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你的知识库主要容纳哪些能力和知识

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

其他人在问
如何创建个人专属知识库
以下是创建个人专属知识库的相关内容: 私人知识库中的内容通常包括从互联网收集的优质信息以及个人日常的思考和分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案: 训练专有大模型:可以使用个人知识库训练专有大模型,但此方案并非当下主流,存在高成本、更新难度大等缺陷。 利用 RAG(检索增强生成)技术:先将文本拆分成若干小文本块并转换为 embeddings 向量,保存在向量储存库中。当用户提出问题时,将问题转换为向量与储存库中的向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 搭建基于 GPT API 的定制化知识库时,由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量,向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度。
2024-11-16
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
你的知识库来源于哪里
我的知识库来源较为广泛,包括以下方面: 符号人工智能的早期成就之一——专家系统,其基于从人类专家提取的知识库,并包含推理引擎进行推理。专家系统包含问题记忆、知识库、推理引擎等部分。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」,这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 扣子的知识库,功能强大,可上传和存储外部知识内容,并提供多种查找知识的方法,能解决大模型的某些问题,使其回复更准确。
2024-11-13
什么是知识库,以及他的运作原理是什么,请用小白也能理解的语言进行说明
知识库可以用比较通俗的方式来理解: 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人,但对于一些特定的工作场景中的细节,比如见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折,它可能并不清楚。这时候,知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说,知识库的运作原理通常包括以下几个步骤: 1. 文档加载:从各种不同的来源,比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割:把加载的文档分割成指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:这包括两个环节,一是将分割好的文档块进行嵌入,转换成向量的形式;二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索:当需要使用数据时,通过某种检索算法从向量数据库中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大语言模型,大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例,每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时,就能匹配到对应车型的分段,然后从其中获取到售价信息。 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
2024-11-13
我没有知识库,如何让AI就某一问题穷尽搜索
要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索,一般会涉及以下步骤: 1. 文档向量化:知识库中的文档需要被转换成向量形式,以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时,会完成文档的向量化,这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索: 相似性计算:使用相似性度量方法(如余弦相似性)计算问题向量和各个文档向量之间的相似度,以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择:根据相似性得分对所有文档进行排序,通常会选择得分最高的几个文档,认为这些文档与问题最相关。 信息抽取:从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案,可能涉及进一步的文本处理技术,如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段:将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 此外,像生物进化中通过自然选择的方式,从特定规则开始逐步改变(可能随机),在每一步保留最有效的规则并丢弃其他,这种方法不是我们通常定义的“人工智能”(更像是“遗传算法”),但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好,因为维度越多,陷入局部最小值的可能性越小。 同时,给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书,当 AI 遇到不确定问题时,可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,或者利用整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。
2024-11-13
你的知识库是怎么部署的
部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面: 生成文字大模型,最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型)。 生成图片大模型(比如跑 SD),最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型,最低配置为 8G VRAM,建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面: 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 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一起来生成更加合理的答案。 此外,搭建基于 GPT API 的定制化知识库,涉及给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。GPT3.5 一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。
2024-11-11
学习ai知识
以下是为新手提供的学习 AI 的方法和建议: 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的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了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,了解它们的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: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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。 总之,无论是新手还是中学生,都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-11-17
学习ai知识
以下是为新手学习 AI 提供的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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。同时,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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(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。 三、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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI ,还有以下建议: 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 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 可以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。 总之,新手和中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-11-17
AI如何充当专业顾问和知识助教的角色
AI 充当专业顾问和知识助教的角色主要体现在以下几个方面: 1. 在医疗保健领域,AI 可能通过元学习更快地获取知识,并通过深入探索其内部工作机制,成为下一代专家的教师,最终超越领域专家的角色。 2. 当需要大模型充当专属客服时,如依据特定书籍内容回答问题或作为公司客服了解相关信息,为大模型提供知识背景可减少其幻觉,更高级的方式是使用 RAG 知识内容增强检索。 3. 在其他领域,如搭配服装、提供职业建议、提升沟通能力等方面,已经出现了专门设计的 AI 驱动工具和教练。未来,每个人可能拥有理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人,为生活变化和实现目标提供建议与支持,如在离婚、上大学、生孩子、锻炼、改善财务状况等方面。
2024-11-15
生成式搜索和知识问答的区别
生成式搜索和知识问答存在以下区别: 生成式搜索: 采用大型语言模型技术,能更好地理解用户自然语言查询的语义,不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎,通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答: 例如 RAG ,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。 原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外,为您推荐一些 AI 搜索引擎: 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。 Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索:360 公司推出,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。 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来将支持多模态搜索。 Flowith: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,有插件系统和社区功能。 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。 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搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
目前能力最强的AI是什么?
