我现在需要实现知识库问答、文件下载、转人工客服这几个关键功能，有什么AI工具可以推荐的吗

以下是一些能够通过 Lisp 语言实现输出操作的 AI 示例： 在“AI‘词生卡’的蝴蝶效应：从文字到视觉盛宴跨界蝶变”中提到，古早的 Lisp 语言在 Claude3.5 强大的理解力和绘图支持下焕发了新生，制造了新卡。 在“艾木：提示词编程｜有必要用 Lisp 语言写提示词吗？”中，将提示词用 Lisp 语言编写后丢给 Claude，例如输入文本，Claude 大概率会直接输出 SVG 代码。但对于复杂的函数调用，大语言模型处理起来较困难。

Claude 是由 Anthropic 公司开发的 AI 助手。目前，Claude 本身就是一款独立的 AI，不存在其他可以使用 Claude 语言的 AI。 要注册 Claude.ai，您可以按照以下步骤进行： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写您的邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向您的邮箱发送一封验证邮件，您需要打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，以下是一些可能的解决方案： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 如果您有海外朋友，可以请他们帮忙接收验证码，并将验证码告诉您。 完成注册后，如果您希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额，您需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。 请注意，Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果您在注册过程中遇到任何问题，可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。

以下是为您提供的关于 AI 在线课程的相关信息： 新手学习 AI 的步骤： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括主要分支（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、当前应用和未来发展趋势。 2. 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。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并可能获得证书。 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，您可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 推荐的“野菩萨”AI 课程： 1. 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费获取课程的机会：参与 video battle，获胜者可获得课程。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 “通往 AGI 之路知识库”中的课程： 1. 推荐 B 站 up 主 Nally 的课程，免费且每节 15 分钟。 2. 二十四节气相关教程和关键词已开源，可直接复制使用。 3. 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹。 希望以上信息对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上不断进步！

以下是一些利用 AI 提高贸易类团队工作效率的方法： 1. 利用 AI“词生卡”技术：将抽象的文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图，帮助团队更好地理解和执行复杂任务。团队成员可以通过“词生卡”方式自定义活动海报、商务名片、简历，也可以用于日报、月报等介绍工作进度，实现文图双输出，提高信息传导效率，并为创新思维提供新工具。 2. 参考哈佛商学院的研究：在工作中使用 AI 可以带来工作效率的显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。同时要注意，类似 GPT4 这样的模型有能力边界，过于依赖可能适得其反。能力较弱的被测试者提升较大，高级人才和低级人才的差距会被拉平。 3. 采用合适的协作方式：如“半人马”模式，强调人与 AI 紧密结合但各司其职，人类主导流程，根据任务性质调配资源；“机械人”模式，人与 AI 高度融合，在细节上循环迭代优化，最终实现人机一体化。 总之，合理利用 AI 技术和选择合适的协作方式，能够有效提高贸易类团队的工作效率。

LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具助您轻松构建 RAG 应用。 组件包括： 1. 数据加载器（DocumentLoader）：能从数据源加载数据并转为文档对象，文档包含 page_content（文本内容）和 metadata（元数据如标题、作者、日期等）。 2. 文本分割器（DocumentSplitter）：将文档分割成多个小文档，方便后续检索和生成，因大模型输入窗口有限，短文本更易找相关信息。 3. 文本嵌入器（Embeddings）：将文本转为高维向量的嵌入，用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器（VectorStore）：存储和查询嵌入，常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器（Retriever）：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器，利用向量存储器相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型（ChatModel）：基于大模型如 GPT3 实现文本生成，根据输入序列生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程： 1. 加载数据：根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可用 WebBaseLoader。 2. 分割文档：根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 3. 转换和存储嵌入：选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 4. 创建检索器：使用向量存储器检索器，传递向量存储器和文本嵌入器对象创建。 5. 创建聊天模型：根据性能和成本选择，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。

在公司内部的科技论坛上，为您介绍 AI 产品经理板块： AI 产品经理可大致分为三个层级： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两条路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级： 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，关注场景、痛点和价值。同时，为您列举一些岗位技能要求，如本科及以上学历，计算机科学等相关专业背景，熟悉多种 AI 工具的使用及原理，具备创新思维等。我们身边也有相关案例，如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。

构建企业 AI 知识库可以参考以下步骤： 1. 结合企业私有数据与 RAG 模型的私有化部署。如有特殊需求，还可以进行模型的 Finetuning（微调），以优化性能。基础模型负责提供推理提示，RAG 用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。 2. 确定功能范围，包括编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 3. 创建【知识库】： 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。 选择创建知识库路径，如个人空间知识库创建知识库。 支持的知识库文档类型包括本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，可根据需求选择，如本次使用【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，可以在内容中加上特殊分割符，如“”，便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。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”按钮进行相应操作。 在构建过程中，KnowHow 很重要，同时工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很关键。

