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我是小白，建立个人知识库，我应该怎么做

回答

以下是建立个人知识库的一些方法：

  1. 使用 GPT 打造个人知识库：
    • 将文本拆分成若干小文本块（chunk）。
    • 通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并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，将问题转换成向量，与向量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。
  2. 按照张梦飞的【知识库】FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程：
    • 地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/。
    • 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。
    • 粘贴进入，点击回车。点击后，关闭此弹窗。
    • 执行命令：cp config-template.json config.json 。
    • 刷新页面，在当前目录下找到 config.json 文件进行修改。
    • 删除文件里的所有代码，复制提供的代码并粘贴到文件里，修改第 4、5 行的 API 和 key 后保存并关闭文件。
  3. 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库：
    • 若要更灵活掌控知识库，可使用额外软件 AnythingLLM，其包含所有 Open WebUI 的能力，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 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。
    • 首先创建一个工作空间，上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（Chat 模式：大模型根据训练数据和上传的文档综合给出答案；Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案），完成配置后即可进行测试对话。

总之，建立个人知识库需要根据您的具体需求和技术水平选择合适的方法，并进行相应的操作和配置。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

从零开始，用GPT打造个人知识库

上面将文本转换成向量（一串数字）能大大节省空间，它不是压缩，可简单理解为索引(Index)。接下来就有意思了。比如我有一个大文本，可以先把它拆分成若干个小文本块（也叫chunk)，通过embeddings API将小文本块转换成embeddings向量,这个向量是跟文本块的语义相关。在一个地方（向量储存库）中保存这些embeddings向量和文本块，作为问答的知识库。当用户提出一个问题时，该问题先通过embeddings API转换成问题向量，然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把这几个向量对应的文本块提取出来，与原有问题组合成为新的prompt(问题/提示词)，发送给GPT API。这样一来就不用一次会话中输入所有领域知识，而是输入了关联度最高的部分知识。一图胜千言，转一张原理图。再举一个极其简单的例子，比如有一篇万字长文，拆分成Chrunks包含：文本块1：本文作者：越山。xxxx。文本块2：公众号越山集的介绍：传播效率方法，分享AI应用，陪伴彼此在成长路上，共同前行。文本块3：《反脆弱》作者塔勒布xxxx。文本块4：“科技爱好者周刊”主编阮一峰会记录每周值得分享的科技内容，周五发布。...文本块n如果提问是”此文作者是谁？“。可以直观的看出上面的文本块1跟这个问题的关联度最高，文本块3次之。通过比较embeddings向量也可以得到这结论。那最后发送给GPT API的问题会类似于”此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。“这样一来，大语言大概率能回答上这个问题。

张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW带有知识库的机器人完整教程

[title]张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW带有知识库的机器人完整教程[heading1]六、创建知识库应用1、地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/7、点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）8、粘贴进入，点击回车。点击后，关闭此弹窗。cp config-template.json config.json9、刷新页面。在当前目录下，找到config.json文件。如下图：10、双击这个文件，我画红框的地方是需要修改的地方。*因为这个地方对格式和符合要求比较严格，如果是小白，建议你直接复制我下方的配置。11、删除上图文件里的所有代码。复制下边的代码，粘贴到文件里。粘贴后，找到第4、5行，把刚才FastGPT里拿到API和key，根据要求粘贴到双引号里。这也是你唯一需要修改的地方。修改完之后，点击保存，关闭文件。

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，我们需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有Open WebUI的能力，并且额外支持了以下能力选择文本嵌入模型选择向量数据库[heading2]AnythingLLM安装和配置[content]安装地址：https://useanything.com/download当我们安装完成之后，会进入到其配置页面，这里面主要分为三步1.第一步：选择大模型1.第二步：选择文本嵌入模型1.第三步：选择向量数据库[heading2]构建本地知识库[content]AnythingLLM中有一个Workspace的概念，我们可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。1.首先创建一个工作空间1.上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入1.选择对话模式AnythingLLM提供了两种对话模式：Chat模式：大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案Query模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案1.测试对话当上述配置完成之后，我们就可以跟大模型进行对话了[heading1]六、写在最后[content]我非常推崇的一句话送给大家：看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍如果你也对AI Agent技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注AGI知识库）

