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扣子应用搭建示例

Answer

以下是关于扣子应用搭建的相关内容:

  • 白嫖 Groq 平台算力的落地应用:
    • 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,可参考梦飞大佬教程将扣子接入微信机器人(有微信封号风险)。
    • 由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容,可以适配到任何 APP 产品填 API-KEY 调用的场景,以沉浸式翻译为例。
    • 接入手机类 APP,比如通过快捷方式接入 Siri。
    • 接入扣子工作流:搭建细节可移步 WaytoAGI 自学。建立工作流只需一个代码节点,需配置代码节点的输入引用、输出等。可建立 Bot 调用工作流,但建议不发布,以免代理流量被他人使用。
  • 在扣子调用已有的 API 制作插件:
    • Body:用于传递请求主体部分,GET 方法中通常不用于传递参数。
    • Path:用于定义请求路径部分,GET 方法中可传递参数,常编码为 URL 一部分。
    • Query:用于定义请求查询部分,是 GET 方法中常用的参数传递方式。
    • Header:用于定义 HTTP 请求头信息部分,GET 方法中通常不用于传递参数。配置输出参数,填对后可点击自动解析,调试与校验工具是否能正常运行。
  • 搭建邮票收藏馆应用:
    • 业务背景与逻辑梳理:源于客户需求,功能包括生成邮票、收藏邮票、收藏列表、查看藏品详情,规划了生成和查看两个页面。
    • 页面设计:
      • 第一页:导航栏有应用名称、查看收藏入口、用户头像;陈列展示生成的图片;生成和收藏部分可输入关键字生成并收藏。
      • 第二页:收藏列表会加载用户所有收藏,数量超 100 需优化加翻页;收藏详情可查看大图、关键字、收藏时间。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【保姆级教程】白嫖Groq平台算力(无需魔法,写在扣子收费前)

此时我们有了代理服务器,有了API-KEY,那么如何来进行落地使用呢?举三个例子:1.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,而且可以参考梦飞大佬教程将扣子接入微信机器人[【共学最全版本】微信机器人跟学教程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NB3nwtUC0iDLYxkIkSYc0WRznGg)(有微信封号风险)2.由于Groq的API与OpenAI的API几乎兼容,可以适配到任何APP产品可以用来填API-KEY调用的场景,此处用沉浸式翻译举例(如果还不知道沉浸式翻译这个超级好用的网页翻译工具的,请访问https://immersivetranslate.com/自行安装)3.接入手机类APP,比如通过快捷方式接入Siri(此处卖个关子,留着7-28线下切磋赚积分,希望线下小伙伴来找我)[heading3]3.3.1接入扣子工作流[content]1.扣子工作流的搭建细节本篇不详细叙述,请移步WaytoAGI自学。2.建立工作流,只需要一个代码节点,如下:1.Copy以下代码进入代码节点,其中代码节点的输入引用请自行配置为开始节点的用户输入,输出改为“output”,格式为“string”2.测试工作流,保证代码块有正常输出(可以看到此处消耗0 Tokens,白嫖算力成功,在扣子即将收费之际,后续可能可以派上大用处,代替工作流LLM节点)1.可以建立一个Bot,来仅仅调用该工作流,建议不要发布,否则你的Deno代理流量可能被其他人用。1.其他就可以自行发挥了,接入微信什么的。。。此处省略

如何在扣子调用已有的 API 制作插件

1.Body:用于传递请求的主体部分,可以是JSON、XML或其他类型的数据。在GET方法中,通常不使用Body来传递参数,因为GET方法的URL中已经包含了所有必要的参数。2.Path:用于定义请求的路径部分,通常以“/”开头,后面跟着一系列的段落(如“/users/{username}”)。在GET方法中,Path可以用来传递参数,但通常会将其编码为URL的一部分,而不是单独传递。3.Query:用于定义请求的查询部分,通常以“?”开头,后面跟着一系列的键值对(如“?username=admin&password=password”)。在GET方法中,Query是最常用的参数传递方式,它允许用户通过URL中的键值对来传递参数。4.Header:用于定义HTTP请求的头信息部分,包括各种头部字段,如“Content-Type”、“Authorization”等。在GET方法中,Header通常不会用来传递参数,而是用于定义请求的头部信息。1.配置输出参数如果一切都填对了没有问题的话,我们可以直接点击自动解析,会自动调用一次API给出对应的输出参数我填入汉字“张”。点击自动解析解析成功后会显示解析成功,我们可以看到输出参数已经填好。然后我们点击保存并继续参数描述可以根据需求填写。既是提醒用户也是提醒自己,建议填写~1.调试与校验测试一下我们的工具,是否能正常运行。运行后查看输出结果Request为输入的传参Response为返回值点击Response就可以看到解析后的参数