以下是关于本地构建知识库的详细步骤和相关知识： 一、硬件配置要求 运行大模型需要较高的机器配置，个人玩家可能负担不起。 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：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：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 二、RAG 技术 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。在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。 RAG 是指检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，通过以下 5 个过程实现： 1. 文档加载（Document Loading）：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，包括 PDF 在内的非结构化的数据、SQL 在内的结构化的数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割（Splitting）：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）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。 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. Output（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。 三、本地知识库搭建步骤 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，需要一个额外的软件：AnythingLLM。 1. 安装 AnythingLLM 安装地址：https://useanything.com/download 安装完成后，会进入到其配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型 第二步：选择文本嵌入模型 第三步：选择向量数据库 2. 构建本地知识库 AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话：当上述配置完成之后，就可以跟大模型进行对话了。 四、写在最后 “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，可以联系作者或者加作者的免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

以下是关于如何搭建定制知识库的相关内容： 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，需要给 GPT 输入定制化的知识。但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互支持的 Token 数量有限，约 4096 个，相当于 3000 个单词或 2300 个汉字，容量对于多数领域知识不够。为处理大量领域知识，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案，可参考 OpenAI embedding documents。 embeddings 是浮点数字的向量（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，大距离表示低关联度。向量是用一串数字表示大小和方向的量，在计算机科学和数据科学中通常用列表表示。向量之间的距离是度量相似性的方法，常见的如欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中，靠近的向量词语在语义上相似。 LlamaIndex 是更高一层 LangChain 的抽象，之前叫 GPT Index。之前的文章中的例子使用了 LlamaIndex 包，它简化了 LangChain 对文本分割和查询的接口，并提供了更丰富的 Data Connector。LlamaIndex 只针对 GPT Model 做 Index，而 LangChain 可对接多个 LLMs，可扩展性更强。参考 https://gptindex.readthedocs.io/en/latest/ 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中，对于自定义知识库飞书文档（自定义），没有格式要求，能看懂正确代码即可。可直接使用 LangChain 提供的文档加载类，对有权限的飞书文档进行获取，使用 CharacterTextSplitter/RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割成固定长度的块（chunks），方法有两个主要参数：chunk_size 控制每个块的长度，如设置为 1024，则每个块包含 1024 个字符；chunk_overlap 控制相邻两个块之间的重叠长度，如设置为 128，则每个块会与相邻块重叠 128 个字符。 因为大模型有足够多的数据，想让大模型按要求执行就需要用到“Prompt 提示词”。 最近各家大厂接连放大招，AI 技术和应用突飞猛进，GPT4 接口已支持最大 32K 输入，AI 的开发和使用门槛会越来越低。垂直领域知识库的搭建和优化可能更多是业务问题，而非技术问题。

搭建私人知识库可以参考以下方法： 1. 基于 GPT 搭建： 给 GPT 输入（投喂）定制化的知识，但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字，容量对于绝大多数领域知识不够。 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，大距离表示低关联度。 将大文本拆分成若干个小文本块（chunk），通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，在一个地方（向量储存库）中保存这些 embeddings 向量和文本块，当用户提出问题时，将问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后与向量储存库的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把这几个向量对应的文本块提取出来，与原有问题组合成为新的 prompt（问题/提示词），发送给 GPT API。 2. 本地部署大模型搭建： 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，在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。 RAG 的应用包括文档加载（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（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）、Output（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）。 文本加载器就是将用户提供的文本加载到内存中，便于进行后续的处理。

以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议： 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段，能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识，提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景： 1. 企业（包括传统企业和互联网企业）如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是适合小白的 AI 知识库内容： 通识篇： 现有常见 AI 工具小白扫盲： 文章链接： 视频链接：（1 小时 32 分开始） 适用人群：对 AI 都没太多概念的纯纯小白 简要说明：给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量 AI 常见名词、缩写解释： 文章链接： 适用人群：对 AI 都没太多概念的纯纯小白 简要说明：给看不懂“黑话”和诸多缩写的小白，请善用这张表+多问 AI 对话工具（如豆包 or Kimi)结合食用 工具入门篇： （Prompt）现成好用的 Prompt： 文章链接： 适用人群：完全没有 AI 使用经验，只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白 简要说明：想直接拿好用的提示词拿来用用的小伙伴，可以从这里开始，有很多可以直接复制、粘贴的优秀 prompt 案例，它们都有完整的结构。 （AI Agent）Agent 工具 小白的 Coze 之旅： 文章链接： 视频链接：Coze 之旅 1.0： 适用人群：完全没有编程基础，但对 AI 已有一点概念的小白 简要说明：为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台，为什么是它、怎么 30 分钟就能开始用它 （AI Pic）现在主流的 AI 绘图工具网站： 文章链接： 适用人群：完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴 简要说明：为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲 （AI Tools）数据工具 多维表格小白之旅： 文章链接： 视频链接： 适用人群：Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者 简要说明：用表格 + AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求 （AI Code）编程工具 Cursor 的小白试用反馈： 文章链接： 适用人群：0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白 简要说明：通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒 （AI Music）音乐工具 Suno 的小白探索笔记： 文章链接： 适用人群：0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白 简要说明：AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作

