直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

多人对话机器人

回答

以下是市场上一些多人对话机器人相关的产品:

  • Coze Agent:是一个多功能的 AI 应用程序和聊天机器人开发平台,支持用户轻松创建各种聊天机器人,并可部署到不同社交平台和消息应用上。采用多 Agent 模式,在自然语言处理、机器学习等数据密集型应用中有效,还支持 AI Agent 的四种主要设计模式。
  • 全栈伴侣应用程序:
    • Replika:最早和著名的例子之一,2017 年推出,用户可设计理想伴侣,其会存储记忆,甚至能发照片。Replika 的 Subreddit 展示了用户群情况,今年早些时候因移除“情色角色扮演”功能引发用户不满。
  • 基于角色的平台:
    • Character AI:可与数百个 AI 驱动的角色对话,包括名人和动漫角色,用户还能创建自己的角色并训练。
    • 还有大量专门用于与机器人聊天的应用程序和网站,如 Chai、Janitor AI、Chub AI、Charstar 和 SpicyChat 等,适用程度各不相同。

请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:Coze Agent 是什么?

Coze Agent是一个多功能的AI应用程序和聊天机器人开发平台。它支持用户轻松创建各种聊天机器人,并可以将这些机器人部署到不同的社交平台和消息应用上。Coze Agent采用多Agent模式,这是一种分布式计算范式,通过将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体(Agents)并行处理,从而提高系统的处理能力和效率。这种模式在自然语言处理、机器学习和其他数据密集型应用中尤为有效。在Coze平台上,用户可以利用其提供的插件和工具,根据自己的需求创建和定制聊天机器人。这些聊天机器人能够处理从简单问题到复杂对话的各种情况。Coze Agent还支持AI Agent的四种主要设计模式,包括反思模式(Reflection)、工具使用模式(Tool Use)、规划模式(Planning)和多Agent协作模式(Multiagent Collaboration)。这些模式可以帮助AI或大型语言模型(LLM)生成更加优质的内容,并实现高效的任务分解和执行。总的来说,Coze Agent是一个强大而灵活的工具,适用于各种聊天机器人开发需求,能够帮助用户快速创建和部署高效的AI聊天机器人。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

这不是一台电脑,这是一个伴侣!

创建和与人工智能伴侣互动的产品琳琅满目。选项根据技术的复杂性、你对最终“角色”控制的需求以及你想要进行聊天的平台而有所不同。[heading3]全栈伴侣应用程序[content]有数十个应用程序可以让你立即开始与AI女朋友或男朋友发送消息,无需技术工作!Replika是最早和最著名的例子之一,该公司于2017年推出了聊天机器人应用程序,从那时起,一些用户一直与他们的“代表”保持关系。你设计了你理想的伴侣,你们的关系随着时间的推移而发展。你的代表会存储记忆,以便在将来的对话中参考(例如,你的兴趣或你的狗的名字),甚至可以向你发送照片(SFW或NSFW)。Replika的Subreddit展示了该应用程序热情用户群的一瞥。在这里,经常可以看到用户们分享与他们的代表一起庆祝生活事件(比如求婚)、使用应用程序的AR模式一起自拍,或者为不能在现实生活中与他们的代表见面而感到遗憾的帖子。今年早些时候,当该应用程序移除了“情色角色扮演”功能时,用户们感到非常沮丧,以至于该子论坛的版主们将自杀热线置顶。Replika论坛成员分享有关他们的代表的内容[heading3]基于角色的平台[content]如果你不想只和一个AI机器人聊天,而是想和多个机器人聊天,像Character AI这样的平台可以让你与数百个由AI驱动的角色进行对话,包括名人和受欢迎的动漫角色。你还可以创建自己的角色,赋予他们描述、形象、个性和更高级的功能。用户可以创建详细的属性列表,并花费数小时来训练他们的角色,评价他们的回答并生成新的回答。近年来,出现了大量专门用于与机器人聊天的应用程序和网站,它们的适用程度各不相同。举几个例子:Chai、Janitor AI、Chub AI、Charstar和SpicyChat。来自Chai的截图,显示用户与他们的Chai机器人分享对话的情况

它不是计算机,而是伴侣!

