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提供“与知识库对话”的产品服务

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以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容:

如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,需要使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为: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。

AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时,首先创建工作空间,然后上传文档并进行文本嵌入,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的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。

在商业化问答场景中,以一个问答机器人界面为例,其左侧有三处配置:AI 模型、提示词、知识库。模型可以想象成学习过无数知识的人;提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能;知识库则相当于给模型发放的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型,提示词设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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)

【AI+知识库】商业化问答场景,让AI回复更准确,一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程(上篇)

前言在把AI大模型能力接入微信后,发现很多朋友想要落地在类似客服的应用场景。但目前大模型存在幻觉,一不留神就胡乱回答,这在严肃的商用场景下是不可接受的。当我想要解决此问题时,发现虽然资料很多,但是多数太偏“技术向”,对于很多和我一样的非技术从业者来说,犹如天书一般。有落地需求的朋友们,即使完成了通路搭建,也无法真正的应用。落地场景,幻觉是不得不直面的问题。而非技术从业者的小白们,很难找到一个“说人话”的文章,让他们完全了解并应用。而我对此比较感兴趣,同时作为产品经理,有一些用户思维和技术基础。因此我斗胆在整理、学习了多位前辈的成果后,写一篇讲给“小白”们的教程。⚡以下内容,如有错漏,欢迎留言补充、批评、指正。一、对话示例如果我直接讲理论部分,我相信小白强迫自己看了前200字就会关掉窗口。因此,我们先将这个过程具象化。以下是一个问答机器人的界面。这是一个示例,你可以把右侧的对话当做是微信的对话框,这些对话交互是可以在任何一个受支持的窗口下实现的。上方页面左侧画红框的地方,是这个“问答机器人”的配置,右侧是与“机器人”的一轮对话。左侧有三处配置:AI模型提示词知识库。模型、提示词、知识库三者可以想象成:

张梦飞 :AI商用级问答场景,怎么让AI+知识库回答的更准确?一篇专门为小白讲透RAG而作的教程(上篇)

以下是一个问答机器人的界面。这是一个示例,你可以把右侧的对话当做是微信的对话框,这些对话交互是可以在任何一个受支持的窗口下实现的。上方页面左侧画红框的地方,是这个“问答机器人”的配置,右侧是与“机器人”的一轮对话。问答机器人的配置这里有三处配置:AI模型提示词知识库。模型、提示词、知识库三者可以想象成:大语言模型:是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子,因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而,在工作场景下,只会聊天侃大山可不行,你想让他帮你干活。这个时候,就需要“提示词”出场了,提示词:是你告诉这个全知全能的人,他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能,让他能够按照你的想法,变成一个你需要的“员工”。知识库,相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字,也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库,就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工,见到有人来的时候,就翻一翻手册,然后再做出反应。那我这里的设定:AI模型:这里使用的是阿里千问模型。提示词:这里设定的角色是“美嘉”,是按照美嘉的人设、背景和对话风格做的设定。知识库:这里放的是《爱情公寓》全季的剧情,让“美嘉”拥有了自己过往的“记忆”,知道自己做过什么、好朋友是谁等等。

