Coze + 飞书 + 飞书多维表格：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作？

以下是用飞书搭建自己的智能体的详细步骤： 1. 了解智能体的基本概念： 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 提示词的设计对智能体的表现和输出结果有直接影响。 2. 动手实践： 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）尝试开发。 具体步骤： 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 开始调试智能体并发布。 3. 利用 Coze + 飞书多维表格搭建： 配置得到两个可用的工作流（整理入库、选择内容）。 编排成为完整的智能体，配置过程包括： 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”（测试下来，通义对提示词理解、执行效果最好）。 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。 完成上述步骤后，可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。

以下是用飞书搭建自己的智能体的步骤： 1. 智能体配置： 在“选择智能体配置模式”环节，如果选择“Zion 默认智能体”，系统会自动填充官方 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥，并预设头像与昵称。 若要配置自己的 Coze 智能体，需将“准备工作”环节中获取的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥填写进对应输入框并完成配置。 进行用户权限配置，包括新用户注册赠送时长（以分钟为单位）和未登录用户免费体验时长（以分钟为单位），且时长可自行修改。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”，测试表明通义对提示词理解和执行效果较好。 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成上述步骤后，在「预览与调试」窗口，即可与 AI 智能体对话并使用全部功能。

Dify 调用飞书智能表格的方法如下： 1. 部署完成后，可以通过以下方式使用飞书·稍后读助手： 得益于飞书 app 的多平台支持，在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话。 直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话。 如果还选择了部署到微信服务号、订阅号，也可以通过这些渠道调用 bot。 2. 设置稍后读存储地址： 首次使用，按以下步骤操作： 访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 另外，还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”，来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 3. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接。如果是第一次使用，会要求授权共享数据。授权通过后，再次输入需要收藏的页面链接，即可完成收藏。 目前部分页面链接可能会小概率保存失败，暂未定位原因。 4. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 此外，关于 Dify 在微信上的调用，可参考以下信息： GitHub: https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat Gitee: https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 这里先暂时不过多介绍 Dify，它跟 AutoGPT、MetaGPT、FastGPT 等都是可以自己构建 Agent、工作流的 LLM 应用开发平台。AM 就是搭建在 Dify 上面的。 说回 LlamaEdge，可以自建一个 API 扩展来实现调用上面的 FLUX.1 API Server（套娃）。 API 扩展说明，可以查看：https://docs.dify.ai/zhhans/guides/extension/apibasedextension，但貌似 0.8.3 的版本不再使用了（dify 里面有不少功能更新缺陷或版本冲突，所以使用时需要自行修改或提交 PR）。 也可以引入项目，在 bot/dify/新建一个 dify_image.py 的程序，将画图程序的调用过程写到 dify bot 中，如用 query“画”开头接提示来触发调用。dify_image.py 后续会更新到代码仓库中。 图片服务器，很简单，分别写一个 Flask app 程序和一个 html： app.py template/index.html 以上代码都可以由 Phind、Copilot、Cursor、Zed + ollama + 一个代码大模型代劳，但架构感觉整复杂了不够优雅，后面整理好打包一个解决方案再提交一个 repo。

WaytoAGI 与飞书有着密切的关系。“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 应用提供便利。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。在飞书 5000 人大群里，内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它是基于飞书 Aily 搭建的。用户可以通过在飞书群里发起话题时来使用，它能够自动回答用户关于 AGI 知识库内的问题，进行知识搜索、文档引用等多种操作，还支持多语言问答等功能。此外，关于飞书如何搭建 FAQ 机器人，会议介绍了相关情况，包括利用 AI 技术帮助用户检索知识库内容，引入 RAG 技术，使用飞书的智能伙伴功能搭建等。

以下是关于飞书知识库 AI 机器人的相关信息： 简介：在飞书 5000 人大群里，内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它是基于飞书 aily 搭建的。（） 如何使用：在飞书群里发起话题时即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 功能： 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 搭建问答机器人的分享：2024 年 2 月 22 日的会议首先介绍了 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。 背后的技术：「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。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。 关于“我是谁”：是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。 使用方法： 方法 1：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，请在找到最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。 方法 2：在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 做问答机器人的原因： 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。 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。 作为一个 AI 知识库，需要用更先进的办法来解决：RAG 技术。 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。

