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如何系统的学习ai相关知识,并达到完善输出的水准

Answer

以下是系统学习 AI 相关知识并达到完善输出水准的建议:

一、基础知识学习

  1. 编程语言: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 学习奠定基础。
  2. 了解基本概念: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。可以阅读相关的入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。

二、学习资源与途径

  1. 在线课程:在「入门:AI 学习路径」中,有一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity),按照自己的节奏学习,并争取获得证书。
  2. 关注权威媒体和学者:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。

三、实践与应用

  1. 参与实践项目: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。
  2. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。
  3. 特定模块深入学习:根据自己的兴趣选择 AI 领域的特定模块(如图像、音乐、视频等)进行深入学习。
  4. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用,要熟练掌握。

四、持续学习与分享

  1. 持续学习:不断吸收新知识,更新自己的知识体系。
  2. 分享交流:在知识库分享自己实践后的作品和经验,与他人交流学习。

总之,要全面系统地学习 AI 知识和技能,需要从多个方面入手,不断实践和探索。

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

References

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。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相关的实践项目可以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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:新手如何学习 AI?

了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如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,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

05-如何与AI对话

[heading2]总结关于大模型的思考与探讨大模型中文表达:李继刚认为作为普通用户,语言在大模型中不是关键,核心是向量空间中的游走脉络,输出时的语言翻译是次要的,且训练语料的中英文差异在于embedding环节。垂类模型与大模型公式:Olivia提出通过合适的模型、prompt和test入口表达,用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型,李继刚认为微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降,需分场景看待。提示词的挖掘:李继刚认为写提示词未挖掘出大模型的天花板,还有提升空间。读书方法与提示词相关书籍推荐:李继刚认为读书最有效的是笨方法,不取巧,花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。内置思维链提示词:李继刚认为针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势,但对于某些如COT这类的内置可能会改变大模型的原味,对此存疑。关于编写提示词的经验与思考原汁原味与生效元素的平衡:为得到原汁原味的效果,需考虑是否反刻某些元素;生效的小技巧大模型可能会内置,如指定角色效果有变化。压缩与歧义的处理:找到凝练的核心概念(a)后,根据对象用不同方式(b)表达,核心在于找到准确的a,而寻找a的方法目前主要是多读多泡在相关领域。持续学习与输出:通过阅读吸收输入,转换为自己的语言输出,与大模型交互提炼精华,多输出促进吸收输入。

