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生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具,允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,无需代码或代码量少。

生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术,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)。

其应用场景广泛,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。

生成式人工智能的工作原理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,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,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。

Google Cloud 提供了多种相关工具,如 Vertex AI(端到端机器学习开发平台,帮助构建、部署和管理机器学习模型)、Model Garden(平台,可发现 Google 的基础和第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道)。

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

References

9. 生成式 AI Studio 简介

生成式人工智能是一种人工智能技术,它能够生成新的、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[heading3]应用场景[content]Generative AI可以应用于广泛的场景,例如:文档摘要:将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要信息提取:从大量数据中识别并提取关键信息代码生成:根据用户的描述自动编写代码营销活动创建:生成广告文案、设计图像等虚拟协助:例如智能聊天机器人、虚拟客服等呼叫中心机器人:能够处理客户的电话请求[heading3]如何工作?[content]1.训练阶段:Generative AI通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习,进行训练。训练的结果是一个“基础模型”。2.应用阶段:基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题。它还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,这样就可以得到一个量身定制的新模型。[heading3]Google Cloud的工具[content]Vertex AI:这是Google Cloud上的端到端机器学习开发平台,旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。Generative AI Studio:这是一个工具,允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式AI模型,无需代码或代码量少。Model Garden:这是一个平台,可以让你发现Google的基础和第三方开源模型,并与之交互。它提供了一组MLOps工具,用于自动化机器学习管道。

1. 生成式人工智能简介

[title]1.生成式人工智能简介人工智能中的基础模型是大型的预训练模型,可以适应或微调用于各种下游任务,如情感分析、图像字幕和对象识别。这些模型有可能革新医疗、金融和客户服务等行业,检测欺诈并提供个性化的客户支持。视频还讨论了在软件开发中使用代码生成和生成式人工智能的用途。它提到了如Bard和生成式人工智能工作室等工具,可以帮助进行调试、代码转换和应用构建。最后,视频描述了PALM API的会话式人工智能引擎,用户可以使用自然语言与应用进行交互。该API可以用来创建数字助手、自定义搜索引擎、知识库和培训应用。开发者可以将PALM API与Maker Suite集成,通过图形用户界面访问API。该套件包括模型训练、部署和监控的工具。参考资料:All Readings:Introduction to Generative AI(G-GENAI-I)Here are the assembled readings on generative AI:

9. 生成式 AI Studio 简介

[title]9.生成式AI Studio简介[heading2]课程字幕00:00欢迎来到Generative AI Studio课程简介。在本视频中,您将了解什么是Generative AI Studio并描述其使用选项。您还可以自己演示Generative AI Studio的语言工具。00:14什么是生成式人工智能?它是一种为您生成内容的人工智能。什么样的内容?那么,生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频。00:28当给出提示或请求时,Generative AI可以帮助您完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人。00:42这些只是几个例子!人工智能如何产生新内容?它从大量现有内容中学习。这包括文本、音频和视频。从现有内容中学习的过程称为训练,其结果是创造00:57的“基础模型”。为Bard等聊天机器人提供支持的LLM或大型语言模型是基础模型的典型示例。[动画-向左滑动图形以过渡到下一张幻灯片]基础模型01:07然后可用于生成内容并解决一般问题,例如内容提取和文档摘要。它还可以使用您所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题,01:19例如财务模型生成和医疗保健咨询。这导致创建了一个新模型,该模型是根据您的特定需求量身定制的。您如何使用基础模型为您的应用程序提供动力,以及您如何进一步01:32训练或调整基础模型来解决您特定领域的问题?Google Cloud提供了多种易于使用的工具,可帮助您在具有或不具有AI和机器学习背景的项目中使用生成式AI。01:45一种这样的工具是Vertex AI。Vertex AI是Google Cloud上的端到端机器学习开发平台,可帮助您构建、部署和管理机器学习模型。使用Vertex AI,如果您是应用程序开发人员或数据科学家并且想要构建应用程序,

