直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

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

回答

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

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

其他人在问
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
请用MidJourey生成一幅画,钻井现场,旁边的风景很优美,以柳江盆地的地形和风景为主
以下是为您生成的 Midjourney 提示词,用于描绘您所需的钻井现场画面: A drilling site is located in the beautiful scenery of the Liujiang Basin. The surrounding landscape is charming, with lush greenery and unique geological features. The sky is clear and blue, and the sunlight shines on the drilling equipment, creating a glistening effect. ar 16:9 s 50 v 5
2024-09-03
请用StableDiffusion生成一幅画,钻井现场,旁边的风景很优美,以柳江盆地的地形和风景为主
很抱歉,目前我无法直接使用 StableDiffusion 为您生成这幅画。但您可以通过以下步骤来实现: 1. 准备好 StableDiffusion 软件,并确保您的计算机满足其运行要求。 2. 了解 StableDiffusion 的相关设置和参数调整方法。 3. 在输入描述中详细准确地描述您想要的画面,如“钻井现场,旁边的风景很优美,以柳江盆地的地形和风景为主”,同时可以补充更多细节,比如光线、色彩、物体的具体特征等,以获得更符合您期望的结果。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-09-03
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文和英文回答
中文回答: 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如,DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构,这将加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展,它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平,例如可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过错误答案,自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下,人工智能将改变生活的各个方面,刺激经济,创造新的就业机会并改善工作场所。 英文回答: Artificial intelligence plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of lifesaving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of lowskilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.
2024-08-26
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文描述一遍,英文描述一遍
中文描述: 用户询问:人工智能如何在生命科学工程和信息学领域发挥作用,以及它在我们的研究和创新中扮演何种角色。 英文描述: Quary: How AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation. 以下是为您找到的相关内容: 1. 人工智能(AI)已经在带来广泛的社会效益,从医疗进步到缓解气候变化。例如,DeepMind(一家英国企业)开发的一项 AI 技术现在能够预测几乎每种已知科学的蛋白质结构。这一突破将加速科学研究和救命药物的开发,已经帮助科学家在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾方面取得巨大进展。 2. 英国科学技术框架将 AI 列为五项关键技术之一,并指出监管在为 AI 创造繁荣环境方面的作用。在适当的条件下,AI 将改变生活的所有领域,并通过释放创新和提高生产力来刺激英国经济,创造新的就业机会并改善工作场所。 3. 相关法案提到支持跨多个机构和组织的跨学科研究和开发,包括物理学、工程学、数学科学、计算机和信息科学、机器人学、生物和认知科学、材料科学、社会和行为科学、网络安全和技术伦理等与人工智能研究和相关学科。
2024-08-26
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
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
搭建个人知识库,请推荐的免费人工智能软件
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。
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
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,因其上手容易且有用。 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。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 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,获得实际应用中的第一手体验。 6. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了 AI 大模型的概念和原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习有标签,无监督学习无标签,强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型。 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 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-11-14
小白学习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,比如图像、音乐、视频等,可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,还可以通过以下方式加深对 AI 技术原理的理解: 1. 观看相关视频,了解如什么是 AI 大模型及其原理。 2. 学习相关技术名词和概念关系: 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。 3. 了解技术里程碑,如 2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出的 Transformer 模型。
2024-11-14
小白学AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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。 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 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,建议掌握提示词的技巧。 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。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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,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。 此外,还有一个案例,一位之前只玩过图形化编程的女孩,在暑假超脑 AI 黑客松期间,靠 Claude 和父亲的帮助,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初父亲并不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序,但女孩不服气,决定做一个简单任务,半小时就完成并明白了 Unity 里的基本概念。在后续开发中,虽有顺利也有挫折,挫折原因包括问题描述不清、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让父亲意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目来先学明白背后的原理,在此基础上开发复杂项目,且最好有人类导师把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。
2024-11-14
我现在是一个AI小白,我想学习AI相关知识,我要怎么进阶学习?
对于 AI 小白的进阶学习,您可以参考以下步骤: 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、深度学习等主要分支及其之间的联系。 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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 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,根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 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,获取实际应用中的体验,激发对 AI 潜力的认识。 同时,您还需要掌握以下基础知识: AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 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。 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。 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。 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。
2024-11-14
小白相接处AI做副业推荐怎么开始
以下是给小白接触 AI 做副业的一些建议和相关操作步骤: 一、叨叨两句 前两天有朋友问“小白应该选什么 AI 产品上手好”,今天整理思路来带大家盘一盘。需要注意的是,以下推荐带有强烈主观性,只作参考。 二、被夺舍的小爱同学!——把大模型接入小米音箱(小白操作全步骤教程) 1. 方案二、本地部署教学(node.js)小白推荐!!! 第四步:填写 API 服务 智普: 接口地址:https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 模型:glm4flash 硅基: 选择 AI 服务为自定义 接口地址:https://api.siliconflow.cn/v1 模型:Qwen/Qwen2.57BInstruct 其他模型的 API 端口请参考官方文档:https://migptgui.com/docs/apply/ 第五步:语音服务 官方说明:https://migptgui.com/docs/faqs/tts 我试了很久,参数都正确,但是小爱同学就没有声音了,大家可以自己按照官方文档尝试一下,有机会的话给我反馈一下。我这里使用的是默认方案。 第六步:启动服务 在最上方可导出编辑的内容,格式为 json 格式,如果改错了可以导入之前保存的配置。 单击启动,回到 powshell 界面。 每次调整设置都需要重置后重新启动。 建议回答完毕后增加结束的提示语,可以提高连续对话的稳定性。 官方常见问题文档:https://migptgui.com/docs/faqs/noreply 三、元:AI 玄学初体验 一个因徽章误入玄学局的小白:26 号是相聚时间,作为一个 2050 WaytoAGI 组织的志愿者,原本在即兴表演那块帮忙,因为会用徽章机、又极度喜欢收集吧唧,所以 2050 之旅就是制作一堆由离谱村村民为内容的徽章,并把这项传统手艺散播给所有玄学摊的小伙伴,从而先熟悉了这帮靠谱又辛苦的志愿者们。
2024-11-13
小白学Ai的学习路径
以下是为小白提供的学习 AI 的路径: 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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的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自己的作品。 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,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。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-11