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AI智能体在电商领域可落地的应用

Answer

AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用:

  1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词“笔记本电脑”,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,从而提供更好的商品推荐效果。
  2. 工作流优化:工作流也可理解为多智能体协作,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,涉及多个步骤和检测,人工操作费时,而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决,通过定义多个完成不同功能的智能体,并由调度中枢协调工作和决策。
  3. 品牌卖点提炼:AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势,可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界,如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手,在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时,除遵循营销管理流程保证输出合理,还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品,需考虑线上线下不同触点和人员等因素。
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References

工具:我做了一个 AI 搜索引擎

以Kimi+的“什么值得买”智能体举例,假设用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先做Query Rewrite提取出“笔记本电脑”关键词,再通过“什么值得买”的API检索对应的商品信息,拿到检索结果后,跟智能体内置的提示词组装成上下文,请求大模型回答。于是这个智能体便成了一个电商导购类的垂直搜索()应用,在商品推荐方面有更好的回答效果。1.工作流Workflow工作流Workflow也可以理解为多智能体协作Multi-Agents,通过多个智能体的组装,解决一些复杂场景的搜索问题。比如:给新产品取名,我习惯的步骤是告诉大模型新产品是做什么的,大模型推荐几个可取的名字选择其中一个名字,去谷歌检索,是否有同名去Twitter检索是否有同名去Github检索是否有同名选择一个域名,去Namecheap搜索是否已被注册全部检测通过,确定产品名,注册域名这里涉及到一个回溯的问题,也就是在其中某个步骤发现产品名不可用,要回到第一步重新选择名字,再继续走后面的检测步骤。人工去做这件事,毫无疑问是很费时间的。AI搜索+Workflow的模式,可以有效解决这个问题。首先定义几个智能体,每个智能体完成一项功能。比如A智能体只负责给出建议的名字,B智能体负责检索谷歌是否有同名,C智能体负责检索Twitter是否有同名,D智能体负责检测Github是否有同名,E智能体负责检测可用的域名...另外还需要有一个调度中枢,协调每个智能体的工作,需要做决策,决定是继续下一步还是回溯到之前的步骤。

智能体在品牌卖点提炼中的应用

在智能体的构建中,对于结构的理解和控制,是整个工作流中最重要的部分,本文旨在为大家提供的是结构化的思路,而结构中的单点,可以通过不断迭代的方式,不断完善。请注意,品牌卖点提炼助手的本质是一个办公助手的形式,它最强的能力是为本来就具有营销思维的团队提供更为广阔的思路,将核心的经历放在决策和更具创意的部分,可以极大的提高团队效率。[heading2]4.1后续的迭代方向[content]实际的搭建过程,除了按照营销管理的结构进行智能体的搭建,实际也要根据公司所处的业态进行合理的调整,给智能体更多的提示词来提升分析的合理性。比如对于电商产品,其线上的触点是淘系京东系的电商平台,和抖音小红书等兴趣电商内容平台,而线下触点则是产品的包装、包裹、包括卡、产品说明书等,人员触点是销售人员、主播、售后、客服等。而线下是的实体服务行业,其线上的触点是大众点评/美团等线上OTA本地生活平台,抖音小红书等新媒体内容平台,而线下触点则是线下的门店展示,服务流程等,人员则是电话销售、服务人员等。因此,在实际的智能体构建中,结构上遵循营销管理的流程,可以保证智能体在输出上不会乱说八道,而通过调整单独智能体的提示词,可以有效提升在某一部分助手信息的准确度。另外,营销管理的结构化提示词中有一个注意事项,不要依赖于举例,因为举例有可能会限制AI在某一个方向上的发散思维,虽然避免了AI胡说八道,也限制了提供更有创造性思路的可能性。在营销过程中,更依赖于公司人员和咨询人员的决策力和敏锐的洞察力,智能体的灵感助手能够帮助我们更轻松的决策。

