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关于部署的问题

Answer

以下是关于部署的相关信息：

对于 JavaScript 的 AI 堆栈，在向量数据库方面，LLM 需要由向量数据库来处理稳定的长期记忆和上下文窗口问题，如 Pinecone 是较成熟和受欢迎的选择，同时也支持 Supabase 的 [pg-vector]。部署方面，使用 Fly.io 是个不错的选择，因其多区域、易管理且提供通用计算环境，是 JavaScript 本地托管环境和传统云之间的折衷，且代码也支持其他托管环境，Fly.io 很快还将提供 GPU 用于托管自己的模型。

部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤包括：

  1. 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、公共云服务商部署等，根据自身资源、安全和性能需求选择。
  2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。
  3. 选择合适的预训练模型作为基础，如 BERT、GPT 等开源模型，或自行训练基础模型。
  4. 针对目标任务进行模型微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。
  5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并进行在线调试和性能优化。
  6. 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。

在 Linux 上部署 ChatTTS 很简单，比 GPT-SoVITS 更容易，前提是有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。简单步骤如下：

  1. 下载代码仓库。
  2. 安装依赖（有两个依赖不在 requirements.txt 里）。
  3. 启动 webui 的 demo 程序，用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩，demo 提供了 3 个参数：--server_name（服务器的 ip 地址，默认 0.0.0.0）、--servic_port（即将开启的端口号）、--local_path（模型存储的本地路径）。
  4. 第一次启动生成语音时，需看控制台输出，会下载一些模型文件，可能因网络问题失败，但第一次加载成功后后续会顺利。
  5. 可基于此基础拓展，如集成到 agent 的工具中，结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。
  6. webui 上可设置的参数：text（需要转换成语音的文字内容）、Refine text（选择是否自动对输入的文本进行优化处理）、Audio Seed（语音种子，用于选择声音类型，默认值为 2）、Text Seed（文本种子，用于 refine 文本的停顿，实测会影响音色、音调）、额外提示词（可写在 input Text 里，用于添加笑声、停顿等效果）。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门

LLM需要一个稳定的长期记忆来保存状态并解决上下文窗口的问题，这由向量数据库来处理。目前，Pinecone是与生成式人工智能群体最成熟和最受欢迎的向量存储库。话虽如此，我们希望为所有用例和偏好提供支持，因此我们还在存储库中包含了对Supabase的[pg-vector](https://supabase.com/docs/guides/database/extensions/pgvector)的支持。将Pinecone与Langchain.js一起使用的示例代码。您还可以[在此处](https://github.com/a16z-infra/ai-getting-started/blob/fc74d00552c7bdfdd504f98b0c7d362f8e5933c0/src/app/api/qa-pg-vector/route.ts)找到有关使用Supabase pg-vector的[示例](https://github.com/a16z-infra/ai-getting-started/blob/fc74d00552c7bdfdd504f98b0c7d362f8e5933c0/src/app/api/qa-pinecone/route.ts).[heading2]部署[content]对于部署，我们使用Fly.io，因为它是多区域的、易于管理，并提供一个非常通用的计算环境（任何可以在容器中运行的东西）。随着时间的推移，许多AI项目最终会使用多种编程语言和/或在后端具有非平凡的功能，因此Fly.io是在JavaScript本地托管环境（如Vercel或Netlify）和传统云之间的一个很好的折衷选择。话虽如此，如果您希望选择其他托管环境，该代码也很容易支持。Fly.io很快还将提供GPU，用于需要托管自己的模型的情况。

问：如何部署和训练自己的AI开源模型

根据搜索结果，以下是部署和训练自己的大模型的主要步骤：1.选择合适的部署方式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的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。2.准备训练所需的数据和计算资源确保有足够的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3.选择合适的预训练模型作为基础可以使用开源的预训练模型如BERT、GPT等作为基础也可以自行训练一个基础模型4.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5.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6.注意安全性和隐私保护大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