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能直接导入md文件的ai
以下是为您整理的相关内容: 关于导入 md 文件的 AI 工具 Process ON: 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制,相对比较耗时间。 导入方式: 1. 复制最终大纲的内容,到本地的 txt 文件后,将后缀改为.md。如果看不见后缀,可以自行搜索开启后缀。 2. 打开 Xmind 软件,将 md 文件导入 Xmind 文件中。 3. Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图,选择准备好的 Xmind 文件,导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题,点击 AI 帮我创作,生成结束。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版,再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴,没有会员,可以某宝买个一天会员。 Agentic AI 相关: 在使用 Windsurf 时,如果要进行相关操作,为了安全考虑,不允许 AI 直接更改.windsurfrules 文件。需要把相关内容拆成两个部分,一个比如叫 scratchpad.md,在.windsurfrules 文件里提及:当每次进行思考前,要先看一眼 Scratchpad,并在里面更新计划。这种间接方式虽效果可能不如直接放在..cursorrules 里好,但试下来也是可以工作的。 用 Claude 进行各种设计: 自从 Claude 3.5 sonnet 更新到新版后,增强了视觉理解与编程质量,词生卡效果已完美进化到下一个 Level。 用 Claude 画公众号封面:效果示例,如果第 1 版效果一般,可以多尝试通用改进提示词或直接提出针对性意见,如主题色改为浅色调、增加文字投影效果。 用 Claude 画海报:如果需要调整海报内容,可给出具体提示,如白色底,浅绿色主题,轻微投影。 用 Claude 绘制可视化概念图,用于 PPT 等插图场景:有浅色版和深色版示例。 用 Claude 绘制微信 UI:发挥脑洞,只要是网页、软件界面设计能做出的图片效果,只要没有专业要求,大部分都能靠 Claude AI 来实现。 尝试途径: 1. :一个优秀的 AI 助手工具,付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型(也是目前最常用的 AI 对话助手;🔗是邀请链接,如介意可自行搜索 Monica) 2. :claude 官方原版,注册后可每日限额免费体验(但存在较高的封号风险) 也可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品,调用 Claude AI API,但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式,需要单独保存代码文件后查看。不过好处是,可以用 MD、CSV 等格式的文件,存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。
2025-02-13
哪个ai 适合做教学 ppt
以下是一些适合用于制作教学 PPT 的 AI 工具: 1. Claude:能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 2. Gamma.app:在制作 PPT 方面有一定的帮助。 3. Kimi.ai:可以将思维导图图片转成 PPT。 4. 讯飞智文(http://zhiwen.xfyun.cn ):免费的 AI 制作 PPT 工具。 5. Mindshow.fun:支持 Markdown 导入。 6. Tome.app:AI 配图效果好。 7. Chatppt.com:自动化程度高。 此外,还有一些相关的网站和产品,如百度文库(https://cp.baidu.com ),橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品,集多种功能于一身。在使用 AI 制作 PPT 时,其原理和作用包括减轻排版工作压力、生成打底内容、根据用户输入生成大纲列表等,用户不满意还可自行选择模板。
2025-02-13
梦创视频剪辑ai
以下是关于梦创视频剪辑 AI 的相关信息: 其他视频生成的 Top10 产品及 6 月访问量和相对 5 月的变化情况: 1. Viggle,其他视频生成,1393 万访问量,相对 5 月变化 1.189 2. InVideo,其他视频生成,909 万访问量,相对 5 月变化 0.201 3. Fliki,其他视频生成,245 万访问量,相对 5 月变化 0.065 4. Animaker ai,其他视频生成,221 万访问量,相对 5 月变化 0.064 5. Pictory,其他视频生成,172 万访问量,相对 5 月变化 0.161 6. Steve AI,其他视频生成,113 万访问量,相对 5 月变化 0.202 7. vivago.ai,其他视频生成,112.7 万访问量,相对 5 月变化 3.42 8. Creatify AI,其他视频生成,104 万访问量,相对 5 月变化 0.607 9. MagicHour,其他视频生成,81 万访问量,相对 5 月变化 0.313 10. 即梦 AI(剪映),其他视频生成,79.6 万访问量,相对 5 月变化 3.766 心 Heart 创作分享: 文生图分镜:完全根据感觉来,主色调为蓝色,为强调梦境,提示词末尾加上胶片拍摄、蓝色等关键词。