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。

Coze 基于以下框架构成： 1. 提示词：使用了结构化提示词的框架，通过提示要求大模型根据不同的行为调用不同的工作流。 2. 数据库：能够记录不同用户历史记账记录，工作流里会用到。 3. 工作流：增加记账调用 add_accounting_record 工作流；查询账户余额调用 query_accounting_balance 工作流；删除所有记账记录调用 init_accounting_records 。 此外，还有关于 Coze 的其他信息： Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。 具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式等特点。 目前对用户完全免费，且易于发布和分享。

对于 0 基础使用 Coze，您可以按照以下步骤进行： 1. 了解前端页面的相关知识，包括布局与组件。前端分为能看到的部分（如产品设计、采集用户输入和展示服务输出）和服务及对应逻辑（处理用户输入的数据并生成输出响应到前端页面）。前端组件类型有布局组件（如容器 div）、展示组件（如文本和图片）、输入组件（如文本输入、下拉选项、数字输入和文件上传）、AI 组件（如 chatbot）。 2. 掌握模板与结构，参考官方布局和排版，了解页面组件层级，页面首页通常只有一个容器，子容器受父容器属性影响。 3. 熟悉组件属性事件，点击容器右边会显示其名字及属性和事件，属性包括位置、尺寸、布局、容器样式、状态和可见性等。 4. 运用页面布局技巧，先创建固定宽高的底层容器覆盖页面，常见布局有左右和上下，左右布局可通过设置子容器为横向和固定或百分比宽度实现，上下布局可设置子容器高度，父容器内边距和间距会影响排版，溢出有可见、隐藏和滚动三种处理方式。 5. 处理换行与元素分布，当容器内图片需换行时，可设置自动换行，元素分布在父容器设置对子容器生效，可选择不同的分布方式使排版更美观。 另外，创建 Coze Bot 的步骤如下： 1. 目标是创建一个 Coze Bot，帮您查阅 Hacker News，并中文返回。 2. 打开 coze.cn/home，点击创建 Bot，信息随便输，如“尝试联网”。 3. 尝试询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？可能会答不出。 4. 了解穿插知识，AI 如同书呆子，聪明但不出门，所以不知外面的事也不会交流。有一种叫做“插件”的东西，类似给 AI 用的手机，AI 可以拿它上网、点外卖。例如有一个插件 WebPilot，是首批 ChatGPT Plugin，首个提供“大模型上网”。 5. 引入联网插件，插件>+>选择 WebPilot，重新尝试联网，再次询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？即可成功。

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮您自动回复用户的评论。若想快速上手，可参考视频。若不了解 Coze 是什么，可参考文章。 记账管家：COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的记账应用，您可以直接和 coze 说收入或支出情况，coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失。 技术操作： 获取 accessToken： 在 coze 界面右侧扣子 API 授权，或打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌，设置 token 的名称和过期时间（最多 1 个月），选择权限，完成后点击“确定”按钮。 最后一定要点击按钮复制下拉，此令牌只会出现一次。 获取 botid： 通过工作空间获取，从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮，查看地址栏中的数字即为 botid。 若在前端使用 bot，必须发布成为 API，点击发布，选择 API，等审核通过后按上述方法拿到 botid。 获取空间 id：进入 coze 后，左边打开工作空间，找到 url 中的 id 并复制。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，有以下主要异同点： 开源性： Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码以定制，由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务和产品。 功能和定制能力： Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 有丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持： Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建。 Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 豆包和 Coze 的区别在于： 豆包主要是大模型交互，功能相对默认。 Coze 不用魔法，上手简单，更新快，插件多。在模型选择方面，GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好，适合处理精确输入输出任务；豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面有优势，能识别用户意图并选择合适工具或服务。将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。

