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给我一些与coze 知识库搭建应用相关的文章

Answer

以下是一些与 Coze 知识库搭建应用相关的文章：

  1. 这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了
    • 目的是帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库，读完可收获：
      • AI 时代知识库的概念、实现原理及能力边界。
      • 通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理。
      • 更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件打造智能体。
    • 另外还预告了关于 AI 时代应具备的编程基础系列大纲，包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。
  2. 大圣-技术开发/Agent - 我的公开分享 - 社区文章
  3. 这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了
    • 实战环节：以 Coze 为例帮助举一反三，未来接触其他 AI Agent 工具能快速上手知识库组件。
    • 创建知识库：
      • 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。
      • 选择知识库格式（目前支持文档、表格、图片）并填写信息。
      • 选择本地文档或问答对可选择表格，进行自定义的文档切割，数据处理完成后一个问答对被切割成一个文档片。
    • 使用知识库：可参考大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了

大家好，我是大圣，一个致力于使用AI技术将自己打造为超级个体的程序员。对于知识库大家并不陌生，一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成知识库。比如我最心爱的[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)就是一个使用飞书软件搭建的AI知识库。当你需要了解AI某一领域知识的时候，你只需要在AGI的飞书大群中，跟机器人对话就能获取对应的资料。而在我的[大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)也是以AI时代的知识库作为例子进行了讲解。这篇文章的目的就是帮助非编程人士来理解AI时代的知识库，读完本文你会收获：1.AI时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界2.通往AGI之路大群中的通过对话就能获取知识库中资料的原理3.更好的使用Coze等AI Agent平台中的知识库组件，打造更加强大的智能体请允许我自卖自夸：我这篇文章可以说是知识库文章中Coze讲的最好的，讲Coze的文章中知识库讲的最好的。另外做个预告，我正在规划一个关于AI时代你应该具备的编程基础系列，大纲如下：数据库｜让Coze拥有了记忆的组件1知识库｜让Coze拥有了记忆的组件2变量｜让Coze拥有了记忆的组件3JSON｜让你更好的使用Coze插件API｜外部应用程序该如何接入Coze操作系统与服务器｜那些接入了Coze的微机器人都是运行在哪里的Docker｜让你用最简单的方式部署微信机器人

大圣-技术开发/Agent

[大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)[胎教级教程：万字长文带你理解RAG全流程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QBssw7z4oiGS40kDlltcjozBnxc)[这可能是讲Coze的变量最通俗易懂的文章了](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XNzbwoUvxiloNLkAPYMc5Dzrnge?from=auth_notice&hash=06109b838e06a71b3720fd29749d63ff)[这可能是讲Coze的知识库最通俗易懂的文章了](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MqxJwbIBZicHnrkkdLaczck6ngd?from=auth_notice&hash=ad44020b24a297e052e0b430abf2c8bd)[这可能是讲Coze的数据库最通俗易懂的文章了](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WpC2wteRPitq0Ukf4lFcI99Zn6g)[大圣：我用Coze搓了一个乞丐版的秘塔搜索](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IM2TwbChWixcR9kEt87cmKsHnAc?from=auth_notice&hash=06e6266e49a22233aead176c0ecace5a)

这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了

讲了一大堆，终于到了实战的环节了。这里我虽然使用Coze举例子，但是我希望可以帮助你举一反三，未来在接触到FastGPT、Dify等等AI Agent工具的时候都能快速的上手知识库组件。因为你了解了RAG的本质之后，无论什么知识库工具，本质都是一个皮而已！这些也是写这篇文章的目的：让你做到知其然，知其所以然[heading2]创建知识库[content]1.来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库这里我想说明的是，知识库是共享资源，也就是你的多个Bot可以引用同一个知识库1.选择知识库的格式，填写一些信息目前（2024.06.08）Coze支持三种格式文档表格（CSV、Excel等）图片（其实就是上传一张图片，然后填写个图片文字说明）这里格式并不重要，重要的是你要看懂上个章节讲的：影响RAG输出质量的因素1.我这里选择本地文档（问答对可以选择表格）[购买后新人常见问题汇总.txt](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/FNqobmfgBo5eGHxfZJ1cbOJ9n1H?allow_redirect=1)1.选择自定义的文档切割1.数据处理完成当数据处理完成后，你会发现，一个问答对被切割成一了一个文档片[heading2]使用知识库[content]关于使用知识库，大家可以看这篇教程：[大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)，这篇文章已经讲的很详细了，这里就不再赘述了