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如何可以通过ai语音转文字
以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容: 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力,其中文识别率优秀。语音识别的少量错误,ChatGPT 能正常理解和纠错,衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ,此项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 对于有字幕的 B 站视频,可通过安装油猴脚本获取字幕,然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。
2025-02-17
如何利用AI进行变现
以下是利用 AI 进行变现的一些方式: 1. 电商:婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法:通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查,很多准爸爸妈妈期待宝宝模样,从而产生市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询,将客户引流到私域接单变现。 操作流程:客户提供四维彩超原图,在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词,整个流程不超过 10 分钟就能出图。 注意事项:平台引流要隐蔽,避免被检测导致限流或封号。 2. 写作:AI 写作变现 项目启动:确定目标客户群体,如大学生、职场人士、自媒体从业者等,选择合适的 AI 写作工具。 准备阶段:学习并实践 AI 写作技术,构建团队。 商业模式构建:确定服务内容,如提供论文、报告、文案等写作服务,制定质量控制标准。 运营与推广:在淘宝等电商平台开设店铺销售写作服务,建立写作培训社群,通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设,与其他团队合作开发新项目。 项目优化与发展:持续关注 AI 技术进展,根据市场需求拓展新服务和产品,收集客户反馈优化服务。 3. 韦恩:扣子“AI 应用”进阶 变现方式:在公司给自己贴 AI 大神标签,在社交网络分享扩大影响力,承接项目开发。 二创方向:增加画板节点,结合公司 Logo 生成公司主题产品邮票,承接类似需求扩充工作流,修改提示词调整生图内容方向。 总之,技术很关键,创意更重要,好技术加上好创意才能成就好产品,祝您在 AI 应用之路增加收入。
2025-02-17
如何利用ai进行表现
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2025-02-17
精选最好的AI提示词
以下是为您精选的一些 AI 提示词相关的网站和资源: 图像类 Prompt 网站: :AI 艺术提示词生成器。 :玩游戏也能练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器, 。 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器, 。 KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts, 。 Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词, 。 AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词, 。 提示词相关教程和资源: 拘灵遣将:关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事,提到要接受 AI 的“不稳定性”,将提示词设计为相对完善的“谈话方案”,成果在对话中产生。 SD 新手入门图文教程中的提示词模板: Majinai: 。 词图: 。 Black Lily: 。 Danbooru 标签超市: 。 魔咒百科词典: 。 AI 词汇加速器: 。 NovelAI 魔导书: 。 鳖哲法典: 。 Danbooru tag: 。 AIBooru: 。
2025-02-17
现在有什么好用的AI
以下是为您整理的关于好用的 AI 及相关技巧的内容: 好用的图生图产品: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计,能将上传的照片转换为芭比风格,效果佳。 但这些模型存在一些局限,如偶尔性能不稳定、生成内容不当等。 与 AI 交流的技巧: 1. 设定角色:给 AI 设定一个角色,如“你是一个XXXX 角色”,蕴含角色背景和输出要求,让 AI 更明确如何应对问题。 2. 举例子:通过实际例子能使 AI 更准确了解您的要求。 3. 连续提问:对于一个问题可连续提问,根据回复不断细化要求,AI 能处理多轮对话。 4. 不知如何提问时,可先问 AI 如何提问,再用其产生的问题问它。 AI 的能力: 1. 文本生成:涵盖写文章、对话聊天、编程写代码、翻译、阅读理解、推理等领域。 2. 图像和视频理解:能理解真实世界图像、网页截图和文字数据的图片,甚至能看懂抽象表达并推理作答,包括医学等专业图像,还能理解人类“笑点”。 3. 图像生成:能生成多种风格的图像,如写实、油画、超现实、写意中国水墨画等,应用广泛,可帮助做设计,电商平台上很多商品图片已由 AI 生成。
2025-02-17
AI绘画课程
