直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

搭建一个总结聊天记录的ai

回答

以下是搭建一个总结聊天记录的 AI 的步骤：

  1. 整理聊天记录为数据集：
    • 如果导出了多个人的聊天记录，需手动将文件下的内容汇总到一起。
    • 汇总完成后，保存汇总文件为“train.json”。
    • 在当前文件夹下新建一个文本文档，重命名为“1.py”，用记事本打开并粘贴相应代码。注意标红的地方需要修改。
    • 打开命令行窗口，输入“python 1.py”完成聊天记录整理，此步骤在后续第 31 步会用到。
  2. 图文原文处理：
    • 微信无法批量复制聊天内容，多选想要复制的聊天内容，转发到群里或文件传输助手。
    • 收藏批量转发的聊天记录，打开收藏，点进笔记，点右上角三个点，转存为笔记，返回即可全选复制所有内容。
    • 可使用能让电脑设备和手机设备剪切板共享的工具，避免在微信文件传输助手间折腾。
  3. GPTs：
    • 若重复做同一件事三次以上，应考虑优化步骤，可创建内容排版大师的 GPTs。
    • GPTs 链接：https://chat.openai.com/g/g-t9dIHp4Nt-nei-rong-pai-ban-da-shi 。
    • 该 GPTs 已加入 webpilot 的 actions，可直接将文章发给它总结内容。
  4. 小卡片软件：
    • 使用的卡片软件是小作卡片 app，官网链接：https://kosaku.imxie.club/ 。
    • 操作步骤：打开软件，点击「自制卡片」，在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容，点击右下角保存图标即可导出。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

张梦飞：用聊天记录把自己克隆成AI，分分钟化身为1V100的“时间管理大师” -- LLamaFactory部署与微调大模型应用教程

1.如果你导出了多个人的，需要你手动将这个文件下的内容，全部汇总到一起。1.汇总完成后，保存你的汇总文件，命名为“train.json”。1.在当前文件夹下新建一个文本文档，重命名为“1.py”，然后用记事本打开，粘贴进入以下代码。⚠️标红的地方注意需要修改。1.打开命令行窗口，输入“python 1.py”1.聊天记录整理完成，在第31步时会用到。

夙愿：AI 快速总结群聊消息

作者：夙愿，个人说明书：[夙愿学长的使用说明书](https://zi6nfl20s5u.feishu.cn/wiki/UEPmwdkZ4iNsOek2jJPcqSDKn3b)今天给大家分享的主题是：用AI快速总结群聊消息。前几天，MQ老师在我的AI陪伴群做完图文分享之后，我很快就用AI总结了一份笔记并发到群里，然后还能用小卡片软件，做成一张超好看的笔记卡片。那会这个有什么用呢？1、快速预览长文，便于后续阅读时理解原文2、节省时间，直接聚焦于关键信息和概念3、摘录笔记你还能用这个方法去总结其他群别人分享的文字，当课代表，很吸睛。我是怎么做到的？答案是：文字原文+提示词+ AI大模型+小卡片软件让我一步一步来讲解。[heading2]一、图文原文[content]大家都知道，微信一次只能复制一个聊天气泡的文字，无法批量复制。所以第一个卡点就是怎么批量复制微信聊天内容？首先，多选你想要复制的聊天内容，然后转发到群里或者文件传输助手。就像这样：然后收藏这段批量转发的聊天记录打开收藏---点进这个笔记---点右上角三个点---转存为笔记返回，就可以看到这份聊天记录转成的笔记：这样就可以全选复制所有内容啦。这里我用了一个工具，可以让电脑设备和手机设备的剪切板共享，也就是说，我电脑复制的文字，手机上也可以在剪切板中找到。同理，手机上复制的文字，电脑上快速粘贴，这样就不用折腾微信文件传输助手了。至于是什么工具，待会再揭晓。

夙愿：AI 快速总结群聊消息

不知道大家有没有意识到，我每次都要发一遍“文字排版大师”的Prompt。同一件事情，如果你重复做了三次以上，就应该考虑怎么去优化这个步骤了。于是，我做了一个内容排版大师的GPTs只需在聊天框粘贴文字内容，然后点击发送即可。GPTs链接：https://chat.openai.com/g/g-t9dIHp4Nt-nei-rong-pai-ban-da-shi创建这个GPTs很简单，看完下面这张图你就会了。并且该GPTs已经加入了webpilot的actions，所以你可以直接把一篇文章发给该GPTs，让其总结内容：[heading2]五、小卡片软件[content]这里我用的卡片软件是：小作卡片app，官网链接：https://kosaku.imxie.club/操作步骤：①打开软件---点击「自制卡片」②在「记录些什么...」中粘贴AI生成文本内容③点击右下角的保存图标即可导出

