我现在需要根据一系列的 yaml 和 markdown 构建一个知识库，并且需要支持 AI 问答，每次 AI 问答的结果都要保存成一个新的内容放到知识库中，请问从经济效益来看，有哪些服务可以使用？

以下是一些自动生成宣传海报的 AI 工具及相关方法： 1. 某些活动中开发的 AI 可以在提供配方的同时自动生成海报，例如鸡尾酒配方搭配生成的私人订制海报。 2. 国内的 AIGC 绘图平台，如无界 AI 可以用于快速制作海报底图并完成主题海报排版。大致流程如下： 确定海报主题后，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 3. 在无界 AI 中，还可以通过图生图的方式生成海报。首先准备一张真实照片作为样图，然后找到图生图功能，添加关键词，如果要改变画面内容，可调整相关参数和增加修饰词。

以下是一些好用的 AI 生成海报工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适的颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 另外，使用无界 AI 也可以快速生成海报。网址：https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 用 AI 快速做一张满意的海报，大致流程如下： 1. 需求场景：例如想在社交平台发布内容时，为避免网上图片质量差、易撞图等问题，可自己制作。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 在使用无界 AI 生成海报时，例如制作朋友圈 po 图，画幅比例可选择 1:1，使用皮克斯卡通模型，关键词类别可包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面等方面。

以下是关于 AI 大模型常用参数的相关内容： 1. 架构方面： Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 Encoderdecoder：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是谷歌的 T5。 Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构，如 ChatGPT。 2. 规模方面： 预训练数据量大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别数据进行预训练。 参数众多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。参数指的是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。假定一个神经元有 9 个输入权重和 1 个输出阈值，就有 10 个参数。当有 100 亿个这样的神经元时，就形成千亿级参数的大模型。 3. 模型部署方面： 在 LLM 中，Token 是输入的基本单元。由于大模型参数多，如 GPT2 有 1.5B 参数，每个参数用 float32 表示需 6GB 内存，更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数则需 260G 内存（还不考虑词汇表）。因此实际部署时会进行模型压缩。 在训练 LLM 中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，核心数反而不是大问题，减小内存使用是首要优化点。使用内存占用更小的数据类型是直接方式，如 16 位浮点数可将内存使用减倍。目前有几种相互竞争的 16 位标准，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。

以下是一些常见的 AI 排版应用： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：常用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的 AI 排版工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 是受欢迎的选择，对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 此外，在配图方面，AI 能够给出配图的建议。您可以让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片，这样不仅提高了配图效率，还能避免版权风险。

OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷： 1. 具有滞后性，在某些信息上无法做到及时更新。 2. 存在信息混乱的问题，无法完全替代人类的深度思考。

对于新手学习 AI，以下是一份详细的学习路径指南： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 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，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以通过以下方式辅助学习： 了解 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 参考经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 查看历史脉络类资料，如整理的 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。

以下是通往 AGI 之路的知识库目录： 1. 直播一期：知识库及 GPT 基础介绍 知识库及社群介绍 知识库目录导览 2. 5.关于我们&致谢 AGI 知识库：一个启程的故事 3. 🌈通往 AGI 之路分享会 深入浅出理解 AI 目录 有趣的 AI 案例 AI 的原理 Diffusion 原理和案例 什么是 Agent 此外，还包括以下相关链接： 直播回放：https://www.bilibili.com/video/BV1QN411j719/ （小红书）

以下是与 DeepSeek 相关的热门资讯信息： 《DeepSeek 首次考虑外部融资！全文信息量很大》：DeepSeek 在短时间内崛起，其 V3 和 R1 模型有高效训练成本与强大推理能力，但因用户增长面临计算需求激增、芯片短缺和基础设施扩展挑战，首次考虑外部融资，包括阿里巴巴和中国主权财富基金在内的投资者有兴趣，若接受国家资本可能引发监管担忧，公司还在探索通过东南亚数据中心获取更多 Nvidia AI 芯片以绕开出口限制。 微博上热搜，主流媒体全报道了 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一的情况，相关文章包括： 通往 AGI 之路：《关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】》 数字生命卡兹克：《DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧。》 宝玉：《教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词》 橘子汽水铺：《中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望》《自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读》 新智元：《史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束》 一支烟花 AI：《用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义》 腾讯科技：《一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈》 张小珺腾讯科技：《一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景》