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AI知识库是是什么?有哪些知名的AI知识库
AI 知识库是一系列 AI 相关的信息和知识的集合。以下为您介绍一些知名的 AI 知识库: 通往 AGI 之路:这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里,用户既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅提供各种 AI 资源,还具有一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程,并且会追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。其网址为:https://waytoagi.com/ ,您可即刻体验:https://waytoagi.com/ 。 Coze 知识库:例如在飞书软件搭建的。
2024-11-23
AI知识库工具
以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息: WayToAGI(通往 AGI 之路): 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源,让人们能轻松学习 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新,无论您是初学者还是行业专家,都能在此发掘有价值的内容。 网址:https://waytoagi.com/ 体验链接:https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用: 知识库就像 AI 的“活字典”,是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题,AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息,给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索,就是将整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2024-11-22
知识库软件有什么推荐的吗
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2024-11-22
有什么知识库的应用推荐?
以下是为您推荐的知识库应用: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。其中提到大模型存在不准确和数据限制的问题,知识库可解决这些问题,典型应用如客服系统,公司可将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型,使大模型更准确回复用户。 01通往 AGI 之路知识库使用指南。涵盖智能纪要、总结等内容,包括关于 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、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。 张梦飞:【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。包括创建知识库应用的步骤,如地址输入、模型选择、创建和上传文件等,以及安装并接入 cow 的操作流程。
2024-11-22
本群怎么实现的调用知识库
要实现本群对知识库的调用,可以通过以下两种方式: 1. 在 Bot 内使用知识库: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 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。 (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。配置项说明如下: 最大召回数量: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: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。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回。 调用方式:知识库的调用方式。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;按需调用:您需要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。 (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。 2. 在工作流内使用 Knowledge 节点: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。
2024-11-21
AI知识库有什么
AI 知识库主要包括以下内容: 通往 AGI 之路:这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里,用户既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 特点: 由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设。 大家贡献并整合各种 AI 资源,使大家可以轻松学习各种 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例等。 提供一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 追踪 AI 领域最新的进展,时刻更新,让用户每次访问都能有新的收获。 链接: https://waytoagi.com/ 即刻体验:https://waytoagi.com/ 此外,还有关于 Coze 的知识库相关内容,如大圣撰写的文章,帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库,包括其概念、实现原理、能力边界,以及在通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理,还有如何更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件来打造更加强大的智能体。
2024-11-21
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时: 对于多轮对话,现实中常伴随指代问题,如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段,可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时,对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验,需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题,确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成,单次交互无法达成,所以要转换测试形式,先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词,这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景,让模型适应并推理出需消解的代词,再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤,如进行第一轮对话,提出问题“尼罗河是什么?”,系统召回相关知识片段并回复,然后开始指代消解。 另外,聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入,包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为,再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时,包含聊天历史记录有帮助,若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
