agent现在是只有coze提供吗？

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（用于所有的上下文学习）和长期记忆（通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 从产品角度思考 Agent 设计时，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，其身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可为其设计简短背景故事。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。 Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。LLM Agent 是指结合大型语言模型（LLM）和自主智能体（Agent）特性的系统，能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户输入，并进行智能决策和行动。其组成部分包括： 1. 规划：是 Agent 的思维模型，负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估执行策略，通过使用大型语言模型的提示工程实现精准任务拆解和分步解决。 2. 记忆：即信息存储与回忆，包括短期记忆（用于存储对话上下文，支持多轮对话）和长期记忆（存储用户特征和业务数据，通常通过向量数据库等技术实现快速存取）。 3. 工具：是 Agent 感知环境、执行决策的辅助手段，如 API 调用、插件扩展等，通过接入外部工具扩展 Agent 的能力。 4. 行动：是 Agent 将规划和记忆转换为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。

以下是一些获取 agent 提示词的方法和相关要点： 1. 对于 Claude2，确定其是否理解指示词的最好方法是询问它本身。例如给出具体的任务说明，如“我将给你一个句子，你需要告诉我其中有多少次包含‘apple’这个词”，并观察它的回应。 2. 在 Coze 上创建多 Agent 模式的 bot 时： Agent 意图定义了其工作任务和适用场景。 Agent 提示词包含系统级别的关键词汇，与人物设定和逻辑处理紧密相关，帮助其理解和响应用户需求。 Agent 技能包括调用预设的工具、工作流和知识库。 控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别，正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。 与多 Agent 模式的 bot 沟通时，可明确指示进行节点切换或进入下一步。 在设置节点切换时，可清晰指定判断时机和参考上下文的轮数，一般建议参考五轮左右的对话内容。 3. 在游戏《Im Here2》中： 对于特定谜题，如“什么越来越热，但却从不冷却；它有核心，但不是水果；它有光环，但不是天使。它是什么？”，设计提示词介绍太阳。 对于重要地点，如符文石像、源核、瀑布或哈伦村，初次回应简短，不超过 30 字，玩家进一步询问时再展开详细描述。 对于承担单一任务的守卫者和指引者的代理，指示词只需提供需要回答的谜题及正确答案，并在指示中提供清晰步骤增强可控性。函数交互部分，当函数不需要输入和返回参数时，对名称和描述进行设定即可。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用等。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关链接：

要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频，您可以参考以下几种模型和方法： 1. PixVerse V2 模型： 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits，5 秒的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型： Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video：30B 参数 Transformer 模型，可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑，它可以执行添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频，它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio：13B 参数 Transformer 模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成，在骨干网络架构上，它沿用了 Transformer，特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果，模型还引入了流匹配（Flow Matching）作为训练目标，这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型： 文生视频，图生视频，视频生视频，支持多种视频定制选项，如分辨率（从 480p 到 1080p）、视频长度（从 5 秒到更长时间）和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频，获取灵感和学习技巧（直接抄别人 prompt）。 故事板：允许用户通过时间线指导视频中的多个动作，创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑：提供视频混音功能，允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑，以及创建循环视频。 高级功能：包括混合功能，可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户，Sora 的使用是包含在现有订阅中的，无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数；OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成，500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成，但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期，对于某些地区（如欧洲和英国）可能会有延迟。

要确保 Agent 按要求调用插件，可以参考以下方法： 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM（如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM，逐步拆解子任务，降低 LLM 执行单任务的难度，直到达成工程目标。 2. 一般而言，对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时，先用关键词进行尝试性搜索，根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例，判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时，一般优选官方/高收藏/高成功率的插件，提升使用效果。如果实际试用效果不行，则换用其他插件，或自己编写上架插件。 例如，在搜索 TTS 文字转语音插件时，可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词；在搜索思维导图插件时，可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 相关链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6.

以下是为您提供的 Coze 教程相关内容： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 相关比赛中的 Coze 教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）

以下为一个使用了 Coze 的事件触发器和工作流的案例： 在为 Bot 设置触发器时，可选择定时触发或事件触发。事件触发会生成 Webhook URL，当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。触发任务的执行方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 例如，添加一个审批工作流作为触发器，当触发后执行工作流完成业务审批。在 Stuart:0 基础教学系列之 Coze“用户界面”创建初体验中，上传图片并点击“上传图”按钮，可触发把图片传递给右边的图片框这一事件。调用 workflow 时需要传入工作流需要的参数，可通过选择双向箭头找到要传递过来的数据。但传文件存在一些问题，目前好多浏览器（尤其是 safari）的事件触发工作流可能会失败，可换用 chrome 或 edge 浏览器。 使用限制方面，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。

