AI 赋能传统应用时，针对后端开发来对接 AI 时，功能和流程设计上需要主页些什么

以下是关于用 AI 做笔记的相关内容： 即刻用户拐子狼分享的工作流：用飞书妙计将音频转换为文字，找不到合适封面图时使用 Midjourney 制作，用 Raycast AI 初步检索关键词，用 Notion AI 总结全文内容。将整篇笔记分为 AI 总结、ShowNotes、节目文字版和笔记四个部分，笔记部分对节目提及的关键词做拓展阅读，若解读品牌会放上该品牌在节目所讨论年份的财报。 相关案例： 学习：用 AI 做播客笔记，干货为主的播客都可尝试，以后也许按此方式做英文播客笔记顺便学英语。 教学：帮助学生做好组会准备，只使用了 Claude+Gamma.app，Claude 节省绝大部分时间。 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成，用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研：用特定 prompt 2 小时帮同学干完 3 篇调研报告，先确定调研报告大纲目录。 做调研：用 ChatGPT 做调研，研究其帮助创建用户体验调查或其他调查的方法。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 第一阶段迈出第一步，看书听课进社区。 DAY8 看完李宏毅的 AI 课程，全程做笔记，认为课程能看懂，需要系统性了解生成式人工智能底层原理。 DAY9 了解小红书的 AI 博主，认为小红书内容产出方式费时间，现阶段要更深入了解 AI 而非做皮毛信息加工，因 AI 加工信息容易，只做信息加工易被替代。

目前的 AI 技术在一定程度上能够对知识库中的实验数据进行关联分析和思考。AI 具备处理和分析大量数据的能力，通过运用机器学习和数据挖掘算法，可以发现数据中的模式、关系和趋势。然而，AI 的分析能力取决于数据的质量、特征工程的有效性以及所采用的算法和模型的适用性。在复杂和不确定的情况下，AI 的分析结果可能存在一定的局限性，需要人类的进一步审查和判断。

以下是从头学习 AI 的建议： 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，了解它们的工作原理和交互方式，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。 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。

以下是国内的一些 AI 应用： 1. AI 儿童安全座椅推荐系统：使用数据分析、机器学习技术，已有产品如宝宝树安全座椅推荐，市场规模达数亿美元，能为家长推荐合适的儿童安全座椅。宝宝树根据儿童年龄、体重等信息，利用 AI 推荐符合安全标准的儿童安全座椅。 2. AI 汽车保养套餐推荐系统：运用数据分析、机器学习技术，途虎养车保养推荐是已有产品，市场规模达数十亿美元，可根据车辆情况推荐保养套餐。途虎养车利用 AI 分析车辆型号、行驶里程等，为用户推荐合适的保养套餐，如更换机油、滤清器等。 3. AI 物流快递柜管理系统：采用数据分析、物联网技术，丰巢快递柜管理系统是已有产品，市场规模达数十亿美元，能够优化快递柜使用效率。丰巢快递柜利用 AI 和物联网技术管理柜子的使用情况，如分配柜子、通知取件等，提高快递配送效率。 4. AI 招聘面试模拟平台：借助自然语言处理、机器学习技术，智联招聘面试模拟功能是已有产品，市场规模达数亿美元，帮助求职者进行面试模拟。智联招聘的面试模拟功能利用 AI 模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 5. AI 房地产装修设计平台：通过图像生成、机器学习技术，酷家乐装修设计软件是已有产品，市场规模达数十亿美元，为用户提供装修设计方案。酷家乐利用 AI 生成各种装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。 6. AI 摄影参数调整助手：利用图像识别、数据分析技术，一些摄影 APP 的参数调整功能是已有产品，市场规模达数亿美元，可根据场景自动调整摄影参数。一些摄影 APP 利用 AI 分析拍摄场景，自动调整相机参数，如曝光、对焦、感光度等。 7. AI 音乐情感分析平台：运用机器学习、音频处理技术，音乐情感分析软件是已有产品，市场规模达数亿美元，能分析音乐的情感表达。音乐情感分析软件利用 AI 分析音乐的旋律、节奏、歌词等，判断音乐的情感倾向，如快乐、悲伤、愤怒等。 8. AI 家居智能照明系统：借助物联网技术、机器学习技术，小米智能照明系统是已有产品，市场规模达数十亿美元，实现家居照明的智能化控制。小米智能照明系统利用 AI 和物联网技术，根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 9. AI 金融风险预警平台：采用数据分析、机器学习技术，金融风险预警软件是已有产品，市场规模达数十亿美元，提前预警金融风险。金融风险预警软件利用 AI 分析金融市场数据，提前预警可能出现的风险，如股市下跌、汇率波动等。 10. AI 旅游路线优化平台：通过数据分析、自然语言处理技术，马蜂窝路线优化功能是已有产品，市场规模达数亿美元，根据用户需求优化旅游路线。马蜂窝根据用户的时间、预算、兴趣等因素，利用 AI 优化旅游路线，提高旅行体验。 11. AI 菜谱口味调整工具：运用自然语言处理、数据分析技术，下厨房口味调整功能是已有产品，市场规模达数亿美元，根据用户反馈调整菜谱口味。下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价，利用 AI 分析后给出口味调整建议，如增加甜度、减少辣味等。 12. AI 语言学习纠错平台：借助自然语言处理、机器学习技术，英语流利说纠错功能是已有产品，市场规模达数十亿美元，帮助语言学习者纠正错误。英语流利说通过 AI 技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习。 13. AI 电影剧情分析系统：采用数据分析、自然语言处理技术，豆瓣电影剧情分析工具是已有产品，市场规模达数亿美元，分析电影剧情，提供深度解读。豆瓣电影的剧情分析工具利用 AI 对电影剧情进行分析，为用户提供剧情解析、主题探讨等内容。 14. AI 办公文件分类系统：通过数据分析、机器学习技术，腾讯文档分类功能是已有产品，市场规模达数亿美元，自动分类办公文件，方便管理。腾讯文档利用 AI 对用户上传的文件进行分类，如合同、报告、方案等，提高文件管理效率。 15. AI 美容护肤方案定制平台：利用图像识别、数据分析技术，美丽修行定制方案功能是已有产品，市场规模达数亿美元，根据用户肤质定制护肤方案。美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息，利用 AI 定制个性化的护肤方案，包括产品推荐和使用顺序。

