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AI知识库是是什么?有哪些知名的AI知识库

Answer

AI 知识库是一系列 AI 相关的信息和知识的集合。以下为您介绍一些知名的 AI 知识库:

  • 通往 AGI 之路: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。在这里,用户既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅提供各种 AI 资源,还具有一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程,并且会追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。其网址为:https://waytoagi.com/ ,您可即刻体验:https://waytoagi.com/ 。
  • Coze 知识库:例如在飞书软件搭建的通往 AGI 之路,当需要了解 AI 某一领域知识时,在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。关于 Coze 知识库的讲解,您还可参考大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库
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知识库有什么|感谢银海 inhai

“我们都知道,探索知识善如磨刀,面对复杂多元的在人工智能(AGI)领域,如何打破条条框框,去捕捉每一丝有价值的信息和知识呢?那么我相信答案就是:通往AGI之路「WaytoAGI」,一个由开发者、学者和有志人士等等参与的学习社区和开源的AI知识库。在这里,你既是知识的消费者,也是知识的创作者。这个世界上有很多走走停停的探索者,所以,我们以"无弯路,全速前进"为目标,助力每一个怀揣AI梦想的人能疾速前行。每一份崭新的尝试都值得赞美,每一份坚毅的付出都应得到鼓励。AI知识库的生长正得益于每一个你平凡而坚持的时间,因为你们的一致肯定和支持,我们才充满信心,不断修炼,探寻AGI领域的无限可能。「通往AGI之路」不仅是一个知识库,它是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。我们在共创计划的道路上,不断收获,快速成长。对于一切,我们都满怀期待,乐观向阳。继续坚持,信息世界中你我皆是探索者。感谢您对“通往AGI之路”的持续关注!通过举办的活动和分享,我们有幸获得了一些奖项和媒体报道,这一切都离不开大家的鼎力支持。我们深感荣幸,并期待在未来的旅程中,能够持续为大家带来更多、更好的内容。

这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了

大家好,我是大圣,一个致力于使用AI技术将自己打造为超级个体的程序员。对于知识库大家并不陌生,一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成知识库。比如我最心爱的[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)就是一个使用飞书软件搭建的AI知识库。当你需要了解AI某一领域知识的时候,你只需要在AGI的飞书大群中,跟机器人对话就能获取对应的资料。而在我的[大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)也是以AI时代的知识库作为例子进行了讲解。这篇文章的目的就是帮助非编程人士来理解AI时代的知识库,读完本文你会收获:1.AI时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界2.通往AGI之路大群中的通过对话就能获取知识库中资料的原理3.更好的使用Coze等AI Agent平台中的知识库组件,打造更加强大的智能体请允许我自卖自夸:我这篇文章可以说是知识库文章中Coze讲的最好的,讲Coze的文章中知识库讲的最好的。另外做个预告,我正在规划一个关于AI时代你应该具备的编程基础系列,大纲如下:数据库|让Coze拥有了记忆的组件1知识库|让Coze拥有了记忆的组件2变量|让Coze拥有了记忆的组件3JSON|让你更好的使用Coze插件API|外部应用程序该如何接入Coze操作系统与服务器|那些接入了Coze的微机器人都是运行在哪里的Docker|让你用最简单的方式部署微信机器人

知识库有什么|感谢银海 inhai

原文《WaytoAGI:找到了AI知识付费的免费源头,让更多人因AI而强大!》你是否在为如何学习AI?何处学习AI困惑不已?割韭菜套路那么多,如何不上当?我认为AI知识库WayToAGI(通往AGI之路)就是一个满分答案。WayToAGI是由一群热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库,大家贡献并整合各种AI资源,使得大家都可以轻松学习各种AI知识,应用各类AI工具和实战案例等。WayToAGI提供了一系列开箱即用的工具,文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程,将你的文字化为视觉与听觉的现实。追踪AI领域最新的进展,时刻更新,让你紧跟AI领域的步伐,每次访问都能有新的收获。无论你是AI初学者还是行业专家,都可以在这里发掘有价值的内容,让更多的人因AI而强大。🔗:https://waytoagi.com/(通往AGI之路)🚀即刻体验:https://waytoagi.com/

