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如何用coze搭建一个总结聊天记录的功能

Answer

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。
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References

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

创建好Bot后,可以从“个人空间”入口找到自己的机器人,接下来最重要的环节就是设计我们的Bot了,在coze里概念叫“编排”。[heading4]Coze平台功能常用的概念和功能如下[content](新概念比较多,大家可以先根据我的指引“照猫画虎”,在实践中慢慢消化这些概念)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。[heading4]接下来将演示怎么一步一步设计Bot[content]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。Bot设计步骤(以我的“AI前线”Bot为例):[heading4]1、确定目的[content]比如我的“AI前线”,目的是:一个AI学习助手,旨在帮助职场专业人士提升他们在人工智能领域的知识和技能。提供高效的站内信息检索服务。

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

创建好Bot后,可以从“个人空间”入口找到自己的机器人,接下来最重要的环节就是设计我们的Bot了,在coze里概念叫“编排”。[heading4]Coze平台功能常用的概念和功能如下[content](新概念比较多,大家可以先根据我的指引“照猫画虎”,在实践中慢慢消化这些概念)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。[heading4]接下来将演示怎么一步一步设计Bot[content]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。Bot设计步骤(以我的“AI前线”Bot为例):[heading4]1、确定目的[content]比如我的“AI前线”,目的是:一个AI学习助手,旨在帮助职场专业人士提升他们在人工智能领域的知识和技能。提供高效的站内信息检索服务。

安仔:玩转 Coze,我帮开源 AI 社区搞了一个社群运营机器人

光听上面的介绍可能还有点虚,那我们就来亲身搓一下Bot,看看怎么实现吧![heading2]Bot基础设置[content]这里基于机器人的作用,我目前版本设计了以下的人设和回复逻辑:这里主要限制了机器人的功能,让它更专注于AI相关的知识回答和服务,可以满足初学者的需求,尽量不回答其他无关的问题。当然,为了用户有更好的用户体验,我们还可以加入一些其他的功能,比如:1.长期记忆-总结聊天对话的内容,并用于更好的响应用户的消息。2.更加美观的Bot开场白:

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如何用coze搭建一个ai应用
用 Coze 搭建一个 AI 应用需要关注以下几个方面: 1. Coze 的 AI 应用架构类似于网页应用,包括前端页面用于用户输入文字或上传图片等,以及数据处理端对这些数据进行处理,数据处理端通常是工作流或插件。处理完成后,数据有展示在前端页面供用户查看或保存在数据库/知识库中供额外查询两种路径。 2. 在搭建时,需要重点关注三个方面: Coze AI 应用的前端页面构建,包括布局、组件构成及它们之间的关系。 前端页面如何将页面数据(输入的文字或上传的图片)传递给工作流或插件。 工作流/插件处理完成后输出的数据如何返回给前端页面展示。 3. 通过多个官方案例来学习,例如 AI 翻译应用,应掌握前端的基本结构,如页面、组件、Form 表单、Div 容器、文本框等及相关事件,还有表单向工作流传递数据以及工作流数据返回前端组件展示的方式。 4. Coze 的工作流是一种可视化方式,由多个节点组成,包括 Start 节点和 End 节点,用户可通过拖拽添加各种功能模块,如插件、大语言模型、代码块等,实现复杂业务流程编排。创建和编辑工作流无需编写代码,降低了门槛,创建好的工作流可集成到聊天机器人中使用。 5. 搭建第一个 AI Bot 的步骤: 创建一个 Bot:系统默认创建 Personal 个人团队,也可创建或加入其他团队。进入团队空间的 Bots 页面,单击创建 Bot,输入名称和介绍,生成头像后确认。创建后进入 Bot 编排页面,可在左侧描述 Bot 身份和任务,中间配置扩展能力,右侧实时调试。 编写提示词:这是配置 Bot 的第一步,提示词是给大型语言模型的指令,输入内容后可单击优化。更多详细信息参考相关编写提示的文档。
2025-01-16
coze教程
以下是关于 Coze 的教程: 一泽 Eze 的教程: 可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带你入门 Coze 工作流。 即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点:通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent;开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路;10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群:玩过 AI 对话产品的一般用户;希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 大圣的教程: Coze 概述:字节的官方解释为 Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否有编程基础,都可在其上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单问答到处理复杂逻辑对话,并能将 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品,在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。字节针对 Coze 部署了国内版和海外版两个站点。 国内版:网址为 https://www.coze.cn ,官方文档教程为 https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ,使用字节自研的云雀大模型,国内网络可正常访问。 海外版:网址为 https://www.coze.com ,官方文档教程为 https://www.coze.com/docs/guides/welcome ,使用 GPT4、GPT3.5 等大模型(访问需突破网络限制的工具),参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 。 AI Agent 的开发流程:Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色),下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-01-16
coze 搭建学习
以下是关于 Coze 搭建学习的相关内容: 5 月 7 号():大聪明分享,主题为“Agent 的前世今生”,每个分享人分享最初接触 Coze 的经历以及现在用 Coze 做什么。20:00 由 @🌈AJ 主持开场,20:00 21:00 大聪明分享,21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号():大圣分享,主题为“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”,20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号():艾木分享,主题为“Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以‘Dr.Know’和‘卧底’为例)”,20:00 21:00 艾木分享,21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号():罗文分享,主题为“一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书”,20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号():Itao 分享,主题为“和 AI 成为搭子”,20:00 21:00 Itao 分享,21:00 21:30 线上答疑。 此外,还有用 Coze 学习 RAG 的方法: 推荐使用 Claude + Coze 的方法学习新知识。Claude 是目前最强的 AI 大模型,一个月 20 美元,好用到飞起。Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品,最大价值在于依靠它跟进当前 AI Agent 工具的发展情况,发现商业化机会,以及做产品 Demo。 在学习 RAG 的过程中,首先通过 Claude 了解细节概念,然后通过 Coze 搭建 Demo 动手实践。 学习 RAG 过程中创建了 4 个 Bot: 产品资料问答机器人,利用了 Coze 的知识库能力,演示知识库在企业中的应用。相关资料参考公开分享: Query 改写助手学习 Bot,专门做了一个 Bot 机器人进行学习。Bot 地址:https://www.coze.cn/store/bot/7400077517299957800?panel=1&bid=6dkpl06gg601j
