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工作流对于智能体有什么作用

Answer

工作流对于智能体具有以下重要作用:

  1. 可视化组合功能:工作流就像可视化的拼图游戏,能将插件、大语言模型、代码块等功能组合在一起,创建出复杂且稳定的业务流程。
  2. 应对复杂任务:当面对多步骤且对结果要求严格的任务时,如结果需准确无误、格式正确,工作流能发挥重要作用。
  3. 构成基本单元:工作流由多个小块块(节点)组成,这些小块块包括大语言模型、自定义代码、判断逻辑等,是工作流的基本单元。
  4. 明确起点和终点:工作流有开始和结束的特定小块块,开始的小块块包含输入信息,结束的小块块展示运行结果。
  5. 信息传递与自定义:不同小块块工作所需的信息有引用前面小块块给出的信息和自行设定的信息两种。

在具体应用中,如在品牌卖点提炼中,工作流确定了以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,并将其他分析助手加入其中,包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等,还包括一些未在结构中体现但有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。

在 Bot 智能体中,Bot 由 4 个不同的工作流组成,会根据用户的不同输入调用不同工作流完成自动化任务,如在不同的查询和发送需求场景下,分别采用相应的工具。同时,还通过变量设置、开场白设置等与工作流中的信息交互联动,提升用户交互体验。

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

👉插件插件就像是一个工具箱,里面可以放一个或者好几个工具,我们把这些工具叫做API。目前扣子这个平台上已经有很多不同类型的插件了,比如可以看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的API,还有一些很厉害的能处理多种任务的模型。用了这些插件,我们创建的智能体就能变得更厉害,比如给它加个新闻搜索的插件,它就能帮你找新闻了。要是扣子上现有的插件没有我们想要的,我们还可以自己动手做一个插件,把我们需要的API加进去。在我的智能体里我加了如下插件:👉工作流工作流就像是一个可视化的拼图游戏,我们可以把插件、大语言模型、代码块这些功能像拼图一样组合在一起,这样就能创造出复杂但又很稳定的业务流程。当我们面对的任务有很多步骤,而且对最后的结果要求很严格,比如结果要准确无误、格式也要对,那这时候用工作流来帮忙就最合适了。😎简单来说,工作流是由很多个小块块(节点)组成的,这些小块块就是工作流的基本单元。比如,大语言模型LLM、你自己写的代码、做判断的逻辑,都可以是小块块。工作流一开始和结束都有特别的小块块。开始的那个小块块就像是工作的起点,它可以包含你输入的信息。结束的那个小块块就像是工作的终点,它会告诉你工作流运行的结果是什么。不同的小块块可能需要不同的信息才能工作,这些信息有两种:一种是引用前面小块块给出的信息,另一种是你可以自己设定的信息。在竖起耳朵听的智能体里,我也用到了5个小块块,可以回答带有图片口语的结果,使回答更好。😎👉知识库

智能体在品牌卖点提炼中的应用

按照上一章节所描述的品牌卖点提炼的步骤,为了提炼出合理的卖点,我们需要按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。[heading2]3.3搭建完整智能体[content]在这个工作流中,我们确定了以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,而为了最终能够到达第六步应用,我们需要将其他的分析助手加入工作流中,为我们找到更有效的结论,所以这些结构包括:1.品牌卖点定义与分类助手:让智能体理解独特性卖点、通用性卖点、保障性卖点在我们的营销场景中的定义,用提问的方式帮助我们先划定品牌所处的生态位。1.品牌卖点提炼六步法:按照我们所提出的六步法,将探索、排列、抽取、收敛、确认、应用流程提供给智能体。2.STP市场分析助手:让智能体回到市场洞察中,使用STP营销分析对应的市场细分、目标市场和定位。1.用户画像分析助手:目标用户是品牌卖点的核心,如果公司对用户画像没有进行过细致的分析,可以借助智能体去获得精准的用户画像。2.触点收集助手:协助卖点在线上、线下、人员等不同场景中的触点,协助卖点的应用落地。同时还包括一些结构中没有体现,但是在我们后续的品牌卖点应用过程中有效的分析工具:1.用户需求分析的KANO助手:详细分析顾客需求所属的类型,KANO模型将用户需求划分为基本型需求(Must-be Attributes)、期望型需求(Performance Attributes)、魅力型需求(Attractive Attributes)、无差异型需求(Indifferent Attributes)、反向型需求(Reverse Attributes)。2.营销六层转化漏斗分析:曝光层面、点击层面、访问层面、咨询层面、成交层面、复购层面。3.超级转化率六要素:互惠、承诺与兑现、信任状、畅销好评、痛点刺激、稀缺。