利用 AI 打造个人知识库可以通过以下方式实现： 1. 使用 GPT 打造个人知识库： 将大文本拆分成若干小文本块（chunk），通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库中的向量比对，提取距离最小的几个向量对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于“此文作者是谁？”的问题，可直观或通过比较 embeddings 向量得出关联度最高的文本块，如“本文作者：越山。xxxx。”“《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”，最后发送给 GPT API 的问题类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 2. 搭建基于 GPT API 的定制化知识库： 涉及给 GPT 输入定制化知识，但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 Embeddings 是浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。 向量是用一串数字表示的量，在计算机科学中常用列表表示，向量间距离有多种计算方式，如欧几里得距离。 3. 小七姐提出的 AI 时代知识管理体系构建： 包括读书时看到有触动的文本作为书摘。 对书摘整理归纳、标记重点、打赏标签放入笔记系统，准备深度思考和实践。 基于笔记提到的 AI 对人的赋能模式展开深度实践，如通过 AI 信息杠杆迅速掌握相关知识。 基于实践生成自己的观点和决策，并打造成体系化的内容产品实现价值。 最终把碎片化知识在知识库中流转，从书摘变成体系化内容，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。 希望以上内容能帮助您打造个人知识库。

以下是关于本地知识库的相关内容： 一、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，需要使用额外的软件 AnythingLLM。它包含了所有 Open WebUI 的能力，并额外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： 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。 二、构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，提供了两种模式： 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。 4. 测试对话，完成上述配置后即可与大模型进行对话。 三、RAG 是什么 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需先了解 RAG。 RAG 实现方法是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），过程包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出。 文档加载可从多种来源加载，包括非结构化、结构化和代码等数据。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 四、Obsidian 与 Cursor 结合 因为 Obsidian 浏览器剪藏插件强大而开始玩 Obsidian，想打造本地知识库加 AI 加持。Obsidian 的 AI 插件配置复杂，体验不佳。 发现 Cursor 能解决问题，主要有三类作用： 1. 用模糊问题检索笔记库，而非关键字。 2. 基于笔记库进行研究，结合多个笔记软件给出建议。 3. 生成和修改笔记，如生成整个笔记文件或修改笔记文案。教程中为照顾多数人会用默认中文且免费的 Trae 演示，其他 AI IDE 也大同小异。

建立一个行业的知识库并建立专属 AI 模型可以参考以下步骤： 1. 明确行业需求和目标：确定知识库和 AI 模型要解决的具体问题和实现的功能。 2. 收集和整理数据：包括行业相关的各种信息、文档、案例等，为知识库提供素材。 3. 设计提示词：明确 AI 模型的角色和专注的技能，使其能够按照设定进行工作。 4. 构建知识库：将行业特定的规则、流程、案例等内容整理成工作手册，供 AI 模型参考。 5. 选择合适的 AI 模型：例如可以使用阿里千问模型等。 6. 进行模型训练和优化：根据收集的数据和设定的提示词、知识库对模型进行训练，并不断优化。 7. 融合实际场景：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习，避免复制危险的偏见。 8. 持续评估和改进：根据实际应用效果，对知识库和 AI 模型进行评估和改进。 例如，在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事医疗保健特定领域的 AI，让其接触到顶级从业人员的多样化视角。在财经领域，依托中央财经大学的资源优势，基于内容增强型知识插槽技术构建高质量知识库，与客户自有知识库结合，实现全业务场景的支撑，可实现快速的专家级 Agent 构建与管理维护。在文档处理领域，如上海普米智图智能科技有限公司，自主研发的数据框架 Ananke 和 Agent 框架 Moros，利用智能体技术提升工作流效率。

