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自建AI知识库

Answer

以下是自建 AI 知识库的相关内容:

要打造自己的微信 AI 机器人,可遵循以下步骤:

  1. 确定功能范围:
    • 支持用户发送“关键字”,自助获取分享的“AI 相关资料链接”。
    • 能够回答 AI 相关知识,优先以“知识库”中的内容回答,若不足则调用 AI 大模型回复,并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息,请链接作者:jinxia1859”。
    • 能发布在微信公众号上,作为“微信客服助手”。
  2. 设计“AI 前线”Bot 详细步骤:
    • 展示“AI 前线”Bot 的【最终效果】界面。
  3. 准备工作:
    • 根据 Bot 的目的、核心能力,编写 prompt 提示词。
    • 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,可用 word、txt、excel 整理。
    • 创建自己的【知识库】来回答 AI 相关知识,创建路径为:个人空间-知识库-创建知识库。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧:知识库好不好用跟内容切分粒度有关,可在内容中加特殊分割符“###”以便自动切分数据,分段标识符号选择“自定义”,内容填“###”。若内容有误可点击编辑或删除。
    • 创建【工作流】来控制 AI 按照要求处理信息,创建路径为:个人空间-工作流-创建工作流。工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试无误后点击发布。若任务和逻辑复杂,可结合左边“节点”工具实现,比如再次调用【大模型】总结分析知识库内容、调用【数据库】存储用户输入信息、调用【代码】处理复杂逻辑等。个人建议:工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。
    • 准备好自己的微信公众号,以便将机器人发布在微信公众号上。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

[heading5]3)创建【知识库】,整理“关键字”与“AI相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径:个人空间-知识库-创建知识库知识库文档类型支持:本地文档、在线数据、飞书文档、Notion等,本次使用【本地文档】按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。💡小技巧:知识库好不好用,跟内容切分粒度有很大关系,我们可以在内容中加上一些特殊分割符,比如“###”,以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”,内容填“###”。最终的知识库结果如下,同一颜色代表同一个数据段,如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮,可以编辑或删除。[heading5]4)创建【工作流】,告诉AI机器人应该按什么流程处理信息。[content]创建工作流路径:个人空间-工作流-创建工作流“AI前线”Bot的工作流最终结果如上,本次只用到了“知识库”进行处理。工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试工作流无误后,就可以点击发布啦。如果任务和逻辑复杂,可以结合左边“节点”工具来实现。比如:可以在工作流中再次调用【大模型】,总结分析知识库内容;可以调用【数据库】存储用户输入的信息;可以调用【代码】来处理复杂逻辑等等;💡个人建议:工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计Bot前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

[heading5]3)创建【知识库】,整理“关键字”与“AI相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径:个人空间-知识库-创建知识库知识库文档类型支持:本地文档、在线数据、飞书文档、Notion等,本次使用【本地文档】按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。💡小技巧:知识库好不好用,跟内容切分粒度有很大关系,我们可以在内容中加上一些特殊分割符,比如“###”,以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”,内容填“###”。最终的知识库结果如下,同一颜色代表同一个数据段,如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮,可以编辑或删除。[heading5]4)创建【工作流】,告诉AI机器人应该按什么流程处理信息。[content]创建工作流路径:个人空间-工作流-创建工作流“AI前线”Bot的工作流最终结果如上,本次只用到了“知识库”进行处理。工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试工作流无误后,就可以点击发布啦。如果任务和逻辑复杂,可以结合左边“节点”工具来实现。比如:可以在工作流中再次调用【大模型】,总结分析知识库内容;可以调用【数据库】存储用户输入的信息;可以调用【代码】来处理复杂逻辑等等;💡个人建议:工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计Bot前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

1.支持用户发送“关键字”,自助获取我分享的“AI相关资料链接”;2.需要能回答AI相关知识,优先以“我的知识库”中的内容进行回答,如果知识库中信息不足以支持生成回答,则调用AI大模型回复,并在答案末尾加上内容:更多AI相关信息,请链接作者:jinxia1859;3.“AI前线”需要能发布在我的微信公众号上,做为我的“微信客服助手”;以上就是我的“AI前线”Bot的核心能力,要实现以上能力的Bot,我们需要准备的内容如下:1.根据Bot的目的、核心能力,编写prompt提示词;2.整理“关键字”与“AI相关资料链接”的对应关系,用word、txt、excel整理都行;3.创建一个自己的【知识库】,用来回答AI相关知识;4.由于“AI前线”要按照一定的规则来处理知识,需要创建一个【工作流】,来控制AI按照要求处理信息;5.准备好自己的微信公众号,以便将机器人发布在微信公众号上;[heading4]3、设计“AI前线”Bot详细步骤[heading5]1)先展示下“AI前线”Bot的【最终效果】界面如下:[content]

