直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

哪个ai可以帮我写Excel代码

回答

以下是一些可以帮助您写 Excel 代码的 AI 工具:

  1. ChatGPT:您可以直接向它提问,它能为您生成相关代码。例如,对于批量处理每月周报的操作,如 30 个文件合并、标准化和删除无效数据等,您可以向 ChatGPT 寻求帮助。而且在询问过程中,它甚至能补充如何用快捷键打开 Excel 开发模式等信息。
  2. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。
  3. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成数据分析或格式创建等任务。
  4. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。
  5. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。

随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,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

办公:助理高效使用Excel

我有一堆每月周报需要批处理,所以我希望能做一些比如30个文件合并并且标准化,删除一些无效数据什么的操作,excel手动就可以做,但是每周都要做就很麻烦,所以我想批量做一下。这里不适合直接给例子了,咱就以“批量生产100个假数据”作为例子,这里大家只是需要根据具体的工作来调整就好了。[heading4]在excel的哪里可以输入代码[content]如果你的excel连“开发工具”都没有,可以问一下ChatGPT哈哈哈哈[heading4]ChatGPT咋的给我们生成代码[content]直接问它就可以了,而且问的过程中,我发现它连之前怎么用快捷键打开开发模式都补充上了。这种程度上的询问和寻求帮助不需要上升到模板化Prompt的地步,只要你会好好说话,好好提问题就可以啦~[heading4]复制、粘贴,坐等结果[heading4]源起:semafor的实际案例[content]人物:迈克·荣布卢斯(Mike Jungbluth)职业:视频游戏动画师「我可以问一个具体的关于我想要的公式类型的问题,然后根据它给我的答案重新表述我的问题。与通过教程、文章或随意的留言板帖子寻找答案相比,这种方法更具交互性和迭代性。」荣布卢斯先生需要一个公式,可以在他选择一组变量时分配时间估计。通过对ChatGPT提出几个提示,最终他成功得到了这个公式:原文链接[www.semafor.com](https://www.semafor.com/article/03/24/2023/the-secret-history-of-elon-musk-sam-altman-and-openai)(感谢赛博禅心f.chen的翻译)

艾木: 我用Coze手搓了一个极简版Perplexity(基本可以替代Google搜索)

我最近在Coze[7]上体验手搓AI Bot,也顺手搓了一个极简版的Perplexity。之所以说是“手搓”,是因为我基本上不用写什么代码,通过拖拽组合功能模块,再加上一些配置,就可以实现想要的功能。算下来我只写了一点点不能算作代码的“粘合剂”代码,大概36行,外加41行提示词,这就是所有的“代码”。而且理论上,这些“代码”很大一部分你都可以让AI帮你写。

问:关于Excel的AI有哪些?

关于Excel的AI功能,目前有几种不同的工具和插件可以增强Excel的数据处理和分析能力,以下是一些可用的AI工具:1.Excel Labs:这是一个Excel插件,它新增了生成式AI功能,基于OpenAI技术,允许用户直接在Excel中利用AI进行数据分析和决策支持。2.Microsoft 365 Copilot:微软推出的AI工具,整合了Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等办公软件,通过聊天的形式,用户可以告知Copilot他们的需求,如数据分析或格式创建,Copilot将自动完成这些任务。3.Formula Bot:Formula Bot提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可以通过自然语言交互式地进行数据分析和生成Excel公式。4.Numerous AI:这是一款支持Excel和Google Sheets的AI插件,除了公式生成外,还可以根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。这些工具通过AI技术提升了Excel的数据处理能力,使得用户可以更加高效地进行数据分析和决策。随着技术的不断发展,未来可能会有更多AI功能被集成到Excel中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

