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WaytoAGI和飞书什么关系

Answer

WaytoAGI 与飞书存在密切关系。“飞书智能伙伴创建平台”(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,为企业构建和发布 AI 应用提供帮助。云雀是字节跳动研发的语言模型。WaytoAGI 专属问答机器人基于 Aily 和云雀大模型。在使用方面,您可以通过在 WaytoAGI 飞书知识库首页加入飞书群后@机器人,或者在 WaytoAGI.com 网站首页直接输入问题来获取回答。此外,飞书的知识库智能问答技术可利用智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人,为用户快速检索内容。

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

References

问:请问你是谁

我是WaytoAGI专属问答机器人,基于Aily和云雀大模型。「飞书智能伙伴创建平台」(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级AI应用开发平台,提供了一个简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布AI应用,推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。云雀是一款由字节跳动研发的语言模型,通过便捷的自然语言交互,能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。[heading2]我怎么使用你[content]方法1:你可以在WaytoAGI飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(下图二维码仅作示意,请在[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)找到最新二维码),然后点击加入,直接@机器人即可。方法2:你可以在WaytoAGI.com的网站首页,直接输入你的问题,即可得到回答。[heading2]为什么要做问答机器人[content]1.整个知识库的内容已经非常庞大,内容越来越丰富的同时,作为一个刚进入知识库的用户,并没有办法可以很快的找到知识库的内容。2.传统的搜索是基于关键词及关键词的相关性。例如搜索“吃了吗?”和“昨天晚上鸡腿好吃”,在字面意义上的差异和语义上的价值。3.作为一个AI知识库,需要用更先进的办法来解决:RAG技术。4.在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式,使用更加便捷。

问:飞书怎么做一个FAQ的机器人?

时间:2024年2月22日会议首先介绍了WaytoAGI社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着,讨论了如何利用AI技术帮助用户更好地检索知识库中的内容,引入了RAG技术,通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后,介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法,可以快速地给大模型补充新鲜的知识,提供大量新的内容。之后,讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建FAQ机器人,以及智能助理的原理和使用方法。最后,介绍了企业级agent方面的实践。[heading2]2.背后的技术[content]「飞书智能伙伴创建平台」(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级AI应用开发平台,提供了一个简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布AI应用,推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。[飞书智能伙伴创建平台(Lark Aily)介绍](https://bytedance.larkoffice.com/wiki/LYY3wE4WNiUrxekJ6MScTGORn35)

问:这个网站可以干什么?

欢迎来到[WaytoAGI网站](https://www.waytoagi.com/),我们提供以下一些功能的使用:和AI知识库对话:你可以在这里问任何关于AI的问题AI网站:集合了精选的AI网站,按需求找到适合你的工具AI提示词:集合了精选的提示词,可以复制到AI对话网站来使用知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。总之,WaytoAGI网站和WaytoAGI知识库是各自独立的,但有相互关联,是希望成为你学习AI路上的好助手。类似问题:waytoagi网站可以做什么?这个网站有什么用?