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如何做好中国市场的知识库可以让ai学习并给出详细的三年计划
很抱歉，目前知识库中没有关于如何做好中国市场的知识库让 AI 学习并给出详细三年计划的相关内容。但一般来说，要做好这个计划，您可以从以下几个方面考虑： 1. 市场调研：深入了解中国市场的特点、需求、竞争态势等，为 AI 提供丰富准确的数据。 2. 数据整理：将收集到的市场信息进行分类、清洗和标注，以便 AI 能够有效学习。 3. 设定目标：明确三年中在市场份额、客户满意度、品牌知名度等方面的具体目标。 4. 阶段规划：第一年着重基础建设，如数据积累和模型训练；第二年优化模型，拓展应用场景；第三年实现规模化应用和持续优化。 5. 技术支持：确保有足够的技术团队来维护和更新 AI 系统。 6. 反馈机制：建立有效的反馈渠道，根据市场变化和用户反馈及时调整 AI 的学习方向。 以上只是一个初步的框架，您还需要根据具体的行业和市场情况进行进一步的细化和完善。
2024-11-20
如何组建自己的本地知识库
以下是组建自己本地知识库的详细步骤： 一、了解 RAG 技术 因为利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用，所以在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。 RAG 是指检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）。当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，通过检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用可抽象为以下 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。 2. 文本分割（Splitting）：把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“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：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. Output（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一起生成更加合理的答案。 二、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时，使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 三、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持了以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后，会进入到其配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： 1. 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 2. 首先创建一个工作空间。 3. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 4. 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 5. 测试对话。当上述配置完成之后，就可以跟大模型进行对话了。 最后，送给大家一句话：看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系作者或者加免费知识星球（备注 AGI 知识库）。
2024-11-19
如何将传统知识库通过LLM能力转化成更智能与精细化的知识库？包括但不限于分段、QA问答和图片解析描述和总结
将传统知识库通过 LLM 能力转化为更智能和精细化的知识库是一个复杂但可行的过程，以下是一些关键步骤和方法： 1. 数据预处理：对传统知识库中的内容进行清理、格式化和标准化，确保数据的质量和一致性。 2. 内容分段：根据主题和逻辑结构，将长篇的知识内容合理分段，使信息更易于理解和处理。 3. 提取关键信息：从文本中提取重要的概念、实体和关系，为后续的问答和总结做准备。 4. 构建 QA 问答对：分析知识库中的内容，设计有针对性的问题和准确的答案，形成问答对，以方便用户快速获取所需信息。 5. 图片解析描述：对于包含图片的内容，使用图像识别技术提取关键元素，并进行详细的描述和解释。 6. 总结归纳：对分段后的内容进行总结，提炼核心要点，帮助用户快速了解主要内容。 在实施过程中，需要不断优化和调整方法，以确保转化后的知识库能够满足用户的需求，提供更高效和准确的服务。
2024-11-18
你的知识库主要容纳哪些能力和知识
以下是关于知识库的能力和知识的介绍： 1. 扣子的知识库功能强大，能够上传和存储外部知识内容，提供多种查找知识的方法。它可以解决大模型有时出现的幻觉或某些专业领域知识不足的问题，让回复更准确。 2. 可以使用多种功能定制 AI Bot，如提示词（设定 Bot 的身份、目标和技能）、插件（通过 API 连接集成各种平台和服务）、工作流（规划和实现复杂功能逻辑）、记忆库（保留和理解对话细节，添加外部知识库）。 3. Coze 的知识库包括两大核心能力：存储和管理外部数据，增强检索能力。支持从多种数据源上传文本和表格数据，自动切分知识内容并允许自定义分片规则，提供多种检索方式高效检索内容片段，生成最终回复内容。 4. 知识库适用于多种应用场景，如创建虚拟形象交流时保存相关语料，客服场景中解答用户常见问题，特定行业应用中提供精确信息等。
2024-11-17
如何创建个人专属知识库
以下是创建个人专属知识库的相关内容： 私人知识库中的内容通常包括从互联网收集的优质信息以及个人日常的思考和分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案： 训练专有大模型：可以使用个人知识库训练专有大模型，但此方案并非当下主流，存在高成本、更新难度大等缺陷。 利用 RAG（检索增强生成）技术：先将文本拆分成若干小文本块并转换为 embeddings 向量，保存在向量储存库中。当用户提出问题时，将问题转换为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。 搭建基于 GPT API 的定制化知识库时，由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量，向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。
2024-11-16
如何创建coze知识库
以下是创建 Coze 知识库的步骤： 1. 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式并填写相关信息。目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。格式不重要，重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 例如选择本地文档（问答对可选择表格），还可选择自定义的文档切割，数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 2. 在线知识库： 点击创建知识库，创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书在线文档，每个问题和答案以分割。 选择飞书文档、自定义，输入，可点击编辑修改和删除，然后添加 Bot，并在调试区测试效果。 3. 本地文档： 本地 word 文件要注意拆分内容以提高训练数据准确度，例如对于画小二课程，要先将大章节名称内容放入，再按固定方式细化章节内详细内容。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 关于使用知识库，您可以查看教程： 。
