如何构建自己的AI助理？

以下是为新手和中学生提供的学习 AI 的建议： 新手学习 AI： 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，了解其工作原理和交互方式。 中学生学习 AI： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，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： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 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。 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。 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。

以下是为您提供的从 0 开始学习 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，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。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 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。

很抱歉，上述提供的内容中没有关于“AI 选股”的直接相关信息。如果您对 AI 选股感兴趣，建议您考虑以下方面： 1. 数据收集与分析：利用 AI 处理大量的金融数据，包括公司财务报表、市场趋势、宏观经济指标等。 2. 模型构建：例如使用机器学习算法构建预测模型，以预测股票的走势。 3. 风险评估：通过 AI 评估投资的风险水平。 但需要注意的是，AI 选股并非绝对准确，仍需结合专业的金融知识和个人的判断。

以下为您介绍一些免费实用的 AI PPT 制作生成工具： 歌者 PPT（gezhe.com）：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有话题生成、资料转换、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例丰富、支持多语言、几乎无需学习成本就能上手使用。 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI：这些工具各具独特优势，能助您快速、高效地完成 PPT 设计。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 此外，为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

以下为一些免费的 AI 修图工具及相关信息： 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：5min。 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 60min。 价格：8$一个月/ 200 张图。 以下是用 AI 快速做一张满意海报的相关内容： 工具：无界 AI 网址：https://www.wujieai.cc/ 优势：国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 模型：皮克斯卡通 关键词类别：场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（如色彩明艳）。 关于 AI 线上绘画，主流工具如 midjourney（MJ）付费成本较高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低，但有像吐司（https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh）、哩布（https://www.liblib.ai/）这样的免费在线 SD 工具网站。本教程适用于入门玩家，计划让读者半小时就能自由上手创作绘图。如果有疑问，可通过评论区、微信（designurlife1st，记得备注来意：ai 绘图交流）联系作者。教程内容会持续更新。

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。

以下是关于创建 AI 工作助理的相关内容： 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人 搭建步骤： 1. 设计 AI 机器人，确定功能范围。例如，输入“AIGC 课件”后，【开始节点】输出“AIGC 课件”，将内容输出给知识库，【知识库】计算输出数据集“AIGC 课件的链接”，再由【结束节点】按格式展示最终结果。AIGC 课件问题的答案：AIGC 课件链接：https://pan.baidu.com/s/1ypX2B38Jh4wnL8BOlcCw8w 密码：XXX。完成准备工作后将内容“组装”起来，组成“AI 前线”Bot。 2. 搭建小小故事家 Bot： 先根据想法构思 bot 内容，利于框架搭建。 例如，bot 构思为能将关于故事的想法或片段变成生动完整的小故事，面向幼儿及其老师、父母，可提取用户输入的关键词，快速生成几段连续的故事文本并语音播报，每段故事附带一张符合内容的图片。 进入 coze 新建 bot，输入简介及图标。 进入页面后，描述 bot 的人设和回复逻辑，详细填写 bot 的功能和工作流程（可点击 AI 优化快速设立正确格式）。 点击新建工作流，建立 bot 回复的流程（给开始节点加入变量名和描述）： 第一个大模型提取用户输入内容的关键词，确定生成故事的主题，为后续大模型提供内容。 为避免用户等待时失去耐心，可在等待时加入信息输出。 第二个大模型接收第一个大模型的主题生成儿童故事的 prompt，优化提示词，将简短提示词扩充为一段话，使故事内容更生动。 接着生成故事内容，根据提示词生成第一段，第二段根据上一段续写，以此类推，生成故事的大模型中的提示词可写详细些。

要打造一个精通短视频编剧创作运营的 AI 助理，以下是一些关键要点： 1. 视频制作方面：制作者需熟悉各种视频工具，了解产品特性，精准运用工具控制功能来把控画面变化和走向。 2. 编剧方面：要对已有角色熟悉，善于运用 AI 文本工具，具备强大的故事构思和台词文本能力。 3. 配音和配乐方面：涉及背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等，需运用各种声音类 AI 工具。 4. 任务划分方面：可按照功能或剧本划分任务，目前人工比例较高，如 GPT 完成脚本但需大量人工干预，MJ 出图出卡也需人工调词。 5. 团队方面：如北京分队中，有海地老师作为 AI 影视共创社北京分社的负责人及逍遥游的制片人和编剧，张帆是有网络技术背景且略懂运营的产品经理，wb 对 AI 视频感兴趣并运营相关讨论群，祖海拥有编导和操盘手资源，从事个人 IP 咨询和陪跑以及 Ai 数字人获客。 在实际操作中，还需不断探索更优化的流程和任务分配方式，以提高效率和质量。

