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推荐一个数据分析的AI产品

Answer

以下为您推荐一些数据分析的 AI 产品:

  1. PandasAI:让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。链接:https://github.com/gventuri/pandas-ai
  2. DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业,并符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/
  3. 医渡云病历分析系统:利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。
  4. 讯飞听见会议总结功能:在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:有哪些健身的 AI 产品?

AI健身是指利用人工智能(AI)技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。这种方法利用AI算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。AI健身可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,提供定制化的训练计划和建议,以帮助用户更有效地达到健康和健身目标。这种技术可以应用于健身应用程序、智能健身设备和在线健身培训等领域,为用户提供更智能、更个性化的健身体验。当涉及到健身的AI工具时,有几个不错的选择:1.Keep:Keep是中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/2.Fiture:沸彻魔镜由核心AI技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/3.Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/4.Planfit:健身房家庭训练与AI健身计划,AI教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用800多万条文本数据和ChatGPT实时提供指导。https://planfit.ai/相似问题:请帮我推荐关于健身的AI内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

100个AI应用

|序号|主题|使用技术|已有产品|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||91|AI游戏道具推荐系统|数据分析、机器学习|游戏内商城推荐功能|数亿美元|根据玩家需求推荐游戏道具。|在一些游戏中,利用AI分析玩家的游戏风格和进度,为玩家推荐合适的游戏道具,如武器、装备等。||92|AI天气预报分时服务|数据分析、机器学习|彩云天气分时预报|数亿美元|提供精准的分时天气预报。|彩云天气利用AI提供每小时的天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动。||93|AI医疗病历分析平台|数据分析、自然语言处理|医渡云病历分析系统|数十亿美元|分析医疗病历,辅助诊断。|医渡云利用AI分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。||94|AI会议发言总结工具|自然语言处理、机器学习|讯飞听见会议总结功能|数亿美元|自动总结会议发言内容。|讯飞听见在会议中利用AI自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。||95|AI书法作品临摹辅助工具|图像识别、数据分析|书法临摹软件|数亿美元|帮助书法爱好者进行临摹。|书法临摹软件利用AI识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。|

25 个AI新产品|网站精选推荐

🐼PandasAI让Pandas DataFrame「学会说人话」的工具,4月28日正式发布后,在GitHub已收获5.4k+星✨首先,Pandas是什么?Pandas是一个开源的第三方Python库,也是Python数据分析的必备高级工具,从Numpy和Matplotlib的基础上构建而来,享有数据分析「三剑客(NumPy、Matplotlib、Pandas)之一」的盛名。那么,Pandas AI具体是做什么?正如前面所说的,PandasAI并非Pandas的替代品,而是将Pandas转换为「聊天机器人」,用户可以以Pandas DataFrame的形式提出有关数据的问题,PandasAI会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答——目前仅支持GPT模型,OpenAI API key需自备。另外,由于作者是一位生活在德国的意大利人🇪🇺,所以数据保护措施做得非常到位!🌰一个基于数据生成条形图的小例子👇|Data:|Input:pandas_ai.run(report_table,prompt="Make a barplot that shows how much money each gender spends on each product line")|Output:🔗https://github.com/gventuri/pandas-ai🐿️DataSquirrel自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告的数据分析工具。目前平台提供的用例涵盖了B2B电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。此外,DataSquirrel特别强调:「平台符合GDPR/PDPA标准」。🔗https://datasquirrel.ai/

Others are asking
ai在线课程
以下是为您提供的关于 AI 在线课程的相关信息: 新手学习 AI 的步骤: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括主要分支(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。同时浏览入门文章,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:在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并可能获得证书。 3. 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,您可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品:与如 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。 推荐的“野菩萨”AI 课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费获取课程的机会:参与 video battle,获胜者可获得课程。冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。 “通往 AGI 之路知识库”中的课程: 1. 推荐 B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟。 2. 二十四节气相关教程和关键词已开源,可直接复制使用。 3. 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹。 希望以上信息对您有所帮助,祝您在 AI 学习的道路上不断进步!
