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AI 如何开启对话

Answer

以下是关于 AI 玩具开启对话的方式:

  • 对于米兔 C1 玩具:在装配好玩具、配置完成网络并连接上服务器之后,按住图示的录音按键进行对话,松开结束对话,其他小按键为切换角色按键,点击后切换角色生效,角色小按键上数值与 roles.json 的 key 对应。
  • 对于火火兔 G6/G6s 玩具:在装配好玩具、配置完成网络并连接上服务器之后,按住中间大圆按键进行对话,松开结束对话,周边的 7 个圆形小按键为切换角色按键,点击后切换角色生效,角色小按键上数值与 roles.json 的 key 对应。
  • 对于火火兔 F6/F6s 玩具:在装配好玩具、配置完成网络并连接上服务器之后,按住图示录音按键进行对话,松开结束对话,小按键为切换角色按键,点击后切换角色生效,角色小按键上数值与 roles.json 的 key 对应。

需要注意的是,在开启对话前,要同时按住上一个/下一个按钮超过 5 秒钟,进入配置模式,此时灯光将逐渐变为蓝色。设备配网及配置服务器的相关内容可参考:https://docs.folotoy.com/zh/docs/manual/wifi-connect 。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 玩具DIY教程:给玩具加上大语言的内核

[设备配网及配置服务器](https://docs.folotoy.com/zh/docs/manual/wifi-connect)[heading3]如何进入配网模式[content]同时按住上一个/下一个按钮超过5秒钟,进入配置模式。此时,灯光将逐渐变为蓝色。[heading2]开始对话[content]在装配好玩具并且配置完成网络并且连接上服务器之后,按住图示的录音按键进行对话,松开结束对话,其他小按键为切换角色按键,点击后切换角色生效,角色小按键上数值与roles.json的key是对应着的。「AI玩具改造总厂」淘宝网店[https://folotoy.taobao.com](https://t.co/XOdRI4ZZFr)鬼畜跳舞AI仙人掌[https://gf.bilibili.com/item/detail/1105845005](https://t.co/C03e4gxLuc)[…](https://t.co/C03e4gxLuc)魔改好的G6成品AI玩具整机下单地址:[https://gf.bilibili.com/item/detail/1104524005](https://t.co/EUYsFblbPz)[…](https://t.co/EUYsFblbPz)G6/F6/米兔替换AI玩具电路板下单地址:[https://gf.bilibili.com/item/detail/1104222005](https://t.co/byRH8FADA9)[…](https://t.co/byRH8FADA9)八爪鱼ChatGPT学习开发AI玩具套件下单地址:[https://gf.bilibili.com/item/detail/1104863005](https://t.co/SIpMD2UOQE)

AI 玩具DIY教程:给玩具加上大语言的内核

[设备配网及配置服务器](https://docs.folotoy.com/zh/docs/manual/wifi-connect)[heading3]如何进入配网模式[content]同时按住上一个/下一个按钮超过5秒钟,进入配置模式。此时,灯光将逐渐变为蓝色。[heading2]开始对话[content]在装配好玩具并且配置完成网络并且连接上服务器之后,按住中间大圆按键进行对话,松开结束对话,周边的7个圆形小按键为切换角色按键,点击后切换角色生效,角色小按键上数值与roles.json的key是对应着的。

AI 玩具DIY教程:给玩具加上大语言的内核

[设备配网及配置服务器](https://docs.folotoy.com/zh/docs/manual/wifi-connect)[heading3]如何进入配网模式[content]同时按住上一个/下一个按钮超过5秒钟,进入配置模式。此时,灯光将逐渐变为蓝色。[heading2]开始对话[content]在装配好玩具并且配置完成网络并且连接上服务器之后,按住图示录音按键进行对话,松开结束对话,小按键为切换角色按键,点击后切换角色生效,角色小按键上数值与roles.json的key是对应着的。