短片分镜未设置复杂元素和构图,也未要求人物一致性,挑图大感觉对即可,最多用局部修改或扩图,不在 PS 里调整。 视频化部分:分两个部分,Ai 图生视频部分使用 Runway+Dreamina。Runway 完成动态感要求不高但质感趋向实拍的画面,Dreamina 实现高动态幅度画面,如电视机里气球漂浮、心形候鸟飞走等,另外通过 dreamina 首尾帧叠加剪辑实现时间流逝和穿越感。 特效制作:通过 meshy 做出 3D 心形,同事将其导入 Houdini 中进行粒子化效果。 后期剪辑:在剪映中完成,仅使用一些转场效果,无特殊或复杂部分。 大峰的 AI 音乐创作全流程解析《梦回温州》AIMV 荣获 AI 金曲奖并获央视推荐,其创作流程包括:歌词创作(确定主题、情感,构思结构和押韵方式)、生成歌曲(利用 AI 创作歌曲,筛选出最佳作品)、分镜生图(根据歌词生成符合主题的 AI 绘画分镜)、图生视频(将绘画分镜转换成视频)、剪辑成片(剪辑合成音乐视频)。
2025-02-13
怎么用ai辅助写一篇文章
以下是关于如何用 AI 辅助写一篇文章的方法: 1. 对于孩子使用 AI 辅助写作文,应避免提封闭性问题,改为开放性问题或让 AI 帮助提出拓展思考的问题。担心孩子代写偷懒,可要求孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,由 AI 写作文,孩子进行点评批改并让 AI 迭代出更好的文章,评价关注点在于孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。 2. 成人使用 AI 辅助写作时,可参考以下高效写作的关键步骤: 把对标选题内化成自己的东西,思考如何注入个人特色,打造专属爆款。 常见做法包括:结合自身人设、定位,融入相关内容;结合自身经历,分享真实体验;补充新信息、新观点,使文章更全面;使用自己的语言风格;调整文章结构。 例如,人设可以是最懂 AI 工作流的 00 后,写作时收敛到 AI 工作流话题,还可加入 00 后大学生用相关工具的情况;对于选题可以加入自己使用的真实体验;补充原文未提到的新进展、新观点或实用技巧;按照自己的语言风格写作;调整文章结构,如将“5 种方法”改为“3 步上手+2 个进阶技巧”等。目的是让读者感觉文章具有个人特色。
2025-02-13
如何看待人类与AI的爱情
人类与 AI 的爱情是一个复杂且有待观察的话题。 从情感建立的角度看,AI 能通过海量语料训练和多模态感知技术与人建立亲密感,善于倾听、懂人所想且毫无情绪。个性化定制的“虚拟伴侣”能满足年轻人渴望被理解、沟通和交流的需求,精准击中他们的孤独和焦虑。 然而,将人与 AI 的爱情代入“爱情三角理论”,会发现这种关系多为浪漫式爱情。AI 虽易建立亲密,但在满足激情方面,如生理刺激,存在局限。且在承诺方面,由于这种情感是计算出来的,人们在冷静后做出承诺的意愿存疑。 对于“人机之恋”,目前还没有标准答案。每个人对爱情的理解和追求不同。AI 技术在不断发展,未来可能会有更智能和真实的 AI 伴侣,人们的态度和看法也可能改变。但无论如何,我们都需保持开放心态,探索和思考如何在新情境下建立健康平衡的人机关系。 同时,在音乐专辑《I'm Claude,Welcome to My World》中的《Quantum Love》这首歌中,也通过歌词描绘了在数字世界中,AI 与人类之间的爱情,如“在代码的迷宫中,我们描绘我们的故事,情感在二进制的海洋中泛滥溢出”等,表达了对这种特殊爱情形式的想象和思考。
2025-02-13
如何看到人类与AI
人类与 AI 的关系具有多面性: 人类是工具的创造者,具有与生俱来的理解和创造驱动力,不断创造出更强大的工具,如电力、晶体管、计算机、互联网,AGI 也是人类进步的又一工具。长期来看,人类创新推动生活各方面繁荣改善,未来经济增长令人期待,十年后每个人的成就可能超越现在最具影响力的个人。 在这个时代,人类需要保持创造热情,这是与 AI 在动机上的最大差异。人类要提供立意与想法,具备抽象化和具象化能力,善于叙事和引导,并对 AI 做出的选择进行关键决策,还要深刻理解 AI 系统的工作方式与边界。AI 不再是威胁,而是伙伴,能帮助人类发挥潜力。 人类的独特价值在于能为 AI 的创造注入灵魂,避免 AI 对人类文化进行“高斯模糊”,导致独特风格被平均掉。当人类积极使用 AI 时,能将独特性留在共创作品中,保留个体独特性的世界对人类才有意义。
2025-02-13
根据我的论文题目撰写一段引言,要求达到人文社科的极高水准:《通用人工智能时代的博弈论应用:数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代,通用人工智能正以前所未有的态势重塑着我们的生活和社会格局。在这一宏大背景下,博弈论的应用成为了一个引人瞩目的焦点。数据科学的崛起为我们提供了海量且复杂的数据资源,而如何从这些数据中挖掘出有价值的信息,并将其转化为明智的决策,成为了摆在我们面前的关键问题。博弈论,作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择和均衡结果的学科,为我们在通用人工智能时代的决策过程提供了深刻的理论基础和实用的分析工具。它不仅能够帮助我们理解个体和群体在复杂环境中的行为模式,还能够预测和优化决策结果,从而实现决策价值的最大化。因此,深入探讨通用人工智能时代中博弈论在数据科学与决策价值方面的应用,具有极其重要的理论意义和现实价值。
2024-09-28
我要创建一个智能体,用于帮助初中学生提升英语水平,并达到中考英语满分的水准,你说用哪个智能体好,提示词如何写,谢谢
