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如何构建自己的AI助理？

Answer

构建自己的 AI 助理可以参考以下步骤：

  1. 确定功能范围：
    • 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。
    • 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。
    • 能发布在您的微信公众号上，作为“微信客服助手”。
  2. 准备相关内容：
    • 根据 AI 助理的目的和核心能力，编写 prompt 提示词。
    • 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 等格式。
    • 创建自己的【知识库】，用于回答 AI 相关知识。
    • 创建【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。
    • 准备好自己的微信公众号，以便发布机器人。
  3. 设计详细步骤：
    • 先展示 AI 助理的【最终效果】界面。

构建 AI Agent 还可以类比为培养一位职场新人，包括规划阶段明确目标，将具体任务拆解为可管理的子任务并设计执行方法；实施阶段搭建工作流程，为子任务设置操作指南并验证输出质量；优化阶段通过反复测试和调整，优化性能，直到稳定输出高质量结果。您可以设定一个任务目标，动手构建专属的 AI 助理。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

1.支持用户发送“关键字”，自助获取我分享的“AI相关资料链接”；2.需要能回答AI相关知识，优先以“我的知识库”中的内容进行回答，如果知识库中信息不足以支持生成回答，则调用AI大模型回复，并在答案末尾加上内容：更多AI相关信息，请链接作者：jinxia1859；3.“AI前线”需要能发布在我的微信公众号上，做为我的“微信客服助手”；以上就是我的“AI前线”Bot的核心能力，要实现以上能力的Bot，我们需要准备的内容如下：1.根据Bot的目的、核心能力，编写prompt提示词；2.整理“关键字”与“AI相关资料链接”的对应关系，用word、txt、excel整理都行；3.创建一个自己的【知识库】，用来回答AI相关知识；4.由于“AI前线”要按照一定的规则来处理知识，需要创建一个【工作流】，来控制AI按照要求处理信息；5.准备好自己的微信公众号，以便将机器人发布在微信公众号上；[heading4]3、设计“AI前线”Bot详细步骤[heading5]1）先展示下“AI前线”Bot的【最终效果】界面如下：[content]

「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

1.支持用户发送“关键字”，自助获取我分享的“AI相关资料链接”；2.需要能回答AI相关知识，优先以“我的知识库”中的内容进行回答，如果知识库中信息不足以支持生成回答，则调用AI大模型回复，并在答案末尾加上内容：更多AI相关信息，请链接作者：jinxia1859；3.“AI前线”需要能发布在我的微信公众号上，做为我的“微信客服助手”；以上就是我的“AI前线”Bot的核心能力，要实现以上能力的Bot，我们需要准备的内容如下：1.根据Bot的目的、核心能力，编写prompt提示词；2.整理“关键字”与“AI相关资料链接”的对应关系，用word、txt、excel整理都行；3.创建一个自己的【知识库】，用来回答AI相关知识；4.由于“AI前线”要按照一定的规则来处理知识，需要创建一个【工作流】，来控制AI按照要求处理信息；5.准备好自己的微信公众号，以便将机器人发布在微信公众号上；[heading4]3、设计“AI前线”Bot详细步骤[heading5]1）先展示下“AI前线”Bot的【最终效果】界面如下：[content]

一泽Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力

让我们回顾整个过程，构建AI Agent可以类比为培养一位职场新人：1.规划阶段：明确目标确定AI Agent的具体任务（如结构化外文精读），将其拆解为可管理的子任务，并设计每个任务的执行方法。1.实施阶段：实战指导搭建工作流程，为每个子任务设置清晰的操作指南。像指导新员工一样，手把手引导AI完成任务，并及时验证其输出质量。1.优化阶段：持续改进通过反复测试和调整，不断优化AI Agent的性能。调整工作流程和Prompt配置，直到AI能稳定输出高质量的结果。如果你已经完全了解本次教程内容，不妨自己设定一个任务目标，动手构建一个专属于自己的AI Agent吧😉～

