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你的知识库主要容纳哪些能力和知识

Answer

以下是关于知识库的能力和知识的介绍:

  1. 扣子的知识库功能强大,能够上传和存储外部知识内容,提供多种查找知识的方法。它可以解决大模型有时出现的幻觉或某些专业领域知识不足的问题,让回复更准确。
  2. 可以使用多种功能定制 AI Bot,如提示词(设定 Bot 的身份、目标和技能)、插件(通过 API 连接集成各种平台和服务)、工作流(规划和实现复杂功能逻辑)、记忆库(保留和理解对话细节,添加外部知识库)。
  3. Coze 的知识库包括两大核心能力:存储和管理外部数据,增强检索能力。支持从多种数据源上传文本和表格数据,自动切分知识内容并允许自定义分片规则,提供多种检索方式高效检索内容片段,生成最终回复内容。
  4. 知识库适用于多种应用场景,如创建虚拟形象交流时保存相关语料,客服场景中解答用户常见问题,特定行业应用中提供精确信息等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

扣子的知识库功能很强大,它可以帮你上传和存储外面的知识内容,并且提供了很多种查找知识的方法。如果你的大模型有时候会出现幻觉,或者在某些专业领域知识不够,扣子的知识能力就能帮你解决这个问题,让你的大模型回复得更准确。在我的智能体里面,我用到了自己的知识库,我收集了很多关于地道口语表达的短句,知识库可以包含很多格式的文件,我只用了文本格式,有了自己的知识库,当智能体回答用户的时候会首先检索自己的知识库内容。👉开场白为了体验更好,我们还可以添加一段开场白,告诉用户我们是这个智能体是干什么的?我的开场白:想象一下,当你能够流畅地与世界各地的朋友交流,当你能够用英文表达内心的情感与思考,当你能够欣赏英文诗歌的韵律与美感,那种成就感与喜悦将会如泉水般涌上心头。英语口语,它不仅仅是一种交流的工具,更是一种文化的载体,一种思维的表达,一种与世界对话的桥梁。给我一个日常对话场景,我将还你一句地道口语表达...🎤那么,你的场景是...?

功能概述

你可以使用扣子提供的以下功能,定制你的AI Bot:提示词(人设与回复逻辑功能)设定Bot的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等等。Bot的提示词决定了Bot如何与你的用户进行互动。详情请参考[编写提示](https://www.coze.cn/docs/guides/prompt)。插件通过API连接集成各种平台和服务,扩展Bot能力。扣子平台内置丰富的插件供你直接调用,你也可以创建自定义插件,将你所需要的API集成在扣子内作为插件来使用。详情请参考[插件介绍](https://www.coze.cn/docs/guides/create_plugin)。工作流一种用于规划和实现复杂功能逻辑的工具。你可以通过拖拽不同的任务节点来设计复杂的多步骤任务,提升Bot处理复杂任务的效率。详情请参考[工作流介绍](https://www.coze.cn/docs/guides/workflow)。记忆库扣子的记忆库功能可以保留和理解对话细节,并支持添加外部知识库给模型补充知识,使Bot与用户的互动更加有针对性和个性化。你可以通过以下方式来存储和管理外部知识。知识库:支持上传本地或线上内容,然后将这些内容分割成知识分片,通过语义匹配给模型补充知识。详情请参考[知识库介绍](https://www.coze.cn/docs/guides/knowledge)。数据库:用来存储和管理结构化数据,并支持用户通过自然语言方式对数据库中的数据进行增删改查。详情请参考[数据库](https://www.coze.cn/docs/guides/database)。

蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子

详细内容可至Coze官方手册了解:https://www.Coze.cn/docs/guides/knowledge[heading3]3.1知识库[content]Coze的知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容,还提供了多样化的检索能力。这一功能特别设计来解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识的不足,显著提升了大模型回复的准确性。Coze的知识库主要包括两大核心能力:一是能够存储和管理外部数据;二是增强检索能力。数据管理与存储Coze支持从多种数据源,如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。上传后,系统会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,比如通过分段标识符或字符长度等方式进行内容分割。增强检索此外,Coze还提供了多种检索方式来对存储的内容片段进行高效检索,例如全文检索可以通过关键词快速找到相关的内容片段并召回。基于这些召回的内容片段,大模型将生成最终的回复内容。应用场景Coze支持上传文本内容及结构化表格数据,以适应各种使用场景。例如,在创建虚拟形象与用户交流时,你可以将相关语料保存在知识库中。后续Bot将通过向量匹配召回最相关语料,并模仿该虚拟形象的语言风格进行回答。在客服场景中,将用户常见问题和产品使用手册等信息上传至Coze知识库中,Bot可以利用这些信息精准地解答用户疑问。对于特定行业应用,如汽车领域,你可以创建包含各种车型详终参数的数据库,在用户查询特定车型信息时,Bot可通过召回相关记录进一步提供精确信息,如百公里油耗等详情。