以下是关于如何用 Coze 的触发器让触发器接收到内容并发送到工作流的详细说明： Coze 的触发器可以在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发和事件触发。 定时触发能让 Bot 在指定时间执行任务，无需编写代码。事件触发会生成 Webhook URL，当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时执行任务的方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 Bot 提示词：通过自然语言设置提示词，触发时提示词自动发送给 Bot，Bot 据此向用户发送提醒消息。 调用插件：为触发器添加插件，触发时 Bot 调用插件获取结果并发送给用户。 调用工作流：为触发器添加工作流，若工作流有输入参数需传入参数值。触发时 Bot 调用工作流获取结果并发送给用户。 此外，Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务，当用户在会话内点击推荐任务后，Bot 会确认并创建定时任务。 使用限制方面，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。 具体操作如设置自动总结公众号内容并定时推送到微信： 1. 在 Bot 中绑定工作流，设置定时任务，然后发布到飞书渠道。 人设和回复逻辑：由于 Bot 主要依托工作流，设置提示词，直接调用工作流。 工作流：添加刚刚创建的工作流。 设置触发器：选择“定时触发”，选择触发时间，如希望每天 18 点收到微信推送，就选择 18 点。任务执行时选择工作流，输入 key 和 rss_list 等工作流中开始节点的输入参数。 2. 点击右上角“发布”，注意渠道选择飞书，因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。可以同时设置多个触发器，最多 10 个，可推送给不同的人或在不同时间段给自己推送不同内容。

以下是一些关于使用 Coze 打造企业级的相关资源： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb ） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb ） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb ） Coze“图像流”抢先体验（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf ） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe ） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ ） 知识库相关： 官方文档：创建并使用知识库（https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge ） 官方文档：知识库最佳实践（https://www.coze.cn/docs/guides/product_knowledge_bot ） 用 Coze 做一个基于知识库的 QA bot，TA 熟读了我所有的文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/699276883 ） 手把手教你如何用扣子（COZE）打造一个企业级的知识库机器人（https://zhuanlan.zhihu.com/p/695935995 ） Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/N4wBwPY1oifcNJkZsyHc6McdnYg?renamingWikiNode=true ）

要将 Dify 接入企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 3. 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外，CoW（chatgptonwechat）是一个基于大型语言模型的智能对话机器人项目，具有多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具、知识库等特性和优势，支持在多个平台部署，包括微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等。项目开源，GitHub 地址：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ，Gitee 地址：https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。 您还可以引入项目，在 bot/dify/新建一个 dify_image.py 的程序，将画图程序的调用过程写到 dify bot 中，如用 query“画”开头接提示来触发调用。

在 Coze 平台提取视频文案的步骤如下： 1. 上传输入图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用。 2. 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 3. 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 4. 最终返回文本/图像结果。 为了简化流程，实现零代码版本的工作流，主要关注以下几个搭建流程的步骤： 1. 上传图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，通过图像流过一道。 2. 插件封装：将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件，实现便捷调用，如果市场里面有可以直接使用。

以下是一些关于健身的人工智能产品和案例，可为您提供适合自己的锻炼计划： 1. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理。它能根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好，提供定制化的训练计划和建议。 2. 健身的 AI 工具： Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案。网址：https://keep.com/ Fiture：由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 3. 案例： 马多克斯先生利用 ChatGPT 制定锻炼计划，例如让其总结锻炼笔记并提出建议。 森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。 此外，还有一些其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具，如可提升沟通能力。

以下是 AI 对视频创作提供帮助的一些方式： 1. 团队分工： 制片人：负责影片的制作管理，如团队组建、日程安排等。 图像创意：用 AI 生成富有想象力的角色和场景，并赋予人物小传。 视频制作：将图像素材进行 AI 图生文的工作，擅长运用工具控制。 编剧：撰写剧本，包括故事情节、角色串联、人物台词等。 配音和配乐：涉及背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等。 剪辑师：负责后期剪辑，包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 2. 高效协作：每个人员分工明确，形成高效的 SOP，加速创作进程。 3. 利用工具： 在 Adobe 相关产品的 Advanced 部分，可使用 Seed 选项添加种子编号，控制 AI 创建内容的随机性，以生成类似的视频剪辑。 专业创作者：AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，降低后期制作门槛和成本，如低成本动捕、自动识别背景生成绿幕等。 自媒体、非专业创作者：一些产品可发力脚本生成分镜、视频，帮助降低视频素材制作门槛，还有产品能实现文章高效转 PPT 并结合其他能力转化为视频内容，以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 企业客户：为小企业、非盈利机构大幅缩减视频制作成本。

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。

以下智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐： 1. 电子商务网站：通过收集用户的购物历史和浏览习惯等数据，使用机器学习和数据挖掘技术进行分析，从而推荐相似产品。 2. 基于人工智能的语音助手：可以分析用户行为、偏好以及历史购买记录，为用户提供更个性化的商品推荐，提升购物体验。 3. 中小企业：利用 AI 分析客户行为数据，包括购买历史、浏览记录、反馈等，基于分析结果生成个性化的产品推荐和服务。 4. 扣子模板中的个性化推荐引擎：利用人工智能和机器学习算法，根据用户的历史行为和偏好，实时推荐最相关的产品或服务，以提升转化率。

以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站，对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因： 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 1. 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 2. 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 最低配置运行非常慢，不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍，以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库，可以参考文章： 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库，需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

