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如何将网站搜索,修改成al聊天提问回答

Answer

要将网站搜索修改为 AI 聊天提问回答,您可以参考以下内容:

在 Cursor 中:

  • Chat 聊天:允许您与看到您代码库的 AI 交谈,始终能看到当前文件和光标,可通过“⌘+Shift+L 或‘@’将特定代码块添加到上下文中,使用“⌘+Enter 与整个代码库聊天。
  • Codebase Answers 代码库答案:使用“@Codebase 或“⌘Enter 询问有关代码库的问题,Cursor 会搜索代码库以查找相关代码。
  • Reference your Code 引用您的代码:通过带有“@符号的参考代码用作 AI 的上下文,只需键入“@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。
  • Use Images 使用图像:点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框以包含视觉上下文。
  • Ask the Web 询问 Web:使用“@Web 从 Internet 获取最新信息,Cursor 会为您搜索网络并使用最新信息回答问题。

在 Customize 自定义方面: 可以在 Cursor Settings>Features>Chat 下自定义光标聊天。相关设置包括:

  • 始终在网上搜索答案:这会使 AI 模型在每个查询中浏览网络以获取最新信息。
  • 添加聊天淡入淡出动画:为生成的 AI 消息添加平滑动画。
  • 默认为无上下文:使 AI 模型仅使用用户消息作为上下文,不包含其他上下文如当前文件。
  • 自动滚动聊天:在 AI 在线程底部生成文本时自动滚动聊天。
  • 在聊天窗格中缩小滚动条。
  • 开始新聊天时显示聊天历史记录。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Cursor官方:功能介绍

Chat lets you talk with an AI that sees your codebase.The chat can always see your current file and cursor,so you can ask it things like:"Is there a bug here?".You can add particular blocks of code to the context with⌘+Shift+L or"@."You can chat with your entire codebase with⌘+Enter.Chat允许您与看到您的代码库的AI交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标,因此您可以向它询问诸如:“这里有bug吗?您可以使用⌘+Shift+L或“@”将特定代码块添加到上下文中。您可以使用⌘+Enter与整个代码库聊天。[heading3]Codebase Answers代码库答案[content]Use@Codebase or⌘Enter to ask questions about your codebase.Cursor will search your codebase to find relevant code to your query.使用@Codebase或⌘Enter询问有关您的代码库的问题。Cursor将搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。[heading3]Reference your Code引用您的代码[content]Reference code with@symbols to be used as context for the AI.Just type@to see a list of all the files and code symbols in your folder.带有@符号的参考代码,用作AI的上下文。只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。[heading3]Use Images使用图像[content]Hit the image button under chat or drag an image into the input box to include visual context into chat.点击聊天下方的图片按钮,或将图片拖到输入框中,将视觉上下文包含在聊天中。[heading3]Ask the Web询问Web[content]Get up-to-date information from the internet with@Web.Cursor will search the web for you and use the latest information to answer your question.使用@Web从Internet获取最新信息。Cursor将为您搜索Web并使用最新信息来回答您的问题。

Customize 自定义

You can customize the Cursor Chat under Cursor Settings>Features>Chat.您可以在Cursor Settings>Features>Chat下自定义光标聊天。These settings include:这些设置包括:Always search the web for answers.始终在网上搜索答案。This will make the AI model browse the web each query for the most up-to-date information.这将使AI模型在每个查询中浏览Web以获取最新信息。Add chat fading animation.添加聊天淡入淡出动画。This adds a smooth animation to the AI messages as they are generated.这会在生成AI消息时为其添加平滑的动画。Default to no context.默认为无上下文。This will make the AI model only use the user message as context,and no additional context such as current file will be included.这将使AI模型仅使用用户消息作为上下文,并且不会包含其他上下文,例如当前文件。Auto scroll chat.自动滚动聊天。This will automatically scroll the chat as the AI generates text when at the bottom of the thread.这将在AI在线程底部生成文本时自动滚动聊天。Narrow scrollbar in the chat pane.在聊天窗格中缩小滚动条。Show chat history when starting a new chat.开始新聊天时显示聊天历史记录。