Others are asking
使用COZE搭建智能体的步骤
使用 COZE 搭建智能体的步骤如下： 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路： 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力，即通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求，这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括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。 实施：分步构建和测试 Agent 功能。 完善：全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能。 其中，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果： 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。
2025-02-17
通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话
通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐，具体步骤如下： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”（实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入）、自动化“整理入库”（自动整理每条内容的关键信息，支持跨平台查看）、智能“选择”推荐（根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划）。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 经过配置得到两个可用工作流（整理入库、选择内容），将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词，完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。
2025-02-16
使用飞书机器人（如Coze智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）
以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 此外，还有以下关于 Coze 的介绍： Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-02-16
coze的deepseek实践
以下是关于 coze 的 deepseek 实践的相关信息： 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用：搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 Deepseek，认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并更改了模型服务价格： 2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放，相关学习文档可查看。 重点更新：上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动，即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受价格优惠。 2024 年 7 月 18 日历史更新（归档）： 《长文深度解析 Coze 的多 Agent 模式的实现机制》：艾木老师深入研究了 Coze 的多 Agent 模式机制，分析了三种节点跳转模式及应用场景和不足。 《揭秘 DeepSeek: 一个更极致的中国技术理想主义故事》：DeepSeek 以独特技术创新崭露头角，发布颠覆性价格的源模型 DeepSeek V2，创始人梁文锋是技术理想主义者。 《10 万卡集群：通往 AGI 的新门票》：分析了 10 万 GPU 集群建设的相关问题，指出数据中心设计和网络拓扑结构对大型 AI 训练集的重要性。
2025-02-16
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 相关比赛中的教程： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）
2025-02-16
对作为知识库的数据进行预处理，用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法： 1. LangchainchatGLM：对于知识库内容的组织要求较高，无需微调训练，适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分，找到相似度最高的相关keys对应的内容文本，送进提示词模板（prompt_template），然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面，可通过嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，用于后续检索。例如，在商业化问答场景中，会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时，可通过API获取在线API的JSON数据上传，或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段，在响应用户查询时，将用户查询内容与该字段内容进行比较，根据相似度进行匹配。
2025-02-17
我手里有一个文件知识库，想锻炼一个ai，按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容： 南瓜博士：平生第一次写小说获奖，是 AI 帮我的！ 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致，先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧，让 AI 以表格形式输出细节描述，这样有三个好处： 1. 打破 AI 原本的叙事习惯，避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易，指哪改哪，其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节，避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴，AI 就照着写文章了，偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的，不能有任何改动且不能超过 2000 字，而自己的小说 2300+字，只好让 GPT4 做修改，一开始它表现不错，但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴，就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了，只能求助 Claude，把文章和 GPT 生成的修改意见都给它，让它生成作品，匆匆截图提交。没想到，Claude 把关键情节改没了，如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay：AI 编程 Cursor 来了，你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码，使用 Command+K 打开窗口，并输入修改要求。不选中代码打开窗口，可要求 AI 实现新功能，比如让 AI 增加一个广告位。当然，除了代码，也可选中文字进行修改，如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释，Cursor 会自动补全代码，按 Tab 生效。除补全代码外，还能补全文字，可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口，输入优化页面的需求，AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案，点击 Apply，再点击 Accept 生效。