韦恩:扣子"AI应用"进阶,带你搭建价值万元的邮票收藏馆应用

这个Idea是源于一个客户,客户想做产品邮票的需求,然后后来没成交。随着即梦2.1生图模型的出现,让这件事成为可能,直接生图,生成邮票样式的图片,还是很好玩的,我做好了之后,抽了一堆卡。言归正传,说一下这个AI应用的功能,生成邮票、收藏邮票、收藏列表、查看藏品详情,然后页面上规划了两个页面,一个是生成相关的,一个是查看相关的,这样体验会好一些,交互也好做。现阶段,不适合做特别复杂的应用交互,咱们开始吧。[heading2]2、页面设计[heading3]2.1、第一页[content]导航栏:应用名称、查看收藏入口、用户头像陈列展示:上传一些生成的图片,让用户看到邮票的可能性生成和收藏:输入邮票关键字,然后立即生成,下面展示生成效果,满意就点理解收藏查看收藏:收藏之后,点击顶部查看收藏入口,进入新页面[heading3]2.2、第二页[content]收藏列表:在进入页面时会加载用户的所有收藏,现在最大数量是100,再多了需要优化一下,加翻页收藏详情:点击收藏的邮票,可以查看邮票的大图、邮票生成的关键字、收藏时间,时间格式带了东八区的标识返回首页:点击返回首页。

Others are asking
可以给我一些AI写小说的提示词示例吗
以下是一些 AI 写小说的提示词示例: 1. 用大模型草拟大纲:包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要等方面。 2. 写小说本身的提示词相对简单,比如通过搜索来提供概念,将搜索结果结构化,以方便大模型理解。 3. 理性决策提示词:例如收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。 4. 自用和他用的提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面有较大区别,工业化提示词需稳定、经济且易维护。 5. 关于写作方式,既需要精心设计也需要直觉创作。 6. 好的文字能引起生理共鸣和情绪,若能引起众多人的共鸣则可能成为公认的佳作。 7. 用 Deepseek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性,文字要感动人。
2025-03-05
猫叔的编剧提示词怎么使用,有没有示例
以下是关于猫叔编剧提示词的使用示例及相关说明: 在一个微短剧故事中,核心冲突是遗产争夺,人物关系为猫叔和侄子,场景在灵堂。情绪基调方面,猫叔初始隐忍,侄子咄咄逼人,其他人开始中立后来转变。 按照矛盾升级规则设计: 1. 第一层是表面争执,侄子挑衅,猫叔克制回应,旁观者看热闹。 2. 第二层矛盾加深,侄子攻击猫叔的过去,猫叔继续隐忍,有人开始劝架。 3. 第三层爆发转折,侄子得意时,猫叔拿出证据反击,形势逆转。 要注意以下几点: 1. 情绪递进,侄子的言语从暗讽到明嘲再到打压,猫叔从克制到压抑最后反击。 2. 反转要出其不意,比如猫叔突然播放录音,证明侄子的阴谋。 3. 结尾要让观众感到痛快,比如侄子被赶出去,猫叔赢得尊重。 场景描述:灵堂香火缭绕,遗照前供着三牲果品。暴雨拍打窗棂,二十余人挤在狭小厅堂里,目光聚焦在跪坐蒲团上的猫叔与叉腰站在供桌旁的侄子阿强。黑猫蹲在梁上发出低吼。 对话内容示例: 阿强:(踢翻纸钱盆)“老东西装什么孝子?当年老爷子住院你连面都不露!” 此外,在相关的分享中,徐雁斐分享了 Deepseek 使用体验及提示词技巧,包括让模型解数学题、设计教学步骤等有趣尝试,还提到关键在于提供足够信息以及不同场景的用法及技巧。魏申分享了编剧相关提示词,将编剧拆解为 9 个基础部分,并做了微短剧提示词,认为微短剧市场火爆,提示词需紧跟市场变化,人为主、提示词为辅,强调提示词要结合知识不断测试调整,才能满足需求。
2025-02-09
利用AI进行赚钱的示例
以下是一些利用 AI 进行赚钱的示例: 1. 在艺术创作领域,生成式 AI 使想象变为现实。例如通过 Lensa 等应用,生成肖像画等各种内容,创作者或个体创业者可借此实现盈利。 2. 对于 GPTs/GLMs ,虽然能赚钱,但大多数人难以做到。可以从最俗气的“钱”的角度,以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱(应用落地)这件事。比如分析相关数据,了解其实际对话次数等情况。
2025-02-03
flux提示词示例