Bot智能体 | 用Coze实现【多模态资讯的跨平台推送】

设定Bot智能体的角色,对4个工作流的详细描述和调用的规则(不同情况调用不同工作流去完成任务),其他创建的信息等等。[heading3]2.2插件[content]插件已经结合具体流程内置到各个工作流当中,包括3个自研插件,不需要单独在编排界面中配置。[heading3]2.3工作流[content]Bot由4个不同的工作流组成,在不同的情况下,Bot会根据用户的输入去调用不同的工作流完成自动化的任务。当用户“在Bot中直接输入查询需求去抓取热点”时,采用hotspot_direct_output工具。当用户“在Bot中直接输入查询需求去抓取热点,并要求同时将结果发送企业微信群”时,使用hotspot_bot_file_wechat工具。当用户“需要获取飞书中客户的查询需求去抓取热点,将结果发送企业微信群聊”时,采用hotspot_feishu_file_wechat工具。当用户“需要提供检索需求和URL网页链接去抓取相关信息,将结果发送企业微信群聊”时,采用search_bot_file_wechat工具。实现从简单到复杂的不同流程的自动化,单一需求,单个平台界面的关键词检索,到多平台获取用户需求和发送结果(飞书-coze-微信)。[heading3]2.4变量、开场白、快捷指令设置[content]通过变量的设置,与工作流中的信息进行交互联动,方便后续的调用。开场白设置提供参考对话模板,提升用户交互体验。

