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智谱AI插件在哪儿调用

Answer

智谱 AI 插件的调用方式如下:

  • 针对智谱,重复类似操作,调用的是 https://chatglm.cn/chatglm/backend-api/v1/conversation/recommendation/list 接口。这里只用到了 conversation_id 一个字段,用的是 GET 请求。通过此接口返回问题,参数用的是整轮对话窗口的唯一 Id:66c01d81667a2ddb444ff878 。
  • 打开飞书多维表格,新增列时,您可以选择字段捷径,在字段捷径的 AI 中心,找到智谱 AI 的字段插件。智谱 AI 近期发布了 3 个飞书多维表格的字段插件:AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析。
  • 在微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营-智能纪要中,有智谱大语言模型的使用与功能介绍,包括角色扮演模型设置、变量插入方法、插件调用情况等。还提到了智浦轻颜的功能与应用,如文章总结功能、视频生成功能、画图功能等,以及多维表格相关内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

甲木:AI大模型工具的「无限追问」如何实现的?

针对智谱,同样我们重复Kimi之类的操作,可以看到,调用的是https://chatglm.cn/chatglm/backend-api/v1/conversation/recommendation/list接口。智谱的下一步建议调用接口截图值得注意的是,这里只用到了conversation_id一个字段,用的还是GET请求。通过此接口返回的问题。这里参数用的是整轮对话窗口的唯一Id:66c01d81667a2ddb444ff878调用接口后的响应截图之后,我问了「人工智能有哪些伦理问题」,生成了一系列回答,🤖返回的推荐问题建议是:似乎没什么问题,我接着转移话题开始问「奥运冠军一般都会在比赛结束干什么?」,生成了一系列的回答,最后🤖返回的推荐问题建议是:到了这一步,大家似乎觉得智谱跟Kimi一样,只是基于最后一个回复来进行问题推理生成。直到我再次“跨界”问了下一个问题「娱乐圈的金鸡奖获奖之后演员们干什么?」,智谱生成了一系列的回答之后,变成了跟前轮对话相关的问题建议,大家可以感受一下~我们可以看到,前几轮对话中我们围绕着人工智能进行了两轮对话,讨论了隐私保护和相关伦理问题,在新一轮的对话中,智谱应该是读取了history进行归纳总结,注意到当前用户可能关心的问题,接着提出下一步建议。智谱在回答完金鸡奖相关问题之后回复了跟前几轮相关内容建议我们接着问下一个问题「运动员结束之后会进行娱乐吗?」,智谱生成了一系列的回答之后,在接下来的对话相关的问题建议又回到了「获奖演员会休息多久?」上。再次论证了智谱的下一步问题建议是基于上下文进行回复的~对于运动员的相关回答之后问题建议又回到了history相关话题上

办公提效神器:飞书多维表格字段插件

BigModel智谱AI大模型开放平台智谱AI近期发布了3个飞书多维表格的字段插件:AI内容生成、AI视频生成和AI数据分析。真的是打工人神器,不仅限时免费,而且无限制使用![heading2]插件介绍[content]打开飞书多维表格,新增列时,你可以选择字段捷径,在字段捷径的AI中心,找到智谱AI的字段插件。[heading3]AI内容生成插件[heading3]AI视频生成插件[heading3]AI数据分析插件

12-04 | 微信超级AI知识助手教学(上)—智谱共学营 - 智能纪要

[heading2]总结智谱大语言模型的使用与功能介绍角色扮演模型设置:介绍了如何调用和设置角色扮演模型,包括选对模型、高级设置中的功能展示等。变量插入方法:讲解了用户输入和历史对话等变量的插入方式,以将相关内容传递给模型。插件调用情况:提及了插件的存在和使用,指出目前插件较少且有一定使用门槛。智浦轻颜的功能与应用文章总结功能:通过LM节点可对输入文章进行总结提炼,输出标题摘要和标签,场景区分准确时效果较好。视频生成功能:选择LM中的视频生成模型,输入指令即可生成视频,按使用次数计费,质量和大小可设置。画图功能:在LM中选择文生图模型,根据输入指令画图,意图识别较准确,图片尺寸可选择。资源包情况:视频生成现在收费,可购买5元几百次的资源包,调研赠送了1000次。多维表格相关:元子将介绍多维表格,提到收集分析信息的作用。