智能体在品牌卖点提炼中的应用

AI在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特的强项,可以应用在品牌卖点提炼中,为公司寻找品牌卖点的过程中,提供有效的分析和灵感,因此我们可以借助AI智能体,搭建出属于公司品牌的品牌卖点提炼助手,利用和智能体的对话,更有助于我们找到有效的品牌卖点。[heading2]3.1先明确我们的Know-How和AI的能力[content]在搭建智能体之前,我们需要先明确AI的能力边界,因此我们需要明确AI对我们公司以及公司所在的市场不了解的部分。AI不知道我公司的主要产品,以及产品具体解决了用户什么需求。AI不知道我公司产品具体的独特之处。AI不知道我公司是否获得过哪些特别的认可。AI不知道我公司目前所依赖的核心渠道。AI不知道我公司目前产品从售卖数据上体现的核心购买人群。AI不知道我公司在产品售卖中曾使用过的营销手段。AI不知道我公司期望在新的渠道中获得怎样的结果。……你会发现,AI在品牌卖点探索过程中,对你公司的了解程度接近于0,如果你直接期望AI去帮你找到卖点,那基本上只能收获AI的一通瞎回答,比如像下面这样:这样的回答结果,基本无法帮助我们拿到有效的品牌卖点,更无法将卖点制作成真正的落地页。而AI真正的能力是什么:AI能够通过分析数据和信息进行逻辑推理,解决复杂问题。AI擅长快速处理和分析数据,能够从中提取有价值的信息和模式。AI有大量的训练数据,可以输出比人类更全面的相关信息。AI可以理解用户所提供的内容,按照正确的结构梳理有效的输出内容。因此,我们可以确定这样一个智能体,更适合做一个引导型的助手,你不能依赖AI给你从0到1找到公司产品的卖点,也不能依赖于智能体直接从大量数据的分析结果直接得到最终的有效卖点。而引导型的助手,更好的形式是,让它成为一个灵感提问助手,在我们寻找卖点的过程中,在思考路径陷入停滞的情况中,让AI提供更多的思考维度。