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数据分析产品的智能体有哪些
以下是一些常见的数据分析产品的智能体类型: 1. 简单反应型智能体:根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接控制加热器。 2. 基于模型的智能体:维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来的状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体:具有明确的目标,能根据目标评估不同的行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统,有明确目的地并规划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体:不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体,根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体:能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 此外,还有一些具体的数据分析产品智能体,如颖子团队的“市场分析报告”生成智能体,它能根据输入的行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告,数据化呈现且附带信息来源网址便于校正,适用于企业管理层、投资者、创业者、营销人员等,可减少信息收集时间,聚焦决策判断。 在智谱 BigModel 开放平台工作流搭建中,也有相关的智能体节点,如具有自主规划任务、使用工具、记忆的 Agent 节点。
2025-02-17
通过通用语言大模型能直接输出思维导图的AI智能体有那些推荐
以下是为您推荐的一些通过通用语言大模型能直接输出思维导图的 AI 智能体: 1. 豆包:输入简单提示词就能创建个人 AI 智能体。 2. GLM4flash:在处理纯文本总结任务时,仅需 13B 或更小参数的模型,加上精调的提示词,就能产生很好的结果。具有较长的上下文窗口、响应速度快、并发支持高、免费或价格低等优点。 需要注意的是,AI 领域发展迅速,新的产品和服务不断涌现,您可以持续关注相关领域的最新动态以获取更多更好的选择。
2025-01-20
AI智能体是什么?AI超级个体是什么?AI智能体和超级个体有什么区别和关联?
AI 智能体是不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 AI 超级个体可以理解为一种能够帮助我们充分发挥作为人类潜力的伙伴。它是我们的外脑,我们每个人独特的个性、经验和思考风格,将会与这些智能个体融合,成为我们的化身。超级智能将强化我们自身,与人类共生,共同汇聚成智能时代的新知识网络。 AI 智能体和超级个体的区别在于:AI 智能体更侧重于执行全自动化业务的能力,而超级个体更强调对人类潜力的辅助和强化,以及与人类的融合共生。它们的关联在于都是人工智能在不同应用和概念层面的体现,都旨在为人类提供帮助和服务,推动人类与人工智能的协同发展。
2025-01-16
AI对于自媒体有什么帮助的网站
以下是一些 AI 对于自媒体有帮助的网站和相关信息: 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手: 方案概览:在网站中引入一个 AI 助手,只需 4 步。 创建大模型问答应用:先通过百炼创建一个大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站:通过函数计算,快速搭建一个网站,模拟企业官网或者其他站点。 引入 AI 助手:通过修改几行代码,实现在网站中引入一个 AI 助手。 增加私有知识:准备一些私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,帮助更好地应对客户咨询。 AI 绘画在自媒体中的应用: 个体方面:成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷(T恤,杯子实物等)、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师。 公司方面:设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用。 2024 年 10 月 8 日的相关信息: 《》鼓励每个人建立自媒体。AI 播客方面,推出中文版 Demo 并吸引大量参与者。同时,开设了 AI 酒吧 Bar2AGI,成为行业交流的新场所。参与了活动,包括 Demo Inn 和云栖大会,感受到行业的快速发展和乐观氛围。 《》国庆节期间的重要 AI 新闻,如 OpenAI 推出 Canvas 功能和实时 API,微软发布新版 Copilot,具备深度系统集成和实时语音功能;Meta 发布 Meta Movie Gen 视频生成模型,自动配音质量高;LiquidAI 发布非 Transformer 模型 LFMs,推理效率显著提高。此外,Sora 项目负责人离职、多个新模型和工具发布,以及 OpenAI 完成新一轮融资,估值达到 1570 亿美元。
2025-01-14
AI agent和智能体有什么区别
AI agent 和智能体在以下方面存在区别: 1. 概念侧重点:AI agent 更强调作为数字人的大脑,拥有记忆模块等,以实现更真实的交互;智能体则被视为智能的最小单元,是可以设定目标后主动完成任务的。 2. 能力构成:AI agent 主要通过接入大语言模型,并结合工具、记忆、行动、规划等能力来发挥作用;智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多相关产品仍需人类参与。 3. 实现方式:AI agent 目前行业里主要通过如 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计,将大模型与工具进行串接;智能体在实现上可能涉及更多复杂的技术和逻辑。
2024-11-12
什么是AI 智能体?具体有哪些形式的产品?
