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AI给我的回答一定是正确的吗

回答

AI 给出的回答不一定总是正确的。以下是一些原因:

  • 在基于知识库的问答场景中,有时 AI 可能无法根据正确的知识库内容进行回答,从而导致回答不准确,甚至出现报价错误、胡编乱造等情况。
  • 写东西时,AI 很容易“产生幻觉”并生成看似合理但实际错误的内容,可能会连续且良好地撒谎,给出的每一件事或信息都可能不正确,需要进行检查。
  • 在最简单的归纳推理场景中,将 AI 视为黑匣子输入测量结果让其预测时,虽然我们希望其不做假设只遵循数据,但不可避免地会存在一些底层结构使其最终假设某种数据模型,这可能影响回答的准确性。

在 AI 领域中,优化 AI 更准确回答问题的过程有一个专业术语叫 RAG(Retrieval-Augmented Generation),它由检索器和生成器组成,检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息来制作精确和连贯的答案。但即使如此,也不能完全消除回答错误的情况。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【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)

其中,她是陈美嘉,这里是人设中的设定。吵架的经过是知识库中的内容。在我提问了之后,大模型去知识库里找到了相关内容,然后回复了我。这就是一个简单的正确回复的demo示例。然而,我们会发现,有时候她的回答会十分不准确。图二明显回答的牛头不对马嘴。图三是知识库截图,其中是有“一菲为美嘉找了一份助教工作”的内容的。但是回答这个问题时,AI并没有根据正确的知识库内容回答。这,就是基于知识库问答中的一个非常常见的错误场景。在其他情况下,甚至有可能出现报价错误、胡编乱造等等。这在严肃场景中,是不能接受的出错。现在应该能够直观的理解,为什么需要让大模型根据知识库回答的更加准确、更符合我们的要求。在AI领域中,优化AI更准确回答问题的过程,有一个更加专业的术语,叫做RAG。接下来,咱们进入正题,一步一步探索,如何优化回答。二、基础概念如果我们要优化幻觉问题和提高准确性,就务必要了解清楚从“问题输入”--“得到回复”,这个过程中,究竟发生了什么。然后针对每一个环节,逐个调优,以达到效果最佳化。因此,我们先深入其中了解问答全貌。[heading3]1、RAG介绍[content]RAG(Retrieval-Augmented Generation),即检索增强生成,是一种结合信息检索和文本生成能力的技术,它由两部分组成:一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。这种结合使得RAG非常适合处理需要广泛知识的任务,如问答系统,能够提供详细而准确的回答。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

为了回应你的答案,AI很容易“产生幻觉”并生成看似合理的事实。它可以生成完全错误的内容,而且非常令人信服。让我强调一下:AI连续且良好地撒谎。它告诉你的每一件事或信息可能都是不正确的。你需要检查所有的东西。你需要全部检查一下。特别危险的是要求它为互联网提供参考、引用、引文和信息(对于未连接到互联网的模型)。因为GPT-4通常更加扎实,因为Bing的互联网连接意味着它实际上可以拉入相关事实。[这是一份避免幻觉的指南](https://oneusefulthing.substack.com/p/how-to-get-an-ai-to-lie-to-you-in),但它们不可能完全消除。另请注意,人工智能不会解释自己,它只会让你认为它解释了自己。如果你要求它解释它为什么写东西,它会给你一个完全编造的合理答案。当你询问它的思考过程时,它并没有审查自己的行动,它只是生成听起来像它在做这样的文本。这使得理解系统中的偏见非常困难,尽管这些偏见几乎肯定存在。它也可以被不道德地用来操纵或作弊。你对这些工具的输出负责。

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

Can AI Predict What Will Happen?It’s not the only role of science—and in the sections that follow we’ll explore others.But historically what’s often been viewed as a defining feature of successful science is:can it predict what will happen?So now we can ask:does AI give us a dramatically better way to do this?这并不是科学的唯一作用,在接下来的部分中我们将探索其他作用。但从历史上看,通常被视为成功科学的一个决定性特征是:它能预测将会发生什么吗?