客服机器人工作流怎么写

以下是一些可以查看 AIGC 智能客服实战项目的途径： 1. 数字人课程：卡尔的 AI 沃茨推出的数字人课程，包含 15 节视频课，持续更新并附赠课外社群辅导，课程中回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件，还介绍了数字人的广泛应用和完整学习体系。报名方式为扫码查看课程详细内容和介绍。 2. 摊位信息：在杭州商场举办的 AI 切磋大会的摊位中，有关于“AI 数字员工”的摊位，提供抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等体验 demo。 3. 大厂 AIGC 实践：京东有众多 AIGC 相关的实践案例，如【羚珑 AI 智绘营】IPAdapter 等，相关链接可在给定的内容中查看。

以下是使用 Coze 做一个家居行业的微信客服接入的步骤： 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通。 2. 勾选同意，点击下一步。 3. 按步骤填写，勾选同意，注册企业微信。 4. 注册成功后，可能会出现“企业未认证，累计仅可接待 100 位客户，认证后可提升接待上限”的提醒，个人测试无需认证，不影响使用。 5. 完成上述步骤后，开始复制粘贴操作： 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 Coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（如果为空，点击“随机获取”），到 Coze 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 Coze 的页面粘贴。 6. 第一次设置回调地址时需要注意：目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后面再修改是特定页面。 7. 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 Coze 的页面粘贴，点击保存。 8. 保存后，在 Coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。 需要注意的是，微信作为一个多功能的社交平台，其不同功能与 Coze 平台的对接情况有所不同。微信公众号、微信服务号、微信客服支持与 Coze 平台对接，而个人微信和微信群之前不支持直接对接，但 Coze 国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接个人微信甚至微信群已成为可能。此次教程的相关部署方法对接国外版或国内版的 Coze 均适用，但对接国外版 Coze 平台需要部署的服务支持特定条件。

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。

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。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 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（所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（通过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的能力）。 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。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身 Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动，并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而，关于 AI 客服适合使用哪个智能体，需要根据具体的需求和场景来确定。例如，如果需要处理大量复杂的任务分解和协调，可能需要具备强大规划和推理能力的智能体；如果需要与用户进行频繁的互动和反馈，可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。

以下是关于企业工作助手智能体的一些解决方案： 职业规划导师（校招版）： 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来职业趋势。 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化职业建议。 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 智能客服助手搭建思路： 利用企业已有的知识积累，结合大模型的能力，为用户提供准确简洁的答案。 创建企业私有知识库，收录企业过去的问答记录和资料。 利用大模型处理用户咨询问题，确保回答的准确性和一致性，必要时提供原回答的完整版。 对接人工客服，在智能助手无法解决问题时，用户可快速转接，确保问题及时解决，提升整体服务质量和客户满意度。 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 用 Coze 在微信里搭建机器人并挖掘销售线索： 目的：训练公司自有数据，让机器人提供客服功能；将机器人与企业微信绑定提供客服功能；进阶版可根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具：字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具，需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 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

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。

以下是关于停车场相关智能 AI 机器人的一些参考和建议： 摊位信息方面： 可以参考类似的摊位设置，如 MBTI 开运写真/头像、多模型多平台 AI 对话软件、主产品为 AI 脑筋急转弯和谜语问答并提供相关困惑解答、技术与工具教学agent 技巧、一键定制专属徽章等。 赛道说明方面： 借鉴汽车品牌相关的 AI 座舱赛道，例如对于车辆操作、状态查询或故障诊断等问题提供专业解答，利用车身硬件条件和软件生态自定义各种高频用车场景的智能体，提升车内人员的驾驶舒适性、娱乐性、趣味性、安全性体验等。 活动参考方面： 参考“AI 切磋摆摊大会”，利用类似支付宝百宝箱这样的无需代码基础的 AI 应用开发平台为摊位提供技术支持，配备专业的咨询智能体，展示各种有趣的 AI 应用，如 AI 绘画、AI 音乐、AI 视频剪辑等。 综合以上内容，您在开发停车场相关的智能 AI 机器人时，可以考虑以下几点： 1. 明确机器人的功能和服务，如提供停车场车位查询、引导停车、车辆状态监测等。 2. 利用自然语言处理技术，实现用户与机器人的便捷交流。 3. 结合图像识别等技术，实现对车辆和车位的准确识别。 4. 提供个性化的服务，根据用户的需求和习惯提供定制化的建议和引导。