Stuart：一夜爆火的 ChatTTS 实测

在linux上部署很简单，比GPT-SoVITS更容易，不需要自己下载模型放模型。当然本地部署的前提，依旧是你有一张GPU显卡，4G以上显存。简单步骤如下：1.下载代码仓库2.安装依赖（⚠️这里有两个依赖它没有放在requirements.txt里）3.启动webui的demo程序，然后用浏览器登陆这个服务器的ip:8080就能试玩了这个demo本身提供了3个参数：--server_name:服务器的ip地址，默认0.0.0.0--servic_port:即将开启的端口号--local_path:模型存储的本地路径4.第一次启动后生成语音时，需要看下控制台输出，它会下载一些模型文件，因此比较慢，而且可能因为网络的问题有各种失败。但是第一次加载成功了，后面就顺利了。5.基于这个基础已经可以开始拓展了，比如把它集成到agent的工具中去，比如结合chatgpt来做更拟人化的实时沟通。6.webui上可以设置的几个参数说明：（参考下图）text:指的是需要转换成语音的文字内容。Refine text:选择是否自动对输入的文本进行优化处理。Audio Seed:语音种子，这是一个数字参数，用于选择声音的类型，默认值为2，是一个很知性的女孩子的声音。Text Seed:文本种子，这是一个正整数参数，用于refine文本的停顿。实测文本的停顿设置会影响音色，音调。额外提示词（可以写在input Text里）:用于添加笑声、停顿等效果。例如，可以设置为[oral_2][laugh_0][break_6]。