以下是一些优秀的 AI copilot： 1. 对于编程辅助方面： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 2. 在 Agent 构建平台方面： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等，并能部署到各种渠道。 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。 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。 3. 此外，还有一些新的 AI 产品和网站，如： SciSpace Copilot：由印度论文服务平台 SciSpace 开发，用于解释科学文献中的文本、数字和表格，输出内容更精确。链接：https://typeset.io/ AIPRM for ChatGPT：SEO Prompt 模板插件，支持 ChatGPT 和 Midjourney 等。链接：https://www.aiprm.com/ Teamsmart：有趣的文档助手，根据不同职业/技能提供不同能力点的机器人。链接：https://www.teamsmart.ai/ Boring Report：应对标题党的神器，去除文章夸张表述，保留客观事实。

自学 AI 绘画可以参考以下步骤开始： 1. 了解相关硬件：如购买适合的显卡和显示器，为后续的学习和实践做好准备。 2. 获取学习资源：可以从他人分享处获取 AI 绘画的安装包和教学视频。 3. 系统学习教程：全面学习相关软件（如 SD）的教程。 4. 实践炼丹：尝试不同类型的图像生成，如人脸、画风、风景、景观、建筑等。 5. 探索变现途径：与小伙伴探讨如何将 AI 绘画变现，积累相关经验。 6. 加入社群学习：例如加入 Prompt battle 社群，学习 Midjourney 等新的工具和技巧。 7. 掌握关键词技巧：了解关键词的公式，包括主题、环境、气氛、灯光、色彩、构图、风格参考等方面，并通过参考喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格来优化关键词。

以下是一些适合赋能学习的 AI： 在医疗保健领域，为了产生真正的改变，应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI。通过堆叠模型，如先训练生物学、化学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点，反映对每个基本元素的理解或预测能力。 对于英语学习： 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和内容。 运用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 对于数学学习： 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题。 利用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获取问题解答和解题步骤。 借助虚拟教学助手如 Socratic 获得答疑服务和教学视频。 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，可以更高效、更个性化地进行学习，并取得更好的效果。但需注意内容可能由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于“智慧课程培育建设暨人工智能赋能教学创新工作坊”的相关信息： 举办时间：2024 年 9 月 20 日—9 月 23 日 举办地点：云南·昆明 举办方：知行教师发展平台 参与人员：苏永康（上海交通大学）、张翼然（湖南农业大学） 相关内容： 工具推荐：Bot.360.com 多模型竞技，选取最佳答案；用 heyGen 定制“数字分身”。 智慧课程设计方面：包括 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作与微课生成的变革、学情分析与作业测评中 AI 的引领作用、教育数字化转型中的人机协同创新、数据智能化中 AI 对数据收集与可视化的加速，以及案例分析与实践反馈。 学情分析与作业测评方面：主观题 AI 辅助批改的策略与实践，以及 Q&A AI 助力作业测评的未来想象，并分享了相关案例。 人工智能深度融入教学过程：由张翼然（湖南农业大学教育学院教育技术系副教授，拥有国家教学成果奖、国家级和省级精品在线课程、省级教学竞赛一等奖、省级金课，是苹果认证教师、技术派教师）进行讲解。