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帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置: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。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
c端的用户如何应对AI幻觉
对于 C 端用户应对 AI 幻觉,可以参考以下方法: 1. 在商业化问答场景中,落地时需直面幻觉问题。非技术从业者可从配置入手,如问答机器人界面左侧的 AI 模型、提示词、知识库等。 2. 对于 Claude ,可以尝试以下故障排除方法: 允许 Claude 在不知道答案时说“我不知道”。 告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题。 让 Claude 在回答问题之前“逐步思考 think step by step”。 给 Claude 留出思考的空间,例如让其在<thinking></thinking>标签内思考,然后从最终输出中删除该部分。 让 Claude 在长篇文档中找到相关引文,然后使用这些引用来回答。 3. 对于提示词污染与不良用户行为,Claude 本身具有一定抵抗力,为实现最大程度保护,可以进行无害性筛选,例如运行“无害性筛选”查询评估用户输入内容是否恰当,若检测到有害提示则拦截查询响应。 4. 在实际应用中,如面对央企等对幻觉零容忍的大客户,可引入 LLM 之外的东西如传统搜索或 hard code 的一些东西去强行控制,但希望流程能在场内完成,同时与客户建立共生的数据。
2025-02-16
AI提示词怎么写
写 AI 提示词(prompt)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,过多信息可能导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代达到满意结果。 不同的 AI 工具在提示词的输入和处理上可能存在差异。例如,星流一站式 AI 设计工具中: 输入语言方面,通用大模型与部分基础模型使用自然语言,部分基础模型使用单个词组,且支持中英文输入。 写好提示词方面: 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还能对已有提示词权重进行编辑。 有辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 对于小白用户,还可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。
2025-02-16
你能回答关于AI以外的事情吗?有关于AI的方面你又知道多少。
以下是关于 AI 的相关知识: 1. 基础方面: 背景知识:包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 2. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 3. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 关于 WaytoAGI 网站,它提供以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 请注意,我只能为您提供与 AI 相关的知识和指导,对于其他非 AI 领域的内容,我的知识库中没有相关信息。
2025-02-16
我想学习可灵ai的提示词
以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息: 提示词模板相关网站: 生成新年场景的提示词示例: 戴着醒狮帽,双手抱拳,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字,新年气氛,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点: 不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到一个完美的符合要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“BUG”。 要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-16
非计算机专业出身,怎样快速入门ai
对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人,以下是一些建议: 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,您能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,您可以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。 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。 此外,对于不会代码的您,20 分钟上手 Python + AI 的方法如下: 在深入学习 AI 时,许多朋友发现需要编程,变得头大。同时,各类教程都默认您会打命令行,导致入门十分困难。鉴于此,就有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并使您在接下来的 20 分钟内,循序渐进的完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 1. 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,它拥有一个百宝袋,装满了各种道具,被称为标准库。当遇到问题时,都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用,还可以打电话给未来百货,去订购新道具。在这里:打电话对应 pip 一类的工具,可以用来订购任何的道具;未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台,里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域,所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务:其一,通过 ChatGPT,提供开箱即用的服务,直接对话即可,简单直观;其二,通过 OpenAI API,提供更加灵活的服务,通过代码调用,来完成更多自动化任务,比如全自动将本地的 1 万本小说,从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,在这里,我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始,这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章,我们将从历史到今天,从原理到应用,从产业到趋势,用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式,带你快速走入 AI 的世界,跟上 AI 大势。阅读提示:为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读,下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑,帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健,但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨,我们将会显性的做出标注提示,方便您识别,您可以关注文末的论文推荐导引,去了解真实的技术细节。此外,文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容,我们也将会显性的做出标注提示,告诉您这部分内容即使不懂,也完全没关系,可以放心跳过,不必焦虑。
2025-02-16
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
怎么创建自己的知识库
以下是创建自己知识库的步骤: 1. 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。需要注意的是,知识库是共享资源,您的多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择知识库的格式并填写一些信息。目前(2024.06.08)支持三种格式:文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传一张图片并填写图片文字说明)。格式并不重要,重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 3. 以本地文档为例(问答对可以选择表格),选择自定义的文档切割。 4. 完成数据处理。处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库,您可以参考这篇教程: 。 创建知识库的小技巧:知识库好不好用,跟内容切分粒度有很大关系,我们可以在内容中加上一些特殊分割符,比如“”,以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“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,如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮,可以进行编辑或删除。
2025-02-15
怎么快速做一个知识库
