直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

搭建个人知识库,请推荐的免费人工智能软件

回答

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,可参考文章手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库 ,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/lossless-cut

希望这些信息对您有所帮助。

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)

张翼然:AI引领未来课堂的探索与实践.pdf

智慧课程培育建设暨人工智能赋能教学创新工作坊(三)[heading2]掌握第二大脑:优化日常工作的智慧工具[heading3]效率提升[content]介绍如何使用数字化工具(如笔记应用、任务管理软件)来构建个人的“第二大脑”,提高工作效率。[heading3]知识管理[content]学习如何有效地收集、整理和检索信息,打造个人知识库。[heading3]实践演示[content]通过实际操作,体验这些工具在教学准备和科研中的应用。直接让Claude ⽣成可视化概念图我每天如何使⽤AI •早晚速读朋友圈的⽂章•编写⼩代码,⼩脚本•转换数据并呈现•从图像和图形中提取数据•翻译、改换⻛格•总结视频内容•私⼈导师,探究问题用通义听悟整理录音笔记https://tingwu.aliyun.com用React实现选中即解释我定义的提示语,根据不同类型提取有⽤信息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[heading4]第一步,⽤Downie下载视频,或者⽤OBS录制视频⽂件[content]⽤ losslessCut快速切块https://github.com/mifi/lossless-cut解读图⽚•现在最强收费⽂⽣图⼯具——• Midjourney官⽅中⽂版• https://www.youchuan.cn/爱折腾,个性张扬的Stable Diffusion开源免费,可玩性⾼[heading4]复杂⼯具一键安装M系列显卡加速包括WebUI、ComfyUI、SDFX等https://lyk[content]教程、⼯作流、模版、达⼈ https://openart.ai/数据统计,数据分析,作图02解密生成式人工智能:打破技术迷思CHAPTER 2

这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了

终于到了我最想讲的一段了,因为自从我发布了这个教程[大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)之后,我收到的最多问题之一就是:为什么我将我的笔记全部投喂给Coze之后,他的回答很不准确呢?为了回答这个问题,我每次都要语音个10-20分钟,这也是我写这篇文章的目的,毕竟坑是自己埋下的,含着泪也要填完如果你是要利用Coze或者FastGPT等工具来搭建知识库,那么在当下的技术条件下,你一定要有个预期,当下这些平台的RAG能力仅仅对问答这种场景是友好的,其他的场景效果都差强人意~如果你需要企业级的复杂知识库场景,你可能需要找专业的团队了,他们的收费在几万到几十万不等(可以联系我,我这边有靠谱的资源)如果你想使用专门搭建个人知识库的软件,我推荐你看下的另一篇文章:[手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZKGmwsQhTihYZ8kdu7uccF1lnQc?from=from_copylink)这篇文章你忽略本地部署大模型这一环节,你直接看其中推荐的一个软件这款软件据说效果不错(但是需要你自己对接一些额外的API),并且我建议你先了解RAG的原理再去使用,否则你可能会头大。我目前还没有深度使用,等后续使用了,我再了些教程!