Others are asking
对作为知识库的数据进行预处理,用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法: 1. LangchainchatGLM:对于知识库内容的组织要求较高,无需微调训练,适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分,找到相似度最高的相关keys对应的内容文本,送进提示词模板(prompt_template),然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面,可通过嵌入模型(如Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,用于后续检索。例如,在商业化问答场景中,会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时,可通过API获取在线API的JSON数据上传,或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段,在响应用户查询时,将用户查询内容与该字段内容进行比较,根据相似度进行匹配。
2025-02-17
我手里有一个文件知识库,想锻炼一个ai,按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容: 南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是 AI 帮我的! 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧,让 AI 以表格形式输出细节描述,这样有三个好处: 1. 打破 AI 原本的叙事习惯,避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节,避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI 就照着写文章了,偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动且不能超过 2000 字,而自己的小说 2300+字,只好让 GPT4 做修改,一开始它表现不错,但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴,就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了,只能求助 Claude,把文章和 GPT 生成的修改意见都给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude 把关键情节改没了,如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码,使用 Command+K 打开窗口,并输入修改要求。不选中代码打开窗口,可要求 AI 实现新功能,比如让 AI 增加一个广告位。当然,除了代码,也可选中文字进行修改,如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释,Cursor 会自动补全代码,按 Tab 生效。除补全代码外,还能补全文字,可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口,输入优化页面的需求,AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案,点击 Apply,再点击 Accept 生效。要记得保存文件,Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品,若要做完整功能,需不停和 Cursor 对话,在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具,让它根据现有文件夹下的内容回答问题,比如问到基于文件内容,温度值设置的误区在哪里,回答准确度很高,甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识: 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人,但在工作场景中,需要通过提示词来设定其角色和专注的技能,使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册,提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等,决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来,先从场景切入,直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比;然后使用提示词工具,如 Meta Prompt、Al 角色定制等;接着学习有效的提示语句,包括经典论文中的相关语句;再学习有效的方法论,将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法;最后掌握思维框架。 此外,还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力,详情参考。
2025-02-16
知识库RAG方案
RAG(检索增强生成)是一种在 AI 领域中用于处理知识库的方案。 大模型的训练数据有截止日期,当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时,RAG 是主要方法之一。 RAG 的应用可以抽象为以下 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法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 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案,其重要一环是文档切片。但 RAG 方案存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。 相关的海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html ,国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge 。 在实际操作中,如使用外贸大师产品的帮助文档创建知识库时,要注意文档的分片策略会严重影响查询结果。
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的,普通人如何迅速找到目标靶向,比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容: 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent,同时表示知识库内容丰富,您可挑选感兴趣的部分学习,比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础,还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式,是通过加噪和去噪,随机生成种子来形成最终图像,还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息,逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料: 在音乐创作方面,通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面,介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面,能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 在零售电商行业,有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域,牛客的《AI 面试实践手册(2024)》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展,指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业,腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书(2024 版)》。 