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知识库中有关于Agent的金融应用

Answer

智能体(Agent)在各种应用中扮演重要角色,以下是一些典型的应用领域:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 游戏 AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。

智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型:

  1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。示例:温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。
  2. 基于模型的智能体(Model-based Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。示例:自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。
  3. 目标导向型智能体(Goal-based Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。示例:机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。
  4. 效用型智能体(Utility-based Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。示例:金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。
  5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。示例:强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。

从历史角度来看,随着大航海时代及全球贸易的兴起,“Agent”的角色在商业领域变得日益重要。16 至 17 世纪间,贸易代理和公司代理商开始在全球范围内进行商品交易,如荷兰东印度公司的代理人。18 至 19 世纪工业革命期间,“Agent”的职能进一步拓展到保险、房地产等新兴行业。此外,在 19 世纪,政府及情报领域也开始广泛使用“Agent”,比如情报特工和便衣警察,在维护国家安全与社会秩序方面发挥了不可或缺的作用。

在 20 世纪至 21 世纪的现代社会中,“Agent”一词涵盖了多种职业角色,尤其在娱乐和体育行业中,它指的是艺人经纪人和运动员经理等职位。这些专业经理人负责安排试镜、进行合同谈判以及规划职业生涯,确保客户能在竞争激烈的行业中获得成功。此外,“Agent”还包括劳务代理和招聘代理(猎头)。劳务代理提供劳动力匹配服务,帮助求职者找到合适的工作,并为雇主提供所需的人才,如劳务派遣公司将临时员工派遣到需要额外支持的企业单位。而猎头则专门为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士,通过筛选简历、安排面试并评估候选人来帮助企业找到最合适的员工。凭借深厚的行业知识与广泛的联系网络,这些猎头为企业与顶尖人才之间搭建了重要桥梁。

从词源和词的历史变迁中,大家就能看到,“Agent”这个词本身就具有行动的含义,到了后期又附加了“替身”的意思。且无论哪个领域,“Agent”都多数情况下都在指:“拥有行动的替身,都是替代他人做某事“。

设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤:

  1. 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。
  2. 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。
  3. 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。
  4. 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。
  5. 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。

智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动,在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统,智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。

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References

问:什么是智能体 Agent

智能体在各种应用中扮演重要角色,以下是一些典型的应用领域:1.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。2.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。3.游戏AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。4.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。5.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。6.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。[heading3]智能体的设计与实现[content]设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤:1.定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。2.感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。3.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。4.行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。5.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。[heading3]总结[content]智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动,在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统,智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:什么是智能体 Agent

智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型:1.简单反应型智能体(Reactive Agents):这种智能体根据当前的感知输入直接采取行动。不维护内部状态,也不考虑历史信息。示例:温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。2.基于模型的智能体(Model-based Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模。能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。示例:自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。3.目标导向型智能体(Goal-based Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标。能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。示例:机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。4.效用型智能体(Utility-based Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动。评估行动的优劣,权衡利弊。示例:金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。5.学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能。学习模型、行为策略以及目标函数。示例:强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

随着大航海时代及全球贸易的兴起,“Agent”的角色在商业领域变得日益重要。16至17世纪间,贸易代理和公司代理商开始在全球范围内进行商品交易,如荷兰东印度公司的代理人。18至19世纪工业革命期间,“Agent”的职能进一步拓展到保险、房地产等新兴行业。此外,在19世纪,政府及情报领域也开始广泛使用“Agent”,比如情报特工和便衣警察,在维护国家安全与社会秩序方面发挥了不可或缺的作用。现代(20世纪至21世纪):在20世纪至21世纪的现代社会中,“Agent”一词涵盖了多种职业角色,尤其在娱乐和体育行业中,它指的是艺人经纪人和运动员经理等职位。这些专业经理人负责安排试镜、进行合同谈判以及规划职业生涯,确保客户能在竞争激烈的行业中获得成功。此外,“Agent”还包括劳务代理和招聘代理(猎头)。劳务代理提供劳动力匹配服务,帮助求职者找到合适的工作,并为雇主提供所需的人才,如劳务派遣公司将临时员工派遣到需要额外支持的企业单位。而猎头则专门为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士,通过筛选简历、安排面试并评估候选人来帮助企业找到最合适的员工。凭借深厚的行业知识与广泛的联系网络,这些猎头为企业与顶尖人才之间搭建了重要桥梁。从词源和词的历史变迁中,大家就能看到,“Agent”这个词本身就具有行动的含义,到了后期又附加了“替身”的意思。且无论哪个领域,“Agent”都多数情况下都在指:“拥有行动的替身,都是替代他人做某事“