其他人在问
我想要让ai生成svg代码，如何保证其生成质量
目前知识库中没有关于如何保证让 AI 生成 SVG 代码质量的相关内容。但一般来说，要保证 AI 生成 SVG 代码的质量，可以从以下几个方面考虑： 1. 清晰明确地向 AI 描述您的需求，包括图形的特征、尺寸、颜色、线条样式等具体要求。 2. 提供足够的示例或参考资料，让 AI 更好地理解您期望的代码风格和质量标准。 3. 对生成的代码进行多次测试和验证，检查其在不同场景下的显示效果和兼容性。 4. 尝试使用不同的 AI 模型或工具，并比较它们生成的 SVG 代码质量，选择最适合您需求的。
2024-11-15
我想要让ai生成svg图片，如何保证其生成质量
要保证 AI 生成 SVG 图片的质量，您可以参考以下方法： 在使用 AI 生成图片时，可能会遇到即使输入相同关键词，生成的图片仍有很强随机性的情况。为了让生成的图片更加可控，可以利用 seed 参数进行反向生成。 首先，从官方文档中了解 seed 参数的作用：Midjourney 会用一个种子号来绘图，把这个种子作为生成初始图像的起点。种子号为每张图随机生成，但可以使用 Seed 或 same eseed 参数指定。使用相同的种子号和提示符将产生类似的结尾图片。详细参数可查看官方文档： 默认情况下，种子是随机给定的。若想要获得比较相似的图，需要将 seed 固定下来。简单来说，使用时在关键词后添加 seed 参数即可，具体数字在 0–4294967295 范围内均可。例如：caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k seed 8888 这样就能保证每次生成的都是相同的图。此外，还可以反向利用这个特性对已经确定的效果图进行微调。比如当发现有一张图已比较接近目标，还需要一些微调时，可以利用确定图片的 seed，在此基础上添加新的关键词来实现。
2024-11-15
如何让ai帮我写作业呢
使用 AI 帮您写作业可以参考以下方法： 1. 草拟初稿：提示 AI 为您撰写作业的初稿，例如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。但要注意基本提示可能导致无聊的写作，通过提高提示质量并与系统互动可以改善。 2. 改进内容：将您的文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。还可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发您做得更好。 3. 帮助完成任务：像使用实习生一样，让 AI 帮您做没时间做的事情，比如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 以卓 sir 为例，其使用 GPT4、WPS AI 和 chatPPT 这 3 个工具完成了 PPT 作业，包括大纲内容、排版、动画等。 5. 正确引导：例如在作文方面，让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，孩子对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章，重点关注孩子在对话记录中能否清晰指出作文的优缺点及如何修改。 需要注意的是，使用 AI 辅助完成作业应是为了帮助您更好地学习和思考，而不是完全替代您的努力。
2024-11-15
使用coze搭建一个心理咨询机器人，将机器人接入自己开发的应用后，如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容，总结成日记，并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
如何将AI与机械技术结合做自媒体
以下是一些将 AI 与机械技术结合做自媒体的案例和方法： 创作方面： 社群的每日资讯：涵盖品牌推广、产品信息、行业动态、用户互动、品牌文化、品牌活动、行业知识、兴趣爱好等内容。 写科普内容：包括目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型等，需注意通俗性和专业名词的运用。 剧本或脚本写作：重点在于讲述故事，引发观众情感共鸣，体验情感冲突和发展。 创意营销文本素材和生成创意营销素材：考虑目标受众、品牌定位、产品优势、服务独特性、情感因素等。 研究方面： 信息搜集：可利用 ChatGPT 做品牌项目的二手信息搜集。 拆解爆款内容：分四步进行，包括建立爆款库、让 ChatGPT 理解拆解角度、提出修改建议、要求特定风格修改。 分发方面：从品牌内容分发角度考虑，为智能家居设备设计产品介绍视频脚本，包含音效、音乐、画面、声音等。 沟通方面：小团队与甲方沟通时，可借助 GPT 优化语气，调整公司合同、协议等，还能用 GPT+MJ 给甲方做分镜并获得认可。 您可以参考以上内容，结合自身特点和需求，探索将 AI 与机械技术结合做自媒体的有效途径。
2024-11-15
做副业的ai软件
以下是一些关于做副业的 AI 软件相关信息： 从事插画设计的有凯叔 AI。 进行批量作图的有 above。 从事绘画、视频、人像、电商背景图相关工作的有 ehhe。 从事 AI 商业应用的有 kone。 进行自媒体创作的有 xman。 从事绘画和视频处理的有 Alan。 进行视频创作的有在野。 从事照片处理等工作的有 tang。 从事视频工作流的有大大大松树。 将 AI 用于好玩方面的有 BigPeng。 从事工作加娱乐休闲的有冻奶味。 从事视频和电商、写真相关工作的有 Lily。 能将 AI 用在生产中的有 tim。 从事广告推广素材制作的有木兰。 从事电商相关工作的有吴。 进行 Ai 绘画的有马化腾。 从事 Ai 视频、Ai 绘画、Ai 音乐相关工作的有蔡徐坤。 为家人做写真的有吴林林。 进行文生视频、做自媒体的有初尘。 从事工作流相关工作的有 ning 。 