2025-01-23
怎么用AI提高团队工作效率,贸易类
以下是一些利用 AI 提高贸易类团队工作效率的方法: 1. 利用 AI“词生卡”技术:将抽象的文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图,帮助团队更好地理解和执行复杂任务。团队成员可以通过“词生卡”方式自定义活动海报、商务名片、简历,也可以用于日报、月报等介绍工作进度,实现文图双输出,提高信息传导效率,并为创新思维提供新工具。 2. 参考哈佛商学院的研究:在工作中使用 AI 可以带来工作效率的显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。同时要注意,类似 GPT4 这样的模型有能力边界,过于依赖可能适得其反。能力较弱的被测试者提升较大,高级人才和低级人才的差距会被拉平。 3. 采用合适的协作方式:如“半人马”模式,强调人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程,根据任务性质调配资源;“机械人”模式,人与 AI 高度融合,在细节上循环迭代优化,最终实现人机一体化。 总之,合理利用 AI 技术和选择合适的协作方式,能够有效提高贸易类团队的工作效率。
2025-01-23
langchain开发手册
LangChain 是专注于大模型应用开发的平台,提供一系列组件和工具助您轻松构建 RAG 应用。 组件包括: 1. 数据加载器(DocumentLoader):能从数据源加载数据并转为文档对象,文档包含 page_content(文本内容)和 metadata(元数据如标题、作者、日期等)。 2. 文本分割器(DocumentSplitter):将文档分割成多个小文档,方便后续检索和生成,因大模型输入窗口有限,短文本更易找相关信息。 3. 文本嵌入器(Embeddings):将文本转为高维向量的嵌入,用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器(VectorStore):存储和查询嵌入,常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器(Retriever):根据文本查询返回相关文档对象,常见实现是向量存储器检索器,利用向量存储器相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型(ChatModel):基于大模型如 GPT3 实现文本生成,根据输入序列生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程: 1. 加载数据:根据数据源类型选择合适的数据加载器,如网页可用 WebBaseLoader。 2. 分割文档:根据文本特点选择合适的文本分割器,如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 3. 转换和存储嵌入:选择合适的文本嵌入器和向量存储器,如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 4. 创建检索器:使用向量存储器检索器,传递向量存储器和文本嵌入器对象创建。 5. 创建聊天模型:根据性能和成本选择,如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-01-23
给我写一段AI产品经理板块的介绍,一小段话,用于在公司内部的科技论坛上
在公司内部的科技论坛上,为您介绍 AI 产品经理板块: AI 产品经理可大致分为三个层级: 1. 入门级:能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级:有技术研究和商业化研究两条路径,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级:有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级: 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,关注场景、痛点和价值。同时,为您列举一些岗位技能要求,如本科及以上学历,计算机科学等相关专业背景,熟悉多种 AI 工具的使用及原理,具备创新思维等。我们身边也有相关案例,如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。
2025-01-23
ai音乐
以下是一些与 AI 音乐相关的信息: 人工智能音频初创公司: (被 Apple 收购):音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 :下一代音乐制作人。 :由 AI 驱动的软件引擎,可以生成音乐,能对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 :全球最大的音乐教育平台。 :用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 :提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 :专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 :视频编辑的音频解决方案。 :由 AI 驱动的音乐工作室。 :通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 :AI 音频插件和社区,弥合 AI 研究与创意之间的差距。 :为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 :为创作者提供的在线音乐软件,包括音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 AI 生成音乐的工具:是利用人工智能技术,特别是机器学习和深度学习算法,来创作、编排和生成音乐的软件平台。能够分析大量音乐数据,学习音乐的模式和结构,然后根据用户输入或特定指令创作出新的音乐作品。推荐的 AI 音乐产品有: :由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。 :是一款革命性的人工智能音乐生成工具,通过先进的深度学习技术,能将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。 108 个舞蹈音乐提示词:每个提示精心制作,以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量,同时确保适应不同的聆听环境。用这些来激发对完全遗漏的流派的描述。结合元素、流派、影响等,进一步深化舞蹈音乐的谱系。
2025-01-23
我想知道全世界最新的AI资讯