AI 智能体简单来说就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火,出现了诸如“智能体 Agent”、bot 和 GPTs 等新名词。 AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会,出现了不少做 Agent 创业的公司。 在 C 端,比如社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,让其与他人的 Agent 聊天,聊到一起后真人再介入,这是一种有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 在 B 端,如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那么还有帮助 B 端商家搭建 Agent 的机会,类似 APP 时代专业做 APP 的。 以 ChatGPT 的 GPTs 举例,一个智能体应用通常由以下几部分自定义操作组成: 1. 提示词:描述智能体的作用,定义智能体的回复格式。 2. 知识库:上传私有文件作为回答参考。 3. 外挂 API:请求第三方 API 获取实时数据。 4. 个性化配置:包括是否联网、是否使用图片生成、是否使用数据分析等。 常见的智能体开发平台有字节的扣子 Coze、Dify.AI 等。
2024-10-30
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,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。 智能体的定义: 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 智能体功能实现: 本智能体主要通过一个工作流实现,采用单 Agent(工作流模式)。工作流全景图按照市场分析报告内容划分,分成 7 个分支处理,每个分支调研并生成报告中的一部分,以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、在 LinkerReader 节点前的代码节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告某一部分的主题拼装,形成用于网络搜索的关键词句。必应搜索节点根据指定的关键词句搜索相关网络内容。LinkerReader 节点从必应搜索到的网页链接中获取网页详细内容。在 LinkerReader 节点前的代码节点用于等待 2 3 秒,错开众多 LinkerReader 节点的执行时间,避免拥塞。代码节点将搜索到的网页链接信息进行过滤,只保留网页名称、摘要、url 信息,以备后面大模型进行处理。大模型节点根据多个网页中获取的内容按照指定的格式生成报告内容,并根据代码过滤后的搜索摘要信息列表将引用链接加到报告内容中。结束节点将 7 部分大模型节点生成的内容拼接并流式输出。
2025-03-10
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域,以下是关于具身智能的详细介绍: 定义:强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 核心:在于智能体的“身体”或“形态”,其可以是物理形态(如机器人的机械结构)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体不仅是互动手段,也影响智能体的学习和发展。 涉及学科:包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 机器人学:关注设计能自主行动和适应环境的机器人。 认知科学和神经科学:探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统。 计算机视觉:致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,进行有效空间导航和物体识别的算法。 应用: 机器人领域:在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,使机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。 虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域:创造更具沉浸感和交互性的体验。 重要要素和模块: 三要素:“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。 四个模块:感知决策行动反馈,形成一个闭环。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习、与人类社会的伦理和安全问题等。未来研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。
2025-03-10
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源于二十世纪中叶,最初符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限性和成本问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,“人工智能”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段(1950s 1960s)的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期(1970s 1980s)的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期(1990s 2000s)的机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期(2010s 至今)的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、多模态融合)、自监督学习(自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等)、小样本学习(元学习、一次学习、提示学习等)、可解释 AI(模型可解释性、因果推理、符号推理等)、机器人学(强化学习、运动规划、人机交互等)、量子 AI(量子机器学习、量子神经网络等)、AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,而现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。
2025-03-10
可以帮我输出一张图,解释人工智能的工作原理?