2024-11-15
小白入门A|从那开始
对于小白入门 AI，您可以从以下几个方面开始： 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，包括人工智能的定义、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，您能找到为初学者设计的系列课程，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，还有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品并制作自己的作品。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其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，激发对 AI 潜力的认识。 此外，从接触 SD 到现在，若想炼制属于自己的 lora 模型，需要先了解炼丹的基础概念。Lora 全称 LowRank Adaptation Models，即低阶自适应模型，作用在于影响和微调画面。大模型训练复杂且对电脑配置要求高，LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式，避免修改原有模型参数，训练较为轻量化，显存达到 6G 即可开启，可使用 B 站 UP 主“朱尼酱”的赛博丹炉，其界面友好美观，适合新手入门。
2024-11-19
小白学习A|绘画
以下是为小白学习 AI 绘画提供的指导： 一、AI 绘画助手 有一个专业且贴心的 AI 绘画学习导师，即《AI 绘画助手》。它的网址是：https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m 。 无论您是新手小白还是进阶爱好者，它都能提供优质实用的指导。在原理讲解方面，能将复杂的神经网络、生成对抗网络以及卷积神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚。对于市面上流行的 AI 绘画工具，如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等，不仅了如指掌，还能介绍使用步骤和独特之处，帮助您找到适合自己的工具。它还擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用，以及获取高分辨率精美图像的方法，并会传授关键要点和操作技巧。此外，它拥有丰富的实战案例经验，能引领您从零基础起步创作作品，遇到难题时为您答疑解惑并规划学习路径。 二、最低成本的开始 1. 扣子 + ByteArtist 网址：https://www.coze.cn/home 优点：不需要翻墙，无收费，可以直接生成 注册：手机号、抖音号或飞书号 操作步骤：需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件 时间：5 分钟 三、先锋的选择 1. Midjourney 网址：https://www.midjourney.com/explore?tab=random 优点：图片和描述相关性更大，风格更加显著 限制：需要翻墙，需要 Gmail 注册，不免费，在 discord 上代理使用 时间：30 60 分钟 价格：8 美元一个月/ 200 张图 四、关于提示词 当您希望画出更符合特定需求的图像，如小猫微笑、特定动作、拜年等，需要学习 Midjourney 专属提示词。这和聊天工具的逻辑类似，可以从提示词和图片生成原理两方面入手来提高生成效果。
2024-11-19
小白学习A|从那里开始
对于小白学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 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。 在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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 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。 另外，根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式： 本地部署：如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度非常慢，因此不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署。强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台：对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。 不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。 课程方面： 先验经验：需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白。 课程安排：课程大约 70 80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。 必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。
2024-11-19
你现在是一个学习AI 方面的小白，你下定决心要去学习AI的相关知识。你应该从哪入手
对于决心学习 AI 相关知识的新手，建议从以下方面入手： 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。 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。 对于不会代码的新手，若希望继续精进 AI 学习，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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： 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。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-19
你是ai领域专家，我是新手小白，给我一些入门nlp的系统性建议
