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如何市场FastGPT

Answer

FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势：

  • 特点：
    • 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。
    • 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。
    • 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。
    • 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。
  • 优势：
    • 在知识库召回方面表现比 define 更好，适合知识库对话或关键字对话场景。
    • 本地搭建的词库在日常使用场景中更落地、实用。
  • 应用场景：
    • 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。
    • 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。
    • 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。
    • 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。
  • 与其他问答系统的比较：
    • 技术基础：基于 LLM，而其他问答系统基于规则、基于检索等。
    • 知识库支持：支持，部分其他问答系统仅部分支持。
    • 工作流编排：可视化，其他问答系统多为编码。
    • 开箱即用：是，其他问答系统否。
  • 相关资源：

使用方法：在宝塔面板中安装 Docker，然后通过终端输入命令，进入 FastGPT 文件夹。可能会遇到下载速度慢或无法下载的问题，可尝试按 control+c 然后再右键粘贴，点击回车。文件下载慢可通过更改镜像地址（如更换为阿里云的镜像地址）提高下载速度。FastGPT 商用需注意要有商业许可和付费，需查看开源协议。

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References

问：FastGPT是什么

FastGPT是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，它提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过Flow可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！FastGPT的特点:基于LLM的问答:FastGPT采用了先进的LLM技术，可以理解自然语言并生成高质量的答案。知识库支持:FastGPT可以连接到外部知识库，以获取更全面的信息。可视化工作流:FastGPT提供可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。开箱即用:FastGPT提供了开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。FastGPT的应用场景:客服问答:FastGPT可以用于构建智能客服系统，为客户提供7x24小时的自动问答服务。知识库搜索:FastGPT可以用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需的信息。文档生成:FastGPT可以用于自动生成文档，例如新闻稿件、产品说明书等。数据分析:FastGPT可以用于分析文本数据，提取关键信息并生成报告。FastGPT与其他问答系统的比较:|特性|FastGPT|其他问答系统||-|-|-||技术基础|LLM|基于规则、基于检索等||知识库支持|支持|部分支持||工作流编排|可视化|编码||开箱即用|是|否|FastGPT的优势:

「共学快闪第三期」一起搭建「微信机器人」活动 2024年6月25日

[heading2]总结微信机器人使用问题及FastGPT、知识库讲解微信机器人被限制登录：微信小号被限制登录，可能需要等待一周才能恢复。FastGPT讲解：本地搭建的词库在日常使用场景里面可能更落地、更实用。AI agent供学活动：本次活动围绕微信机器人，用fast GBT搭建本地版的以扣子平台。FastGPT商用问题：FaaS的GPT在商用的时候是要有商业许可和付费的，需要查看开源协议。如何使用FastGPT以及它的优势FastGPT的使用方法：在宝塔面板中安装Docker，然后通过终端输入命令，进入FastGPT文件夹。在这个过程中，可能会遇到下载速度慢或者无法下载的问题，可以尝试按control+c然后再右键粘贴，点击回车。FastGPT的优势：FastGPT在知识库召回方面的表现比define更好，适合用于知识库对话或者关键字对话的场景。通过终端输入命令下载文件文件下载慢的解决方法：可以通过更改镜像地址的方式提高下载速度，将原本的镜像地址更换为阿里云的镜像地址。在下载过程中如果遇到报错或其他问题，可以尝试重新连接或重新下载。one API下载慢的原因：one API是一个非常好的工具，但下载速度较慢。此次下载会用到阿里云的key，因为可以白嫖到它的向量模型来帮助创建知识库。

问：FastGPT是什么

更智能的问答:基于LLM技术，FastGPT可以理解自然语言并生成高质量的答案。更全面的信息:支持连接外部知识库，以获取更全面的信息。更易用的开发:可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。更快的上手速度:开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。总而言之，FastGPT是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，它可以帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。以下是一些关于FastGPT的其他资源：[FastGPT官网](http://fastgpt.xxlab.tech/)[FastGPT文档](https://doc.fastai.site/docs/intro/)[FastGPT GitHub仓库](https://github.com/labring/FastGPT)[FastGPT个人版知识库部署教程](https://juejin.cn/post/7310419610449526823)希望这些信息对您有所帮助。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

