个人可以做出一个AI吗

以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 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），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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。 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。

扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法： 1. 容器编排不运行： 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安，通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件（如果已经存在可以不用创建）。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务：systemctl restart docker。若仍无法解决，可继续排查。 2. 本地镜像的方法： 服务下载：服务的百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ；服务的夸克网盘地址：https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务：在宝塔操作面板中点击文件，选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像：选择 Docker 中选择本地镜像，然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录，如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效：需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容，再重新生成一次。 4. 知识库不更新：确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图，给的图片链接点进去有错误提示：查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后，手机登陆后，没有任何机器人的反应：配置有错错误，或者安装不对，根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题：COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力，可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去：按下图所示重启服务器之后就好了，重启时间可能会久，但一定会重启成功，请耐心等待。 此外，零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下： 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： Coze 相关配置： 创建 Coze API 令牌：进入到，点击左下角的扣子 API 选项，进入到 API 管理页面，点击 API 令牌，按照图示创建第一个 API 令牌，创建成功后保存好，因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID：去到要绑定的 AI Bot 的设计界面，在所在的链接里面记下 Bot ID，将 Bot 发布到 Bot as API 上。

目前的观点认为，剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如，在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到，AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中，AI 有可能将人们从单调任务中解放出来，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时，在好莱坞的现状中，尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用，但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满，但也有观点认为如果有适当保护措施，AI 可以创造就业机会。 另外，有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生，AI 可能会取代部分岗位，但也会创造新的工程机会。

以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息： 社区 AI 讲师招募： 招募背景：随着 AIGC 技术的快速发展，传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务，现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务： 公开课：针对 B 端渠道持续展开公益科普，形式免费，部分渠道有经费，内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享，目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训：通过培训转化或直接招生，分成两天一夜、三天两夜的培训班，50 人以上开班，建议 100 人。 咨询服务：针对企业的咨询陪跑服务，包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播，用户群体是重庆地区相关领导，公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费，需评估讲师资历和案例，主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课：时间待定，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播，用户是 SaaS 平台上的企业，主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训，付费，主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出，免费： 重磅福利： AI 编程重磅直播：会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流，由黄叔亲自主持，还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营：WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营，包含图文教程、视频、直播，社群内有老师答疑，完全免费。 相关链接：Trae Windows 版本已经上线，Mac 版本也可下载，官网地址：https://www.trae.ai/

以下是为您推荐的国产图片转视频的 AI 工具： 1. 可灵：由快手团队开发，生成的图像和视频质量高。在视频生成方面，其视频生成质量卓越，画面清晰、连贯且内容丰富，生成速度快，对于国内用户可访问性强。但价格相对较高，重度用户年费可能达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 2. 通义万相：作为国产 AI 工具，在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但为符合国内监管要求，某些类型图像无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 更多相关网站可以查看： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的图片转视频的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 另外，在视频转绘制作视频过程中，Topaz Video AI 是一个不错的插件，用于消除视频抖动和运动模糊。其使用方法如下： 解压对应文件，推荐使用绿色版，右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件，导入处理好的视频。主界面左边是原视频，右边是待处理视频，下面是对应的视频轨道。右边部分是主要对视频处理的方式，预设部分主要是放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧，做转绘选择完整帧，强度在 60 左右，抖动需要开启，次数一般选择 2 保持默认不变。 在制作新年表情包时，生成新年场景可以输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”之类的词汇得到合适的新年背景。然后使用可灵 AI 1.6 图生视频工具让场景动起来，抽卡性价比不错，简单效果一般抽两三次即可。

以下是一些可以根据您的 AI 文本描述生成图片，并能在 AI 或 PS 等绘图软件上直接编辑每个元素的软件和网站： 1. Stable Diffusion 模型：可以根据您输入的文本指令生成图片，生成的图片样式取决于您输入的提示词。 2. Anifusion：这是一款基于人工智能的在线工具，您只需输入文本描述，其 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。具有以下功能和特点： AI 文本生成漫画：根据输入的描述性提示生成漫画。 直观的布局工具：提供预设模板，也支持自定义漫画布局。 强大的画布编辑器：可在浏览器中直接优化和完善生成的艺术作品。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型实现不同艺术风格和效果。 商业使用权：用户对创作的作品拥有完整商业使用权。 在进行 AI 作图时，还需注意以下创作要点： 1. 注重趣味性与美感的结合，趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感要在美术基础不出错的前提下实现形式与内容的结合。 2. 像纹身图创作要强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，例如 Flux 对提示词的理解和可控性较强。