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训练以及部署微调模型
以下是关于训练以及部署微调模型的相关信息： 创建微调模型： 假设您已准备好训练数据。使用 OpenAI CLI 开始微调工作，需指定从哪个 BASE_MODEL（如 ada、babbage、curie 或 davinci）开始，可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令后会进行以下操作： 1. 使用文件 API 上传文件（或使用已上传的文件）。 2. 创建微调作业。 3. 流式传输事件直到作业完成，这通常需要几分钟，但如果队列中有很多作业或数据集很大，可能需要数小时。 每个微调工作都从默认为 curie 的基本模型开始，模型的选择会影响性能和成本。您的模型可以是 ada、babbage、curie 或 davinci，可访问定价页面了解微调费率的详细信息。 开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成。工作可能排在其他工作之后，训练模型可能需要几分钟或几小时，具体取决于模型和数据集的大小。若事件流中断，可通过运行特定命令恢复。工作完成后，会显示微调模型的名称。此外，还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。 GPT 助手的训练： 在有监督的微调阶段，收集少量但高质量的数据集，要求人工承包商收集提示和理想响应的数据，通常是几万个或类似数量。然后对这些数据进行语言建模，算法不变，只是训练集从互联网文档变为问答提示响应类型的数据。训练后得到有监督的微调模型（SFT 模型），可实际部署。 大型语言模型的微调： 一旦有了基础模型，进入计算成本相对较低的微调阶段。编写标签说明，明确助手的表现期望，雇佣人员创建文档，如收集 100,000 个高质量的理想问答对来微调基础模型，此过程可能只需一天。然后进行大量评估，部署模型并监控表现，收集不当行为实例并纠正，将正确答案加入训练数据，重复此过程。由于微调成本较低，可每周或每天进行迭代。 例如 Llama2 系列，Meta 发布时包括基础模型和助手模型。基础模型不能直接使用，助手模型可直接用于回答问题。若想自己微调，Meta 完成的昂贵的第一阶段结果可提供很大自由。
2025-01-06
训练以及部署微调模型
以下是关于训练以及部署微调模型的相关知识： 创建微调模型： 假设您已准备好训练数据，使用 OpenAI CLI 开始微调工作。需指定从哪个 BASE_MODEL 开始，如 ada、babbage、curie 或 davinci，还可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令后会进行以下操作： 1. 使用文件 API 上传文件（或使用已上传的文件）。 2. 创建微调作业。 3. 流式传输事件直到作业完成，这通常需要几分钟，但如果队列中有很多作业或数据集很大，则可能需要数小时。每个微调工作都从默认为 curie 的基本模型开始，模型的选择会影响性能和成本，您可访问定价页面了解微调费率的详细信息。开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成，若事件流中断，可通过运行特定命令恢复。工作完成后，会显示微调模型的名称。此外，还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。 GPT 助手的训练： 在有监督的微调阶段，收集少量但高质量的数据集，要求人工承包商收集提示和理想响应的数据，通常是几万个或类似数量。然后对这些数据进行语言建模，算法不变，只是训练集从互联网文档变为问答提示响应类型的数据。训练后得到有监督的微调模型（SFT 模型），可实际部署，它们在某种程度上是有用的。 大型语言模型的微调： 一旦有了基础模型，就进入计算成本相对较低的微调阶段。在这个阶段，编写标签说明明确助手的表现期望，雇佣人员创建文档，例如收集 100,000 个高质量的理想问答对来微调基础模型，这个过程可能只需一天。然后进行大量评估，部署模型并监控表现，收集不当行为实例并纠正，将正确答案加入训练数据，由于微调成本较低，可每周或每天进行迭代。例如 Llama2 系列，Meta 发布时包括基础模型和助手模型，基础模型不能直接使用，助手模型可直接用于回答问题。
2025-01-06
模型的部署、容器化
以下是关于模型的部署和容器化的相关内容： ComfyUI ollama 本地大模型部署： 1. 先下载 ollama 安装，安装完成后可在电脑桌面右下角或隐藏图标中找到。 2. 下载对应的模型，选择模型并复制对应的命令。 3. 打开命令行界面，输入对应的模型获取命令，等待下载完成。 4. 下载的模型会保存到 D:\\ollama\\blobs 目录。 5. Docker 安装时会下载一些文件，安装后更改目录，不要放在 C 盘。 6. Open webui 安装，输入相关命令，安装成功后回到 docker，点击会自动打开网页，第一次使用需注册账号，选择下载好的模型即可开始使用。 7. 若出现端口占用问题，运行特定两条命令可解决。 8. 相关链接： comfyuiollama：https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile Ollama：https://ollama.com/ docker：https://www.docker.com/ Open webui：https://openwebui.com/ 模型部署： 1. 选择学习路径： 快速上手 使用 Anaconda： 前提条件：确保安装了 Python 3.10 以上版本。 准备环境：如需设置环境，安装所需软件包，运行特定命令。 下载模型：可从下载 Atom7BChat 模型。 进行推理：创建名为 quick_start.py 的文件，复制相关内容并运行代码。 快速上手 使用 Docker：详情参见，包括准备 docker 镜像，通过 docker 容器启动，通过 dockercompose 启动 chat_gradio。 快速上手 使用 llama.cpp：详情参见。 快速上手 使用 gradio：基于 gradio 搭建问答界面，实现流式输出，复制相关代码到控制台运行，不同模型修改 model_name_or_path 对应的模型名称。 ComfyUI FLUX： 1. 模型的安装部署： 模型：FLUX.1、FLUX.1，建议选择 dev 版本，显卡可以的用 fp16，显卡不够用的选 fp8。模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可设置为 fp8 降低显存使用量，但可能稍降质量。 clip：t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里，也可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率，有超过 32GB 内存建议用 fp16。 Vae：下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 2. T5（/t5xxl_fp16.safetensors）的这个 clip 原本有输入输出，可能会导致提示词被吞，短提示效果差，训练 flux 或 sd3 时应尽量用长提示词或自然语言。
