我需要用知识库与通用大模型结合的方式满足博物馆的导览助手，请提出完整的实施方案。

部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面： 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，建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面： 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。在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 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：涉及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。 输出：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。 此外，搭建基于 GPT API 的定制化知识库，涉及给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。GPT3.5 一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识，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。

以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，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 。安装完成后需进行配置，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 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，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 模式会综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库，但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好，复杂企业级知识库场景可能需要专业团队，收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。 此外，还有一些相关工具和方法： 用通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS，下载地址：https://obsproject.com/ Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块：https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。

飞书在搭建个人知识库方面的优点： 可以方便地分类和整理知识，例如个人搭建某一领域知识库或企业搭建产品资料知识库。 有相关的分享和直播，能帮助用户轻松打造知识管理体系。 缺点： 随着知识库中信息增多，如果分类不合理，很难找到所需文章。 问题答案可能在文章某一段落，每次都需重新阅读文章才能找到答案。 Notion 在搭建个人知识库方面的优点： 是功能强大的知识管理和项目管理工具，可将各种信息 all in one place。 数据库可定制性高，接近关系型数据库，适合有相关需求的用户。 数据库的每一条记录都是一个页面，页面包含可自定义的属性和丰富内容。 支持的块类型非常丰富。 缺点：暂未提及。 此外，Notion 在创建知识库并上传文本内容方面，有特定的操作步骤，如在文本格式页签下选择 Notion 并进行授权，还可选择自动分段与清洗或自定义分段等方式。

以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，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。在使用时，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，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 模式会综合训练数据和上传文档给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze：如果您想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。

创建知识库的方法如下： 智能体方面： 本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据，自动清洗数据会出现目前数据不准的情况，本节视频就尝试使用手动清洗数据，提高数据的准确性。 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档，其中每个问题和答案以分割，暂时不要问为什么。选择飞书文档、自定义的自定义，输入，然后就将飞书的文档内容以区分开来，这里可以点击编辑修改和删除。点击添加 Bot，添加好可以在调试区测试效果。 本地文档：本地 word 文件，注意如何拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练的知识库里面。画小二这个课程 80 节课程，分为了 11 个章节，训练数据不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是首先将 11 章的大的章节名称内容放进来，章节内详细内容格式依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，没有通过发布的获取不到 API。 一般情况： 可以将文本内容上传至知识库中，作为回复用户问题的内容源或通过向量搜索进行内容召回。例如将产品使用文档上传至知识库中，创建一个专属的产品咨询顾问 Bot 来精准回答用户关于产品使用的相关问题。 参考以下操作：登录，在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队，在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库，在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。在单元页面，单击新增单元，在弹出的页面选择要上传的数据格式，默认是文本格式，然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 Coze 方面： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。知识库是共享资源，也就是多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式，填写一些信息。目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（其实就是上传一张图片，然后填写个图片文字说明）。这里格式并不重要，重要的是要看懂上个章节讲的：影响 RAG 输出质量的因素。可以选择本地文档（问答对可以选择表格），选择自定义的文档切割，数据处理完成后，一个问答对被切割成一个文档片。 关于使用知识库，大家可以看这篇教程：。

以下是关于知识库设计的相关内容： 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中： 为什么需要知识库：大模型基座只包含互联网上的公开数据，对公司内部的框架知识和使用文档不了解。例如公司内的框架 Lynx，需要让大模型从内部文档中知道“什么是 Lynx？”“怎么写 Lynx？”，这里的“强化模式”会使用向量数据库，并将匹配的知识库片段和问题生成 Prompt，发送到 LLM 执行。 怎样找到相关度高的知识：通过三个过程，即 Text Embeddings（文本向量化）、Vector Stores（向量存储）、Similarity Search（相似性搜索）。 在「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人中： 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，知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧是在内容中加上特殊分割符“”以便于自动切分数据，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。如果内容有误可编辑或删除。 创建【工作流】，告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建工作流路径为个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后先试运行，无误后发布。如果任务和逻辑复杂，可结合“节点”工具，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。