其他人在问
你的知识库来源于哪里
我的知识库来源较为广泛,包括以下方面: 符号人工智能的早期成就之一——专家系统,其基于从人类专家提取的知识库,并包含推理引擎进行推理。专家系统包含问题记忆、知识库、推理引擎等部分。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」,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。 扣子的知识库,功能强大,可上传和存储外部知识内容,并提供多种查找知识的方法,能解决大模型的某些问题,使其回复更准确。
2024-11-13
什么是知识库,以及他的运作原理是什么,请用小白也能理解的语言进行说明
知识库可以用比较通俗的方式来理解: 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人,但对于一些特定的工作场景中的细节,比如见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折,它可能并不清楚。这时候,知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说,知识库的运作原理通常包括以下几个步骤: 1. 文档加载:从各种不同的来源,比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割:把加载的文档分割成指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:这包括两个环节,一是将分割好的文档块进行嵌入,转换成向量的形式;二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索:当需要使用数据时,通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型,大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例,每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时,就能匹配到对应车型的分段,然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2024-11-13
我没有知识库,如何让AI就某一问题穷尽搜索
要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索,一般会涉及以下步骤: 1. 文档向量化:知识库中的文档需要被转换成向量形式,以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时,会完成文档的向量化,这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索: 相似性计算:使用相似性度量方法(如余弦相似性)计算问题向量和各个文档向量之间的相似度,以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择:根据相似性得分对所有文档进行排序,通常会选择得分最高的几个文档,认为这些文档与问题最相关。 信息抽取:从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案,可能涉及进一步的文本处理技术,如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段:将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 此外,像生物进化中通过自然选择的方式,从特定规则开始逐步改变(可能随机),在每一步保留最有效的规则并丢弃其他,这种方法不是我们通常定义的“人工智能”(更像是“遗传算法”),但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好,因为维度越多,陷入局部最小值的可能性越小。 同时,给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书,当 AI 遇到不确定问题时,可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,或者利用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。
2024-11-13
你的知识库是怎么部署的
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。
2024-11-11
飞书和notion,在搭建个人知识库方面,各自的优点和缺点是什么
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。
2024-11-11
合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些
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 。
2024-11-11
人工智能会取代人类吗
人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。 从一些观点来看,按照目前 AI 发展的速度,在未来十几年内,人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如,当函数的参数超过兆亿级时,硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义,从而实现对人类的全面超越。 然而,也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率,但每个工作的组成部分并非单一,人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作,解读 X 光照片只是其中一部分,实际该岗位并未因 AI 而失业。 同时,对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题,人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物,许多未完全控制的事物也有其价值和安全性,而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 另外,ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的,但通用技术并非通用人工智能(强人工智能),强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。
2024-11-13
什么是通用人工智能素养?
通用人工智能素养是一个较为宽泛的概念,涵盖多个方面。 从相关报告来看,通用人工智能的能力包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等。例如,GPT4 的主要优势在于其出色的自然语言能力,能生成流畅连贯的文本,进行多种文本操作,还能理解复杂思想。在编程和数学能力方面,这是理性思考和抽象思维能力的体现。 在法律和医学等专业领域,GPT4 也展现出一定的普遍推理能力。同时,通用人工智能素养的提升还包括促进对从事人工智能开发、操作和使用人员的素养提升,促进人工智能系统设计的包容性和多样性,评估并最大限度减少人工智能系统的影响,以及预防其对弱势人员或群体的负面影响等。
