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有数据分析方面的AI应用么

Answer

以下是一些数据分析方面的 AI 应用:

  • ChatGPT 助力数据分析:通过实际案例与相关技巧,实现了两种方式的多维数据分析,包括 SQL 分析和个性化分析。分析完成后可展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图切换。
  • AI 儿童安全座椅推荐系统:利用数据分析和机器学习,如宝宝树安全座椅推荐,为家长推荐合适的儿童安全座椅。
  • AI 汽车保养套餐推荐系统:结合数据分析和机器学习,如途虎养车保养推荐,根据车辆情况推荐保养套餐。
  • AI 物流快递柜管理系统:借助数据分析和物联网技术,如丰巢快递柜管理系统,优化快递柜使用效率。
  • AI 招聘面试模拟平台:运用自然语言处理和机器学习,如智联招聘面试模拟功能,帮助求职者进行面试模拟。
  • AI 房地产装修设计平台:使用图像生成和机器学习,如酷家乐装修设计软件,为用户提供装修设计方案。
  • AI 游戏道具推荐系统:基于数据分析和机器学习,在一些游戏的内商城推荐功能中,根据玩家需求推荐游戏道具。
  • AI 天气预报分时服务:利用数据分析和机器学习,如彩云天气分时预报,提供精准的分时天气预报。
  • AI 医疗病历分析平台:通过数据分析和自然语言处理,如医渡云病历分析系统,分析医疗病历,辅助诊断。
  • AI 会议发言总结工具:运用自然语言处理和机器学习,如讯飞听见会议总结功能,自动总结会议发言内容。
  • AI 书法作品临摹辅助工具:借助图像识别和数据分析,如书法临摹软件,帮助书法爱好者进行临摹。
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References

ChatGPT 助力数据分析:实际案例与技巧

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg本文作者:krryguo,腾讯IEG前端开发工程师导语|本文将重点介绍AI与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述ChatGPT如何助力数据分析,帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。在如今AI爆炸的时代,涌现出各种AIGC能力,可能我们已是司空见惯了。之前分析过一句话生成图表和BI看板,这一次将重点介绍AI数据分析,通过实际案例与相关技巧,描述ChatGPT如何助力数据分析。声明:本文涉及与ChatGPT交互的数据已严格脱敏。[heading2]介绍[content]AI数据分析,我这里实现了两种方式,支持多维数据分析:1.SQL分析:分析平台自身的使用情况,如图表配置化平台,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据2.个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),以此自定义分析用户自己上传的数据分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图,可随意切换。

100个AI应用

|序号|主题|使用技术|已有产品|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||86|AI儿童安全座椅推荐系统|数据分析、机器学习|宝宝树安全座椅推荐|数亿美元|为家长推荐合适的儿童安全座椅。|宝宝树根据儿童年龄、体重等信息,利用AI推荐符合安全标准的儿童安全座椅。||87|AI汽车保养套餐推荐系统|数据分析、机器学习|途虎养车保养推荐|数十亿美元|根据车辆情况推荐保养套餐。|途虎养车利用AI分析车辆型号、行驶里程等,为用户推荐合适的保养套餐,如更换机油、滤清器等。||88|AI物流快递柜管理系统|数据分析、物联网技术|丰巢快递柜管理系统|数十亿美元|优化快递柜使用效率。|丰巢快递柜利用AI和物联网技术管理柜子的使用情况,如分配柜子、通知取件等,提高快递配送效率。||89|AI招聘面试模拟平台|自然语言处理、机器学习|智联招聘面试模拟功能|数亿美元|帮助求职者进行面试模拟。|智联招聘的面试模拟功能利用AI模拟面试官提问,为求职者提供面试练习和反馈。||90|AI房地产装修设计平台|图像生成、机器学习|酷家乐装修设计软件|数十亿美元|为用户提供装修设计方案。|酷家乐利用AI生成各种装修设计方案,用户可根据自己的喜好进行选择和调整。|

100个AI应用

