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数据孪生 怎么在企业中搭建

Answer

在企业中搭建数字孪生可以参考以下要点:

  1. 利用定制软件:如 Wistron 利用 Omniverse SDK 定制软件,将 NVIDIA DGX 和 HGX 工厂实现数字孪生,大幅缩短调试周期。
  2. 集成多类数据:将 Multicad 和过程模拟数据虚拟集成到统一视图中,进行测试和优化布局。
  3. 提高效率和缩短上线时间:如 Wistron 工厂使用数字孪生,工人效率提高 51%,上线时间缩短一半。
  4. 验证物理构建与数字化计划的匹配:尽早发现差异,避免成本高昂的变更订单。
  5. 快速测试新布局和改进操作:使用生产线上每台机器的实时物联网数据监控实时操作。
  6. 与合作伙伴共同构建:如西门子正在构建工业元宇宙,并将其皇冠宝石加速器连接到 NVIDIA Omniverse。

未来,设施仓库、工厂建筑将由软件定义,在数字孪生中运行自主机器人堆栈,集成软件的方式是使用数字孪生。同时,NVIDIA 已将 Omniverse 变得更易访问,创建云 API,将其与语言聊天能力集成,可在 3D 环境中进行设计、模拟或生成。

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References

黄仁勋在AI界超级碗GTC2024的主旨演讲: 精华及全文(附视频)

数字孪生技术已在各行各业大放异彩。Wistron利用Omniverse SDK定制软件,将NVIDIA DGX和HGX工厂实现数字孪生,大幅缩短调试周期。NVIDIA还运用生成式AI预测天气。CoreDev可通过超高分辨率AI预测严重风暴,如台风灿都。这项服务作为NVIDIA Earth 2的一部分,将惠及全球气象机构。NVIDIA在医疗领域也硕果累累,涵盖医学成像、基因测序和计算化学等。NVIDIA推出BioNeMo NIMS、NVIDIA推理微服务(NIMS)等新品,可在几分钟内生成候选分子。微服务包含三大支柱:AI模型、运行AI的工具;AI技术;基础设施用于AI微调和部署,可在DGX云等平台上实现。这类似于台积电代工芯片的模式,因此被称为AI代工厂。用户可利用这些服务处理各类结构化和非结构化数据,编码存储于向量数据库中,成为企业专属智慧。通过与智能数据库交互,可轻松获取所需信息。NVIDIA AI Foundry正携手SAP、ServiceNow等巨头,帮助他们开发自有数据和工具,在聊天机器人中打造企业级Copilot。要让AI理解物理世界,需要AI计算机、监测分析计算机和执行任务的机器人三位一体。这就像语言模型,只不过我们要构建的是端到端的机器人系统。通过强化学习,机器人可适应物理定律。Omniverse提供模拟环境,教会机器人如何成为机器人。OVX托管于Azure。未来的仓储、工厂都将由软件定义,机器人自主协同工作。数字孪生是机器人系统CICD的关键。西门子正构建工业元宇宙,日产已将Omniverse整合到工作流。所有移动设备都将是机器人,包括自动驾驶汽车。从计算机视觉到AI控制,还有很多工作要做。

黄仁勋在AI界超级碗GTC2024的主旨演讲: 精华及全文(附视频)

微软正在为Blackwell做准备,微软和Nvidia有广泛的合作伙伴关系,我们正在加速Cuda加速各种服务。当你明显地和AI聊天时,微软Azure中的服务很可能是Nvidia在后面做推理和Token生成。我们构建了他们构建了最大的Nvidia Infiniband超级计算机,基本上是我们的数字孪生或我们的物理孪生。我们正在将Nvidia生态系统引入Azure Nvidia DGX云到Azure Nvidia Omniverse,现在托管在Azure Nvidia Health中关心Azure,所有这一切都与微软结构深度集成和深度连接。整个行业都在为Blackwell做准备,这就是我要向您展示的最多的内容。到目前为止,您在Blackwell看到的场景是Blackwell的全保真设计,我们公司的所有东西都有数字孪生。事实上,这种数字孪生的想法正在真正传播,它有助于帮助公司构建非常复杂的东西,完美地第一次,还有什么比这更令人兴奋的呢?