创建和与人工智能伴侣互动的产品琳琅满目。选项根据技术的复杂性、你对最终“角色”控制的需求以及你想要进行聊天的平台而有所不同。[heading3]全栈伴侣应用程序[content]有数十个应用程序可以让你立即开始与AI女朋友或男朋友发送消息,无需技术工作!Replika是最早和最著名的例子之一,该公司于2017年推出了聊天机器人应用程序,从那时起,一些用户一直与他们的“代表”保持关系。你设计了你理想的伴侣,你们的关系随着时间的推移而发展。你的代表会存储记忆,以便在将来的对话中参考(例如,你的兴趣或你的狗的名字),甚至可以向你发送照片(SFW或NSFW)。Replika的Subreddit展示了该应用程序热情用户群的一瞥。在这里,经常可以看到用户们分享与他们的代表一起庆祝生活事件(比如求婚)、使用应用程序的AR模式一起自拍,或者为不能在现实生活中与他们的代表见面而感到遗憾的帖子。今年早些时候,当该应用程序移除了“情色角色扮演”功能时,用户们感到非常沮丧,以至于该子论坛的版主们将自杀热线置顶。Replika论坛成员分享有关他们的代表的内容[heading3]基于角色的平台[content]如果你不想只和一个AI机器人聊天,而是想和多个机器人聊天,像Character AI这样的平台可以让你与数百个由AI驱动的角色进行对话,包括名人和受欢迎的动漫角色。你还可以创建自己的角色,赋予他们描述、形象、个性和更高级的功能。用户可以创建详细的属性列表,并花费数小时来训练他们的角色,评价他们的回答并生成新的回答。近年来,出现了大量专门用于与机器人聊天的应用程序和网站,它们的适用程度各不相同。举几个例子:Chai、Janitor AI、Chub AI、Charstar和SpicyChat。来自Chai的截图,显示用户与他们的Chai机器人分享对话的情况