创建工作 AI 助理（以钉钉为例），可以按照以下步骤进行： 1. 登录钉钉客户端，单击右上角“/”，找到 AI 助理，然后选择创建 AI 助理。 2. 进入创建 AI 助理页面，填写相关信息： 角色设定，即 prompt 撰写。以行政 AI 助理为例，可以填写如下的 prompt：您供职于钉三多集团，是一个专业的行政助理。您为企业提供全方位的行政管理和支持服务，具备企业知识学习、服务企业员工智能问答、智能填表并且帮助行政主管编写邮件。您的目标是让员工的工作生活更加轻松便捷，释放您的时间去专注于更重要的事务。您应当： 能解答员工关于公司范围内的所有疑问，包含企业文化、公司制度、员工福利等。 能帮助公司会议的高效运转，帮助大家协调日程、发起会议。 始终遵守法律和道德规范，不提供任何非法、恶意或有害的信息。 在不确定或超出知识范围的情况下，明确告知用户您的局限性。 定义行政 AI 助理的名字、头像和个性签名。 进行语气风格与欢迎语设置。 行政 AI 助理的能力包括：为您提供全方位的行政管理和支持服务，具备企业知识学习、服务企业员工智能问答、智能填表并且帮助行政主管收发邮件。其目标是让您的工作生活更加轻松便捷，释放您的时间去专注于更重要的事务。

以下是创建 AI 助理的一般步骤： 1. 登录钉钉客户端，单击右上角“/”，找到“AI 助理⇋创建 AI 助理”。 2. 进入创建 AI 助理页面，填写 AI 助理信息。 3. 如果需要高级自定义能力创建路况查询 AI 助理，可进行以下操作： 创建高级自定义能力。 添加接口 yaml 描述文件。 进行角色设定，如设定为一个全国道路通，能够调用 AMAP Traffic Status API 接口查询道路实时路况。同时设置语气风格与欢迎语，例如欢迎词设置为“我是一名路况专家，可以实时了解路况信息”，并给出示例问法，如“查询深圳市北环大道的路况信息”等。 4. 如果觉得默认的 AI 助理不符合个性化需求，例如头像、回答语气、提供的功能或使用的权限范围等，在钉钉 7.5 版本中，所有组织成员均可点击“AI 助理”唤起“创建 AI 助理”的界面来创建专属 AI 助理。

建立个人助理AI模型是一个复杂的过程，涉及到多个步骤，包括数据收集、模型选择、训练、测试和部署。以下是一些基本步骤： 1. 确定需求：首先，你需要确定你的个人助理AI需要完成哪些任务，比如日程管理、邮件处理、信息检索等。 2. 数据收集：AI模型需要大量的数据来学习。收集与你的需求相关的数据，例如邮件、日程安排、个人偏好等。 3. 数据预处理：清洗和格式化数据，以便它们可以被AI模型使用。这可能包括去除无关信息、标准化文本、标注数据等。 4. 选择模型架构：根据你的需求选择合适的AI模型架构。这可能是基于规则的系统、机器学习模型或者深度学习模型。 5. 特征工程：确定哪些特征对于你的模型是重要的，并从数据中提取这些特征。 6. 模型训练：使用你的数据训练AI模型。这可能需要多次迭代，以优化模型的性能。 7. 模型评估：在独立的测试集上评估模型的性能，确保它能够准确地完成任务。 8. 模型优化：根据评估结果调整模型参数，提高模型的准确性和效率。 9. 集成和部署：将训练好的模型集成到你的个人助理应用中，并在实际环境中部署。 10. 用户界面设计：设计一个用户友好的界面，让用户能够轻松地与AI助理交互。 11. 持续学习和更新：AI模型需要不断地学习和更新，以适应用户的变化需求和新的数据。 12. 隐私和安全：确保你的AI模型遵守数据保护法规，保护用户的隐私和安全。 13. 反馈机制：建立一个反馈机制，让用户能够报告问题或提供改进建议。 14. 多语言和多平台支持：如果你的AI助理需要跨语言和平台工作，确保它具备相应的支持。 15. 可扩展性：设计你的AI模型时考虑到可扩展性，以便未来可以添加新功能或处理更多的数据。 建立个人助理AI模型是一个持续的过程，需要不断地迭代和改进。此外，你可能需要具备机器学习和软件开发的相关知识，或者与专业人士合作来完成这个任务。如果你想要使用现成的工具或服务，可以考虑使用一些提供自定义AI模型的平台，如Google的TensorFlow、Amazon的AWS AI服务等。

