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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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想建一个具身智能方面的知识库,有哪些建议
以下是关于建立具身智能知识库的一些建议: 1. 数据清洗方面: 可以尝试手动清洗数据以提高准确性。对于在线知识库,创建飞书在线文档,每个问题和答案以“”分割,可进行编辑修改和删除,添加 Bot 后在调试区测试效果。 对于本地文档,注意合理拆分内容,不能将大量数据一股脑全部放入训练,例如对于章节内容,先放入大章节名称,再按固定方式细化处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 智能体的相关方面: 注重智能体的交互能力,包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用以及上下文说明。 考虑智能体的知识体量,利用豆包大模型本身的行业数据和语料库,创建结构化数据的知识库。 关注智能体的记忆能力,如变量、数据库和信息记录。 3. 具身智能的具体内容: 了解具身智能本体的形态实现思路,如 Mobility 和 Manipulation 的实现方式。 明确具身智能的定义,探讨其与大模型要解决问题的差异,以及“人形”的重要性。 解决数据来源和构建大脑的问题,包括大模型和多模态的数据泛化、数据采集和量的问题,以及特定任务和场景的处理,还有结构化与非结构化场景的处理等。 思考具身智能的落地场景和商业化方向,例如 ToB 或 ToC 的选择。 考虑具身智能创业团队的背景组成,如工业机器人、自动驾驶、服务机器人等领域的经验。
2024-11-05
如何用Coze智能体自动提前飞书知识库内容
要使用 Coze 智能体自动提取飞书知识库内容,您可以参考以下步骤: 1. 创建智能体: 手动清洗数据:上节课程是自动清洗数据,自动清洗可能出现数据不准的情况,本节尝试手动清洗以提高准确性。例如创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可点击编辑修改和删除,然后添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:对于本地 word 文件,注意拆分内容以提高训练数据准确度,例如将画小二课程按章节进行人工标注和处理,然后创建自定义清洗数据的知识库。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。 2. 创建机器人: 访问 Coze 官网(网址:Coze.cn)创建。 人设与回复逻辑设置。 创建知识库: 飞书知识库:在飞书中选择对应文件夹,一次最多选择 20 个文件(文件多可多建几个知识库),可选择自动进行数据清洗,图片资料会保留,测试对话,目前 Coze 存在不稳定版本,需调试完善。 Excel 知识库:可增加其他形式的知识库,上传表格的知识库不要过于复杂,不要有合并表格情况,系统不认不同的 Sheet,数据处理完成会显示 100%进度,加工出来的数据点击添加 Bot 增加到知识库中,然后测试发布和返回。 网页知识库:有自动采集和手动采集两种方式,手动采集需安装插件,可选择批量添加,写入网址,将全站数据解析并保存到知识库,按照默认自动清洗数据。 此外,在前期准备中,梳理 AI 智能体的功能需求时,要注意在稍后读的知识管理场景中,简化“收集”环节,自动化“整理”环节,根据待阅读内容列表的主题和当前阅读兴趣智能“选择”相关内容、推荐个人阅读计划。
2024-11-05
打造自己的ai本地知识库
以下是打造自己的 AI 本地知识库的相关内容: 1. 本地部署大模型以及搭建个人知识库的思路来源于视频号博主黄益贺。 2. 可以使用 Ollama 一键部署本地大模型,了解 ChatGPT 的信息流转方式以及 RAG 的概念和核心技术。 3. 若要对知识库进行更灵活掌控,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 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间,然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,接着选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档数据给出答案),最后进行测试对话。 4. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人时: 设计 AI 机器人,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,并将信息存储起来。创建知识库路径: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,本次使用【本地文档】,注意内容切分粒度,可加特殊分割符如“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 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:个人空间工作流创建工作流,工作流不必复杂,能实现目的即可。
2024-11-05
如何构建有效的知识库
构建有效的知识库可以参考以下方法: 使用 Dify 构建知识库: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。 知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。于 2012 年 5 月 17 日被 Google 正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将 Web 从网页链接转向概念链接,支持用户按照主题来检索,实现语义检索。 其关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状的知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示: 属性图 三元组 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识的质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新的知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 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。 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。 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: 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。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 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。 4. 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。
2024-11-04
给我一些与coze 知识库搭建应用相关的文章
以下是一些与 Coze 知识库搭建应用相关的文章: 1. 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. 包含多篇相关文章,如 3. 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