2024-11-10
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 此外,AGI 常见名词解释如下: chatGPT:由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布,目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI:人工智能(Artificial Intelligence) NLP:自然语言处理(Natural Language Processing) LLM:大型语言模型(Large Language Model) 更多信息请见(AGI)。
2024-11-10
如何学习生成式人工智能?
以下是学习生成式人工智能的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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,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),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。 此外,台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容,共分为 12 讲,每讲约 2 小时。通过学习本课程,您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括: 1. 什么是生成式 AI:生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。 2. 生成式模型:生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。 3. 生成式对话:生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型:预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望:生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。 学习资源包括: 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。
2024-11-08
什么是生成式人工智能?
生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术。生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频等。它能够在给出提示或请求时,帮助完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。 生成式人工智能通过从大量现有内容(如文本、音频、视频等)中学习进行训练,训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。 Generative AI 可以应用于广泛的场景,如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 此外,Google Cloud 提供了多种工具,如 Vertex AI 这一端到端机器学习开发平台,帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。
2024-11-08
你是基于哪个大模型搭建的
我是基于谷歌开源可商用的大语言模型 Gemma 搭建的。 Gemma 是一系列轻量级的最先进开源模型,由 Google DeepMind 和 Google 的其他团队开发,其灵感来自于 Gemini,名称反映了拉丁语中“宝石”的意思。此次开源的 Gemma 重点包括共两个尺寸的模型权重:Gemma 2B 和 Gemma 7B,每种尺寸都提供了预训练和指令调优的版本。模型地址为: 。 在基于大模型构建模型应用方面,需要注意以下要点: 1. 不做工程化终究会让模型应用变得无法维护。 2. 根据项目需求选择一个合适的开发框架是非常关键的。 3. 了解业务背后的深层次需求,确保模型能够解决实际问题。根据了解到的业务需求设定流程环节。 4. 在每个环节中,精心设计提示词以引导模型提供准确和有用的回复。 5. 确保应用在提供服务的同时,遵守安全和伦理标准。 6. 通过不断的测试和迭代,优化模型性能和用户体验。 7. 成功部署应用后,还需要持续的维护和更新以适应不断变化的需求。 此外,Embedding(嵌入)是一个浮点数的向量(列表),两个向量之间的距离度量它们的相关性,小的距离表示高相关性,大的距离表示低相关性。Embedding 共有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中具有重要价值,实战中可从数据集中获取 Embedding 结果,并保存为 csv 文件。进阶到企业级应用开发的大模型技术还会涉及到利用开源的 Embedding 模型、向量数据库去做检索增强生成(RAG),以及购买 GPU 服务器去基于开源大模型搭建企业级大模型项目。OpenAI 官网文档链接:https://platform.openai.com/docs/introduction
2024-11-09
怎么搭建混元3D模型到本地使用
要在本地搭建混元 3D 模型,以下是一些方法和步骤: 1. 制作乐高 logo 的 STL 文件: 设计乐高 logo:使用矢量图形编辑软件(如 Adobe Illustrator 或 Inkscape)创建或获取矢量格式的乐高 logo,确保符合标准。 导入 3D 建模软件:将矢量 logo 导入到 3D 建模软件(如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad)中。 创建 3D 模型:在软件中根据矢量图形创建 3D 模型,调整尺寸和厚度以适合打印。 导出 STL 文件:将完成的 3D 模型导出为 STL 格式。 示例代码:在 Blender 中使用 Python 脚本创建 3D 文本作为乐高 logo 并导出 STL 文件,具体操作包括打开 Blender,切换到脚本编辑器,输入并运行脚本,然后在指定路径检查生成的 STL 文件,可根据需要调整脚本参数。 2. 使用 Polycam 工具: Polycam 是一个免费的 3D 建模工具,只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频,它会自动处理并构建 3D 模型。生成后可编辑模型,并支持 12 种以上格式导出到流行的 3D 软件(如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等)。100 张图像的云处理建模时间约 1 2 分钟。还能将无人机拍摄的图像转换为 3D 模型,兼容多种流行无人机。 官方网站:
2024-11-07
用现有的搭建一个ai网站 实现绘画 聊天 会员 积分 等功能
