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

以下是一些能够进行会议记录的免费 AI 助手： 1. 飞书妙记（https://www.feishu.cn/product/minutes）：飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟（https://tingwu.aliyun.com/home）：阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见（https://www.iflyrec.com/）：讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI（https://otter.ai/）：转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。需要注意的是，大部分工具可能有使用的时间限制，超过一定的免费时间后就需要付费了。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您想让 DeepSeek 成为您专属的公文写作助手，可以参考以下提示词： 1. 首先借助 AI 分析好的文章： 找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1（理论上来说适合大多数 AI，尤其是有推理模型）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评：“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。”

以下是关于 AI 校对助手的相关信息： 相关文章： 《》由 Laurence Holt 撰写，介绍了 AI 在 K12 教育中的应用现状，自 2023 年 6 月首次发布以来，地图新增了 90 多个标志和 11 个领域，反映了教育技术的最新进展。文章讨论了 AI 如何辅助教学、提供个性化反馈、支持特殊需求学生等，并强调了 AI 作为教师助手的潜力。 《》探讨了新科技带来的信息频次跃迁对生活的影响，以及世界是否变得更难、时间流速是否更快等问题，张津剑在这期内容里给出了系统性的答案。 《》，萨尔・可汗的《勇敢新语》一书，描述了 AI 在教育领域的创新应用，展望了个性化学习、支持和指导的未来。通过 AI 辅导员，学生可以获得个性化的学习体验，帮助他们更好地理解知识。比尔·盖茨说：“AI 工具和辅导员永远不能，也不应该取代教师。AI 应该做的是支持和赋能教师。” 文章润色工具： 常见的文章润色 AI 工具有： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 AI 赋能教学相关： 张翼然的《AI 赋能教学，创新引领未来.pdf》中提到： 配置一个 AI 助理，就能反复快速使用，还能逐步调整优化。语言模型类似于“缸中之脑”智能体赋予它与外界交互的能力，设置“常用语”、“小助手”、“bot”、智能体。 作为高校教师为工作生活创建/改编的 AI 助理，用 AI 赋能教学，从易到难的学习路径是：1.了解 AI 工作原理；2.尝试各种 AI 工具；3.学会优化提示词；4.生成课程资源；5.解决教学场景；6.课上师生机共学；7.促学生正确使用；8.提升人机共创力。 目录包括：AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践；AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力；大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得；AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景；AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力；一线教师的 AI 需求与高效工具推荐；AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用；解码 AI 教学案例：创新与实践。 教学主要负担分析：备课压力（编写教案、制作课件、设计教学方案），适应新课标（跟进教育改革、更新教学内容）。

以下是关于优化提示词助手的相关内容： 在使用 Claude2 时，您可以让它对先前给出的答案进行“自我评估”。例如，如果您认为模型可能犯了错误，让它检查自己的工作，在任务中增加额外的审慎步骤，将回应分类为好或坏，或者让它说出更喜欢两个初始回应中的哪一个及原因。您还可以通过“提示链”自动执行类似的“额外审慎”步骤，并在要求它在文本中查找内容时，最好“给它一个出口”，以防止其胡编乱造。 Midjourney 机器人通过将提示分解为更小的单位（称为标记）来分析您的提示，这些标记可以是短语、单词甚至音节。带有不必要的单词、冗长的描述、诗意短语或对机器人的直接寻址的长提示可能会导致在图像中添加意想不到的元素，使用/shorten 命令可以帮助您发现提示中最重要的单词以及可以省略的单词。 XiaoHu.AI 日报中提到，通过链式思维等技术可自动改进提示词，提升 AI 模型回答的质量，具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点，能显著提高模型的易读性和准确性。测试显示多标签分类准确率提升 30%，摘要任务可完全遵循字数要求。若提示缺少示例，Claude 还会自动生成合成示例，简化提示构建过程。