以下是关于人工智能工作原理的解释: 在音频生成方面,以谷歌的 V2A 系统为例: 首先,将视频输入编码为压缩表示。 然后,基于扩散模型从随机噪声中迭代改进音频,这一过程由视觉输入和自然语言提示引导,以生成与提示紧密配合的同步逼真音频。 最后,对音频输出进行解码,转化为音频波形,并与视频数据相结合。 在生成式人工智能的整体领域中: 监督学习用于标记事物,一直占据较大比例。 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。 以生成文本为例,大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成新的文本内容,这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 此外,大语言模型在写作、修改文本、翻译等方面有应用,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。人工智能作为一种通用技术,有大量的运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用等。
2025-03-10
智能体是什么
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,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。 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常借助传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 1. 规划:包括子目标和分解,将大型任务分解为更小、可管理的子目标,以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善:可以对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,并针对未来步骤进行完善,提高最终结果质量。 3. 记忆:包含短期记忆,所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习;长期记忆,为 Agents 提供长时间保留和回忆(无限)信息的能力,通常通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 4. 工具使用:Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 简单理解,智能体就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。例如: 1. C 端案例:在社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后再真人介入。 2. B 端案例:帮助 B 端商家搭建 Agent,类似 APP 时代专业做 APP 的。
2025-03-10
coze能对电商工作起到哪些提升作用?
Coze 能对电商工作起到以下提升作用: 1. 个性化邮件发送:市场团队可以利用 Coze 的工作流,将客户名单作为输入数组,通过循环节点依次为每位客户生成定制化邮件,在几分钟内完成邮件发送,避免重复劳动。 2. 商品评价分析:运营团队能够把电商平台的商品评价数据作为输入数组,使用循环节点逐一分析,计算好评率和差评率,并生成总结报告。原本耗时 2 3 小时的人工作业可缩短到几分钟,同时避免出错。 Coze 的工作流具有以下特点: 1. 可视化:允许用户通过可视化的方式组合各种功能模块,如插件、大语言模型、代码块等,从而实现复杂和稳定的业务流程编排。 2. 低代码:工作流的创建和编辑可以通过可视化的拖拽界面完成,无需编写代码,大大降低了工作流搭建的门槛。 3. 功能丰富:支持丰富的功能模块,包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等,用户可根据需求灵活组合。 4. 集成性强:创建好的工作流可以直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用,实现复杂的业务逻辑。 循环节点是自动化流程的重要组成部分,通常分为数组循环、指定次数循环和无限循环三种核心模式。数组循环适用于对一组有序数据逐条处理的场景,是自动化流程中最常见的一种模式,能够高效地逐条执行重复性操作。
2025-03-09
RAG内LLM的主要作用,简单概括
RAG(检索增强生成)中LLM(大语言模型)的主要作用包括: 1. 利用外部检索到的知识片段生成更符合要求的答案。由于LLM无法记住所有知识,尤其是长尾知识,且知识容易过时、不好更新,输出难以解释和验证,容易泄露隐私训练数据,规模大导致训练和运行成本高,通过RAG为LLM提供额外且及时更新的知识源,有助于生成更准确和有用的回答。 2. 在RAG的工作流程中,LLM接收整合后的知识片段和特定指令,利用其推理能力生成针对用户问题的回答。 3. 事实性知识与LLM的推理能力相分离,LLM专注于运用推理能力处理外部知识源提供的信息。
2025-03-08
想学习Ai制作用哪些免费软件好
以下是一些适合学习 AI 制作的免费软件: 1. 图像制作: 最透明的选项:Adobe Firefly(https://www.adobe.com/sensei/generativeai/firefly.html) 开源选项:Stable Diffusion(https://stablediffusionui.github.io/) 最佳免费选项:Bing 或 Bing Image Creator(https://www.bing.com/images/create)(使用 DALLE),Playground(https://playgroundai.com/)(允许您使用多个模型) 最佳质量图像:Midjourney(https://midjourney.com/) 2. 数字人制作: HEYGEN:人物灵活,五官自然,视频生成很快,但中文人声选择较少。 DID:制作简单,人物灵活,免费版下载后有水印。 KreadoAI:免费,功能齐全,但音色较 AI。 对于想出点子,最佳免费选项是必应(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx),付费选项是 ChatGPT 4.0。 在制作视频方面: 用于在视频中为人脸制作动画的最佳工具是 DiD(https://www.did.com/)。 用于从文本创建视频的最佳工具是 Runway v2(https://app.runwayml.com/)。 最佳语音克隆:ElevenLabs(https://beta.elevenlabs.io/speechsynthesis)
2025-02-23
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
你是谁,你有什么作用
我是一名 AI 知识专家,能够为您提供全面的 AI 知识指导,解决您在 AI 领域的疑问和问题,并帮助您实现在 AI 领域的目标。以下是一些具体的示例: 在提示词方面,比如新闻文章的事实核查员,需要区分事实和观点,确定其是否一致,并用特定的格式和流程进行处理。 在游戏实操中,利用 LLM 进行环境叙事和解谜,像在《Im Here2》中设计提示词,为玩家提出谜题并根据回答给予相应的反馈和线索。 在声线制作方面,为不同角色设定特定的声线描述,如城市居民 B、橘猫、绵羊、泡泡鱼等。
