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结合知识库的商业项目, 给我100个ai创业的落地方案

回答

很抱歉,目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考:

  1. 开发基于 AI 的智能客服系统,为企业提供高效的客户服务解决方案。
  2. 利用 AI 技术进行精准营销,通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。
  3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具,帮助医生更准确地诊断疾病。
  4. 研发 AI 教育软件,实现个性化学习和智能辅导。
  5. 构建 AI 智能家居系统,实现家居设备的自动化控制和智能化管理。
  6. 开发 AI 图像识别技术,应用于安防、交通等领域。
  7. 推出 AI 金融风险评估模型,为金融机构提供更准确的风险评估。
  8. 打造 AI 内容创作平台,生成文章、视频脚本等。
  9. 研发 AI 人力资源管理工具,进行人才筛选和绩效评估。
  10. 构建 AI 物流优化系统,提高物流效率和降低成本。

您可以根据自身的资源和优势,进一步细化和拓展这些方向,形成具体的创业方案。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
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a800 ,H100,a10,H800这4个显卡能力有啥差异
以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异: 在训练与推理方面: 对于大型模型的训练,许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难,且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型(LLM)的参数数量众多,通常需要分布到多个卡中,即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(例如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面: 大型 LLM 的参数数量太多,任何单卡都无法容纳,需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型,A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是,决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策,需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。
2024-10-16
在外层bot,能100%调用工作流的方法
在外层 bot 中封装工作流的步骤如下: 1. 点击「发布」发布工作流后,创建一个 bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”,因为此 Agent 只需在输入英文文章时返回精读结果,无需外层 bot 对输入进行其他任务理解,可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白,引导用户使用,并附上开场白文案。 6. 关闭开场白预置问题,因为使用流程中用不到。 完成封装后,可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。如果一切正常,就能获得成功结果。但在发布文章时,外层 bot 可能存在未知 bug,同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常,但在外层 bot 运行时可能报错。暂时无法确定原因,猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定,此时可直接在工作流编辑面板中获取精度结果。若自行实验时多次报错且无法定位原因,不要急于怪自己,作者已将相关 bug 提交给 Coze 团队,期待优化。 另外,您还可以为 Bot 设置触发器(Triggers),使 Bot 在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发、事件触发。定时触发让 Bot 在指定时间执行任务,无需编写代码;事件触发的触发器会生成 Webhook URL,当服务端向其发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时的执行任务方式有 Bot 提示词、调用插件、调用工作流。Bot 提示词需通过自然语言设置提示词,触发时提示词自动发送给 Bot,Bot 根据提示词向用户发送提醒消息;调用插件需为触发器添加一个插件,触发时 Bot 调用插件获取返回结果并发送给用户;调用工作流需为触发器添加一个工作流,若工作流有输入参数则需传入参数值,触发时 Bot 调用工作流获取返回结果并发送给用户。 此外,Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务,当用户在会话内点击推荐任务后,Bot 将会确认并创建定时任务。需要注意的是,一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个,且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。
2024-10-10
可以辅助我写出一步100万字左右的小说吗
目前利用 AI 辅助创作小说是可行的,但要直接生成一部 100 万字左右的完整小说还存在一定困难。例如,有人在小说大赛中让 GPT4 做修改,一开始有模有样,但很快暴露出记性不好的缺点。求助 Claude 时,关键情节还被改没了。 另外,在利用 Prompt 逆向工程让 ChatGPT 模仿作家风格时,有一些写作技巧,如描述特定氛围或情境作为开头引入主题,使用长句和复合句构建叙述,适当使用比喻和排比等修辞手法,描述具体事例和细节支持观点或论点,尽量用主动语态,适度使用连接词,每个段落具有逻辑性并为后续情节或转折做铺垫,语气正式客观并根据主题定情感色彩,使用合适标点符号强调节奏和情感,结尾在高潮或转折点留给读者深思。 但总体来说,完全依靠 AI 生成一部 100 万字的小说还不太现实,可能需要您与 AI 工具的多次交互和修改完善。
2024-09-07
H100 8卡机算力