Others are asking
which ai can analyze source code
目前没有特定的 AI 工具可以直接为您分析源代码。不过,一些相关的技术和工具可能会有所帮助,例如基于深度学习的代码分析模型,但它们的应用可能具有一定的局限性和特定的使用场景。
2025-01-22
comfui 出现SUPIR_Upscale怎么办
当 ComfyUi 出现 SUPIR_Upscale 时,以下是相关信息: 通过使用神经网络对潜在空间进行放大,无需使用 VAE 进行解码和编码。此方法比传统的 VAE 解码和编码快很多,并且质量损失很小。插件项目地址:https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readmeovfile 。潜在表示是神经网络处理图像时生成的压缩版本,包含图像主要特征信息,处理潜在表示更快且资源消耗更少。 具体流程包括:生成潜在表示(生成低分辨率图像)、放大潜在表示、生成高分辨率图像(将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 UNet 中进行低噪声扩散处理从而修复成高分辨率图像)。此节点用于一种工作流程,初始图像以较低分辨率生成,潜在图像被放大,然后将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 unet 中进行低噪声扩散处理(高分辨率修复)。 UNet 是一种特别的神经网络结构,常用于图像处理,尤其是图像分割。其工作方式包括编码部分(逐步缩小图像提取重要特征)、解码部分(逐步放大图像把提取的特征重新组合成高分辨率的图像)、跳跃连接(在缩小和放大过程中保留细节信息使最终生成的图像更清晰),这种结构能在放大图像时保持细节和准确性。 ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale 中,关于 flux unet 的 weight_dtype: Flux 模型主要用于图像处理,特别是上采样。这类任务通常需要较高精度来保留图像细节。 fp8 格式包括 fp8_e4m3fn(4 位指数,3 位尾数,通常提供更好的精度)和 fp8_e5m2(5 位指数,2 位尾数,提供更大的数值范围但精度较低)。 图像处理通常更依赖于精确的小数值表示,现代 GPU 通常对 fp8_e4m3fn 格式有更好的优化支持。在没有特殊需求的情况下,图像处理模型通常倾向于选择提供更高精度的格式,对于 Flux 模型,特别是在进行图像上采样任务时,fp8_e4m3fn 可能是更好的选择,因为更高的精度有利于保留图像细节和纹理,图像处理通常不需要特别大的数值范围,fp8_e4m3fn 的精度优势更为重要,这种格式在现代 GPU 上可能有更好的性能表现。
2025-01-21
comfui SUPIR_Upscale怎么办
ComfyUi 的 SUPIR_Upscale 是一种通过神经网络对潜在空间进行放大的技术。以下是相关详细信息: 原理:通过使用神经网络对潜在空间进行放大,无需使用 VAE 进行解码和编码。此方法比传统的 VAE 解码和编码快很多,并且质量损失很小。 流程: 生成潜在表示:图像被模型压缩成潜在表示,生成一个低分辨率的图像。 放大潜在表示:利用神经网络对潜在表示进行放大。 生成高分辨率图像:将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 UNet 中,进行低噪声扩散处理,从而修复成高分辨率图像。 相关节点:此节点旨在用于一种工作流程中,其中初始图像以较低分辨率生成,潜在图像被放大,然后将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 unet 中进行低噪声扩散处理(高分辨率修复)。 UNet 结构:UNet 是一种特别的神经网络结构,通常用于图像处理,尤其是图像分割。其工作方式包括编码部分逐步缩小图像提取重要特征,解码部分逐步放大图像并重新组合特征,以及通过跳跃连接在缩小和放大过程中保留细节信息,使最终生成的图像更清晰。 ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale 方面: 以前有高清放大的工作流,被用于淘宝老照片修复。现在新模型结合工作流,只需十几个基础节点就能实现更好效果。 参数调节:一般先确认放大倍数,再根据图片调整 controlNet 强度。 ControlnetUpscaler 放大模型:Flux.1dev ControlNet 是 Jasper 研究团队为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,通过特定代码加载管道,加载控制图像并进行图像处理。其训练方式采用合成复杂数据退化方案,结合图像噪声、模糊和 JPEG 压缩等多种方式对真实图像进行人工退化。 Flux Ultimator 细节增强:能增加小细节,让图像尽可能逼真,放大色调的丰富性和深度,在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果,能顺利集成到工作流程中,与其他 LORA 结合使用效果好,结合时需将强度降低小于 0.5。 T5 Clip:若图片质量细节不够,选择 fp16 的版本。 图像的传递:controlNet 这里传递的应该是上传的原始图片,因为这个是 controlNet 而不是潜空间图像。 关于 flux unet 的 weight_dtype: Flux 模型主要用于图像处理,特别是上采样(upscaling),这类任务通常需要较高的精度来保留图像细节。 fp8 格式包括 fp8_e4m3fn(4 位指数,3 位尾数,通常提供更好的精度)和 fp8_e5m2(5 位指数,2 位尾数,提供更大的数值范围但精度较低)。 图像处理通常更依赖于精确的小数值表示,而不是极大或极小数值的表示能力,现代 GPU 通常对 fp8_e4m3fn 格式有更好的优化支持。 在没有特殊需求的情况下,对于 Flux 模型进行图像上采样任务时,fp8_e4m3fn 可能是更好的选择,因为其更高的精度有利于保留图像细节和纹理,且图像处理通常不需要特别大的数值范围,这种格式在现代 GPU 上可能有更好的性能表现。 插件项目地址:https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readmeovfile 潜在表示(latent representation)是神经网络处理图像时生成的压缩版本,它包含了图像的主要特征信息。相比于直接处理高分辨率图像,处理潜在表示更快且资源消耗更少。
2025-01-21