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如何打造医生的个人AI工具或者助理
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2025-01-08
知识库是啥
知识库是用于存储和记忆外部数据的一种方式,通过语义匹配为模型补充知识。以车型数据为例,每个知识库的分段中保存一种车型的基础数据,当用户提问相关问题时能匹配到对应分段并获取信息。 在专家系统中,知识库代表某个问题领域的长期知识,是从人类专家那里人工提取的,不会因外部咨询而改变,它允许从一个问题状态前往另一个问题状态,因此也被称为动态知识。 在人工智能(AGI)领域,“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库,它不仅是知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2025-01-08
知识库如何保护知识产权?
在保护知识库的知识产权方面: 1. WaytoAGI 的核心价值观:赞成共创、开源、动手 Do it first、容错、创造可持续价值、好奇心、每个人都是独一无二的;反对违法乱纪、六个名额(割韭菜)、作恶、摘/偷果子、冒名顶替、侵权、夸大、过度营销、通过制造焦虑来营销或谋取个人利益。 2. 关于知识库内容著作权声明: 知识库中的内容可以用作学习。 不可以直接商用。 转载需要声明作者及来源。 转载不需要对原内容的修改之处提供说明文档。 可以对知识库中的作品修改后分发,但修改后作品与原作的相似度不可超过 30%,满足此条件后可以闭源。 衍生作品不能私自使用 WaytoAGI 或原作者的名字促销,需要授权。 此外,提示词攻击是黑客或不良用户利用精心设计的指令诱导 AI 智能体执行非预期或有害操作的行为,而知识库攻击是通过特定的提示词指令试图非法访问、篡改或泄露知识库中的宝贵资源,可能引发严重后果。
2025-01-08
AI知识库有什么用?
AI 知识库具有以下重要作用: 1. 作为连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家能够在此碰撞思想、相互鼓舞、共同成长。 2. 为探索人工智能(AGI)领域的人们提供有价值的信息和知识,帮助打破条条框框,实现“无弯路,全速前进”。 3. 是 AI 的“活字典”,能随时更新,让 AI 遇到不确定问题时从中检索相关信息,给出更新、更准确的回答。例如,可包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容,使 AI 能回答有关最新事件的问题;像热门的 AI 搜索,就是将整个互联网的实时数据作为知识库,每次被询问时通过搜索引擎获取最新信息。 4. 在商业化问答场景中,相当于给“聪明”的 AI 员工发放的工作手册。即使 AI 模型对公共知识等十分擅长,但在特定工作场景下,知识库能让其更准确地做出反应,例如知道特殊的优惠规则等。
2025-01-08
我是否可以在飞书上传我的相关文档,然后把这些文档作为知识库进行对话,若可以,如何操作
在飞书上可以上传您的相关文档并将其作为知识库进行对话。具体操作如下: 1. 您需要一个额外的软件:AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 2. 在 AnythingLLM 中,有一个 Workspace 的概念,您可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。操作步骤为: 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,AnythingLLM 提供了两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和您上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 另外,您还可以参考以下操作在飞书上创建知识库并上传文本内容: 登录 。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认(一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的)。 在单元页面,单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式(默认是文本格式),然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。上传方式如下: 本地文档: 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式: 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符:选择符合实际所需的标识符。分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则:替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址。单击下一步完成内容上传和分片。
2025-01-07
知识库搭建流程
搭建知识库的流程通常包括以下几种情况: 本地部署大模型及搭建个人知识库: 1. 了解 RAG 技术:RAG 是利用大模型能力搭建知识库的应用,在需要依靠不在大模型训练集中的数据时,通过检索增强生成。其过程包括文档加载(从多种来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据及代码)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 2. 文本加载器:将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 利用 Coze 搭建知识库: 1. 收集知识:确认知识库支持的数据类型,收集知识通常有三种方式,包括企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档,企业或个人沉淀的云文档(通过链接访问),互联网公开的一些内容(可安装 Coze 提供的插件采集)。 2. 创建知识库。 3. 创建数据库用以存储每次的问答。 4. 创建工作流。 5. 编写 Bot 的提示词。 6. 预览调试与发布。 信息管理与知识体系构建: 1. 信息源的选择:明确需求和兴趣点,选择相关信息源,保证信息质量和相关性。 2. 信息通路的建立:通过工具和方法,如浏览器插件、笔记应用等,建立稳定的信息获取和存储机制。 3. 知识结构化:使用笔记方法和工具,对收集的信息分类、标签化和链接,形成结构化知识体系,便于检索和应用。 4. 知识内化与应用:定期复习、思考和实践,将外部信息转化为个人知识,并在实际中应用解决问题。