所以现在我们可以问:人工智能是否为我们提供了一种更好的方法来做到这一点?In the simplest case we basically want to use AI to do inductive inference.We feed in the results of a bunch of measurements,then ask the AI to predict the results of measurements we haven’t yet done.At this level,we’re treating the AI as a black box; it doesn’t matter what’s happening inside; all we care about is whether the AI gives us the right answer.We might think that somehow we can set up the AI up so that it “isn’t making any assumptions”—and is just “following the data”.But it’s inevitable that there’ll be some underlying structure in the AI,that makes it ultimately assume some kind of model for the data.在最简单的情况下,我们基本上想用人工智能来做归纳推理。我们输入一系列测量结果,然后要求人工智能预测我们尚未完成的测量结果。在这个层面上,我们将人工智能视为一个黑匣子;里面发生什么并不重要;我们关心的只是人工智能是否给出了正确的答案。我们可能会认为,我们可以通过某种方式设置人工智能,使其“不做出任何假设”,而只是“遵循数据”。但人工智能中不可避免地会存在一些底层结构,这使得它最终假设某种数据模型。

其他人在问
那个文生视频或图生视频的AI可以生成融合变化的效果
以下是关于文生视频或图生视频的 AI 生成融合变化效果的相关信息: 在人工智能技术迅速发展的当下,AI“词生卡”技术兴起,它将文字描述转化为视觉图像,重塑了创意产业格局。AI 的多模态输出能力已基本成型,包括文生文、文生图、文生码、文生视频、图生视频等,但大多在某个维度能力强,跨界融合还不够。 从生成方式分类,AI 视频生成包含: 1. 文生视频、图生视频,如 Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 一些热门产品如 Luma AI,其 Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力,8 月底最新发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力。Luma AI 的 img2vid 生成效果在多方面表现出色,如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、运动过程一致性保持较好、分辨率高且有效改善模糊感等。
2024-11-23
怎么用ai制作由人变成动物的视频
以下是使用 AI 制作由人变成动物视频的方法: 一、创建视频内容 1. 准备内容 先准备一段视频中播放的内容文字,可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广让大家了解的文字。 您也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频 使用剪映 App 对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”,点击默认文本右下角的“+”号,为视频添加一个文字内容的轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。 二、生成数字人 1. 生成数字人 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。 选择数字人形象时,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”,软件会根据提供的内容生成对应音视频并添加到当前视频轨道中。 左下角会提示渲染完成时间,完成后可点击预览按钮查看效果。 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,点击“导入”按钮,选择本地一张图片上传。 点击图片右下角的加号将图片添加到视频轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线,向右拖拽直到视频最后,使图片在整个视频播放时都显示。 选中背景图片所在轨道,拖动图片的角将其放大到适合尺寸,并将数字人拖动到合适位置。 此外,如果您想创作一个生物融合成新物种的视频,例如猪和老鹰融合成一个新的物种,以 GPT4 为例的制作教程如下: 1. 故事情节的构思 构思一个吸引人的故事情节,比如新物种的起源故事,结合猪和老鹰的特点以及这种融合带来的独特能力和挑战,考虑添加神秘或奇幻元素增强阴暗风格。 2. 视觉效果的设计 使用 3D 建模和特效技术创造出既霸气又具有阴暗风格的新物种形象,高质量的视觉效果和流畅的动画能吸引更多观众并提高视频的分享率。 3. 音乐和声音设计 配置适当的背景音乐和声效,以增强视频的氛围,选择能激起观众情绪的音乐和声音效果,让视频更加引人入胜。 4. 社交媒体互动
2024-11-23
AI分镜