1. laptop 2. artificial intelligence 3. generative 4. log in 5. AI-driven 6. bluetooth headset 7. video call 8. platform Write some interesting sentences with these words
以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子: 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑,如戴尔 Precision 移动工作站,通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音,登录到专门的 AI 驱动平台,与远方的朋友进行视频通话,探讨生成式人工智能的奇妙之处,感觉真是太棒了! 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上,我利用预装的深度学习框架,如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,进行着生成式模型的训练,同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机,享受着不受干扰的创作过程,然后登录到特定的平台分享我的成果,这一切都由 AI 驱动,借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本,拥有出色的散热和续航,让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机,登录 AI 平台,与团队进行视频通话,共同推动项目前进,这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。
2025-01-20
RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU
以下是对您所遇到的报错“RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU”的一些可能的解决方案: 1. 检查您的代码和模型设置,确保所有输入张量都被正确地分配到同一个 GPU 上。 2. 对于与显存相关的问题,如爆显存的情况,在训练时可以尝试调小批量大小,在推理时可以使用强制切片。 3. 调大虚拟内存,可能有助于解决一些与内存相关的报错。 同时,在处理与 AI 相关的报错时,还可能会遇到其他类似的问题,例如: 1. 页面文件太小,无法完成操作。解决方法是增大系统虚拟内存大小。 2. 出现“torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory”报错,通常是爆显存了。 3. 遇到“DataLoader workerexited unexpectedly”报错,可把虚拟内存再调大一点。 4. “CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling 'cublasCreate'”报错,一般也是爆显存。 5. “'HParams' object has no attribute 'xxx'”报错,可能是无法找到音色,一般是配置文件和模型没对应,打开配置文件拉到最下面查看是否有训练的音色。 6. “The expand size of the tensor at nonsingleton dimension 0”报错,可把 dataset/44k 下的内容全部删除,重新走一遍预处理流程。 7. “Given groups=1, weight of size to have 256 channels, but got 768 channels instead”报错,可能是 vec256 的模型用了 vec768 的配置文件,反之亦然,请参考旧模型兼容,确认配置文件和模型维度对应。 8. “配置文件中的编码器与模型维度不匹配”报错,可能是在修改配置文件中的“speech_encoder”时修改错了,检查配置文件中的“ssl_dim”一项,如果这项是 256,那您需要确认配置文件和模型维度的对应关系。
2025-01-17
我想生成一个al数字人 你帮我生成一些指令 我命令al出一些内容
以下是一些生成 AI 数字人的指令建议: 1. 即使是简单的提示,如“请为我生成一个 AI 数字人”,也能获得可用的结果。但如果提示更精确,例如指定数字人的风格、面向的受众、详细程度等,效果可能会更好。比如,可以要求生成一个风格非常逼真、面向年轻人、描述详细的 AI 数字人。 2. 明确您希望数字人的特征,比如外貌、性格、动作等。例如,如果您要说“请为我生成一个外貌酷似某位明星、性格开朗、动作优雅的 AI 数字人”。 3. 您还可以指定数字人的应用场景,比如用于新闻报道、娱乐节目等。 4. 如果希望数字人有特定的语言表达风格,比如像专业主持人那样,或者更像日常交流,也需要明确指示。 5. 对于数字人的字幕生成,可以点击文本智能字幕识别字幕,点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。完成后点击右上角的“导出”按钮,导出视频以作备用。如果希望数字人换成特定的面孔,需要使用另一个工具来进行换脸。
2025-01-12
最好用的聊天AI是哪个
目前,在聊天 AI 领域,Open AI 的 ChatGPT 遥遥领先,占 AI 聊天机器人类别总访问量的 76.31%。角色 AI 以 19.86%的访问量位居第二。其他竞争者如 Google 的 Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI 和 Personal AI 各自产生的访问量不到总访问量的 2%,但 Bard 正在成长,直到 2023 年 3 月才推出。 在写作方面,最佳免费选项有 Bing(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)和 Claude 2(https://claude.ai/),付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT。目前,GPT4 仍然是功能最强的人工智能写作工具,可在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 紧随其后,也提供有限的免费选项。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,可使用 gpt3.5turbo 构建自己的应用来起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮成游戏或其他内容的角色等。您也可以体验新的 OpenAI 在线编辑器的聊天格式(https://platform.openai.com/playground?mode=chat)。
2025-01-09
coze上的智能体发布到微信公众号后,支持语音聊天吗
