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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
扣子智能体搭建工作流
扣子智能体的搭建工作流主要包括以下内容: 1. 插件:扣子平台上有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等,还可自定义插件添加所需 API,使智能体更强大。 2. 工作流: 工作流如同可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。 工作流由多个小块块(节点)组成,包括开始和结束的小块块,不同小块块可能需要引用前面小块块的信息或自行设定的信息。 例如“竖起耳朵听”的智能体中用到 5 个小块块,能回答带有图片口语的结果。 生物医药小助手智能体由 1 个工作流和 6 个数据库实现,工作流设计简单,包括 input、对接知识库、搭载豆包 function call 大模型和 output,相对有难度的是收集和校对知识库资料。 在落地应用方面,如通过扣子工作流用代码模块进行 HTTP 访问实现 0 token 脱离扣子模型使用 Groq 作为 LLM,还可适配到 APP 产品填 APIKEY 调用的场景,或接入手机类 APP 如 Siri 等。但扣子工作流的搭建细节需自行移步 WaytoAGI 自学。
2025-02-05
coze工作流搭建
以下是在 Coze 上搭建工作流的步骤: 1. 进入 Coze ,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息,点击确认完成工作流的新建。 3. 新建完成后,可以看到整个编辑视图与功能。在左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用到的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。例如本案例中涉及的思维导图、英文音频,因无法通过 LLM 生成,需依赖插件实现。 大模型:调用 LLM ,实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点,分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 此外,在“用 Coze 搭建一个神奇宠物诞生器”的工作流中,“定制召唤”工作流是“随机召唤”工作流的变种。对于“定制召唤”工作流,需要修改的节点包括: 开始节点:新增一个输入变量,定义为 keywords ,用于接收用户输入的宠物种类(动物或者植物)。 代码节点:要将特定的宠物种类关键词嵌入到描述 prompt 里。例如,如果召唤师输入“熊猫”,R 属性的宠物描述就要修改为“一个朴素小熊猫宠物,可爱,圆滚滚的,大眼睛,毛茸茸的。画风参考著名动画片《神奇宝贝》”,SR 和 SSR 依次类推。描述 prompt 变成三段字符串相加的情况,即原描述第一段+宠物种类+原描述第二段。其余节点均与“随机召唤工作流一致”。
2025-02-03
大模型搭建知识库的逻辑是什么
大模型搭建知识库的逻辑主要包括以下几个方面: 1. 理解 RAG 技术:利用大模型搭建知识库本质上是 RAG 技术的应用。在大模型训练数据有截止日期或不包含所需数据时,通过检索增强生成(RAG)来解决。RAG 可抽象为 5 个过程: 文档加载:从多种来源加载包括非结构化、结构化和代码等不同类型的文档。 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 存储:包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题及检索出来的嵌入片一起提交给大模型,生成更合理的答案。 2. 构建知识库各个流程: 从用户提出问题开始,经历用户问题的理解、路由、初步检索、重排序等环节,最终将重排序后的结果和用户的查询意图组合成上下文输入给大模型生成输出结果。需要注意重排序结果的使用限制,如设置阈值进行截断或筛选相关性分数等。 后置处理包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 3. 知识库的需求:大模型并非 100%准确,存在数据日期限制和无法感知公司内部私有数据等问题,知识库的出现就是为解决大模型的数据准确性问题。例如在客服系统中,公司将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型,使其能更准确回答用户自然语言询问的问题。
2025-02-03
Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
如何用飞书搭建自己的智能体详细步骤
以下是用飞书搭建自己的智能体的详细步骤: 1. 了解智能体的基本概念: 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 提示词的设计对智能体的表现和输出结果有直接影响。 2. 动手实践: 基于公开的大模型应用产品(如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等)尝试开发。 具体步骤: 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 开始调试智能体并发布。 3. 利用 Coze + 飞书多维表格搭建: 配置得到两个可用的工作流(整理入库、选择内容)。 编排成为完整的智能体,配置过程包括: 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(可按需求和实际效果优化调整)。 完成上述步骤后,可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。
2025-01-26
如何用飞书搭建自己的智能体
以下是用飞书搭建自己的智能体的步骤: 1. 智能体配置: 在“选择智能体配置模式”环节,如果选择“Zion 默认智能体”,系统会自动填充官方 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥,并预设头像与昵称。 若要配置自己的 Coze 智能体,需将“准备工作”环节中获取的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥填写进对应输入框并完成配置。 进行用户权限配置,包括新用户注册赠送时长(以分钟为单位)和未登录用户免费体验时长(以分钟为单位),且时长可自行修改。 2. 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”,测试表明通义对提示词理解和执行效果较好。 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(可按需求和实际效果优化调整)。完成上述步骤后,在「预览与调试」窗口,即可与 AI 智能体对话并使用全部功能。
