可以这样做。 在医疗保健领域,为了让 AI 产生真正的改变,应创建像我们一样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集的信息输入开始,如正规学校教育和学徒实践。对于 AI 来说,当前的学习方式及技术人员的处理方式使在复杂情况下确定最佳答案的直觉培养面临挑战。应通过堆叠模型训练 AI,如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。就像预医学生从化学和生物学基础课程开始,设计新疗法的科学家也需多年学习,这种方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。 您可以参考以上思路,将其中的方法和理念应用于化学课堂教学中,例如先让学生掌握化学的基础知识,再逐步引入 AI 辅助教学,同时注意培养学生的自主能力。
2024-10-06
0基础学习AI应该从哪里开始入手呢
对于 0 基础学习 AI,您可以从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 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,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 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,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI,还可以: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
需要AI协助完成工作中的文章写作,应该用什么工具?
在工作中需要 AI 协助完成文章写作时,以下是一些可用的工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 此外,常见的文章润色 AI 工具包括: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. 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。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. 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。 选择工具时需根据具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
我想做出精美的ppt可以用于商业,应该使用哪些ai工具
以下是一些可用于制作精美商业 PPT 的 AI 工具: 1. GPT4:可辅助生成 PPT 的相关内容。 2. WPS AI:能在大纲内容、排版、动画等方面提供帮助。 3. chatPPT:有助于完成 PPT 制作。 4. MindShow:可将 Markdown 内容转换为精美的 PPT。 5. 爱设计:提供多种精美的 PPT 模板。 6. 闪击:是一款可助力快速完成 PPT 设计的工具。 7. Process ON:能为 PPT 设计提供支持。
2024-10-11
我想借助AI这个工具学习创意文本生产,写小说或者是具有知识产权的作品,最终实现财务自由,我可以如何规划,应该 做什么?
要借助 AI 工具学习创意文本生产并实现财务自由,您可以参考以下规划: 首先,深入学习和了解 AI 在创意文本生成方面的应用和技术。掌握常见的 AI 写作工具,如某些具有辅助创作功能的软件。 其次,不断提升自己的写作基础和创意能力。阅读大量优秀的小说和文学作品,学习不同的写作风格和技巧,积累丰富的素材和灵感。 然后,制定明确的创作计划。确定自己擅长和感兴趣的小说类型或主题,设定合理的写作目标和进度安排。 在创作过程中,充分利用 AI 工具提供的创意启发和辅助功能,但要注意保持作品的独特性和原创性,避免过度依赖 AI 生成的内容。 完成作品后,积极寻求出版或在合适的平台发布,通过版权销售、付费阅读等方式获取收益。 同时,持续关注市场需求和趋势,不断改进和优化自己的作品,以提高其市场竞争力。 需要注意的是,实现财务自由并非一蹴而就,需要长期的努力和坚持。
2024-10-11
我是一名研究生,我想利用python实现机器学习,对碳排放进行预测,需要你帮我写出代码,我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件
在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时,您需要向我提供以下关键信息和问题: 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征,例如数据的类型(数值型、分类型等)、数据的字段(如时间、能源消耗、生产活动等)。 2. 您对预测模型的性能要求,比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向,或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况,这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤,例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况,例如内存、CPU 核心数等,以便选择适合的模型和训练策略。
2024-10-10
我想使用MJ设计班牌 应该注意什么问题
使用 MJ 设计班牌时,需要注意以下问题: 1. 选择最新的 6.0 model。 2. 利用图生图功能时,命令为 /describe,选择 image 上传本地图片可获取四条提示词,点击下方标签可生成对应提示词的四张图。但要注意截图的对标比例未必是标准的 9:16,可手动修改比例以省去返工。 3. 自行对比反推的词和对标的相似程度并微调,describe 根据对标图反推的效果可能不太好,可根据推出的词自行修改,也可直接用给定的提示词,如“Anthropomorphic(mice),fashion runway,whole body,(wearing red northeast big flower jacket),anthropomorphic,highend design style,cool,slender figure,Milan fashion show,whole body,dynamic capture runway show,front view,facing the camera ar 9:16 style raw”。 4. 对于某些难以画出的形象,如拟人形态的龙,可能是描述不够准确,需要加强描述词,如将“一条亚洲龙站在时尚秀场上”这样连成一句话,以便 MJ 正确理解。 5. 确定主体形象时,包括画风、是否 Q 版、配色风格、构图比例、细节量设定等,可以找参考案例。 6. 通用的肖像生产咒语如“Cartoon style character,original character,character design. Mysterious painter and artist,an intellectually mature girl(人物基本形象(必要内容比如性别和身份) Gold and dark red.(配色部分(一个系列里尽量不要改改了容易画风对不上) 2d,solid and clean background,white background. The figure is in the middle of the frame,sideways.(侧身) Art Nouveau,in the style of Alphonse Mucha. no decorative background elements,no flower.Clean background. niji 5 ar 9:14 s 400 style expressive / style cute(二者任选尝试)”,注意咒语中的内容可随意换,多尝试。 7. 利用一致性时,得益于cref,默认值 100,越高越接近参考图像的风格。在回车之前,检查提示词,不要出现和 sref 风格差异过大的 prompt,也可增加一些有用的 prompt。解决“形似而神不似”的问题,即 MJ 直出和原人物在眼睛、眉毛、鼻子等其他地方的大小、间距有细微差距的问题。
2024-10-09