以下是关于 AI 赋能财经自媒体的一些内容： 摩根大通用 AI 创建金融模型，通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量，完善经济和货币预测，使中央银行和政府受益，为政策选择提供信息，改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。 有关于人类和 AI 协作效率的探讨，使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。 邬嘉文提到 Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告，业内首次在开放文本中实现频次统计，手工核验过，频次量级和数量排序正确，频次绝对值相对人工统计有 30%误差，原有 GPT4+SBERT 统计方式已被 Claude 3 超越。

以下是一些国内 Gen AI 赋能电商平台的案例： 电商：带货本地生活，AI 数字人上岗，带货本地生活电商，一个月多赚 3 万。 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测，通过 AI 工具，提前把宝宝的四维彩超还原出现实中模样进行变现。 电商：小红书 AI 绘画变现，分享小红书最火的三种 AI 绘画类的商品。 此外，在国外，像 Flair、Booth 和 Bloom 这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建一个完整的电商商店以及用于市场营销的材料。

以下是关于 AI 赋能英语学习的资料： 智能辅助工具：利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 语音识别和发音练习：使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 自适应学习平台：使用自适应学习平台（如 Duolingo），借助 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 智能导师和对话机器人：利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提升交流能力和语感。 中考英语方面： AI 在英语各题型表现优异，如阅读理解、7 选 5、完形填空、语法填空等基本接近满分，作文扣分稍多，总分得分率在 90%以上，且模型升级后能力更强。 AI 辅导学英语具有可行性和诸多优势，包括个性化、保障教学质量、免费等，但要掌握使用的思维和方法。 用 AI 辅助中考英语读写学习，要注重方法和环节分析。 此外，9 月 2 日徐阳谈辅助英语学习时提到： 学英语要根据个人目的和需求选择不同的学习路径。 多邻国更适合 B2 以下水平，Call Annie 或 PI 练口语存在学习反馈不足、对话不够口语化、难找到可持续交流话题等问题。 目前的 AI 口语练习工具还只是伙伴，发展成导师可能需要半年以上时间。 英语学习重点是“有效输入”，然后是理解后输出，可以尝试不开字幕听优质播客、每天熟读并背诵短文等方法。

很抱歉，目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 集团标准化管理方面： 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准，确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析，监测各门店对标准的执行情况，及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面： 借助人工智能的图像识别技术，实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统，为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务，提高服务效率和质量。 运营定位方面： 基于大数据和人工智能算法，分析不同地区、不同消费群体的需求特点，为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具，实现个性化的促销活动推送，提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面： 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据，持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型，提前洞察市场趋势和顾客需求变化，为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助，您可以根据实际情况进一步细化和完善。

以下是关于 AI 赋能传统应用时的一些要点： 在 UI 设计方面，使用 Midjourney 生成特定页面（如首页、登录页等）时，可添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等关键词，分别用于生成社交平台的登录页和人力资源类产品的个人资料页。Midjourney 产出的设计图视觉效果佳，适合 APP 设计初始阶段的头脑风暴和风格探索，为设计师提供灵感和创意，但直接用于落地开发仍有距离。 在合规方面，政府通过发布相关内容支持相关工具的发展。AI 监管框架适用于整个英国，涵盖多个领域和政策区域，会考虑权力下放的影响，将依靠现有立法实施框架，并继续与各方互动确保各地受益。 在进一步的发展中，将分析研究成果，改善对相关问题的理解，确定合作安排，鼓励发布指导，提出中央监测和评估框架的设计提案等。

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。

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。

如果要创建一个类似我的 AI ，以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈： 前端：推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架，它们适合构建动态的用户界面，且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：采用 Node.js 加上 Express.js ，能使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：选择 MongoDB ，对于可能需要存储的文档形式数据（如离谱生物档案和相关事件），它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理：可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换，以支持语音对话。

AI 后端代码生成可以通过以下步骤实现： 1. 配置工作流：在 IDE 底部单击“尝试 AI”，并输入自然语言设定代码逻辑，AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段，通过快捷键唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 2. 补全代码：如果已经为 Code 节点配置好了输入参数，则编辑时支持自动补全参数。 3. 调试代码：单击“测试代码”，在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试。支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。 4. 运行代码：设置输入参数后，单击“运行”，可以在输出区域查看运行结果。在页面底部单击“更新 Schema”，可将结果同步到 Code 节点的输出值。