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我是个外行,完全小白、没有编程基础。我有个初步的想法,做一个智能客服,来代替或者帮助我们行业的人工客服。那么,我应该从哪些知识开始学习、或者我自己能不能办到?

Answer

对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白,以下是一些建议:

  1. 先对 AI 有初步的了解,明确自己的需求和目标。
  2. 学习一些基本的概念,比如什么是 AI、提示词工程等。
  3. 可以参考他人的学习路径,例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。
  4. 要有耐心,在 AI 的帮助下一步一步来,并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。
  5. 避免追求“大而全”和完美主义,从小的功能和简单的应用开始,尽快让系统“跑起来”,获得实际使用的反馈,再不断改进。

同时,有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态,通过不断学习和实践,在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程,还创建了多个智能体。但也要注意,现实中真正的应用往往有复杂的需求,不能完全依赖 AI 一次性搞定,需要自己不断努力和积累。

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References

YoYo:我在通往AGI的学习之路心得

千人千面,仅代表个人的学习实践,仅供参考启发。[heading2]澄清内容,方便大家参考[heading3]学习前状态[content]不理解什么是AI,什么是提示词工程,但是不影响使用的一个蛮干的状态个人是个文科生,不懂代码,英语也非常差;在学习AGI之前的状态是,注册尝试各种AI工具,走了不少弯路对ChatGPT的认识,仅限于日常问答,SQL学习交互,能够支持工作数据提取[heading3]学习后现状[content]终于可以搓多Agent的智能体,但是需要进修python搓更多智能体营销文案demo,SQL代码进阶学习应用创建了3个图像流智能体,2个Agent智能体玩具🪀在公司中实践智能客服从创建到应用的过程,实现企业微信机器人问答的基本功能学习Dr.kown的尝试实践图像流的尝试企业智能体实践,智能客服[heading2]在AGI的学习路径[content]关键词:#少就是多#先有个初识#目录索引推荐#兴趣最重要#先动手学习路径,主线+支线的游戏通关~最后,个人感受真的学不完,找到适合自己的就好学以致用,通过学习-分享-不断填补知识的缝隙,成长的一种路径。[heading2]关于我[content]大家好~我是yoyo🐱🐈坐标北京,铲屎官一枚🫡AIGC的小白,持续进阶成长,打造一个自己的智能体☕️以上期待能够给到各位一点启发感谢家属带我在“[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)”打开新世界,接触有趣的事情,结识有趣的人

超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用

从去年三月GPT4发布会上一个由手绘草图直接生成网站的demo惊艳众人开始,很多人就认为程序员工种已进入倒计时。最近cursor和o1的出现,更是让非技术同学们热切期盼:是不是真的能再也不“就差一个程序员”了呀!很遗憾,现实依旧骨感。demo还停留在贪吃蛇,太小巧也太普通。真正的应用会有复杂得多的特殊需求,代码量也会超出AI单次吞吐量,AI根本无法直接搞定。(o1?o1的能力确实强了很多,但其实还是不够。后面找机会另写文章详解吧。)如果你请教号称“我不懂编程但靠XX开发了XXX”的技术小白该如何开始,多半会得知他们多少还是懂一些css或python。而纯小白,一开始通过cursor里的对话创建好起始文件后,往往会无从下手——到底要在哪里敲什么字符,才能触发一连串美妙的tab让AI开始自动工作?对于纯小白来说,如果你的需求远比AI直出的内容复杂,无法一次性直出。那就耐下性子,在AI的帮助下一步一步来,并在这个过程中学会一点点编程。[heading2]

放下傲慢!停止自欺欺人!与其做 AI 的主人,不如做它的搭档

对于完全没有编程基础的人来说,起步比较简单,但有些稍微懂一些编程的人,往往会有一种“大而全”的追求。还是以文本转成视频的例子来说,中间涉及将文本转成图片。然后开始考虑:有可能会有多人参与。有可能会同时开展多个项目。……因此,预留了很多可能性。进一步考虑到这个系统要同时支持移动终端、网页端、以及桌面程序(如mac和Windows),于是就问AI有没有什么办法可以实现代码跨平台共用,保持一致性。在这个过程中,虽然学到了一些新奇的知识,但也收获了不少挫败感。图中的文件夹结构包含客户端、web端、管理后台等等。对于普通人而言,还是需要量力而行。也许未来可以实现,但目前确实有难度。[heading2]3.6避免完美主义,跑起来才有新灵感[content]和写文章类似,我们很容易陷入完美主义的情结。这里的完美主义可能体现在多个方面,哪怕是我们自己用的工具或系统,不对外提供服务,也会遇到这种困扰。希望系统更灵活希望通过一些配置就能生效,而不是固定的。希望系统更智能希望它能适应不同的大模型,并通过简单配置支持新的模型。希望系统更好看看到别人的系统很漂亮,就想着去改进自己的界面。希望系统有不同皮肤希望自动适应白天和晚上的配色。希望系统有统计功能……完美主义会不知不觉中让我们陷入项目范围不断扩大的困境。如果这个系统是对外的,可能情况会更严重。经验表明,尽快让系统“跑起来”,让它能被实际使用,这样才能获得真实的用户反馈,推动系统不断改进。