要记得保存文件，Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品，若要做完整功能，需不停和 Cursor 对话，在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具，让它根据现有文件夹下的内容回答问题，比如问到基于文件内容，温度值设置的误区在哪里，回答准确度很高，甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识： 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人，但在工作场景中，需要通过提示词来设定其角色和专注的技能，使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册，提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能，例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等，决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来，先从场景切入，直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比；然后使用提示词工具，如 Meta Prompt、Al 角色定制等；接着学习有效的提示语句，包括经典论文中的相关语句；再学习有效的方法论，将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法；最后掌握思维框架。 此外，还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力，详情参考。
2025-02-16
知识库RAG方案
RAG（检索增强生成）是一种在 AI 领域中用于处理知识库的方案。 大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，RAG 是主要方法之一。 RAG 的应用可以抽象为以下 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：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生成更合理的答案。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案，其重要一环是文档切片。但 RAG 方案存在一些缺点，如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。 相关的海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html ，国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge 。 在实际操作中，如使用外贸大师产品的帮助文档创建知识库时，要注意文档的分片策略会严重影响查询结果。
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的，普通人如何迅速找到目标靶向，比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容： 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent，同时表示知识库内容丰富，您可挑选感兴趣的部分学习，比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础，还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式，是通过加噪和去噪，随机生成种子来形成最终图像，还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息，逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料： 在音乐创作方面，通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面，介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面，能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 在零售电商行业，有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域，牛客的《AI 面试实践手册（2024）》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展，指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业，腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书（2024 版）》。 在医疗领域，蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域，新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面，头豹研究院发布了《AI 情感陪伴：缔造温情链接，拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15
我需要以无代码的形式搭建一个数据大屏，有哪些工具可以满足我的需求
目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏，例如： 1. 阿里云 DataV：提供丰富的可视化组件和模板，操作相对简单。 2. 腾讯云图：支持多种数据源接入，具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport：功能较为全面，能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-17
有什么用于搭建页面的ai应用吗
以下是一些用于搭建页面的 AI 应用： 1. 韦恩：扣子“AI 应用”入门 选择桌面网页，进入界面编排页面。 左侧有组件、模板和结构，组件包括布局组件、展示组件、输入组件和 AI 组件等。 中间是页面布局，左侧组件拖入并通过右侧的属性面板、事件面板进行设置。 右侧是属性面板和事件面板，不同组件的事件种类不同。 模板部分有官方提供的参考模板，结构部分方便找到页面及相关组件。 2. Wix ADI 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 3. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 4. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 5. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 AI 设计助手，可自动调整网站设计和布局，基于内容和用户互动优化，支持多种内容类型。 此外，还有韦恩：扣子“AI 应用”进阶中提到的邮票收藏馆应用的搭建案例，包括业务背景与逻辑梳理、页面设计等方面。
2025-02-17
使用什么工具搭建智能体
搭建智能体可以使用以下工具和方法： 1. 在品牌卖点提炼中： 按照市场营销逻辑组织智能体结构，包括品牌卖点定义与分类助手、品牌卖点提炼六步法、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还可使用一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素。 2. 使用 Coze 在微信里搭建机器人： 需要字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 3. 用扣子搭建智能体： 扣子平台上有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API，还可自定义插件。 工作流就像可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，由多个小块块（节点）组成，包括开始和结束的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作。 还可使用知识库。
2025-02-17