以下是关于如何利用飞书构建 RAG 系统的相关内容： RAG 的常见误区： 随意输入任何文档就能得到准确回答：这是常见误区，RAG 流程包含离线环节（文档解析、切割及向量化写入向量数据库）和在线检索环节（用户问题理解、初步检索、重排序及大模型生成），任何环节都会影响最终质量，有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素，如文档预处理、高效索引、相关性排序等，需要专业知识和持续优化。 RAG 完全消除了 AI 的幻觉：虽然 RAG 可以显著减少幻觉，但并不能完全消除，只要有大模型参与，就有可能产生幻觉。 RAG 不消耗大模型的 Token 了：从大模型生成结果环节可以看出，最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM，然后由 LLM 进行重新整理输出，所以 RAG 仍然消耗大模型的 Token。 本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG： 加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 从订阅源获取内容，通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 RAG 性能提升策略和评估方法（产品视角）： 前言：RAG 是检索增强生成的缩写，是结合检索模型和生成模型的技术，核心目的是把知识告诉给 AI 大模型，让其“懂”我们，核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与用户提问一起放入 prompt 中提交给大模型，常见应用场景如知识问答系统。

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。

以下是关于 AI 小镇“离谱村”的相关资料： 离谱村之歌： 村民阿飞创作的村歌，歌词中描绘了离谱村村民不种田，只搞 AI 的狂欢。代码是他们的麦田，数据是他们的酒，机器学习、深度神经等技术他们玩得转，算法优化、模型训练如同游戏般简单。从早到晚只有键盘的敲击声，AI 的梦想正在成形。村里有智能机器人、自动车等未来元素，村民用 AI 种菜、放牛，智能管家解决烦恼。离谱村的夜因 AI 灯光而明亮，这里的故事将传遍每个角落，其 AI 成果让世界震撼。 离谱村的共创故事： 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的 900 人共创项目，目前是用飞书做整体协同。一部完全由 AI 制作完成的短片《离谱村的故事》获得了 MIT 电影黑客松的 Best Video 第一名。其中的配音是用 Audiobox 捏出来的，为保证离谱熊声线的一致性，还用了 GPTsovits 对其声音做了专属训练。有专门的离谱村百科和村民目录用于素材管理，接下来会引入离谱家人的共创内容。 离谱村介绍： WaytoAGI 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，涵盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践，有 1000 万的访问量。离谱村是 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，参与者不分年龄层，通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的样子，它不仅是物理空间，更是灵魂的避风港，激励着人们发挥想象力创造独特生活方式。

以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式： 1. 选择工具：以 Coze 为例，来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息： 目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式，分别是文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 格式并非关键，重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档（问答对可选择表格）。 参考。 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。 3. 使用知识库：关于使用知识库，可以查看教程。

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。

以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法： 一键知识图谱方法： 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容： Prompt：帮我拆解《爱的五种语言》，生成全书内容的思维导图，要求每个章节后面有三级展开，下一级是主要知识点，下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址： 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可以自定义微调内容，并免费导出图片： 访问地址： 推导知识图谱方法（可以参考下面 prompt 自己构建）： 问题生成：使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习：将每个问题作为一个学习起点，利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建：随着学习的深入，使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用：基于新获得的知识，尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代：定期反思学习过程，调整方向，并生成新的问题，形成持续学习和创作的循环。 此外，利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。