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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。

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我是小白用户,已经建立cherry studio本地知识库,我想更自动化的使用知识库,有什么具体操作方法
以下是关于更自动化使用 cherry studio 本地知识库的具体操作方法: 使用知识库: 将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复,或者在工作流中添加知识库节点,成为工作流中的一环。 在 Bot 内使用知识库: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 5. (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项。 配置项说明: 最大召回数量:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多。 最小匹配度:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回。 调用方式:知识库的调用方式。 自动调用:每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回。 按需调用:您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 6. (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传文本内容: |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|1. 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。<br>目前支持上传.txt,.pdf,.docx 格式的文件内容。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件<br>1. 当上传完成后单击下一步。<br>2. 选择内容分段方式:<br>2.1. 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。<br>2.2. 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。<br>分段标识符:选择符合实际所需的标识符。<br>分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。<br>文本预处理规则:<br>替换掉连续的空格、换行符和制表符<br>删除所有 URL 和电子邮箱地址<br>1. 单击下一步完成内容上传和分片。| 创建知识库并上传表格数据: |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|选择将本地文件中的表格数据上传至知识库中。<br>1. 在表格格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档,然后单击下一步。<br>目前支持上传.csv 和.xlsx 格式的文件内容,且表格内需要有列名和对应的数据。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件。<br>1. 配置数据表信息后,单击下一步。<br>1.1. 指定数据范围:通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围。<br>1.2. 确认表结构:系统已默认获取了表头的列名,您可以自定义修改列名,或删除某一列名。<br>1.3. 指定语义匹配字段:选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。<br>2. 查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。<br>3. 完成上传后,单击确定。|
2025-03-06
小白用户,使用API结合cherry studio建立本地知识库之后,应该怎么训练使AI更聪明
以下是使用 API 结合 cherry studio 建立本地知识库后训练使 AI 更聪明的方法: 1. 在线知识库: 点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中,每个问题和答案以分割。 选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入。 编辑修改和删除内容,添加 Bot 并在调试区测试效果。 2. 本地文档: 注意拆分内容,提高训练数据准确度。 对于画小二课程,将 80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大章节名称内容放进来,章节内详细内容按照固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用: 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外,在训练 AI 时,还需要注意以下几点: 提示词:告诉 AI 它的角色和要专注的技能。 知识库:相当于给 AI 发放工作手册,例如可以放入特定的剧情等内容。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-06
结合API建立本地知识库,具体什么操作比较容易
要结合 API 建立本地知识库,以下是较为容易的操作步骤: 1. 进入知识库页面,单击创建知识库。 2. 在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。 3. 在单元页面,单击新增单元。 4. 在弹出的页面,选择表格格式。 5. 选择 API 上传方式: 获取在线 API 的 JSON 数据,将 JSON 数据上传至知识库。 在表格格式页签下,选择 API,然后单击下一步。 单击新增 API。 输入网址 URL 并选择数据的更新频率,然后单击下一步。 输入单元名称或使用自动添加的名称,然后单击下一步。 配置数据表信息后,单击下一步。 确认表结构:系统已默认获取了表头的列名,您可以自定义修改列名,或删除某一列名。 指定语义匹配字段:选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。 查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。 完成上传后,单击确定。 您也可以选择自定义上传方式: 在表格格式页面下,选择自定义,然后单击下一步。 输入单元名称。 在表结构区域添加字段,单击增加字段添加多个字段。 设置列名,并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段。 单击确定。 单击创建分段,然后在弹出的页面输入字段值,然后单击保存。
2025-03-06
如何将一个网页或者网站的内容作为知识库导入?