使用 Coze IDE 创建插件的操作步骤如下： 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. 在页面顶部进入插件页面，或者在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击“+”图标。 4. 单击“创建插件”。 5. 在新建插件对话框，根据以下信息完成配置并单击“确认”： 插件图标：（可选）单击默认图标后，您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称：自定义插件名称，用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称，便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述：插件的描述信息，一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式：选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时：选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页，单击“在 IDE 中创建工具”。 7. 在弹出的创建工具对话框，设置工具名称和介绍，以明确工具的用途，并单击“确定”。工具名称和介绍越清晰，大语言模型就越能理解并使用它。创建后，您将跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 8. （可选）在 IDE 左上角工具列表区域，单击“+”图标，向插件添加更多工具。您还可以通过单击列表内某一工具的设置图标，来编辑、删除或重置代码。 9. （可选）在 IDE 左下角依赖包区域，管理依赖包，所有工具共用该依赖列表。 以下是一个网页搜索工具的元数据配置说明： |配置项|描述| ||| |名称|工具名称。建议输入清晰易理解的名称，便于后续大语言模型搜索与使用工具。| |描述|工具的描述信息，一般用于记录当前工具的用途。| |启用|是否启用当前工具。使用说明：<br>如果工具未开发测试完成，建议先禁用该工具，只启用并发布已通过测试的工具。<br>如果需要下线某一工具，可将该工具设置为禁用，并再次发布插件。<br>如果插件中只有一个工具，则不支持禁用该工具。如需下线该工具，您可以选择直接删除该插件，或者创建另一个工具并完成开发测试后，再禁用该工具，最后发布插件。| |输入参数|当前工具对应接口的输入参数信息。准确、清晰易理解的参数名称、描述等信息，可以让大语言模型更准确的使用工具。| |输出参数|当前工具对应接口的输出参数信息。准确、清晰易理解的参数名称、描述等信息，可以让大语言模型更准确的使用工具。| 在页面右侧单击测试代码图标并输入所需的参数，然后单击“Run”测试工具。如果您在元数据设置了输入参数，可单击自动生成图标，由 IDE 生成模拟数据，您只需要调整参数值即可进行测试。您可以在控制台区域查看运行日志、在输出区域查看运行结果，单击更新输出参数，IDE 会自动把输出结果中的参数，更新到元数据的输出参数中。 Coze 提供了丰富的插件，涵盖了从搜索引擎、文本分析以及图像识别等各种领域。这些插件的能力如果我们个人接入都是要收费的，但是在 Coze 平台则是免费使用的，例如： Coze 国内版本：https://www.coze.cn/store/plugin 必应搜索 LinkReader：读取文档 知乎热榜 而且国内版本还提供了很多便民的服务，例如： 新闻资讯 头条新闻：持续更新，了解最新的头条新闻和新闻文章。 天气预报 墨迹天气：提供省、市、区县的未来 40 天的天气情况，包括温度、湿度、日夜风向等。 出行必备 飞常准：通过 VariFlight 覆盖的全球商业客运航班，您的终端用户可以轻松获得他们的航班状态、办理登机手续柜台、预计出发时间、登机口、登机状态、行李转盘等信息，并能在整个航程中随时掌握。 猫途鹰：查询实时酒店搜索，航班价格，餐厅，吸引人的旅游地点等信息以创建一个旅行网站。 生活便利 快递查询助手、国内快递查询：查询快递单号，快递公司，快递进度等信息。 食物大师：Food Master 提供食物搜索功能。 懂车帝：如果你想要查询汽车信息，包括二手车、新车、某些车型的信息时可以使用此插件进行查询。 幸福里：提供二手房、新房、租房信息的插件，想要查询某个城市、区域、户型的房产信息时，可以使用此插件。 猎聘：帮助用户根据工作经验、教育经历、地理位置、薪水、职位名称、工作性质等条件搜索猎聘上提供的招聘信息。

Coze 的工作流主要具有以下特点和使用方法： 工作流是其核心，在创建相关 Bot 前需梳理清楚。例如对于类似秘塔搜索的 Bot，要明确其主要能力，如使用搜索引擎进行搜索、对搜索内容整理成答案、给出答案中的引用等，从而形成创建思路。 工作流是一种可视化的方式，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，实现复杂和稳定的业务流程编排。 由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点，用户可在节点间添加各种功能模块构建业务流程。 支持丰富的功能模块，包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等，用户可灵活组合。 创建和编辑通过可视化拖拽界面完成，无需编写代码，降低搭建门槛。 创建好的工作流可直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂业务逻辑。 具体操作步骤：首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。在左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件、大模型、代码等。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，即可完成工作流框架的搭建。 总的来说，Coze 的工作流为用户提供了一种可视化、低代码的方式，来快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务，极大地降低了开发门槛，让更多人可以利用 AI 技术来提升工作效率。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于利用 AI 收集资料和整合网站链接的相关内容： 利用 AI 收集资料： 明确文章主题后，可借助 AI 高效收集相关资讯。例如使用 Perplexity.AI，访问其网站并使用搜索功能，为获取更专业深入的结果，可启用 Pro 功能（每天有一定次数免费使用，常使用可考虑开通会员）。在搜索框输入具体 Prompt 如“查找关于 OpenAI 对马斯克言论回应的博客文章”，快速定位相关资讯。获取搜索结果后，点击回答内容下方的拷贝按钮获取引用网站链接。同理，微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具也能实现类似功能，帮助快速搜集大量资料，提升文章专业度和说服力。 整合网站链接： 1. 整理资料时，可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手。它具备读取网页内容并生成一定内容的能力，读取完毕会显示绿色标点提示。但它阅读能力有限，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料确保有效读取和理解。 2. 以下是一些收录 GPTs 的网站： Hallidai：，特点是索引了周日为止 𝕏 上公开提及的全部 GPTs 数据，后面会每天持续更新，用提及每个 GPTs 的点赞数最高的 tweet 作为初始的 upvotes 来展示热度，也提供了大家 upvote 自己喜欢的 GPTs 的功能，支持搜索，用 Semantic Search 的方式方便大家快速找到想要的 GPTs。 GPTStore：，特点是内容全，有搜索，有热度。 Aigenthub：，特点是有搜索，可讨论，内容全。 GPTs Hunt：，特点是 9557 GPTs。 GPTsPartner：，特点是每日更新，有搜索。 GPTseek：，特点是用户可投票筛选高质量 GPTs，有分类筛选和提交自己的 GPTs 功能，有热度，内容全。