以下是搭建一个具备绘画、聊天、会员、积分等功能的 AI 网站的步骤: 1. 搭建 OneAPI(https://github.com/songquanpeng/oneapi),用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时会告知如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt(https://fastgpt.in/),这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。若不想接入微信,搭建到此即可,其有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat(https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat)接入微信,并配置 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。若想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh),其中的 cow 插件能实现文件总结、MJ 绘画等能力。 在积分和会员方面,以下是一些相关的活动形式和积分设置示例: 吵爷帮助技能持有者在社区实现虚拟 IPO 审核服务。 Larkspur:扣子 bot 文案生图体验| 10 积分,扣子虚拟女友体验| 10 积分,帮你把 Siri 接入 Llama 3 70B |10 积分。 勿忘心安 Dify 本地部署不成功不要积分 10 积分一次。 Penny 给你解梦,并还原场景 10 积分。 Rachel 倩敏 宠物照片变毛毡头像 5 积分一个,before after 合并呈现 10 积分一个。 梦飞 给全国所有的项目做聚合平台,用户体验一次抽成 3 5 积分。 David 为社区用户做积分银行,可超前消费,存 10 个积分,利息 1 个积分,贷 10 个积分,利息 2 个积分,并为项目 IPO 提供融资服务。 波大波吗 5 分钟,让你的微信变成 chatgpt + MJ + SD +....+ 新闻专家 20 积分一次。 琥珀川 教你用 ai 技能接单、创业 10 积分。 大满满 简约的 mj 转模型|随喜积分。 Matteo 工作日晚 8 11 点,提供微信 1 对 1 视频聊天 30min,互通获取 AI 信息的渠道 + 漫聊 AI 相关使用体验思考 1 积分。 桂大阳 风景壁纸一张 10 积分、手机壳图案 + 手机壳效果图 10 积分。 镜 教你画小鹿动画表情包一个 10 积分,5 个 60 积分,8 个 100 积分。教你如何手绘蒙娜丽莎 10 积分一次,一次 10 分钟。教你做小鹿角色 2 维转 3D 一个 20 积分。 易求无方 与你的虚拟人进行一次心灵交流 20 积分,与你进行一次心灵交流 10 积分。 游小言 虚拟 IP 打造,给视频换脸,一次 10 积分,支持以技能易技能。
2024-11-04
搭建一个数据解读的ai工具,文字描述要有逻辑性,符合金字塔原则
很抱歉,目前知识库中没有关于搭建一个数据解读的 AI 工具且文字描述要符合金字塔原则的相关内容。但一般来说,搭建这样一个工具需要以下几个关键步骤: 1. 明确数据来源和类型:确定您要处理的数据是来自数据库、文件、网络等,以及数据的格式和特点,例如结构化数据、非结构化数据等。 2. 选择合适的技术框架:根据需求和技术能力,选择适合的 AI 框架和工具,如 TensorFlow、PyTorch 等。 3. 数据预处理:对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作,以提高数据质量和模型的训练效果。 4. 特征工程:提取有意义的特征,以便模型能够更好地理解和处理数据。 5. 选择模型:根据数据特点和任务需求,选择合适的 AI 模型,如决策树、神经网络等。 6. 训练模型:使用预处理后的数据对模型进行训练,并不断调整参数以优化性能。 7. 评估模型:使用合适的指标对训练好的模型进行评估,如准确率、召回率等。 8. 优化和改进:根据评估结果对模型进行优化和改进。 9. 设计文字描述逻辑:按照金字塔原则,先给出结论或主要观点,然后逐步展开支持性的细节和论据。 需要注意的是,这只是一个大致的框架,实际搭建过程中可能会遇到各种技术和业务上的挑战,需要不断探索和优化。
2024-11-03
SD软件使用
以下是关于 SD 软件使用的相关内容: 1. 软件安装: 系统要求:Win10 或 Win11。 Win 系统查看配置: 查看电脑系统:在桌面上找到“我的电脑”,鼠标右键点击,点击“属性”,查看 Windows 规格。 查看电脑配置:需要满足 3 个要求(推荐),电脑运行内存 8GB 以上,是英伟达(NVIDA)的显卡,显卡内存 4GB 以上。打开任务管理器(同时按下 ctrl+shift+esc),可查看电脑运行内存和显卡内存(显存)。8GB 运行内存可勉强运行 SD,推荐 16GB 以上运行内存;4GB 显存可运行 SD,推荐 8GB 以上显存。 安装方式:配置达标可跳转至对应安装教程页。 2. 制作二维码: 使用进行安装。如果使用的是 Colab Notebook,只需在启动时选择 ControlNet。 生成二维码:首先需要一个二维码。为增加成功机会,请使用符合以下条件的二维码。使用高容错设置或草料二维码。具体步骤为:第一步选择文字类型,输入二维码的文字;第 2 步将容错设置为 30%;第 3 步按生成;第 4 步将二维码下载为 PNG 文件。 3. 软件原理理解: 模型下载与放置:不会科学上网时,可在启动器界面直接下载模型,将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下,在左上角的模型列表中选择(看不到就点旁边的蓝色按钮刷新)。 VAE:相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调,有的大模型自带 VAE,可在启动器里面下载,下载的 VAE 放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹。 Embedding:功能相当于提示词打包,可在 C 站通过右上角的筛选 Textual Inversion 找到,放在根目录下的 embeddings 文件夹里。 LORA:可以将人物或者物品接近完美地复刻进图像中,具有极大商用价值,但使用时需注意版权和法律问题。
2024-11-13
PPT翻译的AI软件
