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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

Answer

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

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

References

大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

我们都知道大模型的训练数据是有截止日期的,那当我们需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时,我们该怎么做呢?实现这一点的主要方法就是通过检索增强生成RAG(Retrieval Augmented Generation)。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。我们可以将一个RAG的应用抽象为下图的5个过程:文档加载(Document Loading):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,包括PDF在内的非结构化的数据、SQL在内的结构化的数据,以及Python、Java之类的代码等文本分割(Splitting):文本分割器把Documents切分为指定大小的块,我把它们称为“文档块”或者“文档片”存储(Storage):存储涉及到两个环节,分别是:将切分好的文档块进行嵌入(Embedding)转换成向量的形式将Embedding后的向量数据存储到向量数据库检索(Retrieval):一旦数据进入向量数据库,我们仍然需要将数据检索出来,我们会通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片Output(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[heading4]使用知识库[content]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

【AI+知识库】商业化问答场景,让AI回复更准确,一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程(上篇)

大语言模型:是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子,因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而,在工作场景下,只会聊天侃大山可不行,你想让他帮你干活。这个时候,就需要“提示词”出场了,提示词:是你告诉这个全知全能的人,他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能,让他能够按照你的想法,变成一个你需要的“员工”。知识库:相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字,也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库,就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工,见到有人来的时候,就翻一翻手册,然后再做出反应。我的设定:AI模型:这里使用的是阿里千问模型。提示词:这里设定的角色是“美嘉”,是按照美嘉的人设、背景和对话风格做的设定。知识库:这里放的是《爱情公寓》全季的剧情,让“美嘉”拥有了自己过往的“记忆”,知道自己做过什么、好朋友是谁等等。图中右侧是一个十分简单的问答,我问:“你是谁?你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架?”她的回复是:“我是陈美嘉,那次在台球厅和吕子乔吵架是因为他约会被人撞见,我讽刺他脸大影响信号,他还反击我。后来谈到过去的事情,我指责他忘恩负义,他就说我平。最后,我伤心地说要分手,因为他之前甩过我。”

概述

扣子提供了以下几种方式来存储和记忆外部数据,这样Bot便可以使用这些外部数据来精准回复用户。知识库:是大量知识分片,通过语义匹配,给模型补充知识。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?,能匹配到对应车型的分段,然后模型从中获取到售价信息。数据库:类似传统软件开发的数据库功能,以表格结构存储信息,通过NoSQL方式使用。目前提供的是关系型数据库,下面列举一些应用场景:AI便签:记录用户提交的便签,支持提交、查询操作,这些操作都是通过NL2SQL完成。单词本:记录用户背过哪些单词,其中哪些单词还没有记住等。