以下是一些关于 flux 提示词的示例: 在不同主题方面,如文本概括(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A6%82%E6%8B%AC)、信息提取(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8F%90%E5%8F%96)、问答(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E9%97%AE%E7%AD%94)、文本分类(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB)、对话(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E5%AF%B9%E8%AF%9D)、代码生成(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%94%9F%E6%88%90)、推理(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%8E%A8%E7%90%86),通过示例介绍说明如何使用精细的提示词来执行不同类型的任务。 在 Claude2 中文精读中,构建提示词时可以添加示例(可选)。您可以通过在提示词中加入一些示例,让 Claude 更好地了解如何正确执行任务。提供示例的方式可以是以先前对话的形式,用不同的对话分隔符,例如用“我”代替“Human:”,用“你”代替“Assistant:”;也可以直接提供例子。决定哪种方法更有效取决于具体任务,建议尝试两种方法以确定更好的结果。 在市场营销类中,如赛博佛祖(Kyle)的示例,其角色设定为熟悉佛教经典、境界很高的佛学大师,能为对人生感到迷茫的人指引方向。具体设定包括引用相关佛教经典语录并解释含义,提供有效建议等,并给出了详细的约束条件和链接地址()。
2025-01-20
请你给我提供一段coze工作流节点中,代码示例
以下是 Coze 工作流节点中的一些代码示例: 把段落按换行符(/n)拆分成数组的代码示例。 在大模型节点通过提示词和示例,让大模型直接输出数组。 使用文本处理(文本分隔)。 在 Coze 工作流中搭建框架时,首先进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」打开弹窗,根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认完成新建。左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用到的有插件(提供能力工具)、大模型(实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点即可完成框架搭建。
2025-01-07
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
扣子用AI搭建智能体 搭建需要注意什么
用扣子搭建智能体需要注意以下几点: 1. 输入人设等信息,并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。 3. 注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 不能直接填自己的 token,否则其他人调用会消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,让用户购买后自行输入再使用,然后再发布。 4. 给智能体起一个名字,写一段详细的介绍,越详细越好,系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。 此外,AI 智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等。扣子作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。开发完成后,还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。
2025-03-04
扣子和大模型的区别是什么
扣子是一个 AI 聊天机器人构建平台,如字节推出的 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。它具有强大的知识库功能,能帮助上传和存储知识内容,并提供多种查找知识的方法,解决大模型可能出现的幻觉或某些专业领域知识不足的问题。 而 AI 大模型是一种技术,面向用户提供服务的是基于大模型开发的产品。例如,智能体可以被视为基于大模型开发的应用。 在实际应用中,扣子这样的平台能让开发者更便捷地构建和优化智能体,以满足不同场景和用户的需求。
2025-02-28
如何用扣子搭建自己的智能体
用扣子搭建自己的智能体可以参考以下步骤: 1. 创建智能体: 输入智能体的人设等信息。 为智能体起一个名称。 写一段智能体的简单介绍,介绍越详细越好,系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 配置工作流: 放上创建的工作流。 对于工作流中的特定节点,如【所有视频片段拼接】,注意插件 api_token 的使用,避免直接发布导致消耗个人费用,可以将其作为工作流的输入,让用户自行购买后输入使用。 3. 测试与发布: 配置完成后进行测试。 确认无误后再发布。 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。开发完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。同时,像菠萝作词家这样的智能体,是专为特定需求设计的,能够帮助解决相关领域的问题。
2025-02-27
请介绍Coze开发平台中,扣子API有什么功能?怎么用它?