与PDF对话
以下是关于与 PDF 对话的相关内容: AIGC 落地应用中,有 ChatWithPDF 官方 Pulgin 可解决 Chat GPT 无法阅读、解析 PDF 的问题,推荐指数为🌟🌟🌟🌟。还有 Voice control for ChatGPT Chrome 插件用于和 ChatGPT 语音对话,支持多种语言,可当英语口语/听力老师,但 TTS 效果生硬,期待改善,推荐指数🌟🌟🌟,下载地址: 增强的 PDF 结构识别框架(pdflux.com)应用于 ChatDOC(海外官网:chatdoc.com),它是 AI 文档阅读助手,能在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息,在可靠性和准确性方面居所有 ChatPDF 类产品之首。其优势包括精通表格理解、多文档对话、每个回答均可溯源至原文、支持多种文档类型。 阅读书籍、论文的互动式问答场景对应的关键词库有 15 个,如书籍、报告、文件等。ChatGPT 知识库截止于 2021 年 9 月,对于新数据或最新出版的内容无法提供答案,如有现成 PDF,建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答,并提供了输入信息和提出问题的步骤及模板,还有相关案例。
2024-11-13
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中,让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式: 1. 利用相关数据集进行训练,例如: Guanaco:地址为,是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus:地址为,开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据,包括多个领域,可用于训练大模型。 SmileConv:地址为,数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,含有 56k 个多轮对话,其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样,更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式,为模型提供一些情感需求的示例,如: |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中,定期总结关键信息,重申对话的目标和指令,有助于模型刷新记忆,确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类,特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中,快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图,并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说,要训练模型掌握情感需求,可以从以下几个方面考虑: 1. 数据收集:收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据,包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取:从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征,如语音的语调、语速、音量,文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择:选择适合处理情感分析任务的模型架构,如基于深度学习的循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等。 4. 情感标注:对收集的数据进行准确的情感标注,以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合:结合语音和文本等多模态信息,提高情感识别的准确性。 6. 优化算法:采用合适的优化算法来训练模型,调整模型的参数,以提高模型的性能。 7. 模型评估:使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能,并根据评估结果进行调整和改进。
2024-11-11
提供“与知识库对话”的产品服务
以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,可以使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为: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。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时,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的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。 在商业化问答场景中,以一个问答机器人界面为例,其配置包括 AI 模型、提示词和知识库。模型好比是学习过无数知识的人,提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能,知识库则是给模型的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型,提示词设定角色为“美嘉”,知识库放置《爱情公寓》全季剧情。 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,可以联系相关人员或者加入免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2024-11-08
图片对话模型有哪些
以下是一些常见的图片对话模型: ChatGLM: 地址: 简介:中文领域效果最好的开源底座模型之一,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 VisualGLM6B: 地址: 简介:一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对,与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 ChineseLLaMAAlpaca: 地址: 简介:中文 LLaMA&Alpaca 大语言模型+本地 CPU/GPU 部署,在原版 LLaMA 的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练。 智谱·AI 开源的图片对话模型有: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能的基础上,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 代码链接: 模型下载:、始智社区 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM)。基于对视觉和语言信息之间融合的理解,CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。 代码链接: 模型下载: Visualglm6B:一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。 代码链接: 模型下载: 智谱·AI 开源的 Chat 模型有: ChatGLM6Bint4:ChatGLM6B 的 Int4 版本。最低只需 6GB 显存即可部署,最低只需 7GB 显存即可启动微调() 上下文 token 数:2K 代码链接: 模型权重下载链接:魔搭社区、始智社区、启智社区 ChatGLM6Bint8:ChatGLM6B 的 Int8 版本 上下文 token 数:2K 代码链接: 模型权重下载链接:魔搭社区、始智社区、启智社区 AgentLM7B: 简介:1. 提出了一种 AgentTuning 的方法;2. 开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化的真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct;3. 基于上述方法和数据集,利用 Llama2 微调了具备超强 Agent 能力的 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B。 上下文 token 数:4K 代码链接: 模型权重下载链接: AgentLM13B: 上下文 token 数:4K 模型权重下载链接: AgentLM70B: 上下文 token 数:8K 模型权重下载链接:
2024-11-08
StableDiffusion 云服务
以下是关于 StableDiffusion 云服务的相关信息: 如果您的电脑配置较低,也可以通过云平台畅玩 StableDiffusion 并生成好看的图片。这里推荐使用“青椒云”,您可以点击以下链接下载:http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY 。 云平台的使用方法如下: 1. 点击上述链接,注册账号。 2. 下载并安装后,登录注册好的账户。 3. 点击右上角的个人中心进行实名认证。 4. 实名认证后回到主界面,点击新增云桌面。想玩 StableDiffusion 可以选“AIGC 尝鲜”,新注册一般会有优惠券,可免费试用。大多数云平台每小时费用约 2 3 元。 5. 在新弹出的框框中点击“开机”按钮,稍等之后点击“进入桌面”。进入桌面后弹出的全部框框可直接关掉。 6. 点击新打开桌面的“此电脑”,在 C 盘里找到 SD 的根目录,点击“A 启动器.exe”。 7. 点击右下角的“一键启动”即可进入 SD。 8. 用完云平台记得关机,否则会持续计费。 另外,SD 是 Stable Diffusion 的简称,它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型,主要用于根据文本描述产生详细图像。其代码模型权重已公开发布,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 如果您要在本地安装部署 ComfyUI 副本,电脑硬件要求如下: 1. 系统:Windows 7 以上。 2. 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够空间,最低 100G 起步(包括模型)。 同时,您需要依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。具体下载地址如下: 1. Python:https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 2. VSCode:https://code.visualstudio.com/Download 。 3. Git:https://gitscm.com/download/win 。 4. 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。
2024-11-23
展开说说公共服务智能化
公共服务智能化是一个涉及多方面的重要领域。 在美国,政府官员正致力于推动人工智能领域的发展,并根据反馈更新相关计划,以规范人工智能的运作,保障其在保护公民权利、安全和国家安全、促进公平、推动民主、促进经济增长和创新公共服务等方面发挥积极作用。 在欧洲,对于使用人工智能系统获取和享受特定的必要私人和公共服务及福利的领域,有严格的规定。特别是在公共机关提供的基本公共援助福利和服务方面,若使用人工智能系统进行决策,可能会对人们产生重大影响,因此某些系统被列为高风险系统。但同时,也不应妨碍公共行政部门开发和使用创新方法,前提是这些系统不会带来高风险。 在英国,人工智能将在实现更好的公共服务、高质量就业和提供学习技能的机会等目标中发挥核心作用。政府已投入大量资金,并认为以结果为导向的方法是实现目标的最佳途径。人工智能已在改善医疗保健、提高交通安全性等方面带来了实际的社会和经济效益,未来有望在更多领域发挥更大作用。
2024-11-20
数据中心运维服务的智能体构建
以下是关于数据中心运维服务智能体构建的相关内容: 一泽 Eze:Coze+飞书多维表格,打造专属 AI 智能体,享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体: 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”(测试下来,通义对提示词理解、执行效果最好)。 4. 把配置好的工作流(如整理入库、选择内容)添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词(可按需求和实际效果优化调整)。完成上述步骤后,能在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。 智能体在品牌卖点提炼中的应用 搭建一个智能体帮助提炼卖点: 1. 确定智能体的结构:按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。 2. 搭建完整智能体: 以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,包括探索、排列、抽取、收敛、确认、应用流程。 加入其他分析助手,如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还包括一些在后续品牌卖点应用过程中有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。
2024-11-19
推荐几个出海产品,关于AI伴侣和日记管理等服务产品,不限于app
以下是为您推荐的出海产品,包括 AI 伴侣和日记管理等服务产品: 1. AI Diary:这是一款智能日记应用(https://aidiary.io/),采用人工智能技术,能进行真实对话、情绪和写作分析,为用户生成日记摘要和人工智能生成诗歌,为用户提供更深入的反思和个人成长体验。 2. Descript:这是一个多功能工具(https://www.descript.com),可帮助用户进行写作、录制、转录、编辑、协作和分享视频和播客,具有高精度和速度的转录和更正工具,能快速创建社交媒体平台所需的视频剪辑和字幕等。 3. ResearchAIde:这是一个论文分析工具(https://www.researchaide.org),适用于学生、研究人员和商业专业人士,能快速高效地从研究论文中提取并综合相关信息,还可在一个地方整理研究并轻松浏览多篇论文,提供强大的数据提取能力。 4. AI hits:这是一个 AI 生成的音乐排行榜(https://aihits.co/),包含各种由不同 AI 平台和创作者制作的 TikTok 病毒热门歌曲、翻唱、混音和合作作品。 5. Audio Pen:这是一款语音笔记应用(https://audiopen.ai/),可以记录和总结用户想法,适合喜欢通过说话思考的用户,不仅能录下声音,还能转成文字并进行摘要整理。
2024-11-14
城市智能停车服务系统建设方案
很抱歉,目前知识库中没有关于城市智能停车服务系统建设方案的相关内容。但一般来说,建设城市智能停车服务系统可以从以下几个方面考虑: 1. 需求分析:了解城市的停车需求、现有停车设施状况以及存在的问题。 2. 技术选型:选择适合的传感器、通信技术、数据库管理系统等。 3. 系统设计:包括车位监测与管理、用户端应用设计、后台管理系统等。 4. 数据采集与处理:准确采集车位使用情况等数据,并进行有效的处理和分析。 5. 支付与计费系统:提供便捷的支付方式,并制定合理的计费规则。 6. 与其他系统的集成:如交通管理系统、城市规划系统等。 7. 安全与隐私保护:确保系统的安全性和用户数据的隐私。 8. 维护与升级:定期对系统进行维护和升级,以适应不断变化的需求。 以上只是一个初步的框架,具体的建设方案需要根据城市的实际情况进行详细的规划和设计。