Coze 上的智能体发布到微信公众号后,支持语音聊天。 chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择多种模型,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 登录宝塔面板后,在宝塔面板当中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 CoW 项目与微信取得关联。具体操作包括点击“Docker”中的“编排模板”或“项目模板”中的“添加”按钮,复制编译好的内容,在“容器编排”中“添加容器编排”等步骤。成功将 Bot 接入微信中后,点击容器可以看到运行的服务,需要手动刷新查看相关日志。 需要注意的是,之前 Coze AI 平台不支持直接与个人微信和微信群进行功能对接,但国内版正式发布 API 接口功能后,直接对接个人微信甚至微信群已成为可能。
2025-01-03
如何创建一个固定AI聊天机器人
要创建一个固定 AI 聊天机器人,您可以按照以下步骤进行: 一、纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 (一)疑问解答 1. 宝塔面板提供了图形化的管理界面,操作简单直观,许多常见任务都可以通过点击按钮完成。 2. 丰富的在线资源:宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程,您可以随时查阅。 3. 极简未来平台的支持:极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持,遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 4. 社群和论坛:加入相关的技术社群或论坛,向有经验的用户请教,也是一个很好的学习途径。 5. 定期备份和监控:设置定期备份和监控,确保在出现问题时可以及时恢复。 如果遇到问题,可以采取以下几种方式来解决: 1. 查阅官方文档和教程:极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程,可以帮助解决大部分问题。 2. 联系技术支持:极简未来平台提供技术支持服务,可以联系平台的技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群:加入相关的技术社群,向有经验的用户请教,获取问题的解决方案。 4. 在线论坛和社区:在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的帮助和建议。 为了避免长时间不操作后忘记步骤,可以采取以下措施: 1. 制作操作手册:将每一步的操作记录下来,制作成操作手册,方便日后查阅。 2. 定期操作:定期登录服务器,进行简单的操作和维护,保持熟练度。 3. 视频教程:可以录制自己的操作视频,作为教程,日后查看时更直观。 4. 自动化脚本:对于一些常见的运维任务,可以编写自动化脚本,简化操作步骤。 (二)开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 (1)配置部署 COW 组件 重点来了,在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中,我们需要修改一下里面的具体配置来串联我们的微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。这个配置的参考官方来源是这里:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config,当然我把主要的配置解释先给大家看一下: 从配置参数解释可以看到,其实配置里面的每个参考的名称的全大写描述,比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY,model 对应编排模板的 MODEL,以此类推我们就可以在编排模板去配置具体的配置参数了。所以以下是我们最新的容器编排模板的配置参数(里面有'{{中文描述}}'的请大家替换为前面让大家预留好的对应值): 这里要留意下,在私聊或者群上交流时,最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复,比如我这里配置的是,即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX,你在私聊或者群里发消息,必须要包含 bot 或者@bot 才会触发机器人回复。在群组里,对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX,机器人只会回复群里包含@bot 的消息。 还有这个参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST,它是用来配置哪些群组的消息需要自动回复的,比如我这里配置的是,即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。 (2)开放宝塔服务访问 从上图中可以看到,默认部署成功的服务器以及宝塔服务,它监听这 8888 端口作为自己的 Web UI 服务,我们需要将这个端口放行到公网上,这样才能让我们自己通过公网访问到宝塔服务。这句话对于小白来说可能有点难理解,我这里再给大家解释一下: 什么是端口: 计算机和服务器像是邮局,有很多不同的邮筒(端口)。 每个邮筒(端口)用于不同的信件类型(服务)。 例如,邮筒 80 号常用于网页浏览,而 8888 号在这里用来访问宝塔服务。 监听端口: 当我们说宝塔监听 8888 端口,意思是宝塔在这个邮筒里收发信息。 宝塔会通过 8888 端口接收你的指令,并返回结果。 公网访问: 服务器默认会保护自己,不让外部随便访问。 要让你的电脑通过互联网访问服务器上的宝塔服务,需要告诉服务器“开放”8888 号邮筒。 放行端口: 放行端口就像给邮筒一个“公开访问”的标志,允许互联网用户通过这个端口访问宝塔。 您需要在服务器的防火墙(保护罩)上设置规则,允许 8888 端口的连接。 现在我们要在服务器的防火墙上设置规则,允许 8888 号端口的连接。点击防火墙标签,然后点击添加规则添加以下这条规则: 防火墙规则添加成功后,我们就可以通过刚刚保存的公网地址访问到宝塔服务了,记得把刚刚获取到的宝塔管理员用户名和密码填入登录界面,就可以进入到宝塔的管理界面了。
2025-01-02
利用coze开发语音对话聊天的机器人