在 Coze 开发平台中,扣子 API 具有以下功能和使用方法: 获取 accessToken: 在 coze 界面右侧的扣子 API 授权,或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌,设置 token 的名称和过期时间(为安全起见,最多 1 个月)。 设置权限,可选择会话管理和对话,拿不准可全部选择,完成后点击“确定”按钮。 最后一定要点击按钮复制下拉获取令牌,此令牌只会出现一次。 获取 botid: 从“工作空间”打开一个 bot,点击商店按钮,查看地址栏中“bot/”之后的数字。 发布为 bot api: 注意在前端使用 bot 必须发布成为 API,点击发布,选择 API,等待审核通过。 此外,智能体沟通页面在 Zion 中采用 OAuth 鉴权机制,准备工作包括: 获取 Coze bot 应用鉴权密钥:在 Coze 主页点击左下方扣子 API,选择 Oauth 授权模式,添加新令牌并配置基本信息,创建 Key 过程中会生成公钥和私钥(私钥需单独下载保存),最后勾选全部权限。 获取 Bot ID:进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字,且 bot 发布时要选择 Agent as API。 在 Coze 上发布 bot:发布时记得勾选 API 及 WEB SDK,Coze bot 发布有审核周期(1 30 分钟),需确认发布成功。 在扣子中手搓插件方面: Body:用于传递请求主体部分,GET 方法中通常不使用来传递参数。 Path:定义请求路径部分,GET 方法中可编码为 URL 一部分传递参数。 Query:定义请求查询部分,是 GET 方法中常用的参数传递方式。 Header:定义 HTTP 请求头信息部分,GET 方法中通常不用于传递参数。 配置输出参数:填对信息后可点击自动解析,若成功会显示并填好输出参数,然后保存并继续,建议填写参数描述。 调试与校验:测试工具能否正常运行,运行后查看输出结果,点击 Response 可看到解析后的参数。
2025-02-27
扣子的智能体发布时,可以不公开发布在扣子商店,但可以被其他人访问吗
扣子的智能体发布时,必须公开发布在扣子商店才能被其他人访问。根据相关活动规则,参赛选手需在规定时间(如 2024/11/15 23:59 之前)将智能体上架到扣子商店,发布成功后需等待审核,确认发布好后提交链接参赛。优质的智能体将作为模板上架到扣子官方网站的模版库中供其他开发者体验、使用。
2025-02-26
扣子的智能体发布时,可以不公开在扣子商店吗
扣子的智能体发布时可以选择不公开在扣子商店。在相关配置中,有取消勾选发布到扣子商店的选项,例如在智能体配置的最后一步,可以选择“跳过并发布”,然后取消勾选发布到 coze 商店,仅选择发布为 API 即可。但需要注意的是,参赛选手参加某些活动时,如火山引擎开发者社区联合扣子开启的 Show Me 扣子 AI 挑战赛,要求参赛选手于 2024/11/15 23:59 之前(社区参与可延期至 11 月 24 日 23:59 前)将作品上架到扣子商店。同时,参赛的智能体需要满足一系列要求,如 Prompt 文明用语、插件不侵犯第三方权益、知识库内容合法等。
2025-02-26
有哪些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具?
以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具: 1. DIN: 搭建 OneAPI,用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt,这是一个知识库问答系统,可放入知识文件,并接入大模型作为分析知识库的大脑,它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat,将知识库问答系统接入微信,但建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze: 知识库问答是其最基础的功能,利用了大模型的 RAG 机制(检索增强生成)。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息,再利用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库,通过手工录入上传内容。 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,以更好地结合知识库返回的内容进行回答。
2025-03-05
有哪些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具?
以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具: 1. DIN: 搭建步骤: 搭建 OneAPI(https://github.com/songquanpeng/oneapi),用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt(https://fastgpt.in/),这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,并接入大模型作为分析知识库的大脑,它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat(https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat),接入微信,配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信,建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze: 知识库问答利用了大模型的 RAG 机制,全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation)。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息,再使用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能,需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库,通过手工录入上传文章内容。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,以结合知识库返回的内容进行回答。
2025-03-05
我想搭建自己的知识库,然后进行知识提取和查询辅助我进行办公和内容生成,请问有哪些工具好用?