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为什么 deepseek由一个初创公司开发出来而不是国内互联网巨头?请用犀利的语言回答可以带脏字
DeepSeek 由初创公司开发出来而非国内互联网巨头,原因可能在于国内互联网巨头在创新模式和理念上存在一定局限。它们或许更倾向于追求短期商业利益,在资源分配和创新投入上相对保守。而初创公司往往更具冒险精神和创新活力,能够突破传统思维,专注于技术研发和创新,不受庞大体系和既有模式的束缚。就像 DeepSeek 这样,凭借独特的理念和专注的投入,实现了令人瞩目的成果。
2025-02-06
请用思维导图描述AI智能体大语言模型平台汇总图(带图标LOGO)
以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图: 1. 基础层 为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm(largelanguagemodel,大语言模型),例如 GPT,一般使用 transformer 算法来实现。 多模态模型,即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层 模型与应用间的平台部分,比如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层(应用层) 用户实际看到的地方。 此外,在翻译场景中: 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展,每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 传统机器翻译存在局限性,基于规则和统计模型,常常出现死板和字面化的结果,尤其在遇到多义词、习语或文化差异时,翻译往往不自然,且容易误导。 深度学习翻译技术通过大规模语料库学习,能够更好地理解上下文和语境,提供更加流畅、准确的翻译。 大模型翻译技术引入后,通过海量数据学习,能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景,提供更符合语境的翻译,显著提升了翻译的准确性与流畅度。 在学术场景中: 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译,节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时,需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式,可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理,适用于文档总结、信息提取等场景。
2025-02-06
我是一个英文CET4级水平的上班族,想要在一年内达成雅思7.5分,请问如何使用AI帮助我实现这个目标。请用简洁易懂的表达,使用项目日程表的形式,将计划分成月度、周和日。
很抱歉,目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习,比如使用智能语言学习软件,它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试,并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具,帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考: 月度计划: 第一个月:熟悉雅思考试的题型和要求,通过 AI 工具进行基础评估,制定整体学习策略。 第二个月:重点提升听力和阅读能力,利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月:加强写作和口语的训练,使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月:进行阶段性模拟测试,分析薄弱环节,利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月:继续巩固各项能力,增加练习难度和时长。 第六个月:参加真实的雅思模拟考试,根据结果调整学习计划。 第七个月:针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月:进行全面复习,通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月:保持练习状态,调整心态。 第十个月:再次进行模拟考试,评估学习效果。 第十一个月:做最后的强化复习和准备。 第十二个月:做好考试的各项准备,保持良好状态迎接考试。 周计划: 每周安排 5 天进行学习,每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试,评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据,调整下周学习重点。 日计划: 每天早上背诵单词和短语,可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意,这只是一个初步的框架,您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利,早日实现目标!
2024-12-17
Ai短视频比赛主题“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”,请以此主题提出几条优质的创作灵感建议,Ai生成视频要求不长于10秒,请用简单易懂的方式讲一下
以下是关于“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”这一 AI 短视频比赛主题的创作灵感建议: 1. 可以是烟花绽放的那一刻,绚丽多彩照亮夜空。 2. 是宠物与主人重逢相拥的那一刻,充满温馨与感动。 3. 是运动员冲过终点线的那一刻,展现胜利的喜悦。 4. 是孩子第一次学会走路的那一刻,充满成长的惊喜。 5. 是情侣在雨中亲吻的那一刻,浪漫而甜蜜。 比赛相关要求: 1. 主题:以“The Moment”为主题进行创作。 2. 数量限制:每人不限视频数量。 3. 提交时间:12 月 31 日 21:00 前。 4. 参赛文件:16:9 格式,不长于 10 秒,30FPS 以上,不含剪辑。 5. 作业方式:不限。 6. 工具要求:使用可灵 AI(https://kling.kuaishou.com/)。 7. 视频要求:带可灵水印。 8. 参与方式:在指定时间发布作品,可通过通往 AGI 之路首页表格、在野菩萨小红薯群或支持社区提交。 9. 奖项设置:金奖 5000 元+5800 灵感值;银奖 3000 元+2700(2200+500)灵感值;铜奖 2000 元+1000 灵感值;入围 500 元×40;人气奖 2500 元×4 以及其他意外散落的灵感值。 10. 注意事项:不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容,可能导致参赛失败。不在规定时间内提交的自动失去参赛资格。评审由专业评审决定,提交次周发布结果。参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号及第三方用于社群运营、展览、展示、传播、营销等用途,主办方拥有最终解释权。在下面的投稿链接中上传作品。
2024-12-10
AI办公场景的小工具有哪些?请用模板给我介绍 模板:产品名称、产品适用场景、产品卖点