以下是利用 Coze 开发语音对话聊天机器人的步骤: 1. 创建 AI Bot:首先打开 Coze 的首页,直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮,然后在弹窗输入 Bot 的相关信息,即可完成创建,接下来细化其功能。 2. 设计人设与回复逻辑:根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 3. 调整模型设置:基于功能需求,以聊天为主,将对话轮数记录改为 20 轮,避免训练口语考试时忘记上下文。 4. 选择插件:主要使用了英文名言警句插件,用于识别图片中的文字并返回结果,以读取用户上传图片或文件的文字并处理。 5. 设置开场白和预置问题:预置问题有参考价值,符合学习需求者可能会问的相关问题。 6. 设置语音:因为是英语陪练 AI Bot,所以选择亲切的英语音色,而非中文音色。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,具有以下特点: 1. 多语言模型支持:使用 GPT48K 和 GPT4128K 等大型语言模型,并提供云雀语言模型,支持不同场景的对话交互。 2. 插件系统:集成超过 60 款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,支持用户创建自定义插件扩展 Bot 能力。 3. 知识库功能:允许用户上传和管理数据,支持 Bot 与用户数据交互,可上传多种格式文档或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力:提供数据库功能,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计:通过拖拉拽方式搭建工作流,处理复杂任务流,提供大量灵活可组合的节点。 6. 多代理模式:一个机器人中可运行多个任务,添加多个代理,每个代理能独立执行特定任务。 7. 免费使用:对用户完全免费。 8. 易于发布和分享:可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。
2024-12-29
中国的聊天AI推荐,哪个最强
以下为您推荐中国的一些聊天 AI: 1. Kimi: 最显著的特点是具有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。 适用于从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作。 但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品,且不支持用户自定义智能体。 2. 智谱清言: 背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。 产品设计对标 ChatGPT,努力打造类似的用户体验。 是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。
2024-12-29
零基础模板化搭建 AI 聊天机器人
以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容: 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置,以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中,名称的全大写描述需对应编排模板,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ,model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时,最好加上前缀触发机器人回复,如配置的 ,即 SINGLE_CHAT_PREFIX ,私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里,对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ,机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复,例如 ,即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人,更新最终版的配置参数(GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改),查看无误后点击保存,编排模板创建成功。 切换到容器编排界面,基于创建的模板进行 COW 服务部署,点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件,定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板,可一键部署复杂的应用环境,无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件,使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境,确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件,可简化安装和配置过程,确保每次部署环境一致,且易管理和维护。 3. 配置多个前缀(如“bot”、“@bot”)可确保只有特定情况下机器人才会回复,避免在群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时,可尝试以下步骤: 重启 Docker 容器:在宝塔面板中找到对应的容器,点击“重启”。 检查网络连接:确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码:等待容器重新启动后,重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费,对于一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间。同时,平台还提供每天签到免费领取积分的福利,进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用,具体因使用量而异。
2024-12-18
如何高质量的提问AI
以下是关于如何高质量提问 AI 的一些建议: 1. 针对具体任务进行环节拆分:例如在使用 AI 进行数据分析时,将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,便于优化性能和发现修正问题。 2. 逐步深化和细化问题:对于复杂问题,先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化或深化,如处理知识产权侵权案件时,先问被告是否侵权,再根据回答追问侵权类型和程度。 3. 提供参考和学习内容:包括详细操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识(knowhow),如自动化文档处理中编写处理不同类型文档的指南。 4. 利用专业领域术语引导:在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向,如处理合同纠纷时提示从特定方面分析合同履行情况。 5. 验证与反馈:大模型语料有滞后性,使用 AI 回答后要交叉验证确保准确性,同时结合自身专业知识筛选判断,确保符合法律伦理等。 