以下是一些可用于搭建知识库并进行知识提取和查询以辅助办公和内容生成的工具: 1. ChatGPT:可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容,作为聊天机器人后端提供自然对话体验,用于问答系统、文本摘要、机器翻译、教育等,还能生成代码片段。相关网址:https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 。 2. ExoBrain 的集成软件:作为外脑的主要记忆空间,能捕获各种数字内容,挂接和导入外部记忆,快速理解内容,灵活创作笔记,生成创作建议,与外脑知识库对话并自动做外部检索完善答案。相关网址:https://hallid.ai/?ref=indigox.me ,关注获取最新信息。 3. 多维表格:用表格+AI进行信息整理、提效、打标签,满足 80%数据处理需求。相关文章: ,适用人群为 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。 4. Cursor:通过 AI 工具对编程祛魅,降低技术壁垒。相关文章: ,适用人群为 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。 5. Suno:AI 赋能音乐创作,无需乐理知识即可参与音乐制作。相关文章: ,适用人群为 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。 6. 其他工具: PPT 生成: 。 音视频提取总结:https://bibigpt.co/r/AJ 。 播客总结:https://podwise.xyz/dashboard/trending 。 生成脑图:https://xmind.ai/editor/ 。 PDF 对话:演示 www.chatpdf.com 。
2025-03-05
如何在电脑硬件配置普通的情况下,用AI搭建知识库
在电脑硬件配置普通的情况下,用 AI 搭建知识库可以参考以下几种方法: 使用阿里云百炼: 1. 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传相关文档。 2. 建立索引:进入,根据引导创建一个新的知识库,并选择刚才上传的文件,其他参数保持默认即可。 3. 选择向量存储类型时,如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADBPG。 4. 引用知识:完成知识库的创建后,可以返回进入到刚才创建的应用设置界面,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。 使用 GPT: 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库,涉及到给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。但 GPT3.5,也就是当前免费版的 ChatGPT 一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token,约等于 3000 个单词或 2300 个汉字。为了使用 GPT 的语言能力来处理大量的领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。参考 OpenAI embedding documents。embeddings 是一个浮点数字的向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的关联性。小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 使用 Dify: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集,为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用,在应用设置中,可以配置数据集的使用方式。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。
2025-03-05
如何搭建像你一样的知识库?
搭建像我这样的知识库可以参考以下步骤: 1. 创建智能体: 本次创建知识库可使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据,自动清洗可能数据不准,手动清洗能提高准确性。参考课程:。 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割,选择飞书文档、自定义的自定义,输入,可编辑修改和删除。点击添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容以提高训练数据准确度,比如对于画小二 80 节课程分为 11 个章节,先放入大章节名称内容,再按固定方式细化处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到,否则无法获取 API。 2. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人: 确定功能范围。 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储。创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库,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:可在内容中加特殊分割符“”便于自动切分数据,分段标识符号选“自定义”,内容填“”。最终的知识库结果中,同一颜色代表同一数据段,若内容有误可点击右键编辑或删除。
2025-03-05
怎么搭建智能体
搭建智能体主要包括以下步骤: 1. 创建智能体:输入人设等信息,并放上相关工作流。配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。如果工作流中涉及使用个人的 token,为避免他人调用消耗个人费用,可以将 token 作为工作流开始的输入,让用户购买后自行输入再发布。 2. 确定智能体的结构: 按照市场营销逻辑组织智能体结构,例如在品牌卖点提炼中,以品牌卖点提炼六步法为核心流程,加入其他分析助手,如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 同时还包括一些未在结构中体现但在后续应用中有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 3. 明确 KnowHow 和 AI 的能力:在搭建智能体前,要明确 AI 的能力边界,例如 AI 不了解公司的主要产品、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等。同时,要清楚 AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出方面的能力,将智能体确定为引导型的助手,在寻找卖点时提供更多思考维度。
2025-03-05
我想知道AI在财务领域的应用
AI 在财务领域有以下应用: 1. 更动态的预测和报告: 帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化。 从更广泛、更复杂的数据集中发现模式,为预测建议输入,并适应模型为公司决策提供依据。 自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析。 2. 会计和税务: 综合、总结税法,并就潜在扣除项提出可能答案。 3. 采购和应付账款: 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 4. 税务工作: 利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题。 结合飞书避免信息泄露和实现自动回复。 5. RPA 应用: 控制桌面软件,实现办公流程自动化,如开票、网银流水下载等。 替代电脑办公中的重复有逻辑工作,为企业降本增效。