2024-11-02
连接外部知识库
以下是关于连接外部知识库的相关内容: 创建并使用知识库: 在 Bot 内使用知识库: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 5. (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式。配置项说明:最大召回数量指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多;最小匹配度指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回,若未达到则不会被召回;调用方式包括自动调用(每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回)和按需调用(需在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据)。 6. (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 扣子知识库介绍: 功能概述:扣子的知识库功能支持上传外部数据(例如本地文件、实时在线数据),通过向量搜索来检索最相关的内容以回答用户的问题。扣子提供了简单易用的方式来存储和管理外部数据,让 Bot 可以与指定的数据进行交互。将数据上传到扣子知识库后,扣子会自动将文档分割成一个个内容片段进行存储,并通过向量搜索来检索最相关的内容来回答用户问题。 应用场景:扣子支持上传文本内容和结构化的表格数据,可满足不同的使用场景,例如语料补充、客服场景、垂直场景等。 AI Agent 系列:Brain 模块探究: 外置知识是由外部数据库提供,能够进行动态更新和调整。外置知识通常涉及多种数据存储和组织方式,包括向量数据库(优化了向量检索操作,常用于处理和索引非结构化数据,如图像和文本)、关系型数据库(通过表格形式存储结构化数据,支持复杂的查询,适用于事务性数据存储)、知识图谱(以图的形式组织数据,强调实体之间的关系,适合于复杂的语义分析和知识推理)。在实际应用中,外置知识的集成和管理常常采用 RAG(RetrievalAugmented Generation)架构,它是一种结合了检索和生成的模型,通过检索外部知识源来增强模型的生成能力。
2024-10-31
小白如何学习ai使用呢
对于小白学习 AI 的使用,以下是一些建议: 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,您能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,对于技术纯小白用 AI 开发真正的应用,您可以参考以下经验: 1. 从小白学代码,看 AI 时代人类导师和硅基助教的协作之道: 像案例中作者的女儿,在 Claude 和作者的帮助下,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初作者不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序,但女儿通过让 Claude 教她做一个简单任务,明白了 Unity 里的基本概念。 开发过程有顺利也有挫折,挫折原因包括问题描述不清楚、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让作者意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目,来先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。最好有人类导师,一开始把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。 2. 基础小任务: 推荐从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样可以学会必备的调试技能。 如果用的是 o1mini,可以在 prompt 最后添加“请生成 create.sh 脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(如果 windows 机器则是 create.cmd),足够勤勉的 o1mini 会为您生成一段超级长的代码,并给出提示,您只需要复制粘贴并执行,一次性生成十多个目录和文件,超方便。 3. 明确项目需求: 通过和 AI 的对话,来逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,这样的文档会包含影响技术方案选择的细节,比直接给 AI 一段口头的需求描述要准确得多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知您现在在做第几点功能,会非常方便。
2024-11-04
小白该从哪里开始学习AI
对于小白学习 AI,建议如下: 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,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。 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。
2024-11-03
小白学习AI首先要做的是
对于小白学习 AI,首先要做以下几点: 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,同时掌握提示词的技巧。 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,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。 此外,还有一个案例,一位纯小白在学习代码和开发应用时,通过与 Claude 和人类导师的协作,从简单的小任务入手,逐步掌握相关知识。但过程中也会遇到挫折,如问题描述不清导致得到错误指引、AI 给出的方案复杂、配置错误等。这表明小白需要通过能直接搞定的小项目来先学明白背后的原理,同时最好有人类导师把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时提供帮助。
2024-11-01
小白学习AI从哪里开始
对于小白学习 AI,建议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,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。
2024-11-01
小白如何使用AI
对于小白使用 AI ,可以按照以下步骤进行: 1. 从基础小任务开始: 让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若使用 o1mini ,可在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本(Windows 机器则是 create.cmd),运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本”,勤勉的 o1mini 会生成代码并给出提示,复制粘贴并执行即可一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求,若为训练有素的产品经理可忽略此步。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,包含影响技术方案选择的细节,后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 规划 POC 和开发路径: 设计 POC 的小项目,让 AI 列举技术点、选择合适的技术方案并设计 POC 项目,每个 POC 应独立,便于通过完成 POC 学会相关技术。 注意 AI 可能在选取技术栈、拆分粒度、开发路径设计等方面犯错,如有可能请老师傅把关。 此外,对于小白用 AI 快速掌握 Python ,可以掌握最少必要知识并尽快开始和度过这个过程。可参考,结合 ChatGPT ,不懂的地方随时提问。