|序号|主题|使用技术|已有产品|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||91|AI游戏道具推荐系统|数据分析、机器学习|游戏内商城推荐功能|数亿美元|根据玩家需求推荐游戏道具。|在一些游戏中,利用AI分析玩家的游戏风格和进度,为玩家推荐合适的游戏道具,如武器、装备等。||92|AI天气预报分时服务|数据分析、机器学习|彩云天气分时预报|数亿美元|提供精准的分时天气预报。|彩云天气利用AI提供每小时的天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动。||93|AI医疗病历分析平台|数据分析、自然语言处理|医渡云病历分析系统|数十亿美元|分析医疗病历,辅助诊断。|医渡云利用AI分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。||94|AI会议发言总结工具|自然语言处理、机器学习|讯飞听见会议总结功能|数亿美元|自动总结会议发言内容。|讯飞听见在会议中利用AI自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。||95|AI书法作品临摹辅助工具|图像识别、数据分析|书法临摹软件|数亿美元|帮助书法爱好者进行临摹。|书法临摹软件利用AI识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。|

Others are asking
数字人AI工具
以下是一些制作数字人的工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia:这是一个 AI 视频制作平台,允许用户创建虚拟角色并实现语音和口型同步。支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司,只需上传人像照片和输入要说的内容,平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音,然后合成逼真的会开口说话的视频。 此外,还有适合小白用户的开源数字人工具,其特点是一键安装包,无需配置环境,简单易用。功能包括生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选。系统兼容 Windows、Linux、macOS,模型支持 MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。使用步骤为下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。相关链接:GitHub: 请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意对生成内容的版权和伦理责任。更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。
2025-01-07
哪个ai工具可以帮助我做ppt
以下是一些可以帮助您制作 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,允许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,用户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,提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能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/ 5. 爱设计 6. 闪击 7. Process ON 8. WPS AI 希望这些工具能够满足您的需求,帮助您更高效地制作 PPT。
2025-01-07
传统产品经理如何转型AI产品经理
传统产品经理转型为 AI 产品经理需要具备以下方面的能力和知识: 1. 掌握算法知识: 理解产品核心技术,有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,更好地应对 AI 技术的迅速发展。 提升产品竞争力,发现产品的独特优势并提出创新特性。 增强数据分析能力,处理和分析 AI 算法涉及的数据。 2. 了解 AI 市场: 入门级:通过开源网站或课程了解 AI 概念,使用并实践应用搭建。 研究级:包括技术研究和商业化研究路径,能根据需求场景选择解决方案,或利用工具验证想法。 落地应用级:有成功落地应用的案例并产生商业化价值。 3. 转变产品设计思路和视角: 抛开当前业务体系和框架,从最本质入手,从人的底层心智和需求着手,重新思考产品逻辑,重新设计商业逻辑体系和流程。 实际动手操作,在相关平台上亲手做几个 agent 来感受和收获更多。 总之,传统产品经理转型为 AI 产品经理要关注场景、痛点、价值,对技术框架有认知,不断提升自身能力以适应新的角色要求。
2025-01-07
给出数据,自动生成图或表的ai工具有哪些?