在 AI 连续问答中，有时 AI 似乎不记得第一个问题，可能有以下原因： 1. 模型本身的限制：AI 回答问题时可能容易“产生幻觉”，生成看似合理但实际错误的内容，且可能连续且良好地撒谎，对于所提供的信息不一定能保证准确性和连贯性。 2. 缺乏上下文理解：AI 可能在处理后续问题时，未能充分整合和记住之前问题的关键信息，导致回答与之前的问题脱节。 3. 输出模式的固定性：像 GPT 回答问题时喜欢用特定的模式，如 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”，这种固定模式可能影响对问题的灵活处理和记忆。 4. 无法真正解释自身：当被要求解释回答的原因或思考过程时，AI 只是生成听起来合理但可能是编造的文本，而不是真正审查自身的行动，这使得理解其回答的逻辑和连贯性变得困难。 为了让 AI 的回复更有灵性和连贯性，可以尝试一些方法，如让 AI 扮演特定角色、给出明确输出要求、营造特定环境、让其用括号补充动作以增加感情等。但即便如此，也不能完全消除上述问题。同时，使用 AI 时要注意对其输出进行检查，避免被不道德地利用。

在 AI 中进行连续问答时，存在以下情况： 1. AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但实际错误的内容，甚至可能连续且良好地撒谎，其提供的每一件事或信息都可能不正确，需要对其进行全面检查。对于要求其为互联网提供参考、引用、引文和信息（对于未连接到互联网的模型）的情况尤其危险，不过 GPT4 通常更扎实，因为 Bing 的互联网连接能使其拉入相关事实，但幻觉也不可能完全消除。 2. 人工智能不会真正解释自己，当被要求解释为何写东西或思考过程时，它只是生成听起来合理但实则编造的文本，这使得理解系统中的偏见非常困难。 3. 在基于知识库的问答中，AI 有时回答不准确，可能出现牛头不对马嘴、报价错误、胡编乱造等情况，这在严肃场景中是不能接受的出错。 4. 撰写连续提示时，明确性、逻辑性、简洁性等原则尤为重要，清晰的目标、逻辑性的顺序、分步骤的指导以及对变量的考虑都能更有效地指导 AI 生成符合期望的输出，这些原则不仅适用于 CoD 和 CoT，还适用于 ToT 或其他提示结构。

以下是关于提升问答效果的技巧： 1. 智能问答的原理和注意事项：在召回排序的逻辑中，文档总标题在相似度计算中权重较高。若文档总标题与用户问题吻合，相关片段在排序中更靠前，送入大模型的可能性更大。但正文与总标题相关性不高可能导致回答不准确、答非所问。 2. 编写文档的注意事项： 文档的标题内容需与正文有强相关性。 不同的知识点尽量分段书写，合理控制段落长度。不同主题通过子标题区分，子标题下正文每个段落对应一个明确知识点，避免多个知识点混合，以保证每个片段主题鲜明，在用户提问相关问题时，该片段在召回排序中更靠前。同时，每个段落尽量不超过 500 字，过长段落可能在文档分割时被切割成多个片段，打散段落主题，导致最终召回的片段内容不全、答案不够全面。 3. 对于经常被问到的内容，可写成问答对（FAQ）格式。问答对包含问题描述，用户提出相关问题时，包含该问答对的片段在召回排序中非常靠前，更可能被送入大模型，给出准确回答。样例参考可查看相关示例。

利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑： 1. 从产品角度： 思考用户为何想使用，例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境，从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格，比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导，负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间，如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力，如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析，甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式，通过多角色互动设计，让用户体验多层次对话，从基本问答到深度讨论，逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块： 自然语言交互方面：LLM 应具备多轮对话能力，能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复，还应具备出色的生成能力和意图理解能力，但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面：包括语言知识（词法、句法、语义学和语用学）、常识知识（如药和伞的用途）、专业领域知识（如编程、医学），但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面：具备记忆机制，存储过去的观察、思考和行动，通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆，Agent 能检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面：基于证据和逻辑进行推理，这对解决问题和决策至关重要。