Others are asking
Dify引用飞书智能表格
以下是关于 Dify 引用飞书智能表格打造专属 AI 智能体的相关内容: 首先是逐步搭建 AI 智能体: 1. 设计 AI 智能体架构:构思整个架构,规定稍后读阅读清单的元数据。新建飞书多维表格,根据管理需要定义元数据字段,如“内容”(超链接格式,显示页面标题,可点击跳转具体页面)、“摘要”(总结内容主题、关键信息、阅读价值,并指出适合的读者群体)、“作者”、“平台”、“状态”(阅读状态,收藏的默认态为“仅记录”)、“发布日期”、“收集时间”。为方便跟做,可直接复制准备好的模板: 2. 搭建整理入库工作流:这是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。首先新建工作流「url2table」,根据弹窗要求自定义工作流信息。工作流全局流程设置如下: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程,所以不需要额外配置。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,将飞书多维表格链接存储在 bot 的变量中,在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中,随便设置{{timeout}}为 60000。
2025-01-21
怎么用飞书ai助手在文档内部总结文档内容
以下是关于如何用飞书 AI 助手在文档内部总结文档内容的相关信息: 1. 大型语言模型在概括文本方面的应用:可在 Chat GPT 网络界面中完成,从入门代码开始,如导入 OpenAI、加载 API 密钥和使用 getCompletion 助手函数。还提到对产品评论进行摘要的任务及相关提示。包括文字总结、针对某种信息总结、尝试“提取”而不是“总结”、针对多项信息总结等方面。 2. 总结其他内容: 文章:可让 AI 总结不超过 2 万字的文章,如复制文章给 GPT 进行总结,GPT4 能识别重点内容。 B 站视频:通过获取视频字幕,将其提取后发给 AI 执行内容总结任务。可安装油猴脚本获取字幕,如 ,下载字幕并复制给 GPT 进行总结。 3. 实践:群总结工具 微信群聊总结 AI 助手:Mac 版可在技术支持。自己跑不起来的同学,可加机器人微信号:aoao_eth,把机器人拉进群。 新版本:有桌面应用,包括一键监控、总结、发送等功能。可使用桌面版或脚本版,下载后配置 app key 即可运行。暂时只有 mac 版本,windows 版本可自己构建或直接运行代码。提供了功能截图,如每日群聊监控和数据统计、一键总结等。
2025-01-11
在coze工作流中,怎样利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出,并以正确的格式输入传入飞书多维表格插件节点
在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下: 1. 搭建整理入库工作流: 3.4 大模型节点:提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页,用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化,具体设置明确。 3.6 大模型节点:把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换,大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点:将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件,设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点:返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果,直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流: 4.1 开始节点:输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程,无需额外配置。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点并设置。 4.3 插件节点:从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件,设置{{app_token}}参数,并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果,也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点:匹配相关内容。为处理稳定采用批处理,对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配,用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里,别忘了对整个工作流进行测试。
2025-01-09
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
飞书如何接入大模型?
飞书接入大模型的步骤如下: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建作为知识库问答系统,将知识文件放入其中,并接入上面的大模型。如果不想接入微信,搭建到这里即可,它有问答界面。 3. 搭建接入微信,并配置FastGpt将知识库问答系统接入微信。建议先用小号以防封禁风险。完成上述3步即可。 另外,对于将相关内容发布到飞书: 1. 目标是发布到飞书并在飞书中调用。 2. 尝试发布,在页面右上角点击发布,若飞书未授权则点击配置,然后再次点击发布。 3. 发布成功后可在飞书工作台中找到并使用。但可能存在与所说步骤不完全一致的情况,可通过workflow解决。 对于重度用户,工作流的最好教程参见官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 。工作流可以解决大模型调用写邮件插件时可能出现的速度慢和可能出错等问题,例如采取工作流+代码的组合方法,将用户原始输入直接传送给插件WebPilot,并通过另一个工作流AI Project进行样式注入等。
2025-01-07
怎么把小ai接进飞书里?