以下是关于 AI 做出爆款 APP 的相关内容： 短期内，AGI 并未迅速催生大量“明星 APP”和“变现机器”。只有 ChatGPT、Charactor.ai 等少数 App 实现了用户突破。大量上层应用 APP 如昙花一现，迅速被 OpenAI 官方取代，且无法做到成本打平，导致投资人极端谨慎，公众对 AI 渐趋麻木。 长期来看，技术稳定且加速迭代。23 年 3 月预测的众多技术，如视频生成、音频生成、代理 Agent、记忆能力、模型小型化等，虽距离商用存在问题，但突破只是时间问题。 生成式 AI 已成为一种现象，每个开发者都在研究其应用，每个企业买家都在需求它。ChatGPT 是最快达到 1 亿 MAU 的应用程序，且第一批杀手级应用已出现，如 Character AI 的参与深度、Github Copilot 的生产力益处、Midjourney 的商业化路径等。开发者是关键，他们创造了各种意想不到的使用案例，AI 应用的形态也在不断发展。 Sequoia Capital 指出，生成式 AI 的第一年推出的应用多为新技术的轻量级演示，未达预期，用户留存率糟糕。但尽管市场存在问题，生成式 AI 开局仍比 SaaS 好，OpenAI 在 2023 年实现了二十亿美元的年化收入，增长迅速。

目前暂时没有直接能实现您这个需求的现成工具。但要实现这个功能，可能需要以下步骤： 1. 声音采集与处理：首先需要采集您的声音，并进行处理和特征提取，以便后续生成语音。 2. 智能体开发：利用相关技术开发能够模拟您声音的智能体。 3. 微信接口对接：由于微信的接口限制和安全策略，直接对接微信发送消息可能存在困难，需要寻找合法合规的途径。 4. 定时任务设置：通过编程实现定时发送的功能。 这是一个较为复杂的综合性项目，可能需要涉及语音处理、人工智能、软件开发等多方面的知识和技术。

以下是为您制定的零基础开始的 AI 教学计划，学期为 2 个月： 第一个月： 1. 第一周 了解 AI 的基本概念和应用领域，包括 AI 绘画、自然语言处理等。 熟悉常见的 AI 工具和软件，如 StableDiffusion（SD）、Midjourney 等。 2. 第二周 深入学习 SD 的基础教程，掌握其基本操作和功能。 开始尝试使用 SD 进行简单的创作，如生成一些简单的图像。 3. 第三周 继续巩固 SD 的使用技巧，尝试更复杂的创作，如不同风格的图像生成。 学习如何优化图像生成的效果，如调整参数、选择合适的数据集等。 4. 第四周 探索 AI 变现的途径，了解如何将 AI 技术应用于实际项目中。 参与相关的社群讨论，与其他学习者交流经验。 第二个月： 1. 第一周 学习新的 AI 工具，如 Midjourney，并熟悉其操作和特点。 练习使用 Midjourney 进行文生图的创作，打磨提示词的使用技巧。 2. 第二周 深入研究 AI 在不同领域的应用案例，如证件照制作等。 尝试将所学的 AI 技术应用到实际项目中，如制作简单的证件照应用。 3. 第三周 总结前两个月的学习经验，查漏补缺，解决遇到的问题。 继续探索创新的 AI 应用方式和解决方案。 4. 第四周 对整个学期的学习成果进行评估和展示。 思考未来在 AI 领域的发展方向和进一步学习的计划。

以下是为您推荐的一些有助于制作自己软件的代码工具： 1. Vercel 的 V0：可以根据自然语言描述生成工作界面，例如个人财务仪表板，并提供多个版本供选择，还能根据后续说明进行迭代。 2. TLDraw 的 Make Real 原型：在画布上连接多模态语言模型（GPT4 Omni），通过绘制和注释界面生成可运行的软件。 3. Bolt.new：AI 帮您自动写代码、自动运行并自动部署，全部在浏览器中完成，只需撰写简单提示，支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js。 4. GPTs 相关工具，如： Picturator：设计类，描述和图像生成专家。 GPT Code Copilot：代码类，您的人工智能软件开发助手。 Logo Maker：设计类，为您的业务制作专业高质量的 PNG。 提示精灵小富贵（Prompt Pet）：效率工具、文本类，主动懂您，会帮您写 Prompt 的仓鼠精灵。 ChatPRD：商业、文本类，按需提供服务的首席产品官，帮助起草和改进 PRD 文档。 VentureGPT：商业类， 打造的风险投资合作伙伴。 There's An API For That：代码类，最先进的 API 查找器，可用于 2000 多个手动策划的任务。