H100 8 卡机算力相关信息如下: 在 GPT3(1750 亿参数)大模型基准测试中,GB200 的性能是 H100 的 7 倍,训练速度是 H100 的 4 倍。 今年英伟达总的 H100 出货量将有 15 万张,Meta 将会投入超过 90 亿美元向英伟达采购超过 34000 张 H100 显卡,到 24 年底 Meta 的 GPU 算力将达到 60 万个 H100。 与 H100 相比,对于大模型推理工作负载,GB200 超级芯片提供高达 30 倍的性能提升。一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型,此前传言称,GPT4 的参数规模达 1.8 万亿,相当于能训练近 15 个这样的模型。由 8 个系统组合在一起的就是 DGX GB200,总共有 288 个 Grace CPU、576 个 Blackwell GPU、240 TB 内存和 11.5 exaflop FP4 计算。
2024-08-12
写一篇1到100的随机数,用python
好的,以下是根据你的需求为你生成的文章: 生成 1 到 100 的随机数的 Python 代码 我们可以使用 Python 标准库中的 `random` 模块来生成随机数。以下是一个简单的例子,它将生成一个包含 1 到 100 之间的随机整数的列表: ```python import random 生成 1 到 100 之间的随机整数的列表 random_list = 打印随机整数的列表 print ``` 这段代码使用了列表推导式,它会生成一个长度为 100 的列表,其中每个元素都是 1 到 100 之间的随机整数。`random.randint` 会返回一个随机的整数,范围在 1 到 100 之间,包括 1 和 100。 希望这段代码能够满足你的需求!如果你还有其他问题,请随时提问。
2024-08-11
coze 如何 100% 调用工作流或插件
首先设置快捷指令,然后在快捷指令里面绑定某个工作流即可。
2024-07-10
除了生成式ai还有什么ai
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。
2024-10-18
有没有好用的辅助做笔记的ai工具和指令?
以下为您推荐一些好用的辅助做笔记的 AI 工具: Vowel:https://www.vowel.com/ Augment:https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty:https://noty.ai/ Sembly AI:https://www.sembly.ai/ Briefly:https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Fireflies.ai:https://app.fireflies.ai/ Noota:https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read:https://app.read.ai/analytics/meetings 、https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 相关文章参考: 此外,还有一些 AI 工具在其他相关领域也表现出色,例如: 在制作 PPT 方面,有 Gamma(https://gamma.app/)、美图 AI PPT(https://www.xdesign.com/ppt/)、Mindshow(https://www.mindshow.fun/)、讯飞智文(https://zhiwen.xfyun.cn/)等。
2024-10-18
ai视频
以下是关于 AI 视频的相关内容: 从生成方式分类: 1. 文生视频、图生视频:Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation。 2. 视频生视频: 逐帧生成:SD + Mov2Mov。 关键帧+补帧:SD + Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉:Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复:Topaz Video AI。 3. AI Avatar+语音生成:Synthesia、HeyGen AI、DID。 4. 长视频生短视频:Opus Clip。 5. 脚本生成+视频匹配:Invideo AI。 6. 剧情生成:Showrunner AI。 从产品阶段和可用维度分类: 1. Opusclip:利用长视频剪成短视频。 2. Raskai:短视频素材直接翻译至多语种。 3. invideoAI:输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 4. descript:屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io:自动翻译自动字幕。 6. clipchamp:微软的 AI 版剪映。 7. typeframes:类似 invideoAI,内容呈现文本主体比重更多。 部分 AI 视频软件汇总及相关信息: |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |haiper|https://app.haiper.ai/|免费| | | |SVD|https://stablevideo.com/|有免费额度|对于景观更好用|| |Pika|https://pika.art/|收费 https://discord.gg/pika|可控性强,可以对嘴型,可配音|| |PixVerse|https://pixverse.ai/|免费|人少不怎么排队,还有换脸功能|| |Dreamina|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒,动作幅度有很大升级|| |Morph Studio|https://app.morphstudio.com/| |还在内测| | |Heygen|https://www.heygen.com/| |数字人/对口型| | |Kaiber|https://kaiber.ai/| | | | |Moonvalley|https://moonvalley.ai/| | | | |Mootion|https://discord.gg/AapmuVJqxx| |3d 人物动作转视频| | |美图旗下|https://www.miraclevision.com/| | | | |Neverends|https://neverends.life/create|2 次免费体验|操作傻瓜| | |SD|Animatediff SVD deforum|免费|自己部署| | |Leiapix|https://www.leiapix.com/|免费|可以把一张照片转动态| | |Krea|https://www.krea.ai/|12 月 13 日免费公测了| | | |luma||30 次免费| | | |Kling|kling.kuaishou.com| | ||
