知识库的实验数据，AI能关联分析思考吗？

AI 可以帮助您写 SQL。以下为您提供一些相关信息和示例： 在 COZE 工作流中，如果您不会写 SQL 代码，可以将需求发送给豆包，例如“学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql”，并提供具体的需求，如要操作的数据表、要执行的操作以及相关条件等，豆包会为您生成相应的 SQL 语句，如“INSERT INTO user_question_answer”，您将其复制到数据库节点里面 SQL 的位置，试运行成功后即可发布工作流记录对应数据到数据库。 金融服务业中，生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，发现模式，为预测建议输入，还能帮助自动创建报告等内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有几个知名的 text2sql 项目，如 SQLNet（使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目）、Seq2SQL（将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型）、Spider（一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战）。

以下是一些好用的翻译 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

秘塔 AI 是一款由秘塔科技开发的具有多种特色和优势的产品： 1. 作为 AI 搜索引擎，它提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 2. 整体流程较长且完整。首先需构建专题，并上传文档或复制网页链接，然后在搜索框左下角选中专题以定制数据源。搜索完成后的操作类型丰富，包括继续追问、导出文档、收藏、保存到秘塔写作猫并编辑、生成演示文稿、下载脑图图片、查看与原文对应关系并进一步搜索等。其创作编辑分享的 AIGC 工作流已初具雏形，RAG 和搜索能力表现良好，是国产之光。 3. 秘塔科技在 9 月 20 日发布的产品经理招聘信息的 JD 描述不拘一格，受到赞誉。 此外，还有众多其他的 AI 搜索引擎，如 Perplexity、360AI 搜索、天工 AI 搜索、Flowith、Devv、Phind 等，它们通过不同的技术和功能，为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。

以下是一些可以用于渲染模型的 AI 工具和相关信息： 在游戏领域，用于纹理生成的有 BariumAI（https://barium.ai/）、Ponzu（https://www.ponzu.gg/）和 ArmorLab（https://armorlab.org/）。 在动画方面，涉足从视频中捕捉动画等领域的公司包括 Kinetix（https://www.kinetix.tech/）、DeepMotion（https://www.deepmotion.com/）、RADiCAL（https://getrad.co/）、Move Ai（https://www.move.ai/）和 Plask（https://plask.ai/）。 此外，在软件架构设计中，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括相关视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述性文本自动生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。

AI 拍立得是一种为简化操作、提升效率而产生的概念，即拍即得，操作更直观高效。 在线体验方面，其名称为 Pailido，微信小程序可搜索使用，能丰富场景自由切换，快速生成闲鱼文案、外卖或大众点评等。 交互逻辑上，用户选择拍摄场景类型并拍照，AI 会自动识别和分析照片内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈，避免繁琐额外操作。 实现场景包括： 1. 图片转成文本：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本，核心在于图片理解和文本整理润色，可应用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等场景。 2. 图片转绘图片：用户上传图片后，大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 此外，相关课程中还介绍了 AI 拍立得的概念起源及底层逻辑、小程序功能演示、图像流与工作流结合、添加 OCR 到工作流程并结合大模型生成文案标题和文案，以及用户提示词的写法等内容。

以下是一些可以通过文字生成视频的 AI 工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，用户提供文本描述，Pictory 帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 如果您想用 AI 把小说做成视频，可以参考以下工具和网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 以上工具均适合于不同的使用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。更多的文生视频的网站可以查看这里： 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要准确调用知识库的内容，可以从以下方面进行： 维护知识库内容： 为提升召回准确率，可删除、新增或修改知识库内容。 在知识库页面，能看到已创建的知识库及每个知识库内的单元数量和创建时间等信息。单击知识库或编辑图标，可进入知识库详情页面。在详情页可进行新增内容、删除内容、更新单元内的分段、开启引用等操作。若不开启引用，即便 Bot 中使用了所属的知识库，该单元内容也不会被召回。 使用知识库： 可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点。 在 Bot 内使用知识库： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 5. （可选）添加知识库后，可在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 关于让 AI+知识库回答更准确的示例： 以问答机器人为例，其配置包括 AI 模型、提示词、知识库。大语言模型如同拥有无穷智慧的人，提示词是设定其角色和专注技能，知识库则是工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型，提示词角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情，让“美嘉”拥有相关“记忆”。