2025-01-15
国内coze调用api的例子
以下是国内 Coze 调用 API 的一些例子: 1. 通过已有服务 API 创建插件: 进入 Coze 个人空间,选择插件,新建一个插件并命名,如 api_1。 在插件的 URL 部分,填入 Ngrok 随机生成的 https 链接地址。 按照 Coze 的指引配置输出参数,测试后发布插件。 2. 手捏简单的 Bot 并接入创建的插件:创建测试 API 的 Bot,将创建的 api_1 插件接入,在 prompt 里让其调用插件。 3. 测试 AI Bot 时可能遇到的情况:Coze 国内版刚发布不久,有些官方和第三方插件的 API 调用和返回结果不太稳定,可能出现回答不完整的情况,但相信官方会尽快解决。 4. 获取 Coze 的 accessToken 和 botid: 获取 accessToken:在 Coze 界面右侧扣子 API 授权,或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats,添加令牌,设置名称、过期时间和权限,完成后点击确定按钮并复制下拉令牌。 获取 botid:通过工作空间获取,从“工作空间”打开一个 bot,点击商店按钮查看地址栏中的数字即为 botid。 发布为 bot api:注意在前端使用 bot 必须发布成为 API,点击发布并选择 API,等待审核通过后可按上述方法拿到 botid。 获取空间 id:进入 Coze 后,左边打开工作空间,找到 url 中的 id 并复制。
2025-01-12
如何通过程序代码调用coze的api?
要通过程序代码调用 Coze 的 API,大致步骤如下: 1. 创建一个插件: 填入插件名和插件描述。 选择云侧插件作为创建方式。 选择 Python 作为 IDE 运行时。 点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里: 填入工具名称。 填入工具介绍。 2. API 接入相关操作: Glif 允许通过 API 调用平台上的应用,API 接入:https://docs.glif.app/api/gettingstarted 。 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 3. 在 Coze 的 IDE 中: 引入依赖和编写 handler 方法。 代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置: 填写入参字段和描述,对完整链接要写清楚。 填写出参字段。 左侧的依赖包添加【requests】。 填入测试数据运行,测试通过后即可发布。 4. 创建一个 Bot,挂载新创建的插件,在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。 5. 测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通,发布 Coze。 另外,获取 Coze 的 accessToken 和 botid 时,需要了解以下内容: 1. OAuth 授权的范围控制: 个人空间:访问个人创建的 bot。 团队空间:可以跨账号授权,比如让其他团队成员访问你创建的 bot。 2. 跨账号授权流程: 用户 A 在用户 B 的团队空间创建了 bot。 用户 A 要使用这个 bot,需要: 先让空间所有者安装这个 OAuth 应用。 然后用户 A 才能获取授权码访问其在该团队空间创建的 bot。 3. OAuth 和 PAT的主要区别: OAuth token 有效期更短,安全性更高。 OAuth 可以实现跨账号的授权。 PAT 只能访问个人的资源。 在 Coze 中用现有服务创建自己的 plugin 时: 1. 进入 Coze,在个人空间中选择插件,新建一个插件,起名并填写描述。 2. 在插件的 URL 部分,填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数。 4. 测试后发布插件。 5. 创建 Bot 并接入创建的插件,在 prompt 中设置调用插件的相关要求。
2025-01-12
如果通过程序调用coze的api?
要通过程序调用 Coze 的 API,您需要以下步骤: 1. 获取 accessToken: 在 Coze 界面右侧扣子 API 授权,或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 找到“个人访问令牌”,添加令牌。设置令牌的名称和过期时间(最多 1 个月),并选择权限。 完成后点击“确定”按钮,一定要点击按钮复制下拉获取令牌,因为该令牌只会出现一次。 2. 获取 botid: 通过工作空间获取,从“工作空间”打开一个 bot,点击商店按钮,查看地址栏中的数字即为 botid。 注意:如果要在前端使用 bot,必须将其发布成为 API,点击发布并选择 API,等审核通过后即可按上述方法拿到 botid。 3. 获取空间 id:进入 Coze 后,左边打开工作空间,找到 url 中的 id 并复制出来。 此外,OAuth 授权的范围控制包括个人空间和团队空间。个人空间可访问个人创建的 bot,团队空间可以跨账号授权。OAuth 和 PAT(个人访问令牌)的主要区别在于 OAuth token 有效期更短、安全性更高且可以实现跨账号授权,而 PAT 只能访问个人的资源。 如果要将 Glif 的功能通过 API 方式接入 Coze,步骤如下: 1. 先创建一个插件: 填入插件名和插件描述。 创建方式选择云侧插件。 IDE 运行时选择 Python,点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里:填入工具名称和工具介绍。 2. 进行相关设置: 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 在 Coze 的 IDE 中引入依赖(如 requests)和编写 handler 方法。 在代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置,包括填写入参字段和描述、出参字段等。 3. 填入测试数据运行,测试通过后即可发布。创建一个 Bot,挂载新创建的插件,在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。最后,测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通,发布 Coze。