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怎么看sd的插件不兼容
SD 插件不兼容可能有多种情况和解决方法: 对于提示词服从度增强插件,当生成图与提示词不太相符时,可以通过多刷图来找到符合需求的绘图。若条件太多始终达不到效果,可提高 cfg 值并启用修复插件。但开启插件并提高 CFG 值后,画面可能会发黄,颜色偏差可利用 PS 做后续调整。安装方式可以在扩展列表中搜索插件名字,或放在特定路径文件夹下,安装完成后重启 webUI 即可启用。 对于无需 Lora 的一键换脸插件 Roop,安装时间较长,需耐心等待。安装过程包括在特定文件夹地址栏输入“cmd”回车,在打开的 dos 界面粘贴代码安装 insightface。若出现错误,可下载最新秋叶 4.2 整合包。安装完成后重新打开启动器,后台会继续下载模型,需全程科学上网。使用时要注意参数设置,人脸像素可能偏低,可发送到“图生图”并使用 controlnet 中的 tile 模型重绘。此插件谨慎使用,切勿触犯法律。获取插件可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。
2025-01-02
智谱AI插件在哪儿
智谱 AI 插件可在飞书多维表格中找到。具体操作如下: 1. 打开飞书多维表格,新增列时,选择字段捷径。 2. 在字段捷径的 AI 中心,就能找到智谱 AI 的字段插件,包括 AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析插件。 智谱 AI 的 3 个字段插件均免费,您可以尝试将其运用在工作中。同时,若想基于 GLM4Flash 开发更多免费插件,可参考。
2025-01-02
DeepL翻译插件
以下是关于 DeepL 翻译插件以及 PDF 翻译的相关信息: DeepL 翻译插件: 网站: 点击页面「翻译文件」按钮,可上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件进行翻译。 在 Stable Diffusion 中,如果输入的提示词只能识别英文,对于英文不好的情况,常用的翻译软件如 DeepL 翻译,网址是,可以下载客户端使用。还有“网易有道翻译”,因其可以 ctrl+alt+d 快速截图翻译,使用方便。但复制、粘贴来回切换麻烦,此时可使用自动翻译插件 promptallinone,安装方式是在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下,安装完成后重启 webUI 进行设置。 PDF 翻译的方法和产品: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式,但进阶功能基本需付费。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译,有免费次数限制且进阶功能需付费。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 浏览器自带的翻译功能:如果 PDF 太大,翻译工具不支持,除了将 PDF 压缩或者切分外,还可以转成 HTML 格式,然后使用浏览器自带的网页翻译功能。
2025-01-02
SD插件
以下是关于 SD 插件的相关信息: 1. 【SD】无需 Lora,一键换脸插件 Roop: 安装时间较长,需耐心等待。安装好后打开 SD 文件目录下的特定文件夹,在地址栏输入“cmd”回车,在打开的 dos 界面粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”自动安装 insightface。若此阶段出错,建议下载最新秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),后台回复【SD】可在云盘下载。安装完成后重新打开启动器,后台会继续下载模型,全程需科学上网。此插件主要适用于真实人脸替换,对二次元人物作用不大。选用真实系模型“realisticVisionV20”,设置相关参数后点击生成,人脸像素可能偏低模糊,可发送到“图生图”并使用 controlnet 中的 tile 模型重绘。想要此插件,可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。使用时需谨慎,切勿触犯法律。 2. 【SD】手涂蒙版定位插件 Latent Couple: 主提示词描述小鸟站在女孩肩上的画面、女孩装束和周围环境等,色块对应小鸟和女孩提示词后点击发送。填上常用标准负向提示词,大模型选择“revAnimated_v122”。多次生成后选择不错的进行高清修复放大。使用此插件可更灵活控制构图。想要此插件,可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。 3. 【SD】告别提示词颜色污染!Cutoff 插件: 作者为白马少年,发布于 20230811 20:01,原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/xVskDEjDUET6yFo1YSZvTg 。在使用 Stable Diffusion 绘画时会出现颜色词汇互相污染的情况,此插件可解决该问题。因未收录到官方插件列表,可到 https://github.com/hnmr293/sdwebuicutoff 或作者云盘链接下载,安装后重启即可看到该插件。
2024-12-30
coze 如何 100% 调用插件
在 Coze 中调用插件并非能 100% 保证成功,以下是一些相关信息: Coze 的工作流中,节点是基本单元,插件节点可用于扩展大语言模型本身的限制,实现特定功能,如抓取网页内容。 加入智能体后,会有调用次数的统计。 即使是官方插件也可能存在不稳定的情况,需要自行尝试找到适合当前场景的插件。 例如在微信图片助手的打造中,有以下操作: 任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等任务与相应插件存在对应关系,已在 Coze 插件商店上架,搜索关联即可。 配置插件时,需准备好 Glif 的 Token,在 Coze 中编辑参数选项填入 Token 并保存,同时关闭对大模型的可见按钮。 通过已有服务 api 创建插件时: 进入 Coze 个人空间选择插件,新建并命名,填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址,配置输出参数,测试后发布。 手捏插件后可创建 bot 并接入插件,在 prompt 中要求调用插件。 需要注意的是,Coze 调用插件有一定随机性,对输入输出内容会有过滤,如果多次尝试不成功,可优化提示词使其更准确识别输入意图,且不要使用违规字词和图片内容。
2024-12-28
coze 如何 100% 调用工作流或插件