6. 总结核心观点和注意事项:用简洁明了语言概括,如提供法律建议时可总结出核心观点和注意事项,并使用特定连接词组织 Prompt。 7. 设定角色和任务目标:赋予 AI 明确的角色和任务目标,如专注于民商事法律领域且擅长特定方面的律师,以提升工作效率。 8. 讲清楚背景和目的:提问时梳理清楚背景信息和目的,如处理交通事故案件时说明案件事实和法规,帮助 AI 理解上下文提高准确性。 9. 学会提问:使用清晰具体语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制,设计能提供有用答案的问题。 10. 拆解环节、切分流程:应用 AI 前细致拆解工作流程,将复杂任务分解为更小更具体环节,使 AI 执行更精确。 此外,FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统,基于 LLM 技术,能理解自然语言并生成高质量答案,支持连接外部知识库获取更全面信息,有可视化工作流编排工具方便创建复杂问答场景,具备开箱即用的数据处理和模型调用功能方便快速上手,可帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。相关资源有:。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-20
如何用AI回答我的科学问题的提问
沃尔夫勒姆在探讨人工智能能否解决科学问题时提到了以下观点: 1. 在多重计算过程中,存在许多可能的结果,目标是找到通向某些最终结果的路径。例如从 A 到 BABA 的最短路径,在简单例子中可显式生成整个多路图,但实际中多数情况图会太大,挑战在于不追踪整个可能性图的情况下弄清楚行动。常见方法是为不同状态或结果分配分数,追求分数最高的路径,在自动定理证明中,“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作也常见,还可建立“引理”,将 X→Y 添加为新规则。 2. 人工智能可以提供帮助的一种方法是训练语言模型人工智能生成代表路径的标记序列,向其提供有效序列,呈现新序列的开头和结尾,要求其填充中间部分。 3. 从历史上看,成功科学的一个决定性特征是能预测将会发生什么。在最简单的情况中,用人工智能做归纳推理,输入一系列测量结果,让其预测尚未完成的测量结果。将人工智能视为黑匣子,虽希望其不做假设只遵循数据,但不可避免会存在底层结构使其最终假设某种数据模型。
2025-01-04
怎么提问
以下是关于如何提问的相关内容: 课程方面: 第一步,做课程的市场调研: 提问模板: 请列举 10 个在中国比较受欢迎的在线网络课程的教学平台。 请列举 10 个在 XXX 在线教育平台,有哪些受欢迎的、销量高的课程。 请从这些销量高的课程里面,筛选出与社交媒体营销(XXX 主题)紧密相关的课程。 第二步,根据大的方向,再进行细化,选择主攻的细分领域: 提问模板:你是一个社交媒体营销(XXX 子主题)专家,我想设计一个关于社交媒体营销(XXX 子主题)的课程,在这个领域,有哪些更细化的主题可以选择? 第三步,根据细分领域的主题,生成课程大纲: 提问模板:根据主题:《如何在小红书规划社交媒体内容,包括:如何构思和制作有吸引力的文案、图片和视频,以及如何通过调研、竞品分析等方式提高内容创作的效率和质量》(XXX 细分领域的主题名+该主题下包含的具体内容),根据以上主题,帮我设计一门在线课程大纲,要求包含课程名称、课程亮点、课程目标用户、课程章节、课程推广渠道。 第四步,针对课程大纲里面的单独小节进行提问,让 ChatGPT 根据上面提问的回复,进行总结,最后生成对应主题的章节内容: 先针对某一个小节进行全方位提问: 提问模板: 根据《创作有吸引力的小红书文案(复制上面的课程大纲里的某一节标题)》,写一个课程脚本。 请对主题《了解小红书的文案基本要素(复制上面的课程大纲里的某一节标题)》,进行详细解释。 针对以上的内容,能给我举一些具体的案例吗?并且提供 10 个 XXX 领域(复制主题名称)的 XX(名词)。 针对某一个小节提问完毕后,再继续提问: 提问模板: 结合上面刚刚你提到的一些 XXX(具体方法/名词),帮我写一个章节内容。主题是《XXXXX》(直接复制上面的课程大纲里的某一节标题)。如果写到 2000 字就不写了,那就复制 ChatGPT 所说的最后一句话,然后告诉它请从这里继续往下写。 第五步,将章节内容转换成 PPT 格式: 提问模板: 请将以上脚本转换为幻灯片演示文本。 帮我把上面这个章节的内容,转写成 PPT 里面每一页的内容(包含:标题、副标题、正文、话题标签)。 第六步,将学员案例、参考范例加进去,让 chatgpt 根据某个主题进行改写或者续写: 提问模板: 请参考以下示例:XXXX(输入学员的案例描述),帮我根据《创作有吸引力的小红书文案》(XX 主题)进行改写。 请参考以下范本:XXX(输入参考范例,根据《创作有吸引力的小红书文案》(XX 主题)进行续写。 观点方面: 写好提示词的技巧: 本章节的结构如下:提问的几要素、举例法、思维链法、守规矩法、左右手互博法、激情碰撞法、剥削 AI 法。 提问的几要素:向 ChatGPT 提出的问题需要包含一些固定要素,如思考问题需要知道哪些前置信息、思考问题主要解决哪些主客体和关系、思考需要的回答有哪些要求、思考有没有类似问题的参考样例、开始编辑问题模板(相似问题的问题与答案(不一定需要)+问题主体+问题的前置条件+回答的要求)。 举例法:举个例子,让它模仿写,但是会变更一下主题改了。
2024-12-24
怎么跟AI高效提问
以下是跟 AI 高效提问的一些方法和要点: 1. 明确角色和任务:例如,在提供法律建议时,赋予 AI 专注于民商事法律领域、擅长案例研究等角色,以利用其数据处理和模式识别能力。 2. 组织 Prompt:使用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项,运用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来使建议更有条理。 3. 遵循特定格式:格式为【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。 4. 讲清楚背景和目的:在提问时梳理清楚背景信息和提问目的,如律师处理交通事故案件时详细描述案件事实和依据法规询问责任划分。 5. 学会提问技巧:使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制,以提高回答准确性。 6. 拆解工作流程:将复杂任务分解为更小、更具体的环节,便于 AI 精确执行。 7. 运用不同学科思维模式:强调如工程思维、设计思维等,更好地引导 AI。 8. 把 AI 视作多个智能体:每个智能体是不同领域的专家,通过统筹实现复杂任务的有序协作和高效完成。
2024-12-23