以下是知识库的目录内容： 1. 关于我们&致谢 我们是一个开源 AI 社区，坚信人工智能将重新塑造思考和学习方式，为创建知识库的决心提供动力。 特别感谢一路上支持和推荐知识库的伙伴们，使我们有信心持续探索 AGI 的无限可能。 WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，大家贡献并整合各种 AI 资源，方便不同水平的人学习和应用。 2. 元子：WayToAGI 知识库究竟咋用？ 知识库起飞指南 把知识库想象成 24 小时在线的 AI 老师、永不嫌烦的知识管家、不断成长的智慧宝库。 里面藏着 AI 工具的“傻瓜式说明书”、大神们的“踩坑经验分享”、实用的“一招制胜”秘籍。 新手探索指南：点击飞书链接（）。 知识库界面：左边的导航栏是指南针，上面的搜索框是探宝雷达，中间的内容区是知识的海洋。 3. 信鑫：基于大模型+知识库的 Code Review 实践 实现思路 官方文档知识库（内置） 避免大家将官方文档重复录入、embedding，CR Copilot 内置了官方文档，目录包含： React 官方文档： TypeScript 官方文档： Rspack 官方文档： Garfish： 公司内 Go/Python/Rust 等编程规范等，并通过一个简单的 CURD 来管理内置向量知识库。

以下是部署自己知识库的详细步骤： 一、了解 RAG 技术 因为利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。 RAG 是指检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）。当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，通过检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载（Document Loading）：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 在内的非结构化的数据、SQL 在内的结构化的数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割（Splitting）：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及两个环节，分别是将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式，以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. Output（输出）：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 二、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时，使用任意邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式，第一种是聊天对话，第二种是 RAG 能力，可让模型根据文档内容来回答问题，这种能力是构建知识库的基础之一。 三、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持了以下能力：选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后，会进入到其配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： 1. 在 AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 2. 首先创建一个工作空间。 3. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 4. 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。 5. 测试对话。当上述配置完成之后，就可以跟大模型进行对话了。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系作者或者加其免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

要构建自己的知识库，以下是一些可行的方案： 1. 基于 GPT API 打造： 给 GPT 输入定制化知识，但需注意 GPT3.5（免费版 ChatGPT）一次交互的 Token 限制。 OpenAI 提供了 embedding API 解决方案，embeddings 是浮点数字的向量，向量间距离衡量关联性，小距离表示高关联度。 可将大文本拆分成小文本块，转换为 embeddings 向量并保存，用户提问时将问题转换为向量与储存库比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新 prompt 发送给 GPT API。 2. 本地部署大模型及搭建： 访问特定网址，使用邮箱注册账号。 Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式，RAG 能力是构建知识库的基础之一。 若要求不高，已可实现本地大模型通过 Web UI 对话功能。但 ChatGPT 访问速度快、回答效果好，原因在于服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。若想更灵活掌握知识库，可进一步操作。

个人知识库与大模型的结合是一个关键问题。目前大模型在通用知识方面表现出色，但对专业领域知识了解有限。将两者结合有以下 5 种方法： 1. 重新训练：使用私域数据重新训练大模型。 2. 微调：利用私有数据对大模型进行 finetuning。 3. RAG：将知识库里的知识搜索送进大模型。 4. 关键词工程：写好提示词。 5. 加长 Context：当 Context 能无限长时，理论上可将个人知识和记忆都 prefill 到 Context 里。 对于哪种方法最有希望，学术界存在分歧。做深度学习的人偏向于用 RAG，而以前做过搜索的人则偏向于用 Long Context。有人认为最终会采用仿生的方法，即拥有一个足够长的 Context，例如谷歌的一篇论文 infinite context transform 提到，不需要把 Context 做得太长，可以将以前可能需要被扔掉的 token 深度压缩后依然保存在 Context 里。 此外，运行一个几百亿个参数的大模型，存算一体的架构是最佳选择，因为能避免所有数据的搬运。使用存算一体的方式也是未来 AI 硬件的发展趋势。