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如何让agent协作起来
要让 Agent 协作起来,可以参考以下方法: 1. 了解不同的产品设计模式:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)这 3 种模式,每种模式下人与 AI 的协作流程有所差异。其中 Embedding 模式人类完成大多数工作,Copilot 模式人类和 AI 协同工作,Agents 模式 AI 完成大多数工作。 2. 采用 Multiagent Collaboration 的方法:让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如作为产品经理,可将产品功能设计需求通过 Agents 拆解成多个独立任务,遵循不同工作流,生成初步结果后再修改完善。 3. 从原子能力层思考:抽象化拆解大模型的底层能力,如翻译、识别、提取、格式化等,围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 4. 重塑获取信息的方式:搜索引擎和基于大模型的聊天机器人的目标从根本上一致,可根据需求选择。 5. 注意多 Agent 模式中的设置:分为全局设置和节点设置。全局设置中更应注意角色定义和人物刻画,节点设置更关注单个智能体中要详细执行的逻辑。 6. 合理编排智能体:将智能体编排首尾相连,避免成为线性工作流。 7. 明确跳转模式和适用场景:单个 Agent 中两种跳转模式分别适用于通用和复杂的意图识别和跳转,一般场景下前者效果更好,后者适用更复杂的意图识别情景。同时,编排时应明确单个 Agent 的名称和适用场景,以便节点跳转模型更好地识别触发条件。
2025-02-19
如何把coze的agent发布到微信公众号上
要把 Coze 的 agent 发布到微信公众号上,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 组装和测试“AI 前线”Bot 机器人: 返回个人空间,在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”,点击进入。 将写好的 prompt 粘贴到【编排】模块,prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能,如工作流、知识库。 在【预览与调试】模块,直接输入问题,即可与机器人对话。 2. 发布“AI 前线”Bot 机器人: 测试 OK 后,点击右上角“发布”按钮,即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 3. 发布到微信公众号上: 选择微信公众号渠道,点击右侧“配置”按钮。 根据相关截图,去微信公众号平台找到自己的 App ID,填入确定即可,不用解绑。 4. 体验: 最后去自己的微信公众号消息页面,就可以使用啦。 另外,还有一种方法是在 Coze 发布页面的发布平台的微信客服这里,显示“已配置”后,进行勾选并点击发布。发布成功后,可以点击微信客服旁边的立即对话、复制 Bot 链接,会弹出该微信客服的二维码,扫码即可立即体验。
2025-02-19
agent训练
在人工智能领域中,AI Agent 的训练具有以下特点: 传统强化学习中,Agent 训练往往需大量样本和时间,且泛化能力不足。 为突破瓶颈,引入了迁移学习:通过促进不同任务间知识和经验迁移,减轻新任务学习负担,提升学习效率和性能,增强泛化能力,但当源任务与目标任务差异大时,可能无法发挥效果甚至出现负面迁移。 探索了元学习:核心是让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略,能利用已有知识和策略调整学习路径适应新任务,减少对大规模样本集依赖,但需要大量预训练和样本构建学习能力,使开发通用高效学习策略复杂艰巨。 时间:21 世纪初至今 特点:迁移学习是将一个任务学到的知识迁移到其他任务;元学习是学习如何学习,快速适应新任务。 技术:迁移学习如领域自适应;元学习如 MAML、MetaLearner LSTM。 优点:提高学习效率,适应新任务。 缺点:对源任务和目标任务的相似性有一定要求。 此外,智谱 AI 开源的语言模型中与 Agent 相关的有: AgentLM7B:提出了 AgentTuning 方法,开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct,基于上述利用 Llama2 微调而成,上下文 token 数为 4K。 AgentLM13B:上下文 token 数为 4K。 AgentLM70B:上下文 token 数为 8K。
2025-02-18
agent和copilot的区别
Copilot 和 Agent 主要有以下区别: 1. 核心功能: Copilot 更像是辅助驾驶员,依赖人类指导和提示完成任务,功能局限于给定框架内。 Agent 像初级主驾驶,具有更高自主性和决策能力,能根据目标自主规划处理流程并自我迭代调整。 2. 流程决策: Copilot 处理流程依赖人类确定,是静态的,参与更多在局部环节。 Agent 解决问题流程由 AI 自主确定,是动态的,能自行规划任务步骤并根据反馈调整流程。 3. 应用范围: Copilot 主要用于处理简单、特定任务,作为工具或助手存在,需要人类引导监督。 Agent 能够处理复杂、大型任务,并在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点: Copilot 主要依赖 LLM 性能,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 同样依赖 LLM 性能,开发重点在于 Flow Engineering,把外围流程和框架系统化。 此外,Agent 具备“决策权”,可自主处理问题,无需确认;Copilot 需要人类确认才能执行任务。业界普遍认为,Copilot 更适合各行业现有软件大厂,而 AI Agent 为创业公司提供了探索空间。
2025-02-18
AI agent 是什么?
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:我们可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态) 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体) 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 此外,心灵社会理论认为,智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策,每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务,如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元,而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性,应对复杂和多变的环境。同时,在《心灵社会》中,还存在专家 Agent(拥有特定领域知识和技能,负责处理复杂的任务和解决特定问题)、管理 Agent(协调和控制其他 Agent 的活动,确保整体系统协调一致地运行)、学习 Agent(通过经验和交互,不断调整和优化自身行为,提高系统在不断变化环境中的适应能力)。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能(Artificial Intelligence),到马文·明斯基引入“Agent”概念,往后,我们都将其称之为 AI Agent。