要 100% 调用 Coze 的工作流或插件,您可以参考以下内容: 实现工作流方面: 上传输入图片。 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 搭建流程时,主要步骤包括上传图片(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),以及将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件(若市场中有可直接使用)。 Coze 简介: 插件:Coze 提供丰富的插件选项,允许通过 API 连接集成各种平台和服务,扩展 Bot 功能,可轻松调用或创建定制插件。 工作流:是强大的工具,用于设计和实施复杂的功能逻辑,通过拖拽不同任务节点构建多步骤任务,提高 Bot 处理任务效率。 图像流:提供可视化操作界面,允许灵活添加处理节点,设计图像处理流程。 触发器:允许 Bot 在设定的特定时间或发生特定事件时自动执行任务,是自动化处理的关键组件。 知识库:使您能够添加和利用本地或在线的文本内容和数据表,支持 Bot 提供更准确和实用的回答。 变量:帮助 Bot 存储用户的个人信息,如语言偏好,使回复更加个性化和精准。 数据库:提供简单高效的方式管理和操作结构化数据,支持自然语言的数据插入和查询,还支持多用户模式,提供灵活读写权限控制。 长期记忆:使 Bot 能够形成对用户的个人记忆,基于这些记忆提供个性化回复,提升用户体验。 卡片:允许自定义 Bot 生成内容的格式,以卡片形式展示,增强交互体验。 大模型:通过人设与回复逻辑中的一系列设定,编排 Bot 的具体执行任务和执行逻辑。 此外,判断任务/Prompt 是否需要拆解为工作流时,通常先从当前性能最强的 LLM 着手,用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性,再根据实际情况逐步拆解子任务。对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可预见需要拆解为工作流。鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力时,必然需要通过工作流来调用相应的插件。
2024-12-28
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
最新的AI新闻有哪些
以下是一些最新的 AI 新闻: 2024 年 6 月,苹果发布了 AI 原生操作系统,加强了硬件和模型布局;Claude Sonnet 3.5 发布,挑战 OpenAI;视频生成领域 Runway Gen3 和快手可灵表现优秀;AI 3D 技术逐渐崭露头角;Google 和月之暗面推出长上下文缓存技术。整体趋势是技术不断进步,各领域竞争激烈。 快手发布可灵网页版及大量模型更新;阶跃星辰发布多款模型;商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示;GraphRAG:微软开源新型 RAG 架构。 红杉资本美国合伙人 Pat Grady 在最新访谈中表示,AI 技术将为服务行业带来变革机遇,而非取代软件公司。AI 的潜力在于赋能服务行业,但人际关系和实际执行仍需人工。对于基础模型公司,Grady 认为它们可能像数据库公司一样发展,提供开发者 API,有机会进入应用层。他认为现有模型已足够强大,关键在于工程化优化和认知架构设计。 2024 年 1 月,斯坦福大学 Mobile Aloha;1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D;1 月 11 号 GPT store 上线;1 月 MagnificAl 高清放大爆火;1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售。 2024 年 9 月,Orange AI 有相关小结,包括鼓励建立自媒体,推出中文版 AI 播客 Demo 并吸引大量参与者,开设 AI 酒吧 Bar2AGI 等。此外,国庆节期间,OpenAI 推出 Canvas 功能和实时 API,微软发布新版 Copilot,具备深度系统集成和实时语音功能;Meta 发布 Meta Movie Gen 视频生成模型,自动配音质量高;LiquidAI 发布非 Transformer 模型 LFMs,推理效率显著提高。此外,Sora 项目负责人离职、多个新模型和工具发布,以及 OpenAI 完成新一轮融资,估值达到 1570 亿美元。
2025-01-04
没有编程基础可以学习ai吗
没有编程基础也可以学习 AI,但会面临一定的挑战。以下是一些建议: 1. 学习基础知识: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术分支(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。 2. 选择学习路径: 偏向技术研究方向:学习监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习基础,以及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等深度学习知识。 偏向应用方向:掌握 Python、C++等编程基础,学习监督学习、无监督学习等机器学习基础,熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架。 3. 工具和平台: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向初学者的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 学习方式: 阅读入门文章和相关书籍。 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。 特别推荐李宏毅老师的课程。 5. 实践和尝试: 掌握提示词的技巧,上手容易且很有用。 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 体验如 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。 需要注意的是,无论是技术研究还是应用实践,数学基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-01-04
制作一个新手学习ai知识的表格