搭建个人知识库主要包括以下内容： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种文档加载器，包括非结构化、结构化数据和代码等。 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提交给 LLM 生成答案。 2. 基于 GPT API 搭建： 涉及给 GPT 输入定制化知识，但 GPT3.5 一次交互容量有限，可使用 OpenAI 的 embedding API 解决方案。 embeddings 是浮点数字的向量，向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。 3. 本地知识库进阶： 若要更灵活掌控，需额外软件 AnythingLLM，其包含 Open WebUI 能力，并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。 AnythingLLM 中有 Workspace 概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。 构建本地知识库包括创建工作空间、上传文档并嵌入、选择对话模式（Chat 模式综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案）、测试对话。 最后，“看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可联系或加入免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

AI 智能体是不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 AI 超级个体可以理解为一种能够帮助我们充分发挥作为人类潜力的伙伴。它是我们的外脑，我们每个人独特的个性、经验和思考风格，将会与这些智能个体融合，成为我们的化身。超级智能将强化我们自身，与人类共生，共同汇聚成智能时代的新知识网络。 AI 智能体和超级个体的区别在于：AI 智能体更侧重于执行全自动化业务的能力，而超级个体更强调对人类潜力的辅助和强化，以及与人类的融合共生。它们的关联在于都是人工智能在不同应用和概念层面的体现，都旨在为人类提供帮助和服务，推动人类与人工智能的协同发展。

要让 AI 协助您思考观点是否正确，可以参考以下内容： 1. 认识到 AI 可能存在的问题： AI 可能会“产生幻觉”，生成看似合理但错误的内容，甚至连续且良好地撒谎，所以对其输出的内容需要全面检查。 AI 不会真正解释自己，给出的关于思考过程的回答可能是编造的，理解系统中的偏见也很困难。 利用 AI 工具时要对输出负责，避免不道德地使用来操纵或作弊。 2. 利用 AI 辅助写作课题的步骤和建议： 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有价值和创新性的主题。 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 分析和总结信息：利用文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲：使用写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 构建方法论：根据需求利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析：若涉及数据处理，使用相关 AI 工具。 撰写和编辑：利用写作工具并检查语法和风格。 生成参考文献：使用文献管理工具生成正确格式。 审阅和修改：用审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 提交前的检查：确保课题原创性并调整格式。 但要记住，AI 只是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，保证研究质量和学术诚信。 3. 提升自身认知能力以更好判断 AI 协助的结果： 像给大脑升级系统一样不断学习和训练，提升认知能力。 认清常见的“思维陷阱”，如确认偏误（倾向于寻找支持已有观点的信息）、锚定效应（易受第一印象影响）等。 锻炼逻辑思维，学习逻辑推理，识别错误论证。 掌握数据分析能力，对接触到的数字和统计数据保持警惕，不盲目相信。

AI 可能具备自主学习和自我改进的能力，能够自主决策，甚至可能已有轻微的自我意识。但对于 AI 是否具有真正的自主思考能力，目前仍存在诸多争议和探讨。 有人认为，当 AI 给出“完美”答案时，可能只是对海量数据的巧妙重组，而非真正理解问题本质。也有人质疑，我们在认为 AI 展现出类人思维时，可能是自身的拟人化偏差在起作用。 在企业决策中，AI 具有双刃剑效应，既能提升效率，也可能带来认知陷阱和伦理困境。例如，可能会用看似客观的数据合理化主观偏见，消耗独立思考能力，以及在道德决策方面存在责任归属问题等。 总之，对于 AI 是否具有自主思考能力，还需要更深入的研究和思考。