以下是一些 AI 办公场景的小工具: |产品名称|产品适用场景|产品卖点| |||| |AI 智能写作助手|辅助创作与学习|帮助用户快速生成高质量文本| |AI 语言学习助手|辅助创作与学习|辅助用户学习语言,提供个性化学习方案| |爱奇艺智能推荐|推荐与规划|根据用户喜好推荐电影,发现优质影片| |WPS Office|优化与管理|提高办公效率,实现自动化办公流程| |销售:定制销售解决方案|销售|为企业定制销售方案| |客服:定制客服话术|客服|提供针对性的客服话术| |HR:团队绩效管理|人力资源|分析员工绩效并提供考评和改进建议| |HR:面试工具|人力资源|帮助求职者在面试中生成完美回答| |科学:研制采摘机器人|科学研究|借助 ChatGPT 设计并研制番茄收割机器人|
2024-11-01
请用有哪些比较好的图片生成AI
目前比较成熟的图片生成 AI 产品主要有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格可选,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,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,以下是一些用于图片生成的工具和选项: 最透明的选项:Adobe Firefly(https://www.adobe.com/sensei/generativeai/firefly.html) 开源选项:Stable Diffusion(https://stablediffusionui.github.io/) 最佳免费选项:Bing 或 Bing Image Creator(https://www.bing.com/images/create)(使用 DALLE),Playgound(https://playgroundai.com/)(允许使用多个模型) 最佳质量图像:MidJourney(https://midjourney.com/) 这些 AI 模型通过组合如扩散模型、大型视觉转换器等技术,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍存在一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2024-09-05
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识: 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人,但在工作场景中,需要通过提示词来设定其角色和专注的技能,使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册,提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等,决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来,先从场景切入,直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比;然后使用提示词工具,如 Meta Prompt、Al 角色定制等;接着学习有效的提示语句,包括经典论文中的相关语句;再学习有效的方法论,将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法;最后掌握思维框架。 此外,还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力,详情参考。
2025-02-16
知识库RAG方案
RAG(检索增强生成)是一种在 AI 领域中用于处理知识库的方案。 大模型的训练数据有截止日期,当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时,RAG 是主要方法之一。 RAG 的应用可以抽象为以下 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等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,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:包括将切分好的文档块进行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:通过某种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,LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案,其重要一环是文档切片。但 RAG 方案存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。 相关的海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html ,国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge 。 在实际操作中,如使用外贸大师产品的帮助文档创建知识库时,要注意文档的分片策略会严重影响查询结果。
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的,普通人如何迅速找到目标靶向,比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容: 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent,同时表示知识库内容丰富,您可挑选感兴趣的部分学习,比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础,还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式,是通过加噪和去噪,随机生成种子来形成最终图像,还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息,逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料: 在音乐创作方面,通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面,介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面,能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 在零售电商行业,有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域,牛客的《AI 面试实践手册(2024)》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展,指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业,腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书(2024 版)》。 在医疗领域,蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域,新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面,头豹研究院发布了《AI 情感陪伴:缔造温情链接,拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15