以下为您推荐的 AI 绘画课程: 【野菩萨】课程: 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会:参与 video battle,获胜者可获得课程奖励,包括冠军 4980 课程一份、亚军 3980 课程一份、季军 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。 【Stable Diffusion 零基础入门宝典】课程: 作者从事平面设计行业,基于对 Stable Diffusion 的学习和研究,开发了这套课程。 课程初衷是为刚入门或想了解 SD 的小伙伴做全面梳理,因为新人面对众多内容往往不知所措。 课程特色暂未提及。 SD 新手视频教程: 章节教学视频: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet!
2025-02-17
how to use Google ai studio
使用 Google AI Studio 的步骤如下: 1. 开始使用生成式 AI Studio: 在 Google Cloud Console 的导航菜单中,导航至人工智能>Vertex AI。 在 Vertex AI 菜单中的 Generative AI Studio 下,单击 Language。 单击 +CREATE PROMPT 按钮,创建提示,您可以将鼠标悬停或单击页面右侧的按钮以了解有关每个字段和参数的更多信息,例如温度和令牌限制。 2. 进行设置和要求: 单击启动实验室按钮,如果需要支付实验室费用,选择付款方式。左侧是 Lab Details 面板,包含打开 Google 控制台按钮、剩余时间、临时凭据等信息。 点击打开谷歌控制台,实验室启动资源,然后打开另一个显示“登录”页面的选项卡。 将选项卡并排排列在单独的窗口中。 注意:如果看到“选择帐户”对话框,请单击“使用其他帐户”。 如有必要,从实验室详细信息面板复制用户名并粘贴到登录对话框中,单击下一步。 从实验室详细信息面板复制密码并粘贴到欢迎对话框中,单击下一步。 必须使用左侧面板中的凭据,不要使用 Google Cloud Skills Boost 凭据。注意:在本实验中使用自己的 Google Cloud 帐户可能会产生额外费用。 单击后续页面:接受条款和条件,不要添加恢复选项或双因素身份验证,不要注册免费试用。片刻之后,Cloud Console 将在此选项卡中打开。 3. 启用 Vertex AI API: 在 Google Cloud Console 中,在顶部搜索栏中输入 Vertex AI API。 单击 Marketplace 下的 Vertex AI API 结果。 单击启用。
2025-02-08
Google Learn about有哪些功能?
Google 的实验性产品 Learn About 具有以下功能: 1. 专注于知识学习,能帮助用户全面深入学习任意领域的信息,如历史、艺术、自然、生物、物理、科学、经济、个人成长等。 2. 设计保证信息真实性,可自动扩展相关知识。 3. 呈现方式直观,具有丰富的交互内容和交互形式。 输入提示词(英文)后进入对话页面。 右侧是当前话题的信息流,左侧是拓展查询列表。 右侧页面有样式丰富的内容板块,左侧页面点击问题或输入追问可进一步下钻话题。 4. 拥有多种样式丰富的交互卡片,包括图文并茂、视频推荐、关键词释义、相关概念链接、话题要点总结、澄清常见误区、互动示例(多轮追问)、测验考题(多轮追问)。 5. 使用了 LearnLM 模型,这是 Google 今年 5 月份推出的 Gemini 系列模型之一,专门面向学习场景进行了微调。以教育研究为基础,核心目标是构建个性化的学习体验。目前,除了 Learn About 这款产品外,LearnLM 还被用于 Google Search AI Overview、Youtube 学术视频问答等产品中,也可以在 Google AI Studio 里直接与模型对话。 目前该产品处于测试阶段,仅限美国访问,可通过 VPN 体验。访问链接:
2024-12-05
我记得你有发布过google人工智能落地的案例
以下是为您整合的相关内容: Google 最近发布了 185 个全球企业生成式 AI 应用案例,涵盖客户服务、员工管理、代码开发、数据分析、安全管理和创意领域。案例展示了 AI 如何优化客户体验、提升员工效率、加速代码处理、改善数据分析、增强安全性及简化创意生产。详情可参考:《》 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 旨在提升服务顾问和维修技师的专业水平和维修效率。该 Bot 通过提供标准化解决方案,辅助车辆故障分析和检查,弥补专业知识不足和技术支持文档标准化问题。主要目标是提升服务质量,减少对技师经验的依赖,为汽车售后服务提供智能化支持。详情可参考:《》
2024-11-06
Google搜索 多步推理
谷歌在 I/O 发布会上宣布了一系列搜索产品的更新,包括 AI Overviews、多步骤推理能力、视频提问、提前计划、AI 组织的搜索结果等功能。此外,谷歌还在 Workspace(Gmail)、谷歌文档、谷歌表格、Google Photos 和 Circle to Search 等应用中集成了生成式人工智能技术,以提高用户的使用体验。
2024-05-30
Google的人工智能多模态大模型叫什么
Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini。具体介绍如下: Gemini 是 Google DeepMind 团队开发的多模态模型,不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示。 Gemini 能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出。 Gemini 被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型。 Gemini 被描述为一种"原生多模态大模型",从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。
2024-04-24
lmstudio可以支持联网搜索和本地知识库rag吗?如何实现?