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电商商品相关AI有哪些
电商商品相关的 AI 应用包括以下方面: 1. 阿里巴巴营销技巧和产品页面优化: 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化:AI 推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 产品页面设计:AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化:AI 技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问。 营销活动分析:了解活动效果,吸引顾客并产生销售。 库存管理:预测需求,优化库存。 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 社交媒体营销:在社交媒体上找到目标客户群体,提高品牌知名度。 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容。 2. 图片处理服务: 为电商卖家提供全面的图片处理服务,包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术,帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材。创作素材可商用,有助于安全可靠地提升商品出单率。
2025-01-21
创建电商产品图的Ai工具或者智能体
以下是一些可用于创建电商产品图的 AI 工具或智能体: 1. Flair、Booth 和 Bloom 等工具,可帮助品牌创建引人注目的产品照片。例如,能将挂在衣架上的连衣裙静态照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象。 2. AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 3. Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 4. 以 Kimi+的“什么值得买”智能体为例,能通过 Query Rewrite 提取关键词,再通过 API 检索商品信息,与提示词组装后请求大模型回答,成为电商导购类的垂直搜索应用。 5. 藏师傅推荐的通过获取 Logo 图片的描述、根据描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成的方法,例如人民有信仰整了个提示词一件生成的智能体:https://www.coze.cn/s/iDec2U13/ 。
2025-01-20
AI在电商行业的应用场景
AI 在电商行业有以下应用场景: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 在生成式 AI 方面,电子商务成为富有成效的垂直行业之一。相关工具如编写经过 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,创建完整的电商商店及市场营销材料。 此外,还有以下具体案例: 1. 品牌:提升品牌价值,涉及品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个关键词。 2. 品牌:分析品牌舆论传播,涵盖舆论传播、数据分析、主题等 25 个关键词。 3. 推广:制定上市推广方案,包含品牌、产品信息、新品等 28 个关键词。
2025-01-16
电商用最好的产品图片修改工具
以下是一些适用于电商的产品图片修改工具及相关应用: 1. Midjourney: 产品海报设计:将产品图片导入编辑器,通过简单操作和提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化:利用图像重纹理化模式快速为家具换上各种材质。 艺术字体海报:通过白底字体图和图像重纹理化模式变换成各种炫酷的字体海报风格。 2. Stable Diffusion: 对于运营网店的女装店主,可通过真人穿衣服拍照,选好底模(如 realisitic 的真人照片风格底模),根据不同平台换头,使用图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分等步骤,初步制作展示商品。 3. 其他工具: 像 Flair、Booth 和 Bloom 这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。 AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 未来,我们有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。
2025-01-15
用ai做 电商数据分析
使用 AI 进行电商数据分析可以采取以下步骤和方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:利用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 6. 价格策略:通过 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:运用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:利用 AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:借助 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高参与度和转化率。 此外,AI 在电商领域还有其他应用场景,如品牌提升、舆论传播分析、推广方案制定等。例如: 品牌提升:包括品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群、品类等多方面的分析和优化。 舆论传播分析:涉及舆论传播、数据分析、主题、事件等多个要素的研究和处理。 推广方案制定:涵盖品牌、产品信息、新品、成分等众多方面的策略规划。
2025-01-07
适用于电商的ai工具
以下是一些适用于电商的 AI 工具: 1. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等,提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 4. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容,有免费和付费两种计划。 5. Writesonic:专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等,提供多种语气和行业定制选项。 此外,还有以下工具: Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。 AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 电商 AI 工具库(作者:清酒)收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具,结合场景特别直观,按照电商的角色进行了区分,无论您是买家、卖家、渠道还是生产者,都能找到合适的 AI 工具,不仅有产品形态,还有非常具体的使用描述。更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说,这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容,提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。
2025-01-04
智能体在电商领域的应用
智能体在电商领域有以下应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词“笔记本电脑”,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作:工作流也可理解为多智能体协作,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,涉及多个步骤和检测,人工操作费时,而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决,通过定义多个智能体完成各项功能,并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面: 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要,旨在提供结构化思路,单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整,给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同,遵循营销管理流程保证输出,调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例,决策和洞察力仍依赖人员,智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景,即触点,包括线上(如微信、抖音等平台)、线下(产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景)和人员(线上直播间、人工客服或线下销售人员等)触点。在最终步骤,需找到所有传达品牌卖点的场景,结合需求制作落地页或沟通话术,建立品牌价值。
2024-12-20
AI智能体在电商领域营销助手应用
AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用: 1. 品牌卖点提炼: 智能体的构建中,理解和控制结构最为重要,其本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高效率。 实际搭建要根据公司业态调整,给智能体更多提示词提升分析合理性。例如电商产品,线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台,线下触点包括产品包装、包裹等,人员触点有销售人员等;线下实体服务行业,线上触点有大众点评/美团等,线下触点有门店展示等。 遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确,调整提示词能提升某部分助手信息准确度,但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例,以免限制 AI 创造性思维。 2. 电商导购: 以“什么值得买”智能体为例,用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过 API 检索商品信息,与提示词组装后请求大模型回答,成为电商导购类垂直搜索应用,提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作,通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题,如新产品取名,涉及多个步骤和智能体,还需调度中枢协调工作和决策。 3. 搭建智能体提炼品牌卖点: AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项,可用于品牌卖点提炼,搭建品牌卖点提炼助手。 搭建前要明确 AI 能力边界,如 AI 不了解公司产品、独特之处等。 AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等,确定的智能体更适合做引导型助手,在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。
2024-12-19
AI智能体在电商领域到底能做什么
AI 智能体在电商领域主要有以下应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入购买需求,如“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作:通过多个智能体的组装,解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,定义多个智能体分别负责不同功能,如给出建议名字、检索是否同名等,同时需要调度中枢协调工作,决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持:如在理赔提交审核中,将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用语言模型评估相关文件是否符合规则,并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼:实际搭建中,遵循营销管理流程保证输出合理性,根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度,为营销团队提供更广阔思路和灵感。
2024-12-19
我建了一个智能体,需要智能体根据知识库的内容来回答客户问题,但是智能体在回答问题的时候经常忽略知识库,请问这个问题要如何解决
要解决智能体在回答问题时经常忽略知识库的问题,可以从以下几个方面入手: 1. 优化工作流设计:确保工作流的流程清晰,从输入到对接知识库,再到调用大模型和输出,各个环节紧密衔接,减少出现疏漏的可能性。 2. 精心收集和整理知识库资料:对知识库的内容进行准确、全面的收集,并根据清洗结果进行手动二次校对,确保知识库的质量和准确性。 3. 明确提示词约定:在提示词中明确规定回答只能来自于知识库,避免智能体从其他不可靠的来源获取信息。 4. 加强对智能体的训练和调试:通过不断的训练和调试,让智能体更好地理解和运用知识库中的内容。 5. 深入理解 RAG 技术:掌握优化 AI 更准确回答专有问题的专业术语和方法,如 RAG,逐步探索如何优化回答。 在实际应用中,不同的场景可能需要不同的解决策略,需要根据具体情况进行调整和优化。
2024-08-19
有用来做网络游戏研发和运营的全套AI工具吗?
目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程(包括代码、资产生成、纹理、音频等)的全套生成式人工智能工具,也没有能与流行的游戏引擎(如虚幻和 Unity)紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用,例如: 生成可以互动的角色方面:有很多初创公司在研究,如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台,它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力,并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面:Coqui Studio(https://coqui.ai)、Bark(https://github.com/sunoai/bark)、Replica Studios(https://replicastudios.com)等。 语音识别方面:OpenAI Whisper(https://huggingface.co/openai/whisperbase)、Facebook Wav2Vec2(https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53)。 对话模型方面:ChatGPT(https://chat.openai.com)、HuggingChat(https://huggingface.co/chat)。 故事讲述模型方面:MPT7BStoryWriter65k+(https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter)、Claude 100k(https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows)、GTP4 32k(https://platform.openai.com/docs/models/overview)。 游戏设计方面:Ludo.ai(https://ludo.ai)。 搜索引擎方面:Haddock(https://www.haddock.ai)。 AI NPC 方面:Inworld(https://inworld.ai)。
2025-01-23
Ai智能体
AI 智能体在以下方面有重要应用和发展: 1. 在品牌卖点提炼中: 可搭建智能体作为引导型助手,帮助提炼品牌卖点。 但在搭建前需明确 AI 的能力边界,如 AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、曾使用的营销手段、在新渠道的期望结果等了解程度接近于 0。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值信息和模式、拥有大量训练数据可输出更全面相关信息、理解用户提供内容并按正确结构梳理有效输出。 引导型助手更适合成为灵感提问助手,在寻找卖点思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 企业自动化方面: 生成式 AI 应用有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。 领先的应用程序构建商正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。 未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体还未达到。 如流行的 RAG 架构不是智能体式的,一些设计支持工具使用,但应用程序的步骤仍由代码预先确定。 当将 LLM 置于应用程序的控制流中让其动态决定行动、使用工具等时,智能体出现。 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型:决策智能体、轨道智能体、通用人工智能体。
2025-01-23
初学者如何使用AI学习AI知识
对于初学者学习 AI 知识,建议如下: 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(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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,了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-23
即梦AI里做儿童绘本制作、故事绘本里,怎么做到人物一致,风格一致,场景风格一致。
要在即梦 AI 中制作儿童绘本并做到人物、风格和场景风格一致,可以按照以下步骤进行: 1. 描述故事场景:利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事,将其分为多个场景,用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如,故事名《Lily 的奇妙之旅》,场景 1 为“探险开始,Lily 来到一个阳光明媚的森林,跳过清澈的小溪,愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊,她们成为了旅伴”。 2. 生成场景图片:为每个场景生成图片时,使用固定的 prompt 风格词,如“super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。为了使熊和人物有更好的互动感,生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 为“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。如果需要,可使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选,在提示词中完全删除 Lily 的描述词,重新生成得到场景图像。 3. 绘制绘本主角:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”,在 mj 中生成直到得到一张满意的人物图像,且一套绘本中风格词语不要改变。 4. 保持一致性描述:在写 prompt 时,应从多个角度描述需求,包括人种、画风、宠物品种等,以稳定内容符合预期。例如,如果想生成一个关于“狗”的视频,提供不同狗的品种、外貌、行为等信息,确保物种和画风的一致性。
2025-01-23
你有哪些AI工具