2024-11-12
能生成sql语句的ai模型或工具,能提供api调用的
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2024-11-19
帮助修改论文,提供科研论文辅助, 有哪些推荐,
以下是一些在论文写作和修改方面的推荐: 一、文献管理和搜索 1. Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 2. Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 二、内容生成和辅助写作 1. Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升论文语言质量。 2. Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 三、研究和数据分析 1. Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 2. Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 四、论文结构和格式 1. LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 2. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 五、研究伦理和抄袭检测 1. Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 2. Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 如果您是医学课题需要修改意见,以下工具可供考虑: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:可提取文档结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,能提供修改意见。 此外,对于学术论文辅助创作,还可参考以下步骤:作为资深研究者和教授,先请求数据集和研究领域,分析数据后制定至少三个研究假设,进行文献综述并修正假设,使用 Code Interpreter 技术进行假设检验,最后撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文并以 Word 文档形式提交。内容原文地址:https://www.moreusefulthings.com/prompts 。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2024-11-18
我需要根据我提供的原素材和要求写作,原素材有可能是多个大型文件,推荐哪个或哪些AI工具?
以下是根据您的需求为您推荐的不同类型的 AI 工具: 对于需要修改医学课题的情况,您可以考虑: Scite.ai:是为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供医学课题修改意见。 对于内容仿写,推荐以下中文工具: 秘塔写作猫:是 AI 写作伴侣,支持全文改写等功能。 笔灵 AI 写作:是智能写作助手,支持多种写作需求。 腾讯 Effidit 写作:由腾讯 AI Lab 开发的创作助手。 对于文字生成视频,以下产品可供选择: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:可在 Stable Diffusion 图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能转换视频风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关工具和信息您可以通过以下链接查看: 更多医学课题修改工具相关:无 更多内容仿写工具相关:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 更多文字生成视频工具相关: 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-15
请为我推荐适合中老年人学习的AI课程,并提供对应的链接
以下为适合中老年人学习的 AI 课程推荐: 课程名称:野菩萨的 AIGC 资深课 课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是全网技术更新较快的课程之一。 课程内容丰富,涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 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。 如果您想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 冠军奖励:4980 课程一份 亚军奖励:3980 课程一份 季军奖励:1980 课程一份 入围奖励:598 野神殿门票一张 您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。希望这门课程能满足您的学习需求,助您在 AI 学习的道路上不断提升自己。
2024-11-15
有哪些著名的AI咨询公司?提供方案解决的那种
以下是一些著名的提供方案解决的 AI 咨询公司及相关信息: 在 AI 心理咨询产品方面,有 Woebot、Replika、Talkspace、Wysa、Moodfit、Youper 等。Woebot 是基于聊天机器人的心理健康平台,使用认知行为疗法原理引导用户。Replika 是 AI 驱动的个人朋友,提供情感支持和指导。Talkspace 是在线心理咨询平台,使用 AI 技术匹配咨询师。Wysa 提供情绪管理和心理健康支持。Moodfit 分析用户情绪模式并提供建议。Youper 结合 AI 和虚拟现实改善心理健康。但对于严重心理问题仍需专业帮助,且应作为传统咨询的补充。 在其他 AI 应用方面,如 14 号的小红书穿搭推荐,是 AI 时尚穿搭建议平台,利用图像识别和数据分析,根据用户身材和风格提供穿搭建议。15 号的蚂蚁财富智能理财助手,通过数据分析和机器学习为用户提供专业投资建议。16 号的法信智能法律咨询,运用自然语言处理和知识图谱解答法律问题。17 号的慧植农当家等是 AI 农业病虫害识别系统,借助图像识别和机器学习帮助农民识别病虫害。18 号的小米智能家居系统,基于物联网技术和机器学习实现家居设备智能化控制。19 号的文案狗等是 AI 广告文案生成工具,通过自然语言处理快速生成吸引人的广告文案。 在生成式 AI 平台的基础设施供应商方面,英伟达是目前该领域最大的幕后赢家,其数据中心 GPU 收入可观,建立了坚固的护城河。同时也有其他供应商,如甲骨文等挑战者,以及一些提供针对大模型开发人员解决方案的初创公司,如 Coreweave 和 Lambda Labs 等。此外还有谷歌张量处理单元(TPU)、AMD Instinct GPU、AWS Inferentia 和 Trainium 芯片,以及来自 Cerebras、Sambanova 和 Graphcore 等初创公司的 AI 加速器,英特尔也带着高端芯片进入市场,但新芯片占据的市场份额有限。
2024-11-13
有可以更具提供的文本和照片生成视频的AI吗?
以下是一些可以根据提供的文本和照片生成视频的 AI 工具: 1. Pika:一款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。目前内测免费,其生成服务托管在 Discord 中。操作步骤包括加入 Pika Labs 的 Discord 频道,在“generate”子区输入指令生成或上传本地图片生成视频,对不满意的效果可再次生成优化。 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。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-11