2025-02-17
有关agent的介绍
AI Agent 是当前 AI 领域中较为热门的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向之一。 从原理上看,中间的“智能体”通常是 LLM(语言模型)或大模型。为其增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。目前行业中主要使用 langchain 框架,将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。例如,给大模型提供长期记忆,相当于给予一个数据库工具让其记录重要信息;规划和行动则是在大模型的 prompt 层进行逻辑设计,如将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 从产品角度,Agent 可以有不同的设定。比如是一个历史新闻探索向导,身份为历史新闻探索向导,性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心,角色是主导新闻解析和历史背景分析,还可以为其设计背景故事使其更加生动。 在人工智能领域,Agent 智能代理是一种能够感知环境并根据感知信息做出决策以实现特定目标的系统,能够自动执行任务,如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。
2025-02-16
DeepSeek搭建 个人知识库
以下是关于 DeepSeek 搭建的相关知识: 对于个人知识库的搭建,您可以参考以下内容: 章节“三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareDyEMdmCPOo98S6xbPfNcsuEOnuh 知识点“Node.JS 安装”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcsharePVnndBSV5oWOukx38tKcw2CPnub 申请“DeepSeek R1 API”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareTrXednqLAoH3VLxrUiYc1Pb9nhf 网页接入“DeepSeek API”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareUK5xdzhiaoo9RkxHR5bcs30pnV8 章节“一.Trae 的介绍/安装/疑难杂症”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareR4GvdgOzeoC9mOxd1hScuql6nVY Python 安装:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareKcojdhid9oWJPjxAvEOczRt0nkg 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼的相关内容: 效果对比:用 Coze 做了个小测试,大家可以对比看看,视频链接: 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话” 将装有提示词的代码发给 Deepseek 认真阅读开场白之后,正式开始对话 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现:同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对我来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定) 完整提示词:v 1.3 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向;Thinking Claude 是现在最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手 五津:DeepSeek+扣子:1 分钟生成小红书爆款单词视频: 先观察此类视频规律,如先问这是什么→再揭晓结果,反复多次。 拆解视频模板的制作流程,逐个轨道分析,注意各轨道上的元素时间对应关系。 涉及的知识点可用于用扣子工作流来搭建。
2025-02-20
现在有哪些个人知识库软件可以用,请推荐。
以下是为您推荐的个人知识库软件: 1. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可以参考文章,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API,建议先了解 RAG 的原理再使用。 2. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后,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。在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式和 Query 模式),配置完成后即可进行对话测试。 此外,还有通过 GPT 打造个人知识库的方法,比如将文本转换成向量节省空间,拆分成小文本块并通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量,在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。当用户提问时,将问题转换成向量与库中向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。
2025-02-19
waytoagi的知识库基于哪个LLM创建的
目前没有明确的信息表明 waytoagi 的知识库基于哪个 LLM 创建。但以下信息可能对您有所帮助: AnythingLLM 包含了所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持选择文本嵌入模型、选择向量数据库等。安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后配置主要分为三步,包括选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式和 Query 模式)等。 GitHubDaily 开源项目列表中提到了 AnythingLLM,它是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT,可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库。