以下是为您提供的一些档案分类助手： 1. Replit：网址为 https://replit.com 。 2. Boxy：网址为 https://codesandbox.io/blog/meetboxyaicodingassistant?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia 。 3. BlackBox AI：网址为 https://www.useblackbox.io/ 。 4. Tabnine：网址为 https://www.tabnine.com 。 5. CodeAssist：网址为 https://plugins.jetbrains.com/plugin/20085codeassist 。 6. Codeium：网址为 https://www.codeium.com/ 。 7. Fix My Code：网址为 https://userway.org/fixmycode?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia 。 8. Warp AI：网址为 https://www.warp.dev/?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia 。 9. Raycast Al：网址为 https://www.raycast.com/ai?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia 。 10. CodiumAI：网址为 https://www.codium.ai/?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia 。

以下是关于 AI 助手的相关内容： AI 与宠物的结合： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，能帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 总的来说，AI+宠物是充满想象空间的新兴赛道，结合 AI 技术和宠物行业需求，可开发出各种有趣有用的应用。 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手 方案概览： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建大模型应用，获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算快速搭建网站，模拟企业官网或其他站点。 2.1 创建应用：点击打开函数计算应用模板，参考选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 2.2 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，点击查看确认部署成功。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码实现在网站中引入 AI 助手。 3.1 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情底部找到函数资源，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，取消相关代码注释，最后点击部署代码等待完成。 3.2 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面查看最新效果，会发现网站右下角出现 AI 助手图标，点击唤起。 最后可以通过准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助更好地应对客户咨询。

企业财务可以通过以下方式使用 AI： 1. 利用提示词工程中的思维程序（PoT）技术：PoT 能将思考过程转化为可执行的程序或算法，适合财务分析、风险评估等需要严谨计算的场景。在进行新产品的财务可行性分析时，可使用 PoT 提供精确的财务分析，并轻松调整参数进行不同情景的模拟，提高决策的精确度和灵活性。在选择框架时，需根据具体任务需求，如短时间内做出结构化决策选 AoT，快速生成大量结构化内容选 SoT，涉及复杂计算或高度精确性选 PoT。 2. 借助生成式 AI： 帮助回答财务问题，改进内部流程，简化日常工作流程。 从更多数据源获取数据，自动化突出趋势、生成预测和报告的过程，如预测分析的自动化、自动创建报告、辅助会计和税务工作、处理采购和应付账款等。 3. 应用于风险管理： 首先，使用 AI 工具进行风险评估，包括准确预测和识别潜在风险，如财务风险、供应链风险等。选择适合的 AI 风险评估工具，收集相关数据并分析，预测潜在风险及来源和影响。 其次，基于 AI 分析结果制定相应的风险应对策略，包括制定应急计划、调整业务策略等，并持续监控效果，定期复审和更新风险评估模型和管理策略。 通过以上方式，企业财务能够更有效地识别和应对潜在风险，提高工作效率和决策精确度，实现可持续发展。

以下是关于在企业微信中搭建智能机器人的相关内容： 一、使用 Coze 在微信里搭建机器人的目的 1. 训练公司自有的数据，让机器人对外提供客服功能。 2. 将训练好的机器人与公司的企业微信绑定，对外提供客服功能。 3. 进阶版：同时根据客户咨询的信息，收集用户联系方式信息形成销售线索。 二、使用工具 1. 字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 2. 需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 三、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 四、基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署项目 1. 把 Administrators 先改成“wxid_dna83ykqawl222”。 2. 如果已有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，可把 Ai_Lock 修改成“1”，并在 OpenAI 处添加模型 key，填写格式参照原有格式；若暂时没有，可保持 Ai_Lock 是 0。 3. 修改后点击保存。 4. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件，双击开始运行。 5. 双击后会看到页面并弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，参考登录失败的解决方法）。 6. 进入微信后，系统会自动初始化必备文件，等待初始化完成。 7. 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到自己的 wxid 返回到第 1 步中 config 让替换的地方进行替换。 8. 添加完之后，建议使用小号登录，然后用大号作为管理员对小号发号施令。 五、基于 Hook 机制的微信 AI 机器人功能使用教程 1. 积分系统：此项目加入了积分系统，只有积分的用户才可以发起 AI 对话，主管理员的大号可对别人进行加减积分的操作，使用方式：@用户 加 100，加字后边有空格。 2. 群聊推送：大号在群里发送“开启推送”，即可在此群开启推送服务。然后，大号在与小号的私聊中发送任意公众号卡片，小号就可以把信息转发到群聊中（目前仅支持公众号卡片）。 3. 小工具使用示例（部分）：发送 Help 查看使用方式。 六、登录失败的解决方法 1. 下载文件，放到 NGCbot 文件夹里。 2. 打开微信，先不要登录，保持在扫码/登录页面。 3. 在文件夹空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”，然后输入相关命令，点击回车。 4. 回到文件夹下，双击 main.py 登录微信。