我们正在创建数字孪生,构建一台采用数字孪生构建的计算机。让我向您展示Wishtron正在做什么。为了满足Nvidia加速计算Wishtron的需求,我们的领先制造合作伙伴之一正在使用由Omniverse SDKs和API开发的定制软件构建Nvidia DGX和HGX工厂的数字孪生。对于他们最新的工厂,Wishtron从数字孪生开始,将他们的Multicad和过程模拟数据虚拟集成到统一视图中。在这个物理精确的数字环境中,经过测试和优化布局,工人的效率提高了51%。在施工过程中,我们使用Omniverse数字孪生来验证物理构建是否与数字化计划相匹配,以便尽早发现任何差异。这有助于避免成本高昂的变更订单。使用数字孪生的结果令人印象深刻,它帮助Wishtron工厂的上线时间缩短了一半,只需两个半月而不是五个月。全方位数字孪生投入运行,帮助Wishtron快速测试新布局以适应新流程,或改进现有空间中的操作,并使用生产线上每台机器的实时物联网数据监控实时操作。

黄仁勋在AI界超级碗GTC2024的主旨演讲: 精华及全文(附视频)

未来的设施仓库、工厂建筑将由软件定义,因此软件正在运行。那么,还有什么其他方式您会测试软件,以便测试软件以构建仓库、优化系统呢?在数字孪生中,所有机器人都在运行自己的自主机器人堆栈,因此在未来机器人系统的CICD中集成软件的方式是使用数字孪生。我们已经使全宇宙变得更容易访问,我们将为简单的Api和通道创建基本上全宇宙云api,您可以将您的应用程序连接到它,这将是非常美丽的简单。在未来全方位宇宙将成为现实,通过这些api,您将拥有我们也已经转变的神奇数字孪生功能。我们已经将全宇宙变成了人工智能,并将其与使用我们语言的语言聊天的能力集成起来。人类和全宇宙是语言,事实证明是通用的场景描述。所以这种语言是相当复杂的,所以我们已经教了我们的全宇宙这种语言。所以你可以用英语对它说话,它会直接生成美元,它会用美元回复,但会用英语跟你说话。你也可以寻找这个世界上的信息,语义上而不是世界被语义编码,现在在语言中,它在场景中被语义编码。在某些特定的物体、条件或场景下,人工智能可以帮助您找到相应的场景,并在生成过程中与您协作。您可以在3D环境中设计一些东西,模拟一些东西,或者使用人工智能在3D环境中生成一些东西。让我们一起探讨这一切将如何进行。我们与西门子有着良好的合作伙伴关系。西门子是世界上最大的工业工程和运营平台。在工业领域,有许多不同的公司,其中太空重工业是其最伟大的最终前沿之一。现在,我们终于拥有了必要的技术,可以产生真正的影响。西门子正在构建工业元宇宙。今天,我们宣布,西门子将他们的皇冠宝石加速器连接到Nvidia Omniverse。让我们一起来看看。

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数字孪生的关键技术
数字孪生的关键技术包括以下方面: 利用定制软件实现工厂的数字孪生,如 Wistron 利用 Omniverse SDK 定制软件将 NVIDIA DGX 和 HGX 工厂实现数字孪生,大幅缩短调试周期。 运用生成式 AI 进行天气预测,如 CoreDev 可通过超高分辨率 AI 预测严重风暴。 构建端到端的机器人系统,让 AI 理解物理世界,需要 AI 计算机、监测分析计算机和执行任务的机器人三位一体。 提供模拟环境,如 Omniverse 提供模拟环境,教会机器人如何成为机器人。 实现软件定义的仓储、工厂,让机器人自主协同工作。 解决数字人构建中的工程关键点,如构建像人一样思考的 AI Agent、实现灵魂驱动躯壳、保证实时性、实现多元跨模态、处理拟人化场景等。
2025-01-02
数字孪生
数字孪生是一个涉及多个领域的概念。在表演方面,曾测试过号称能做数字孪生的软件,结果发现存在一定局限性,如只是换脸的小变体且表现中庸。表演的本质是放大情感,通过强烈的情感表达来吸引观众。 在人际关系中,每个人都可能有一个由 AI 驱动的“数字双胞胎”,它接受了我们所有的写作和言语的训练,已经有人开始这样的探索。 在前期筹备方面,包括为患病老人构建能语音输出的数字人,如一位大哥为患病母亲自学 AI 构建数字人;还有 AI 相声,如为侯宝林、马三立、马季三位相声大师做数字化形象和声音建模;以及网站图片的生成和红包封面的探讨等相关工作。
2024-12-20
如何搭建知识库?