Others are asking
如何在fastgpt里做企业微信搭建
在 FastGPT 里搭建企业微信可以按照以下步骤进行： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建到这里就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 接入微信： 克隆项目代码，如遇网络问题，可把链接替换为国内镜像。 安装 Python 3 和 pip。 安装核心依赖（必选）和拓展依赖（可选，建议安装）。 复制一份 config 文件，方便后续配置。 用公网 ip:3000 打开 FastGpt，在应用中获取对外的 API 接口（操作：应用>发布应用>Api 访问），点击“新建”API 秘钥，复制 API KEY 和新建按钮旁边的 API 根地址 2 个内容，用于配置接入微信。 回到宝塔，在【文件】菜单中找到 root 下的 chatgptonwechat 文件夹中的 config.json 文件，双击文件，复制下方的配置全部替换掉并保存文件。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】，运行程序，返回扫描执行命令后的“终端”内的二维码，完成登录。 4. 搭建完后想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画的能力。 此外，还有以下补充内容： 第四天教程：FastGPT 教学中的部署项目： 1. 使用特定版本的微信，点击下载进行替换安装。若下载不了，可去 https://f.ws59.cn/f/egjbgm2p565 复制链接到浏览器打开。若过期，去公众号回复：Hook，自动获取下载地址。 2. 下载 NGCbot 机器人项目，解压缩。 3. 解压后，在空白处 shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”，打开 shell 窗口后粘贴代码并回车。 4. 在当前的 NGCbot 文件夹下，找到 Config 文件中的 config.yaml，右键选择用记事本方式打开。
2025-01-02
什么事FastGPT
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，区别于基于规则、基于检索等其他问答系统。 知识库支持：支持连接外部知识库，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：采用可视化编排，不同于其他系统的编码方式。 开箱即用：具有开箱即用的特点，其他系统通常不具备。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源： 此外，在解决问题的思路上，如对于单次请求不能很好完成所有事情的情况，可将其拆分，让大模型根据目标拆分出逐步的子任务，再通过工程方式循环请求子任务。例如 AutoGPT 采用了这种规划和执行的方式，但落地困难。而 FastGPT 搞了可视化的 workflow 编排，大家逐渐意识到 workflow 是短期最优解，各家纷纷开始进行相关工作。
2024-12-10
fastgpt
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，而其他问答系统基于规则、基于检索等。 知识库支持：支持连接外部知识库，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：采用可视化编排，其他问答系统多为编码。 开箱即用：FastGPT 开箱即用，其他问答系统否。 配置 FastGPT 的步骤如下： 1. 回到宝塔系统中，点击【文件】菜单。 2. 找到 root fastgpt 文件夹。 3. 找到 2 个文件 dockercompose.yml 和 config.json 进行修改。 首先修改 dockercompose.yml： 打开文件，在第 53 行找到 OPENAI_BASE_URL，填入 http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3001/v1（举例：http://11.123.23.454:3001/v1），默认 root 密码 1234。 在第 54 行找到 CHAT_API_KEY，填入刚刚在 OneAPI 复制的 sk 开头的令牌。 点击保存，关闭。 打开 config.json，Ctrl+A 全选删除全部代码，把以下内容粘贴进入，点击保存。 4. 保存文件后，在当前文件夹，点击顶部的“终端”按钮，执行启动命令 dockercompose up d 。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源：
2024-09-11
fastgpt如何接入微信
要将 FastGPT 接入微信，可按照以下步骤进行： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信，搭建完此步也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。建议先用小号以防有封禁风险。搭建完后想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 具体操作步骤如下： 回到宝塔，打开【终端】： 依次粘贴并回车：cd /root 粘贴：git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 出现特定样子表示成功，若失败或没反应，刷新重试。 继续依次输入：cd chatgptonwechat/ 、pip install r requirements.txt 、pip install r requirementsoptional.txt 到“文件”菜单中执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意不是左侧一级菜单里的终端） 粘贴：cp configtemplate.json config.json ，关闭弹窗，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。 双击文件，修改画红框的地方。建议小白直接复制以下配置：删除文件里的所有代码，复制下方的代码并粘贴到文件里。 然后用公网 ip:3000 打开 FastGpt，应用中，获取个对外的 API 接口（操作：应用>发布应用>Api 访问）。点击“新建”API 秘钥，复制 API KEY 和新建按钮旁边的 API 根地址 2 个内容，用于配置接入微信。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】，运行程序（注意不是左侧一级菜单里的终端） 返回扫描执行命令后“终端”内的二维码，完成登录。 最后可查看微信对话效果，回答是根据在 fastgpt 录入的文档内容。群里要记得@人才能得到回复。 注：如遇到网络问题，可把链接替换为国内镜像。如果某项依赖安装失败，可重新执行再继续。复制一份 config 文件，方便后续配置。