企业部署本地 AI 模型管理可以参考以下内容： 1. 使用 Ollama 框架： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于在本地环境（包括 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu）启动和运行。 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装，安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 2. 部署和训练自己的 AI 开源模型： 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署，根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够训练数据覆盖目标应用场景，准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础，如使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护，重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. LangChain 携手 NVIDIA： NVIDIA NIM 是一系列加速企业内部生成式 AI 部署进程的用户友好微服务，支持广泛 AI 模型，开发者利用行业标准 API 数行代码即可构建企业级 AI 应用，基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大推理引擎及 PyTorch 等技术构建，提供无缝 AI 推理体验，在本地服务器或云端环境中均是大规模、高性能生成式 AI 推理的最佳选择。 对 NVIDIA NIM 充满期待的原因：自托管特性，数据保留在服务器上不外传，适合处理敏感信息的 RAG 应用；提供一系列预构建容器，轻松选择使用最新生成式 AI 模型，无需复杂配置；具有可扩展性，解决服务部署的稳定性和可用性挑战。 开始使用 NIM 很简单，在 NVIDIA API 目录中可访问多种 AI 模型用于构建和部署生成式 AI 应用，NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，这是全面的基于云的软件平台，旨在简化生产级 AI 应用的开发和部署流程，可通过相关博客获取详细指南。

企业本地化部署 AI 主要包括以下方面： RPA 与财务税务问答机器人：RPA 与 AI 结合具有多种应用和优势。操作流程简单，无需代码，适合小白和无 IT 经验者。有众多应用案例，如奥康和方太在各部门的订单处理等操作中搭建了大量脚本。封装了众多组件，还可通过触发器设置机器人每天工作。数字化包括标准化、自动化、RPA 加 AI 使机器人更智能三个阶段，交付的是动态能力，让用户自己搭建机器人。产品可本地化私有部署，面向企业有费用，私有化部署能保障数据安全，企业大模型可封装调用。RPA 有容错处理方式，但受多种因素影响。 LangChain 与 NVIDIA：NVIDIA NIM 是一系列用户友好的微服务，旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程。支持广泛的 AI 模型，基于强大的推理引擎和技术构建，提供无缝的 AI 推理体验。其自托管特性可保障数据安全，提供预构建容器，具有可扩展性。开始使用 NIM 可在 NVIDIA API 目录中获取多种 AI 模型，它是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人：以 windows10 系统为例，安装环境时先在系统中输入“cmd”打开命令窗口，确认是否有 python 和 pip。若没有则需安装，如安装 python 可下载安装包。部署项目时下载 COW 机器人项目并解压缩。

以下是为您提供的关于将 AI 作为培训技术手段建立和制作港口企业各类人员培训课程的一些建议： 首先，参考相关法律法规，如《2020 年国家人工智能倡议法案》，其中提到要为人工智能研究和发展提供持续、一致和协调的支持，包括通过拨款、合作协议、测试平台以及获取数据和计算资源等方式。 对于港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员的培训课程制作，可以利用以下方法： 1. 支持开发自愿性的标准、最佳实践和基准，以确保培训课程的质量和有效性。 2. 为各级教育项目提供支持，在正式和非正式的学习环境中，让员工能够使用和与人工智能系统互动，并适应其对社会和经济的潜在变革性影响。 3. 支持跨学科的研究、教育和培训项目，促进学生和研究人员学习人工智能的方法和系统，培养跨学科的视角和合作，涵盖计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术等相关领域的专家。 需要注意的是，在实际操作中，应根据港口企业的具体需求和人员特点，有针对性地设计和优化培训课程。

以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案，希望对您有所帮助： 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能，增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧，如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程：利用网络平台提供相关课程，方便职工自主学习。 2. 线下讲座：邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作：在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训，根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式，检验职工的学习成果，并将其与绩效考核挂钩，激励职工积极参与培训。