以下是为新手学习 AI 知识制作的表格: |学习阶段|学习内容|学习资源| |::|::|::| |了解基本概念|熟悉 AI 术语和基础概念,了解其主要分支及联系|阅读「」部分| |浏览入门文章|了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势|无| |开始学习之旅|学习为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程|「」、在线教育平台(Coursera、edX、Udacity)| |选择感兴趣模块|根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧|无| |实践和尝试|通过实践巩固知识,分享实践成果|知识库中的相关分享| |体验 AI 产品|与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动|无| 同时,记住学习 AI 是长期过程,需耐心和持续努力,不要怕犯错。完整学习路径可参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法设计自己的路径。
2025-01-04
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 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,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 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。
2025-01-04
什么是ai
AI(人工智能)是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说,可将其视为一个黑箱,其生态位是一种似人而非人的存在。 从历史角度看,最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明,用于按照明确的程序进行数字运算,现代计算机虽更先进但仍遵循相同理念。然而,对于像根据照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务,正是人工智能感兴趣的。 在应用方面,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能为用户提供个性化指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2025-01-04
COZE 和智谱AI的优缺点对比
COZE 的优点: 1. 逼真且有沉浸感:通过图片和文字描述模拟急诊室的真实场景,用户可体验到紧张真实的医疗环境。可进一步增加场景细节,如急诊室的声音效果,增强沉浸感。 2. 互动性强:设置多个决策点,用户需做出选择,提高用户参与感和学习效果。可引入更多分支场景,根据用户不同选择生成不同结局,提高互动的深度和多样性。 3. 情感共鸣:通过详细的病人背景故事,用户能更好理解患者处境,增强同理心。可增加更多病人案例,覆盖不同病情和背景,使情感共鸣更丰富多样。 4. 延续字节风格,能自己做闭环,可在工作流基础上用用户界面包装成产品发布。 COZE 的缺点:商业化探索尚未铺开,用户来源不明确。目前没有明确信息表明其是否开源,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 智谱 AI 的优点: 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体优点。 智谱 AI 的缺点: 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体缺点。 两者的对比: 1. 开源性:Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码;Coze 目前没有明确信息表明其是否开源。 2. 功能和定制能力:Dify 提供直观界面,结合多种功能,支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务;Coze 提供丰富插件能力和高效搭建效率,支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持:Dify 作为开源项目有活跃社区,开发者可参与共创共建;Coze 可能更多依赖官方更新和支持,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。
2024-12-31
帮我查一下这四家主流大模型的应用能力评测报告吧,通用能力和单项能力都可,数据需要权威一些文心一言 文心一格 通义千问 通义万相 讯飞星火 ai小科 智谱
以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告: 小七姐的测评: 测评机制:以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量:包括复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次:共分为五轮,分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告: 优秀模型:文心一言 4.0 API(百度)。 模型特点:在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用:能力栈广泛,可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评: 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5(0301 版本)的 80%90%,但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断,基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,如常识类问题和分词类问题。
2024-12-27
智谱 注册送2000万 tokens
智谱 BigModel 共学营第二期相关信息如下: 本期共学应用为人人可打造的微信助手。 注册智谱 Tokens:智谱 AI 开放平台的网址为 https://bigmodel.cn/ 。参与课程至少需要有 token 体验资源包,获取资源包有三种方式: 新注册用户,注册即送 2000 万 Tokens。 充值/购买多种模型的低价福利资源包,直接充值现金,所有模型可适用的网址为 https://open.bigmodel.cn/finance/pay 。 共学营报名赠送资源包。 语言资源包:免费 GLM4Flash 语言模型/ 。 多模态资源包: 。 多模态资源包: 。所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。 会议 ID:185 655 937 ,会议链接:https://vc.feishu.cn/j/185655937 ,共学营互动群。 BigModel 开放平台是智谱一站式的大模型开发及应用构建平台。基于智谱自研的全模型矩阵,面向企业客户及合作伙伴,支持多样化模型和自定义编排。平台提供即插即用的智能工具箱,包括 API 接口、模型微调及部署功能,同时具备流程编排以适应复杂业务场景。还提供免费、好用、高并发的 GLM4Flash 模型,0 元上手大模型,新用户注册登录即送 2000 万 Tokens,调用智谱全家桶模型。更多应用场景包括: 。