目前存在针对访谈收集的数据做分析的智能体或应用。例如，在个人实操案例中，有人为了做 AI 访谈，搭建了一个 AI 访谈 bot，希望借此了解朋友们做访谈的意愿和产出内容的质量水平，同时还希望这个 bot 具备内容推荐的能力。 智能体在各种应用中扮演重要角色，如自动驾驶中感知周围环境并做出驾驶决策，家居自动化中根据环境和用户行为自动调节智能设备，游戏 AI 中的对手角色和智能行为系统，金融交易中的智能交易算法，客服聊天机器人通过自然语言处理提供自动化客户支持，以及机器人中集成的智能控制系统等。 设计和实现一个智能体通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统、学习与优化等步骤。首先要明确智能体需要实现的目标或任务，设计传感器系统采集环境数据，定义决策算法，设计执行器或输出设备，对于学习型智能体还需设计学习算法以从经验中改进。

以下是一些 AIGC 行业应用的案例： 在内容创作方面： 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 在制造业领域： 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可以根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可以预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，可以自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗行业： 疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。例如，麻省理工学院利用 AI 发现了一种名为 Halicin 的新型广谱抗生素。 在广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验，还能降低内容制作成本并加速创意实现。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

以下是关于 AI 辅助信息收集与分析的相关内容： 利用 AI 辅助写作课题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。需记住，AI 是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，要保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 在制定和优化 SOP 方面，AI 助手能发挥重要作用： 1. 数据收集与分析：帮助收集和分析工作数据，找出瓶颈和问题，提出改进建议以优化流程。 2. 自动化流程：通过 RPA 技术自动化重复性高、标准化强的工作流程，提高效率。 3. 实时监控与反馈：实时监控工作流程，及时发现问题并反馈，以便及时调整。 人工智能在汽车行业的应用案例： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试。 2. 车辆安全系统：用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统的性能，预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等，允许语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。

以下是关于资讯收集机器人的相关信息： 上周使用 GPT4 创建了一个信息收集机器人，用于监控指定推特账户，将信息交给 ChatGPT 翻译并总结，然后发送到 Discord 指定频道。具体步骤包括：简单说明需求让 GPT4 给出建议，获取更具体可执行方法，用 zapier 创建机器人，触发器选择推特 APP 并绑定账号，将信息发送给 ChatGPT 并设置处理方式和输出格式，最后链接 Discord 创建机器人并选择发送频道和信息。详细内容和 zapier 机器人模板可参考：https://op7418.zhubai.love/posts/2251721691841511424 。 本地部署资讯问答机器人可通过 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG，包括加载所需库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）；从订阅源获取内容，通过函数从指定 RSS 订阅 url 提取内容并处理；为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3（https://huggingface.co/BAAI/bgem3），从 hf 下载好模型后通过函数利用 FAISS 创建高效向量存储。 介绍了一些大模型，如 Google 推出的 Gemma（下载的是 7B 模型）、欧洲法国 Mistral AI 团队推出的 Mistral（7B 模型）和 Mixtral（87B 的 MoE 模型）、阿里巴巴推出的 Qwen（通义千问，7B 模型）。 强调了 RSS 作为数据源的作用，虽然在日常获取资讯时手机 APP 基本够用，但对于特定需求从某些网站获取最新通知或相关信息，如获取 https://openai.com/blog 的最新更新、https://www.producthunt.com 每天的热门产品、https://github.com/trending 每天的热门开源项目等，RSS 仍有其优势。