要创建一个固定 AI 聊天机器人，您可以按照以下步骤进行： 一、纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 （一）疑问解答 1. 宝塔面板提供了图形化的管理界面，操作简单直观，许多常见任务都可以通过点击按钮完成。 2. 丰富的在线资源：宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，您可以随时查阅。 3. 极简未来平台的支持：极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持，遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 4. 社群和论坛：加入相关的技术社群或论坛，向有经验的用户请教，也是一个很好的学习途径。 5. 定期备份和监控：设置定期备份和监控，确保在出现问题时可以及时恢复。 如果遇到问题，可以采取以下几种方式来解决： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可以帮助解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可以联系平台的技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关的技术社群，向有经验的用户请教，获取问题的解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 为了避免长时间不操作后忘记步骤，可以采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步的操作记录下来，制作成操作手册，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单的操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：可以录制自己的操作视频，作为教程，日后查看时更直观。 4. 自动化脚本：对于一些常见的运维任务，可以编写自动化脚本，简化操作步骤。 （二）开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 （1）配置部署 COW 组件 重点来了，在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中，我们需要修改一下里面的具体配置来串联我们的微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。这个配置的参考官方来源是这里：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config，当然我把主要的配置解释先给大家看一下： 从配置参数解释可以看到，其实配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL，以此类推我们就可以在编排模板去配置具体的配置参数了。所以以下是我们最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请大家替换为前面让大家预留好的对应值）： 这里要留意下，在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如我这里配置的是，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，你在私聊或者群里发消息，必须要包含 bot 或者@bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。 还有这个参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST，它是用来配置哪些群组的消息需要自动回复的，比如我这里配置的是，即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。 （2）开放宝塔服务访问 从上图中可以看到，默认部署成功的服务器以及宝塔服务，它监听这 8888 端口作为自己的 Web UI 服务，我们需要将这个端口放行到公网上，这样才能让我们自己通过公网访问到宝塔服务。这句话对于小白来说可能有点难理解，我这里再给大家解释一下： 什么是端口： 计算机和服务器像是邮局，有很多不同的邮筒（端口）。 每个邮筒（端口）用于不同的信件类型（服务）。 例如，邮筒 80 号常用于网页浏览，而 8888 号在这里用来访问宝塔服务。 监听端口： 当我们说宝塔监听 8888 端口，意思是宝塔在这个邮筒里收发信息。 宝塔会通过 8888 端口接收你的指令，并返回结果。 公网访问： 服务器默认会保护自己，不让外部随便访问。 要让你的电脑通过互联网访问服务器上的宝塔服务，需要告诉服务器“开放”8888 号邮筒。 放行端口： 放行端口就像给邮筒一个“公开访问”的标志，允许互联网用户通过这个端口访问宝塔。 您需要在服务器的防火墙（保护罩）上设置规则，允许 8888 端口的连接。 现在我们要在服务器的防火墙上设置规则，允许 8888 号端口的连接。点击防火墙标签，然后点击添加规则添加以下这条规则： 防火墙规则添加成功后，我们就可以通过刚刚保存的公网地址访问到宝塔服务了，记得把刚刚获取到的宝塔管理员用户名和密码填入登录界面，就可以进入到宝塔的管理界面了。

对话机器人的工作流通常可以按照以下步骤进行编写： 1. 选择合适的预训练大模型作为基础： 根据需求选择基础模型、对话模型等，并通过 API 接口调用大模型的能力。 2. 设置机器人的人格和背景知识： 为机器人设置不同的人格特点和背景知识，使其能够扮演不同类型的“顾客”等角色。 3. 开发对话交互流程： 设计机器人与用户之间的对话流程和交互逻辑，可以使用工作流引擎等工具来可视化定义和管理对话流程。 4. 集成语音交互能力（如有需要）： 集成语音识别和合成的能力，提升对话的自然性和沉浸感。 5. 实时监测和优化： 实时监测用户与机器人的对话情况和学习效果，根据反馈数据持续优化对话流程和机器人行为。 6. 支持多场景应用： 将机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景，根据场景需求定制不同的机器人角色和对话流程。 以下是一些具体的工作流示例： 示例一：陪练机器人 第一步：开始节点，接收用户选择的小说人物角色名称。 第二步：知识库节点，将输入的小说角色名称作为 query 去知识库检索该角色的性格特点和经典台词。 第三步：大模型节点，让大模型对信息进行筛选，并采用 json 格式输出。 第四步：代码节点，对上游的输入数据进行规整，格式化输出。 第五步：text2image，引用上一步输出的 feature（用于描述人物性格和特点），作为 prompt，生成人物的角色照。 第六步：结束节点，输出人物台词和角色照。 示例二：小说人物角色对话机器人 第一步：开始节点，接收用户向小说人物角色提问的问题。 第二步：知识库节点，将问题作为 query 去小说内容中进行语义检索和全文检索。 第三步：大模型节点，让大模型根据问题和检索到的上下文信息，生成答案。 第四步：结束节点，输出答案，作为小说人物的回答。 在使用工作流时，还需要注意以下配置： 1. 配置数据库节点： 在工作流中支持添加数据库节点，可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用，支持完整读写模式。 2. 配置变量节点： 用于读取和写入 Bot 中的变量，需要搭配 Bot 使用，确保变量节点内的变量名称与 Bot 内的变量名称保持一致。 3. 引用数组和对象： 结束节点、消息节点和大语言模型 LLM 节点支持直接引用当前节点导入的参数，且支持联想，当输入“{{”后，能够自动关联所引用的数组/对象数据。 总的来说，对话机器人的工作流配置需要充分利用大模型能力，设计贴合实际需求的机器人角色和对话流程，并通过实时监测和优化不断提升应用效果，这需要综合运用 AI、工作流等技术手段。