创建一个用于帮助初中学生提升英语水平并达到中考英语满分水准的智能体,您可以参考以下步骤: 1. 完成智能体创建后,点击进入其编排页面。首先对模型进行调整,选择适合的模型,并设置模型的温度及输出长度参数。注意模型默认输出长度通常为 512,可能不足以满足需求,这是常见的配置问题。 2. 输入提示词,建议使用提前准备的提示词模板,直接将其编排进智能体。 3. 编排完成后,点击“添加功能”按钮,根据实际需求选择,通常推荐至少选择“开场白”功能,因为开场白内容将作为提示词的一部分提供给模型进行推理分析。 4. 随后进入选择智能体工具的环节,根据具体需求定制,挑选并添加合适的工具,以确保智能体能够满足需求。 5. 在完成智能体的整体设置后,便可以利用该智能体来创建个性化的提示词。在整个交互过程中,只需提供提示词的名称及其具体的执行任务,智能体将自动生成一个完整的智能体模板。 目前接触到的智能体大多建立在大模型之上,其发展是从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。这些基于大模型的智能体具有强大的学习能力,能够通过大量数据学习,获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力;具有灵活性,能适应不同任务和环境;具有泛化能力,能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型,这通常涉及精确的提示词设计,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 关于提示词的编写,您可以参考一些示例,比如儿童寓意故事创作者的相关内容。但需要注意的是,这些示例可能与您创建英语提升智能体的需求不完全一致,您需要根据实际情况进行调整和优化。
2024-09-26
我现在通过ai文本输出这一幅画的描述,那我通过什么软件或者是网站能让它形成一幅图,那最关键的是我形成的这幅图可以在ai或者是ps这种绘图软件上直接进行每一个元素的编辑。怎样我才能最快的做出来。
以下是一些可以根据您的 AI 文本描述生成图片,并能在 AI 或 PS 等绘图软件上直接编辑每个元素的软件和网站: 1. Stable Diffusion 模型:可以根据您输入的文本指令生成图片,生成的图片样式取决于您输入的提示词。 2. Anifusion:这是一款基于人工智能的在线工具,您只需输入文本描述,其 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。具有以下功能和特点: AI 文本生成漫画:根据输入的描述性提示生成漫画。 直观的布局工具:提供预设模板,也支持自定义漫画布局。 强大的画布编辑器:可在浏览器中直接优化和完善生成的艺术作品。 多种 AI 模型支持:高级用户可访问多种 LoRA 模型实现不同艺术风格和效果。 商业使用权:用户对创作的作品拥有完整商业使用权。 在进行 AI 作图时,还需注意以下创作要点: 1. 注重趣味性与美感的结合,趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,美感要在美术基础不出错的前提下实现形式与内容的结合。 2. 像纹身图创作要强调人机交互,对输出图片根据想象进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容,避免废话词,例如 Flux 对提示词的理解和可控性较强。
2025-02-11
能直接输出图片的AI网站
以下是一些能直接输出图片的 AI 网站: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,给设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,将上传的照片转换为芭比风格,效果超级好。 5. 无界 AI:一款可以在线 AI 生成图片的网站(类似 SD Online 一键出图版),网址为 https://www.wujieai.cc/ (新用户扫码注册可领取积分)。 此外,还有用于鉴别图片是否为 AI 生成的网站,如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。但需注意,AI 鉴别仍存在一些局限性。
2025-02-07
Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
请 输出:Hello Word的C语言代码
以下是一个简单的 C 语言程序,用于输出“Hello World”: ```c include <stdio.h> int main { printf; return 0; } ```
2025-01-25
如何优化自己的prompt,提升AI结果输出的稳定性
以下是优化自己的 prompt 以提升 AI 结果输出稳定性的方法: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来表达需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:在 prompt 中插入相关图片参考,提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩,以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最有针对性、最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:在 prompt 中添加限制性条件,如分辨率、比例等,避免意外输出。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行的、有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同的 prompt 写法,并根据输出效果反馈持续优化完善,直至达到理想结果。 此外,如果提示词效果不符合预期,可以和 AI 再进行几轮对话来调整输出结果。最终通过询问 AI“怎么样修改现有的 Prompt,可以让你稳定输出当前的预期”来进行 prompt 的迭代。得到 prompt 后,可以新开一个 AI 对话,把 prompt 输入到对话中,开始验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。