以下是给您的入门 NLP 的系统性建议： 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，其起源早于“人工智能”概念的诞生，艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两大核心领域。 对于新手入门 NLP，首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程，了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念，体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU，学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG，研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践，加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。
2024-11-18
我有一张图像，我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白，请给出详细的步骤，用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤： 1. 首先，了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本，然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声，在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中，对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设存在 5 种噪声量级，每次都可以选取一种量级的噪声，以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比，在预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ，则不添加噪音；如果为 1 ，则添加最大数量的噪声，使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
帮我生成一个个人的职业目标为数据分析师，职业规划为想要找到一个计算机行业类的公司，我的优势是社交方面和处理数据方面很强，我的2弱势是不太可以创新
以下是为您生成的以数据分析师为职业目标，且希望在计算机行业公司工作的职业规划建议： 首先，鉴于您在社交和处理数据方面的优势，您可以积极利用这两点。在社交方面，主动参与行业相关的社交活动、线上论坛或社群，扩大人脉资源，这有助于您获取更多的行业信息和潜在的工作机会。在处理数据方面，不断提升自己的专业技能，例如学习更高级的数据处理工具和技术，以提高工作效率和质量。 对于您在创新方面的弱势，建议您多关注行业内的创新案例和趋势，通过学习和模仿来逐渐培养创新思维。可以参加一些创新思维的培训课程或者阅读相关的书籍。 在求职过程中，有针对性地投递计算机行业中对数据分析师有需求的公司。准备一份精心制作的简历，突出您在社交和数据处理方面的优势，并诚实地提及您在创新方面的不足以及您为改进所做的努力。 进入公司后，持续学习和提升自己，与团队成员保持良好的沟通和合作，不断积累项目经验，逐步提升自己在数据分析领域的专业能力和影响力。
2024-11-20
哪些AI可以实现，把视频中的人声换成另外一个人的
以下是一些可以实现把视频中的人声换成另外一个人的 AI 工具和技术： 1. VoiceSwap 推出的 StemSwap 工具：这是一个基于浏览器的工具，允许用户从完全混音的曲目中轻松快速地更改人声。它可以将歌曲分成四部分，隔离人声，并将其转换为其他歌手的声音。用户可以从授权歌手名单中选择新声音，并下载完整混音或各个音轨。链接：https://www.voiceswap.ai/ 2. 深度伪造技术：利用 AI 程序和深度学习算法实现音视频模拟和伪造，投入深度学习的内容库越大，合成的视音频真实性越高。 3. 粉丝通过 Stems 音轨分离工具将人声与原始歌曲分离，再使用人声转换模型（如 DiffSVC）将人声转换成另一位明星的风格，然后将新的人声轨道与原始作品重新拼接在一起。 4. ViggleAI：由一支 15 人团队打造，核心能力是将视频中的角色替换成其他形象。其视频工具背后依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」，能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画，可以进行更可控的视频生成。目前支持 Discord 访问和网页版访问，Discord 平台已经积累了超 400 万用户。网页版访问：https://www.viggle.ai/ 官方推特：https://x.com/ViggleAI
2024-11-20
有面向B端用户的个人助理产品吗
目前面向 B 端用户的个人助理产品有 GPTs。GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具，允许用户根据自身需求和偏好量身打造自己的 AI 助理，比如梳理电子邮件或提供创意灵感等。用户还可上传资料来自定义 GPTs，也能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。不过目前 GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户。 此外，在公开的案例中，Dot 是目前看到的最接近理想 AI Agent 形态的 C 端私人助理，它支持用户发送文本和图像、音频信息并理解内容，能够为用户制定计划、进行文件管理、推荐咖啡店，帮助用户访问互联网中的最新工具和服务。但其目前需要排队较久的 waitlist，官方也较少更新动态。 一位投资人认为，个人助理是国内外 C 端 Super App 的主要场景之一，也是最刚需、市场最大的一块。比如豆包最初的想法就是打造一个类似 Pi 的个人助理平台。
2024-11-18
搭建个人知识库，请推荐的免费人工智能软件
以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，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 。安装完成后需进行配置，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 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，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 模式会综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库，但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好，复杂企业级知识库场景可能需要专业团队，收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。 此外，还有一些相关工具和方法： 用通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS，下载地址：https://obsproject.com/ Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块：https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-11
飞书和notion，在搭建个人知识库方面，各自的优点和缺点是什么