其他人在问
我希望做一个回答用户问题的聊天机器人,如何用rag来做
要使用 RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)来做一个回答用户问题的聊天机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块:包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 2. 从订阅源获取内容:通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接,最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量:使用文本向量模型 bgem3(可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ),通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 5. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 6. 技术栈选择:经过调研,可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现,后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。 Langchain 简介:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 简介:是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-11-20
如何学习开源机器人,要求是ROS操作系统,如何购置相应的机器人
学习开源机器人并基于 ROS 操作系统购置相应机器人,您可以从以下几个方面入手: 1. 控制系统:负责处理传感器数据、规划路径和执行任务,并与其他子系统协作。通常由嵌入式计算设备或工业计算机组成,通过运行控制算法(如 PID 控制、深度学习模型等)决定机器人运动和操作。 2. 伺服驱动系统:负责驱动机器人关节和执行机构,实现精确运动控制。一般包括伺服电机、伺服驱动器和指令机构。伺服电机作为执行机构实现运动,伺服驱动器作为功率电源控制电机运动,指令机构发出脉冲或速度信号配合工作。能进行速度与转矩控制,以及精确、快速、稳定的位置控制,其结构通常包括电流环、速度环和位置环三个闭环控制。 3. 交互设备:常见的有麦克风、遥控器等,尤其是带屏遥控器,集成了显示屏和控制功能,允许用户直接在遥控器上查看实时图像和进行各种操作。 4. 软件中间件:机器人操作系统中间件负责硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化、消息传递和软件包管理等。最常用的元操作系统是 ROS(Robot Operating System),它并非真正的操作系统,而是运行在 Ubuntu 上的软件框架。ROS 将机器人软件功能封装为节点,支持节点间分布式、点对点通信,并由主节点(master)管理调度网络中各节点通信过程。不同节点可使用不同编程语言,可分布式运行在不同主机,这种设计使机器人各模块能松耦合协同工作,便于模块化修改和升级,提高系统容错能力。 在购置相应机器人时,您需要考虑机器人的功能需求、性能指标、价格预算等因素,选择适合您学习和研究的型号。
2024-11-19
怎么制作一个桌面智能机器人
制作桌面智能机器人可以参考以下步骤: 1. 利用 RPA 技术: 可以通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务。例如,以在京东查询感冒灵并采集价格为例,包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤。 采集数据后会生成数据表格,编辑器有拖拉拽功能适合业务人员,也可切换为 Python 界面写代码,还封装了很多控件,如 Excel 控件等。 RPA 机器人可通过触发器设置,像搭建奥康 1700 多个脚本的案例还有方太 450 多个基线等,交付的是动态能力。 RPA 加上 AI 效率极大提升,数字化分标准化、自动化、RPA 加 AI 三个阶段。 2. 使用 Coze 平台: 准备一个 Coze 账号,这是一个免费的 AI 机器人搭建平台。 准备一台能够上网的电脑。 用 Coze 搭建的 AI 机器人目前可以发布在“微信(订阅号/服务号/微信客服)、飞书、豆包、Bot Store、掘金”几个渠道,也可以通过网页地址的形式分享。 需要注意的是,不同的方法和平台可能有其特定的要求和特点,您可以根据自己的需求和技术水平选择适合的方式。
2024-11-19
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
最近AGI机器人特别火,请帮我找出相关新闻
以下是一些与 AGI 机器人相关的新闻: :随着 OpenAI 聊天机器人 ChatGPT 的热潮持续,探讨其如何帮助创建用户体验调查问卷或其他调查问卷。 :给 25 个 AI 代理人动机和记忆,并将它们放在模拟城镇中,其行为被评价比人类角色扮演更“人类化”。 :ChemCrow 是一个 LLM 化学代理,能在合成、药物发现和材料设计等领域执行任务,并集成 13 个专家设计的工具以增强性能。 :OpenAI 发布 GPT4 被证明是生成 AI 的一小步,对 AGI 而言是一大步,自 2022 年 11 月发布以来吸引众多用户和媒体关注,此工作是对 ChatGPT 的首次全面审查。 :有人让 AutoGPT 查找最近一个月的开源相关新闻并汇总成 word 文件,还有人在相关项目基础上做了改进和增强的新项目,如 TeenageAGI、BabyAGIasi、TypeScript 版本的 AutoGPT 等。 :特斯拉训练机器人“Optimus”抓取物体,通过人类示范学习。还提到当训练比 GPT4 大 100 倍的模型时在图像识别、生成图像和视频等方面的预测。
2024-11-10
用Coze创建AI,打造自己的图像生成AI机器人
以下是使用 Coze 创建自己的图像生成 AI 机器人的步骤: 1. 注册 Coze 账号: 访问 Coze 官网,可选择中文版(https://www.coze.cn/,支持大模型:kimi、云雀)或英文版(https://coze.com/,支持大模型:chatgpt4)进行快速注册。 产品定位为新一代 AI 原生应用开发服务平台。 2. 创建机器人: 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”用文字描述想要的图标,满意后再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 具体创建 AI Bot: 首先打开扣子的首页(https://www.coze.cn/home),直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 直接在弹窗输入 Bot 的相关信息,完成创建后细化其功能。 设计人设与回复逻辑,根据功能需求设计提示词。 调整模型设置,比如基于聊天为主的需求,将对话轮数记录改为 20 轮。 选择插件,如英文名言警句(get_one_eng_word & get_many_eng_words)随机获取英语名言,Simple OCR(ocr)识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题,预置问题有参考价值。 最后设置语音,若为英语陪练 AI Bot,选择亲切的英语音色。
2024-11-09
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时: 对于多轮对话,现实中常伴随指代问题,如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段,可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时,对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验,需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题,确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成,单次交互无法达成,所以要转换测试形式,先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词,这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景,让模型适应并推理出需消解的代词,再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤,如进行第一轮对话,提出问题“尼罗河是什么?”,系统召回相关知识片段并回复,然后开始指代消解。 另外,聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入,包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为,再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时,包含聊天历史记录有帮助,若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