以下是为您提供的全世界最新的 AI 资讯: 2024 年 10 月 1 日:Notion 近期进行了重构更新,增强了内置 AI 功能,采用对话式交互,用户可通过聊天与 AI 进行工作安排,并能跨页面、跨应用调用素材。但写作辅助功能在复杂文本处理上存在局限。Notion 以出色的 UX 设计和社区支持在效率软件领域领先。 推荐 6 个精准的海外 AI 信息渠道,包括 TechURLs(科技媒体汇总)、Toolify.ai(AI 产品导航和排行榜)、SimilarWeb(数据分析工具)、A16Z(硅谷知名投资机构)等,适合对 AI 感兴趣的读者和行业从业者。 12 月 25 日: AI 绘画:Recraft AI 更新了 60 种新的图像风格,用户可生成和编辑插画、海报、产品周边等,每日有免费试用点数,允许商业使用。地址:https://www.recraft.ai/ AI 公文智能体:学习强国 x 百度 AI 推出的“学习强国公文助手”在文小言 APP 正式上线,可进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。使用方式:下载文小言 APP,找寻学习强国公文助手。 关于最新的国内大模型排名,可能会有变化。您可以查阅相关科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台获取最新信息。在通往 AGI 之路的知识库里,会定期更新相关排名报告。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-23
推荐一个数据分析的AI产品
以下为您推荐一些数据分析的 AI 产品: 1. PandasAI:让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业,且平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/ 3. 医渡云病历分析系统:利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 4. 讯飞听见会议总结功能:在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。
2025-01-21
AI的数据分析工具
以下是关于 AI 的数据分析工具的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身的使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),以此自定义分析用户自己上传的数据。 分析完成后展示结果数据的图表(折线图和柱状图可随意切换)和分析结论。 中小企业利用 AI 进行转型中的数据分析和洞察: 目标是通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据,为企业决策提供有力支持。 步骤包括:利用 AI 工具分析客户数据、市场数据,深入理解客户行为、市场趋势和业务机会;为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导;与相关部门紧密合作,确保数据洞察被有效利用;持续监控策略执行效果,并收集相关数据,形成闭环,不断优化数据分析和业务决策。 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,还建议查看以下几个知名的 text2sql 项目: SQLNet:一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL:一个将自然语言转换为 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。
2025-01-21
AI数据分析的案例
以下是一些 AI 数据分析的案例: ChatGPT 助力数据分析 在 AI 爆炸的时代,ChatGPT 与数据分析结合有多种应用方式。 实现方式: 1. SQL 分析:分析平台自身的使用情况,例如图表配置化平台,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 2. 个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),以此自定义分析用户自己上传的数据。 流程: 1. SQL 分析:用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL,其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过!校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 ChatGPT(附带上下文),让其学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析:用户上传文件,如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件,再传给 ChatGPT 分析数据,后续步骤与 SQL 分析一致。 专利审查方面的 AI 1. 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量的专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。 示例平台: Innography:利用 AI 技术分析专利数据,提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap:AI 驱动的平台,分析专利数据和技术趋势,提供全面的专利情报和市场分析。 2. 具体 AI 应用示例: Google Patents:使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析。通过机器学习算法,系统可以理解专利文献的内容,并提供相关性更高的检索结果。优点是提高了专利检索的准确性和效率,用户可以快速找到相关的专利文献。 IBM Watson for IP:利用 NLP 和机器学习技术,自动化地进行专利检索、分类和分析。系统可以自动提取专利文献中的关键信息,并对专利的技术内容进行分类和评估。优点是减少了人工工作量,提高了专利审查的效率和准确性。 使用这些平台的步骤: 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。 总结:AI 技术在专利审查领域的应用,可以极大地提高工作效率,减少人工工作量,提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。上述平台和工具展示了 AI 在专利审查各个环节的具体应用,帮助专利审查员和申请人更高效地处理专利相关事务。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-09
如何进行数据分析