此外，还有以下相关信息： 写简历的 AI 产品： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。更多 AI 简历产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/79 。 制作网站的 AI 工具选择： 确定网站目标（如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 考虑预算，有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 选择符合自身技术水平、易用的工具，确保能轻松使用和管理网站。 检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足设计和功能需求。 查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助解决问题。
2024-11-15
如何用coze搭建一个总结聊天记录的功能
以下是用 Coze 搭建一个总结聊天记录功能的步骤： 1. 设计 Bot 目的：明确 Bot 的用途，例如作为一个 AI 学习助手，帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能，并提供高效的站内信息检索服务。 2. 了解 Coze 平台常用概念和功能：包括提示词（设定 Bot 的身份和目标）、插件（通过 API 连接集成各种平台和服务）、工作流（设计复杂的多步骤任务）、触发器（创建定时任务）、记忆库（保留对话细节，支持外部知识库）、变量（保存用户个人信息）、数据库（存储和管理结构化数据）、长期记忆（总结聊天对话内容）。 3. 进行 Bot 基础设置：根据机器人的作用，设计人设和回复逻辑，限制机器人的功能使其更专注于 AI 相关的知识回答和服务，还可以加入长期记忆功能来总结聊天对话内容以更好地响应用户消息，以及设计更加美观的 Bot 开场白。 注：Coze 官方使用指南见链接：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，遇到疑问也可以查官方指南。
2024-11-15
一个用llm分析微信聊天记录的智能体案例
以下为一个用 LLM 分析微信聊天记录的智能体案例相关内容： 在当今大多数现代人工智能应用程序中，检索增强生成（RAG）是标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其过程始于应用程序加载和转换无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件），跨越企业数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion），并通过数据预处理引擎（如 Unstructured）转换为 LLM 可查询格式。这些文件被“分块”成更小的文本块，作为向量嵌入并存储在数据库（如 Pinecone）中。 当用户提出问题时，系统会检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM，然后 LLM 合成答复返回给用户。在生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含多个检索步骤和“提示链”，不同类型的任务并行执行，最终综合结果生成输出。 “智能体”（Agent）在人工智能和计算机科学领域是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以规划、子目标分解、反思完善、记忆（包括短期记忆和长期记忆）、工具使用等关键组成部分。 在开发场景中，有上传客服聊天记录，充当智能客服的案例。此外，还有使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频、GLM 等大模型外接数据库、开发微信小程序、开发知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 等相关案例。
2024-09-30
分析微信聊天记录的智能体
以下是关于分析微信聊天记录的智能体的相关信息： 从维度转换能力的角度来看，将各种问题、业务数据等转化为语言信息与语言模型交流能提高效率，但要注意对维度的理解，避免因语言的一维性导致交流偏差。 在业务助手中，主要有助手方式和业务环方式。助手方式是进行工作辅助，大模型负责优化、检索、启发等；业务环方式是大模型作为主业务流程中的一环，自动处理内容并生成结果。 像 Coze 这样的 Bot 智能体，可以实现多模态资讯的跨平台推送。其初衷是让用户拥有专属助手，精准筛选有价值信息。它以扣子为中心平台，通过自研插件、工作流和 API 链接微信群、企业微信群、飞书云文档多维表格等，能根据用户需求抓取热点资讯，分析处理并以多模态形式自动推送到不同平台。 在基于百川大模型的创作中，可将聊天记录的上下文转换为问答对，并对相邻信息做合并处理，还能根据需求筛选指定群或聊天对象的记录。聊天上下文窗口大小可依场景设置。
2024-09-30
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
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
AI总结文章
以下是关于 AI 总结的相关内容： 可以让 AI 总结各种文章（不超过 2 万字），如复制文章全文粘贴发送给 GPTs 即可进行总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕，可安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”，下载字幕后复制发送给 GPTs 进行总结。 总结类文章，AI 可能不会读完整个文章，而只是头尾读一下，中间随机读。 大型模型的能力可能不足以支撑商业运营，产生了一些伪需求。AI 可以帮助总结内容，但可能会忽略有价值的信息，可定制专门的 Prompt 进行总结并不断迭代，但能坚持的人可能本身不太需要这种服务。同时，AI 也可能导致新的信息茧房。