2024-10-18
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
ai建站推荐
以下为您推荐一些 AI 建站工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具,可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供您选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ 使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 在选择 AI 网站制作工具时,您可以考虑以下因素: 1. 目标和需求:确定您的网站目标(例如个人博客、商业网站、在线商店)和功能需求。 2. 预算:有些工具提供免费计划或试用版,但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性:选择一个符合您技术水平的工具,确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项:检查工具是否提供足够的自定义选项,以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源:查看是否有足够的客户支持和学习资源(如教程、社区论坛),帮助您解决问题。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
如何快速入门学习ai
以下是快速入门学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,找到为初学者设计的课程,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,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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 对于不会代码的情况,20 分钟上手 Python + AI 可以这样做: 在深入学习 AI 时,许多朋友因需要编程而感到困难,各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。因此有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,在接下来的 20 分钟内循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,它拥有一个装满各种道具的百宝袋,被称为标准库,遇到问题时可直接使用。如果百宝袋里的道具不够用,还可以通过 pip 一类的工具订购新道具,也可以在 GitHub 一类的分享代码的平台获取。Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域。 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务,其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。
2024-10-18
知识库都有哪些提示词框架
以下是一些常见的提示词框架: ICIO 框架:包括 Instruction(指令)、Context(背景信息)、Input Data(输入数据)、Output Indicator(输出引导)。 CRISPE 框架:涵盖 Capacity and Role(能力和角色)、Insight(见解)、Statement(声明)、Personality(个性)、Experiment(实验)。 BROKE 框架:包含 Background(背景)、Role(角色)、Objectives(目标)、Key Result(关键结果)。 TRACE 框架:有 TASK(任务)、REQUEST(请求)、ACTION(行动)、CONTEXT(上下文)、EXAMPLE(示例)。 ERA 框架:包括 EXPECTATION(期望)、ROLE(角色)、ACTION(行动)。 CARE 框架:由 CONTEXT(上下文)、ACTION(行动)、RESULT(结果)、EXAMPLE(示例)组成。 ROSES 框架:包含 ROLE(角色)、OBJECTIVE(目的)、SCENARIO(方案)。 Evolve 框架:包括试验并改进,通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架:包含 CONTEXT(上下文背景)、OBJECTIVE(目的)、ACTION(行动)、SCENARIO(方案)、TASK(任务)。 TAG 框架:包括 TASK(任务)、ACTION(行动)、GOAL(目标)。 RISE 框架。
2024-10-17
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
推荐一些知识库系统
以下为您推荐一些知识库系统: 1. 专家系统: 是符号人工智能的早期成就之一,为充当有限问题领域的专家而设计。 包含从人类专家提取的知识库、推理引擎以及问题记忆。 推理引擎协调问题状态空间的搜索过程,必要时向用户提问。 例如根据动物物理特征判断动物的专家系统,可通过绘制 ANDOR 树或使用规则来表示知识。 2. AI Agent 中的外置知识: 由外部数据库提供,特点是能够动态更新和调整。 涉及多种数据存储和组织方式,包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。 实际应用中常采用 RAG 架构,结合检索和生成,增强模型的生成能力。 3. 知识管理体系: 是组织和管理信息、数据和知识的方法,帮助个人或组织有效捕捉、组织、访问和使用知识,提高效率、创新能力和决策质量。 包括收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新等流程,以及分类、标签和索引等组织方式。 关键组成部分有知识的捕捉、组织、分享和应用。 创建知识管理体系可提高效率、增强决策能力、促进创新和增强适应能力。
2024-10-16
如何创建知识库?