要将小 AI 接入飞书,可参考以下步骤: 1. 注册 AI 模型: 进入智普 AI:https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用,注册登录。 按照要求进行认证,点击控制台,查看 API key,点击添加新的 API key 并复制,将编码暂时保存备用。 2. 注册云服务器: 新用户点击去注册腾讯云: 。 微信扫码注册,首次注册选择第一个,地域随便选择,镜像选择下拉框最上边的宝塔 8.1.0 后点击立即试用。 进入腾讯云服务台登录,可直接登录或微信扫码登录。 在当前页面,复制 sudo/etc/init.d/bt default 粘贴回车,保存输出内容。 返回服务器控制台,点击箭头指示的空白区域,选择“防火墙”菜单栏,点击【添加规则】按钮,点击新增,手动输入图中大红框内的内容并确定。 3. 开始部署(这里继续): 删除上图文件里的所有代码,复制下边的代码粘贴到文件里,找到第 4 行,把注册并保存好的智谱 API key 粘贴到双引号里,修改完点击保存关闭文件。 依然在当前文件的【终端】里,依次复制粘贴:cd plugins/godcmd ,cp config.json.template config.json 。 操作完成后,退出窗口,刷新一下。进入/root/chatgptonwechat/plugins/godcmd ,双击 config.json,进入后设置 password 和 admin_users ,可设置为和示例一样,点击保存后关闭。 重新回到/root/chatgptonwechat/这个文件路径下,点击终端,依次粘贴:touch nohup.out ,nohup python3 app.py&tail f nohup.out 。 最下方会出现一个二维码,使用想要做机器人的微信扫码登录。 4. 登录成功后,找另一个人私聊或者在群中@您,就可以看到机器人的正常回复。如果想为这个 AI 赋予什么样的提示词,可以返回“目录 4 里的第 17 步”,其中的中文部分,便是设置 AI 提示词的地方,可以进行更改。此后,进行任何更改,都需要“返回首页 右上角 点击重启,重启一下服务器”。 5. 再往后就是添加插件了, 。
2024-12-30
waytoagi 是一个怎么样的平台
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台,具有以下特点: 1. 提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 2. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 4. 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 5. 拥有庞大的用户基础,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 6. 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 7. 其品牌 VI(视觉识别)融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 8. 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 9. 目前合作过众多公司/产品,如阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎等。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。
2025-01-22
WaytoAGI 是一个什么网站?
WaytoAGI 网站是一个在 AI 领域为用户提供多种功能的平台,包括: 1. 和 AI 知识库对话,用户可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. 集合了精选的 AI 网站,方便用户按需求找到适合的工具。 3. 提供精选的 AI 提示词,用户可以复制到 AI 对话网站使用。 4. 呈现每天知识库的精华内容。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立,旨在成为用户学习 AI 路上的好助手。它不仅是一个知识库,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。此外,它还通过公众号、B 站、小红书、X(Twitter)等渠道传递 AI 消息和普及 AI 知识。
2025-01-20
请问waytoagi的定位是什么
WaytoAGI 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。它于 2023 年 4 月 26 日诞生,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。它不仅是一个知识库,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。打开“waytoagi.com”就可以找到社群。
2025-01-20
waytoagi是哪个公司研发的,什么用处
WaytoAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的 AI 开源社区。它的创建者是 AJ,产品经理。 WaytoAGI 具有以下特点和作用: 1. 是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 2. 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 3. 提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 4. 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 5. 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 6. 在没有任何推广的情况下,短短一年间,已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 7. 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。打开“waytoagi.com”即可找到社群。
2025-01-20
请介绍下WaytoAGI
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。 它具有以下特点和成就: 1. 涵盖多个版块:包括 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等,还包含赛事和活动促进大家动手实践。 2. 拥有广泛影响力:在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。 3. 孵化了离谱村项目:离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣,参与者不分年龄层,都能通过 AI 工具创作作品。 4. 社群宗旨明确:社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。 5. 访问便捷:打开“waytoagi.com”就可以找到社群。 离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村。在这里,想象力是至高无上的法则,奇迹是日常生活的一部分。它不仅是一个物理空间,更是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。