将网页或网站的内容作为知识库导入主要有以下几种方式及操作步骤: 1. Notion: 在文本格式页签下,选择 Notion,然后单击下一步。 单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时,需要进行授权。 在弹出的页面完成登录,并选择要导入的页面。 选择要导入的数据,然后单击下一步。 选择内容分段方式: 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符:选择符合实际所需的标识符。分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则:替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址。 单击下一步完成内容上传和分片。 2. 在线数据: 自动采集方式:适用于内容量大,需要批量快速导入的场景。 在文本格式页签下,选择在线数据,然后单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL。在弹出的页面完成以下操作:输入要上传的网站地址;选择是否需要定期同步网站内容,如果需要选择内容同步周期;单击确认。 当上传完成后单击下一步。系统会自动根据网站的内容进行内容分片。 手动采集:适用于需要精准采集网页上指定内容的场景。 安装扩展程序,详情请参考。 在文本格式页签下,选择在线数据,然后单击下一步。 点击手动采集,然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址,然后单击确认。 在弹出的页面上,点击页面下方文本标注按钮,开始标注要提取的内容,然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容,确认无误后再点击完成并采集。 3. 本地文档: 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容。每个文件不得大于 20M。一次最多可上传 10 个文件。 当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式: 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符:选择符合实际所需的标识符。分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则:替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址。 单击下一步完成内容上传和分片。
2025-03-06
我也想做一个有关于数据的知识库,做完之后可以让他帮我分析数据
以下是关于创建和使用数据知识库的相关信息: 智能体: 创建智能体的知识库时,可选择手动清洗数据,手动清洗数据能提高数据准确性。手动清洗数据包括创建在线知识库和本地文档。 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除,添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档: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,将其章节内容按固定方式人工标注和处理。 完成创建后点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到,只有通过发布才能获取 API。 安装 Coze Scraper: 安装扩展程序至浏览器后,可按以下步骤采集数据上传到知识库: 1. 登录。 2. 在左侧菜单栏选择一个工作区。 3. 在工作区内,单击知识库页签。 4. 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。 5. 在知识库页面,单击新增单元。 6. 在文本格式页签下,选择在线数据,然后单击下一步。 7. 单击手动采集,完成授权。 8. 输入要采集内容的网址,确认。 9. 标注要提取的内容,查看数据确认无误后再点击完成并采集。 Obsidian 加 Cursor: 用 Trae 查询笔记内容:Obsidian 虽支持多种搜索方式,但基于关键字搜索在笔记库较大时存在困难。可在 Trae 右侧的 Chat 输入框输入相关问题进行模糊搜索,如输入「」然后选择剪藏文件夹,提问特定内容。 用 Trae 和 Obsidian 辅助研究:可对多个不同的笔记文件进行比较或综合整理研究,在 Chat 输入框提问时用「」分别引用指定的笔记文件或文件夹。还可根据需求和内容发散更多用法,如用于学习和复习,或分析结构化数据。
2025-03-06
有没有好用的知识库
以下是一些好用的知识库介绍: 扣子:其知识库功能强大,可上传和存储外部知识内容,提供多种查找知识的方法。能解决大模型有时出现的幻觉或专业领域知识不足的问题,支持多种格式文件,如文本格式。在智能体中使用时,回答用户前会先检索知识库内容。还可添加开场白提升体验。 扣子提供的存储和记忆外部数据的方式包括: 知识库:大量知识分片,通过语义匹配为模型补充知识。例如车型数据,每个知识库分段保存一种车型基础数据,用户提问时能匹配对应分段获取信息。 数据库:类似传统软件开发的数据库功能,以表格结构存储信息,通过 NoSQL 方式使用,目前提供关系型数据库,有多种应用场景。 AI 便签:记录用户提交的便签,支持提交、查询操作,通过 NL2SQL 完成。 单词本:记录用户背过的单词及未记住的单词等。 Coze 中创建知识库的步骤: 路径:个人空间 知识库 创建知识库。 支持的文档类型:本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧:知识库的好用程度与内容切分粒度有关,可在内容中加特殊分割符如“”便于自动切分数据,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。最终的知识库结果中,同一颜色代表同一个数据段,有误可编辑或删除。
2025-03-05
如果我是一个只会使用大模型对话,不了解提示词逻辑,想要逐步学习ai相关知识的人,你推荐什么呢