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有没有一款智能客服软件,支持同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台的售前售后咨询问题,并根据客户关键字自动回复
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。
2025-03-05
有没有那款智能客服软件,具备接入全渠道平台的客户咨询能力
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。
2025-03-05
有没有适合美妆行业,具备接入全渠道的智能客服软件/AI工具
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。
2025-03-05
小公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
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。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
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。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面,以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析: 线上 AI 平台的优势在于出图速度快,对本地显卡配置要求低,无需下载大型模型,还能参考其他创作者的作品,但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件,出图质量高,但使用时电脑可能宕机,配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑,建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型,线下作为主要出图工具。 在图像生成方面,2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升,提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中,AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”,大大提升效率。 在游戏开发中,AI 可用于游戏内容辅助生成(如文、图、3D、音乐)、动画辅助渲染、游戏智能运营(包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成)等。 对于小游戏公司,Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择,它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本,并且有多种应用场景,如文生图、图生图等。同时,也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。
2025-03-04
AI编程教程
以下为您提供的 AI 编程教程相关内容: 1. 《ShowMeAI 周刊 No.13》中包含两篇优秀的 AI 编程教程,您可以通过原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/D0wX5VSDPZi9Xv15dbuGtA)获取更多详细信息。 2. Yeadon 介绍的 30 分钟从 0 到 1 的 AI 开发网站 Windsurf 零基础开发。它具有卓越的上下文理解能力,包括项目结构识别和跨文件上下文追踪;强大的功能特性,如 AI 智能代理和 Cascade 模式;广泛的应用支持,包括多语言支持和跨平台兼容性。 3. 《AI 编程与炼金术:Build on Trae》活动正在进行中,欢迎大家提交自己的 AI 编程作品。本教程由 AI 编程社 WaytoAGI AI 产品黄叔共同创作,全文使用 Trae 做 AI 开发,可通过相关链接获取更多内容。
2025-03-05
零编程基础,我想写一个程序实现识别pdf格式的车险保单。我需要多久时间?
对于零编程基础的您来说,要编写一个能够识别 PDF 格式车险保单的程序,所需时间会比较长。这取决于您学习编程的速度和投入的精力。 如果您每天能够投入大量时间学习并实践,可能需要几个月的时间来掌握必要的编程知识和技能,然后再花费一定时间来开发和调试这个程序。 但如果您只是利用业余时间学习,可能需要半年甚至更长时间才能实现这个目标。 需要注意的是,这只是一个大致的估计,实际所需时间会受到多种因素的影响,比如您的学习能力、学习资源的质量、遇到问题时解决的效率等。
2025-03-05
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
AI编程工具推荐
以下是为您推荐的一些 AI 编程工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外,使用 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能包括:准确描述需求、具备架构能力、专业编程能力和调试能力。关于不同 AI 编程工具的讨论和使用策略,您可以参考以下内容: 对于 Cursor,不同用户态度不一,有人觉得好用离不开,有人担心依赖心理或认为不好用,还有人对 AI 代码生成存在信任问题。作者建议使用 Git 管理代码版本,对 AI 代码进行 Review,任务分解为单一模块,借助 AI 生成测试代码等。 在 v0 与 Claude 的对比方面,Claude 在纯 UI 场景的生成效果往往更好,而 v0 和 Cursor 会因系统提示词和上下文猜测添加大量无关内容。v0 的优势在于傻瓜式操作。建议结合使用,当 Cursor、v0 效果不佳时,可将问题抽象独立出来,切换到 Claude、ChatGPT 或 Gemini 进行处理。
2025-03-01
我是没有编程和计算机专业知识的新手,想要学习提示词设计,请推荐学习资料
以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料: 1. 参考文献: D.Sculley 等人的《机器学习:技术债务的高利贷》(2014 年) Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型:介绍和目录》(2023 年) Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》(2022 年) Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法:克服少样本提示词顺序敏感性》(2022 年) Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》(2022 年) Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》(2022 年) Shunyu Yao 等人的《思维树:与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》(2023 年) 2. 小七姐的相关教程: 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(四)》:介绍了标识符(如、<>等)和属性词(如 Role、Profile、Initialization 等),并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式,还推荐了相关理论原文,如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议: 理解提示词的作用:提示词向模型提供上下文和指示,其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧:明确任务目标,用简洁准确语言描述,给予足够背景信息和示例,使用清晰指令,对特殊要求明确指示。 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究:持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意,上述部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-27
ai 编程工具
以下是一些常见的 AI 编程工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外,字节的 AI 编程工具 Trae 今日上新,Windows 和 Mac 均已支持,支持 Claude 3.5 版本且懂中文,目前免费使用。可在此下载使用:https://sourl.co/2DCmmW 。 Claude 3.7 Sonnet 深夜上线,类似于 Cursor 的 AI 编程工具,具有搜索和阅读代码、编辑文件等功能,目前开放了限量预览,详情可查看:https://docs.anthropic.com/en/docs/agentsandtools/claudecode/overview 。对于刚开始接触 AI 编程或没有代码知识的,建议使用 Trae 或者 Cursor 。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。
2025-02-25