以下是一些可以根据数据自动生成图或表的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图等,具有拖放界面,方便易用,支持团队协作和实时编辑,有丰富的模板库和自动布局功能。官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等,集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作,支持自动化和数据驱动的图表更新。官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持本地和云存储,多种图形和模板,易于创建和分享图表,可与多种第三方工具集成。官网:https://www.diagrams.net/ 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 此外,在绘制 CAD 图方面,以下是一些 AI 工具和插件: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,可根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 对于绘制示意图,以下工具可供选择: 1. Lucidchart:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可自动化绘制多种示意图。 2. Microsoft Visio:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图,其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 3. Diagrams.net(原名 draw.io):免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。
2025-01-07
ai数学游戏
以下是为您提供的关于 AI 数学游戏的相关信息: 图灵测试游戏: 游戏背景:参与者包括人类和 AI,通过互相提问和答题协助裁判判断身份。人类和 AI 初始各有 3 点生命值,被裁判认为更像 AI 的一方每轮扣 1 点生命值,生命值为 0 时游戏结束。胜场会被记录,胜利最多者拥有 AI 冠名权。 游戏特色:加入了辩论环节,玩家可反驳裁判的初步判断。 开发情况:已在 coze 上开发完成。 国内版: 国外版: (国外平台昨天开始收费,已从 32k 降级为 8k) 游戏中的生成式 AI 革命: 结论:对于游戏创作者来说是令人难以置信的时代,生成构建游戏所需内容变得简单,甚至可想象为玩家创建完全个性化的游戏。 什么是生成式 AI:是一种机器学习类别,能根据用户提示生成新内容,目前文本和图像应用成熟,在多个创意领域都有工作进行。AI 在游戏中并非新鲜事,但早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序,不能学习,如今因更快的微处理器和云技术,有更多计算能力可构建大型神经网络,用于识别复杂领域的模式和表示。该博文分为两部分,第一部分是对游戏领域生成式 AI 的观察和预测,第二部分是该领域的市场地图,概述细分市场并确定关键公司。
2025-01-07
给文生图ai模型打分的权威标准是什么
给文生图 AI 模型打分的权威标准通常包括以下方面: 1. 图像生成质量:如清晰度、细节丰富程度、色彩准确性等。 2. 多样性:生成图像的风格、主题和表现形式的丰富程度。 3. 文本一致性:生成的图像与输入的文本描述的匹配程度。 在具体的测评中,会构建包含人工评估和机器评估的全面评测内容。人工评测方面,会邀请具有图像领域知识的专业评估人员,从画面质量、图文相关性、整体满意度等维度为生成图像打分。例如,在对 Kolors 与其他模型的比较中,就从这些维度进行了评估。 此外,像 SuperCLUEImage 测评基准首次公布的结果中,DALLE 3 以 76.94 分高居榜首,显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和 vivo 的 BlueLMArt 位列国内前列,但与国际领先模型仍有差距。
2025-01-07
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
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
Excel数据分析AI
以下是一些关于 Excel 数据分析的 AI 工具和相关信息: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,在利用 AI 撰写专业区域经济报告时,可进行信息收集(利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序)、内容拆分(针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长)、数据处理(借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成)、分析与撰写(整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,指定风格并校验数据与结论准确性,需注意 AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论)。 在 ChatGPT 助力数据分析方面,流程包括 SQL 分析(用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行返回结果数据,再将数据传给 GPT 附带上下文,让 AI 学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论,目前已实现两张表关联查询)和个性化分析(用户上传文件,如有需要简单描述数据、字段意义或作用辅助分析,前端解析用户上传的文件,再传给 GPT 分析数据,后续步骤与 SQL 分析一致)。
2024-12-31
数据分析和报告解读prompt
以下是关于数据分析和报告解读的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 1. 第一个用户提示:限定 SELECT SQL,要求不要用 SELECT查询全部列,仅回复一条 SELECT SQL 语句,至少查询两列(数据项、数据值),不能直接查询长类型字段(如 mediumtext/longtext),可使用 count/substring 等函数查询这些长类型列。 2. 系统提示是表结构信息,对于难以理解的字段可告知 GPT 字段的意义,若有多个表可分开描述。 3. 需校验 GPT 生成的 SQL,不通过直接返回提示“抱歉,不支持此类请求”,通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示:提示数据分析,限定返回的 JSON 格式(conclusion、keyMap、title)。keyMap 用于数据 key 的映射,获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值,以映射数据渲染图表。根据结果数据 tableData 的维度,用条件运算符选择对应的 prompt 传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端,已通过 SQL 查询的数据,不能让 GPT 再次生成,否则非常耗时。 小七姐:PromptAgent 论文精读翻译: 1. 为深入研究 PromptAgent 的学习过程,检查整个树规划过程中专家提示的演变,监控并可视化与树深度相关的性能变化。评估所有节点性能,在每个深度级别聚合训练(奖励)和测试性能。 2. 进行定性分析以检查 PromptAgent 探索的优化轨迹。图 5 显示了与 NCBI 任务相关的最佳奖励路径的初始四个状态和相应的三个动作状态转换,以提取疾病实体。 3. 表格 5 针对 NCBI 任务的提示比较,包括正常人类提示、APE 优化提示以及由 PromptAgent 优化的专家级提示。两个基线大部分描述了任务,而专家提示由更复杂的结构和领域特定的见解组成,实现了更出色的性能。