LMStudio 能否支持联网搜索和本地知识库 RAG 以及如何实现的问题如下: 实现本地知识库 RAG 需加载所需的库和模块,如用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 从订阅源获取内容,通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 为文档内容生成向量,可使用文本向量模型 bgem3(从 hf 下载好模型假设放置在某个路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储)。 实现 RAG 包括文档加载(从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种文档加载器)、文本分割(把 Documents 切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、Output(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 基于用户问题从向量数据库中检索相关段落,根据设定阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,从而实现 RAG。 还可创建网页 UI 并进行评测,对于同样的问题和上下文,基于不同模型进行多次测试,其中 GPT4 表现最好,Mixtral 次之,Qwen7b 第三,Gemma 和 Mistral 表现一般。总结来说,本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人,结合 RSSHub 处理和提供资讯,上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限,RAG 能提升答案质量和相关性,但不能完全消除大模型幻觉和信息滞后问题。
2025-02-04
lm studio怎么样
LM Studio 是一个可以在本地运行语言模型的应用。用户能够从 HuggingFace 下载如 Llama、MPT 等任何兼容的模型文件,然后通过应用内聊天界面或兼容 OpenAI 的本地服务器与模型进行交互。所有数据和对话都保存在本地电脑中,不会上传到任何服务器。
2025-02-03
Llm studio 联网搜索
以下是关于 LLM studio 联网搜索的相关内容: Cursor 方面: Cursor 适用于多种编程场景,如问答。在问答场景中,LLM 支持联网功能后,如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等平台可咨询技术问题,能自动提炼关键字、联网搜索并总结分析搜索结果返回简洁答案,但答案置信率不高,而 Cursor 的上下文符号引用能力(如@Codebase 符号索引整个仓库)弥补了这一点,其将整个仓库 Embedding 成向量数据库供 LLM 消费,具备极强的私域知识理解能力,还能高效地帮用户分析总结各类项目的底层原理。 LLM Agent 方面: 工作步骤包括接收指令(用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题)、数据处理与理解(利用内部大语言模型解析用户输入,提取关键信息)、生成响应与执行任务(根据用户需求生成回答或采取行动,如查询数据库、搜索网络等)、输出结果(通过文本或语音将生成的结果反馈给用户)。 AIGC Weekly34 方面: 提出将 LLM 与互联网上的高质量内容结合来修复信息生态系统的问题,如 Metaphor 希望恢复搜索的神奇感,发布了 Metaphor API 用于将 LLM 连接到互联网。 介绍了 StarCraft II 作为强化学习环境的相关论文,提出了 AlphaStar Unplugged 基准测试。 提到了名为 Glean 的 AI 搜索工具能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化,还讨论了人工智能人格模拟相关内容,如语言模型如何模拟和改变人格等。
2025-01-13
有关于copilot studio 的教程吗
以下是关于 Copilot Studio 的相关信息: Copilot Studio 是微软推出的一项功能,具有以下特点和应用: 1. Copilot Personal:在 GPT4o 的加持下,能了解您玩游戏等情况。 2. Team Copilot:新升级后可在 Microsoft Teams、Microsoft Loop、Microsoft Planner 等协作平台使用,包括会议主持人、团队合作者、项目经理等角色的功能。 3. Copilot Studio 非常震撼,能让电脑上的行为实现自动化,例如处理订单的全过程。此功能将于今年年底正式推出。 此外,Copilot Studio 也是一些 Agent 构建平台之一,与其他平台如 Coze、文心智能体、MindOS 的 Agent 平台、斑头雁、钉钉 AI 超级助理等各有特点。您可以根据自身需求选择适合的平台。 同时,在 2024 年 5 月 22 日的历史更新中,也有关于微软推出 Copilot Studio 等的相关报道。
2025-01-03
@ 你知道copilot studio 吗
Copilot Studio 是微软推出的一个重要的平台或功能。 它的主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。在 Microsoft Build 2024 大会上,Microsoft Copilot Studio 带来了震撼的改变,改变了整个 Agent 生态的玩法,能让电脑上的行为实现自动化,例如处理订单的全过程。此外,它也将在今年年底正式推出相关功能。 同时,在应用层面,Copilot Studio 作为无比强大的 Agent,与 Copilot Team 一同被推出。在工具链层面,GitHub Copilot 迎来了 Extension。
2025-01-03