以下是快速创建知识库的方法: 1. 在 Coze 中创建知识库: 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 选择知识库的格式,目前(2024.06.08)Coze 支持文档、表格(CSV、Excel 等)、图片三种格式。 选择本地文档或问答对选择表格等方式。 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。 关于使用知识库,可参考教程:。 2. 通过其他方式创建并上传表格数据: API 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,然后按照以下步骤操作:单击下一步、新增 API、输入网址 URL 并选择数据的更新频率、输入单元名称或使用自动添加的名称、配置数据表信息(包括确认表结构、指定语义匹配字段等)、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。 自定义方式:手动创建数据表结构和数据。在表格格式页面下,选择自定义,然后按照以下步骤操作:单击下一步、输入单元名称、在表结构区域添加字段、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。 3. 在 FastGPT+OneAPI+COW 中创建知识库: 地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后,点击应用并创建,选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件,等待处理,直到文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用,关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建,创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 也保存下来。 回到宝塔,打开【终端】,依次输入以下命令: cd/root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt pip install r requirementsoptional.txt
2025-02-15
国内最知名AI学习导航网站
以下是国内一些知名的 AI 学习导航网站: |排行|产品名|分类| |||| |46|toolsdar|导航网站| |20|AIbot ai 工具集|导航网站| 这些网站在不同月份的访问量和相对变化情况有所不同。您可以根据自身需求进一步了解和选择。
2025-02-06
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 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。 7. 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。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
目前AI大模型有多少个比较知名的
目前比较知名的 AI 大模型有: 北京企业机构: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 大模型的特点和架构: 架构方面: encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,例如分类和情感分析,最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 Google 的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,目前耳熟能详的 AI 助手基本都来自此类架构。 大模型的优势在于: 预训练数据非常大,往往来自于互联网上,包括论文、代码、公开网页等,最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 大模型比较火的应用场景: 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,未来可能扩展到视频内容的生成。 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 医疗和健康咨询:提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 需要注意的是,随着大模型的普及,也需要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2024-12-24
Midjourney生成知名动漫或卡通形象受限制了么?
Midjourney 在生成知名动漫或卡通形象时存在一定的限制。例如,在生成角色方面,最好不要生成过多角色,过多甚至可能指 2 个。做人、做动物的情况还好,但对于有拟人角色需求的情况,可能难以生成满意的结果。比如小龙喷火到小兔子举着的礼物盒这种看似简单的需求,可能无法达到满意效果,可能出现动物不拟人或龙的体型超大等情况。对于像中国龙这种数据样本较少的形象,生成符合要求的图很有挑战性。 在视频生成方面,如果想让角色做出一些较大的动作,比如转头、掉眼泪、抬手或更生动的表情变化,现有的技术还不够成熟,还需要更先进的技术、更丰富的数据和更强大的计算能力。此时的策略是尽量规避制作需要大动作表现的视频,如果实在避免不了,可以尝试制作一些只涉及小动作的场景,然后通过加入台词和场景描述来补充细节和深度,帮助观众更好地理解场景背景和角色心理,以弥补视觉上的不足。
2024-10-29
知名的视频大模型都有哪些
以下是一些知名的视频大模型: InstructBLIP:基于预训练的 BLIP2 模型进行训练,在 MM IT 期间仅更新 QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令,能够提取灵活多样的特征。 PandaGPT:是一种开创性的通用模型,能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动,包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 PaLIX:使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练,包括前缀完成和屏蔽令牌完成,对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿有效。 VideoLLaMA:引入了多分支跨模式 PT 框架,使 LLM 能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容,使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 视频聊天 GPT:专门为视频对话设计的模型,能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 Shikra:Chen 等人介绍的一种简单且统一的预训练 MMLLM,专为参考对话(涉及图像中区域和对象的讨论的任务)而定制,展示了值得称赞的泛化能力,可以有效处理看不见的设置。 DLP:提出 PFormer 来预测理想提示,并在单模态句子数据集上进行训练,展示了单模态训练增强 MM 学习的可行性。 可灵:快手于 2024 年 6 月 6 日发布的视频大模型,能生成超过 120 秒 1080P 视频,模拟真实物理特性,准确建模复杂运动场景,画面连贯,动作流畅,细节真实,支持用户输入控制信息,丰富内容控制能力,采用类 Sora 的 DiT 结构,用 Transformer 代替卷积网络,自研 3D VAE 网络提升视频重建质量。 Flamingo:代表了一系列视觉语言模型,旨在处理交错的视觉数据和文本,生成自由格式的文本作为输出。 BLIP2:引入了资源效率更高的框架,包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer,实现对冻结 LLM 的充分利用,利用 LLM 可以使用自然语言提示进行零样本图像到文本的生成。 LLaVA:率先将 IT 技术应用到 MM 领域,为解决数据稀缺问题,引入了使用 ChatGPT/GPT4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集以及 MM 指令跟踪基准 LLaVABench。 MiniGPT4:提出了一种简化的方法,仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐,能够复制 GPT4 所展示的功能。 mPLUGOwl:提出了一种新颖的 MMLLMs 模块化训练框架,结合了视觉上下文,包含一个名为 OwlEval 的教学评估数据集。 XLLM:陈等人扩展到包括音频在内的各种模式,并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性,成功应用于汉藏语境。 VideoChat:开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话,为该领域的未来研究制定标准,并为学术界和工业界提供协议。
2024-10-21
请帮我列举一下国内外知名的ai产品
以下是国内外知名的 AI 产品分类列举: 生成 Logo 的 AI 产品: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 制作 PPT 的 AI 产品: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体。 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,通过输入文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库。 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。 健身的 AI 产品: 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面健身解决方案。 2. Fiture:集硬件、课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:提供家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时指导。
2024-08-14