以下是关于《李清照》AI 视频创作的分镜内容: |分镜|子分镜|分镜主视觉|配音|角色|配音|画面| |||||||| |8|0801<br>0802|嗯~谁在叫我<br>小姑娘,你从哪里来?你叫什么名字呀?|王维||| |9|0901 疑惑<br>0902 诗文|疑惑自言自语<br>疑惑的表情<br>看到明月松间照,清泉石上流惊喜|我叫什么名字呢?(疑惑)<br>哦~(惊讶)<br>李清照吟诵:明月松间照,清泉石上流。|少年李清照|| |10|1001 惊喜<br>1002 照清高亮|李清照灵机一动<br>墙上诗:明月松间照,清泉石上流。照和清高亮显示|背景音效:灵机一动|||| |11|11 得意|李清照脸部特写,惊喜表情|我叫李清照(高兴)|少年李清照|| |12|12 王维沉思|王维沉思|李清照~李清照,好名字、好名字|王维|| |13|13 夜景|明月下溪水潺潺|王维吟诵:明月松间照,清泉石上流。|王维|| |20|20|画面穿越到当代写字楼办公室|忙乱和电话铃声|背景声|| |21|21|面对电脑的李清照一脸茫然|||| |22|22|旁边两个同事聊天|你们打算什么时间要孩子?<br>要孩子,要什么孩子,我们是丁克家庭。|同事甲<br>同事乙|| |23|23|李清照满脑子疑惑,丁克是什么意思|疑问背景音|背景声|| |24|24|李清照查询丁克的意思,发现是不要孩子的家庭。|||| |25|25|旁边两个同事聊天|那你不打算结婚吗?<br>我才 30 岁,结哪门子婚,我的环游世界梦想还没有实现呢|同事甲<br>同事乙|| |26|26|李清照满脑子疑惑,为什么可以不结婚?怎么生活?|疑问背景音|背景声|| |27|27|李清照开始查阅资料|清照~清照~你不下班吗?<br>哦哦~我查点资料|同事甲<br>李清照|| |1||远景一个古装小女孩草丛中嬉戏|背景音乐:小女孩嬉戏声|||| |2|0201 欢快<br>0202 疑惑|李清照与蝴蝶对话:远景、特写|蝴蝶:你叫什么名字呀?(欢快)<br>李清照:嗯~嗯~我叫什么名字呢?(疑惑)|蝴蝶<br>少年李清照|| |3|0202 放大|李清照特写|||| |4|04 穿越唐代|李清照满是疑惑|画外音:这是什么地方?(疑惑)|少年李清照|| |5|《辋川别业》建筑|写有《辋川别业》的古代建筑|辋川别业、辋川别业,难到这是王维的住处!(恍然大悟)|少年李清照|| |6|06|《维摩诘诗集》特写|真的是王维(高兴)|少年李清照|| |7|07|李清照高兴奔向王维|王伯伯~王伯伯~(高兴)|少年李清照||
2024-11-23
学习AI
以下是针对新手学习 AI 的建议: 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模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 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。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。
2024-11-23
有什么 ai 辅助打工人学习的工具推荐
以下是为打工人推荐的一些 AI 辅助学习工具: 英语学习工具: 1. Speak:这是一款 AI 英语学习 APP,利用先进的 AI 语言学习技术,提供全面实时反馈,支持随时随地练习口语,且 OpenAI 曾投资该公司。 2. Duolingo:提供游戏化学习平台,通过 AI 辅助教学,帮助学习新词汇和短语,其口语练习功能有助于练习发音和口语表达。 3. Call Annie:在发音过程中能根据发言调整表情和动作,让人感觉如同与真人对话,可随时通过视频或语音进行英语对话。 英语和数学通用学习方法: 1. 利用智能辅助工具,如英语写作助手 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 4. 运用智能导师和对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习工具: 1. 自适应学习系统,如 Khan Academy,结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助工具,如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手,如 Socratic,利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 内容仿写工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何理解AI的边界
AI 的边界可以从以下几个方面来理解: 1. 从生态位角度:AI 是一种似人而非人的存在,无论其技术如何发展,都处于这样的生态位。在与 AI 相处时,要基于其“非人”的一面,通过清晰的语言文字指令压缩其自由度,明确告诉它需要做什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径和方法以及提供所需的正确知识。 2. 在品牌卖点提炼中的应用:在搭建智能体提炼品牌卖点前,要先明确 AI 的能力边界。例如,AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此,智能体更适合作为引导型的灵感提问助手。 3. 在编程方面:在许多情况下,我们给 AI 下达明确命令完成一次性任务。当期待提高,希望进一步解脱繁琐日常任务时,需要了解 AI 编程的边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编,优先找线上工具、插件、本地应用,对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到时才考虑自己编程,且编程时要以终为始,聚焦目标。