2024-11-09
有没有那种可以直接录音然后总结会议内容的软件
以下是一些可以录音然后总结会议内容的软件： 1. 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记。以钉钉闪记为例，操作步骤如下： 第一步打开钉钉闪记。 结束录音后点击“智能识别”。 点击智能摘要，就可以获得本次会议的纪要。 如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 该场景对应的关键词库包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 提问模板： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结： 提问模板：请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料： 时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 地点：XXXX 参与人员：XXX、XXX 会议主题：XXXX 讨论内容：Speaker1：XXX，Speaker2：XXX，Speaker3：XXX 第二步：检查生成的总结： 提问模板：请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改。 会议补充信息：XXXX 修改要求：XXXX 第三步：优化文本格式和风格 提问模板： 请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整 2. 免费的会议语音转文字工具，不过大部分有使用的时间限制，超过一定的免费时间后就需要付费。以下是几款推荐的免费工具： ：飞书的办公套件之一。 ：阿里推出的 AI 会议转录工具。 ：讯飞旗下智慧办公服务平台。 ：转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 3. 以下是一些与会议总结相关的工具： 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-07
摘要总结作为 llm 训练的下游任务，一般的训练流程是怎样的
作为 LLM 训练的下游任务，一般的训练流程如下： 1. 首先从大量文本数据中训练出一个基础 LLM。 2. 随后使用指令和良好尝试的输入和输出来对基础 LLM 进行微调和优化。 3. 接着通常使用称为“人类反馈强化学习”的技术进行进一步细化，以使系统更能够有帮助且能够遵循指令。 在训练过程中，会涉及到一些相关的理论探讨和评价指标： 理论探讨方面，如在推理阶段对 InContext Learning 能力的运行分析，将其视为隐式微调，通过前向计算生成元梯度并通过注意力机制执行梯度下降，且实验表明 LLM 中的某些注意力头能执行与任务相关的操作。 评价指标方面，entropylike 指标（如 crossentropy 指标）常用于表征模型的收敛情况和测试集的简单评估（如 Perplexity 指标），但对于复杂的下游应用，还需更多指标，如正确性（Accuracy）、信息检索任务中的 NDCG@K 指标、摘要任务中的 ROUGE 指标、文本生成任务中的 BitsperByte 指标、不确定性中的 ECE 指标、鲁棒性（包括 invariance 和 equivariance）、公平性、偏见程度和有毒性等。
2024-11-07
最新AI搜索相关产品总结
以下是关于最新 AI 搜索相关产品的总结： 自今年二月份以来，AI 搜索赛道不断有新的产品出现，市场定位有所差异。 在国内，有大模型厂商推出的 ChatBot 产品，如智谱清言、Kimi Chat、百小应、海螺 AI 等；也有搜索厂商或创业团队推出的 AI 搜索产品，如 360 AI 搜索、秘塔、博查 AI、Miku 等。 在海外，有很多成熟的和新出的泛 AI 搜索产品，如 Perplexity、You、Phind 等。中国公司和团队也有面向全球市场的出海产品，如 ThinkAny、GenSpark、Devv 等。 ThinkAny 选择出海做全球市场，主要考虑国内竞争激烈、用户付费意愿不高、存在政策风险等因素。 从解决的需求或面向的群体分类，可分为通用搜索和垂直搜索两类。通用搜索如 Perplexity、ThinkAny，没有明显的受众倾向，任何人可以搜任何问题，都能得到相对不错的搜索结果。垂直搜索如 Phind、Devv、Reportify，一般面向特定人群或特定领域，在某类问题的搜索上会有更好的结果。 AI 搜索目前主要有两类产品形态： 1. 大模型厂商或第三方推出的 ChatBot，主要交互是一个对话框+RAG 联网检索，这类产品包括 ChatGPT、Kimi Chat 等。 2. 专门做 AI 搜索的产品，主要交互是一个搜索框+搜索详情页，这类产品包括 Perplexity、秘塔等。 以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity：一款聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出的 AI 搜索引擎，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出的搜索引擎，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith：一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。 这些 AI 搜索引擎通过不同的技术和功能，为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-07