我想用coze搭建一个智能体,关于自然语言课程的期末复习指南,要将我的教材导入扣子作为知识库,智能体支持用户提问,搜索知识点,结合知识库和互联网搜索的内容给出问答,需要使用多智能体或工作流,使用卡片功能进行显示,请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤: 1. 访问 Coze 官网(https://www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定智能体的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置: 插件:扩展智能体的专业能力,如计算器、日历等工具。 工作流:设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流:处理和生成图像的相关功能。 触发器:设置自动化响应条件。 知识库管理: 文本:存储文字类知识材料。 表格:结构化数据的存储和调用。 照片:图像素材库。 记忆系统: 变量:存储对话过程中的临时信息。 数据库:管理持久化的结构化数据。 长期记忆:保存重要的历史对话信息。 文件盒子:管理各类文档资料。 交互优化(底部区域): 开场白:设置初次对话的问候语。 用户问题建议:配置智能推荐的后续问题。 快捷指令:设置常用功能的快速访问。 背景图片:自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试智能体的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后,为智能体配置对应的技能,以保证其可以按照预期完成目标任务。例如,以获取 AI 新闻的智能体为例,需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下: 在智能体编排页面的技能区域,单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面,选择相关功能,然后单击新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 配置好智能体后,在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后,将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下: 在智能体的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
我是一个投资人,我想针对每个项目建立知识库,类似一个个对话的形式,我把关于某个项目的材料全部丢进一个对话中,然后可以针对每个项目进行提问,或者要求AI帮我产出某种类型的文件。哪个App可以最好的满足我的需求?
以下是一些可能满足您需求的 App 选项: 1. WaytoAGI 网站: 提供和 AI 知识库对话的功能,您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站,方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型:可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时,需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人,提示词能设定其角色和专注技能,知识库则如同工作手册,为其提供特定项目的详细信息。
2024-12-17
1.AI搜索的prompt怎么写 2.AI搜论文的prompt怎么写比较好
以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导: 对于 AI 搜索的 prompt 写作: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:若可能,在 prompt 中插入相关图片参考,以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免意外输出,添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作,您可以参考以下要点: 1. 设定角色为资深学术研究者,明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字,包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式,如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作,先概述规定内容,然后解读具体内容,最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战,增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例,提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语,确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构,标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念;第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失;第二部分以案例引入;第三部分对案例进一步分析;第四部分给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之,编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-22
集文档管理、AI写作、资料搜索的AI大模型推荐
以下为您推荐一些集文档管理、AI 写作、资料搜索功能于一体的 AI 大模型: 1. RAG: 工作原理:就像超级智能的图书馆员,包括检索(从庞大知识库中找相关信息)、增强(筛选优化信息)、生成(整合信息给出连贯回答)。 优点:成本效益高、灵活性强、可扩展性好。 缺点:回答准确性相对不够。 相关网站:Metaso.cn(学术、研究)、So.360.com(生活、便捷)、Devv.ai(程序员、开发者)、Perplexity(付费、高质量)、Bing.com(通用)、Google.com(全球、精准)。 内幕:平均调用 9 次大语言模型,网络爬虫预先建立数据库,用便宜但推理弱的模型(免费版)。 2. 对于律师工作: AI 大模型擅长:信息检索与整理、模式识别与预测、自动化文档处理、多任务处理能力。 AI 大模型不擅长:法律解释与推理、理解道德和情感、创新或个性化的服务。 律师擅长:法律专业知识、沟通与谈判。 3. 沉浸式翻译:主打所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读,新功能可一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。插件安装地址:https://immersivetranslate.com/ 4. Kimi:由月之暗面科技有限公司开发,最大特点是超长文本(支持最多 20 万字的输入和输出)处理和基于文件、链接内容对话的能力,能阅读并理解多种格式文件内容为用户提供回复。