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AI生图
以下是关于 AI 生图的详细教程： 一、Liblibai 简易上手教程 1. 定主题：明确您想要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近内容的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需考虑语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：使用 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，过多意义不大且慢，过少出图效果差。 10. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 二、AI 线上绘画教程 1. 背景：工作中需要大量图片时，AI 生图是高效解决办法，主流工具如 midjourney 付费成本高，stable diffusion 硬件门槛不低，可选择免费在线 SD 工具网站如。 2. 目标：让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。 3. 注意事项：本教程适用于入门玩家，若有疑问可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通，教程内容会持续更新。 三、Tusiart 简易上手教程 1. 图生图：上传图片后，sd 根据图片、模型、prompt 等信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 2. 尺寸：太小生成内容有限，太大 AI 易放飞自我，如需高清图，可设中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 采样算法：即让 AI 用何种算法生图。 4. 采样次数：次数越多调整越精密，效果理论上更好但耗时越长，并非越多越好。 5. 提示词相关性：数字增大图像更接近提示词，但过高会使图像质量下降。 6. 随机种子 seed：固定种子可对图片进行“控制变量”操作，首次生成图时无种子。 7. Clip Skip：一般设为 2，早期无需过多关注。 8. ENSD：eta 噪声种子增量，默认 0 即可。
2025-02-17
可以用ai做商务服务么，比如帮用户申请个商标
AI 可以在一定程度上辅助商务服务，比如商标申请。商标申请要有区分度，能区分自家与别家产品，不像著作权需考虑独创性等。 关于 AI 作品的相关问题： 微链区块链存证流程： 登录方式：用微信扫码即可登录微链，登录后无需在个人中心完善信息。 存证选择：在页面左上角选择区块链存证，AI 作品一般选此选项。 信息填写：包括存证内容类型、存证附件、存证名称、作品作者、作品简介、著作权人等信息，著作权人可委托登记。 发表信息：填写发表地区、首次发表日期、权力取得方式等。 提交付款：确认存证上传，勾选并提交存证，手机扫码付款 10 元。 查看订单：在个人中心的版权订单中查看处理状态，处理完成后可在区块链版权存证处查看证书。 版权登记：带有 AI 性质或名字的作品无法做著作权登记，选择微链区块链存证有法律效应，且一次存证无需每年续费。 关于侵权问题： AI 生成肖像侵权：用他人著名肖像生成特定形象可能侵犯肖像权和名誉权，用自己肖像则相对安全。 AI 生成人脸相似侵权：若生成的人脸世界上不存在，侵权可能性小；若提示词相同且生成相似，可能侵权，需具体情况具体分析。 简单提示词作品版权：简单提示词生成的作品，法律可能不保护其版权，被搬运时难以有效维权。 以图生图的鉴定：若生成的图与原图看不出相同，一般不侵权，但用与原图无相似之处的图做底图的原因值得思考。 AI 生成音乐侵权：AI 音乐中歌词和旋律与某首歌有相似部分，是否侵权需多元素、多因素整体判断，如相似部分占比、整体结构等。 使用逝者肖像：逝者肖像权永远受保护，使用需谨慎，未造成不良影响且增益的情况下权利人可能不追究。
2025-02-17
写微信小程序，用哪个 ai 代码助手最好
以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. JetBrains 自身的助手插件： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。
2025-02-17
分析化验单的AI
以下是关于分析化验单的 AI 和专利审查方面的 AI 的相关信息： 分析化验单的 AI： 目前没有直接针对分析化验单的具体内容，但在教育领域，AI 已展现出强大的能力。例如，借助大模型可以生成个性化学习和定制化作业，教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库，学生也拥有了源源不断的错题练习库。 专利审查方面的 AI： 近年来，AI 在专利审查领域得到广泛应用，通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的应用和平台： 1. 专利检索与分类：AI 可通过自然语言处理和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估：AI 能够分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析：AI 能分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 5. 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体使用这些平台的步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
能分析医学化验单的AI有哪些？
以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
如何可以通过ai语音转文字
以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容： 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，其中文识别率优秀。语音识别的少量错误，ChatGPT 能正常理解和纠错，衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 对于有字幕的 B 站视频，可通过安装油猴脚本获取字幕，然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。
2025-02-17
AI助理
以下是关于 AI 助理的相关内容： 工作流： 1. 起床时，让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油，其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项 bot 方面，如内容创作，拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并分 A/B 组两个 AIbot 互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化 1：Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot。 6. 优化 2：将上述知识库、Prompt 资产，全部放入飞书的知识库+多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 7. 备选：筛选过的 50 多个生产力 AI，放在工具库里，待命输出。 8. 未来：把整个公司业务全部搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身，以及咨询日程预约。 