2024-08-10
FastGPT是什么？
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，它提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！ FastGPT 的特点: 基于 LLM 的问答: FastGPT 采用了先进的 LLM 技术，可以理解自然语言并生成高质量的答案。 知识库支持: FastGPT 可以连接到外部知识库，以获取更全面的信息。 可视化工作流: FastGPT 提供可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。 开箱即用: FastGPT 提供了开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。 FastGPT 的应用场景: 客服问答: FastGPT 可以用于构建智能客服系统，为客户提供 7x24 小时的自动问答服务。 知识库搜索: FastGPT 可以用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需的信息。 文档生成: FastGPT 可以用于自动生成文档，例如新闻稿件、产品说明书等。 数据分析: FastGPT 可以用于分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 FastGPT 与其他问答系统的比较: | 特性 | FastGPT | 其他问答系统 | |||| | 技术基础 | LLM | 基于规则、基于检索等 | | 知识库支持 | 支持 | 部分支持 | | 工作流编排 | 可视化 | 编码 | | 开箱即用 | 是 | 否 | FastGPT 的优势: 更智能的问答: 基于 LLM 技术，FastGPT 可以理解自然语言并生成高质量的答案。 更全面的信息: 支持连接外部知识库，以获取更全面的信息。 更易用的开发: 可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。 更快的上手速度: 开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。 总而言之，FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，它可以帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源： 希望这些信息对您有所帮助。
2024-05-05
目前类似dify，fastgpt 自行部署的优缺点是什么
自行部署类似 Dify、FastGPT 这样的大语言模型知识库系统，其主要优缺点如下： 优点： 1. 可定制性强：自行部署可以根据自身需求对系统进行定制和扩展，满足特定场景的需求。 2. 数据隐私性好：数据存储在自己的服务器上，可以更好地控制数据的隐私和安全。 3. 部署灵活：可以根据需求在不同的环境中部署，如云服务器、本地服务器等。 4. 成本可控：相比使用公有云服务，自行部署可以更好地控制成本。 缺点： 1. 部署和维护成本高：需要投入人力和资金来完成系统的部署、配置和运维。 2. 技术门槛较高：需要有一定的机器学习和系统开发经验，对于非技术人员来说可能较为复杂。 3. 功能相对有限：公有云服务通常提供更丰富的功能和插件，自行部署可能无法完全复制。 4. 扩展性较弱：随着业务需求的增长，自行部署的系统可能难以快速扩展。 5. 更新维护成本高：需要持续关注模型和框架的更新，并进行相应的升级和维护。 总的来说，自行部署这类系统适合有一定技术实力和特定需求的用户，但对于一般用户来说，使用公有云服务可能更加便捷和经济。用户需要根据自身情况权衡利弊，选择合适的部署方式。
2024-04-24
市场有哪些成熟的AI应用案例
以下是一些成熟的 AI 应用案例： 彩云天气 APP：这是一个 AI 天气预报预警系统，使用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能提供准确的天气预报预警，保障生命财产安全，例如在暴雨来临前推送预警信息，提醒用户避免外出。 腾讯觅影：作为 AI 医疗影像分析平台，运用数据分析和机器学习，市场规模达数十亿美元。它可以分析医疗影像，辅助医生诊断，比如检测肺部结节、乳腺病变等，提高诊断效率和准确性。 钉钉会议管理功能：这是一个 AI 会议管理系统，采用自然语言处理和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能够管理会议流程，提高会议效率，比如自动记录会议内容，生成会议纪要，方便参会人员回顾。 微拍堂书法作品拍卖频道：此为 AI 书法作品销售平台，借助图像识别和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品销售渠道，比如用户可以在平台上拍卖自己的书法作品，也可以购买其他用户的作品。 宝宝树安全座椅推荐：AI 儿童安全座椅推荐系统，运用数据分析和机器学习，市场规模达数亿美元。它能根据儿童年龄、体重等信息为家长推荐合适的儿童安全座椅。 途虎养车保养推荐：AI 汽车保养套餐推荐系统，使用数据分析和机器学习，市场规模达数十亿美元。它会根据车辆情况推荐保养套餐，如更换机油、滤清器等。 丰巢快递柜管理系统：AI 物流快递柜管理系统，利用数据分析和物联网技术，市场规模达数十亿美元。它能优化快递柜使用效率，比如分配柜子、通知取件等。 智联招聘面试模拟功能：AI 招聘面试模拟平台，采用自然语言处理和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它可以帮助求职者进行面试模拟。 酷家乐装修设计软件：AI 房地产装修设计平台，借助图像生成和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能为用户提供装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。 摄影 APP 参数调整功能：AI 摄影参数调整助手，运用图像识别和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能根据场景自动调整摄影参数，如曝光、对焦、感光度等。 音乐情感分析软件：AI 音乐情感分析平台，使用机器学习和音频处理技术，市场规模达数亿美元。它可以分析音乐的情感表达。 小米智能照明系统：AI 家居智能照明系统，利用物联网技术和机器学习，市场规模达数十亿美元。它能实现家居照明的智能化控制，根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 金融风险预警软件：AI 金融风险预警平台，运用数据分析和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它可以提前预警金融风险，比如股市下跌、汇率波动等。 马蜂窝路线优化功能：AI 旅游路线优化平台，采用数据分析和自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能根据用户需求优化旅游路线，提高旅行体验。