2025-01-06
模型的部署、容器化
以下是关于模型的部署和容器化的相关信息： ComfyUI ollama 本地大模型部署： 1. 先下载 ollama 安装，安装完成后不会有任何界面弹出，可以在电脑桌面右下角或者隐藏图标里面找到。 2. 之后再去下载对应的模型，选择模型，复制对应的命令。 3. 打开命令行界面，输入对应的模型获取命令，等待下载完成。 4. 下载的模型会保存到 D:\\ollama\\blobs 目录。 5. Docker 安装时会下载一些文件，安装后改下目录，不要放在 C 盘。 6. Open webui 安装，输入相关命令，安装成功后，回到 docker，点击会自动打开网页，第一次使用需注册账号，选择下载好的模型即可开始使用。 7. 若出现端口占用问题，运行特定两条命令可以解决。 8. 相关链接： comfyuiollama：https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile Ollama：https://ollama.com/ docker：https://www.docker.com/ Open webui：https://openwebui.com/ 模型部署： 1. 选择学习路径： 快速上手 使用 Anaconda： 第 0 步：确保安装了 Python 3.10 以上版本。 第 1 步：准备环境，如需设置环境，安装所需要的软件包，运行特定命令。 第 2 步：从以下来源下载 Atom7BChat 模型：。 第 3 步：进行推理，创建一个名为 quick_start.py 的文件，并将相关内容复制到该文件中，运行 quick_start.py 代码。 快速上手 使用 Docker：详情参见：，包括准备 docker 镜像，通过 docker 容器启动，通过 dockercompose 启动 chat_gradio。 快速上手 使用 llama.cpp：详情参见： 快速上手 使用 gradio：基于 gradio 搭建的问答界面，实现了流式的输出，将特定代码复制到控制台运行，不同模型只需修改 model_name_or_path 对应的模型名称。 ComfyUI FLUX 模型的安装部署： 1. 模型：FLUX.1、FLUX.1，建议选择 dev 版本的，显卡可以的用 fp16，显卡不够用的选 fp8。模型下载后，放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可设置为 fp8，降低显存使用量，但可能稍降质量。 2. clip：t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors，放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里面。可以使用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 来降低内存使用率，若有超过 32GB 内存，建议使用 fp16。相关链接：https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main 3. Vae：下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 4. T5（/t5xxl_fp16.safetensors）的这个 clip，原本有一个输入输出，可能会导致提示词被吞，短提示效果差，训练 flux 或者 sd3 时，应尽量用长提示词或自然语言。
2025-01-06
如何本地化部署一个ai助手
本地化部署一个 AI 助手可以参考以下几种方式： 1. 在网站上增加 AI 助手： 搭建示例网站： 创建应用：点击打开函数计算应用模板，参考相关选择直接部署、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）。 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，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，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，取消相关位置的代码注释。最后点击部署代码，等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果，网站的右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 2. 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署（以 windows10 系统为例）： 本地 Hook 或 COW 机器人（二选一，建议先选择 COW）： 注意：本教程完成后，程序将在您的电脑本地运行，假如关掉了窗口，进程也就结束。所以，如果想让 AI 持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。 安装环境： 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 在命令窗口中，粘贴入相关代码，确认是否有 python 和 pip。 如果没有，先进行 python 的安装，可点击下载：。 部署项目：下载 COW 机器人项目，解压缩。 3. 把大模型接入小米音箱（node.js）： 第四步：填写 API 服务： 智普：接口地址：https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4，模型：glm4flash。 硅基：选择 AI 服务为自定义，接口地址：https://api.siliconflow.cn/v1。 其他模型的 API 端口请参考官方文档：https://migptgui.com/docs/apply/。 第五步：语音服务：官方说明：https://migptgui.com/docs/faqs/tts。 第六步：启动服务：在最上方可导出编辑的内容，格式为 json 格式，如果改错了可以导入之前保存的配置。单击启动，回到 powshell 界面。每次调整设置都需要重置后重新启动。建议回答完毕后增加结束的提示语，可以提高连续对话的稳定性。官方常见问题文档：https://migptgui.com/docs/faqs/noreply。
