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与PDF对话

回答

以下是关于与 PDF 对话的相关内容:

  • AIGC 落地应用中,有 ChatWithPDF - 官方 Pulgin 可解决 Chat GPT 无法阅读、解析 PDF 的问题,推荐指数为🌟🌟🌟🌟。还有 Voice control for ChatGPT - Chrome 插件用于和 ChatGPT 语音对话,支持多种语言,可当英语口语/听力老师,但 TTS 效果生硬,期待改善,推荐指数🌟🌟🌟,下载地址:https://chrome.google.com/webstore/detail/voice-control-for-chatgpt/eollffkcakegifhacjnlnegohfdlidhn?hl=zh-CN
  • 增强的 PDF 结构识别框架(pdflux.com)应用于 ChatDOC(海外官网:chatdoc.com),它是 AI 文档阅读助手,能在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息,在可靠性和准确性方面居所有 ChatPDF 类产品之首。其优势包括精通表格理解、多文档对话、每个回答均可溯源至原文、支持多种文档类型。
  • 阅读书籍、论文的互动式问答场景对应的关键词库有 15 个,如书籍、报告、文件等。ChatGPT 知识库截止于 2021 年 9 月,对于新数据或最新出版的内容无法提供答案,如有现成 PDF,建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答,并提供了输入信息和提出问题的步骤及模板,还有相关案例。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AIGC落地应用大全,40+ 语言大模型案例推荐

推荐指数:🌟🌟🌟🌟主要解决Chat GPT无法进行PDF的阅读、解析的问题。图片来源@知乎捡到一束光[heading4]Voice control for ChatGPT - Chrome插件[content]推荐指数:🌟🌟🌟用于和ChatGPT进行语音对话,支持多种语言,可以用来当英语口语/听力老师使用。在配置语种和语速后可以向GPT提出自己详细的学习要求,也可以让ChatGPT提供相应听力题目。回答错误,可以让ChatGPT提供解析。美中不足的是,目前该工具提供的TTS效果很生硬,期待改善。该项目获得了30w+的下载量。下载地址:[https://chrome.google.com/webstore/detail/voice-control-for-chatgpt/eollffkcakegifhacjnlnegohfdlidhn?hl=zh-CN](https://chrome.google.com/webstore/detail/voice-control-for-chatgpt/eollffkcakegifhacjnlnegohfdlidhn?hl=zh-CN)

通过增强PDF结构识别,革新检索增强生成技术(RAG)

我们将增强的PDF结构识别框架(pdflux.com)应用于ChatDOC(海外官网:chatdoc.com)。ChatDOC是一个AI文档阅读助手,可以在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息。在可靠性和准确性方面,它是所有ChatPDF类的产品之首。和同类型产品相比,ChatDOC的优势主要体现在:精通表格理解:只需选择任何表格或文本,即可立即深入获取其详细信息。多文档对话:同时与多个文档对话,且不用担心每个文档的页数限制。每个回答均可溯源至原文:所有答案都有来自原文档中的直接引用支持。支持多种文档类型:可以丝滑处理扫描件、ePub、HTML和docx格式文档。

阅读:书籍、论文的互动式问答

书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。注意:ChatGPT的知识库截止于2021年9月,对于更新的数据或最新出版的书籍、报告和文件,它无法提供答案。如果有现成的PDF,建议通过CHATDOC网站进行互动式问答:ChatDOC - Chat with your documents[heading3]提问模板(2个):[content]第一步:输入信息向ChatGPT提供您要查询的书籍、报告或文件的详细信息,提供越详细,越能针对问题提供准确答案。提问模板:请替我查询这本书籍/报告/文件的详细信息:书籍:(书名)+(作者)+(出版日期)+(出版社)报告:(时间)+(主题)文件:(名称)第二步:提出问题提问模板:1、这本书当中提到了关于XXX的哪些方面/原则/方法?2、根据XXX报告,XXX行业的增长趋势是怎样的?3、请给我一个关于《XXX》报告的简要概括4、请总结一下关于《XXX》书籍的主要观点5、“我在阅读《经济学原理》时,遇到了边际效应这个概念,可以解释一下这是什么意思吗?”[heading3]案例:[content]第一步:输入信息第二步:提出问题。