2024-11-23
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中,很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品,并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议: 明确智能体的职责和功能,例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词,清晰地描述其任务和目标。 像导演一样,将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容,要进行检查和优化,不断调整和改进智能体的表现。 此外,您还可以参考一些相关的提示词库,例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库,其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时,很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前在创建这种智能体方面,一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而,要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的,因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议: 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库,例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样,将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤,明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑,将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤,使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。
2024-11-21
如何使用ai写文献综述,保证参考文献有正确出处
利用 AI 写文献综述并保证参考文献有正确出处,可以按照以下步骤进行: 1. 确定课题主题:明确您的研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果课题涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-05
该如何用正确的方法去学习人工智能呢
以下是正确学习人工智能的方法: 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作品。 知识库中有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。
2024-10-14
如何正确的使用ai
正确使用 AI 可以从以下几个方面考虑: 1. 对 AI 的认识: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为黑箱,只需知道它能理解和输出自然语言。 其生态位似人而非人,可从人类文明传说和古老哲人的智慧中寻找与它相处的原则。 当想让其实现愿望时,要通过语言文字尽可能压缩其自由度,清晰告知任务、边界、目标、实现路径方法,并提供正确知识。 2. 选择正确的工具:目前人工智能系统发展迅速,但缺乏完善的用户文档,可参考相关经验来选择适合的工具做事。 3. 在写作中的应用: 不应完全依赖 AI 写作,写作是思考过程,能锻炼思维能力,个人特色是吸引读者的关键,过度依赖会使写作能力退步。 可将 AI 作为辅助: 用于头脑风暴,获取选题建议和内容方向。 查找资料,快速汇总主题相关信息。 优化表达,检查语法和改善表述。 拓展思路,在卡壳时获取新意见。
2024-10-11
哪个国产ai对英文的理解最正确
目前国产 AI 中,在对英文的理解方面,以下两款产品具有一定特点: 1. 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,是阿里生态系统的一部分,可与其他产品和服务无缝整合。但在处理非中文语言或国际化内容方面可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色,由于模型训练数据可能主要基于中文环境,在处理多元文化内容时可能存在偏差。 2. Kimi 智能助手:是 ChatGPT 的国产平替,不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 AI 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。
2024-09-16
我希望做一个回答用户问题的聊天机器人,如何用rag来做