2025-01-12
搭建一个总结聊天记录的ai
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/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 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。
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
waytoagi怎么搭建的
WaytoAGI 的搭建过程如下: 大家在杭州西湖边上的明月楼竹林间进行了深入探讨,第二天便用飞书文档搭建了整个目录。 所有节目均由 AI 工具制作,历时 30 天,有 40 个节目,300 多人参与共创,最终实现了 AI 春晚 150 万的曝光。 2023 年 4 月 26 日诞生,2024 年举办其生日庆典。它是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库,在无任何推广的情况下,一年时间已有超 70 万用户和超千万次访问量。社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。打开“waytoagi.com”可找到社群。
2025-01-16
搭建个人知识库
搭建个人知识库主要包括以下内容: 1. 了解 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 实现。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载:从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种文档加载器,包括非结构化、结构化数据和代码等。 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 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。 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题及检索出来的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 2. 基于 GPT API 搭建: 涉及给 GPT 输入定制化知识,但 GPT3.5 一次交互容量有限,可使用 OpenAI 的 embedding API 解决方案。 embeddings 是浮点数字的向量,向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度。 3. 本地知识库进阶: 若要更灵活掌控,需额外软件 AnythingLLM,其包含 Open WebUI 能力,并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 概念,可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。 构建本地知识库包括创建工作空间、上传文档并嵌入、选择对话模式(Chat 模式综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案)、测试对话。 最后,“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,可联系或加入免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2025-01-15
智能体搭建教程
以下是关于智能体搭建的教程: 1. 在品牌卖点提炼中的应用: 确定智能体的结构:按照市场营销逻辑组织,包括品牌卖点定义与分类助手、品牌卖点提炼六步法、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等,还包括用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等在后续应用中有效的分析工具。 2. 智谱 BigModel 共学营第二期: 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台:https://bigmodel.cn/ 。新注册用户送 2000 万 Tokens,可充值/购买多种模型的低价福利资源包,如语言资源包、多模态资源包等,所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。 3. 旅行青蛙——最佳创意奖,百宝箱智能体开源分享: 整体框架:由一条主线和四条分支组装成。 主线节点: 开始节点,选择单个文本。 大模型节点 1(更名为月):提取触发事件中的月份,输出为数字。 大模型节点 2(更名为日):提取触发事件中的日,输出为数字。 插件——历史上的今天,选择 day 变量的引入值为“日/结果”,选择 month 变量的引入值为“月/结果”。 设置意图识别,包括上下文引用和设定功能分支。
2025-01-15
可以搭建微信小程序的AI有哪些
以下是一些可以用于搭建微信小程序的 AI 相关工具和方法: 1. 通过 Zion 可以以 API 形式链接并搭建,相关教程可参考: 自定义配置方面,变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。支付相关可参考: Zion 支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建预计 2025 上线。 2. Coze 变现模板正在全新升级,微信小程序变现模版正在开发中,12 月将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建,可参考 API 形式。同时有△AI 变现的小程序端案例。