怎么创建自己的知识库
以下是创建自己知识库的步骤: 1. 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。需要注意的是,知识库是共享资源,您的多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择知识库的格式并填写一些信息。目前(2024.06.08)支持三种格式:文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传一张图片并填写图片文字说明)。格式并不重要,重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 3. 以本地文档为例(问答对可以选择表格),选择自定义的文档切割。 4. 完成数据处理。处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库,您可以参考这篇教程: 。 创建知识库的小技巧:知识库好不好用,跟内容切分粒度有很大关系,我们可以在内容中加上一些特殊分割符,比如“”,以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”,内容填“”。最终的知识库结果中,同一颜色代表同一个数据段,如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮,可以进行编辑或删除。
2025-02-15
怎么快速做一个知识库
以下是快速创建知识库的方法: 1. 在 Coze 中创建知识库: 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 选择知识库的格式,目前(2024.06.08)Coze 支持文档、表格(CSV、Excel 等)、图片三种格式。 选择本地文档或问答对选择表格等方式。 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。 关于使用知识库,可参考教程:。 2. 通过其他方式创建并上传表格数据: API 方式:获取在线 API 的 JSON 数据,将 JSON 数据上传至知识库。在表格格式页签下,选择 API,然后按照以下步骤操作:单击下一步、新增 API、输入网址 URL 并选择数据的更新频率、输入单元名称或使用自动添加的名称、配置数据表信息(包括确认表结构、指定语义匹配字段等)、查看表结构和数据,确认无误后单击下一步、完成上传后单击确定。 自定义方式:手动创建数据表结构和数据。在表格格式页面下,选择自定义,然后按照以下步骤操作:单击下一步、输入单元名称、在表结构区域添加字段、设置列名,并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段、单击确定、单击创建分段,然后在弹出的页面输入字段值,然后单击保存。 3. 在 FastGPT+OneAPI+COW 中创建知识库: 地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后,点击应用并创建,选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件,等待处理,直到文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用,关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建,创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 也保存下来。 回到宝塔,打开【终端】,依次输入以下命令: cd/root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt pip install r requirementsoptional.txt
2025-02-15
纯小白对于模型等等都没有任何概念能看懂吗
对于纯小白来说,理解模型等相关概念是有一定挑战的,但通过以下内容可以逐步入门: Tusiart 相关概念: 1. 首页包含模型、帖子、排行榜,其中发布了各种模型和生成的图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签,有的还有 XL 标签属于 SDXL 新模型。点击可查看模型详细信息,下方是返图区。 2. 基础模型(checkpoint)是生图必需的,任何生图操作都要先选定。它与 lora 不同,lora 是低阶自适应模型,类似小插件,可有可无,但对细节控制有价值,旁边的数值是其权重。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 4. VAE 是编码器,类似滤镜,调整生图饱和度,一般选择 840000 这个。 5. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容,负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。 6. 图生图是上传图片后,sd 根据图片、模型及输入信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 AI 技术原理相关概念: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习数据无标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 深度学习是一种参照人脑的方法,有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,有的大语言模型如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本长距离依赖性。
2025-02-13
我是AI小白,希望到这里学习AI基础知识
以下是为您整理的 AI 基础知识学习内容: 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、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及其主要分支和联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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,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,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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 6. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 7. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 8. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-02-12
小白 如何学习ai
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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,如图像、音乐、视频等,可根据自身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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其适合纯 AI 小白,学习模式为输入→模仿→自发创造。学习内容可根据自身兴趣在 waytoAGI 社区寻找最新的内容。学习时间较为灵活,资源免费开源。同时,像元子语从 prompt 开始接触 AI,意识到虽然开始可能有疑虑,但通过参与和学习,会发现门槛在社区中已被解决。