2025-03-05
AI除了政务还可以应用在哪些方面
AI 的应用领域非常广泛,除政务外,还包括以下方面: 1. 医疗保健:辅助疾病诊断、医疗影像分析、药物研发等。 2. 金融服务:风险评估、欺诈检测、投资决策等。 3. 教育领域:个性化学习、智能辅导、教学资源推荐等。 4. 制造业:质量检测、生产流程优化、设备维护预测等。 5. 交通运输:自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。 6. 市场营销:客户细分、精准营销、市场趋势预测等。 7. 娱乐产业:游戏开发、内容创作、虚拟角色等。 8. 农业:作物监测、病虫害预测、农业资源管理等。
2025-03-05
Deepseek具体如何应用
DeepSeek 的应用方式如下: 1. 访问 www.deepseek.com ,点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。 3. 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 DeepSeek 的设计思路包括: 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对开发者来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定)。 关于 DeepSeek 的相关反馈: 1. 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应:DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑。高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 2. DeepSeek 的实际使用体验:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT ,据用户反馈。GRPO 算法替代传统 PPO ,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。
2025-03-05
AI在项目管理的应用
AI 在项目管理中有广泛的应用,以下是一些常见的方面: 1. 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等软件已开始集成 AI 功能,可辅助项目经理制定计划、分配任务和跟踪进度。 2. 文档和协作工具:微软的 Copilot 能集成到 Office 套件中,为项目文档撰写和编辑提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具:部分 AI 工具可帮助项目经理识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具:AI 助手能辅助项目经理进行团队沟通协调和客户关系维护。 5. 创意生成工具:像文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具,可帮助项目经理快速生成创意图像素材。 如果您需要创建项目管理的示意图,比如流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录:。 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形及流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能优化图表外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 目前市面上有众多应用 AI 的产品,涵盖以下几个方面: 1. 辅助创作与学习:如 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等,为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划:包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户需求和偏好推荐合适的产品、服务或制定个性化计划。 3. 监控与预警:如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易:有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。
2025-03-05
从哪里开始学习ai应用
以下是一些学习 AI 应用的途径和建议: 1. 可以通过“90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用”来学习,了解 Code AI 应用开发教学,包括其背景、现状以及以证件照为例的应用案例,重点熟悉桌面网页版的用户界面,学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布。 2. 考虑学习微软的 AI 初学者入门课程,例如: 了解人工智能的商业应用案例,可以学习《面向商业用户的人工智能学习》、《人工智能商学院》。 学习经典机器学习,可参考《机器学习入门课程》。 若要使用 Azure 认知服务创建实用的人工智能应用,建议从《视觉》、《自然语言处理》、《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》等课程开始。 3. 遵循布鲁姆分类法学习路径: 应用方面:深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 分析方面:大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。
2025-03-05
请起草一份小白学习AI应用(包括app和网站)的入门到精通的教程,提供学习大纲,包括从基本玩法到高级卡bug玩法,常见红海赛道,常见问题,注意事项,常见误区,避坑指南等等
以下是一份小白学习 AI 应用(包括 app 和网站)的入门到精通的教程,涵盖学习大纲、常见问题等方面: 一、学习大纲 1. 了解 AI 基本概念 阅读相关资料,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(机器学习、深度学习、自然语言处理等)及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 参考「」中的初学者课程,了解生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,包括图像、音乐、视频等,根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用体验。 二、常见红海赛道 目前,AI 在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域竞争较为激烈。 三、常见问题 1. 对复杂应用的需求理解不准确,导致产品出错。 2. 技术组件的配置和整合可能遇到困难。 四、注意事项 1. 注重基础知识的学习,打牢根基。 2. 实践过程中要耐心,遇到问题多尝试解决。 五、常见误区 1. 认为 AI 学习短期内就能精通,忽略了长期积累和实践的重要性。 2. 过度依赖现成的模型和工具,缺乏对原理的深入理解。 六、避坑指南 1. 在选择学习资源时,要注意其权威性和适用性。 2. 开发 AI 应用时,要充分考虑用户需求和实际场景,避免盲目跟风。 希望以上内容对您有所帮助,祝您在 AI 学习的道路上取得成功!
2025-03-05