其他人在问
免费的可以进行excel数据处理的AI工具
以下是一些免费的可以进行 Excel 数据处理的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户可通过聊天形式告知需求,让 Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-20
excel数据整理的AI工具
以下是一些用于 Excel 数据整理的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了包括 Excel 在内的多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成任务,如数据分析、格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-20
有没有好的ai工具,可以根据excel的数据,根据我的要求绘制图标
以下是一些可以根据 Excel 数据并按照您的要求绘制图标的 AI 工具: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可绘制多种示意图,包括流程图、思维导图、网络拓扑图等。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图,AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net: 简介:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 假设您需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录:https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外,以下工具可以用于画逻辑视图、功能视图、部署视图: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具一起使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本生成视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。
2024-12-18
能根据Excel自动帮我做数据分类吗
在 Excel 中,对于数据分类有一定的方法和限制。假设我们有一个关于电影评论的 Excel 表格,其中包含电影名称、评论、评分等列。传统的搜索原理是单词匹配,例如,如果用户想找到包含“酷”的评论,可使用 Excel 的“查找”功能输入“酷”进行查找,能直接导航到“环太平洋”的评论。 然而,这种方式存在局限性。比如语义搜索的缺失,如果用户想找到表达“精彩”或“激动人心”的评论,但没有明确使用这些词,传统搜索无法返回如“星球大战”的相关结果。而且对于非结构化数据,如图像、音频和视频等非文本内容,传统 Excel 工具无法进行有效的内容搜索。 不过,在一些简单场景中,Excel 还是能发挥作用的,比如文本数据管理,在个人和商业环境中管理文档、客户反馈、项目说明等,以及进行简单的数据筛选,快速查找包含特定关键词的行或记录,但更适用于小规模数据集。 总体来说,Excel 可以在一定程度上帮助进行数据分类,但对于复杂的语义理解和非结构化数据处理,可能无法完全满足需求。
2024-12-17
处理Excel表格的AI
以下是一些可用于处理 Excel 表格的 AI 工具和相关信息: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求,如数据分析或格式创建,Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户更高效地进行数据分析和决策。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。 此外,对于 Excel 与飞书多维表格的比较: Excel 有手就会,但 VBA 进阶版功能门槛高。 对于一些重复工作,AI 能处理 Excel 但较麻烦,而飞书多维表格有自带 AI 插件,能解决一些高级门槛的数据处理功能。 常见应用包括数据整理与分析、内容生成与优化、自动化建议等,两者都能帮助整理数据、做计算、做图表,但多维表格能让人偷更多懒。
2024-12-14
国内EXCEL到数据分析的AI
目前国内关于 Excel 到数据分析的 AI 工具主要有以下几种: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 自动完成任务,包括数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 另外,在 ShowMeAI 周刊 No.10 中也提到了一些相关话题,如“把大模型输出的数据搞成 Excel 表格,一共有几种方法?”等。
2024-12-10
小白怎么学习AI
对于小白学习 AI,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,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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT 中 Transformer 是关键,Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
AI选股
以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息: 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15): Zephyr AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.11 亿美元,轮次 A,主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.06 亿美元,轮次 A,估值 12 亿美元,主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean:2024 年 2 月 27 日融资,融资金额 2.03 亿美元,轮次 D,估值 22 亿美元,主营 AI 驱动企业搜索。 Figure:2024 年 2 月 24 日融资,融资金额 6.75 亿美元,轮次 B,估值 27 亿美元,主营 AI 机器人。 Abridge:2024 年 2 月 23 日融资,融资金额 1.5 亿美元,轮次 C,估值 8.5 亿美元,主营 AI 医疗对话转录。 Recogni:2024 年 2 月 20 日融资,融资金额 1.02 亿美元,轮次 C,主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资: AI 将引领新的服务模式,即“智能即服务”,重塑工作和生活,重新赋能芯片和云计算行业,创造新的投资机会,GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显,如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书,或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025,AI 行业的创新机会: 在 ToP 领域,峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司,为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品,推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域,AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月,美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力,其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。
2024-12-21
openai 12天都有哪些内容
以下是 OpenAI 12 天相关的内容: 12 月 18 日: API 正式版:速度更快,成本降低 60%,支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级:引入 WebRTC 支持,12 行代码即可实现实时语音交互,音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能:让 AI 回答更具个性化,企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包,简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日: 苹果设备深度集成 ChatGPT,可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接:支持 iPhone、iPad 和 Mac,涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景:圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示,体现全新交互体验。 12 月 5 日: OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动,期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2,可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境,实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中,与在一线大模型机构有实际训练大语言模型(LLM)经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力?这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的?o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响?
2024-12-20
有没有能根据哼唱,出伴奏的AI
以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息: 在音乐创作中,如果只有词和一小段自己哼唱的旋律,可以上传这段哼唱的旋律,让 AI 扩展出自己喜欢的风格,然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样,可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构,并利用 AI 尝试不同曲风版本,找到最喜欢的风格,然后制作成核心音轨,进而完成全曲创作。 同时,在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方: 检查乐谱时,主旋律基本能还原,但可能会把噪声识别成音符形成错误信息,需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面,修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score,它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题,如延长音部分可能会抢节奏,爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱,高音和低音的符点会相互影响,基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时,可以直接导总谱或分轨导出,后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时,可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。