要让 AI 对自己的写作做出精确的建议，可以从以下几个方面入手： 1. 提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）：一个好的提示词能够帮助 AI 更准确地理解您的需求，并生成更符合预期的内容。如果已有基本提示词，AI 能生成基础文章；若想进一步提升质量，可尝试提供更详细、更具创意的提示词，以便 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如，“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 2. 与 AI 互动改进写作：将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发自己做得更好。 3. 利用 AI 完成任务：把 AI 当作实习生，让其协助写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 借助 AI 保持动力：当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 可以提供让自己保持动力的方式。

搭建个人知识库的具体操作如下： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载不同类型的文档。 文本分割器把文档切分为指定大小的块。 存储涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案。 2. 本地知识库进阶： 若要更灵活掌控知识库，需使用 AnythingLLM 软件，其包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 操作包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案）、测试对话。 3. 使用 embeddings： 将文本转换成向量能节省空间，可理解为索引。 把大文本拆分成小文本块，通过 embeddings API 转换成向量，在向量储存库保存向量和文本块作为知识库。 用户提问时，问题先转成向量，与储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。 例如，对于“此文作者是谁？”的问题，通过比较向量可找到关联度高的文本块。

以下是为您生成的适用于使用 DeepSeek 写微信公众号文章的提示词： 我要写一篇关于软件分享或技术分享的微信公众号文章，文章标题要足够吸引人，以便能广泛传播。文章内容要详细且有条理，先介绍分享的软件或技术的基本情况，包括其功能、特点和优势；然后结合实际案例或个人使用体验，阐述其在实际应用中的效果和价值；最后总结并展望其未来的发展前景。请为我生成这样一篇完整的文章。

以下是关于个人知识库的相关内容： 使用 GPT 打造个人知识库： 将文本拆分成小文本块（chunk），通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量，在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时，问题先转换成问题向量，与向量储存库中的文本块向量比对，提取关联度高的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于“此文作者是谁？”的问题，可根据向量关联度提取相关文本块，如“本文作者：越山。xxxx。”“《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 理解 embeddings： embeddings 是浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。 向量是数学中表示大小和方向的量，通常用一串数字表示，在计算机科学和数据科学中常用列表表示。 向量之间的距离有多种计算方式，常见的是欧几里得距离。 在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库： 思路来源于视频号博主黄益贺。 作者按照视频进行实操并附加了关于 RAG 的额外知识。 读完本文可学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 的信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等。

以下是一篇关于个人 AI 生存协作的探索指南： 一、相关研究和报告 1. 平安证券发布的《AI 系列深度报告（六）：AI 智能眼镜：AI 技术应用落地新风口，25 年有望迎来新品密集发布》指出，AI 技术推动终端创新，AI 智能眼镜成为新风口，具有轻薄、功能聚焦视听、佩戴舒适等特点，预计 2025 年新品将密集发布，销量有望翻倍。 2. 腾讯研究院发布的《2025 年 AI 转型的进展洞察报告》深入探讨了 AI 转型的定义、内涵、应用现状、投资情况、挑战与风险以及未来展望。报告指出企业对生成式 AI 的探索集中在核心业务环节，但在职能性环节成熟度更高，应用时以多目标为导向，优先聚焦提升核心能力和优化现有业务。 二、基础篇 过去一年持续进行了关于 AI 协作探索的研究和分享，包括 AI 产品的流量和竞争视角分析等。 三、协同智能的七种武器 1. 认知层/武器一：As Team，Be Leader 2. 视角层/武器二：AI as Person 3. 视角层/武器三：AI as ME 4. 视角层/武器四：AI as Alien 5. 实践层/武器五：AI as Tool 6. 实践层/武器六：AI as Mirror&Coach 7. 实践层/武器七：AI as Coworker&Friend 四、拓展阅读 包括 Gamma embed、AIGC 行业、AI 变革、公司/产业实践等方面的内容。 五、人类价值的低替代、提升方向和方式重塑 在领导决策、创新思维、沟通能力等方面，思考和创新占 70%，想法的实现执行和与 AI 协作执行占 30%。