搭建 AI 智能客服可以参考以下步骤： 1. 明确核心构思：利用企业已有的知识积累，结合大模型的强大能力，为用户提供准确且简洁的答案。创建企业私有知识库，收录企业过去的问答记录和资料，再利用大模型对用户咨询的问题进行处理，确保回答的准确性和一致性，还能在必要时提供原回答的完整版，以满足用户的深度需求。同时对接人工客服，在智能助手无法解决用户问题时，用户可以快速转接到人工客服，确保问题的及时解决。这种人机结合的模式，有助于提升整体服务质量和客户满意度。 2. 具体操作步骤： 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手： 创建大模型问答应用：通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站：通过函数计算，来快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助您更好的应对客户咨询。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服： 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题。 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择：让其不仅会写，还会通过语音跟您交流。 点击“发布”，选择发布平台，如 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金等。

目前已知以下智能客服算法： 天猫小蜜智能客服算法：由浙江天猫网络有限公司提供，应用于手机天猫（APP）的在线智能客服场景，能识别文字或语音问题，结合智能客服知识库生成回答。 钉钉智能客服算法：由钉钉科技有限公司提供，应用于钉钉（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询内容结合知识库生成多种形式的回答。 淘票票小蜜智能客服算法：由上海淘票票影视文化有限公司提供，应用于淘票票（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询生成文本或语音智能回答。 1688 阿牛智能客服算法：由杭州阿里巴巴广告有限公司提供，应用于 1688 工业品（APP）、阿里巴巴（APP、网站）的在线智能客服场景，能结合知识库生成多种形式的回答。 但尚未有一款明确表明能同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台售前售后咨询问题，并根据客户关键字自动回复的智能客服软件。

以下是为您推荐的一些具备接入全渠道平台客户咨询能力的智能客服软件： 1. 阿里云百炼：可以在几分钟内构建一个 AI 助手，并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，且缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。其智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力，能够弥补大模型的不足，例如回答私有领域问题、获取最新信息等。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 2. COW 框架：是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，支持多平台接入（微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等）、多模型选择（GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等）、多消息类型支持（能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能）和多部署方法（本地运行、服务器运行、Docker 的方式）。但需要注意的是，使用此框架接入大模型 API 需单独付费，且微信端使用可能存在封号危险，操作时需依法合规。 此外，利用 AI 聊天机器人实现客户服务自动化也是常见的做法。通过部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询，将其集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道，能够提高客户服务的效率和可及性。同时，通过机器人提供 24/7 客户支持，定期监控其性能并根据反馈进行优化，能够提升响应速度和服务质量。

目前在美妆行业，具备接入全渠道的智能客服软件/AI 工具相对较少。一些常见的智能客服解决方案提供商可能会提供相关服务，但需要您进一步调研和评估其是否满足您的具体需求。例如，一些知名的客服软件平台可能会具备一定的全渠道接入能力，但在美妆行业的针对性优化方面可能各有差异。建议您在选择时，重点考虑其对美妆行业常见问题的理解和处理能力、与现有业务系统的集成便捷性以及用户体验等方面。

对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。

以下是从短视频脚本创作到视频剪辑的全面解决方案： 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 案例参考： 桂大羊提供了保姆级教程，基于大语言模型和绘图模型，探索了文生图到图生视频的创作实践。例如，在一带一路背景下丝绸之路这个角度的创作中，选择了大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映，部分音效在网上无版权下载或使用剪映自带音效。同时确立了时长（1 分钟左右的 AI 生成画面，加上闭幕不超过 2 分钟）和风格（大致定义为中国风）。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些解决 DeepSeek 服务器繁忙的方案： 1. 尝试以下搜索网站： 秘塔搜索：https://metaso.cn 360 纳米 AI 搜索：https://www.n.cn/ 硅基流动：https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎：https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F 百度云千帆：https://login.bce.baidu.com/ 英伟达：https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq：https://groq.com/ Chutes：https://chutes.ai/app 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github：https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE：https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor：https://cursor.sh/ Monica：https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda：https://lambdalabscom/6 Cerebras：https://cerebras.ai Perplexity：https://www.perplexity.ai 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 2. 可以通过以下步骤使用网页聊天解决： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 还可以使用以下网站（部分需要魔法，不做教学支持）： 秘塔搜索：https://metaso.cn 360 纳米 AI 搜索：https://www.n.cn/（bot.n.cn) 硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/RjJgQqae AskManyAI：https://dazi.co/login?i=7db38e6e 字节跳动火山引擎：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/experience 百度云千帆：https://console.bce.baidu.com/qian3an/modelcenter/model/buildIn/list 英伟达 NIM Groq：https://groq.com/ Fireworks：https://fireworks.ai/models/fireworks/deepseekr1 Chutes：https://chutes.ai/app/chute/ Github：https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE：https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor：https://cursor.sh/ Monica：https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda：https://lambdalabs.com/ Cerebras：https://cerebras.ai Perplexity：https://www.perplexity.ai 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