以下是搭建知识库的一般步骤: 1. 准备数据 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集 在相关工具(如 Dify)中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式 相关工具(如 Dify)提供了多种索引方式供选择,如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用 将创建好的数据集集成到对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 此外,在使用 Coze 智能体机器人搭建知识库时: 手动清洗数据可提高数据准确性,如创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以“”分割。 对于本地文档,注意合理拆分内容以提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 完成后点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 在涉及本地部署大模型以及搭建个人知识库时,需要先了解 RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索和输出等 5 个过程。 文本加载器用于将用户提供的文本加载到内存中,便于后续处理。
2025-01-03
如何在fastgpt里做企业微信搭建
在 FastGPT 里搭建企业微信可以按照以下步骤进行: 1. 搭建 OneAPI:这是为了汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 FastGpt:这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。如果不想接到微信,搭建到这里就可以,它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 接入微信: 克隆项目代码,如遇网络问题,可把链接替换为国内镜像。 安装 Python 3 和 pip。 安装核心依赖(必选)和拓展依赖(可选,建议安装)。 复制一份 config 文件,方便后续配置。 用公网 ip:3000 打开 FastGpt,在应用中获取对外的 API 接口(操作:应用>发布应用>Api 访问),点击“新建”API 秘钥,复制 API KEY 和新建按钮旁边的 API 根地址 2 个内容,用于配置接入微信。 回到宝塔,在【文件】菜单中找到 root 下的 chatgptonwechat 文件夹中的 config.json 文件,双击文件,复制下方的配置全部替换掉并保存文件。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】,运行程序,返回扫描执行命令后的“终端”内的二维码,完成登录。 4. 搭建完后想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程,里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画的能力。 此外,还有以下补充内容: 第四天教程:FastGPT 教学中的部署项目: 1. 使用特定版本的微信,点击下载进行替换安装。若下载不了,可去 https://f.ws59.cn/f/egjbgm2p565 复制链接到浏览器打开。若过期,去公众号回复:Hook,自动获取下载地址。 2. 下载 NGCbot 机器人项目,解压缩。 3. 解压后,在空白处 shift+鼠标右键,点击“在此处打开 Powershell 窗口”,打开 shell 窗口后粘贴代码并回车。 4. 在当前的 NGCbot 文件夹下,找到 Config 文件中的 config.yaml,右键选择用记事本方式打开。
2025-01-02
如何用AI搭建工作助理
以下是关于如何用 AI 搭建工作助理的相关内容: 一、整体过程 构建 AI Agent 可以类比为培养一位职场新人,包括以下阶段: 1. 规划阶段:明确目标,确定 AI Agent 的具体任务,将其拆解为可管理的子任务,并设计每个任务的执行方法。 2. 实施阶段:搭建工作流程,为每个子任务设置清晰的操作指南,手把手引导 AI 完成任务,并及时验证其输出质量。 3. 优化阶段:通过反复测试和调整,不断优化 AI Agent 的性能,调整工作流程和 Prompt 配置,直到 AI 能稳定输出高质量的结果。 二、搭建 AI 工作流的能力 1. 学会搭建 AI 智能体:AI 智能体就像是员工,能根据设定的工作流,自动调用不同的 AI 工具,完成全流程任务,不需要人类时刻盯着指导。