2025-02-19
用飞书搭建知识库并进行AI问答
以下是关于用飞书搭建知识库并进行 AI 问答的相关内容: 知识库问答是机器人的基础功能,可根据用户问题从知识库中找到最佳答案,这利用了大模型的 RAG 机制。RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。 简单来说,RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成当问复杂问题时,RAG 机制先在巨大图书馆里找相关书籍,再基于这些书籍信息给出详细回答。这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制实现知识库问答功能,首先要创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,比如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传栏目所有文章内容,陆续将社区其他板块文章和资料导入。在设计 Bot 时,添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,以更好地利用知识库返回内容结合回答。 另外,全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的搭建步骤如下: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建,这是个知识库问答系统,放入知识文件,接入上面的大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信,搭建到此即可使用,它有问答界面。 3. 搭建,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。
2025-02-19
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议: 通往 AGI 之路知识库: 提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目,如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面,有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章,如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料,整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站:ytoAGI.com 相关渠道:公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台:如 Coursera、edX、Udacity 等,上面有一系列为初学者设计的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容: RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色,在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体且多样,FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果,说明 RAG 是可行方案,能增强知识密集型任务中语言模型的输出,基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性,可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括:上传文档(支持多种格式,会转换为 Markdown 格式)、文本切割、文本向量化(存入向量数据库)、问句向量化、语义检索匹配(匹配出与问句向量最相似的 top k 个)、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点:支持多模态数据处理,增强对话性,具备自适应检索策略,能进行知识融合,扩展了基础 RAG 功能,解决复杂任务局限,在广泛应用中表现出色,推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性,将系统拆分成多个独立模块或组件,每个组件负责特定功能,便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
对于中小企业而言,ai转型的落地过程中有什么风险和挑战?请分别回答风险和挑战是什么
对于中小企业而言,AI 转型的落地过程中存在以下风险和挑战: 风险: 1. 管理风险:使用 AI 工具评估和管理企业面临的各种风险时,可能存在对风险评估不准确、应对策略不恰当等问题,导致企业无法有效应对潜在挑战,造成不必要的损失。 2. 网络安全风险:引入 AI 驱动的网络安全解决方案时,若安全系统配置不当、软件和 AI 模型未及时更新、员工网络安全意识不足等,可能导致企业网络系统遭受网络威胁和攻击,造成数据泄露、业务中断等严重后果。 挑战: 1. 任务自动化挑战:在评估和识别日常重复性高的任务时,可能存在对任务分析不准确、目标设定不清晰的情况,影响后续自动化工具的引入和效果。同时,选择合适的自动化工具并进行有效配置和测试也具有一定难度。 2. 网络安全挑战:选择适合企业网络环境和安全需求的 AI 驱动的网络安全解决方案并非易事,需要充分了解各种方案的特点和适用性。此外,定期更新和维护安全系统、进行网络安全演练以及对员工进行培训等工作也需要投入大量的时间和精力。
2025-02-19
如果会议中有粤语,普通话和英语,通义听悟能区分到 吗?
目前通义听悟对于在会议中同时存在粤语、普通话和英语的情况,其区分能力可能会受到多种因素的影响,例如语音的清晰度、口音的差异、语言的复杂程度等。但具体能否准确区分,还需要根据实际使用情况来判断。
2025-01-26
你的知识库中有关于AI编程的部分吗
我的知识库中有关于 AI 编程的部分,主要包括以下内容: 1. 从工程视角出发,提到用一个提示词就能写游戏,现在的 AI 编程(如 CURSOR)能做出开源小游戏,可拿来使用、交流并研究内容、优化改造。还提到李继刚老师“read in prompt out”的名言,写 prompt 是基础,后面会讲如何用 agent 串联起来玩。 2. 产品经理虽不会写代码,但用 GPT 能快速做出小插件,不到一分钟就做出统计网页字数的插件。AIPO 项目不限制项目大小,只要动手操作,有想法写个小方案就可做线下路演。还提到 GP4O 等大语言模型可多模态识别,能用于识面相且准确率高。 3. 之前社区测试中有关夫妻相的有趣提示词测试,还指出有 midjourney 提示词、股市卡片、解压缩等众多内容。此外有最佳实践、方法论、论文精读,提到刘海写伪提示词等技巧,吴文达老师讲 prompt 较好,还有 open i 官方提示,博主列出的 6 大策略吃透有助于写提示词。 4. 在一份教程中提到,在 AI 的帮助下,可以完成很多基础的编程工作。若希望再深入,至少要熟悉 Python 基础(包括基本语法、数据类型、控制流、函数、模块和包、面向对象编程、异常处理、文件操作)。 5. 介绍了工程平台,在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。 6. 介绍了 Nimbus 智能交互相关内容,包括有趣的智能体、插件商城、扣子案例、模型社区并答疑。 7. 说明了 AI 编程课前准备及相关工具、账号注册,如注册阿里云账号、安装无影、注册 GitHub 账号等。