2025-01-13
总结一下大模型数据发展的最新趋势,基于历史的事实和数据总结23年以来发生了什么,25年可能发生什么
以下是关于大模型数据发展趋势的总结: 2023 年以来: 大量创新大模型架构涌现,尝试在保留 Transformer 优势的同时解决其算力开销太高的问题,对 Transformer 的绝对统治地位形成有力挑战。 多种有代表性的技术路径出现,如类循环神经网络模型(以 RWKV 为代表)、状态空间模型(以 Mamba 为代表)、层次化卷积模型(以 UniRepLKNet 为代表)、多尺度保持机制模型(以 RetNet 为代表)、液体神经网络模型(以 LFM 为代表)等。这些模型在不同程度保留 Transformer 架构优势的基础上,结合 RNN、CNN 等思想做出创新发展,使得大模型架构呈现出日益明显的混合趋势,更多创新架构具备“博采众家之长”的特点。 对于 2025 年的预测,由于目前的信息有限,难以给出确切的预测。但可能会在现有创新架构的基础上进一步优化和融合,出现更高效、更强大且更具通用性的大模型架构,同时可能在技术应用和行业落地方面取得更显著的成果。
2025-01-16
怎么用飞书ai助手在文档内部总结文档内容
以下是关于如何用飞书 AI 助手在文档内部总结文档内容的相关信息: 1. 大型语言模型在概括文本方面的应用:可在 Chat GPT 网络界面中完成,从入门代码开始,如导入 OpenAI、加载 API 密钥和使用 getCompletion 助手函数。还提到对产品评论进行摘要的任务及相关提示。包括文字总结、针对某种信息总结、尝试“提取”而不是“总结”、针对多项信息总结等方面。 2. 总结其他内容: 文章:可让 AI 总结不超过 2 万字的文章,如复制文章给 GPT 进行总结,GPT4 能识别重点内容。 B 站视频:通过获取视频字幕,将其提取后发给 AI 执行内容总结任务。可安装油猴脚本获取字幕,如 ,下载字幕并复制给 GPT 进行总结。 3. 实践:群总结工具 微信群聊总结 AI 助手:Mac 版可在技术支持。自己跑不起来的同学,可加机器人微信号:aoao_eth,把机器人拉进群。 新版本:有桌面应用,包括一键监控、总结、发送等功能。可使用桌面版或脚本版,下载后配置 app key 即可运行。暂时只有 mac 版本,windows 版本可自己构建或直接运行代码。提供了功能截图,如每日群聊监控和数据统计、一键总结等。
2025-01-11
有什么工具可以一键总结B站视频并生成视频文稿的
以下是一些可以一键总结 B 站视频并生成视频文稿的工具和方法: 1. GPT:将 B 站视频的字幕提取后发给 GPT 进行总结。获取字幕的方法是,如果视频有字幕按钮,说明作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。对于有字幕的视频,可以安装油猴脚本,安装后刷新浏览器,点击字幕会出现“下载”按钮,可选择多种字幕格式,然后将字幕文字内容复制发送给 GPT 进行总结。 2. BibiGPT:可以支持小红书、B 站等网站视频的归纳总结,还可以提问互动,答案会附上对应的视频节点。推荐链接:https://bibigpt.co/r/Bm63FV 、https://bibigpt.co/
2025-01-11
总结大纲的提示词
以下是对大纲提示词相关内容的总结: 1. 学校通用场景中,作为豆瓣书评人,需按特定格式输出书籍的重点内容,包括标题、作者、时间、问题、总结、观点、金句和案例等。 2. 在并行任务方面,有关于概念的文章大纲编写,包括用 XML 标签标记大纲、扩展大纲中的句子,并考虑读者年龄段。 3. 胡凯翔提出构建提示词的方法,包括充分描述任务、标注提示词不同部分、添加示例(可选)、描述踩坑点(可选),以构建 GPT 能听懂并执行的清晰明确命令。
2025-01-10
文章分析与总结国内的免费AI软件有哪些
以下是国内的一些免费 AI 软件: 1. Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,具有超大“内存”,能一口气读完二十万字小说,还会上网冲浪。 2. 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,陪聊天、答疑解惑。 3. 通义千问:由阿里云开发的聊天机器人,能够与人交互、回答问题及协作创作。 4. Coze:所有功能免费,无需费用,所看即所得。涵盖丰富主流第三方插件、知识库、数据库、工作流设计、预置 AI Bot、性能监控与优化等功能。适合小白,无需编程基础,会用电脑即可。国内版可直接对接微信、飞书等主流平台,目前只能使用“云雀大模型”作为对话引擎。有手机端,方便用户通过手机端 APP 分享 AI 应用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-10
文章分析和总结的AI工具软件哪个最好用
以下是一些在文章分析和总结方面表现较好的 AI 工具软件: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 AI 文章排版工具: Grammarly:不仅检查语法和拼写,还具备一定排版功能,改进整体风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动,改进文本清晰度和流畅性。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,利用 AI 帮助创建、格式化和自动化生成文档。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,有丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择工具时应根据具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好来决定。学术论文方面,Latex 和 Overleaf 受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-10