以下是一些可用于 PPT 翻译的 AI 软件和工具: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PPT 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择相关翻译选项。 3. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传 PPT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式,但进阶功能基本需要付费。 4. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PPT 等格式的文档,不过有免费次数限制且进阶功能需要付费。 5. 微信读书(App):下载 App 后将 PPT 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外,还有一个自动 PPT 翻译脚本的开发案例。该脚本在 Python 环境下运行,前期准备需要根据自己的 API 资源提前设置,推荐讯飞大模型,新账户免费送 200 万 tokens,有效期 3 个月。具体操作包括:在首页选择 API 接入,然后点服务管理进入控制台,创建一个新项目,比如“PPT 翻译”,找到左边机器翻译的模型,按提示领取 200 万 tokens 的礼包,然后在主控台看到对应的 id、apikey、api secret 和接入路径。导入依赖时,大部分都是常用的,只有一个 ppt 可能需要装,运行 CMD 输入 pip install pythonpptx,如果还缺的可以按提示安装。接着先设置对应的 api 信息,其他模型可以对应做替换。 另外,歌者 PPT 也是一款相关工具,它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、模板和案例丰富、在线编辑和分享、增值服务等功能。其优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等,特别适合不太擅长制作 PPT 或者时间紧张的人群。
2024-11-13
室内设计的ai软件
以下是一些用于室内设计的 AI 软件: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 此外,还有以下相关应用: 1. 酷家乐等设计软件:可快速生成个性化室内设计方案,允许用户上传户型图并通过 AI 生成多种设计方案。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。
2024-11-13
请推荐一下文生PPT好用的免费软件
以下为您推荐几款文生 PPT 好用的免费软件: 1. 歌者 PPT(gezhe.com): 功能:话题生成(一键生成 PPT 内容)、资料转换(支持多种文件格式转 PPT)、多语言支持(生成多语言 PPT)、模板和案例(海量模板和案例库)、在线编辑和分享(生成结果可自由编辑并在线分享)、增值服务(自定义模板、字体、动效等)。 产品优势:免费使用(所有功能永久免费)、智能易用(通过 AI 技术简化 PPT 制作流程,易于上手)、海量案例(大量精美模板和优秀案例可供选择和下载)、资料转 PPT 很专业(支持多种文件格式,转换过程中尊重原文内容)、AI 翻译(保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译)。 推荐理由:完全免费,智能化程度高,模板和案例库丰富,对多语言支持好,适合不太擅长制作 PPT 或者时间紧张的人群。 2. Gamma: 作为在各种交流群中频繁推荐的产品,以其卓越的性能和用户体验赢得广泛认可。免费版本也能生成质量非常高的 PPT,随着不断优化和改进,能满足大多数用户的需求。个人使用体验良好,生成效果令人满意,在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现出色。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 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 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
ai建模软件
以下为一些常见的 AI 建模软件: 对于画 CAD 图,有以下工具和插件: CADtools 12:是 Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具,可根据输入自动产生多种设计方案。 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具包括: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:面向住宅行业,能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据汇总与管理。 此外,还有以下 AI 视频相关的软件教程链接: 视频模型:可灵 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GevKwyEt1i4SUVk0q2JcqQFtnRd 视频模型:Sora https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc 工具教程:Hedra https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd 应用教程:视频转绘 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r 应用教程:视频拆解 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b 应用教程:图片精修 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle
2024-11-13
数字人软件
以下是一些制作数字人的工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色,使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia:AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:提供 AI 拟真人视频产品服务和开发,只需上传人像照片和输入要说的内容,平台的 AI 语音机器人将自动转换成语音,然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会变化。使用时请遵守相关条款和政策,并注意版权和伦理责任。 此外,关于数字人的一些实战操作: 剪映数字人“个性化”:可用 AI 换脸软件完成,如: 1. 第一步打开谷歌浏览器,点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进到程序主要运行界面,在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”,无需安装和付费。点击红框对应的 URL 打开操作界面。 2. 第二步,点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频,保持默认参数,点击“START”生成。 3. 第三步:等待专属数字人视频出炉。 用剪映制作数字人视频: 1. 在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项,选取免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”,软件会播放其声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”添加到视频中,软件会生成对应音视频并添加到轨道中,左下角提示渲染完成,可点击预览查看效果。 2. 增加背景图片:删除先前导入的文本内容,点击左上角“媒体”菜单并“导入”按钮选择本地图片上传,将图片添加到视频轨道,可通过拖拽轨道右侧竖线使其与视频对齐,选中轨道可调整图片大小和数字人位置。
2024-11-12