其他人在问
有哪些可以阅读多字数文本(doc,pdf等格式)的ai
以下是一些可以阅读多字数文本(如 doc、pdf 等格式)的 AI 产品: 1. 沉浸式翻译: 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。 插件安装地址:https://immersivetranslate.com/ 2. Kimi AI: 由月之暗面科技有限公司开发。 最大特点在于超长文本(支持最多 20 万字的输入和输出)的处理和基于文件、链接内容对话的能力。 用户可以上传 TXT、PDF、Word 文档、PPT 幻灯片、Excel 电子表格等格式的文件,Kimi AI 能够阅读并理解相关内容,为用户提供基于文件内容的回复。 此外,以下是一些可以翻译 PDF 的 AI 产品: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 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「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 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。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
如何让智能体输出内容的格式为pdf
要让智能体输出内容的格式为 PDF ,可以参考以下步骤: 1. 明确任务目标与执行形式: 详细描述期望获得的输出内容,包括确定输出是文本、图像、音频还是其他形式的数据,明确输出的具体格式和结构,以及确定输出内容的质量标准。 预估任务的可行性。 确定任务的执行形式。例如,以 LearnAndRecord 的一篇文章为例,拆解其结构,评估生成结果的输出格式(如文字、图片、音频)及可行性。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。比如,在生成思维导图的任务中,确定处理方式(如单次)、输入(如引用特定变量)和输出(如确定所需的图片格式的思维导图输出字段)。 值得注意的是,Coze 支持 Markdown 格式输出 AI 生成的内容,Markdown 作为轻量级文本标记语言,能够有效展示文本、图片、URL 链接和表格等多种内容形式。前两者可直接用 Markdown 输出/嵌入,音频则需通过 URL 链接跳转外部网页收听。总体而言,通过稍加变通,基本可以实现所需功能。
2024-11-09
翻译PDF文档的ai工具推荐
以下是为您推荐的翻译 PDF 文档的 AI 工具: 1. DeepL(网站): ,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 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「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用): ,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页): ,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页): ,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 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。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-08
什么ai软件可以将pdf转为ppt免费
以下是一些可以将 PDF 转为 PPT 的免费 AI 软件或工具: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 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「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 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。 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(支持多种文件格式转 PPT)、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务(自定义模板、字体、动效等)等功能。其优势在于免费使用、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。
2024-11-05
寻找可以对电脑桌面打开的PDF文档、网址进行总结的ai
以下是一些可以对电脑桌面打开的 PDF 文档、网址进行总结的 AI 工具: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 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「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 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,还有一些相关的工具和网站: 1. AI PDF(与免费帐户。它消除了重复上传文件的需要。PRO 版本可以搜索 1000 个 PDF 和 OCR 文档,为冗长的文档提供上级摘要。 2. TXYZ 网站:是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具,提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接,通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-24
以图片为主的PDF文件向量化的本地大模型推荐
以下是关于以图片为主的 PDF 文件向量化的本地大模型的相关信息: 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,可通过检索增强生成 RAG 技术实现。RAG 应用包括 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 3. 存储:包括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。 4. 检索:通过检索算法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 LLM,生成更合理的答案。 PDF 翻译的 AI 产品: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件。 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. Calibre(电子书管理应用):,下载安装并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传多种格式文件,支持选择领域和导出格式。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可导入多种格式文档,但有免费次数限制且进阶功能需付费。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 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。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-06
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时: 对于多轮对话,现实中常伴随指代问题,如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段,可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时,对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验,需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题,确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成,单次交互无法达成,所以要转换测试形式,先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词,这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景,让模型适应并推理出需消解的代词,再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤,如进行第一轮对话,提出问题“尼罗河是什么?”,系统召回相关知识片段并回复,然后开始指代消解。 另外,聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入,包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为,再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时,包含聊天历史记录有帮助,若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中,让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式: 1. 利用相关数据集进行训练,例如: Guanaco:地址为,是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus:地址为,开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据,包括多个领域,可用于训练大模型。 SmileConv:地址为,数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,含有 56k 个多轮对话,其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样,更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式,为模型提供一些情感需求的示例,如: |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中,定期总结关键信息,重申对话的目标和指令,有助于模型刷新记忆,确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类,特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中,快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图,并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说,要训练模型掌握情感需求,可以从以下几个方面考虑: 1. 数据收集:收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据,包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取:从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征,如语音的语调、语速、音量,文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择:选择适合处理情感分析任务的模型架构,如基于深度学习的循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等。 4. 情感标注:对收集的数据进行准确的情感标注,以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合:结合语音和文本等多模态信息,提高情感识别的准确性。 6. 优化算法:采用合适的优化算法来训练模型,调整模型的参数,以提高模型的性能。 7. 模型评估:使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能,并根据评估结果进行调整和改进。
2024-11-11
提供“与知识库对话”的产品服务
以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,可以使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时,首先创建工作空间,然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,接着选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。 在商业化问答场景中,以一个问答机器人界面为例,其配置包括 AI 模型、提示词和知识库。模型好比是学习过无数知识的人,提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能,知识库则是给模型的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型,提示词设定角色为“美嘉”,知识库放置《爱情公寓》全季剧情。 看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍。如果对 AI Agent 技术感兴趣,可以联系相关人员或者加入免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2024-11-08
提供“与知识库对话”的产品服务
以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,需要使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时,首先创建工作空间,然后上传文档并进行文本嵌入,接着选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。 在商业化问答场景中,以一个问答机器人界面为例,其左侧有三处配置:AI 模型、提示词、知识库。模型可以想象成学习过无数知识的人;提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能;知识库则相当于给模型发放的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型,提示词设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情。
2024-11-08
图片对话模型有哪些
以下是一些常见的图片对话模型: ChatGLM: 地址: 简介:中文领域效果最好的开源底座模型之一,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 VisualGLM6B: 地址: 简介:一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对,与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 ChineseLLaMAAlpaca: 地址: 简介:中文 LLaMA&Alpaca 大语言模型+本地 CPU/GPU 部署,在原版 LLaMA 的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练。 智谱·AI 开源的图片对话模型有: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能的基础上,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 代码链接: 模型下载:、始智社区 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM)。基于对视觉和语言信息之间融合的理解,CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。 代码链接: 模型下载: Visualglm6B:一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。 代码链接: 模型下载: 智谱·AI 开源的 Chat 模型有: ChatGLM6Bint4:ChatGLM6B 的 Int4 版本。最低只需 6GB 显存即可部署,最低只需 7GB 显存即可启动微调() 上下文 token 数:2K 代码链接: 模型权重下载链接:魔搭社区、始智社区、启智社区 ChatGLM6Bint8:ChatGLM6B 的 Int8 版本 上下文 token 数:2K 代码链接: 模型权重下载链接:魔搭社区、始智社区、启智社区 AgentLM7B: 简介:1. 提出了一种 AgentTuning 的方法;2. 开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化的真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct;3. 基于上述方法和数据集,利用 Llama2 微调了具备超强 Agent 能力的 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B。 上下文 token 数:4K 代码链接: 模型权重下载链接: AgentLM13B: 上下文 token 数:4K 模型权重下载链接: AgentLM70B: 上下文 token 数:8K 模型权重下载链接:
2024-11-08