2024-10-30
作为一名小白,如何很好的学习并使用AI工具
对于小白如何很好地学习并使用 AI 工具,以下是一些建议: 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,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。 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,对于想要了解 AI 生成图像和生成视频的朋友们,还有以下几点建议: 1. 多看教程,多实践:通过学习教程和反复实践,快速掌握 AI 工具的使用方法。 2. 积极参与社群交流:加入相关社群,向有经验的朋友请教,获得宝贵经验和建议。 3. 保持好奇心和探索精神:AI 技术发展迅速,不断学习和探索新技术,保持竞争力。 总的来说,AI 时代对视频内容创作产生了深远影响,提高了制作效率,降低了制作成本,使更多人能够参与到视频创作中来。对于设计小白来说,这是提升创作能力的好机会。对于超出自己理解范围内的事情,最简单的方法就是试一试,学习新东西,百闻不如一练。尽可能简单地试用 AI 工具,能让普通人更快在这场 AI 的发展中受益。
2024-10-30
个人可以做出一个AI吗
个人是可以做出一个 AI 的。例如,通过 Character.ai ,每个人都可定制自己的个性化 AI ,其覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链。 Character.ai 的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能,帮助他们过上最美好的生活”。这意味着人们能拥有像钢铁侠中的 Javis 一样的人工智能助手,完成各种任务。 在教育领域,借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以作为数字教师,如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。个性化的数字教师能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,实现因材施教,缓解教育资源不平等问题。虚拟角色也可作为数字陪伴促进儿童成长。 在游戏方面,生成式人工智能将使游戏创作民主化,改变和颠覆 UGC 游戏领域,让每个游戏玩家都能成为游戏制作者,释放游戏设计创造力浪潮,改变游戏行业。
2024-11-04
有哪些制作学生个人信息表的 AI
目前暂时没有专门用于制作学生个人信息表的特定 AI 工具。但您可以利用一些通用的办公软件或在线表格工具,结合其智能化的功能来辅助完成,例如 Microsoft Excel、WPS 表格等,它们具有一些自动填充、数据验证等功能,可以提高制作信息表的效率。
2024-10-31
我想做一个知识库管理,用于用户累计只是,在此基础上打造属于用户个人的知识库,通过ai生成用户专属的答案。但是我不知道应该怎么设计这个软件,请为我建议
设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件,您可以考虑以下几个关键方面: 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统,如关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如 MongoDB、Cassandra),以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构,包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等,确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面,方便用户录入知识,支持多种格式,如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能,允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系,让用户能够将知识分类存放,便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签,提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能,支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法,确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型,如自然语言处理模型,用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化,使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别,如管理员、普通用户等,控制用户对知识库的操作权限,保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据,以防止数据丢失。 提供数据恢复功能,确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面,提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则,使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化,确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试,包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况,不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助,祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件!
2024-10-29
两个人物图合成一张图片,有什么好工具?
以下是一些可以将两个人物图合成一张图片的工具和方法: 1. Midjourney(MJ): 确定人物形象,通过相关提示词生成人物图像。 利用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐,可将合成后的图作为垫图在 MJ 中重新生图。 2. Stable Diffusion(SD): 可使用 Roop 插件进行多人物脸部替换。例如生成一张包含两个古风人物的图片,通过图生图调整重绘幅度,并在 Roop 插件中载入相应人物照片形象进行脸部替换,最后使用 PS 扩图。 3. 其他方法: 利用 MJ 画图制作底图,使用 InsightFaceSwap 插件处理脸部,分割裁剪图片、处理后缝合,再用相关软件让图片动起来。 直接在网上寻找能够融合两张照片的软件或项目,若没有则进行纯 P 图,然后利用图生视频的项目完成。
2024-10-28
我如何成为一个人工智能产品经理?