2025-01-26
大模型在数据分析上的应用
大模型在数据分析上有广泛的应用。 首先,了解一下大模型的基本概念。数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需将 Token 表示成稠密矩阵向量,即 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多,如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 大模型因其强大能力,在多个领域有热门应用场景: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:进行自然对话,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助:自动补全、修复 bug 和解释代码,提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信:理解和翻译多种语言,促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:分析社交媒体等中的文本,为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像,未来可能扩展到视频。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏角色对话、生成故事情节和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 大型模型主要分为两类:大型语言模型专注于处理和生成文本信息;大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型信息。二者在处理信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务,依赖大量文本数据训练;大型多模态模型能处理多种信息类型,应用更广泛,需要多种类型数据训练。 相对大模型,也有所谓的“小模型”,它们通常是为完成特定任务而设计。
2025-02-05
数据标注这个行业前景如何
数据标注行业具有一定的前景,但也面临着一些变化和挑战。 从前景方面来看: 1. 数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,这使得数据标注的重要性日益凸显。 2. 多模态模型的发展需要更加细致和复杂的数据标注,为行业带来了更多需求。 3. 随着技术的进步,数据标注不再是简单的劳动力作业,而是向知识密集型转变,这要求从事标注的人员具备更高的专业水平和特定领域的知识,从而提升了行业的专业性和价值。 然而,也存在一些挑战: 1. 数据标注工作繁琐,数据清洗工作占据了大量时间。 2. 合成数据的使用虽然带来了便利,但也存在与真实数据分布不一致可能导致模型偏差等风险。 在数据标注的具体操作上,数据标注可以分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型,手动标注则依赖标注人员。例如使用 BLIP 自动标注 caption 时,需要进行一系列的操作和配置。
2025-02-05
我是一个AI小白,我使用AI的主要目的是使用这些工具,简化我工作中费时费力的事情,比如:表格的制作,筛选数据;图片的抠图,渲染,产品的口播介绍;日常工厂管理文件的编写及执行步骤;工作手册及岗位绩效的编写;作业指导书的编写
以下是为您整合的相关内容: 对于 AI 小白来说,使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时,对于超出自己理解范围的事情,最简单有效的方法就是尝试。学习新事物,实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面,人物设定与剧本是关键部分,包括主体、动作、场景等要素;分镜处理也较为重要,要考虑用几个镜头表述内容;生成环节如同抽卡,可多尝试,最后进行粗检和后期处理,如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词,有耐心抽卡,并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景,避免使用专有名词和网络名词,给 AI 清晰描述。工具选用方面,没有绝对好的工具,只有适合的,如小白可使用剪映,主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外,在“AI 布道”活动中发现,AI 工具虽强大能做很多事,但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人,都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻,欢迎戳这里:
2025-01-30
我想通过dify调整一个客服系统,但是总是不能很好的把知识库里的数据回复完整?
使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下: 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 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: Dify 提供了三种索引方式供选择: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 Dify 的对话型应用中,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。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-29
用 ai 来分析数据,附件大小有限制吗
使用 AI 来分析数据时,附件大小通常是有限制的。 对于代码解释器(一种 GPT4 模式),您可以将文件上传到 AI,它可用于执行程序、运行数据分析等,但使用时需要充分了解统计数据和数据以检查其工作。 在 ChatGPT 助力的数据分析中,文中所提到的个性化分析示例使用的均是假数据。在实际业务中处理大量数据时,除了长类型字段有限制外,还需指定允许查询或解析的字段告诉 ChatGPT,结果数据要进一步校验是否符合要求,超长数据可以截取关键字段的内容丢给 GPT 总结分析。 需要注意的是,不同的 AI 工具和应用场景可能会有不同的附件大小限制和数据处理要求。
2025-01-28
企业微信客服号能对接dify知识库,实现智能客服功能吗?