创建知识库主要有以下两种方式: 1. 创建并上传表格数据: 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。 在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。 在单元页面,单击新增单元。 在弹出的页面,选择表格格式,然后选择一种上传方式完成数据上传。 2. 创建并上传文本内容: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。 在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。同样一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。 在单元页面,单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式,默认是文本格式,然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 此外,还可以参考以下文章获取更详细的信息:
2024-10-15
你好,你的知识库管理采用的大模型流程是什么,请勇mermaid说明一些
以下是关于大模型流程的详细说明: RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)技术应用于利用大模型能力搭建知识库,其流程主要包括以下 5 个过程: 1. 文档加载(Document Loading):从多种不同来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割(Splitting):文本分割器把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储: 将切分好的文档块进行嵌入(Embedding)转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索(Retrieval):通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出(Output):把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 从用户提出问题开始,还经历了以下流程: 1. 用户问题的理解。 2. 根据用户问题进行路由。 3. 进行初步的检索。 4. 对初步检索的结果进行重排序。 5. 将重排序后的结果和用户的查询意图组合成上下文输入给大模型。 6. 大模型通过指定的提示词生成输出结果。 需要注意的是,重排序的结果通常不会都被用作大模型的上下文,因为大模型的上下文有限制。可以设置一个阈值进行截断,比如只使用前 3 5 个文档;也可以设置一个相关性分数的阈值,只取相关性分数大于某个值的文档。一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩,以在有限的空间内包含更多相关信息。 在大模型输出结果后还有后置处理,可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 LLM 的工作原理可以这样理解:以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例,在 Transformer 中,会由 Attention 层对这句话加入更多的信息来补充,比如补充“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等等。这些补充信息,会作为输入给到下一个 Attention 层进行补充。最终层与层之间,哪些信息需要补充,哪些信息需要保留,哪些信息传递,均由模型自主学习完成。总结起来就是大模型以词向量和 Transformer 的模型学习了海量的知识,把知识作为向量空间中的一种关系网进行存储,并在接受输入时,通过向量空间中的一系列匹配进行输出。这就像人脑在阅读学习的过程,记忆的不是点状的知识,而是网状的经验。
2024-10-15
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
AI+金融行业的具体落地产品有哪些
以下是一些 AI 在金融行业的具体落地产品: 1. 个人金融理财顾问:为个人提供理财规划和建议。 2. 贷款信息摘要及初始批复:处理贷款相关的信息和初步审批。 3. 识别并检测欺诈活动风险:防范金融欺诈行为。 4. 客服中心分析及内容洞察:优化客服服务和了解客户需求。 5. 保险理赔处理及分析:提高保险理赔的效率和准确性。 6. 投资者报:为投资者提供相关信息和分析。 7. 摩根大通用 AI 创建金融模型:通过处理大量数据集等完善经济和货币预测,为政策选择提供信息。
2024-10-18
ai在互联网有哪些落地场景
AI 在互联网的落地场景非常广泛,主要包括以下几个方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,帮助做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶:开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货:将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域: 教育:实现个性化学习,提供定制化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 人工智能的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-09-15
AI agent 落地例子
以下是关于 AI agent 的相关信息: AI agent 是在 rag 的基础上更进一步,给大模型提供了更多工具,如长期记忆(相当于给大模型一个数据库工具记录重要信息)、规划和行动(在大模型的 prompt 层做逻辑,将目标拆解并输出固定格式的 action 指令给工具)。例如可以让大模型安排差旅,它会判断完成目标所需步骤,搜索差旅记录,预订酒店和机票等。 一些 Agent 构建平台包括: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力。 Microsoft 的 Copilot Studio:具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能,并能部署到多种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等,并能访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景表现出色。 大型语言模型置于 Agent 的“大脑”或“控制器”核心位置,赋予强大语言理解和生成能力。通过多模态感知技术和工具利用策略扩展感知和行动范围,采用思维链和问题分解技术展现出推理和规划能力,能从反馈中学习并与环境互动,在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用,还能与其他 Agent 交流协作。
2024-09-11
ai落地场景:输入敏感词管控,脱敏怎么返回处理
很抱歉,目前知识库中没有关于输入敏感词管控及脱敏返回处理的相关内容。但一般来说,对于输入敏感词的管控和脱敏处理,常见的方法包括: 1. 建立敏感词库:事先整理出常见的敏感词列表。 2. 文本检测:在输入时对文本进行实时检测,判断是否包含敏感词。 3. 脱敏处理方式:可以采用替换、隐藏部分字符、加密等方法对敏感词进行处理。 4. 设置规则和策略:例如根据不同的场景和用户级别,确定不同的处理方式。 由于缺乏具体的详细信息和场景,以上只是一些常见的思路和方法,您可以根据实际情况进一步深入研究和设计具体的解决方案。
2024-09-10
智能体落地案例
智能体(Agent)是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。比如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 在智能体的落地案例方面: C 端案例:比如在社交方向,用户注册之后先捏一个自己的智能体,然后让自己的智能体和其他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入,这是一个很有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建智能体,类似 APP 时代专业做 APP 的。 此外,字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。
2024-09-08
汽车行业大模型落地案例
以下是汽车行业大模型的落地案例: 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 汽车公司利用 AI 进行以下方面的应用: 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。 在电动化和能源管理方面,优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 支持共享出行服务,如优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 提供语音助手和车载娱乐,允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 进行车辆远程监控和诊断,提供实时诊断和支持,帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 需要注意的是,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-03