要使用 RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)来做一个回答用户问题的聊天机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块:包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 2. 从订阅源获取内容:通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接,最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量:使用文本向量模型 bgem3(可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ),通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 5. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 6. 技术栈选择:经过调研,可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现,后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。 Langchain 简介:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 简介:是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-11-20
在调用大模型的过程中,将token设置最大值,大模型回答还是会出现中断的情况,应该怎么避免和解决
在调用大模型的过程中,将 token 设置最大值但回答仍出现中断的情况,可以从以下几个方面避免和解决: 1. 调整相关参数: Max_output_tokens:根据具体需求设置合适的值。若需要更短响应,设为较低值;若希望更长回答,设为较高值。但注意设置过低可能导致回答在奇怪位置截断。 Temperature:值越小,模型返回结果越确定;值调高,可能更随机和具创造性。对于质量保障等任务设低,诗歌生成等创造性任务可适当调高。 Top_p:用于控制模型返回结果的真实性,需要准确和事实答案时调低,想要更多样化答案时调高。一般改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length:调整以控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关响应并控制成本。 Stop Sequences:指定字符串,模型生成文本遇到时停止,可控制响应长度和结构。 Frequency Penalty:对下一个生成的 token 进行惩罚,与 token 在响应和提示中出现次数成比例,减少单词重复。 2. 利用插入文本的最佳实践: 使用 max_tokens > 256,模型插入较长完成时效果更好,且只按实际生成 token 数收费。 优先选择 finish_reason == "stop",表明模型成功连接后缀且完成质量良好。 重新采样 3 5 次,温度较高以增加多样性。若所有返回示例的 finish_reason 都是“length”,可能 max_tokens 太小,需考虑增加再重试。 尝试给出更多线索,通过提供示例帮助模型确定自然停顿处。
2024-11-18
AI能回答目前解决不了的问题吗
人工智能不能解决目前所有的问题。例如在科学领域,我们还没有解决所有想要解决的问题,很多时候我们似乎没有选择研究内容的权利,比如大自然会迫使我们去研究某些方面。这就不可避免地让我们面对计算不可约性。 有许多问题都遵循类似的模式,如在游戏图中找到获胜的游戏序列、通过可能性图的移动寻找谜题的解决方案、在给定公理的情况下找到定理的证明、在给定基本反应的情况下寻找化学合成途径,以及解决大量的 NP 问题,这些问题中存在许多“非确定性”的计算路径。 在实际情况中,相关的图通常非常大,所以挑战在于不追踪整个可能性图的情况下找出要采取的步骤。常见的方法包括尝试为不同的可能状态或结果分配分数,并只追求分数最高的路径。在自动定理证明中,也常见从初始命题“向下”和从最终定理“向上”工作,试图找到路径在中间的交汇点。还有一个重要的想法是,如果确定了从 X 到 Y 存在路径,就可以将 X → Y 作为新规则添加到规则集合中。 另外,查看自动编码器内部可以提取出它提出的简化表示。当数据在神经网络中流动时,会努力保留重现原始输入所需的信息。如果某一层的元素较少,那么该层的元素就对应于原始输入的某种简化表示。以经过大量网络图像训练的标准现代图像自动编码器为例,给它输入一张猫的图片,它能成功复制出类似原图的东西,中间会有像素少得多的简化表示,虽然我们不知道模型中元素的含义,但它成功捕捉到了图片的本质。 总之,计算的不可约性将阻止我们完全依靠人工智能解决所有问题,总会有更多有待发现和需要更多计算才能达到的东西。
2024-11-13
AI给我的回答来自于哪里