例如设计一个“写作助手”的 AI 智能体,输入文章的主题、风格和要求,它就能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等工作。 三、智谱 BigModel 共学营第二期:把微信变成超级 AI 助理 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台:https://bigmodel.cn/ 2. 参与课程至少需要有 token 体验资源包,获取资源包的方式有: 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:https://open.bigmodel.cn/finance/pay 语言资源包:免费 GLM4Flash 语言模型/ 多模态资源包: 多模态资源包: 共学营报名赠送资源包 3. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 4. 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑,完成一个简单智能体的搭建,此智能体完成特定功能。
2024-12-30
我是一名一线教师,想要学习如何搭建智能体。请跟我一起制定合适的进阶路径和推荐资源链接。
以下是为您制定的学习搭建智能体的进阶路径和推荐资源链接: 进阶路径: 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台:https://bigmodel.cn/ 新注册用户可获得 2000 万 Tokens。 可通过充值/购买多种模型的低价福利资源包,如直接充值现金,所有模型可适用:https://open.bigmodel.cn/finance/pay ;免费 GLM4Flash 语言模型/ 。所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 共学营报名赠送资源包。 2. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 3. 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑,完成一个简单智能体的搭建。 推荐资源链接: 1. 智谱 BigModel 共学营第二期:把您的微信变成超级 AI 助理 https://bigmodel.cn/ 2. 教师的 AI 减负指南 3. 提示词培训课——Part2 在搭建智能体的过程中,您需要像导演一样,编排具体流程,检查结果,修改流程,反复迭代。提示语的核心是逻辑,要将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并且让前一步的结果都成为后一步的基础。同时,不要害怕犯错,每一次尝试都是向成功迈进的一步。
2024-12-30
用户画像生成器,如何自动搭建
以下是一些关于自动搭建用户画像生成器的开发方向和相关工具: 1. 竞争分析系统:通过监测竞争对手的营销活动、定价策略及产品变化,为企业提供竞争情报和市场趋势分析。 2. 用户画像生成器:基于用户的行为数据和偏好信息,自动生成详细的用户画像,帮助企业制定精准的市场营销策略。 3. 社交媒体监测和分析:实时监测社交媒体上的品牌口碑和相关话题,分析公众意见和反馈,调整营销策略。 4. 互动式客户反馈平台:搭建平台收集客户实时反馈,并通过数据分析发现潜在问题,促进客户互动。 5. 忠诚度计划管理生成器。 6. 市场细分分析工具:对市场进行细分,识别不同细分市场的需求和特征,制定有针对性的营销计划。 7. 销售预测模型:利用机器学习算法分析历史销售数据,预测未来销售趋势,帮助企业制定合理的生产和营销计划。 8. 情感分析工具:利用自然语言处理技术对用户评论和社交媒体帖子进行情感分析,识别正面和负面情绪,以便企业实时调整产品和营销策略。 9. 客户细分工具:通过数据分析对客户进行细分,实现个性化营销。根据用户行为、购买习惯和偏好,制定不同的营销计划。 10. 市场预测模型:建立数据驱动的预测模型,帮助企业预测市场趋势和消费者需求,从而优化供应链和库存管理。 11. 忠诚度计划定制器:为不同客户群体设计定制化的忠诚度计划,以增加客户的忠诚度和购买频率。 12. 交叉销售和向上销售建议器:基于用户的购买历史和浏览行为,自动生成交叉销售和向上销售的建议,提高单个客户的平均订单价值。 13. 客户流失预测:通过分析过去的客户行为数据,预测哪些客户可能会流失,并针对性地采取措施留住这些客户。 14. 语音反馈分析工具:分析通过客服或调查收集的语音反馈,识别常见问题并建议改进措施。
2024-12-30
怎样搭建一个属于自己的AI智能体