2025-01-17
waytoagi怎么搭建的
WaytoAGI 的搭建过程如下: 大家在杭州西湖边上的明月楼竹林间进行了深入探讨,第二天便用飞书文档搭建了整个目录。 所有节目均由 AI 工具制作,历时 30 天,有 40 个节目,300 多人参与共创,最终实现了 AI 春晚 150 万的曝光。 2023 年 4 月 26 日诞生,2024 年举办其生日庆典。它是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库,在无任何推广的情况下,一年时间已有超 70 万用户和超千万次访问量。社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。打开“waytoagi.com”可找到社群。
2025-01-16
那请帮我列举Ai下有哪几个子领域(他们必须是并列关系),机器学习下又有哪几个子领域
以下是 AI 的子领域: 1. 机器学习 2. 计算机视觉 3. 自然语言处理 4. 语音识别 5. 智能机器人 机器学习的子领域包括: 1. 监督学习,常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习,如聚类、降维等算法。 3. 强化学习
2025-01-21
如何才能分清因果关系和相关关系
因果关系和相关关系的区分可以从以下几个方面考虑: 1. 定义和本质:因果关系指一个事件(原因)导致另一个事件(结果)的发生,存在内在的因果机制;相关关系则只是表明两个或多个事件之间存在某种关联,但不一定存在因果联系。 2. 确定性:因果关系具有较强的确定性和方向性,原因导致结果;相关关系的关联程度可能较弱,且不一定有明确的方向。 3. 可解释性:因果关系通常可以通过合理的机制和理论来解释;相关关系可能只是数据上的关联,难以给出明确的因果解释。 4. 实验验证:确定因果关系可能需要通过控制实验等方法来验证;相关关系可以通过观察数据中的相关性来发现。 例如,在投资领域,风险投资的结果可能需要很长时间才出现,很难确定复盘所做的工作和得到的结果之间的因果关系。在学术研究中,判断论文中的论点是否涉及因果关系需要分析研究方法等。同时,还有一些方法可以帮助人们判断,比如以轻松幽默、略带挖苦的风格,通过生动的类比和实例向对统计学几乎一无所知的听众进行阐释,在开始前先询问听众想讨论的论文名称或具体论文,然后分析研究方法是否支持确定因果关系,并向听众解释分析结果和如何提出因果关系的论断。
2025-01-16
AI与大数据的关系和区别
AI 与大数据密切相关但又存在区别。 关系方面: 1. 大数据为 AI 提供了丰富的数据资源,是 AI 发展的基础。例如,监督学习的快速发展得益于数据的快速增长。 2. 数据的采集、清洗、标注等处理过程对于 AI 模型的训练和优化至关重要。 区别方面: 1. 概念不同:AI 侧重于让机器模拟人类智能,实现学习、推理和决策等能力;大数据则主要关注对海量数据的收集、存储和分析。 2. 目的不同:AI 的目的是让机器具备智能行为;大数据旨在从大量数据中提取有价值的信息和洞察。 3. 处理方式不同:大数据更注重数据的存储和管理,而 AI 则侧重于利用数据进行模型训练和预测。 4. 数据类型:大数据包括结构化和非结构化数据,非结构化数据如图片、视频、文本等对于机器处理更具挑战性;AI 在处理数据时需要对数据进行特征提取和转换。 总之,AI 和大数据相互依存又各有特点,共同推动着技术的发展和应用。
2025-01-15
标准曲线 回归线斜率 线性什么关系
标准曲线和回归线在统计学和数据分析中密切相关。标准曲线通常用于描述自变量和因变量之间的定量关系,而回归线则是通过对数据点进行拟合得到的一条直线,用于表示这种关系的趋势。 斜率在线性关系中是一个关键参数。对于线性关系而言,斜率表示因变量随自变量变化的速率。在标准曲线和回归线中,斜率反映了变量之间变化的比例关系。 如果标准曲线或回归线呈现线性,那么斜率能够定量地描述这种线性关系的特征。斜率的大小和正负决定了线性关系的方向和强度。 总之,标准曲线、回归线和斜率在线性关系的描述和分析中相互关联,共同帮助我们理解和解释变量之间的关系。
2025-01-10
解释AI大模型和各种AI网站的关系
AI 大模型是一种具有大规模参数和强大能力的模型。 AI 网站通常会提供各种与 AI 相关的服务和工具,例如: 1. 提供多种 AI 生成工具,如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具,能创建个人 AI 智能体的豆包,输入文本可生成播客的 Notebook LN 等。 2. 包含模型社区,为大模型提供数据、企业模型和算力服务,有按任务划分的模型库、数据集和在线应用供体验。 3. 拥有 AI 工程平台,对模型和应用有要求,像 define 是典型的工程平台,涉及数据清洗管道、数据存储和检索、编辑生成平台、构建 prompt 技巧、智能体概念、插件调用、运维平台、模型层和缓存机制等,还能接入多家大模型。 总之,AI 网站是展示和应用 AI 大模型的平台,通过这些网站,用户可以接触和使用到基于 AI 大模型开发的各种功能和服务。
2025-01-07
如何理解AI网站和AI大模型的关系
AI 网站和 AI 大模型之间存在着密切的关系。 首先,AI 大模型是人工智能领域的核心技术之一。它是基于深度学习等方法构建的具有大规模参数和强大能力的模型,例如能够处理自然语言、生成文本、进行语义理解等。 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。相关技术名词包括: 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是电脑找规律学习,涵盖监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据无标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈中学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 3. 深度学习参照人脑,有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于多种学习方式。 4. LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成。 技术方面,2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 AI 网站通常是展示和应用 AI 大模型的平台。通过网站,用户可以与 AI 大模型进行交互,获取其提供的服务和功能,例如进行文本生成、问答、翻译等。同时,AI 网站也为 AI 大模型的推广、应用和改进提供了渠道。
2025-01-07