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有免费生成PPT的ai吗
以下是为您推荐的免费生成 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:在各种交流群中被频繁推荐,免费版本能生成质量很高的 PPT,经过不断优化和改进,能满足大多数用户需求。个人使用体验良好,生成效果在内容组织、设计美观度和整体专业感上都表现出色。 2. 歌者 PPT(gezhe.com):是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有一键生成 PPT 内容、支持多种文件格式转 PPT、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。 3. 讯飞智文:免费,引导较好。 此外,还有一些付费的 PPT 生成工具,如百度文库,付费但质量好。同时也为您提供了一些相关的 PPT 生成网站,如 http://Chatppt.com(付费,自动化程度高)、http://Mindshow.fun(Markdown 导入)、http://Gamma.app(Markdown 导入)、http://Tome.app(AI 配图效果好)。
2025-01-08
有没有能做PPT的ai
以下是一些能做 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,可根据需求选择不同风格和主题的模板,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外,国内的爱设计 PPT 也是值得推荐的选择。它背后拥有强大的团队,成功把握住了 AI 与 PPT 结合的市场机遇,已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位。 卓 sir 还分享了他使用 AI 制作 PPT 的经历,用到的 AI 工具包括 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。
2025-01-08
如何想写论文,哪个ai app 更适合拿来使用呢
在论文写作方面,以下是一些适合使用的 AI 应用: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,对于组会准备工作,Claude 和 Gamma.app 是不错的选择。Claude 能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 在 AI 文章排版工具方面: 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。 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。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。
2025-01-08
stable diffusion和国内的这些AI绘画的模型有什么区别
Stable Diffusion 和国内的 AI 绘画模型主要有以下区别: 1. 数据集和学习方式: 在线的国内模型可以访问庞大且不断更新扩展的数据集,还能实时从用户的弱监督学习中获得反馈,从而不断调整和优化绘画策略。而 Stable Diffusion 通常受限于本地设备的计算能力,其数据集和学习反馈相对有限。 2. 计算能力: 在线的国内模型能利用云计算资源进行大规模并行计算,加速模型的训练和推理过程。Stable Diffusion 受本地设备计算能力限制,性能可能不如在线模型。 3. 模型更新: 在线的国内模型可以随时获得最新的版本和功能更新,更好地适应不断变化的绘画风格和技巧。Stable Diffusion 的模型更新相对较慢。 4. 协同学习: 在线的国内模型可以从全球范围内的用户中学习,更好地理解各种绘画风格和技巧。Stable Diffusion 则只能依赖于有限的本地模型,对绘画可能性的了解可能不够全面。 例如,Niji·journey 5 在二次元角色设计领域就展现出比 Stable Diffusion 更强大的性能和实用性。同时,国内还有 DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen2 系列、清华大学的 OpenBMB 项目等在不同方面表现出色的模型。
2025-01-08
零基础如何学AI
对于零基础学习 AI,您可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」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,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。 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,您可以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。 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。 此外,还有一些个人的学习经历供您参考: 二师兄来自上海,计算机零基础。2024 年 2 月在售后群接触到 AI 绘画,下载安装包和教学视频,迈出学习第一步。3 月啃完相关教程并开始炼丹。4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月因工作变动在无硬件支持下继续学习。 参加「AI 编程共学」活动,包括 10 月 28 日麦橘的 0 基础做小游戏分享、10 月 29 日梦飞的 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南、10 月 30 日银海的 0 基础学做 AI 拍立得、10 月 31 日的 0 基础做小游戏分享等。
2025-01-08
AI前端开发
以下是关于 AI 前端开发的相关内容: 白九龄在 0 基础使用 Cursor 开发微信小程序时,遇到了诸多问题。如添加背景元素营造氛围、实现自适应和滑动效果、处理意图分析页面的信息展示和排版风格、生成海报时的字数显示和行数限制以及位置和视觉呈现的调整等。由于大模型自身的限制,无法很好地理解一些需求,导致开发过程中出错频繁。此外,还存在模型 token 费用和变现困难等问题。 Yeadon 以“Windsurf 学习共创社区”为例,演示了如何借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。技术选型为 Vue + TypeScript,目标用户为零基础开发学习者,参考项目为 Cursor101。开发流程包括需求分析与代码生成、环境配置自动化、问题诊断与修复、界面优化与细节打磨、功能迭代与完善。在开发过程中,输入需求让 Windsurf 进行代码生成,可能会出现报错,将报错信息返回给 Cascade 进行自动检查和修复。之后对网页进行细节优化,如导航栏和首页。 齐码蓝开发一个可以承载离谱生物档案的网站,每个页面包含生物介绍、图片、头像、文字介绍,并支持打字和语音对话以及展示相关离谱事件。项目初始化与配置方面,推荐的技术栈包括前端的 React.js 或 Vue.js,后端的 Node.js 加上 Express.js,数据库选择 MongoDB,语音处理使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API。开发环境配置方面,选择 Visual Studio Code 作为 IDE,安装 Node.js 时会一并安装 npm 用于管理项目依赖。项目目录结构可能如下所示。
2025-01-08
如果借助AI开启2周岁女儿的绘本启蒙之旅
对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅,目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议: 首先,可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事,内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等,以吸引孩子的注意力。 其次,通过语音交互的 AI 工具,为孩子朗读绘本故事,培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用,让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作,增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。