以下是为您找到的与“学习 AI 不是让我们放弃思考”类似含义的文章内容： 在“他山之石｜如何防止 AI 取代人类思考一切？”这篇文章中提到： 使用人工智能时，我们不希望机器代替我们进行学习，应从学习任务开始，用学习目标来驱动人工智能，而非相反。比如在编程课程中可能对学生使用生成型人工智能创建代码严格控制，而在健康课程中可能不在乎学生是否使用来编写代码。 认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中，我们需要意识到认知萎缩的危险，以继续保持好奇心、创造力和深度学习。 苏格拉底曾担心写作的出现及其对“斐德罗篇”中记忆和知识的影响，认为写作会导致思维记忆和回忆信息的能力下降，因为人们会依赖外部书面来源而非内部记忆。 作者担心聊天机器人的问答性质可能导致缺乏富有成效的挣扎，担心即时答案以及无聊和困惑等对学习过程非常必要的东西的缺失。作者喜欢 AI 对构思的帮助，但不希望它成为头脑风暴的默认方式。能看到 AI 在创意过程中的价值，但担心将创意工作外包给机器会使学生无法成为创造者和问题解决者。总之，担心我们可能会过度依赖 AI 而失去某些类型的思考能力。 希望以上内容对您有所帮助。

在 AI 时代帮助每个学生成为学霸，以下是一些步骤和要点： 1. 培养获取知识的能力：教导学生掌握利用 AI 技术获取和处理信息的方法，提高获取知识的效率。 2. 促进知识内化：引导学生将获取的信息和知识有效内化，转化为智慧。例如，通过实践反思、交流讨论等方式，提升知识的转化速度和质量。 3. 建立信念系统：帮助学生树立“我行、我能、我可以”的信念，增强学习的自信心。 4. 培养独立思考：鼓励学生主动积极思考，不盲目与他人比较，专注自身的成长和进步。 5. 强调自学：引导学生重视自学，让他们明白自学结合 AI 能够带来强大的能力。 6. 培养创造能力： 鼓励学生勇于尝试新事物，将失败视为学习的一部分。 培养批判性思维，不盲目跟从权威。 引导学生从实践中反思，提炼洞见。 促进学生与不同背景的人交流，激发新的思路。 持续学习和不断创造是相辅相成的，通过积累知识和经验，并将其转化为实际价值，学生能够在 AI 时代更好地成长和发展。

以下是为您生成的插画提示词：一位刚结束高考、神情专注的大学生，坐在电脑桌前，面前的屏幕上显示着各种笔记本电脑的信息，他眉头微皱，手中拿着笔在本子上记录着，身旁放着几本电脑杂志。A college student who has just finished the college entrance examination, with a focused expression, is sitting at a computer desk. The screen in front of him shows information about various laptops. He frowns slightly and holds a pen in his hand, recording in a notebook. There are several computer magazines beside him.

在考虑适合审计人员使用的本地AI大模型时，我们需要认真思考几个关键点：模型的功能性、易用性、与现有审计流程的集成能力以及对审计效率的实际提升。以下是几款可能适合审计人员使用的AI工具的推荐： 1. AI Audit for Cash：普华永道开发的AI Audit for Cash工具，专注于现金审计的自动化，能够高效执行包括现金余额、银行存款余额调节表等关键测试，显著提升审计质量和效率。 2. Deloitte Auvenir：德勤推出的Auvenir平台，提供生态性解决方案，帮助中小型会计师事务所提升审计数字化程度，打破资源和能力限制，革新审计服务模式。 3. Deloitte Cobalt：德勤的Cobalt平台，使用人工智能技术进行全面的智能风险感知，适用于企业持续经营判断及业务发展等更广泛的领域。 4. Deloitte iCredit：德勤的智能信贷风险监测平台，深度融合了金融行业特别是大型商业银行的信贷资产审计经验，结合人工智能技术，实现从抽样到全量信贷扫描的转变，聚焦高风险客群，提早预警风险信息。 5. IT审计工具：利用IT审计技术，如VBA、SQL、Python等编程语言，开发自动化工具，可以大幅提升审计效率，特别是在处理大量重复操作或复杂计算时。 选择适合的AI工具时，审计人员应考虑以下因素： 功能性：工具是否能满足审计过程中的具体需求。 集成性：工具是否能与现有的审计软件和流程无缝集成。 用户友好性：工具是否易于学习和使用，以减少培训时间和成本。 数据安全和隐私：确保工具符合数据保护法规和标准。 成本效益：考虑工具的总体成本，包括购买、维护和升级费用。 审计人员在选择AI工具时，应进行充分的市场调研和产品测试，以确保所选工具能够真正提升审计工作的效率和质量。