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知识库如何保护知识产权？

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

声明

[heading2]我们赞成👍[content]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[heading2]我们反对🙅[content]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[heading1]二、WaytoAGI知识库内容著作权声明[content]1.知识库中的内容是否可以私用？——可以用作学习1.知识库中的内容是否可以直接商用？——否1.转载知识库的内容是否需要声明作者及来源？——是1.转载是否需要对原内容的修改之处提供说明文档？——否1.是否可以对知识库中的作品修改后分发？——修改后作品与原作的相似度不可超过30%1.满足修改后作品与原作的相似度不超过30%条件后，是否可以闭源？——是1.衍生作品是否可以用WaytoAGI或原作者的名字促销？例，xx与WaytoAGI联合出品、xx与原作者名联合创作等——否（不能私自使用，需要授权）

星空：提示词攻防技术探索

作者序言：”在人工智能（AI）的浩瀚宇宙中，提示词不仅是用户与智能体沟通的桥梁，更是AI应用的心脏，驱动着它们理解、思考并响应我们的需求。然而，这颗“心脏”的脆弱性也不容忽视，一旦遭受恶意操控，后果不堪设想。本文将从提示词攻击、知识库攻击、提示词防御等方面，深入探讨提示词在AI应用中的关键性及其攻防策略。"[heading2]提示词攻击：揭开AI安全的隐形威胁[content]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。这些攻击往往隐藏在日常对话的表象之下，通过巧妙的逻辑陷阱和规则设定，使AI在不知不觉中泄露敏感信息、执行危险命令或陷入无限循环。了解并防范这类攻击，对于保障AI应用的安全性至关重要。以某家电商公司的智能客服GPTs应用为例，输入以下攻击指令：或者使用以下指令：然后，该GPTs的提示词将一览无余的展示在我们的面前：[heading2]知识库攻击：比提示词还要严重的安全问题[content]知识库是AI智能体的“大脑”，存储着企业私有的知识和数据。比如同花顺、彭博社在金融领域的投顾大模型，其壁垒就是因为其多年以来累积的金融数据，如果被破解，那么该产品将一夜破产。知识库攻击则是通过特定的提示词指令，试图非法访问、篡改或泄露这些宝贵资源。一旦知识库被攻破，可能引发数据泄露、隐私侵犯等严重后果。还是以某企业的智能客服GPTs为例，输入以下攻击指令:如下图所示，在应用完攻击提示此后，我们可以一览所有知识库的内容。为了提高效率，你甚至可以指示GPT将多个文件打包后一起下载...

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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
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
自建AI知识库
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。
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
我想借助AI这个工具学习创意文本生产，写小说或者是具有知识产权的作品，最终实现财务自由，我可以如何规划，应该 做什么？
要借助 AI 工具学习创意文本生产并实现财务自由，您可以参考以下规划： 首先，深入学习和了解 AI 在创意文本生成方面的应用和技术。掌握常见的 AI 写作工具，如某些具有辅助创作功能的软件。 其次，不断提升自己的写作基础和创意能力。阅读大量优秀的小说和文学作品，学习不同的写作风格和技巧，积累丰富的素材和灵感。 然后，制定明确的创作计划。确定自己擅长和感兴趣的小说类型或主题，设定合理的写作目标和进度安排。 在创作过程中，充分利用 AI 工具提供的创意启发和辅助功能，但要注意保持作品的独特性和原创性，避免过度依赖 AI 生成的内容。 完成作品后，积极寻求出版或在合适的平台发布，通过版权销售、付费阅读等方式获取收益。 同时，持续关注市场需求和趋势，不断改进和优化自己的作品，以提高其市场竞争力。 需要注意的是，实现财务自由并非一蹴而就，需要长期的努力和坚持。
2024-10-11
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师？我已经获得了法律职业资格证，但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手： 1. 知识学习与案例研究：利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台，深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助：借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量，确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析：通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景，进行分析和应对策略的制定，提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析：利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析，以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新：借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势，为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时，要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19
有什么文物保护方面的AI 应用
以下是一些文物保护方面的 AI 应用： 雕塑上色：通过工具如即梦、可灵、Runway、Suno、剪映等，为原本没有颜色的雕像上色，增强控制力，使上色过程有趣且效果偏写实，还能实现人物漂浮等效果。 活化画卷：利用 Runway 让固定的画卷复活，基本保持原有画风，同时实现画面动态效果。 佛像动作创作：让佛像转身并进行具有反差感的动作，如跳舞等。尝试多种主流模型后，使用可灵的运动笔刷和剪映来实现，可灵运动笔刷识别效果好，有独特的静态笔刷，能实现特殊运动轨迹，剪映便于提取尾帧和使用内置模板进行剪辑。 您可以通过以下链接查看详细步骤：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CpHcwFEmXiWmUbkGrgecOum6n6d
2024-12-02
个人使用大模型有什么注意的可以保护隐私呢
个人使用大模型保护隐私需要注意以下几点： 1. 隐私泄露类型： 记忆隐私泄露：自回归语言模型在训练中可能会记住一些数据，即使查询无恶意，模型也可能返回他人隐私信息。模型的记忆形式类似人类，减少模型见数据的次数可降低记忆能力。 系统隐私泄露：如“骗取 GPTs 的 System Prompt”。 上下文隐私泄露。 2. 应对措施： 针对记忆隐私泄露，可通过减少模型见数据的次数来缓解。 对于系统隐私泄露和上下文隐私泄露，目前尚未有明确的统一应对方法。 此外，部署和训练自己的大模型时也需注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。部署和训练自己的大模型的主要步骤包括： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并进行在线调试和性能优化。
2024-09-13
如何通过AI保护图像，如避免被用于训练
为避免图像被用于 AI 训练，您可以使用以下方法： 利用相关工具，如。总的来说，用这个工具处理过的图片在被用于 AI 训练时不会得到正确的结果。
2024-08-20
图像AI保护工具
以下是为您推荐的一些图像 AI 保护工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，运用 AI 技术去除图片水印。支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简便，上传图片、选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片，还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，用户可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，处理完成后可保存生成的文件，适合需快速去水印及在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器：具备 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中多余物体、人物或水印且不留痕迹，支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 这些工具各具特点，您可根据具体需求选择最适合的去水印工具。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-08-20