2024-12-21
普通人怎么入局AI,提升自己的职场竞争力,或者开启第二副业
对于普通人入局 AI 以提升职场竞争力或开启第二副业,以下是一些建议: 1. 应用 AI 提效:在互联网大厂降本增效的背景下,个人工作量可能增加,利用 AI 提高工作效率,既能增强竞争力,又有助于早下班。 2. 躬身入局:如徐文浩老师所说,在重大技术变革时,每天在一线动手实践是可行之路。 3. 关注优质信息源:例如吴炳见的【AI 大航海】和徐文浩老师的【AI 炼金术】公众号,获取有价值的信息。 4. 了解共创模式:共创模式有多元化视角、增强参与感、共享资源、快速迭代、增强创新等优点,但也面临协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制等挑战。 需要注意的是,在开启相关行动之前,要做好充分的准备和学习。
2024-12-20
AI目前发展到了那一步?普通人可以用AI做什么?怎样开启AI的学习之路?
AI 目前的发展情况较为复杂和多样化。在一些领域,如自然语言处理、图像识别等,已经取得了显著的成果,但仍有很大的发展空间和挑战。 对于普通人来说,利用 AI 可以做很多事情,例如: 1. 内容创作:借助 AI 写作工具生成文章、故事等。 2. 语言学习:使用语言学习类的 AI 应用提高语言能力。 3. 日常交流:通过 AI 聊天机器人获取信息和解答疑问。 如果您想开启 AI 的学习之路,可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」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。同时,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。 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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧也很重要,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。 5. 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。 此外,在医疗保健领域,开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型有助于 AI 理解模式和关系,反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事特定领域如医疗保健的 AI 可能比创建全能 AI 更容易,我们需要特定领域的专家 AI,并让其接触到顶级从业人员的多样化视角,以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家 AI 可能通过元学习比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-12-17
开启或不开启remix按钮对vary region来说有何区别
开启 Remix 按钮对于 Midjourney Vary Region 来说具有重要作用: 放大并点击 后,能保留提示中确定画布总体构图的部分,尽量保留更多内容,若细节未显示可能是内存问题,可编辑提示删除不必要细节以腾出空间添加新细节。 可以编辑提示,将细节添加到提示中,并用至少 5 7 个词进行详细描述。 能通过将基本图像用作 sref 来加强添加部分的风格(视觉美学),右键单击放大后的图像中心,从下拉菜单中选择复制链接,将该链接添加为 sref。 而不开启 Remix 按钮可能会限制上述功能的实现。同时,在 Midjourney 的 cref 相关操作中,使用 /settings 确保处于 模式并且 Remix 设置为打开,能进行一系列面部更改等操作。若某些部分看起来怪异或破碎,如头部朝后或图像被奇怪裁剪,可尝试将 stylize 增加到 800 1000,也可将 cw 同时降低到低于 100 的值。
2024-10-29
如何在midjourney里开启stealth mode
在Midjourney中开启隐身模式,可以防止您的图片在Midjourney网站上被其他人看到。以下是开启隐身模式的步骤: 1. 在Discord中输入 `/stealth` 命令。 2. 使用 `/settings` 命令调整您的设置。 3. 当公开按钮(Public button)为绿色时,您正在公开模式下生成图片。当公开按钮为灰色时,您正在隐身模式下生成图片。 希望这些信息对您有所帮助!
2024-04-21
如何利用多轮对话做Agent问答
利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑: 1. 从产品角度: 思考用户为何想使用,例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境,从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格,比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导,负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间,如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力,如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析,甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式,通过多角色互动设计,让用户体验多层次对话,从基本问答到深度讨论,逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块: 自然语言交互方面:LLM 应具备多轮对话能力,能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复,还应具备出色的生成能力和意图理解能力,但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面:包括语言知识(词法、句法、语义学和语用学)、常识知识(如药和伞的用途)、专业领域知识(如编程、医学),但要注意知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面:具备记忆机制,存储过去的观察、思考和行动,通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆,Agent 能检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面:基于证据和逻辑进行推理,这对解决问题和决策至关重要。
2025-01-08
是不是可以跟任何大模型进行对话
一般来说,可以跟很多大模型进行对话。以下是一些常见的方式: 1. 对于 Llama3 大模型: 下载大模型主要是为了与之对话,或者称为使用其进行推理。 有两种对话方式,可使用 API 或部署简单界面。面向小白,这里主要介绍部署界面的方式。 例如,在 /root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相关内容,然后启动 Webdemo 服务,按照指示映射端口,在浏览器中打开相应链接即可看到聊天界面。 2. 对于 Llama 大模型: 首先编译,为利用 Metal 的 GPU 可用特定命令编译。 去指定网址下载模型。 llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用,启动 server 后默认监听 8080 端口,打开浏览器就可以对话。 3. 对于通过 Open WebUI 使用大模型: 访问指定网址,使用邮箱注册账号。 登陆成功后,Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力(让模型根据文档内容回答问题)两种使用方式。如果要求不高,已实现通过 Web UI 与本地大模型对话的功能。 需要注意的是,不同大模型的访问速度和回答效果可能存在差异,例如 ChatGPT 访问速度快是因为其服务器配置高,回答效果好是因为训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2025-01-07