以下是关于如何进行数据分析的详细步骤: 1. 明确数据分析的目标:确定目标是理解业务、优化业务还是预测未来。 2. 收集整理与清洗相关数据:通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集销售数据、客户反馈、财务报告等方面的数据,完成后做简单的数据清洗。 3. 让 ChatGPT 学习相关数据含义和用法:将不同来源的数据输入到 ChatGPT 中进行学习,让其能够理解这些数据的含义和用法,包括销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等信息。 4. 进行数据分析给出重要结论:通过 ChatGPT 生成的结果,分析不同来源的数据,得出以下重要结论: 提高销售额和市场份额的营销策略和活动,如降低产品价格、提供更好的售后服务、优化产品设计和功能、增加市场推广力度等。 影响客户满意度和忠诚度的因素,如产品质量、服务质量、品牌形象、价格竞争力等。 影响财务报告的因素,如销售额、毛利率、净利润、营销费用占比等。 5. 根据汇报对象身份进行可视化调整:报告可以包括销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。针对不同身份的人的营销报告有所不同。 在使用 ChatGPT 助力数据分析时,流程如下: 1. 第一个用户提示:限定 SELECT SQL,告诉它不要用 SELECT来查询全部列,且仅回复一条 SELECT SQL 语句。至少查询两列:数据项、数据值,且不能直接查询如 mediumtext/longtext 这样的长类型字段,可以用 count/substring 等函数查询这些长类型列。 2. 系统提示是表结构信息,如有难以理解的字段可以告诉 GPT 字段的意义,有多个表可分开描述。 3. 需校验 GPT 生成的 SQL,不通过直接返回提示:抱歉,不支持此类请求。通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示:提示数据分析,限定返回的 JSON 格式:conclusion、keyMap、title。keyMap 的作用是数据 key 的映射,获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值,用于映射数据渲染图表。由于支持多维数据,单维度数据和多维度数据的提示分开定义,根据结果数据 tableData 的维度,用条件运算符选择对应的提示,再传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 是跟随接口一起返回到前端,已经通过 SQL 查询的数据,不能让 GPT 又生成一次,否则非常耗时。 逻辑流程图如下:上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤,红色部分是重点。SQL 分析:用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL,其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过!校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT(附带上下文),让 AI 学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析:用户上传文件,如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件,再传给 GPT 分析数据,后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细,更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。
2025-01-09
我使用了豆包,也学习了简单的提示词,但大数据反馈的结果并不好,很多数据分析,文档优化效果并不理想。我该怎么办
以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议: 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样,找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析,给出准确的评分和改进建议,以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务,要清晰明确地向模型阐述需求。例如,提供大模型可访问的数据源或上传数据表格,通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据,以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果,不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题,目前虽无法完全消除,但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力,可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外,如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口,通常是无法延长的,因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时,要精心设计提问,清晰准确地表达您的需求,例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。
2025-01-08
表格数据分析
以下是关于表格数据分析的相关内容: 大模型招投标文件关键数据提取方案 预处理模块设计: 去除噪音信息:过滤掉页眉、页脚、版权声明等无关紧要的信息。 规范化文本:处理特殊符号、空白字符、异常换行等,确保文本格式整洁。 日期格式统一:通过正则表达式或日期识别工具将多种日期表示方式统一转换为标准的 ISO 格式(如“YYYYMMDD”)。 货币与金额格式化:统一货币单位和金额数字的格式,例如将“壹仟元”转换为“1000 CNY”,或将“$1,000”转换为“1000 USD”。 特殊符号处理:对招投标文件中的特殊符号进行规范化处理。 表格数据处理:使用表格解析工具(如 pdfplumber 或 pythondocx)提取表格结构和数据,并转化为 CSV 或 JSON 格式方便后续处理。 ChatGPT 助力数据分析:实际案例与技巧 流程: 1. 第一个用户提示:限定 SELECT SQL,要求不要用 SELECT查询全部列,仅回复一条 SELECT SQL 语句,至少查询两列(数据项、数据值),且不能直接查询长类型字段,可用 count/substring 等函数查询。 2. 系统提示是表结构信息,如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义,多个表可分开描述。 3. 校验 GPT 生成的 SQL,不通过直接返回提示“抱歉,不支持此类请求”,通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示:限定返回的 JSON 格式(conclusion、keyMap、title)。keyMap 用于数据 key 的映射,获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值,以映射数据渲染图表。