AI 的回答通常来自以下过程: 1. 知识库检索部分: 将输入的问题通过 Embedding 做向量化。 使用语言模型对问题进行优化,并添加接近的检索词。 进行知识库向量检索,抽取条件包含相似度 0.85,最终抽取 11 个内容块(chunk)。 2. 大模型对话部分: 将问题解析、知识库检索到的信息一起传递给大语言模型(LLM),最终得到 AI 的回答。 整个问答流程包括问题解析阶段、知识库检索阶段、信息整合阶段和大模型生成回答阶段。若要优化回答结果,可从这些环节入手。 此外,RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成能力的技术,由检索器和生成器组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务,如问答系统。 在生成式 AI Studio 中,每次向模型发送请求时都会应用上下文。例如,可定义场景并告诉 AI 如何响应查询,还能通过调参数和设计提示来影响回答。同时,Google 提供了 API 和 SDK 帮助构建应用程序。对于大型语言模型,可通过调整来提高响应质量。提示是传递给模型的文本输入,及时的设计允许快速试验和定制,但制作提示可能存在措辞或词序影响结果等问题。
2024-11-13
提示词一定要统一吗
提示词不一定要统一。在一些情况下,使用统一的提示词可能有其优势,例如能更清晰地表达意图、增强可读性、便于扩展和维护等。但在实际应用中,是否采用统一的提示词取决于具体的需求和使用场景。 对于结构化提示词,其具有层级清晰、结构可扩展性强、格式和语义一致性好等优点,其思维链通常包括角色、角色简介、角色技能、角色要遵守的规则、工作流程、初始化准备等环节。但要注意,结构化框架的核心在于清晰、简明、有效、统一,不应为了结构化而结构化。如果不需要增设新的模块,就不必强行加入。 在写提示词时,一般要根据自己想画的内容来写。多个提示词之间使用英文半角符号可将权重降低至原先的 90.91%,可将权重减少为原先的 25%。
2024-10-10
我是一定装饰工程造价从业人员,如何通过学习AI来提升自己
对于装饰工程造价从业人员来说,通过以下方式学习 AI 可以提升自己: 了解相关基础知识和技术细节:阅读关于 AI 生成 CAD 图的学术论文,深入研究其原理和应用。 参加在线课程:系统学习 AI 在 CAD 领域的知识和技能。 观看教程视频:直观地了解操作和实践方法。 交流学习:与同行或专家交流经验,分享心得。 需要注意的是,随着 AI 技术的不断发展,其在 CAD 设计中的应用会越来越广泛,为设计师和工程师提供更多辅助和支持。但以上内容由 AI 大模型生成,请您仔细甄别。
2024-09-24
我需要一个提示词,它可以让gpt AI帮我在做文章或者书籍总结的时候尽量的全面。 非常的全面,每一个大点都要做解释,每一个小点也要做解释,虽然要遵循二八法则,只要是重要的内容,即使是很多也一定要写上去。 不要做太多的精简。 有没有这样的提示词让我。 来使用。
当然可以!以下是一个详细的提示词模板,你可以用它来让GPT AI帮助你在做文章或书籍总结时尽量全面地覆盖所有重要内容。这个提示词会引导AI详细解释每一个大点和小点,并确保重要内容不被遗漏。 提示词模板: 请帮助我总结这篇文章/书籍,要求尽量全面覆盖所有重要内容。请按照以下要求进行总结: 1. 引言和背景: 简要介绍文章/书籍的主题和背景。 阐述作者写作的目的和主要论点。 2. 主要章节和段落: 按照文章/书籍的结构,详细介绍每一个主要章节或段落。 对每一个大点进行详细解释,包括其主要内容和意义。 对每一个小点进行详细解释,包括其具体细节和示例。 3. 重要概念和术语: 列出并解释文章/书籍中提到的所有重要概念和术语。 解释这些概念和术语的定义及其在文章/书籍中的应用。 4. 关键论据和证据: 总结作者用来支持主要论点的所有关键论据和证据。 对每一个论据和证据进行详细解释,包括其来源和重要性。 5. 案例研究和实例: 详细介绍文章/书籍中提到的所有案例研究和具体实例。 解释这些案例和实例如何支持作者的观点。 6. 结论和建议: 总结文章/书籍的结论部分。 阐述作者提出的任何建议或未来研究的方向。 7. 作者的立场和观点: 分析作者在整个文章/书籍中表达的立场和观点。 解释作者的观点如何影响文章/书籍的整体论点。 8. 个人评价和反思: 根据文章/书籍的内容,提供一个全面的个人评价和反思。 指出文章/书籍的优点和可能的改进之处。 请确保在总结时不进行过多的精简,尽量详细地解释所有重要内容,遵循二八法则,只要是重要的内容,即使很多也一定要写上去。 示例使用: 请帮助我总结《》,要求尽量全面覆盖所有重要内容。请按照以下要求进行总结: 1. 引言和背景: 简要介绍这本书的主题和背景。 阐述作者写作的目的和主要论点。 2. 主要章节和段落: 按照这本书的结构,详细介绍每一个主要章节或段落。 对每一个大点进行详细解释,包括其主要内容和意义。 对每一个小点进行详细解释,包括其具体细节和示例。 3. 重要概念和术语: 列出并解释书中提到的所有重要概念和术语。 解释这些概念和术语的定义及其在书中的应用。 4. 关键论据和证据: 总结作者用来支持主要论点的所有关键论据和证据。 对每一个论据和证据进行详细解释,包括其来源和重要性。 5. 案例研究和实例: 详细介绍书中提到的所有案例研究和具体实例。 解释这些案例和实例如何支持作者的观点。 6. 结论和建议: 总结书的结论部分。 阐述作者提出的任何建议或未来研究的方向。 7. 作者的立场和观点: 分析作者在整本书中表达的立场和观点。 解释作者的观点如何影响书的整体论点。 8. 个人评价和反思: 根据书的内容,提供一个全面的个人评价和反思。 指出书的优点和可能的改进之处。 请确保在总结时不进行过多的精简,尽量详细地解释所有重要内容,遵循二八法则,只要是重要的内容,即使很多也一定要写上去。 使用这个提示词,你可以确保AI在总结文章或书籍时覆盖所有重要内容,并进行详细解释。
2024-06-03