9. 可能：所有流量口 bot 也介入飞书，给予飞书做数据分析和内容引擎（目前需手动）。 10. 提醒自己，关注 AI 的同时，更要关注打交道的人、利益、状态和情绪。 GPTs： GPTs 是 OpenAI 推出的工具，允许用户量身打造自己的 AI 助理。可根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT，如帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感等。OpenAI 已推出几种现成的 GPTs 供使用，如「The Negotiator」、「Game Time」等。用户还可上传资料来自定义 GPTs，目前 GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户。此外，OpenAI 推出了 GPT Store，是类似应用商店的平台，允许用户分享他们的 GPTs，甚至可能实施收益分润制度。 在网站上增加一个 AI 助手： 只需 4 步： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建网站，模拟企业官网或其他站点。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入 AI 助手。 4. 增加私有知识：准备私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，更好应对客户咨询。
2025-02-12
如何打造医生的个人AI工具或者助理
以下是为您提供的关于打造医生个人 AI 工具或助理的一些参考： 在医疗保健领域之外，已经有许多为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练出现，比如 InterAlia 能帮助搭配服装，Prodigy AI 能提供职业建议，Poised 能提升沟通能力。未来每个人拥有理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人并非不可能。 Sam Altman 认为，AI 模型将很快作为自主的个人助理为我们执行特定任务，例如代表您协调医疗护理。并且随着深度学习的发展，AI 会不断进步，为人们的生活带来改善。 对于教师而言，有多种专用工具推荐，如学生小组里的助教智慧学伴、月之暗面的 Kimi.ai 等。在教育应用中，存在生成式人工智能教育应用的五种境界，包括知道、学习并使用、用好提示语、定制智能体、融合驾驭等。同时，还有一些原则需要遵循，如始终邀请人工智能入席、让人始终在环路之中、像对待人一样对待人工智能并明确其类型、假设这是用过的最差的人工智能等。在人工智能时代，教学呈现出人类与人工智能/机器人联合教学成为常态、人类教师生产力等因人工智能增强、语言障碍消失、学习回归本真、学习者主动学习等重要性凸显等走向。 综合以上信息，打造医生的个人 AI 工具或助理可以参考以下思路： 1. 明确医生的具体需求和任务，例如诊断辅助、病历管理、患者沟通等。 2. 选择适合医疗场景的技术和算法，确保准确性和安全性。 3. 设计友好的用户界面，方便医生操作和交互。 4. 进行大量的医疗数据训练，以提高工具的性能和准确性。 5. 遵循相关的法律法规和伦理准则，保障患者隐私和医疗安全。
2025-01-08
医生的ai助理
以下是关于医生的 AI 助理的相关信息： 为了在医疗保健领域产生真正的变革，AI 应像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖医疗人才通常从多年的密集信息输入和实践开始，通过正规教育和学徒实践，获取难以在教科书中明确的知识，培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI 来说，当前的学习方式及技术人员的处理方式存在问题，应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定医疗数据点。 AI 智能体方面，如字节的扣子，是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础都能构建各类问答 Bot，完成从简单问答到复杂逻辑对话，开发完成后可发布到社交平台和通讯软件。创建智能体可通过简单 3 步：起名称、写介绍、用 AI 创建头像。 在医疗领域，2024 年 4 月浙江卫健委联合支付宝推出“AI 就医助理”，功能包括诊前的智能导诊、一键挂号，诊中的在线取号、排队叫号、线上缴费、AR 导航等，诊后的健康问答、指标解读、健康档案等，通过数字人的“主动服务”串联就医流程，虽从 ROI 角度看解决的痛点不足以让医院和患者付费，但可作为收集医疗数据的重要途径，实现医院、患者、企业三赢。
2025-01-08
如何用AI搭建工作助理
以下是关于如何用 AI 搭建工作助理的相关内容： 一、整体过程 构建 AI Agent 可以类比为培养一位职场新人，包括以下阶段： 1. 规划阶段：明确目标，确定 AI Agent 的具体任务，将其拆解为可管理的子任务，并设计每个任务的执行方法。 2. 实施阶段：搭建工作流程，为每个子任务设置清晰的操作指南，手把手引导 AI 完成任务，并及时验证其输出质量。 3. 优化阶段：通过反复测试和调整，不断优化 AI Agent 的性能，调整工作流程和 Prompt 配置，直到 AI 能稳定输出高质量的结果。 二、搭建 AI 工作流的能力 1. 学会搭建 AI 智能体：AI 智能体就像是员工，能根据设定的工作流，自动调用不同的 AI 工具，完成全流程任务，不需要人类时刻盯着指导。例如设计一个“写作助手”的 AI 智能体，输入文章的主题、风格和要求，它就能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等工作。 三、智谱 BigModel 共学营第二期：把微信变成超级 AI 助理 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台：https://bigmodel.cn/ 2. 参与课程至少需要有 token 体验资源包，获取资源包的方式有： 新注册用户，注册即送 2000 万 Tokens。 充值/购买多种模型的低价福利资源包： 直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay 语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ 多模态资源包： 多模态资源包： 共学营报名赠送资源包 3. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 4. 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑，完成一个简单智能体的搭建，此智能体完成特定功能。
2024-12-30
我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面，慢慢的他就成为了我的一个智能助理，但凡我阅读过的东西，只要我能想到一点点相关内容，都能通过这个工具在里面找到汇总答案，同时还能链接到原来的文章或知识点，有这样的AI工具么