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程： 使用 Coze 搭建： 方法一：直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 方法二：直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传：通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中，文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行：关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面：搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架，定义整体页面结构；CSS 负责网页布局样式美化；JavaScript 实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”： 传递上传图片地址：首先，把工作流的入参设置为 File>Image。然后，注意代码内容，其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的，一个引号，一个大括号都不能错。 获得图片 URL：接下来就比较简单了，工作流中可以直接用这个 image 变量，也可以用 string 模式输出，它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现： 以 API 形式链接 Zion 和 Coze：同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程： 自定义配置：变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能，支持在 Zion 内自由修改，可参考文档配置。相关链接：支付： 微信小程序变现模版正在开发中，不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序，Web，AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
有关于数据标注行业发展趋势的文章吗？
以下是关于数据标注行业发展趋势的相关内容： 数据标注行业呈现出以下几个主要的发展趋势： 从量到质的转变：早期大模型训练侧重通过大量算力和大规模数据集来提升性能，但随着技术进步，数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，更注重提高数据的质量和相关性，而非单纯增加数据量和算力。 数据标注向知识密集型转变：多模态模型需处理多种类型数据，使数据标注过程更细致复杂。例如进行情绪判断或推理时，需要更高水平的理解和分析能力。这要求从事标注的人员不仅要接受专业培训，在某些情况下还需要特定领域专家执行。 数据标注的自动化和合成数据的使用：随着人工智能技术发展，数据标注领域正经历自动化转型，可使用大模型自动标注数据，提高标注效率并减少人力成本。合成数据使用越来越普遍，因其成本较低、能避免隐私问题及可生成长尾场景数据。例如在自动驾驶领域，可用于生成罕见但关键的路况场景，提高模型的鲁棒性和准确性。 此外，相关法律法规也对生成式人工智能技术研发过程中的数据标注做出规定，如提供者应制定清晰、具体、可操作的标注规则，开展数据标注质量评估，对标注人员进行必要培训等。
2025-02-17
推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章： 1. 《新手如何学习 AI？》 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，包括主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 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。知识库提供了很多实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后分享。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 2. 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍：讨论了使用情况、发起背景、内容安排及相关资源等。 AIPO 线下活动及 AI 相关探讨：包括活动规则和玩法，以及 AI 在科技发展中的地位和研究方向。 way to AGI 社区活动与知识库介绍：讨论了活动安排、材料准备、知识库使用和内容更新等。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍：包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 3. 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）》 上篇文章主要介绍了 WaytoAGI 和为什么要学习研究 AI。 本次推荐两个视频： （女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，新手友好，50 分钟速通 AI 大模型原理。 ：某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，视频链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核。
2025-02-17
头条文章仿写提示词
以下是关于头条文章仿写提示词的相关内容： 1. 通过广泛试验获得逆向提示词：对给定文本进行逆向提示词工程，提炼文章的语气、写作风格、用词、句式等要素，生成能让 ChatGPT 以任意主题写出类似风格文章的提示词。例如，将乔布斯在斯坦福大学的演讲转化为提示词，可应用于相关演讲稿或自我分享文本创作场景。 2. 设计拟人化提示词模板：如模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，用于创造吸引人的广告词，并可与语音技术结合，创造有趣有效的销售助手。 3. 样例驱动的渐进式引导法：这是一种让 AI 读懂用户想法的方法。以 1 2 个正向样例为起点，通过多轮对话，引导 AI 提炼隐含生成要求，逐步完善提示词。核心步骤包括构建初始样例、评估样例并提炼模板、固定模板强化要求说明、生成结构化提示词。用户主要提供初始样例、判断输出质量、反馈改进建议。该方法简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量 Prompt。
2025-02-15
头条文章二创提示词
以下是关于头条文章二创提示词的相关内容： 1. 对于提高文章原创度的二创，可直接拿原文执行以下步骤： 步骤 1：使用 ChatGPT 先对一段文字进行改写。 步骤 2：对改写后的文字进行原创性检测。 步骤 3：把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色，让其继续改写。 步骤 4：不断重复步骤 2 和步骤 3，让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 步骤 5：让 ChatGPT 自己总结提示词，使用逆向工程提示词对文字二创过程进行提炼，多让其回答几次相关问题，然后把多次回答的结果进行提炼总结，形成更完整的内容。 步骤 6：整理 ChatGPT 返回结果，形成文字二次创作的通用提示词。 2. 网文创作提示词方面，有通用版和玄幻版，可根据需求调整，写作助手可能不太好用，重要的是根据自己需求调整。 3. 在“韦恩：扣子‘AI 应用’入门”中，关于变现和二创，可发布到社群、公众号、小红书、小程序或接受客户定制，二创方向可修改提示词为国风换装、新年换装等。
2025-02-15
为文章配图用哪个AI软件？
以下是一些可为文章配图的 AI 软件及相关方法： 1. 利用免费图库：让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后在免费图库中快速找到合适的无版权图片。 2. 搜索同行封面：在微信公众号中搜索同行的封面，直接“拿来主义”。若正文里没有封面图，可使用壹伴浏览器插件（需会员）获取，或使用秘塔 AI 搜索工具，如在线工具 https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html 。 3. 无界 AI：网址为 https://www.wujieai.cc/ 。其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用、有免费出图点数、支持中文关键词输入、无需额外下载风格模型可直接取用。在使用时，可选择皮克斯卡通模型，根据应用场景选择画幅比例，如朋友圈 po 图选择 1:1 ，并输入相关关键词类别，如场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面等。
2025-02-14