由于支持多维数据,单维度数据和多维度数据的 prompt 需分开定义,根据结果数据 tableData 的维度,用条件运算符选择对应的 prompt 传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端,已通过 SQL 查询的数据,不能让 GPT 再次生成,否则耗时。 58 数据分析 161 万 示例表格数据: |名称|二级分类|三级分类|网址|2 月|3 月|4 月|5 月|6 月|7 月|8 月|9 月|10 月|11 月|迷你图|11/5 月1| |||||||||||||||||| |1|帆软数据|数据分析||https://www.fanruan.com/||||65|64|65|73|62|63|56||O2/I21| |2|RATH|数据分析||https://kanaries.net/|5.4|14|17|32|44|62|54|11|20|33||O3/I31| |3|rows.com|数据分析||https://rows.com/visionfd1f404d||||8|92|118|80|62|34|28||O4/I41| |4|亚信科技数智产品|数据分析||https://www.asiainfo.com/zh_cn/digital_intelligence_product_system.html||||43|30|58|47|41|29|23||O5/I51| |5|神策数据|数据分析||https://www.sensorsdata.cn/||||23|18|21|22|16|17|21||O6/I61|
2025-01-08
推荐3个ai 提示词工具
以下为您推荐 3 个 AI 提示词工具: 1. OpenPromptStudio:这是一款帮助撰写 MJ 和 SD 提示词的工具,支持将大段的 Prompt 提示词翻译成单词块、可拖拽单词块调整顺序、点击隐藏单词块使其在大段 Prompt 中消失、点击空白处新建单词块、提示词词典连接个人 Notion 数据库。整体交互设计出色,准确洞察了大家写提示词时的痛点。访问地址:https://moonvy.com/apps/ops/ 。 2. Majinai: 。 3. 词图: 。
2025-01-22
AI相关的书籍推荐
以下是为您推荐的与 AI 相关的书籍: 神经科学相关: 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S. Gazzaniga;Richard B. Lvry;George R. Mangun):世界权威的认知神经科学教材,涵盖认知神经科学的多个方面。 《神经科学原理》(作者:Eric R. Kandel;James H. Schwartz):系统介绍神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G. Nicholls 等著):涵盖神经科学的方方面面。 Python 和 AI 相关: Python 方面: 《Python 学习手册》:名声在外。 《Python 编程》:对新手友好。 AI 方面: 《人类简史》:“认知革命”相关章节有价值。 《深度学习实战》:梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。
2025-01-22
推荐一下CAD的AI工具
以下是一些可以用于 CAD 绘图的 AI 工具: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可协助创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能。对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后再尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 如果您想获取关于 AI 生成 CAD 图的相关资料,可以参考以下几个方面: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍,了解其应用和案例。 3. 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程,在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习。 5. 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目,例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究:研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例,了解实际项目中的应用和效果。 在学习和研究过程中,掌握相关基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习,您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的发展,其在 CAD 设计中的应用将越来越广泛,为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-01-21
自动生成PPT的AI工具推荐
以下是为您推荐的自动生成 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,可根据需求选择不同风格和主题的模板,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列的智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外,还有以下工具: 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 选择合适的工具并非一成不变,而是要根据自己的实际需求进行调整。试用和体验总比盲目跟风更为明智。
2025-01-21
推荐几张ai领域图片
以下为您推荐几张 AI 领域的图片: 1. 节目单: 图片主题:风景,祖国河山 描述:AI 还原的中国自然景观,一些前所未有的角度,带来视觉震撼。 图片主题:AI 与画手的对话 描述:展示 AI 作为艺术创作工具,表明 AI 不是只会抄袭,而是画手的好工具。 图片主题:搞笑图/扩图轮播 描述:全网搞笑图片的二创。 图片主题:诗与远方 描述:诗词与 AI 结合的视觉艺术,呈现唯美画面。 图片主题:AI 红包 描述:直播制作红包封面并分发,炒热气氛。 2. 摊位信息: 摊位主题:乐易科学院 描述:通过 AI 技术,结合量子、暗物质、天体运行规律等能量形式,从科学、物理学、天文学、心理学等方面讲解国学和传统文化,可进行批八字、调风水、性格色彩分析。 摊位主题:AIGC 策划程序美术(3AI 简称 3A 游戏)应用独立游戏开发 摊位主题:AI 人像摄影绘画 摊位主题:B2B AI 营销与 AI 落地项目快速落地 描述:涵盖 AI 训练 to b 出应用、智能体 agent、文生图生视频等,以及美国独立站搭建、Google seo 与 AI 结合等,展示相关技术尝试和工具。 3. 他山之石|如何防止 AI 取代人类思考一切: 原文主要探讨了手写笔记和手绘对于学习和思考的重要性,认为在学习新技能时应先依靠人类自身,不应过早使用 AI,还提到了与朋友 Trevor Muir 关于此问题的交流。