2024-12-30
你是一位政策数据分析师,现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据,想要做文本分析(不停留在描述性分析上面,往情感分析那块探索)我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据,若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面,以下是一些可行的方式: 1. 运用机器学习算法,如朴素贝叶斯、支持向量机等,训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型,如 BERT、ELMO 等,并在其基础上进行微调,以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术,将文本转换为向量表示,然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法,构建情感词典,根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。
2024-12-29
部署Agent专属的web端应用
以下是关于部署 Agent 专属的 web 端应用的相关内容: 在 Linux 上部署较为简单,前提是您有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。步骤如下: 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖(注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里)。 3. 启动 webui 的 demo 程序,然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。此 demo 提供了 3 个参数: server_name:服务器的 ip 地址,默认 0.0.0.0。 servic_port:即将开启的端口号。 local_path:模型存储的本地路径。 4. 第一次启动生成语音时,需查看控制台输出,会下载一些模型文件,可能因网络问题失败,但首次加载成功后后续会顺利。 5. 基于此基础可拓展,比如集成到 agent 的工具中,结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可设置的几个参数说明: text:指需要转换成语音的文字内容。 Refine text:选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed:语音种子,是一个用于选择声音类型的数字参数,默认值为 2,是很知性的女孩子的声音。 Text Seed:文本种子,是一个正整数参数,用于 refine 文本的停顿,实测文本的停顿设置会影响音色、音调。 额外提示词(可写在 input Text 里):用于添加笑声、停顿等效果,例如。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. 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。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. 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。 5. 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、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供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。 以上信息仅供参考,您可根据自身需求选择适合的平台。
2025-01-07
将Agent应用钉钉平台
将 Agent 应用于钉钉平台的步骤如下: 1. 首先,您可以参考 Dify 接入微信的相关教程。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,进行对话测试。 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。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建各类问答 Bot,集成丰富插件工具。 2. 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。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. 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。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景表现出色。 如果您想零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人,添加各种自定义 COW 插件到微信机器人,部署 COW 插件的步骤如下: 1. 直接点击 Apilot 平台以下位置来复制保存好 Apilot 的 API 令牌。 2. 在宝塔服务器创建一个 config.json 文件,将相关内容复制到文件中,注意更新 sum4all 和 Apilot 的两个 API 令牌。 3. 重新删掉之前正在跑的机器人服务,重新使用新的编排模板来跑微信机器人。 4. 运行过程中如需修改 config.json 文件里的配置,可在文件位置进行内容修改,修改保存后,在容器板块中对应在跑的机器人服务点击重启即可。 更多详细内容请访问相关原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-01-07
将Agent集成应用到公司网站、网站客服