2024-12-05
如何登录智谱清言
智谱清言的登录方式如下: AutoGLM 目前处于内测阶段,申请入口在智谱清言 APP 中,直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。目前只能在安卓设备上使用,iOS 很长时间内都不会支持。因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的,所以登录后的第一件事是引导开启无障碍权限和悬浮球权限,否则无法继续体验。权限授权正常后会进入首页。 对于智谱清流助手接入个人微信,服务器环境部署时,输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”,最下方会出现一个二维码,使用想要做机器人的微信扫码登录即可。登录成功后,给微信发送消息能看到机器人正常回复。如果想为 AI 赋予功能或人设,可在智谱清流里更改。此后对文件内代码做任何更改,都需重新打印登陆二维码,在“文件”的【终端】里输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录。如果没有手机登录,可以使用夜神模拟器模拟手机登录。报错“wxsid”是因为微信未实名,实名即可。制作完成后,不要急着加好友,24 小时内会掉线一次,重新登录即可。
2024-12-03
智谱清言,kimi,讯飞星火,在文字处理跟逻辑思维方面,谁更胜一筹
在文字处理和逻辑思维方面,智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点: Kimi: 优势:具有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势,适合从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足:在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,且不支持用户自定义智能体。 智谱清言: 优势:背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足:暂未提及。 讯飞星火:在结构化 prompt 测试中,对于同样的 prompt,最初的输出可能存在问题,但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看,它们在不同方面各有优劣,具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。
2024-11-17
工作流调用的提示词
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。
2025-01-04
如何确保agent按要求调用插件
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。
2024-12-17
在使用openai api的时候,同一轮对话,需要每次都传system prompt吗?可以利用什么session id来减少system prompt的显示调用吗
在使用 OpenAI API 进行同一轮对话时,系统提示的使用并非每次都必须传递。系统提示在对话中类似于一个过滤器,大语言模型在回应新提示前会自动应用。一般来说,系统提示包括任务定义、输出格式和操作边界等部分,以确保大语言模型清楚任务、按要求格式化回答以及明确不应采取的行为。 另外,OpenAI 还推出了 Stateful API,开发者只需传入最新的对话记录,大模型会结合该记录和其维护的历史记录依据上下文产生新内容。Stateful API 的实现机制类似于 KV Cache,能指数级降低大模型应用的开销,提升计算速度。例如,在不使用 cache 的情况下,使用 GPT2 生成 1000 个 Token 将耗时 56 秒,而使用 cache 的耗时则被降低为 11 秒。可以预期 Stateful API 会采用类似于 KV Cache 的机制,缓存用户对话的历史记录,并在每次 API 调用中,使用增量信息结合服务端的历史记录生成文本,以此降低计算规模。 但关于是否可以利用 session id 来减少系统提示的显示调用,目前提供的知识库中未提及相关内容。
2024-12-11
如何调用国内coze的api?
以下是调用国内 Coze 的 API 的步骤: 1. 进入 Coze 个人空间,选择插件,新建一个插件,起个名字(如 api_1),连描述都可随意填写(如 test)。 2. 在插件的 URL 部分,填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。如果服务还开着则继续,若已关闭则需重新操作。 3. 按照 Coze 的指引配置输出参数和 message 输出。 4. 测试后发布插件。 5. 手捏插件搞定之后,创建一个测试 api 的 bot,将自己创建的插件接进来,在 prompt 里面让其一定要调用创建的插件。 另外,如果在生产环境中已有准备好的 https 的 api,可直接接上来。需要注意的是,本案例中用的是 coze 国内版,且案例中 Ngrok 仅供娱乐,生产环境中勿用。 此外,还有以下相关接入信息: Glif 接入 Coze:先要创建一个插件,填入插件名、描述,创建方式选择云侧插件,IDE 运行时选择 Python,点击【在 IDE 中创建工具】。创建工具面板里,填入工具名称、介绍。Glif 允许通过 API 调用平台上的应用,去创建一个新的 Token 并复制备用,将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。在 Coze 的 IDE 中引入依赖和编写 handler 方法,代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置,左侧的依赖包添加【requests】,填入测试数据运行,测试通过后即可发布。创建一个 Bot,挂载新创建的插件即可,在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束,最后测试跑通并发布。 微信相关对接:微信公众号、微信服务号、微信客服均支持与 Coze AI 平台对接。最近 Coze 的国内版正式发布了 API 接口功能,直接对接个人微信甚至微信群成为可能,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黑魔法。
2024-12-01