企业微信客服号能对接 Dify 知识库实现智能客服功能。以下是相关步骤: 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署,进行快速启动测试,扫码登录并对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信,创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信,创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外,通过云服务器、Dify、智能微秘书免费搭建微信机器人的部署 Dify 步骤如下: https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ,这些命令在宝塔面板的终端安装。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的步骤如下: 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. 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。 5. 到微信客服的开发配置,找到到回调配置,复制 Token、EncodingAESKey(如果还是空的,点击“随机获取”即可),到 coze 页面进行粘贴,点击下一步。 6. 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。 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。 第一次设置回调地址时,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。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。
2025-02-05
dify知识库能接入企业微信客服 了吗?
Dify 可以接入企业微信,以下是接入的步骤: 1. 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 3. 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-02-05
企业AI开发
企业 AI 开发包括以下重要内容: 企业级 AI 应用类型: 智能体应用(Assistant):基于上下文对话,自主决策并调用工具完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置可快速上手实现基本功能,适用于客户服务、个人助理、技术支持等场景。详情参见。 工作流应用(Workflow):将复杂任务拆解为若干子任务,以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。用户可通过拖拽节点创建自定义任务流程,适用于 AI 翻译等场景。详情参见。 智能体编排应用:支持多智能体协作的流程式 AI 应用,能编排多个智能体的执行逻辑,适用于综合调研报告、软件开发团队等场景。详情参见。 应避免的人工智能陷阱: 不要以为 AI 可以做任何事,要考虑技术、数据和工程资源的限制,有许多 AI 做不到的事情。 不要以为只雇佣 2 3 个机器学习工程师就可以满足公司的使用场景。机器学习人才很重要,也应让工程师与业务人才交流,寻找可行、有价值的项目。 不要以为 AI 项目一次就能成功,AI 开发通常需要多次尝试。 不要期待直接使用传统的计划流程而不用改变,实际需要和 AI 团队测算时间节点、里程碑与 KPI。 不需要极其优秀的 AI 人才后才启动项目,持续构建团队,普通工程师也能提供有价值和可行的项目。 阿里云百炼: 是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台,提供「生成式大模型的应用编排搭建能力」和「企业大模型的全链路训练部署能力」,是企业 AI 时代的首选。 核心能力和优势包括大模型 API 服务(高可用、高性能、高性价比),提供通义闭源和开源系列大模型,以及图片、语音等多模态大模型和国内优质三方大语言模型;AI 应用搭建(可观测、可干预、可追踪),提供 RAG 智能体应用、工作流编排和智能体编排三类使用场景的应用构建能力,以及包含插件能力、运营工具箱等适配工具,实现 10 分钟拖拉拽快速搭建 AI Agent。 提供很多行业级的解决方案,如短剧剧本创作、企业线索挖掘、泛企业 VOC 挖掘等。 体验入口:https://bailian.console.aliyun.com//home (需要登陆阿里云账号,也可以使用支付宝、钉钉、手机号快速注册登陆),建议注册后先进行实名认证,以方便后续体验工作及领取免费学习云资源。