2025-01-05
能够本地化部署的AI文字助手
以下是关于本地化部署的 AI 文字助手以及相关排版和润色工具的信息： 本地化部署的 AI 文字助手： 在让 AI 助手能准确回答问题之前，可先快速将其集成到网站中。 1. 搭建示例网站： 创建应用：点击打开函数计算应用模板，参考相关选择直接部署、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）。 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。 2. 为网站增加 AI 助手： 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，取消相关位置的代码注释，最后点击部署代码等待完成。 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。 AI 文章排版工具： 主要用于自动化和优化文档布局和格式，特别是处理学术论文和专业文档。一些流行的工具包括： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 文章润色工具： 常见的有： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，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，帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 这些 AI 工具涵盖文章润色的各个环节，可提高写作效率和质量，科研人员和学生可根据自身需求选择。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-05
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
我想问Deepseek是一个什么AI大模型？能够解决什么问题
DeepSeek 是一家低调但引人关注的大模型公司。他们发布了价格具有颠覆性的源模型 DeepSeek V2，引发了中国大模型之战。创始人梁文锋是技术理想主义者，坚持只做研究探索，希望将中国公司带入全技术创新的浪潮中。 此外，DeepSeek 还发布了开源模型 DeepSeekV3，具备 671B 参数，性能接近顶尖闭源模型 Claude 3.5Sonnet。相比前代，DeepSeekV3 在知识、长文本和数学任务上均有显著提升，生成速度提升至每秒 60 个令牌，API 服务定价调整为每百万输入 tokens 0.5 元，优惠期内维持 0.1 元。模型支持 FP8 训练并已开源权重，旨在缩小开源与闭源模型之间的能力差距，未来将继续扩展功能。 但关于 DeepSeek 能够具体解决哪些问题，目前提供的信息中未明确提及。
2024-12-28
AI制作出来的视频无声音怎么解决该问题
以下是解决 AI 制作的视频无声音问题的一些方法： 1. 对于对话声音的制作，如果是英文，可以使用 11labs 进行对白制作。但要注意，11labs 无法使用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号去改变语音效果，比如使用，、……。！等等标点符号，有时会叠加不同标点符号，去试它的语音效果。同一句台词，可能需要生成十几二十段音频，才能找到稍微能听得过去、自然的声音。 2. 如果是中文，可以使用出门问问的魔音工坊，它可以使用情绪调节控件。 3. 为了丰富视频的声音效果，可以添加合适的音效，如城市的空气声、街头的人声和汽车鸣笛，学校的铃声和孩子们的谈话声，以及户外的蝉鸣声等。 4. 配乐的选择也很重要，剪映提供了丰富的音乐库，可以从中找到与视频内容高度契合的背景音乐。同时要注意视频的节奏与配乐的契合度。 通过巧妙地结合文字描述和声音元素，可以有效地补充和强化 AI 生成内容的表现力，让视频作品在视觉和听觉上都能给观众带来更加丰富和沉浸式的体验。
2024-12-26
我如何创建一个自己的知识库和对话机器人，当我有问题时可以根据知识库的内容给我一个回答。
要创建一个自己的知识库和对话机器人，并实现根据知识库内容回答问题，您可以参考以下步骤： 1. 了解 RAG 机制：RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 2. 创建知识库：创建一个包含大量相关文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。通过手工录入的方式陆续将各个板块的文章和资料导入到知识库中。 3. 设计 Bot：在设计对话机器人时，添加创建好的知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 4. 配置相关要素：在问答机器人的配置中，包括 AI 模型、提示词和知识库。AI 模型如同学习过无数知识的人；提示词用于指定模型的角色和专注技能；知识库则相当于给员工的工作手册。例如，可以使用阿里千问模型，设定角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情。 通过以上步骤，您可以创建一个能够根据知识库内容回答问题的对话机器人。
2024-12-25
不会问ai问题怎么办
如果您不知道如何向 AI 提问，以下是一些建议： 1. 明确您的需求和目标：在提问之前，先清晰地思考您想要解决的问题或获取的信息。 2. 从具体的例子入手：例如，如果您需要写一个自动备份配置的脚本，可以详细描述服务器的操作系统、应用部署情况、备份要求等具体细节。 3. 请教具体问题：像“请告诉我 rclone 命令的用法”“Shell 里面的循环怎么写”“如何遍历一个文件夹的所有文件”等。 4. 直接表达目标：不必深入了解相关技术的语法，直接告诉 AI 您想要达到的最终效果，例如“我想要一个能每天自动运行的脚本”。 5. 寻求工具推荐：可以问 AI 有没有适合您需求的现成工具。 6. 必要时找专业人士：如果问题过于复杂，也可以考虑寻求专业人员的帮助。 需要注意的是，以上提供的内容中部分与您的问题相关性较弱，主要的参考建议集中在前面提到的几点。
2024-12-24
我想要让AI来操作，我这个电脑，然后呢？去充当一个AI客服的角色去回答微信上的问题有什么办法吗？
目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。
2024-12-20