要使语音助手掌握情感意图，可以从以下几个方面考虑： 1. 明确“情绪识别系统”的概念：根据欧洲议会和欧盟理事会的规定，“情绪识别系统”是指根据自然人的生物数据识别或推断其情绪或意图的人工智能系统，例如快乐、悲伤、愤怒等，但不包括身体状态如疼痛或疲劳，也不包括仅仅检测容易察觉的表情、手势或动作，除非用于识别或推断情绪。 2. 借鉴相关研究和观点：如 AI 教父 Hinton 探讨的如果助手具有自我反省的能力，可能会有感觉，以及他提出的新的感觉模型。 3. 理解情感的重要性：情感对人类具有生存、沟通、决策、动机和维系等功能。比如，人类会因适应环境做出有利生存的生理反应，不同情感表达会使相同文字语言内涵不同，大脑决策依赖情感，情感能激发和维持个体行为，也是人类社会化维系的纽带。 4. 以情感计算为目标：情感计算旨在使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感，最终赋予计算机类似人的情感能力。 总之，使语音助手掌握情感意图需要综合多方面的知识和技术，不断探索和创新。

在车载语音助手这一行业的语音数据标注中，特殊标注规则如下： 1. 音素覆盖：在录音开始前构建基础的文本前端，具备简单的文本转音素（G2P）系统。录音文本要保持多样性，音素或音素组合尽可能覆盖全，统计音素序列中的 NGram，避免某些音素或组合出现频次过高或过少。 2. 场景定制：收集车载播报的常用话术、专业术语（如油量、胎压等）、音乐名或歌手名、地名和新闻播报。对业务有一定理解，并在一开始就和需求方紧密沟通。 3. 文本正确性：确保录音文本拼写无误，内容正确，删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句。

人工智能在汽车行业的应用非常广泛，以下是一些相关方面，包括车载语音助手： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，减少停机和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定策略和优化定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，用 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 此外，SoundHound AI 与 Perplexity 合作将在线智能问答功能引入汽车的语音助手，可查询油价、电影演员阵容等信息。详细内容：https://xiaohu.ai/p/7737

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。

以下是关于您的问题的回答： 关于飞书智能伙伴助手 我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。“飞书智能伙伴创建平台”（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升，为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。云雀是由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能高效完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 使用方法： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在），点击加入，直接@机器人即可。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 做问答机器人的原因： 1. 知识库内容庞大，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，无法准确理解语义价值。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 关于飞书如何做一个 FAQ 的机器人 搭建问答机器人的分享时间为 2024 年 2 月 22 日。会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着，讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后，介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。之后，讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。最后，介绍了企业级 agent 方面的实践。 “飞书智能伙伴创建平台”（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。 关于 Stable Diffusion 模型的缩略图 Civitai 助手可以帮忙。可以去 C 站搜索下载，如果上不了 C 站可以去我的百度云盘里下载，然后放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后，重启 webUI，就可以在上方的标签选项卡中找到这个插件。 其功能包括： 1. 下载预览图，自动扫描所有文件，匹配 C 站下载模型的缩略图，其他来源的模型可能无法匹配成功，需手动添加。点击刷新旁的按钮，鼠标放在模型名字上，会出现新的四个图标：🖼用当前生成图替换为预览图、🌐在新标签页打开这个模型的 Civitai 页面、💡一键添加这个模型的触发词到关键词输入框、🏷一键使用这个模型预览图所使用的关键词。 2. 下载文件，将喜欢的模型网址粘贴进来，点击“从 Civitai 链接拉取模型信息”，选择放置文件夹和模型版本，点击下载，下载完后预览图会自动配好。 3. 检查更新，点击按钮自动检索电脑上模型是否有更新版本，检查完毕后，在 UI 上显示新版本信息，每个模型新版本都有 3 个链接。

以下是除了 Office 上的 Copilot 之外好用的 AI 助手： 1. AutoGPT 以及类似的 AgentGPT、BabyAGI 等，您只需提供一个目标，它们会将其分解为子任务，调用外部工具执行，并给出完结报告。 2. 项目管理和任务跟踪工具，如集成了 AI 功能的 Jira、Trello 等，可辅助软件项目经理制定计划、分配任务、跟踪进度。 3. 文档和协作工具，如微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑提供助手功能，还有云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 4. 风险管理和决策支持工具，可帮助项目经理识别和分析项目风险，并提供决策建议。 5. 沟通和协作工具，AI 助手可辅助项目经理进行团队沟通协调、客户关系维护等。 6. 创意生成工具，如文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具，可帮助项目经理快速生成创意图像素材。 此外，能联网检索的 AI 有： 1. ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Perplexity，结合了问答和搜索引擎功能，允许用户指定希望聊天机器人在响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot，可简化在线查询和浏览活动。 4. 搜索引擎如 You.com 和 Neeva AI，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。