以下为您推荐用于员工培训的陪练 AI 机器人： Coze 平台的英语陪练 AI Bot： 首先打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，接下来可细化其功能。 根据功能需求设计人设与回复逻辑。 基于需求调整模型设置，比如将对话轮数改为 20 轮。 主要使用了英文名言警句等插件。 设置开场白和预置问题，预置问题有参考价值。 最后设置 AI Bot 的语音，选择亲切的英语音色。 使用建议：直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果：包括视频演示、文字交流中的训练纠错、解读上传图片或文件的英文内容（目前支持在 Coze 端使用，豆包端暂不支持）。 试用链接：Coze 端

以下是利用 Coze 开发语音对话聊天机器人的步骤： 1. 创建 AI Bot：首先打开 Coze 的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮，然后在弹窗输入 Bot 的相关信息，即可完成创建，接下来细化其功能。 2. 设计人设与回复逻辑：根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 3. 调整模型设置：基于功能需求，以聊天为主，将对话轮数记录改为 20 轮，避免训练口语考试时忘记上下文。 4. 选择插件：主要使用了英文名言警句插件，用于识别图片中的文字并返回结果，以读取用户上传图片或文件的文字并处理。 5. 设置开场白和预置问题：预置问题有参考价值，符合学习需求者可能会问的相关问题。 6. 设置语音：因为是英语陪练 AI Bot，所以选择亲切的英语音色，而非中文音色。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，具有以下特点： 1. 多语言模型支持：使用 GPT48K 和 GPT4128K 等大型语言模型，并提供云雀语言模型，支持不同场景的对话交互。 2. 插件系统：集成超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，支持用户创建自定义插件扩展 Bot 能力。 3. 知识库功能：允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可上传多种格式文档或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力：提供数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计：通过拖拉拽方式搭建工作流，处理复杂任务流，提供大量灵活可组合的节点。 6. 多代理模式：一个机器人中可运行多个任务，添加多个代理，每个代理能独立执行特定任务。 7. 免费使用：对用户完全免费。 8. 易于发布和分享：可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。

以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话，并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤： 首先，对于小白来说，可以参考以下教程进行学习和操作： 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑，并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学，可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，不做讲解，复制粘贴即可。一步一图，保姆级指引。 本篇文章中，没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优，请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程： 这是一篇面向普通人的 RAG 科普，不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字，旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人，包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot： 学会将发布的图像流添加进 bot 中，并测试生成海报，解决无法在聊天界面显示图片的问题，重新调整图像流使其在对话窗口显示图片，最后发布 Bot。 通过这份教程，可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助，祝您编程顺利！

以下是关于工作流调用的相关内容： 在百炼相关的问题中： 存在提示词让大模型调用工作流但实际未调用，且文档未写明调用方式的情况。 探讨了如何把开始节点的输入参数接入到代码节点中进行处理。 提到千问模型处理标点符号的问题，如在提示词要求句尾不要有句号但仍出现，以及在工作流中处理后回到应用中又加上标点符号，而同样的提示词在扣子中可以去掉标点符号。 询问规定模型不能用搜索和投喂输出文本，比赛是否只限在提示词调试范围内。 对同样的问题给出答案区别大的情况进行了讨论。 存在无论 prompt 怎么变，模型生成完内容后自动被“不生成任何标点符号”所替换的情况。 询问 COW 调用百炼应用是否支持多轮对话。 在安仔：Coze 全方位入门剖析中： 工作流是整个 AI Bot 的核心和灵魂部分。 开始节点定义了用户传入赋值的变量及变量描述，该描述就是工作流的提示词，当用户输入相关关键词如“查询航班”“查询机票”“查询航班信息”等，AI Bot 会调用工作流。 第二步通过大模型组件解析用户输入信息是否满足提示词条件，借助大模型组件可实现动态用户需求传入。 接着是条件判断，包括不满足条件时的处理方式。 在 ComfyUI JoyCaption 相关中： 整体工作流程包括用户输入图片、视觉模型提取关键特征、适配器转换特征为语言模型可理解形式、语言模型生成文本描述、系统输出最终图像描述文本。 工作流中分别使用了 JoyCaption、MiniCPM、ollama，也可只使用一个，但同时使用需要较高显存。 JoyCaption 出来的提示词有截断，解决办法是在开头加上“: ”和空格。