搭建属于自己的 AI 智能体可以按照以下步骤进行: 1. 设计 AI 智能体架构:先构思整个 AI 智能体的架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据: 新建一个飞书多维表格,根据稍后读的管理需要,定义元数据字段。 为了方便操作,也可以直接复制准备好的模板:【模板】稍后读管理 元数据字段包括: 内容:超链接格式,显示页面标题,可点击跳转具体的页面。 摘要:根据具体内容,总结内容主题、关键信息、阅读价值,并指出适合的读者群体。 作者:作者名称。 平台:所在的网站平台名称。 状态:阅读状态,收藏的默认态为“仅记录”。 发布日期:文章的发布日期。 收集时间:收藏入库的时间。 3. 逐步搭建 AI 智能体: 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”:测试下来,通义对提示词理解、执行效果最好。 把配置好的工作流,添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词(可以按照需求和实际效果进行优化调整)。 经过上述配置,就可以在「预览与调试」窗口,与 AI 稍后读智能体对话,使用全部的功能。
2024-12-28
如何训练智能体,把特定的数据导入进智能体。
训练智能体并导入特定数据的方法如下: 1. 手动清洗数据创建在线知识库: 点击创建知识库,创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入“”。 飞书的文档内容会以“”区分开来,可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot,添加好后可在调试区测试效果。 2. 处理本地文档: 对于本地 word 文件,注意不能将大量数据一股脑全部放进去训练。 正确的方法是先将大的章节名称内容放进来,章节内详细内容按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用: 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外,具身智能体的训练还涉及以下方面: 大脑智能算法是感知/分析层的核心,通过视觉语言理解模型感知环境、接收理解任务并进行规划决策,最终输出具体任务指令。 小脑运动控制算法是动作层的核心,将动作视为类似语言的一种模态,理解交互物品及机器本体的姿态和运动状态,并将语义理解转化为动作。 整机硬件方案基于下游场景需求设计,具身智能厂商有从软件到硬件全流程自主控制的需求。 实现人工智能让计算机表现得像人类一样,有自上而下和自下而上两种可能的方法: 自上而下的方法模拟人类通过推理来解决问题的方式,包括对人类知识的提炼并用计算机可读的形式表示,开发在计算机内部模拟推理的方法。 自下而上的方法模拟人脑的结构,由大量称为神经元的简单单元组成,每个神经元的行为取决于输入数据的加权平均值,可通过提供训练数据来训练神经元网络。 还有一些其他可能实现智能的方法,如新兴的依靠协同的多智能体系统,基于大量简单智能系统的相互作用产生复杂智能行为;进化方法或遗传算法,是一种基于进化原理的优化过程。
2025-01-03
整合多组学数据用什么方法
整合多组学数据的方法包括以下几种: 1. 机器学习中的集成学习方法,如 Bagging(Bootstrap Aggregating)。其核心思想是通过多次抽样生成多个数据集,训练多个模型,并将这些模型的结果进行平均(或投票)来提高整体预测的稳定性和准确性。具体包括从原始数据集中有放回地抽取多个子集,用每个子集训练独立的相同模型类型(如决策树、多项式等),对于回归任务取平均结果,对于分类任务通过多数投票决定最终分类结果。 2. 在未来的机器学习发展中,预计会在数据整合方面取得进展,例如整合多种模态(如图像、文本和传感器数据)和数据领域的数据,以创建更丰富和更健壮的复杂现象的表示。为实现这种多模态和跨领域的理解,机器学习模型将需要在深度学习、表示学习、自我监督学习和常识推理方面取得进展,并将领域知识和常识推理结合起来。
2025-01-02
怎么学习python数据分析
以下是关于学习 Python 数据分析的一些建议: 从工具和规模以及方法的角度来看,数据分析是一门独立完整的学科。 工具方面: 1. Excel:是最熟悉和简单的工具,会写公式算进阶用法,还能写 Excel 宏,ChatGPT 能根据需求写出可用的 Excel 宏。 2. Python:有很多强大的数据分析库,如用于数据处理和分析的 Pandas、用于数值计算的 NumPy,画图的 Seaborn、plotly、matplotlib 等,机器学习相关的更多。一般数据分析代码可用 Jupyter Notebook 运行,用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言:专门用于搞统计,但 Python 通常已够用。 