2024-12-29
现在系统中有一些案例,这些案例包括一些PDF\PPT\WORD等文件,如何引入AI对这些案例进行解析,方便用户智能搜索、对文本中的内容进行全文提问
要引入 AI 对包括 PDF、PPT、WORD 等文件的案例进行解析,以方便用户智能搜索和对文本内容进行全文提问,可以参考以下方法: 1. 对于法律文本阅读场景: 操作动作:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。 Prompt 指令词示例:“图纸是谁设计的?”“谁负责承担本项目的设计、建设?”“贷款期限是多少?”“谁承担律师费?”“请概括原告的诉讼请求和事实理由?”“根据民事答辩状,被告张三一方还有更好的答辩建议吗?” 拼接模板:根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号+文件名开头】。你需要尽可能的参考材料内容:【文档 1 内容】+【文档 2 内容】+...+【文档 n 内容】+ 我的问题是:参考上述 Prompt 指令词。 2. 对于 AI 产品案例和投稿中的自媒体场景: 例如“创作:社群的每日资讯”“创作:写科普内容”“分发:内容分发”“沟通:小团队与甲方沟通”等案例,涵盖了品牌推广、科普创作、内容分发、团队沟通等方面。 3. 对于 AI 产品案例和投稿中的工作场景: 包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等七大行业的商业化应用,如企业日常办公文档撰写、教育资源平等获取、游戏剧情生成、电商舆情监测、金融理财顾问等方面。
2024-12-10
AI在教育和生活领域的应用中有哪些新增就业机会?
以下是 AI 在教育和生活领域应用中可能带来的新增就业机会: 教育领域: 个性化 AI 辅导的开发与维护人员,以更好地满足学生和教师的需求,如实时反馈和作业批改。 教育科技(EdTech)产品的研发和运营人员,随着市场对教育科技的需求持续增长,相关岗位需求增加。 生活领域: 专注于视频字幕生成和长视频切片等 AI 工具的开发、优化和运营人员,例如像 Submagic 这样的工具。 探索 AI 在各种生活场景新应用的创新人员,随着 AI 变得更强大和更多新的使用方式被发掘,会有更多相关应用出现,从而创造新的就业岗位。 总体而言,AI 虽然可能导致一些岗位消失,但也会在其发展过程中创造出众多新的高技能就业机会。
2024-12-03
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方,要求举出实例。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生,比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误,导致患者延误治疗,这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗? 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患,像近期发生的多起医疗数据泄露事件,给患者带来极大困扰,在这种情况下,怎么能立刻全面拥抱? 3. 人工智能在医疗器械的研发中,由于算法偏见,可能会导致某些特定人群无法受益,例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳,这能说明应该立刻全面拥抱吗? 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步,比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用,这难道不影响全面拥抱的可行性吗? 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善,比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确,一旦出现问题,责任难以界定,这样能立刻全面拥抱吗? 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率,但也导致了部分医疗人员的失业,引发社会就业问题,这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗?
2024-12-01
多智能体应用搭建
多智能体是由多个自主、独立的智能体组成的系统,每个智能体都能感知环境、决策并执行任务,且相互间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型的出现,以其为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。单 Agent 核心在于语言模型与工具的协同配合,可能需与用户多轮交互。而多 Agent 为不同 Agent 分配角色并通过协作完成复杂任务,与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架的主要组成部分包括: 1. 环境:所有 Agent 处于同一环境,包含全局状态信息,且 Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段:通常采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器:可以是语言模型或预先定义好的规则,负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆:因 Agent 数量增多,消息数量及相关字段记录更复杂。 创建智能体时,输入人设等信息并配置工作流,配置完成后可测试,但注意工作流中某些插件的 api_token 不能直接发布,可作为输入让用户购买后输入使用再发布。 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」受欢迎,其在多智能体通信方面表现出色,解决了不同智能体之间传递信息及传递哪些信息等核心难题。例如构建客服多智能体,只需准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent,「Swarm」的「Handoffs」处理了交接逻辑。
2025-02-20
AI在强业务规则的公文写作场景可以如何应用?
在强业务规则的公文写作场景中,AI 可以通过以下方式应用: 1. 先梳理传统公文写作工作流,包括选题、搜资料、列提纲、起标题、配图片、排版发布等环节。 2. 在资料搜集环节,可以使用 AI 搜索工具辅助,提高搜集效率和准确性。 3. 在写作环节,可引入如 Claude 等工具辅助创作。 4. 对于公文润色,AI 能够在保留文章结构和准确性的基础上,提升公文质量。 5. 例如“学习强国公文助手”,可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写等。 需要注意的是,在引入 AI 之前要先理清传统工作流,明确每个环节的因果逻辑和输入输出关系,以业务逻辑为先,让 AI 为更高效地达成业务目标服务。