目前能力最强的 AI 是 GPT4。GPT4 是功能最强的人工智能写作工具,您可以在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来使用。Claude 也是表现出色的 AI,紧随其后,并且提供了有限的免费选项。这些工具还被直接集成到常见的办公应用程序中,例如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。
2024-11-12
最新的文生视频/图生视频能力是什么
以下是关于最新的文生视频/图生视频能力的介绍: PIKA1.0 启用了全新的模型,文生视频质量大幅提升,例如输入“Cinematic,happy laughing girl in office,Pixar style”的 Prompt 能瞬间生成匹配皮克斯水平的镜头,且稳定性和神情表现出色,爆杀市面上所有的 AI 视频。在文生图方面,新模型也极其稳定。同时,图生视频效果很棒,人的一致性逆天,语义理解强,动作幅度大。此外,还有一些小技巧,如在右下角第三个设置里,负面提示(Negative prompt)可以常驻“blurry,out of focus,twisted,deformed”,提示词相关性别设 5 15 之间效果较好。 这半年来,除传统的文生视频、图生视频能力迭代外,主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。在服务头部创作者方面,未来产品会强化编辑器能力和视频细节可控性,并智能化后期制作任务。影视后期方向,可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。专业领域,创作者能通过草图分镜验证效果。在 C 端大众消费侧,AI 视频有望在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力,人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若低成本开放在短视频产品中,可能带来新的爆发周期。 Stable Video Diffusion 1.1 新模型以及 stablevideo.com 开始内测,清晰度、控制方式和效果都有很大提升,目前提供文生视频、图生视频两种方式,文生视频先生成 4 张图像选一张用于生成视频,图生视频提供几种控制方式(仅开放了一部分),另外目前提供 17 种风格。
2024-11-10
AI做数据分析的能力怎么样
AI 在数据分析方面具有一定的能力和优势: ChatGPT 助力数据分析:通过实际案例与相关技巧,实现了两种方式支持多维数据分析,包括 SQL 分析和个性化分析。分析完成后可展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图的随意切换。 提升认知能力:大脑需要不断学习和训练,认清“思维陷阱”,如确认偏误、锚定效应等,锻炼逻辑思维,掌握数据分析能力,避免被误导。 对于 AI PM 来说:掌握算法知识具有必要性,包括理解产品核心技术、与技术团队有效沟通、评估技术可行性、把握产品发展方向、提升产品竞争力以及提升数据分析能力。 总之,AI 在数据分析领域有其独特的价值和应用场景,但也需要结合人类的专业知识和判断来确保分析结果的准确性和可靠性。
2024-11-06
如何用ai锻炼自己的能力
以下是一些利用 AI 锻炼自己能力的方法: 1. 借助专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练,如 InterAlia 帮助搭配服装、Prodigy AI 提供职业建议、Poised 提升沟通能力等,以获得针对不同方面的支持和指导,实现如更多锻炼、改善财务状况等目标。 2. 利用大语言模型加速认知提升,将生物大脑和机器智能一同进化,从而有更多时间进行高阶思维的锻炼,如计划、评估、决策、抽象和创造。 3. 学会提问,未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题,好的思考带来好的问题,批判性思维和好奇心是思考的前提。 4. 学会广泛而深入地思考,重点培养结构化思维,将复杂问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤解决。 5. 利用自然语言表达和整理思维,形成清晰的“人类级别”叙述,通过算法和逻辑解决问题的编程思维模式,帮助更好地结构化思考。 6. 在学习中,如语文学习,可通过与 AI 互动,掌握重点词汇和句式,提高文言文阅读能力,了解历史和作者的创作主张与情怀,理解重要的文言文字词和语法现象等。同时,与学生约定善用工具提升自身能力,在小组里提供服务,不断提出要求和检查效果。
2024-11-05
GPT 当前AI 能力有哪些
GPT 作为一种基于生成式预训练变换器架构的人工智能模型,具有以下能力: 1. 自然语言处理能力:能够理解和生成接近人类水平的文本。 2. 复杂的数据处理、决策制定和问题解决能力。 3. 快速的语音交互反应,具有高度的交互性。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 为免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。GPT4 若要使用更多功能,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,此外还有团队版和企业版,功能更多但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 对于如何评估大模型,对普通人来说,主要从三个方面判断其是否能真正帮助到自己,即基础能力、职场能力、探索对话。基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,例如常识类问题和分词类问题的处理。目前常见的大模型如 GPT4、GPT3.5、讯飞星火、百度一言在基础能力方面表现都不错。
2024-10-28
我要在自己的应用中接入AI大模型能力,请问有什么工具或lib可以简化这个过程
以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库: 1. 您可以搭建 ,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ,这是一个知识库问答系统,您可以将知识文件放入,并接入大模型作为分析知识库的大脑,它也有问答界面。 3. 搭建 ,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外,基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型,也能完成任意模型接口的封装。LLM(语言逻辑模型)是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型,是一个抽象概念,可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题,输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务,具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中,还提到了一些相关内容,如流式训练方式提升训练速度和质量,多种 AI 生成工具(如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN),端侧大模型的特点,AI 工程平台(如 define、coach 等),模型社区(如魔搭社区)等。
2024-10-23