在 Python 中,以下是一些关键的库和技术: 1. 数据处理与清洗: Pandas:提供高效的数据结构如 DataFrame,用于处理和分析结构化数据。 NumPy:用于数值计算,提供多维数组对象和相关操作函数。 2. 数据可视化: Matplotlib:用于生成静态、交互式和动画可视化的绘图库。 Seaborn:基于 Matplotlib 的高级数据可视化库,提供更美观易用的图表绘制方法。 Plotly:交互式图表库,支持多种图表类型,适合生成动态和交互式图表。 3. 统计分析: SciPy:提供广泛的数学算法和函数,包括线性代数、统计学、优化等。 Statsmodels:用于统计建模和数据分析,适合进行统计测试和回归分析。 4. 大数据技术: PySpark:Apache Spark 的 Python API,用于大规模数据处理。 学习路径方面,可以参考以下课程内容: 1. 学习 Python 基础语法与文本处理,包括数据类型(字符串、数字、列表、字典)、控制结构(条件判断、循环语句)、文本处理基础(字符串操作方法、文件读写操作),通过实践实验如中文文本的基本处理,掌握 Python 的基本语法和结构,能够进行简单的文本数据处理。 2. 学习利用 Python 进行自然语言处理(NLP),了解 NLP 的概念和在人文研究中的重要性,掌握 Python 中的 NLP 库,如结巴分词(Jieba)等工具,通过实践实验如中文分词与词频分析,掌握基本的 NLP 操作,理解其在语言研究和教学中的应用。
2025-01-01
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容: 数据分析的概念和范围: 从工具和规模上来说,写一两行 Excel 公式是数据分析,用 Hadoop、写 Spark 算大数据也是数据分析。从方法上来说,算平均数是数据分析,用各种各样的机器学习方法做回归、分类也可以叫数据分析。数据分析前有时候还要进行数据清洗、数据预处理等。这是一门独立完整的学科。 用 ChatGPT 做数据分析可利用的工具: 1. Excel:是最熟悉和简单的工具,写点公式算进阶用法,还可以写 Excel 宏,ChatGPT 能轻松根据需求和描述写出可用的 Excel 宏。 2. Python:有很多强大的数据分析库,如用于数据分析的 Pandas、Numpy 等,画图的 Seaborn、Plotly、Matplotlib 等,机器学习相关的更多。一般数据分析的代码可以用 Jupyter Notebook 运行,用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言:专门用于搞统计,但 Python 通常已够用。 Python 在数据科学中的应用: 数据处理与清洗:Pandas 提供高效的数据结构如 DataFrame 处理结构化数据,NumPy 提供多维数组对象和相关函数。 数据可视化:Matplotlib 用于生成静态、交互式和动画可视化,Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级库,提供更美观易用的图表绘制方法,Plotly 支持多种图表类型,适合生成动态和交互式图表。 统计分析:SciPy 提供广泛的数学算法和函数,Statsmodels 适合进行统计测试和回归分析。 大数据技术:PySpark 是 Apache Spark 的 Python API,用于大规模数据处理。
2025-01-01
GPT可以生成数据图表源文件吗
GPT 在一定条件下可以辅助生成数据图表相关的内容。例如,在数据分析流程中,通过限定用户提示(user prompt)和系统提示(system prompt),校验生成的 SQL 语句,以及对返回格式的精确设定,可以让 GPT 为生成数据图表提供支持。 ChatGPT 4.0 的 Canvas 功能未来可能支持数据图表生成。但需要注意的是,这需要遵循特定的流程和设定,并且可能存在一定的复杂性和准确性的挑战。
2025-01-01
哪些大模型对做精准的数据分析和可视化上比较好
以下是一些在精准的数据分析和可视化方面表现较好的大模型: 1. GLM4AllTools:这是智谱 AI 大模型开放平台中的模型,其代码沙盒 Code Interpreter 工具能很大程度加强数据计算能力,可处理日常数据分析,能对行业收入、利润数据进行可视化,并计算利润率并排序。 2. 谷歌的 T5:属于 encoderdecoder 架构的模型,适用于翻译和摘要等任务。 需要注意的是,不同的大模型在不同的应用场景和数据特点下可能会有不同的表现,您可以根据具体需求进行选择和测试。
2024-12-31
现在智算非常火热,大家都在建立智算中心,提供大量的算力,请问一下,这些算力,都是哪些行业,哪些企业在消耗这些算力?