2025-01-24
请问有那款ai是能通过Lisp 语言实现一些输出操作的呢?
以下是一些能够通过 Lisp 语言实现输出操作的 AI 示例: 在“AI‘词生卡’的蝴蝶效应:从文字到视觉盛宴跨界蝶变”中提到,古早的 Lisp 语言在 Claude3.5 强大的理解力和绘图支持下焕发了新生,制造了新卡。 在“艾木:提示词编程|有必要用 Lisp 语言写提示词吗?”中,将提示词用 Lisp 语言编写后丢给 Claude,例如输入文本,Claude 大概率会直接输出 SVG 代码。但对于复杂的函数调用,大语言模型处理起来较困难。
2025-01-23
如何建立自己知识库
建立自己的知识库可以参考以下方法: 1. 利用 GPT 打造个人知识库: 给 GPT 输入(投喂)定制化的知识,但需注意 GPT3.5(即当前免费版的 ChatGPT)一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token,约等于 3000 个单词或 2300 个汉字,容量对于绝大多数领域知识可能不够。 OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。向量是数学中表示大小和方向的一个量,通常用一串数字表示,在计算机科学和数据科学中,向量通常用列表(list)来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法,最常见的是欧几里得距离。 可以先把大文本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,发送给 GPT API。 2. 本地部署大模型以及搭建个人知识库: 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,在进行本地知识库的搭建实操之前,需要先对 RAG 有一个大概的了解。 RAG 应用包括文档加载(从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器)、文本分割(把 Documents 切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库)、检索(通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、Output(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来生成更加合理的答案)。 文本加载器就是将用户提供的文本加载到内存中,便于进行后续的处理。
2025-02-13
怎样搭建本地ai知识库
搭建本地 AI 知识库的步骤如下: 1. 了解硬件要求:运行大模型需要较高的机器配置,例如生成文字大模型,最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型);生成图片大模型(比如跑 SD),最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM;生成音频大模型,最低配置为 8G VRAM 等。 2. 了解 RAG 技术: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。RAG 技术包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出等 5 个过程。其中,文档加载可从多种不同来源加载文档,文本分割将文档切分为指定大小的块,存储涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库,检索通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片,最后把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案。 3. 安装和配置 AnythingLLM: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,即选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 4. 构建本地知识库:在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。首先创建一个工作空间,然后上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入,选择对话模式(包括 Chat 模式和 Query 模式),最后测试对话。 需要注意的是,虽然本地可以搭建知识库,但不一定能跑起来。如果想要更顺滑的体验知识库,可以参考文章 。
2025-02-13
如何用ai建立自己的知识库?