将 Agent 集成应用到公司网站、网站客服可以按照以下步骤进行: 1. 搭建示例网站 创建应用:点击打开函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY。其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消相关位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果。此时会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 智能体(Agent)的相关知识: 1. 智能体的应用: 自动驾驶:自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 家居自动化:智能家居设备(如智能恒温器、智能照明)根据环境和用户行为自动调节。 游戏 AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。 金融交易:金融市场中的智能交易算法,根据市场数据做出交易决策。 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 机器人:各类机器人(如工业机器人、服务机器人)中集成的智能控制系统。 2. 智能体的设计与实现: 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 一些好的 Agent 构建平台包括: 1. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 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。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. 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设计良好的工作流。 5. 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。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托于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。
2025-01-07
将Agent应用到微信公众号、企业客服
将 Agent 应用到微信公众号和企业客服可以参考以下内容: Dify 接入企业微信的步骤: 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,扫码登录并进行对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信,包括创建知识库、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 一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. 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。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. 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设计良好的工作流。 5. 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。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托于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。 基于 COW 框架的 ChatBot 在企业微信的实现步骤: 1. 准备:企微的接入方式是通过企业微信应用完成,只能企业内部人员使用,暂时无法在外部群中使用。需要的资源包括一台服务器(海外服务器,有国内代理接口的话可使用国内服务器)、注册一个企业微信(个人也可注册,只是无法认证),如果是认证的企业微信,还需要一个对应主体备案的域名。 2. 创建企业微信应用:首先在说明。
2025-01-07
大模型的实际应用有哪些?Agent?AI网站
大模型的实际应用包括以下方面: 1. 在影刀 RPA+AI Power 中的应用: 集成丰富的 AI 组件及各种技能组件,拓展 AI 服务的能力边界,打造 AI Agent。例如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息,RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现 AI 自动化操作。 提供网页分享、对话助理、API 集成等无缝多样的使用方式,方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式,让内部员工、外部客户便捷地与 AI 交互。 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身的服务支持,帮助企业把产品用起来,把 AI 落地下去。 2. 在 Ranger 相关介绍中的应用: Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”就是大模型,通过为其增加工具、记忆、行动、规划四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成相关设计。 3. 在大圣的相关介绍中的应用: 大模型的产品类型主要有 Copilot 和 Agent 两种。 Copilot 是辅助驾驶员,在帮助用户解决问题时起辅助作用,更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务,功能局限于给定框架内,处理流程依赖于人类确定的静态流程,主要用于处理简单、特定的任务,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 是主驾驶,智能体,可以根据任务目标进行自主思考和行动,具有更高的自主性和决策能力,解决问题的流程是由 AI 自主确定的动态流程,能够处理复杂、大型的任务,在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强,开发重点在于 Flow Engineering。
2025-01-07
AI在自媒体平台如何应用
以下是 AI 在自媒体平台的一些应用方式: 1. 创作方面: 创作社群的每日资讯,涵盖品牌推广、产品信息、行业动态、用户互动、品牌文化、品牌活动、行业知识、兴趣爱好等内容。 写科普内容,包括目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型等,注意通俗性和专业名词的运用。 进行剧本或脚本写作,重点在于讲述故事,引发观众情感共鸣。 生成创意营销文本素材和创意营销素材,考虑目标受众、品牌定位、产品优势等因素。 创作 AI 博主素材,例如“2023 年,让你月赚 5w 的 48 个 AI 工具”。 应用换脸技术。 2. 研究方面: 用 ChatGPT 做品牌项目的二手信息搜集。 拆解爆款内容,包括建立爆款库、让 ChatGPT 理解拆解角度、提出修改建议并分点给出答案,以及要求 ChatGPT 以特定风格修改。 3. 分发方面:从品牌内容分发角度考虑,为智能家居设备设计产品介绍视频脚本,包含音效、音乐、画面、声音等。 4. 沟通方面:小团队与甲方沟通时,利用 GPT 优化输出,使沟通更顺畅。公司的合同、协议等也可使用 GPT 进行调整,提高效率。 5. 语音方面:语音转文字推荐使用 OpenAI 的 wishper。