飞书在搭建个人知识库方面的优点： 可以方便地分类和整理知识，例如个人搭建某一领域知识库或企业搭建产品资料知识库。 有相关的分享和直播，能帮助用户轻松打造知识管理体系。 缺点： 随着知识库中信息增多，如果分类不合理，很难找到所需文章。 问题答案可能在文章某一段落，每次都需重新阅读文章才能找到答案。 Notion 在搭建个人知识库方面的优点： 是功能强大的知识管理和项目管理工具，可将各种信息 all in one place。 数据库可定制性高，接近关系型数据库，适合有相关需求的用户。 数据库的每一条记录都是一个页面，页面包含可自定义的属性和丰富内容。 支持的块类型非常丰富。 缺点：暂未提及。 此外，Notion 在创建知识库并上传文本内容方面，有特定的操作步骤，如在文本格式页签下选择 Notion 并进行授权，还可选择自动分段与清洗或自定义分段等方式。
2024-11-11
作为ai初学者，想训练自己的个性ai，应该怎么入手
对于 AI 初学者想要训练自己的个性 AI ，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，如李宏毅老师的课程。 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，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，包括图像、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，因其上手容易且实用。 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。 在知识库中分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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，激发对 AI 潜力的认识。 此外，更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，您也可以对其进行了解和参考。同时，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资于创建像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习的模型生态系统，例如通过学校教育和经验积累，培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉。
2024-11-20
我需要chatgbp帮我写一个画廊和艺术家的合作合同，我应该怎么做
ChatGPT 是一个强大的语言模型，但在使用它生成画廊和艺术家的合作合同之前，您需要明确以下关键要点： 1. 合作的具体条款和条件，包括合作的期限、作品的展示和销售方式、收益分配比例等。 2. 双方的权利和义务，例如画廊在推广和销售作品方面的职责，艺术家在提供作品和保证作品质量方面的责任。 3. 知识产权的归属和使用权限。 4. 违约责任和争议解决方式。 您可以向 ChatGPT 清晰准确地描述这些要点，以便它为您生成一份较为完善的合同草案。但请注意，生成的草案仍需要由专业法律人士进行审核和修改，以确保其符合法律规定和双方的实际需求。
2024-11-19
我想学习关于如何应用AL进行文学写作，剧本创作方面的理论，我应该学什么
在应用 AI 进行文学写作和剧本创作方面，您可以学习以下几个重要的方面： 1. 自然语言处理（NLP）基础：了解语言的结构、语法和语义，这对于与 AI 工具进行有效的交互和理解其输出至关重要。 2. 机器学习和深度学习概念：掌握这些原理有助于理解 AI 如何学习和生成文本。 3. 创意写作理论：包括故事结构、人物塑造、情节发展等，以便能够结合 AI 的输出进行优化和创新。 4. 数据分析和挖掘：有助于从大量的文本数据中提取有价值的信息和模式，为创作提供灵感。 5. 了解常见的 AI 写作工具和平台：熟悉它们的功能和特点，学会如何有效地利用它们来辅助创作。 6. 版权和伦理知识：在使用 AI 生成的内容时，要清楚相关的法律和道德规范。
2024-11-18
认为如果我是一个大学生，想要通过大模型去参加项目什么样的方向会比较好我应该做一个怎样的大模型？
对于大学生想要通过大模型参加项目，以下是一些方向和相关知识： 大模型的概念： 通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量的数据量，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即选择合适的算法让大模型更好地理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好地胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型的训练： 一般训练会有 3 个步骤，每个步骤都需要资金投入。 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言的基本结构和常识，具备文本补齐能力而非直接回答问题，将人类的知识通过向量化的方法转换，从而获得基础的语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：模型被训练以理解并执行具体指令，如翻译文本，从而能够回答问题。输入内容包括 3 个部分，中间可能有分隔符。还有对齐过程，通过引入人类的评价标准和处理特定格式要求，进一步优化模型的输出以符合人类的期望。 大模型的微调： 在人工智能领域，通常会根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等，通过训练获得广泛的自然语言理解能力，但在特定领域表现可能不理想。微调是对大模型针对特定领域进行的训练过程，通过在特定领域的数据上训练模型，优化所有层的参数，提高其在该领域的专业性。从头开始训练一个具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源，小公司负担不起，微调可以在现有模型基础上更经济、高效地适应新的应用领域。
2024-11-18
在调用大模型的过程中，将token设置最大值，大模型回答还是会出现中断的情况，应该怎么避免和解决
在调用大模型的过程中，将 token 设置最大值但回答仍出现中断的情况，可以从以下几个方面避免和解决： 1. 调整相关参数： Max_output_tokens：根据具体需求设置合适的值。若需要更短响应，设为较低值；若希望更长回答，设为较高值。但注意设置过低可能导致回答在奇怪位置截断。 Temperature：值越小，模型返回结果越确定；值调高，可能更随机和具创造性。对于质量保障等任务设低，诗歌生成等创造性任务可适当调高。 Top_p：用于控制模型返回结果的真实性，需要准确和事实答案时调低，想要更多样化答案时调高。一般改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length：调整以控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串，模型生成文本遇到时停止，可控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，与 token 在响应和提示中出现次数成比例，减少单词重复。 2. 利用插入文本的最佳实践： 使用 max_tokens > 256，模型插入较长完成时效果更好，且只按实际生成 token 数收费。 优先选择 finish_reason == "stop"，表明模型成功连接后缀且完成质量良好。 重新采样 3 5 次，温度较高以增加多样性。若所有返回示例的 finish_reason 都是“length”，可能 max_tokens 太小，需考虑增加再重试。 尝试给出更多线索，通过提供示例帮助模型确定自然停顿处。
2024-11-18