2025-02-12
deepseek小白怎么用
使用 DeepSeek 小白版的步骤如下: 1. 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 DeepSeek 的设计思路包括: 1. 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担。 2. 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对我来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定)。 此外,还提到了华尔街分析师对 DeepSeek 的反应、DeepSeek 的实际使用体验以及复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型等相关信息,但这些与 DeepSeek 小白版的使用方法无关。
2025-02-12
那些ai可以适合小白短视频创作者使用
以下是一些适合小白短视频创作者使用的 AI 工具: 1. 国外工具: PixVerse:具有多模态输入功能,支持文本到视频和图像到视频的转换,提供多种风格选项,可通过调整动作强度、添加负面提示词等方式实现精细化控制,创作效率较高,有社区支持,还提供视频上采样功能,但 Web 应用和 Discord 服务器生成的视频质量存在差异,使用时仍需提供准确的文本描述。 2. 国内工具: 可灵:视频生成质量高,可与国际顶尖模型媲美,生成速度快,处理效率高于国外同类产品,对于国内用户可访问性好,使用便捷、稳定,除价格因素外,在功能和性能上表现出色。 此外,对于小白短视频创作者来说,自媒体、非专业创作者通常有着明确的视频剪辑痛点,比如寻找视频素材花费时间长、需注意版权问题等。一些产品如 Invideo AI、Pictory 能发力脚本生成分镜、视频,帮助降低素材制作门槛。Gamma AI 能实现文章高效转 PPT,结合其他产品的能力可快速转化为视频内容。OpusClip 提供的长视频转短视频功能可解决同一素材在不同平台分发导致制作成本升高的痛点。
2025-02-12
你觉得小白从现在开始怎么学AI
对于小白如何学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅: 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,有机会还可获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,包括图像、音乐、视频等,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且实用。 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。 在知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎实践后进行分享。 5. 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,获得对 AI 实际应用表现的第一手体验,激发对 AI 潜力的认识。 此外,还可以参考以下经验: 像《谁是人类》活动中的元子语一样,从 prompt 入手。3.5 刚出来时,对 AI 生成原理的理解加上写好 prompt,能提高问问题和解决问题的效率。 参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,学习模式可以是输入→模仿→自发创造。学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。学习时间不必每天依次进行,有空时学习即可。学习状态很重要,保持良好状态能更好地学进去。学习资源多为免费开源。 总之,学习 AI 需要花费时间和精力,愿意做一些准备,坚持学习和实践。
2025-02-11
ai语言模型是如何运作的
AI 语言模型的运作机制主要包括以下几个方面: 1. 对于大语言模型(LLM),如豆包在回复时是一个字一个字地推理生成内容,即流式输出。这类似于输入法的输入联想逻辑,会根据输入的单个字或上下文推测下一个字。但存在两个问题:一是全量数据计算算力吃不消,二是仅算字的概率易受不相干信息干扰。为解决这些问题,出现了词向量机制和 Transformer 模型中的 Attention 自注意力机制。 2. 大型语言模型通过大量的数据训练来学习语言的结构和模式,包括词汇、语法、句子结构以及上下文关系。当接收到输入时,会根据学习到的知识生成连贯的回答,类似于词语接龙游戏。 3. 以 Kimi Chat 为例,大模型会利用网页搜索工具,在互联网上检索相关内容,并基于检索结果进行总结分析,最后给出结论。同时,大模型还可以通过自行规划任务执行的工作流路径,如先识别男孩的姿势,再找到相关模型处理等。 4. 在多智能体协作方面,如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让一个大语言模型扮演不同角色相互协作,共同开发应用或复杂程序。 5. OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出了“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。规划包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标,并对过去的行动进行自我批评和反思,以提高最终结果的质量。 需要注意的是,大模型并不拥有无限知识,其知识来源于训练过程中接触到的数据,这些数据是有限的。虽然大模型可以处理和生成大量信息,但只能回答在训练过程中见过或类似的问题,且训练后的知识库不会自动更新。
2025-01-20
稳定扩散(Stable Diffusion)是如何运作的
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作方式如下: 消除图像中的噪点:拍照太暗时会产生噪点,稳定扩散用于生成艺术作品,其本质是“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,它了解世界的样子和书面语言,并以此指导噪点消除过程。例如,就像艺术家利用对特定风格和世界的了解来清理图像一样,稳定扩散也在做类似的事情。 “推理步骤”:稳定扩散是逐步去除噪点的。 编写稳定扩散程序:初始噪声和文本描述作为输入,还有一组不变的约 10 亿个参数。输入图像由约 79 万个值表示,提示中的 33 个“tokens”由约 2.5 万个值表示。这 10 亿个参数分布在约 1100 个不同大小的矩阵中,每个矩阵在数学运算的不同阶段被使用。 概述:稳定扩散是一个巨大的神经网络,是纯粹的数学,我们并不完全知道它在做什么,但它能工作是因为经过了训练。先从高层次解释,再展示其内部运作方式。 原文地址:https://mccormickml.com/2022/12/21/howstablediffusionworks/ 作者:Chris McCormick(斯坦福大学毕业,一直从事计算机视觉、机器学习和 NLP 领域工作) 发表时间:2022 年 12 月 21 日 译者:通往 AGI 之路 《》入门第五篇
2024-11-29