2025-01-21
目前ai搜索功能最强的是什么模型
目前在 AI 搜索功能方面,Meta 于 2024 年 7 月 23 日发布的源模型 Llama 3.1 表现较为出色,其包含 8B、70B 和 405B 三个版本,其中 405B 是迄今为止最强大的模型,性能与 GPT4 和 Claude 3.5 相当。 在 AI 时代,搜索引擎结合大模型极大地增强了自身能力,比较优秀的公司有秘塔搜索(https://metaso.cn/)和 Perplexity(https://www.perplexity.ai/?loginsource=oneTapHome)。 AI 搜索结合了多种能力,如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容,一些 AI 搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。 RAG 是一种通过引用外部数据源为模型做数据补充的方式,适用于动态知识更新需求高的任务,其原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时,且能够支持在本地运行。 多模态大模型具有多种能力,像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。生成式模型和决策式模型有所区别,决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。
2025-01-19
搜索模型搭建
以下是关于搜索模型搭建的相关知识: 嵌入(Embeddings): 概述:第一代模型(以001结尾的模型)都使用 GPT3 分词器,最大输入为 2046 个分词。第一代嵌入由五个不同的模型系列生成,针对三个不同任务进行调整,包括文本搜索、文本相似性和代码搜索。搜索模型成对出现,有用于短查询和长文档的。不同系列包括多种质量和速度不同的型号,如 Davinci 能力最强但更慢更贵,Ada 能力最差但速度快成本低。 相似性嵌入:最擅长捕捉文本片段之间语义相似性,如 textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001。 文本搜索嵌入:有助于衡量长文档与短搜索查询的相关性,使用两种模型,分别用于嵌入搜索查询和要排名的文档,如 textsearchadaquery001 等。 代码搜索嵌入:与搜索嵌入类似,有两种类型,分别用于嵌入自然语言搜索查询和要检索的代码片段,如 codesearchadatext001 等。对于001 文本嵌入,建议将输入中的换行符替换为单个空格。 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama:根据电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载,双击打开点击“Install”,安装完成后将下方地址复制进浏览器中,若出现相关字样表示安装完成,即 http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型:Windows 电脑按 win+R 输入 cmd 回车,Mac 电脑按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序,复制相关命令行粘贴回车等待完成。 检索原理: 信息筛选与确认:对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,涉及对信息来源、时效性和相关性的验证。 消除冗余:识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射:分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,如因果、对比、顺序等。 上下文构建:将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境,包括排序、归类和整合。 语义融合:合并意义相近但表达不同的信息片段。 预备生成阶段:整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式。 大模型生成回答:全新的上下文传递给大语言模型,大语言模型根据提供的信息回答问题。
2025-01-19
请告诉我3个大众使用评价最好的ai搜索引擎
以下是 3 个大众使用评价较好的 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式的搜索引擎,允许用户用自然语言提问,通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案,用户参与度高。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰有理的答案,并支持增强模式和智能排序。
2025-01-16
Llm studio 联网搜索
以下是关于 LLM studio 联网搜索的相关内容: Cursor 方面: Cursor 适用于多种编程场景,如问答。在问答场景中,LLM 支持联网功能后,如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等平台可咨询技术问题,能自动提炼关键字、联网搜索并总结分析搜索结果返回简洁答案,但答案置信率不高,而 Cursor 的上下文符号引用能力(如@Codebase 符号索引整个仓库)弥补了这一点,其将整个仓库 Embedding 成向量数据库供 LLM 消费,具备极强的私域知识理解能力,还能高效地帮用户分析总结各类项目的底层原理。 LLM Agent 方面: 工作步骤包括接收指令(用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题)、数据处理与理解(利用内部大语言模型解析用户输入,提取关键信息)、生成响应与执行任务(根据用户需求生成回答或采取行动,如查询数据库、搜索网络等)、输出结果(通过文本或语音将生成的结果反馈给用户)。 AIGC Weekly34 方面: 提出将 LLM 与互联网上的高质量内容结合来修复信息生态系统的问题,如 Metaphor 希望恢复搜索的神奇感,发布了 Metaphor API 用于将 LLM 连接到互联网。 介绍了 StarCraft II 作为强化学习环境的相关论文,提出了 AlphaStar Unplugged 基准测试。 提到了名为 Glean 的 AI 搜索工具能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化,还讨论了人工智能人格模拟相关内容,如语言模型如何模拟和改变人格等。
2025-01-13