2025-02-09
ai什么工作原理
AI 的工作原理通常涉及以下几个方面: 1. 对于生成式 AI(GenAI),它是基于深度学习技术和机器学习算法。通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,从而实现对输入数据的分析、理解和生成。例如,语言模型 ChatGPT、图像模型 DALLE 等都是通过这种方式工作的。 2. 像 GPT4VAct 这样的多模态 AI 助手,通过视觉理解技术识别网页上的元素,模拟人类浏览网页时的行为,如点击链接、填写表单、滚动页面等。 3. 深度神经网络在识别物体时,简单细胞检测特征,复杂细胞汇总信息产生结果,通知更高层词简单细胞,逐级识别。 4. 大语言模型如 LLM 是基于“概率”生成下一个字,基于概率分布的统计模型。如果遇到没学过的问题,仍会基于概率进行生成,可能会出现“胡说八道”的情况,这种现象被称为“幻觉”。 总之,AI 的工作原理依赖于数据、算法和算力,通过对大量数据的学习和训练,来实现各种任务和功能。
2025-03-10
大模型和HR和招聘日常工作有哪些结合点?
大模型与 HR 和招聘日常工作的结合点主要体现在以下几个方面: 1. 面试环节:面试不仅仅是单点功能,面试后的结果如何发送到公司 HR 系统,以及如何通知 HR 人员的录用或不录用情况,需要一套工作流系统将大模型 Agent 框架的能力与企业原有的业务系统紧密连接。 2. 不同场景的应用:企业在不同的 HR 场景,如面试、员工评估等,可能会有专门的大模型。例如面试有面试大模型,员工评估也有相应的大模型。 3. 新员工招聘:将招聘流程分解得足够细,如搜集简历、编写职位描述、制定招聘计划、确定招聘需求、筛选简历、安排面试、数字人自动面试、结果评估和发录取通知书等。然后结合大模型目前成熟的能力进行筛选,同时考虑场景的容错度和数据准备度。
2025-03-10
ai如何提升产品经理的工作效率
AI 可以通过以下方式提升产品经理的工作效率: 1. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等。工具如 https://scispace.com 。 2. 编写小脚本:如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 撰写产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 设计和整理调研问卷:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 进行竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化产品逻辑和代码:写完 PRD 后,让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码,既能发现产品逻辑表达问题,也方便 QA 同学测试。 此外,还有以下相关内容: 1. 银海分享了用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手,效果平替 PMAI。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。 2. 有案例表明,产品经理使用 ChatGPT 优化代码可以显著提升效率。如将一段近 1900 行的 SQL 查询代码的执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒,效率提升 520 倍,复杂度降低 6 倍,同时还能保存所有历史数据,报表实现秒开。而且 GPT 还能根据真实业务需求提出与原代码不同的解决思路。
2025-03-10
我有很多产品视频,需要进行混剪,可以怎么通过AI减少工作时间,提升工作效率
以下是一些通过 AI 减少产品视频混剪工作时间、提升工作效率的方法: 1. 利用数字人技术:无需真人模特,只需上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步,动作、姿势定制,提供 1000+多国家数字人模特,覆盖全球 28+种语言,能快速生成产品宣传视频,省去拍摄烦恼。您可以在线体验: 。 2. 产品链接生成视频:输入产品链接,一键生成数字人产品介绍视频。目前产品链接主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等,其他网站来源持续接入中。操作指引为输入产品网站链接——选择数字人角色——点击立即生成。如遇生成失败的问题,可尝试删除链接后缀,点击重新生成。 3. AI 视频高光切片:智能提取视频高光片段,高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材,需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。您可以参考案例示意,如初始视频 。
2025-03-10
AI可以协助制造业企业做哪些工作
AI 可以协助制造业企业完成以下工作: 1. 产品设计和开发:利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等,根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断:通过分析设备运行数据,预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。 4. 供应链管理:根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高供应链管理效率。 5. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。 此外,在制造业中,AI 还能用于预测性维护,帮助工厂避免停机;进行质量控制,检测产品缺陷以提高产品质量;优化供应链,提高效率和降低成本;控制工业机器人,提高生产效率;以及协助生产计划和供应链计划状态查询、产线预测性维保辅助、产品质量分析与溯源等工作。
2025-03-10
dify工作流
在“工程化框架”选择部分曾介绍过 Dify ,接下来使用 Dify 推出的“工作流”功能将流程设计和提示词落地。首先建立整体工作流程,此流程缺少知识检索环节,因本文仅关注提示词层面内容所以略过,后续会在知识回复内容中提供假定检索到的知识,以助看清整个工作流程。延申阅读:Dify——工作流:https://docs.dify.ai/v/zhhans/guides/workflow/introduce
2025-03-10