以下是几款适用于小学教学的国内 AI 产品： 1. 语言学习方面：Speak（https://www.speak.com/）、Quazel（https://www.quazel.com/）和 Lingostar（https://www.lingostar.ai/），能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 2. 数学学习方面：Photomath（https://photomath.com/en）和 Mathly（https://mathly.webflow.io/），可指导学生解决数学问题。 3. 历史学习方面：PeopleAI（https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat）和 Historical Figures（https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991），通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 4. 写作辅助方面：Grammarly、Orchard（https://orchard.ink/）和 Lex（https://lex.page/~），帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 5. 内容创作方面：Tome（https://beta.tome.app/）和 Beautiful.ai（https://www.beautiful.ai/），可协助创建演示文稿。 您还可以了解更多关于（https://a16z.com/2023/02/08/thefutureoflearningeducationknowledgeintheageofai/）。

以下是一些市面上能够购买的 AI 产品： 制作 PPT 的 AI 产品： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网站：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：可通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。网站：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网站：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网站：https://zhiwen.xfyun.cn/ 其他 AI 应用： 联想设备管理平台：AI 办公设备管理系统，利用数据分析、物联网技术，管理办公设备，提高设备利用率。 新氧 APP：AI 美容护肤机构推荐平台，通过数据分析、自然语言处理技术，为用户推荐优质的美容护肤机构。 大众点评亲子频道：AI 儿童教育机构推荐平台，借助数据分析、自然语言处理技术，为家长推荐优质的儿童教育机构。 汽车之家车商城：AI 汽车销售平台，运用数据分析、自然语言处理技术，为消费者提供汽车购买渠道。 彩云天气 APP：AI 天气预报预警系统，利用数据分析、机器学习技术，提供准确的天气预报预警。 腾讯觅影：AI 医疗影像分析平台，基于数据分析、机器学习技术，分析医疗影像，辅助医生诊断。 钉钉会议管理功能：AI 会议管理系统，采用自然语言处理、数据分析技术，管理会议流程，提高会议效率。 微拍堂书法作品拍卖频道：AI 书法作品销售平台，借助图像识别、数据分析技术，为书法爱好者提供作品销售渠道。

目前市面上有许多好用的生成式人工智能，以下为您列举部分： 在文本和图像生成方面，有 OpenAI 的 GPT3（用于文本）、DALLE2（用于图像）、Whisper（用于语音），以及 Midjourney（在艺术竞赛中表现出色）等。 在创建可信角色方面，有 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等，它们旨在为具有情感和自主权的 3D 角色提供动力，并提供工具以便创作者给角色设定目标。 一体化平台方面，Runwayml.com 较为成功，它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。 在企业应用方面，Menlo Ventures 投资组合公司中的 Sana（企业搜索）、Eve（法律研究副驾驶）和 Typeface（内容生成 AI）等都是早期突破性的代表。 此外，还有 Google 的 BERT 和 LaMDA、Facebook 的 OPT175B 和 BlenderBot 等。同时，有数百公司正在构建通用聊天机器人，如 Replika 和 Anima 等。但需要注意的是，这些模型的训练通常需要大量数据和计算能力，大多数公司难以从头开始训练自己的此类模型。

生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息： 课程方面： 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握基本概念和常见技术，能使用相关框架搭建简单模型，了解发展现状和未来趋势。学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面： 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如，生成模型经过训练后，可针对特定内容领域进行“微调”，催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型，以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与，人类要输入提示让其创建内容，创造性的提示会产生创造性的输出，“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法：根据课程内容和资源，制定适合自己的学习计划，多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源，但也有收费的。需要注意的是，未经许可翻外网可能存在法律风险，请您谨慎选择。

以下是为新手学习 AI 提供的建议： 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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. 对于中学生学习 AI 的补充建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。

以下是几种可以体验到 Claude 模型的方式： 1. 通过：这是一个优秀的 AI 助手工具，付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型。 2. 访问：Claude 官方原版，注册后可每日限额免费体验，但存在较高的封号风险。 3. 还可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品，调用 Claude AI API，但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式，需要单独保存代码文件后查看。不过好处是，可以用 MD、CSV 等格式的文件，存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。 Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手，是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名，利用先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法，为各种应用提供支持。 Anthropic 发布了 Claude 3 模型，该模型更擅长遵循复杂的多步指令，特别擅长遵循品牌语调和响应指南，并开发用户可以信任的客户体验。此外，Claude 3 模型更擅长生成流行的结构化输出，如 JSON 格式。Opus 和 Sonnet 现已可在 API 中使用，该 API 现已普遍可用，使开发人员能够立即注册并开始使用这些模型。Haiku 将很快可用。现在可以在上使用新的 Claude 3 模型。 要注册 Claude.ai，可以按照以下步骤进行： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件，打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，可能的解决方案有： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册 Claude 账号。 3. 如果有海外朋友，可以请他们帮忙接收验证码，并将验证码告知。 完成注册后，如果希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额，需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。请注意，Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果在注册过程中遇到任何问题，可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。

以下是关于如何学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出结果提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。同时，在与大模型交互时，方法论不是关键，不断尝试和交互是最佳方法，无需严格遵循规则，未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。