以下是为您整理的相关信息： 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如： 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到，人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界，AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中，提到可以通过输入端输入不同模态的内容，包括音频、文本、视频等并消化，在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情，如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中，提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容，用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语（prompts），将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”，您可以手搓各种机器人为您工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等，还能设置“常用语”“小助手”“bot”，如 Kimi.ai 。 综合来看，目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。
2024-12-14
私人助理领域，如今有没有成熟的产品
在私人助理领域，目前有一些相关产品，但成熟的产品相对较少。 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。 Dots 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。不过，该产品需要排队较久的 waitlist，官方也较少更新动态。其官方 twitter 为：https://twitter.com/newcomputer ，官网介绍：https://new.computer/about 。
2024-12-12
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体？LLM应用？
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议： 在构建基于 LLM 的应用时，Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过，对于许多应用来说，优化单个 LLM 调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现，例如： 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet（一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器）。 4. Vellum（另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具）。 这些框架通过简化标准的底层任务（如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易，但它们往往会创建额外的抽象层，可能会使底层提示词和响应变得难以调试，也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API，许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。 此外，还有以下相关工具和应用： 1. VectorShift：能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序，利用大型语言模型（例如 ChatGPT）构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程，无需编码。 2. Unriddle：帮助更快阅读、写作和学习的工具，能简化复杂的主题，找到信息，提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法，它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考：https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
如何构建自己领域的微调数据集
构建自己领域的微调数据集可以参考以下步骤： 1. 确定目标领域和应用需求：明确您希望模型在哪个细分领域进行学习和优化。 2. 数据收集：广泛收集与目标领域相关的数据。例如，若要训练二次元模型，需收集二次元优质数据；若要微调 Llama3 ，可参考相关文档获取数据集。 3. 数据标注：对收集的数据进行准确标注，以便模型学习到有效的特征。 4. 数据清洗：去除无效或错误的数据，提高数据质量。 5. 特殊处理：如为数据添加特殊 tag 等。 以 Stable Diffusion 为例，可收集如 833 张宝可梦数据，并按照特定步骤进行清洗、标注和添加特殊 tag 。对于 Llama3 ，获取数据集后上传到服务器，编写并执行微调代码即可进行微调。 在微调过程中，还需注意一些问题，如大型语言模型微调可能面临训练时间长、成本高等挑战，此时可考虑参数有效调优等创新方法。
2025-02-17
目前我有个数据源头，可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段： 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌； 我需要创建一个智能体助手，用于分析这些数据，这个智能通助手需要能按用户需要，分析各个维度的数据，并按板块等维度汇总，并转为柱状图图表表现出现，并表现用户所有日期的近一周的变化，并阐明变化或波动是由哪些数据导致的？ 结合以上需求，我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手，该选定哪种prompt框架
很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手，该选定哪种prompt框架，提供下prompt样例
以下是几种适用于在飞书上构建企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架及样例： 1. ICIO 框架： 指令：明确执行的具体任务，如“分析企业每日利润表并生成详细报告”。 背景信息：提供执行任务的背景信息，如“企业近期业务拓展，成本有所增加”。 输入信息：大模型需要用到的一些信息，如“利润表的各项数据”。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，如“报告以表格形式呈现，包含各项利润数据的同比和环比变化，并给出简要分析”。 2. BROKE 框架： 背景：说明背景，如“公司处于业务增长阶段，需要密切关注利润情况”。 角色：设定特定的角色，如“利润表分析专家”。 目标：明确任务的目标，如“准确分析每日利润表，为管理层提供决策支持”。 关键结果：明确可以衡量的结果，如“报告中的分析结论能帮助管理层制定有效的成本控制策略”。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果，如“根据市场变化调整利润分析的重点”。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：期望大模型扮演的角色洞察，如“专业的财务分析师”，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了的说明希望完成的任务，如“对每日利润表进行全面深入分析”。 个性：回应的风格、个性或者方式，如“以简洁明了、数据准确为特点”。 实验：提供多个回答的示例。 4. 情境框架： 情境：描述当前的情况，如“企业面临市场竞争，利润波动较大”。 任务：明确要完成的任务，如“分析每日利润表，找出利润波动的原因”。 行动：说明采取的行动，如“对各项收入和成本进行详细比对”。 结果：阐述期望得到的结果，如“生成包含原因分析和建议的报告”。
2025-02-14