2025-01-21
马斯克最新AI产品
马斯克最新的 AI 产品包括: 1. xAI 正式发布的 LLM 以及与之搭配的聊天产品 Grok。Grok 定位为一款模仿《银河系漫游指南》的人工智能,几乎可以回答任何问题,还会向用户提建议帮其决定要问什么问题。它具有叛逆性,会拒绝回答有害问题并嘲讽提问者。其独特优势是可以通过𝕏(Twitter)平台实时了解世界,还能回答大多数其他人工智能系统拒绝的尖锐问题。目前 Grok 还是早期测试产品,会优先向美国的 X 平台的 Premium Plus 用户提供。从已曝光的操作视频来看,在应用层面有很多体验优化,比如多任务同时生成内容、单个任务有分支功能、输出的代码支持在 VS Code 网页版编辑。此外,马斯克还提到要让特斯拉汽车的算力接入他们的 LLM 模型推理。 2. 在 2023 年 11 月 6 日的更新中,新增马斯克 xAI 的首个大模型 Grok,它通过 X 平台实时了解世界,能回答被大多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题,仿照《银河系漫游指南》设计,可以回答几乎任何问题,甚至就如何提问给出建议,独具幽默回答模式尽量避免恶意提问,目前留下邮件可申请早期测试。
2025-01-22
有哪些与tldraw类似的产品
以下是一些与 tldraw 类似的产品: 1. Drawfast:结合 fal.ai 的 API 实现实时出图,用户绘制草稿即可生成 UI 并复制相关 html/css 代码。体验地址:https://drawfast.tldraw.com/ 。 2. tldraw computer:类似 coze 的节点式无限画布工具,无需代码,只用自然语言与节点模块搭建即可创建各类工作流,如“故事生成器”“图像融合工具”等。地址:https://computer.tldraw.com/home 。 3. Eapy:将自由画布形式与 AI Music 结合,能把用户上传的图片、音频、视频、文本等素材生成为音乐片段,支持 MIDI 和 WAV 文件,已支持多人协作。 4. ResearchFlow:把自由画布与学术研究结合,可基于用户输入的主题进行 AI 学术搜索、生成文本介绍并附上参考文献,右侧生成完整思维导图,用户能与每个内容节点深度交互,最终可导出成 PDF 等格式文档。
2025-01-22
什么AI产品适合ERP系统的产品经理提升工作效率使用?
以下是一些适合 ERP 系统产品经理提升工作效率的 AI 产品: 1. 产品:产品经理如何用 ChatGPT 能够使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题,最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒,效率提升了 520 倍,复杂度降低了 6 倍,同时还能保存所有的历史数据,报表可以秒开。 链接:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KzFpwfMPviMJPJkFyTVcEEWFneg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 2. 产品:产品经理的流程优化 探讨了 AI 对产品经理工作流程的改变,普遍认为 AI 能帮助做一些琐碎的事情,有效率提升,但比较有限。 链接:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/F6F1wbGN7iTp9akVWqHcubOhnqe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 3. 运营:腾讯运营如何用 ChatGPT 认为 AI 技术的发展会对职业形态产生影响,ChatGPT 应被视为日常工作的辅助工具。 链接:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AlTlwOU0oi08sSkCU7gciINxng8?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 4. 三等奖作品:帮助企业快速建立产品智能客服体系 通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析,提供全面的 AI 客服解决方案,提高 AI 客服回答的准确率,降低企业商用 AI 客服的门槛。 链接:https://www.coze.cn/store/agent/7435703161304252450?bid=6ehlp53p81g14&bot_id=true 、https://www.coze.cn/store/agent/7437176474702463016?bid=6ehlohji09g0q&bot_id=true 5. ERP 高智版:扣子销售订单管理大师 为中小型消费品企业提供销售订单管理,智能识别和提取销售订单信息,存储至飞书多维表格,有助于降低企业销售订单管理的时间和人力成本,同时省去了昂贵的 ERP 系统购买费用。 链接:https://www.coze.cn/s/iAEuTYLc/ 6. Designbuddy:AI 帮你分析你的设计 作为 Figma 插件,提供对 UI 设计的深入反馈,涵盖布局、颜色、排版、可访问性的结构化评论,并为每个类别分配客观评分,有助于识别 UI 设计中经常被忽视的缺陷。 链接:https://designbuddy.net/ 7. AI Employe:GPT4V 驱动的浏览器自动化工具 开源、由 GPT4 视觉驱动,旨在自动化浏览器环境中的复杂任务,可以自动执行需要类人智能的任务,如理解电子邮件、收据和发票,并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统。 链接:https://aiemploye.c
2025-01-22
我是一名数据产品经理,想转行ai产品经理,该从哪里入手。你的知识库里有哪些可以帮到我。最好把他们列举出来,具体一些最好有步骤
以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议: 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段,能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识,提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景: 1. 企业(包括传统企业和互联网企业)如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-21