以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐: 1. 关于大模型的思考与探讨:普通用户使用大模型时,语言不是关键,核心是向量空间中的游走脉络,输出时的语言翻译是次要的,且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式:通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达,用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型,但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降,需分场景看待。 3. 提示词的挖掘:写提示词未挖掘出大模型的天花板,还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐:读书最有效的是笨方法,不取巧,花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词:针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势,但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味,对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考: 原汁原味与生效元素的平衡:为得到原汁原味的效果,需考虑是否反刻某些元素;生效的小技巧大模型可能会内置,如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理:找到凝练的核心概念(a)后,根据对象用不同方式(b)表达,核心在于找到准确的 a,而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出:通过阅读吸收输入,转换为自己的语言输出,与大模型交互提炼精华,多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词: 是否需要提示词工程,是否需要学提示词:持反对观点,像打字和写作一样。方法论不是关键,不断尝试和大模型交互,便是最佳方法。 和大模型交互需要遵循规则吗:不需要。网上流传最广的提示词方法论,是“给大模型一个角色”,这是一个好的策略,但不是必须遵循的原则,甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则,也可以聊着聊着临时更改规则,和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的,如果没达成,那就锲而不舍的开一个新窗口,再尝试一下。如果还是不行,换个模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题:Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构,使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南: 第一步:要有一个大模型帐号,至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替: 第二步:看 OpenAI 的官方文档:
2025-03-06
sap与AI的相关知识
以下是关于 SAP 与 AI 的相关知识: NVIDIA 和 SAP 正在使用 NVIDIA NEMO 和 DGX Cloud 构建 SAP gem Copilots。SAP 支撑了全球 87%的全球商业,基本上世界都在 SAP 上运行。 目前提供的内容中关于 SAP 与 AI 的信息有限,您可以补充更多具体需求,以便为您提供更全面和准确的回答。
2025-03-06
青年员工人工智能能力提升的路径与思考
青年员工提升人工智能能力的路径与思考如下: 学习路径:成为基于 Agent 的创造者 结合“一人公司”的愿景,未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑,串联所有工具。 数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP)。 创造者的学习要用大模型和 Agent 模式把工具串起来,着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用,大模型的开发研究和演进交给学术界和大厂。 Agent 工程(基础版): 梳理流程:梳理工作流程 SOP,并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 「任务」工具化:自动化每一个「任务」,形成一系列小工具,让机器能完成每一个单一任务。 建立规划:串联工具,基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 迭代优化:不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划,造就能应对实际场景的 Agent。 数字员工“进化论”:在固化流程和让 AI 自主思考之间需在对 AI 能力基础上作出妥协和平衡。 趋势研究:AI 时代的个人成长路径 第 2 阶段:AI 素养培养与工具掌握 建立拥抱 AI 的心态后,提升 AI 素养,系统学习 AI 相关知识,包括机器学习、自然语言处理等基本概念,以及 AI 在各行业中的应用案例。 上手一些 AI 工具,如 ChatGPT、智能翻译工具、AI 绘图程序等,在日常工作中练习利用 AI 工具完成部分任务,如协助撰写文档、整理数据、生成简单代码等。 熟练驾驭 AI 工具,成为使用者而非旁观者,使用时保持理性,认识到当前 AI 的局限,学会验证输出结果,不盲从。 戴尔因 AI 上演“大逃杀”的启示 对于处于中间位置的执行层,形势紧迫,面临人工智能取代工作职能和向上攀升的机会,需迅速掌握并运用人工智能技术。 为在变革中生存和发展,需关注两方面: 有效应用人工智能技术:迅速掌握生成式人工智能基本概念和潜在影响,重点理解其对工作方式和行业格局的革新;深入了解市场上现有的人工智能产品和工具,并积极应用到实际工作中。 保持持续学习和关注的态度。