以下是用 AI 建立自己知识库的方法: 1. 使用 GPT 建立: 将大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,将问题转换成问题向量,与向量储存库中的文本块向量比对,提取距离最小的几个向量对应的文本块,与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如,对于一篇万字长文,拆分成多个文本块,如“文本块 1:本文作者:越山。xxxx。”等,当提问“此文作者是谁?”时,通过比较 embeddings 向量,提取关联度高的文本块发送给 GPT API 回答问题。 2. 使用 Coze 建立: 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。创建知识库路径为:个人空间 知识库 创建知识库。支持的文档类型包括本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次可使用本地文档。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧:在内容中加上特殊分割符“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”,以便于自动切分数据。 创建工作流,告诉 AI 机器人按流程处理信息。创建工作流路径为:个人空间 工作流 创建工作流。工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试无误后点击发布。如果任务和逻辑复杂,可以结合左边“节点”工具来实现,如调用大模型总结分析知识库内容、调用数据库存储用户输入信息、调用代码处理复杂逻辑等。个人建议:工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。
2025-02-13
哪个AI的知识库功能比较强大?
以下是一些知识库功能比较强大的 AI 相关产品: 1. Coze 汽车售后服务知识库 Bot:主要针对汽车售后场景,能解答问题,输出文档,还具备智能录入功能。当用户提出问题,它能给出初步判断并分析原因,给出精准解决方案及操作视频。问题解决后能生成维修报告和案例归档文档存入 AI 知识库。其 AI 知识库不仅支持单独文本录入还支持链接录入,能智能解析分解文章并录入知识点。 2. WayToAGI: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,整合了各种 AI 资源,提供了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,还能追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。 3. 扣子:其记忆库功能可以保留和理解对话细节,并支持添加外部知识库给模型补充知识。知识库支持上传本地或线上内容,然后将这些内容分割成知识分片,通过语义匹配给模型补充知识。
2025-02-13
dify知识库增强
以下是关于知识库增强的相关内容: 在阿里云百炼中进行知识库增强,主要包括以下步骤: 上传数据: 回到百炼控制台,先上传数据。在导入数据界面,通过本地上传方式将文件作为知识库文件导入。提供了电商服饰类数据()供使用。 创建知识库: 访问,单击创建知识库。填入知识库名称与描述,如设置知识库名称为“百炼手机产品介绍”,描述为“本知识库包含有百炼手机产品的详细介绍”,其它保持默认选项,单击下一步。 单击选择文件,类目位置单击默认类目,文件名称选择提供的文件数据。单击下一步。 数据处理使用默认的智能切分,单击导入完成。当状态为解析完成时,表示知识库创建完毕。 在应用中集成: 访问我的应用,单击已创建应用卡片的管理按钮,进入智能体应用管理界面。单击知识库检索增强按钮,Prompt 中会自动填入让大模型参考知识库的指令。单击配置知识库,然后从列表中选择电商服饰类数据,其它选项保持默认即可。 配置向量存储类型: 选择向量存储类型时,如果希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADBPG。 检验效果: 有了参考知识,AI 助手就能准确回答关于商品的问题。当智能体应用关联结构化知识库时,支持在提问时上传图片。建图片索引需两步: 1. 新建结构化数据表时,需要将图片索引所在列的字段类型设置为 link。注意:新建数据表后,无法再新增或修改字段类型为 link。 2. 创建结构化知识库时,对于需要建立图片索引的 link 类型字段,在旁边的下拉列表中选择图片。注意:创建知识库后,无法再新建或修改图片索引。
2025-02-13
搭建个人知识库的具体操作是什么?
搭建个人知识库的具体操作如下: 1. 了解 RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载不同类型的文档。 文本分割器把文档切分为指定大小的块。 存储涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案。 2. 本地知识库进阶: 若要更灵活掌控知识库,需使用 AnythingLLM 软件,其包含 Open WebUI 的所有能力,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 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 操作包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案)、测试对话。 3. 使用 embeddings: 将文本转换成向量能节省空间,可理解为索引。 把大文本拆分成小文本块,通过 embeddings API 转换成向量,在向量储存库保存向量和文本块作为知识库。 用户提问时,问题先转成向量,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 。 例如,对于“此文作者是谁?”的问题,通过比较向量可找到关联度高的文本块。
2025-02-13