以下是一些常见的 AI 工具: 对于建筑设计师审核规划平面图,有以下工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:面向住宅行业,可根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,能引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具包括: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费的在线图表软件。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本生成相关视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建多种架构图。 Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 与 Excel 相关的 AI 工具和插件有: Excel Labs:Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术。 Microsoft 365 Copilot:整合办公软件,通过聊天形式完成任务。 Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能。 Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets,可生成文本、执行情感分析等任务。
2025-01-23
AI从业者相关资质证书
以下是一些与 AI 从业者相关的资质证书和学习资源: 学习资源: 云端问道:https://developer.aliyun.com/topic/techworkshop?spm=a2c6h.29649919.J_3425856640.1.45d87102rfvft7 云起实践平台:https://developer.aliyun.com/adc/?spm=a2c6h.28938832.0.0.5ca5448a0xO1Q9 人工智能认证证书: (免费) 视觉开放平台:https://vision.aliyun.com/ 此外,以下是一些关于 AI 从业者的相关信息: 【已结束】AI 创客松中参与同学的自我介绍和分类,包括擅长领域、想法方向和优势等。 AI 切磋大会第七期·线下狂欢 Show 中提到适合做 AI 摊主的人群特点,如技术背景丰富、产品开发与管理经验、多元化应用场景等,以及 AI 爱好者与学习者、AI 内容创作与营销能力方面的相关情况。
2025-01-23
AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案是什么
以下是关于 AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案的相关内容: 工具: 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 企业内落地使用流程和方案: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据,快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:运用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:利用 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:借助 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:依靠 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:运用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2025-01-17
Agent 现在已经落地应用场景有哪些?
AI Agent 已经在以下场景得到落地应用: 1. 软件开发:基于大型语言模型的 Agent 利用自然语言理解和生成能力,能够与其他 Agent 进行交流和协作。 2. 科学研究:在相关研究中发挥作用。 3. 手机操作:如 AppAgent 可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势,在手机上执行各种任务,包括社交媒体发帖、撰写和发送邮件、使用地图、在线购物、图像编辑等。 4. 日常服务:如点外卖、写点评、看公众号等。 例如,AutoGLM 能够根据用户意图准确选择合适的应用场景,如“帮我买一杯咖啡”时打开美团,“帮我买一包咖啡豆”时打开淘宝。但目前仍存在一些问题,如语音识别有时偏差、复杂界面操作稳定性待提升、仅支持安卓等,不过这些可通过技术迭代解决。
2025-01-16
ai在企业的落地场景
AI 在企业中有多种落地场景,以下为您详细介绍: 1. 决策方面: 在实际企业环境中,领导者常面临平衡 AI 与人类判断以快速决策的问题。例如依赖 AI 进行销售数据分析来制定产品定价策略,但当市场环境变化时,AI 建议可能不适用。 企业领导者需认识到 AI 决策的不透明性,设立审核流程,如某公司全球化扩张时,AI 提供的局部市场数据分析建议需经领导者基于经验和洞察的审查。 为最大化 AI 优势并避免盲目依赖,企业可建立“AI 决策审核流程”,包括数据源验证、算法透明度、专家审查、伦理与社会影响评估等步骤。 2. 医疗保健领域: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗:分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 3. 金融服务领域: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低风险。 信用评估:帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据辅助投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 4. 零售和电子商务领域: 产品推荐:分析客户数据进行个性化推荐。 搜索和个性化:改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 5. 制造业领域: 预测性维护:预测机器故障避免停机。 质量控制:检测产品缺陷提高质量。 供应链管理:优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人提高生产效率。
2025-01-13
我想知道关于数字员工的一些落地方案
以下是关于数字员工的一些落地方案: 易观的报告《2024 年 AI 加速数字员工智能化落地——中国数字员工市场发展及企业数字员工落地建议报告》探讨了数字员工的定义、价值、分类,并预测了发展趋势。报告指出,数字员工能提升企业运营效率、降低成本、保障工作质量与稳定性。其发展趋势包括智能水平提升、融入工作流程、成为企业核心资产、开发与运营平台的在线化与开放化、市场的业态多样化、企业专业数据的深度洞察与策略制定、组织能力的新要求、群体智能与组织孪生的纵深发展等。 实战课程方面,提供了一比一数字人分身的定制体验,能让您熟练使用 10 多种热门数字人工具,掌握数字人定制、唇形同步、声音克隆、视频翻译、AI 换脸等技术,了解数字人商业应用场景及行业现状,将数字人融入工作流,完美匹配场景和工具,还能获得自学路径,课程后能持续学习并完成落地。并且搭建了交流群,方便解决课程问题和与其他同学讨论学习心得。 在技术实现上,算法驱动的数字人涉及 ASR 语音识别(如 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition 等)、AI Agent(大模型包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等,Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义)、TTS(如微软的 edgetts、VITS、sovitssvc 等)。人物建模模型可以通过手动建模(音频驱动)或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果(例如 wav2lip 模型)实现。但这种简单的构建方式还存在一些问题,如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2025-01-08
AI 在零售商超的落地场景和工具分别是哪些?
AI 在零售商超的落地场景主要包括: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 相关工具如下: 1. 市场分析工具:利用 AI 分析市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 2. 关键词优化工具:分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计工具:根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成工具:撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化工具:帮助选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略分析工具:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析工具:了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐工具:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人工具:提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析工具:分析不同营销活动的效果。 11. 库存管理工具:预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化工具:分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销工具:在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销。 14. 直播和视频营销工具:分析观众行为,优化直播和视频内容。
2025-01-08
我作为一名OA软件的行业的售前,我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景,所以我对AI知识有简单的了解,我现在想转型AI行业的售前,我该如何系统的学习AI的相关知识,请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列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)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、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。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,作为转型者,您可以从以上多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07