2025-01-27
企业落地AI的怎么开展,有哪些团队,场景一般是哪些
企业落地 AI 可以按照以下步骤开展: 1. 启动试点项目来获得动能:选择几个小项目,在 6 12 个月内展示成效,项目可以内部进行或外包。尽量选择能够成功而非最有价值的项目。 2. 建立公司内部的人工智能团队:搭建集中统一的 AI 团队,再从中挑选人员协助不同业务部门,便于统一管理。同时建立全公司范围内的平台,如软件平台、工具或数据基础设施。 3. 提供广泛的人工智能培训:高层了解 AI 能为企业做什么,进行策略制定和资源分配;部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度;培养内部工程师,开展相关项目。 4. 制定人工智能策略:深度了解 AI 并结合自身业务制定策略,设置与 AI 良性循环相一致的公司策略,如网络搜索或农业公司的案例。同时考虑创建数据策略,如战略数据采集,建造统一的数据仓库。 企业落地 AI 常见的场景包括: 1. 智能扬声器:包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序等环节。 2. 自动驾驶汽车:涉及汽车检测、行人检测、运动规划等方面,需要多种传感器和技术。 人工智能团队的角色通常有: 1. 软件工程师:负责软件编程工作,在团队中占比 50%以上。 2. 机器学习工程师:创建映射或算法,搜集和处理数据。 3. 机器学习研究员:开发机器学习前沿技术,可能需要发表论文或专注研究。 4. 应用机器学习科学家:从学术文献中寻找技术解决问题。 5. 数据科学家:检测和分析数据。 6. 数据工程师:整理数据,确保其安全、易保存和读取。 7. AI 产品经理:决定用 AI 做什么,判断其可行性和价值。
2025-01-27
企业财经领域落地AI怎么落地
企业财经领域落地 AI 可以考虑以下几个方面: 1. 采用创新和迭代的监管方法: 考虑如何利用可信 AI 的工具,如保证技术和技术标准,来支持监管合规。 积极主动地与政府对框架的监测和评估进行合作。 2. 关注行业发展趋势: 例如,生成式 AI 在金融服务业有巨大潜力,能催生个性化客户解决方案、更高效的运营、更好的合规和风险管理,以及更动态的预测和报告。 3. 应对挑战: 使用金融数据训练大型语言模型(LLMs):新进入者可先使用公开金融数据微调模型,现有参与者可利用专有数据,但现有金融服务公司可能过于保守,这给新进入者带来竞争优势。 确保模型输出准确性:金融问题答案影响重大,新的 AI 模型需尽可能准确,初期人类常作为最终验证环节。 同时,随着技术的发展,如大型语言模型的进步,为企业财经领域带来了更多的机遇,但也需要注意当前生成式 AI 输出的局限性,特别是在需要判断或精确答案的领域,不能完全依赖其准确性,至少需要人工审查。随着模型的改进、额外训练数据的加入和与数学模块的整合,其应用将有新的可能。
2025-01-27
企业落地AI项目应该怎么办
企业落地 AI 项目可以参考以下建议: 1. 资源评估与规划: 在引入或升级 AI 技术前,根据企业自身资源和能力进行细致评估与计划,确保所选方案可行且具成本效益。 依据资源和能力选择并规划适当的 AI 技术应用范围,评估企业现有的财务、技术基础设施、人员技能等资源,分析技术采纳和应用能力。 根据评估结果规划 AI 技术应用范围和实施步骤,可先从试点项目开始,如在客户服务领域引入 AI 聊天机器人。 明确预算,选择成本效益高的 AI 解决方案,基于财务状况设定预算,对比成本和预期收益,选择具灵活性和可扩展性的方案,实施后持续监控投资回报,适时调整预算和投资计划。 2. 逐步实施与调整: 采取循序渐进方式,从小规模试点开始,根据实际效果和反馈逐步扩展和优化。 先通过小规模试点验证 AI 技术可行性和有效性,降低风险,选择具代表性且风险可控的业务领域,如客户服务、数据分析或市场营销等,并设立监控机制跟踪性能和影响。 根据试点结果和反馈不断调整和完善 AI 应用方案,收集用户、员工和管理层的反馈,分析表现并识别改进领域,在试点成功后逐步扩大应用范围,持续监控效果。 3. 学习笔记:AI for everyone 吴恩达 启动试点项目获得动能,选择可能成功而非最有价值的项目,在 6 12 个月内展示成效,项目可内部或外包。 建立公司内部的人工智能团队,搭建集中统一的 AI 团队,从中挑选人员协助不同业务部门,方便统一管理,建立全公司范围的平台。 提供广泛的人工智能培训,高层了解 AI 为企业的作用及策略、进行资源分配,部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度,培养内部工程师。 制定人工智能策略,深度了解 AI 并结合自身业务制定策略,设置与 AI 良性循环相一致的公司策略,考虑创建数据策略,建造统一的数据仓库。
2025-01-27