以下是关于智能问答机器人的相关信息： 一、关于“我是谁” 我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互高效完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 二、使用方法 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在），点击加入，直接@机器人即可。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 在飞书 5000 人大群里，内置了智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，基于飞书 aily 搭建。您只需在飞书群里发起话题时候即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 三、做问答机器人的原因 1. 整个知识库内容庞大且丰富，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，无法准确理解语义价值。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 四、飞书群问答机器人的功能 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 五、搭建问答机器人的分享 时间：2024 年 2 月 22 日 会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着，讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后，介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。之后，讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。最后，介绍了企业级 agent 方面的实践。 六、背后的技术 「飞书智能伙伴创建平台」（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。

设计问答 Agent 可以从以下几个方面考虑： 1. 明确 Agent 的身份和性格： 身份：例如将其设定为历史新闻探索向导。 性格：如知识渊博、温暖亲切、富有同情心。 为使角色更生动，可设计简短背景故事，比如曾是历史学家，对重大历史事件了如指掌，充满热情并愿意分享知识。 2. 写好角色个性： 角色背景和身份：编写背景故事，明确起源、经历和动机。 性格和语气：定义性格特点，如友好、幽默、严肃或神秘；确定说话方式和风格。 角色互动方式：设计从基本问答到深入讨论的对话风格。 角色技能：明确核心功能，如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析；增加附加功能以提高吸引力和实用性。 3. 一些好的 Agent 构建平台包括： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意，以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，上述提供的内容中没有直接关于章鱼 AI 客服的相关信息。但可以为您介绍一些关于 AI 客服的一般性知识。 AI 客服通常是基于大型语言模型和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解用户的问题、进行规划决策并执行回复任务。 AI 客服可能包含以下几个概念： 1. Chain：通常由多个步骤组成，每个步骤可以接受输入变量并产生输出变量，大部分由大语言模型完成。 2. Router：通过一些判定（甚至可以用语言模型判定），让客服走向不同的处理流程。 3. Tool：可以进行的一次工具调用，如互联网搜索、数据库检索等。 一般的 AI 客服系统可能需要多个 Agent 协同工作，例如： 1. Responser Agent：主客服，用于回复用户。 2. Background Agent：背景客服，用于推进角色当前状态，如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体等。 3. Daily Agent：每日客服，用于生成剧本、配套图片以及每日朋友圈等。 这些 Agent 可能会每隔一段时间运行一次，分析历史对话，变更人物关系、反感度等，并按照时间推进人物剧本，还有概率主动聊天。 由于没有章鱼 AI 客服的具体内容，以上是关于 AI 客服的一些常见情况，希望对您有所帮助。

将 Agent 集成应用到公司网站、网站客服可以按照以下步骤进行： 1. 搭建示例网站 创建应用：点击打开函数计算应用模板，参考相关图示选择直接部署，并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY。其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，然后取消相关位置的代码注释。最后点击部署代码，等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果。此时会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 智能体（Agent）的相关知识： 1. 智能体的应用： 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。 2. 智能体的设计与实现： 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。 一些好的 Agent 构建平台包括： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。

将 Agent 应用到微信公众号和企业客服可以参考以下内容： Dify 接入企业微信的步骤： 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署，进行快速启动测试，扫码登录并进行对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信，包括创建知识库、导入知识库文件、创建工作流编排聊天助手应用、设置知识检索节点和 LLM 节点、发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信，创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 基于 COW 框架的 ChatBot 在企业微信的实现步骤： 1. 准备：企微的接入方式是通过企业微信应用完成，只能企业内部人员使用，暂时无法在外部群中使用。需要的资源包括一台服务器（海外服务器，有国内代理接口的话可使用国内服务器）、注册一个企业微信（个人也可注册，只是无法认证），如果是认证的企业微信，还需要一个对应主体备案的域名。 2. 创建企业微信应用：首先在说明。

以下是一些常见的 Agent 构建平台： 1. Coze：它是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成了丰富的插件工具，能极大地拓展 Bot 的能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，还能将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请您仔细甄别，并根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

以下是一些常见的 Agent 构建平台： 1. Coze：它是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，且集成了丰富插件工具，能极大拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，还能将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者按自身需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，能访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息提供了这 6 个平台的概述，您可根据自身需求选择适合的平台进一步探索和应用。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于客服开发的相关内容： 从 GPTs/GLMs 如何赚钱谈起，对于 Agent 应用开发，如果从做产品的角度，熟悉业务并结合 AI 能力打磨产品是护城河，这也是 AI 应用开发者应坚持的方向。 GPT 智能客服部署方面： GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用，开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。 GPTs 实现目前最强的智能客服，具有对话流畅，多观点融合，答案准确等特点，不太擅长推理计算。其实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力，猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做 embedding，扔给 LLM 作答。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的实操步骤： 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通，勾选同意，点击下一步。 按步骤填写，勾选同意，注册企业微信。 完成上述步骤后，进行以下配置操作： 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（如果还是空的，点击“随机获取”即可），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。保存后，在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。 需要注意的是，第一次设置回调地址时，目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。