2025-01-07
我想做一个停车场方面相关的智能AI机器人
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。
2025-01-04
临床医生哪些方面可以用的到ai
临床医生在以下方面可以用到 AI: 1. 医学影像分析:AI 可用于辅助分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,以辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 5. 医疗保健交付和后勤功能:例如文档工作可交给 AI 书记员。 6. 初级医疗服务中的分诊:依赖聊天机器人进行分诊。
2025-01-03
给人工智能伦理建设提出建议,在内容和体系方面都可以
以下是为人工智能伦理建设提出的一些建议: 在内容方面: 1. 关注算法的可解释性,使人工智能的决策过程能够被理解和解释。 2. 研究方法以评估、表征和减少数据集中及人工智能系统中的偏差。 3. 确保人工智能系统的安全性和鲁棒性,包括进行保证、验证、校验、安全和控制等方面的工作。 4. 重视隐私和安全,包括用于训练和推理人工智能系统的数据集,以及相关的软件和硬件。 5. 研究人工智能系统在科学发现和社会挑战方面的应用。 6. 考虑人工智能系统对社会、伦理、安全、教育、劳动力和安全等方面的影响,特别是对社会中不同群体,尤其是历史上被边缘化的群体的社会影响。 7. 进行定性和定量的未来能力、应用和影响的预测。 在体系方面: 1. 开展教育项目,支持在 K12、社区学院、本科、研究生、博士后、成人学习和再培训等阶段培养与人工智能系统相关的多样化劳动力。 2. 提高对人工智能系统的伦理、社会、安全和安全影响的认识。 3. 促进对人工智能原理和方法的广泛理解,以培养能够使用人工智能产品并适应其带来的社会和经济变化的劳动力和公众。 4. 针对不同的行业应用,如智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等,制定相应的标准,规范技术要求和应用场景。 5. 制定安全标准,规范人工智能全生命周期的安全要求,包括基础安全、数据、算法和模型安全、网络技术和系统安全、安全管理和服务、安全测试评估、安全标注、内容标识、产品和应用安全等。 6. 制定治理标准,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能的鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,以及全生命周期的伦理治理要求,如伦理风险评估、公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,还有伦理审查等标准。
2025-01-02
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示: 1. 立法理念方面:我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现,欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面: 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应,一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成,欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求,与我国相关规定有一致性,但我国规定更全面,不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能,欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型,并规定了额外义务,我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面: 中国针对不同涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。 欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估划分风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管,进一步界定了各类主体的义务。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任作为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估:在我国,相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求,以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议,但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
我想让ai在学习、生活、工作方面成为我的左膀右臂以大大提高我的效率,我该怎么做?
为了让 AI 在学习、生活、工作方面成为您的得力助手并显著提高效率,您可以参考以下建议: 工作方面: 1. 快速掌握生成式人工智能的基本概念和潜在影响,重点理解其对工作方式和行业格局的革新,无需深入技术细节。 2. 深入了解市场上现有的人工智能产品和工具,并积极应用到实际工作中,通过实践学习其优势和局限性,将 AI 工具与专业知识和创造力相结合。 3. 学习提示词技术,编写清晰、精确的指令,更好地引导 AI 工具产生所需结果,使其成为工作中的得力助手。 4. 探索构建智能体(AI Agents),为工作赋予特定角色和任务,协同工作以提高效率和创新能力。 学习方面: 英语学习: 1. 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 运用自适应学习平台,如 Duolingo 为您量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 借助智能对话机器人,如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 使用自适应学习系统,如 Khan Academy 提供个性化数学学习路径和练习题,精准推荐。 2. 利用智能题库和作业辅助工具,如 Photomath 提供数学问题解答和解题步骤。 3. 运用虚拟教学助手,如 Socratic 解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。 注意事项: 在提升效率的同时,要警惕过度依赖,避免 AI 主导内容创作。工作流需要不断打磨完善,欢迎分享实践经验,共同进步。 希望以上建议能为您搭建 AI 工作流提供思路,祝您早日让 AI 成为得力助手,提高效率,提升幸福感!
2024-12-31