以下是关于架设个人 AI 的相关信息： 大圣是一位 AI 超级个体打造者，主业为程序员，专注于 AI Agent、AI 编程以及 AI 写作领域，热爱写作与分享，擅长将复杂的 AI 知识通俗易懂地讲解。他计划一年内将自己的工作流全部 AI 化以实现十倍提效，目前的工作流主要包括阅读与写作、自媒体个人 IP、做公开课程与付费课程以及女儿日常陪伴。 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人的步骤： 设计 AI 机器人时，要确定功能范围。 编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储，创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库，支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等类型，本次使用【本地文档】，按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理，可在内容中加上特殊分割符“”便于自动切分数据，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”，若内容有误可编辑或删除。 创建【工作流】，告诉 AI 机器人处理信息的流程，创建工作流路径为个人空间工作流创建工作流，工作流设计好后先试运行，无误后发布，若任务和逻辑复杂，可结合“节点”工具，如调用【大模型】总结分析知识库内容、调用【数据库】存储用户输入信息、调用【代码】处理复杂逻辑等，工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前确定目的和功能范围很重要。

在个人应用场景下，最新的产品包括以下方面： 个人实操案例： 产品使用场景：为本篇文章配图，通过不同提示词生成搞笑图片等。 产品开发场景：搭建 AI 访谈 bot，以了解做 AI 朋友的访谈意愿和产出内容质量水平；对内容推荐机制感兴趣，希望 bot 具备内容推荐能力。实现方案有简单和复杂之分，复杂方案需考虑用户识别、记录存储入库可查看等问题，在扣子搭建 bot 时存在工作流触发不成功导致访谈记录未成功存储入库的情况。由于要发布到公众号作为订阅号助手，目前部署的是扣子版本，回复关键词【元器】可体验元器版本。 AIGC 落地应用： 筛选出 5 大应用场景、17 个细分方向、40+大模型案例。 使用场景分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向。 产品形态分为插件（Chat GPT/Chrome 等）、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。

要做一个知识库智能问答机器人，主要基于大模型的 RAG 机制，具体步骤如下： 1. 理解 RAG 机制：RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍，再基于书籍信息给出详细回答，这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库：创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot：在设计中添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外，在飞书中，还可以利用飞书智能伙伴创建平台（Aily）来搭建 FAQ 机器人，它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能为企业提供简单、安全且高效的环境，帮助轻松构建和发布 AI 应用。

以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议： 首先，要明白对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物，百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说，对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面： 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么，以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷地展示 AI 的能力，让普通人能更直观地马上上手，您可以重点关注以下几种工具： 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻，可以戳这里：

对于 AI 小白入行 AI，您可以参考以下步骤： 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，您可以找到一系列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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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，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。 此外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 1. 学习模式：输入→模仿→自发创造。 2. 第一阶段：迈出第一步，看书听课进社区。例如： DAY5 2024.5.26：使用 kimi，参考，抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯。 DAY6 2024.5.31：应朋友强烈推荐，插队先看吴恩达的课程，在 B 站搜索对应关键词，有很多课程资源，如吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》，抽空陆续 3 天学完。 DAY7 2024.6.1：探索用 AI 解决一个真实问题，例如团队要写一份行业研究报告，试试看 AI 怎样能帮到自己。 需要注意的是，学习资源可能会更新变化，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。本日记中学习资源的内容都是免费开源的。

以下是用 AI 搭建学习平台并完成学习计划的一些方法和建议： 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错，以改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用如 Call Annie 这样的语音识别应用进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用如 Duolingo 这样的自适应学习平台，其利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用如 Khan Academy 这样的自适应学习系统，结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手，利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 外语学习： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，您可以更高效、更个性化地进行学习，并取得更好的学习效果。

以下是为您提供的新手入行 AI 的学习建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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，您可以找到一系列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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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，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。 此外，为了帮助您更好地理解技术原理与建立框架，以下是一些通俗易懂的内容： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。