与PDF对话
以下是关于与 PDF 对话的相关内容: AIGC 落地应用中,有 ChatWithPDF 官方 Pulgin 可解决 Chat GPT 无法阅读、解析 PDF 的问题,推荐指数为🌟🌟🌟🌟。还有 Voice control for ChatGPT Chrome 插件用于和 ChatGPT 语音对话,支持多种语言,可当英语口语/听力老师,但 TTS 效果生硬,期待改善,推荐指数🌟🌟🌟,下载地址: 增强的 PDF 结构识别框架(pdflux.com)应用于 ChatDOC(海外官网:chatdoc.com),它是 AI 文档阅读助手,能在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息,在可靠性和准确性方面居所有 ChatPDF 类产品之首。其优势包括精通表格理解、多文档对话、每个回答均可溯源至原文、支持多种文档类型。 阅读书籍、论文的互动式问答场景对应的关键词库有 15 个,如书籍、报告、文件等。ChatGPT 知识库截止于 2021 年 9 月,对于新数据或最新出版的内容无法提供答案,如有现成 PDF,建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答,并提供了输入信息和提出问题的步骤及模板,还有相关案例。
2024-11-13
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中,让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式: 1. 利用相关数据集进行训练,例如: Guanaco:地址为,是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus:地址为,开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据,包括多个领域,可用于训练大模型。 SmileConv:地址为,数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,含有 56k 个多轮对话,其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样,更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式,为模型提供一些情感需求的示例,如: |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中,定期总结关键信息,重申对话的目标和指令,有助于模型刷新记忆,确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类,特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中,快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图,并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说,要训练模型掌握情感需求,可以从以下几个方面考虑: 1. 数据收集:收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据,包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取:从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征,如语音的语调、语速、音量,文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择:选择适合处理情感分析任务的模型架构,如基于深度学习的循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等。 4. 情感标注:对收集的数据进行准确的情感标注,以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合:结合语音和文本等多模态信息,提高情感识别的准确性。 6. 优化算法:采用合适的优化算法来训练模型,调整模型的参数,以提高模型的性能。 7. 模型评估:使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能,并根据评估结果进行调整和改进。
2024-11-11
提供“与知识库对话”的产品服务
以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,可以使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时,首先创建工作空间,然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,接着选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。 在商业化问答场景中,以一个问答机器人界面为例,其配置包括 AI 模型、提示词和知识库。模型好比是学习过无数知识的人,提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能,知识库则是给模型的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型,提示词设定角色为“美嘉”,知识库放置《爱情公寓》全季剧情。 看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍。如果对 AI Agent 技术感兴趣,可以联系相关人员或者加入免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2024-11-08
提供“与知识库对话”的产品服务
以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,需要使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时,首先创建工作空间,然后上传文档并进行文本嵌入,接着选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。 在商业化问答场景中,以一个问答机器人界面为例,其左侧有三处配置:AI 模型、提示词、知识库。模型可以想象成学习过无数知识的人;提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能;知识库则相当于给模型发放的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型,提示词设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情。
2024-11-08
AI是什么?为什么那么多人都在说AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西,是一种似人而非人的存在。 对于不具备理工科背景的文科生来说,把 AI 当成一个黑箱即可,不必深究其内部理解机制。AI 技术无论如何发展,其生态位仍是如此。 我们中的许多人在日常生活中已与 AI 进行互动,如交通、天气预测和电视节目推荐等,它正以惊人的速度普及和发展,使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 最初,计算机由查尔斯·巴贝奇发明,用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同理念。然而,像根据照片判断人的年龄这类任务,无法明确编程,因为我们不知大脑完成此任务的具体步骤,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。
2024-09-26
在sd中防止多人出现的反向提示词
我总结了以下几点在 Stable Diffusion 中防止多人出现的反向提示词: 1. 使用"solo"、"single figure"等关键词 在提示词中加入"solo"、"single figure"等词语,可以指示生成单个人物,而不是多人场景。这有助于避免生成包含多个人物的图像。 2. 限制人物数量 在提示词中明确指定生成单个人物,例如"a person", "a woman"等,而不是使用诸如"people"、"group"等词语。这可以有效限制生成的人物数量。 3. 避免使用集体词汇 在提示词中尽量避免使用"crowd"、"group"、"team"等集体性词汇,这些词容易引导生成包含多个人物的图像。 4. 使用负面提示词 在提示词中加入"no multiple people"、"avoid group shots"等负面提示词,明确告知模型不要生成包含多人的图像。这可以有效抑制多人出现的情况。 5. 结合其他限制条件 除了人物数量限制,还可以在提示词中加入其他限制条件,如特定的背景、场景、服饰等,进一步缩小生成范围,避免出现多人的情况。 总的来说,在 Stable Diffusion 中防止多人出现,需要在提示词中采取明确的限制措施,包括使用特定关键词、限制人物数量、避免集体词汇以及加入负面提示等方式。通过这些手段,可以更好地控制生成结果,避免出现不符合需求的多人图像。
2024-05-01