2025-01-05
我是景观设计设计师，不了解市场上的各种AI工具，请问我需要怎么系统的学习、利用AI来改进工作呢
作为景观设计师，系统学习和利用 AI 改进工作可以从以下几个方面入手： 一、了解相关 AI 工具 1. 用于绘制 CAD 图的 AI 工具 CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：根据设计目标和约束条件自动产生方案。 2. 审核规划平面图的 AI 工具 HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色。 Maket.ai：面向住宅行业，能自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件。 Fast AI 人工智能审图平台：全自动智能审图流程，集成建筑全寿命周期信息。 二、提升自身能力 1. 设计专业方面 培养持续学习习惯，将其转化为实践能力。 提高需求理解、问题分析、审美判断和创意能力。 显性化设计思考与专业优势，提升设计质量。 2. 工具能力方面 严格评估和选型现有 AI 工具，确保标准化输出和一致性体验。 基于业务场景训练专属 AI 模型，集成 AI 能力形成新工具。 建设参数文档库，减少个人喜好的自然语言影响。 3. 工作流程方面 将 AI 融入日常设计流程，形成新的工作方式。 针对不同业务形态和需求，精细化设计流程。 探索合理的人&机结合方式，优化效率和创意品质。 4. 团队协作方面 制定并执行明确的 AI 融合策略。 保证硬件设备支持，营造创新环境。 增强对市场动态的适应能力，明确团队未来发力方向。 总之，随着技术进步，AI 在设计领域的作用将愈发重要，为您创造更多可能。但需注意，每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-01-02
有做企业工作助手智能体的解决方案吗？结合企业内部数据+外部市场环境，做企业工作助手和客服助手
以下是关于企业工作助手智能体的一些解决方案： 职业规划导师（校招版）： 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来职业趋势。 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化职业建议。 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 智能客服助手搭建思路： 利用企业已有的知识积累，结合大模型的能力，为用户提供准确简洁的答案。 创建企业私有知识库，收录企业过去的问答记录和资料。 利用大模型处理用户咨询问题，确保回答的准确性和一致性，必要时提供原回答的完整版。 对接人工客服，在智能助手无法解决问题时，用户可快速转接，确保问题及时解决，提升整体服务质量和客户满意度。 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 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。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 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。 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。 用 Coze 在微信里搭建机器人并挖掘销售线索： 目的：训练公司自有数据，让机器人提供客服功能；将机器人与企业微信绑定提供客服功能；进阶版可根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具：字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具，需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验：扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a ；B站公开视频
2024-12-21
假设我建立一个针对中小企业的Ai落地赋能服务中心，结合目前中国市场比较成熟的Ai产品、技术、服务、培训等等内容，应该怎么设计这个中心
目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。
2024-12-19
国内C端AI设备现状及市场容量
目前国内 C 端 AI 设备市场正处于快速发展阶段，但具体的现状和市场容量会受到多种因素的影响。 在现状方面，C 端 AI 设备的种类日益丰富，涵盖了智能音箱、智能手表、智能家居设备等多个领域。这些设备在功能上不断创新和优化，为用户提供更加智能化、便捷化的服务。 然而，关于市场容量的确切数据会因市场调研机构、统计时间和方法的不同而有所差异。一般来说，随着消费者对智能化生活需求的增长，C 端 AI 设备的市场容量呈现出逐步扩大的趋势。但要获取准确、详细和最新的市场容量数据，建议参考权威的市场研究报告和专业的行业分析。
2024-12-18
2024年AI视频、图像领域市场情况
2024 年在 AI 视频、图像领域，市场呈现出以下情况： 国内方面： 中国开源项目在全球受到关注，成为积极开源贡献者。 DeepSeek 在编码任务中表现出色，推出的 deepseekcoderv2 受到欢迎。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学的自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。 国外方面： Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，且在定制化方面有显著进步，还推出了 Stable Video 3D。 OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频，并保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。 Google DeepMind 的 Veo 能将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合，创建独特的压缩视频表示。 从市场数据来看，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，其中图像和视频类 AI 应用占据主导地位，收入占比高达 53%。从地区分布来看，北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 在行业格局方面，云厂商成为 AI 供应链的“链主”，掌握着庞大的商业生态和技术资源。头部阵营基本稳定，大型云厂商在产业链中的地位无可撼动。
2024-12-15