2024-12-20
2025年AI的大走向是什么
2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面: 1. 大型基座模型能力的优化与提升:通过创新训练与推理技术,强化复杂推理和自我迭代能力,推动在科学研究、编程等高价值领域的应用,并围绕模型效率和运行成本进行优化,为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进:构建具备空间智能的世界模型,使系统能够理解和模拟三维环境,并融入物理世界,推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展,提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力,为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合:整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据,生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量,为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面:AI 技术将成为数字营销的核心,品牌应注重利用 AI 提升用户体验,预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元,采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%,广告成本减少 20%。 5. 行业发展:2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份,标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局:大语言模型供应商将各具特色,竞争加剧;AI 搜索引擎将成为杀手级应用,快速普及,颠覆传统搜索方式;不同领域的 AI 搜索引擎将出现,针对专业需求提供更精准的信息服务。
2024-12-20
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
怎么用已经公布的源代码,自己拥有一个私人ai。详细步骤让小白都能成功,并且列出硬件设施。
以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤,适合小白操作,并列出所需的硬件设施: 硬件设施: 云服务器 步骤: 1. 利用云服务器,在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装,安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况,使用 docker compose ps 命令,如果 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ,按照 AI 的方法检查谁占用了端口,并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步,可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP(可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看,去掉后面的:8888),随便填写邮箱密码建立一个知识库,在知识库中选择设置。 4. 选择模型,国内模型通常有免费额度,例如智谱 AI 。点击设置,从智谱 AI 获取钥匙,进入智谱官网用手机号注册,添加 API keys 并复制。查看免费额度(智谱在资源包管理中查看,赠送 500 万一个月)。 5. 回到之前的页面,复制钥匙并保存,随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试,聊两句看是否有回应,然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥,创建一个并复制。
2024-12-20
怎么用已经公布的源代码,自己拥有一个私人ai。详细步骤,并且列出硬件设施,说明jetson orin nano可以使用什么模型?
目前已公布的源代码种类繁多,要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程,且需要一定的技术知识和经验。 一般来说,以下是大致的步骤: 1. 选择合适的源代码:根据您的需求和技术能力,从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建:安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备:收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改:深入理解所选源代码的结构和逻辑,根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型:使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化:对训练好的模型进行评估,根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施,Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型,例如常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。但具体能使用哪些模型,还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。
2024-12-20
计算两个文本的相识度代码实现
以下是关于计算两个文本相似度的代码实现相关内容: 在文本处理中,文本会先转为 tokens,再转为向量,然后放到计算机中运算以找出规律。在文本转为向量后,可以通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。例如,使用 SBERT 算法时,对于描述主体相同的情况(如屏幕相关的描述)会设为高相似性。文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量,比如屏幕模糊,它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别,目前多采用人工统计。同时,文本统计单位“1”是一个 clustering 概念,因为在向量空间中难以找到完全相同的两个单位,更多是距离较近的单位,所以统计通常以 clustering 计算。 另外,在初级菜鸟学 Langchain 实录中,对于文本相似度检索过程,包括读入文字、进行文字清洗、文本句子切分、文本向量化、计算相似度以及取前几的答案等步骤,详情可见 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/DocumentSearch 。
2024-12-19
cursor好用吗?不会写代码的人可以用它来开发app吗
Cursor 是一款很好用的工具,具有以下优点: 1. 它是对话式的编程工具,集代码编写、报错调试、运行于一体,可在一个页面里丝滑实现,且以对话方式进行,能消除学习代码的恐惧感。 2. 让小白可以无压力入门代码,解决实际问题,也能提高专业程序员的效率。 3. 基于 VS code 开发,是目前使用体验最好的 AI coding IDE,不具备代码能力的人通过自然语言描述能快速开发一些项目。 4. 继承了 vscode 的强大功能和用户界面,几乎一模一样,还深度集成了 gpt 等大模型,无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。 5. 体量小,启动快,编程效率高。 然而,Cursor 也有一些局限性: 1. 比较适合简单、原型类的项目,当应用比较复杂和商业化时,会比较困难,需要考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。 2. 代码编写只是开发中的一环,程序员的工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块,而且大语言模型面对复杂项目可能面临改好一个 bug,产生一个新 bug 的情况。 总的来说,对于不会写代码的人,Cursor 可以帮助他们入门和开发一些简单的项目,但不能完全替代专业程序员。目前 Cursor 新账号有 2 周 pro 体验,成本为 0,值得一试。它支持多种语言,如 python、java、C等,在国内可以直接使用,还提供了 3 种订阅模式。
2024-12-16
无代码生成App
以下是一些无代码生成 App 的相关信息: 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单的无代码工具类别中: Bento(免费)是一个链接合集页面,内容丰富设计美观,能美化展示所有内容和链接,展示个性和品味。Linktree 在年底收购了 Bento。 PlyBeta 可使用无代码方式在 APP 中构建内部功能,适用于众多应用程序,为团队提供动力。 Dora AI 能用一次 prompt 生成网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Albato 3.0(免费可用)能通过直观的构建器将应用程序集成到自动化工作流中。 Coze 是字节跳动推出的一站式 AI 开发平台,支持无代码生成 AIAgent,能简化 AI 开发过程,让用户无需编写代码创建、管理和部署 AI 工具。它有国内版和国际版,提供多样化模型选择和丰富的插件能力,还具备自动构建、定制 Prompt 等功能,其插件系统和记忆库功能强大。 GPTPilot 作为 AI 开发者伴侣,在代码生成质量不断完善的基础上结合图片理解和文档内容理解可实现无代码开发项目。它能自动编写代码、配置开发环境等,开发者可在一旁监督开发过程,还能通过交互式开发明确需求。
2024-12-14
编写一个python代码其中附件是一个名为data.csv的CSV格式文件,提取表格中数据,行列保持一致进行如下格式转换:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬ (1)按行进行倒序排列;‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫
以下是一个使用 Python 实现读取 CSV 文件并按行倒序排列的代码示例: ```python import pandas as pd 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv 按行倒序排列 reversed_data = data.iloc 打印结果 print ``` 在上述代码中,首先使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数读取 `data.csv` 文件,然后使用 `iloc` 索引和切片操作 `` 实现按行倒序排列。
2024-12-12