2025-02-19
AI在垂直领域的应用
AI 在垂直领域有广泛的应用,以下为您详细介绍: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题,解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:暂未提及具体应用。 在 2024 年,AI 在以下领域有新的应用与发展趋势: 1. 机器人研究:苹果 Vision Pro 成为必备工具,用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 医学:利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 生成高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据。 3. 企业自动化:新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决传统机器人流程自动化的限制,提高工作流理解准确率和完成率。 在电子商务领域,AI 工具已被广泛整合,如 Flair、Booth 和 Bloom 帮助品牌创建产品照片,AdCreative、Pencil 制作营销材料,Frase 或 Writesonic 编写产品描述,未来有望通过简单描述创建完整电商商店及营销材料。
2025-02-19
AI应用在PPT生成的案例
以下是关于 AI 应用在 PPT 生成的案例: 1. 在“直播一期:知识库及 GPT 基础介绍”中提到,GPT 可以用于 PPT 生成,相关链接: 。 2. 在“给小白的 AI 产品推荐”中,推荐了国内的爱设计 PPT 作为 AI 辅助制作 PPT 的产品。其背后有强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位,代表了国内 AI 辅助 PPT 制作的高水平。 3. 在“熊猫 Jay:超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南,收获培训奖励 1000”中提到,目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的主要思路为:AI 生成 PPT 大纲,手动优化大纲,导入工具生成 PPT,优化整体结构。并推荐了关于 ChatGPT 原理和提示词的文章。
2025-02-19
普通人怎么开展ai应用层的创业
对于普通人开展 AI 应用层的创业,以下是一些建议和分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金需求巨大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责。普通人若无强资源,应谨慎入局,可考虑“合作生态”的切入机会。 2. 技术层:处于技术爆炸期,迭代速度极快。若团队规模不大,需慎重考虑技术迭代风险。基础通用大模型研发烧钱且竞争激烈,非巨无霸公司不建议考虑。 3. 应用层:是一片广阔蓝海,当前从业者增加,虽有相关产品涌现,但成熟应用和“杀手级”应用较少,对于普通个体和小团队,强烈推荐重点思考和布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 在应用层创业的具体方向上,比如智能体领域: 智能体可以简单理解为 AI 机器人小助手,类似移动互联网中的 APP 应用。 有很多公司已关注 AI 应用层的产品机会,如在 C 端,有社交方向的用户注册后先捏自己的 Agent 再聊天等有趣场景;在 B 端,有帮助商家搭建 Agent 的机会。 国内有众多智能体开发平台,如字节的扣子、腾讯的元器、Dify.AI 等。
2025-02-19
扣子AI应用发布到微信小程序中失败
扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法: 1. 容器编排不运行: 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安,通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件(如果已经存在可以不用创建)。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务:systemctl restart docker。若仍无法解决,可继续排查。 2. 本地镜像的方法: 服务下载:服务的百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ;服务的夸克网盘地址:https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务:在宝塔操作面板中点击文件,选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像:选择 Docker 中选择本地镜像,然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录,如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效:需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容,再重新生成一次。 4. 知识库不更新:确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图,给的图片链接点进去有错误提示:查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后,手机登陆后,没有任何机器人的反应:配置有错错误,或者安装不对,根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题:COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力,可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去:按下图所示重启服务器之后就好了,重启时间可能会久,但一定会重启成功,请耐心等待。 此外,零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下: 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建: Coze 相关配置: 创建 Coze API 令牌:进入到,点击左下角的扣子 API 选项,进入到 API 管理页面,点击 API 令牌,按照图示创建第一个 API 令牌,创建成功后保存好,因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID:去到要绑定的 AI Bot 的设计界面,在所在的链接里面记下 Bot ID,将 Bot 发布到 Bot as API 上。
2025-02-18