2025-03-06
有没有那款智能客服软件,具备接入全渠道平台的客户咨询能力
以下是为您推荐的一些具备接入全渠道平台客户咨询能力的智能客服软件: 1. 阿里云百炼:可以在几分钟内构建一个 AI 助手,并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,且缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。其智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足,例如回答私有领域问题、获取最新信息等。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 2. COW 框架:是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,支持多平台接入(微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等)、多模型选择(GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等)、多消息类型支持(能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能)和多部署方法(本地运行、服务器运行、Docker 的方式)。但需要注意的是,使用此框架接入大模型 API 需单独付费,且微信端使用可能存在封号危险,操作时需依法合规。 此外,利用 AI 聊天机器人实现客户服务自动化也是常见的做法。通过部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询,将其集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道,能够提高客户服务的效率和可及性。同时,通过机器人提供 24/7 客户支持,定期监控其性能并根据反馈进行优化,能够提升响应速度和服务质量。
2025-03-05
claude 3.7和deepseek r1比,能力怎么样
Claude 3.7 在多个方面表现出色。相较于 DeepSeek R1,除了数学方面,带有扩展思考模式的 Claude 3.7 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,拿下最高分。在多项基准测试中,“扩展思考”模式加持下的 Claude 3.7 在数学、物理、指令执行、编程等方面刷新了 SOTA,编码能力暴涨 10%以上,几乎完全碾压 o3mini 和 DeepSeek R1,与 Grok 3 不相上下。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的教授 Ethan Mollick 对 Claude 3.7 进行了测试,对其能力既惊叹不已又感到一丝不安。例如,Claude 3.7 能通过自然对话或文档获得可运行的程序,还能对需求进行预判和采用新方法思考,生成超出要求的成果。参考资料:https://www.anthropic.com/news/claude37sonnet https://x.com/alexalbert__/status/1894093648121532546 https://x.com/AnthropicAI/status/1894092430560965029 https://www.oneusefulthing.org/p/anewgenerationofaisclaude37
2025-03-04
夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长》中的“三、怎么搭建 AI 工作流 3.1 搭建 AI 工作流的三种能力 3.1.3 搭建 AI 智能体
搭建 AI 工作流包括以下三种能力: 1. 熟悉各种 AI 工具:这是入门 AI 工作流的第一步。不同环节可能需要不同工具,例如写标题可用 ChatGPT,写文章可用 Claude,检查文本中的错别字和病句可用秘塔写作猫的 AI 纠错功能。需要了解多个不同 AI 工具的特点和用途,根据具体细分任务选择合适的工具。 2. 编写提示词:这决定能否用好工具。提示词是搭建人和 AI 之间的“沟通桥梁”,要用 AI 能听懂的语言清晰说明需求、任务内容和步骤,让 AI 明白要做什么以及怎么做。 3. 搭建 AI 智能体:AI 智能体如同员工,能根据设定的工作流自动调用不同 AI 工具完成全流程任务,无需人类时刻干预。例如写一篇文章,可设计“写作助手”的 AI 智能体,输入文章主题、风格和要求,它会自动写大纲、用 Claude 模型写初稿、修改润色并排版,从而提高效率。 您可以对照这三个层级,评估自己的 AI 工作流能力,找出差距和不足,多学习、多实践、多交流。
2025-03-04
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
Trae 的使用,有能力outline么?
Trae 是一款强大的 AI 编程工具,具有以下特点和优势: 1. 显著提升开发效率: 对于像 Eric Quan 这样不太擅长编程的人,几乎每行代码都可依靠 Trae 完成,能快速 Ship 产品,前端代码开发效率高,可直接在窗口里看预览确认效果,0 到部署所需时间大幅缩短,1 个月的 MVP 能实现原来半年才敢想的 App。 对于有编程基础和专业开发的同学,Trae 支持通过目录选择代码文件作为上下文,集成终端报错信息,支持将多个文件作为上下文,还支持“解释这个文件夹”的功能。 2. 节省开发成本:随着项目与团队扩张,成本节省更显著。一个人相当于一个团队,能大幅减少开发者数量。 3. 丰富的功能和支持: 支持将数据库嵌入到 IDE 中,使用方便。 提供插件市场功能,使用 openvsx 作为插件源,也支持自行上传插件。 具备回退版本功能,能记录修改代码和沟通需求,方便找到历史记录并重新生成,对不满意的生成代码效果可回退到之前版本。 4. 模式选择:在产品使用中,Chat 模式更可控,可只修改指定内容;同时也有 Builder 模式,能更自动化生成代码。 总之,Trae 为不同类型的开发者提供了强大的支持,极大地改变了开发的方式和效率。
2025-02-28