2025-01-06
我想弄一个自己的本地知识库,如何操作
以下是创建本地知识库的操作步骤: 1. 了解 RAG 技术: 利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。 在搭建本地知识库前,需对 RAG 有大概了解。 RAG 是当需要依靠不在大模型训练集中的数据时,先检索外部数据,再在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用可抽象为文档加载、文本分割、存储、检索、输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器。 2. 安装和配置 AnythingLLM: 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 3. 构建本地知识库: 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案)。 完成配置后进行测试对话。 4. 上传文本内容: 在文本格式页签选择本地文档,然后单击下一步。 将文档拖拽到上传区或单击上传区域选择要上传的文档,目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。 上传完成后单击下一步,选择内容分段方式,包括自动分段与清洗(系统自动分段和处理)和自定义(手动设置分段规则和预处理规则)。 自定义分段时,可设置分段标识符、分段最大长度和文本预处理规则(如替换连续空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址)。 单击下一步完成内容上传和分片。
2025-01-06
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
claude是否有GPT这样的自建My GPT的功能?
Claude 没有像 GPT 那样的自建 My GPT 的功能。但您可以自己创建一个 Project 来使用 Claude,把提示词直接放进 Custom Instructions 中即可。同时,Claude 推出了 Mac 和 Windows 客户端,便于用户下载使用,下载地址为: 。
2024-11-24
我如果要自建一个Agent,该怎么做
自建一个 Agent 可以按照以下步骤进行: 1. 从案例入门 三分钟捏 Bot Step 1:(10 秒)登录控制台 登录扣子控制台(coze.cn)。 使用手机号或抖音注册/登录。 Step 2:(20 秒)在我的空间创建 Agent 在扣子主页左上角点击“创建 Bot”。 选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”,并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间,请先创建后再选择;Bot 名称可以自定义。 Step 3:(30 秒)编写 Prompt 填写 Prompt,即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 Step 4:(30 秒)优化 Prompt 点击“优化”,使用来帮忙优化。 Step 5:(30 秒)设置开场白 Step 6:(30 秒)其他环节 Step 7:(30 秒)发布到多平台&使用 2. 进阶之路 15 分钟做什么 查看下其他 Bot,获取灵感 1 小时做什么 找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot,深入沟通 阅读以下文章:文章 1、文章 2、文章 3 一周做什么 了解基础组件 寻找不错的扣子,借鉴&复制 加入 Agent 共学小组 尝试在群里问第一个问题 一个月做什么 合理安排时间 参与 WaytoAGI Agent 共学计划 自己创建 Agent,并分享自己捏 Bot 的经历和心得 3. 在 WaytoAGI 有哪些支持 文档资源 交流群 活动 工具篇: 1. 人和动物的本质区别之一,就是会使用工具,因此工具也是智能体中非常基础和重要的一环。 2. 通常 Agent 框架中会自带非常多的工具,请先熟悉这些自带的工具。 制作工具 互联网 API 工具:Jina 说明: 手册:https://jina.ai/ 工具:高德 API 说明:是高德地图提供的一套开放接口,可以实现地图展示、地理编码、逆地理编码、路径规划、地点搜索等功能。开发者可以通过调用这些 API 来实现自己的地图应用。 手册:https://lbs.amap.com/api/ 本机软件 自行构建 平台自带工具/插件 特别推荐:大聪明的插件:webcopilot Coze.cn 插件列表: coze 插件说明文档 👀小技巧:采用罗文提供的提示词可以获取插件说明:(⚠️施工中...目前差错非常多,暂时处于不可用状态,在后续持续的共创活动中将逐步完善) 文章:LLM 驱动的自主 Agents | Lilian Weng 1. 实例探究 概念验证示例 引起了人们对建立以 LLM 作为主控制器的自治 Agents 的可能性的广泛关注。考虑到自然语言界面,它存在很多可靠性问题,但仍然是一个很酷的概念验证演示。AutoGPT 中的很多代码都是关于格式解析的。 这是 AutoGPT 使用的系统消息,其中{{...}}是用户输入。 是另一个项目,用于根据自然语言指定的任务创建整个代码存储库。GPTEngineer 被指示思考一系列较小的组件来构建,并根据需要要求用户提供输入以澄清问题。 以下是发送到 GPTEngineer 使用的 OpenAI ChatCompletion 端点的用于说明任务的示例对话。用户输入被包装在{{user input text}}。 然后,在这些澄清之后,Agents 进入代码编写模式并显示不同的系统消息。系统消息: 对话样本:
2024-11-08