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如何用coze搭建一个总结聊天记录的功能

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

「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:

其他人在问
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
如何创建coze知识库
以下是创建 Coze 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。 知识库是共享资源,多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式并填写相关信息。目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式:文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传图片并填写图片文字说明)。格式不重要,重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 例如选择本地文档(问答对可选择表格),还可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。 2. 在线知识库: 点击创建知识库,创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书在线文档,每个问题和答案以分割。 选择飞书文档、自定义,输入,可点击编辑修改和删除,然后添加 Bot,并在调试区测试效果。 3. 本地文档: 本地 word 文件要注意拆分内容以提高训练数据准确度,例如对于画小二课程,要先将大章节名称内容放入,再按固定方式细化章节内详细内容。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 关于使用知识库,您可以查看教程: 。
2024-11-15
我想知道如果我上传给Coze数据库,我的数据安全有保障吗
关于您上传数据到 Coze 数据库的数据安全保障问题,以下是相关信息: 合规说明方面: 不存在产出违法违规内容,包括色情暴力、政治敏感和违法犯罪等。 不存在爬取行为,遵循 robot.txt 爬虫协议,未使用匿名代理。 不存在版权争议问题,未爬取强版权资源、付费内容等。 不存在跨境数据传输,未使用海外 API 和海外模型。 有安全合规声明,作者声明作品没有侵权,作品安全可用且公开可接受。 Coze 数据库的功能特点: 知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容,还提供多样化的检索能力,能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识的不足,显著提升回复准确性。支持从多种数据源上传文本和表格数据,自动将知识内容切分成多个片段进行存储,并允许用户自定义内容分片规则,提供多种检索方式,适应各种使用场景。 数据库具备记忆能力,可以存储和检索用户的交互历史,以提供更加个性化的服务。支持实时更新,确保信息最新。能存储用户的交互历史,包括提问、回答和反馈,用于理解用户需求和优化对话流程,可进行个性化服务和错误纠正与学习。 综上所述,从目前的信息来看,您上传给 Coze 数据库的数据在一定程度上是有安全保障的。但具体情况还需参考 Coze 数据库的最新政策和规定。
2024-11-14
用Coze创建AI,打造自己的图像生成AI机器人
以下是使用 Coze 创建自己的图像生成 AI 机器人的步骤: 1. 注册 Coze 账号: 访问 Coze 官网,可选择中文版(https://www.coze.cn/,支持大模型:kimi、云雀)或英文版(https://coze.com/,支持大模型:chatgpt4)进行快速注册。 产品定位为新一代 AI 原生应用开发服务平台。 2. 创建机器人: 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”用文字描述想要的图标,满意后再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 具体创建 AI Bot: 首先打开扣子的首页(https://www.coze.cn/home),直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 直接在弹窗输入 Bot 的相关信息,完成创建后细化其功能。 设计人设与回复逻辑,根据功能需求设计提示词。 调整模型设置,比如基于聊天为主的需求,将对话轮数记录改为 20 轮。 选择插件,如英文名言警句(get_one_eng_word & get_many_eng_words)随机获取英语名言,Simple OCR(ocr)识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题,预置问题有参考价值。 最后设置语音,若为英语陪练 AI Bot,选择亲切的英语音色。
2024-11-09
用 Coze 免费打造自己的图像生成 AI 机器人
以下是用 Coze 免费打造自己的图像生成 AI 机器人的步骤: 1. 注册 Coze 账号 访问 Coze 官网,快速注册,开启智能之旅。 Coze 中文名扣子,字节跳动出品。 中文版:https://www.coze.cn/(支持大模型:kimi、云雀)——本次教程使用中文版 Coze。 英文版:https://coze.com/(支持大模型:chatgpt4) 产品定位:新一代 AI 原生应用开发服务平台,Nextgeneration AI chatbot building platform。 2. 创建你的机器人 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,然后起一个响亮的名字。 登录页面、首页、创建 Bot 时,工作空间选“个人空间”即可。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”那里用文字描述你想要的图标,图标生成满意后,再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 此外,在实际体验中: 测试 AI Bot 时,可能会出现回答不完整的情况,如部分信息未给出,这是因为 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。但官方会尽快解决。 成功的回答是根据提示词和插件+工作流的组合,结果非常详细。若加上自己的知识库甚至定制化使用数据库功能,AI Bot 的使用场景会更丰富。 国外版有免费的 GPT4 大模型使用,插件和工作流功能更丰富稳定,还有更多自定义插件和工作流功能,能更灵活定制 AI Bot。 作者演示上述步骤后发布的 AI Bot,其 ID 是:7333630516673167394,有兴趣可在 Coze 平台上搜索这个 ID 来体验。
2024-11-09
用Coze创建AI,能够通过文字生成图片或者视频或者动画或者渲染效果
以下是使用 Coze 创建 AI 的相关信息: 1. 注册 Coze 账号: 访问 Coze 官网,快速注册,开启智能之旅。 Coze 中文名扣子,字节跳动出品。 中文版:https://www.coze.cn/(支持大模型:kimi、云雀)——本次教程使用中文版 Coze。 英文版:https://coze.com/(支持大模型:chatgpt4)。 产品定位:新一代 AI 原生应用开发服务平台,Nextgeneration AI chatbot building platform。 2. 创建机器人: 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,然后起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”即可。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”那里用文字描述想要的图标,图标生成满意后,再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 制定任务的关键方法: 在开始设计和开发任何 AI Agent 之前,最关键的第一步是明确定义期望 AI 最终输出的结果。这包括详细描述期望获得的输出内容,如输出是文本、图像、音频还是其他形式的数据,输出的具体格式和结构是什么,确定输出内容的质量标准。 预估任务的可行性。 确定任务的执行形式。以 LearnAndRecord 的一篇文章为例,拆解其结构,基于此进行微调优化。值得注意的是,Coze 支持 Markdown 格式输出 AI 生成的内容,Markdown 作为轻量级文本标记语言,能够有效展示文本、图片、URL 链接和表格等多种内容形式。参照精读结构,评估任务的可行性,生成结果包括文字、图片(思维导图)、音频(原文音频)三类输出格式,前两者可直接用 Markdown 输出/嵌入,音频则需通过 URL 链接跳转外部网页收听。最后结合使用习惯,期望在输入一篇英文原文时,AI Agent 能够按模板要求,直接输出精读结果。
2024-11-09
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
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