我是否可以在飞书上传我的相关文档,然后把这些文档作为知识库进行对话,若可以,如何操作
在飞书上可以上传您的相关文档并将其作为知识库进行对话。具体操作如下: 1. 您需要一个额外的软件:AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 2. 在 AnythingLLM 中,有一个 Workspace 的概念,您可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。操作步骤为: 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,AnythingLLM 提供了两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和您上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 另外,您还可以参考以下操作在飞书上创建知识库并上传文本内容: 登录 。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认(一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的)。 在单元页面,单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式(默认是文本格式),然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。上传方式如下: 本地文档: 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式: 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符:选择符合实际所需的标识符。分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则:替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址。单击下一步完成内容上传和分片。
2025-01-07
多轮对话怎么做
多轮对话的实现方式如下: 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识,保持一致,然后再开始创作,这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括: 约束的弹性,在探索阶段给 AI 一定自由空间,而 prompt 一般是强约束的,更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪,情绪化能局部提升 AI 效能。 共识,您的理解和 AI 的理解要高度一致,在高共识性的背景下,调整和控制会更有效。 3. 注意事项: 如果经历很多轮的对话,可能会导致此次对话超过模型的 token 限制,ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后,可以新建一个聊天窗口,把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT,重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中,多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验,需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题,并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成,单次交互无法达成,所以需要将测试形式进行转换,先解决“指代消解”的问题,然后再进行下一轮答复。
2025-01-07
RAG工作流对话调试
RAG(检索增强生成)工作流主要包括以下几个阶段: 1. 问题解析阶段:接收并预处理问题,通过嵌入模型(如 Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,以用于后续检索。 2. 知识库检索阶段:知识库中的文档同样向量化后,比较问题向量与文档向量,选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段:接收检索到的信息,与上下文构建形成融合、全面的信息文本,整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答:整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM(大语言模型),模型逐词构建回答,最终输出给用户。 RAG 的基本概念: RAG 是一种结合了检索和生成的技术,能让大模型在生成文本时利用额外的数据源,提高生成的质量和准确性。其基本流程为,首先给定用户输入(如问题或话题),RAG 从数据源中检索出相关文本片段(称为上下文),然后将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型(如 GPT),输入通常包含提示指导模型生成期望输出(如答案或摘要),最后从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 在实际调试预览中,例如: 1. 知识库检索部分:把输入的问题通过 Embedding 做向量化,使用语言模型优化问题、添加接近的检索词,知识库向量检索时抽取条件包含相似度 0.85,通过检索抽取出多个内容块。 2. 大模型对话部分:将相关信息传递给 LLM 最终得到 AI 的回答。
2025-01-06
单轮对话与多轮对话调用
单轮对话与多轮对话调用: 聊天模型通过一串聊天对话作为输入,并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单,但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用(例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务)。 API 调用的例子中,messages 参数是主要的输入,必须是一个消息对象的数组,每个对象拥有一个 role(“system”“user”或“assistant”)和 content(消息的内容)。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常,会话首先使用系统消息格式化,然后交替使用用户消息和助手消息。系统消息有助于设定助手的行为,用户消息帮助指示助手,助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时,包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制,则需要用一些方法去缩减会话。 百炼相关 Q&A: 如何调用工作流?在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流,但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理? 千问模型基本不能处理标点符号,在提示词中各种要求句尾不要有句号,可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后,回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词,放在扣子中就可以去掉标点符号。 记得第一天提到,规定模型不能用搜索和投喂输出文本。比赛是不是只限在提示词调试的范围内呢? 为什么同样的问题,给出的答案区别这么大?接的就是同一个应用,这个问题很早就预测过了,同一个模型。 无论 prompt 怎么变,模型生成完内容后,自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么?
2025-01-06