要成为一名人工智能产品经理,您可以参考以下内容: 职责描述: 1. 负责基于通用人工智能技术(AGI)的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 2. 通过市场调研和分析,开发满足客户需求的产品或服务,为公司制定产品战略。 3. 制定并执行产品开发计划和目标,协调项目相关人员,推动产品开发工作的顺利进行。 4. 提出产品优化建议,推动产品快速迭代,并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求: 1. 本科及以上学历,计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 2. 具备 3 年以上产品管理经验,有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 3. 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 4. 对客户需求具有高度敏感度,熟悉竞品分析、定价策略。 个人能力发展方面: 1. 入门级:能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级:分为技术研究路径和商业化研究路径。这个阶段需要对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用:有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 此外,AI 产品经理需要懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。同时,要关注场景、痛点、价值。 在技能方面,AI 产品经理需要掌握的算法知识具有以下必要性: 1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,能更准确地评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力:掌握相关知识可以提升数据分析能力。
2024-10-21
一个人开发ai应用
像字节 Coze 这样的工具本质上是“AIfirst aPaaS”: “aPaaS”意味着 Bot Builder 如同以往的 aPaaS,通过不同可视化工具实现应用所需的不同类型代码,如数据、状态、API 调用、逻辑(工作流、事件系统等)、UI,生成的是“配置”,创建的“应用”由 aPaaS 本体读取不同配置运行。Bot Builder 针对部分类型采用了不同可视化工具,“应用”一部分在 Bot Builder 平台自身运行,一部分在其他 Chatbot 平台运行。 “AIfirst”指开发应用时借助 AI 辅助或依赖 AI,开发出的也是 AI 应用(目前主要是各平台上的 chatbot),开发和运行阶段都有大模型支持,大模型不仅能取代手工编写的代码,还能做到手工代码做不到的事。 红杉关于生成式 AI 的观点: 生成式 AI 成为热门,人才和资本涌入,出现了如“哈利·波特巴伦西亚加”“Heart on My Sleeve”等相关现象。 第一个杀手级应用已出现,如 ChatGPT 是最快达到 1 亿 MAU 的应用程序,Character AI、Github Copilot、Midjourney 等也展现出优势。 开发者是关键,他们创造了各种意想不到的使用案例。 AI 应用形态在发展,从自动完成和初稿变得更复杂,从个体到系统级生产力,从人在循环中到执行导向的代理系统转变。
2024-10-20
RAG应该怎么使用呢
RAG(检索增强生成)是一种结合了检索和生成的技术,具有以下特点和使用流程: 特点: 可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源,从而提高生成的质量和准确性。 能解决大语言模型在实际应用中的一些问题,如知识局限性、幻觉问题和数据安全性等。 使用流程: 1. 首先,给定一个用户的输入,如问题或话题。 2. RAG会从数据源(如网页、文档或数据库记录)中检索出与之相关的文本片段,这些片段称为上下文。 3. 将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入,并传递给大模型(如 GPT)。输入通常包含提示,指导模型生成期望的输出,如答案或摘要。 4. 最后,从大模型的输出中提取或格式化所需的信息,返回给用户。 此外,RAG 可以和微调结合使用,类似于为模型提供教科书,适用于模型回答特定询问或解决特定信息检索任务,但不适合教模型理解广泛领域或学习新的语言、格式或样式。
2024-11-04
我应该怎么开始学习AI
以下是为您提供的新手学习 AI 的建议: 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。了解人工智能是什么,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,您将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。 6. 对于中学生: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2024-11-01
aigc提示工程师应该学习哪些课程
以下是 AIGC 提示工程师应该学习的一些课程: 1. 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程:由 OpenAI 技术团队成员授课,涵盖软件开发最佳实践的提示,常见用例如总结、推理、转换和扩展,以及使用 LLM 构建聊天机器人等内容。 2. 范德堡大学的提示工程课程:教您成为生成 AI 工具的专家用户,展示利用生成式人工智能工具的示例,提高日常工作效率,并深入了解其工作原理。 3. 了解大型语言模型背后的理论:深入探讨自然语言处理中基本模型的细节,学习创新技术,涉及基于 Transformer 的模型,以及少量学习和知识蒸馏等转移学习技术,聚焦新的 LLM 发展方向。 4. 提示词培训课——Part4:包括提词工程的基础概念和实用技巧,如利用地规构建思考链条、探讨提示词的敏感性问题、解释'token'概念及相关操作,深入讲解提示词的进阶技术,如增强推理能力、运用元提示和任务分解技巧,探讨 AIAgent 和 AIAgentic 的概念和差别,学习多智能体设计模式,梳理提词落地流程。
2024-10-31
命令AI润色论文的一个段落,让这一段看起来是科研论文,应该如何下指令
以下是为您提供的命令 AI 润色论文段落的指令示例: “请将以下段落按照科研论文的风格进行润色,使其语言更加准确、严谨、规范:。注意保持原意,优化句子结构,使用恰当的学术词汇和语法。” 您可以将上述示例中的替换为您想要润色的段落。
2024-10-27
我怎么让AI更好的帮我生成我想要的短视频文案,我应该提一些什么问题
以下是一些让 AI 更好地帮您生成想要的短视频文案的建议和方法: 1. 像在制作《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 时,不要直接让 GPT 写文案,而是更具体地提出需求,比如说明文案的前因后果、您的喜好和拍摄风格。可以利用 360 浏览器的字幕提取功能捕捉相关视频文案,让 Kimi 和 ChatGPT 进行分析和学习,理解目标写作风格并融会贯通。对比两个模型的结果,在中文理解和写作能力上,Kimi 可能表现更突出。完成文案分析后,让 AI 按此风格写作,再整合调整,使文案更顺口。 2. 在电商带货本地生活方面,以美妆行业为例,表明身份、描述需求和回答要求来用 ChatGPT 生成短视频选题文案,将需求与框架结合生成短视频文案。之后按照以下步骤生成虚拟数字人短视频: 第一步:打开特定网站(需科学上网)。 第二步:输入内容选项,在右侧文字框输入 ChatGPT 生成的内容,选择想要的头像、不同的国家和声音,点击“Create Video”等待生成。生成后结合产品讲解即可发布用于视频带货。 3. 在即梦 AI 视频生成中,为避免重复“抽卡”,您的 prompt 应从多个角度描述需求,比如人种、画风、宠物品种等,以保持物种和画风的一致性。例如生成关于“狗”的视频,提供不同狗的品种、外貌、行为等信息,帮助生成更丰富的内容。
2024-10-26