以下是关于 TTS 的一些最佳解决方案： 在线 TTS 工具推荐： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型。 TTS 音库制作和文本前端： 录音文本收集：在一个语种的语音合成建设之初，可同步收集该语种对应的大文本。录音文本的选择一般遵循以下原则： 音素覆盖：构建基础的文本前端，确保录音文本的音素或音素组合尽可能覆盖全。 场景定制：根据通用或特定场景需求，确保相关内容有所覆盖，并与需求方紧密沟通。 文本正确性：确保录音文本拼写无误，内容正确。 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 。 接口请求频率限制：5 次/秒。 可以将任意文本转化为语音，应用场景广泛，提供多种方言、发音人和风格，实时合成支持 SSML。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在中国国内，以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案： 1. 字节发布的全新 AI IDE：Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点，但目前存在一些小问题，如无法及时调整 Prompt 模块等，不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为：https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念：工具应适应 AI 的认知方式，让 AI 理解要做的事，然后自主寻找合适的工具和方法，而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异，如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型，在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问限制，并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，改进 MoE 架构；零一万物更关注数据集建设。

以下是关于大模型应用解决方案的相关内容： 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱 客户介绍：零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日，是一家创新型的智能电动汽车品牌，拥有智能电动汽车完整自主研发能力，2023 年已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起，零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日，零跑汽车已对 OTA 功能完成大规模升级，携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能，用于聊天、基础知识问答、文生图等场景，提升用户驾驶体验。 阿里云的解决方案： 接入通义大模型实现开放式语音交互：改变了传统的固定形式的问答模式，支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互（闲聊场景），进行自然、连贯的多轮对话，可秒级响应，同时结合企业知识库和互联网知识库，满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图：零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型，帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸，实现秒级作图，提升娱乐互动；支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能，丰富用户操作体验；知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构：基于百炼平台，零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构，基于统一的大模型底座，实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代，降低大模型应用的创新门槛与成本。 RAG 提示工程（一）：基础概念 大语言模型应用于实际业务场景存在的问题： 知识的局限性：模型自身的知识完全源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时或通用信息等问题。 数据安全性：企业担心数据泄露，不愿将私域数据上传第三方平台训练。 RAG 的优势：可以让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户可深入了解 LLM 生成结果的过程。并且，RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。 七大行业的商业化应用 企业解决大模型落地难问题： 算力方面：国产芯片在软件适配度、稳定性方面不足，与英伟达显卡解耦能力弱。可以从协同化、模型小型化、再训练、融合计算四方面来解决算力矛盾问题。 价格方面：训练成本高、数据筛选难度大，千亿参数模型报价高昂，让很多客户望而却步。垂直大模型的数据生成规模小、场景易用、Chat 思维能力高。

目前没有相关的培训文档内容可参考。但一般来说，要利用现有的培训文档制作一个能担任系统分析员工作的 AI agent 并从文档中找出系统问题的根本原因和解决方案，您可以考虑以下步骤： 1. 对培训文档进行详细的梳理和分类，提取关键信息，例如系统常见问题的特征、根本原因的类型以及可能的解决方案模式。 2. 利用自然语言处理技术，对提取的信息进行标注和训练，使 AI agent 能够理解和识别这些模式。 3. 设计有效的交互方式，让用户能够向 AI agent 清晰地描述系统问题，以便它能够准确地匹配和应用所学知识。 4. 不断测试和优化 AI agent 的性能，根据实际应用中的反馈，调整训练数据和算法，提高其准确性和实用性。