在医疗领域,蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域,新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面,头豹研究院发布了《AI 情感陪伴:缔造温情链接,拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15
DB gpt具备商用化能力了吗?
目前 DB GPT 尚未具备成熟的商用化能力。其在技术、性能、安全性、稳定性等方面可能还存在一些需要进一步完善和优化的地方。商用化需要满足一系列严格的标准和要求,包括但不限于高效的处理能力、准确的结果输出、可靠的安全性保障以及良好的用户体验等。
2025-02-17
coze和dify哪个对知识库的支持更好,检索和总结能力更强
Coze 对知识库的支持具有以下特点: 支持上传和存储外部知识内容,包括从多种数据源如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。 提供多样化的检索能力,可通过多种方式对存储的内容片段进行高效检索。 具有增强检索功能,能显著提升大模型回复的准确性。 但也存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败、对 PDF 的解析效果不佳等。 目前没有关于 Dify 对知识库支持情况的相关内容,无法直接将 Coze 和 Dify 进行对比。
2025-02-15
你能系统性的概述一下ai的能力包含哪些吗
AI 的能力主要包含以下方面: 1. 在品牌卖点提炼中: 逻辑推理:通过分析数据和信息,为寻找品牌卖点提供思路。 数据分析:快速处理和分析相关数据,提取有价值的信息和模式。 内容理解和输出:理解用户提供的内容,按照正确结构梳理并输出有效的内容。 但需要注意的是,AI 对公司的具体情况了解程度接近于 0,更适合作为引导型助手,在思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 在网页浏览模拟中: 像 GPT4VAct 这样的多模态 AI 助手能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览的行为。 它可以通过视觉理解技术识别网页元素,目的是自动完成一些人工操作任务,提高工作效率。 3. 在通用人工智能(AGI)的发展等级中: 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于简单服务和查询响应。 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT。 智能体:不仅能推理,还能执行全自动化业务,但目前仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如预测蛋白质结构等。 组织:最高级别,能自动执行组织的全部业务流程。
2025-02-14
如何做一个AI智能体,能具备某个人的思考能力和方法,比如马斯克,金枪大叔或者毛泽东。
要创建一个具备像马斯克等人思考能力和方法的 AI 智能体并非易事,以下是一些相关的要点和思路: xAI 的使命在于探索宇宙本质与智能体。从宇宙尺度看,意识进化存在狭窄窗口,计算机若不能解决至少一个基本问题,不能称之为 AGI。 对于使命陈述,短期内致力于更好地理解深度学习技术,工作中应始终记住构建与理解并重,追求科学是基础。 主要目标是创建能帮助更好理解宇宙的聪明智能体,相关数学研究可能为对基本物理或其他现实的思考开辟新方式,带来有趣视角,对现有问题产生启发,但目前多为推测性,尚无具体结论。 但需要注意的是,完全复制某个人的思考能力和方法在当前技术水平下是极具挑战性的,甚至可能无法实现。
2025-02-07
模型能力测评方法有哪些,比如ragas这种
以下是一些常见的模型能力测评方法: 1. 从模型角度(generation): 回答真实性:评估模型结果的真实性,减少模型幻觉。 回答相关度:衡量结果与问题的相关性,避免南辕北辙。 2. 从检索角度(retrieval): 召回率(recall):考查相关信息在返回的检索内容中的包含程度,越全越好。 准确率(precision):评估返回的检索内容中有用信息的占比,越多越好。 RAGAS 是一个用于 RAG 评估的知名开源库,您可以通过了解和使用。 RAG 具有一定的优势和局限性: 优势: 能够解决大语言模型技术中输出结果的不可预测性、知识的局限性、幻觉问题、数据安全性等问题。 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制大模型生成的文本输出,并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 可以和微调结合使用。 局限性: 适合打造专才,不适合打造通才,不适合为模型提供通用领域知识。 难以让模型保持稳定的风格或结构输出,降低 token 消耗等,需要使用微调技术解决。
2025-02-07
模型能力测评方法
以下是关于模型能力测评方法的相关内容: 测评机制: 测评目标:测评三家国产大模型,以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,包括智谱清言(https://chatglm.cn/main/detail)、文心一言 4.0(https://yiyan.baidu.com/)、Kimi Chat(https://kimi.moonshot.cn/chat/)。 能力考量:包括复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次: 第一轮:复杂提示词理解和执行,包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试。 第二轮:推理能力(CoT 表现),逐步推理任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 第三轮:文本生成能力(写作要求执行),根据提示词生成文本任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 第四轮:提示词设计能力(让模型设计提示词),按提示词要求生成提示词,逐步推理任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 第五轮:长文本归纳总结能力(论文阅读),按提供的长文本(上传或在线)进行归纳总结,逐步推理任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 测评过程: 用 5 组提示词分别测试模型的复杂提示词执行能力、推理能力、文本生成能力、用提示词设计提示词的能力、长文本归纳总结能力。每一轮中提示词和问题相同,观察国产三家模型的生成结果,并以 ChatGPT 4.0 生成的内容做对照参考。需要注意的是,本测评是主观需求主观视角,不具有权威性。
2025-02-07