很抱歉，目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种，比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容，更新显卡驱动，确认工作流的设置是否正确，以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。

WPS AI 可以辅助一些财务工作。生成式 AI 能够帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作。具体表现为： 1. 预测方面：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并建议如何适应模型以支持公司决策。 2. 报告方面：自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面：综合、总结并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。

作为景观设计师，系统学习和利用 AI 改进工作可以从以下几个方面入手： 一、了解相关 AI 工具 1. 用于绘制 CAD 图的 AI 工具 CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：根据设计目标和约束条件自动产生方案。 2. 审核规划平面图的 AI 工具 HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色。 Maket.ai：面向住宅行业，能自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件。 Fast AI 人工智能审图平台：全自动智能审图流程，集成建筑全寿命周期信息。 二、提升自身能力 1. 设计专业方面 培养持续学习习惯，将其转化为实践能力。 提高需求理解、问题分析、审美判断和创意能力。 显性化设计思考与专业优势，提升设计质量。 2. 工具能力方面 严格评估和选型现有 AI 工具，确保标准化输出和一致性体验。 基于业务场景训练专属 AI 模型，集成 AI 能力形成新工具。 建设参数文档库，减少个人喜好的自然语言影响。 3. 工作流程方面 将 AI 融入日常设计流程，形成新的工作方式。 针对不同业务形态和需求，精细化设计流程。 探索合理的人&机结合方式，优化效率和创意品质。 4. 团队协作方面 制定并执行明确的 AI 融合策略。 保证硬件设备支持，营造创新环境。 增强对市场动态的适应能力，明确团队未来发力方向。 总之，随着技术进步，AI 在设计领域的作用将愈发重要，为您创造更多可能。但需注意，每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

目前科学家尚未完全了解 GPT 的工作原理。以下是一些关于 GPT 工作原理的相关知识： Openai 的科学家认为，GPT 产生智能是因为神经网络将知识进行了复杂的压缩，在询问问题时将其中的知识解码（解压缩）。大语言模型的数据压缩能力越强，意味着其 AGI 智能越强。遵循最小描述长度原理和奥卡姆剃刀原则，最佳解释应是对数据进行尽可能短而准确描述的模型，模型描述长度越短，泛化性越好，也就越智能。 GPT 中的知识存在方式包括：LLM 中有两类神经元，单语义神经元只对输入里某个特殊的知识点产生响应，多语义神经元则相反。在模型学习过程中，为了增加模型参数的利用效率，“单语义神经元”会被分配给重要特征，“多语义神经元”会分配给不太重要的特征，而对更加不重要的特征，模型完全不进行编码。此外，存在知识回路，某个任务的 Prompt 输入 Transformer 后，在网络中存在一些完成这个任务的关键路径，信息主要沿着这条路径向上传播，在传播过程中不断进行信息传递或知识加工，最终完成任务，这与人脑的某些信息处理回路相似。 GPT3 的训练是将模型暴露于大量文本的过程，包含 3000 亿个文本标记的数据集用于生成模型的训练示例。训练时，我们只向模型展示特征并要求它预测下一个单词，模型的预测会有错误，计算其预测中的误差并更新模型，以便下次做出更好的预测，重复数百万次。GPT3 实际上一次生成一个 token 的输出。 GPT 全称是生成式预训练转换器模型（Generative Pretrained Transformer）。生成式指的是大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），从而逐字完成回答的过程。例如，一开始给大模型一些提示词 Prompt，大模型会结合自身“大脑中存储的知识”进行计算推理，算出下一个单词的概率最大并输出，新的输出会和过去的输入一并成为新的输入，用来计算下一个词，直到计算出下一个词是的概率最大，于是结束输出。

大模型可以完成文字校对工作。 通俗来讲，大模型输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 但大模型也存在一些问题，比如基于概率生成下一个字，如果对于没学过的问题，仍会基于概率生成，可能会“一本正经的胡说八道”，这种现象被称为“幻觉”。 在使用大模型进行文字校对时，模型的选择很重要。模型之间能力差异大，不适合任务的模型调优费力，应选择适合的模型。文风与语言能力是挑选模型的重要指标，要避免出现“AI 味”，比如常见的套话。