目前消耗大量算力的行业和企业主要包括以下方面: 1. 科技巨头:如 Google 拥有大量的 GPU 和 TPU 算力,用于复杂的推理任务和模型训练。 2. 云计算公司:例如 Amazon 和 Microsoft,其 AI 云计算收入主要来自模型托管。 3. 从事 AI 研发的公司:像 xAI 计划用十万块 H100 连成巨大集群,OpenAI 拉上微软打造算力中心 StarGate。 4. 特定领域的企业:如 Apple 利用自身优势发展边缘和远端混合的组合模型。 对于小公司而言,直接参与基础设施建设机会较小,但为当地企业提供 AI 训练的算力支持,并配备服务团队帮助整理知识、寻找业务场景、做垂直训练和微调等,可能存在一定机会。
2025-01-02
企业微信自建应用可以接扣子api么
企业微信自建应用能否接入扣子 API 的相关信息如下: 在扣子官网左下角选择扣子 API,在 API 令牌中选择“添加新令牌”,为令牌起名,设置过期时间为永久有效,选择指定团队空间,勾选所有权限,并保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 获取机器人 ID,在个人空间中找到要接入微信的机器人,点击进入编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 进行 API 授权,点击右上角发布,勾选 Bot as API,确定应用已成功授权 Bot as API。 可以通过扣子工作流,用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,而且可以参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 对于扣子插件的搭建,GET 方法中传递参数的方式包括 Body(通常在 GET 方法中不用于传递参数)、Path(可传递参数,常编码为 URL 一部分)、Query(最常用的参数传递方式)、Header(通常不用于传递参数,而是定义请求头部信息)。配置输出参数时,若填写无误可点击自动解析,调试与校验时可查看输出结果。
2024-12-25
市面上已有很多免费的AI工具,为什么企业还要花钱大规模落地部署?
企业花钱大规模落地部署 AI 而非仅使用免费的 AI 工具,主要有以下原因: 1. 资源分配和人才需求:预算呈现急剧增长,实施和扩展生成式人工智能需要高度专业化的技术人才,目前许多企业内部缺乏此类人才。2023 年实施费用占据了 AI 支出的较大部分,开发成本也占据大部分预算。 2. 服务与定制:为帮助企业启动和运行模型,基础模型提供商提供专业服务,这也是企业选择特定模型提供商的关键原因之一。 3. 应用场景:企业重点放在自主构建应用程序上,目前市场上缺乏经过严格测试、能在特定领域取得决定性成功的企业级人工智能应用程序。基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序,企业正在构建如客户支持和内部聊天机器人等常见应用,还在尝试更新颖的应用。虽然目前不清楚更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化,但 GenAI 已成为一种“战略工具”,允许企业将某些功能内部化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新,并重新思考企业基本工作流程或帮助企业利用专有数据的应用,将在市场上表现出色。
2024-12-25
万字长文带你使用Coze打造企业级 万字长文带你使用Coze打造企业级
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 )
2024-12-24
有做企业工作助手智能体的解决方案吗?结合企业内部数据+外部市场环境,做企业工作助手和客服助手
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
2024-12-21