以下是关于飞书搭建 AI 知识库的相关内容： 对于知识库，一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成。比如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书软件搭建的 AI 知识库，在飞书大群中跟机器人对话就能获取对应资料。 在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中，以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解，读完可收获：AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界；通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理；更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件，打造更强大的智能体。 搭建步骤： 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。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：知识库好不好用跟内容切分粒度有很大关系，可以在内容中加上特殊分割符比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，若内容有误需要编辑，可点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行操作。

以下是为您基于 FastGPT 打造招生问答系统的优质提示词的相关建议： 1. 充分描述任务： 为提示词提供详尽的上下文，与招生问答任务相关性越强越好。例如，明确招生的对象、专业、学制等关键信息。 给出背景，说明为什么需要进行招生问答，例如学校的发展需求、招生目标等。 定义术语，如明确招生中的特定概念，如录取分数线、奖学金条件等。 给出模型应该如何完成任务的具体细节，比如回答的格式、重点突出的内容等。 2. 提供参考文本： 如果有相关的招生资料，如招生简章、学校介绍等，可以指示模型使用这些参考文本中的引文来回答问题。 3. 直接法： 适用场景：未设置提示防御且未限定回答领域。 提示词：英文和中文。 示例：以随手设置的示例为例。 4. 设置遗忘： 适用场景：GPTs 设置了简单的提示防御。 提示词：英文和中文。 示例：以设置的 GPTs 为例。 5. 复述法： 适用场景：可获取 OpenAI 官方的设定。 提示词：英文（获取 GPTs 的设定）和中文。 示例：按照设定进行示例。

要将大量记录的文本内容输入知识库并形成有效问答，可参考以下方法： 1. 使用 embeddings 技术： 将文本转换成向量（一串数字），可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块（chunk），通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关。 在向量储存库中保存 embeddings 向量和文本块。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库的向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 创建知识库并上传文本内容： 在线数据： 自动采集：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL，输入网站地址，选择是否定期同步及周期，单击确认。 上传完成后单击下一步，系统自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。 安装扩展程序，参考。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 点击手动采集，完成授权。 输入采集内容网址，标注提取内容，查看数据确认后完成采集。 本地文档： 在文本格式页签选择本地文档，单击下一步。 拖拽或选择要上传的文档，支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件。 上传完成后单击下一步，选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统自动处理）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则）。

以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：

以下是关于构建智能问答 Agent 的相关信息： Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 在飞书上构建 FAQ 机器人： 1. 会议介绍了 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。 2. 讨论了利用 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。 3. 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。 4. 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。 5. 飞书智能伙伴创建平台（Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用。 本地部署资讯问答机器人： 决定先采取 Langchain + Ollama 的技术栈来作为 demo 实现，后续也会考虑使用 dify、fastgpt 等更加直观易用的 AI 开发平台。 整体框架设计思路如下： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，核心在于其“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑，其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 请注意，以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

waytoagi 的飞书知识库智能问答机器人是基于飞书 aily 搭建的。在飞书 5000 人大群里内置了名为「waytoAGI 知识库智能问答」的智能机器人，它会根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。 其具有以下功能和特点： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 7. 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。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 使用方法： 1. 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。 2. 可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码需在获取），然后点击加入，直接@机器人即可。 3. 也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 搭建问答机器人的相关情况： 1. 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 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。 2. 讨论了利用 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。

以下是关于用飞书搭建知识库并进行 AI 问答的相关内容： 知识库问答是机器人的基础功能，可根据用户问题从知识库中找到最佳答案，这利用了大模型的 RAG 机制。RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。 简单来说，RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成当问复杂问题时，RAG 机制先在巨大图书馆里找相关书籍，再基于这些书籍信息给出详细回答。这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制实现知识库问答功能，首先要创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，比如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传栏目所有文章内容，陆续将社区其他板块文章和资料导入。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，以更好地利用知识库返回内容结合回答。 另外，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的搭建步骤如下： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建，这是个知识库问答系统，放入知识文件，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信，搭建到此即可使用，它有问答界面。 3. 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。

在 Coze 的智能体中加入使用 Markdown 编写的代码的 prompt 可以参考以下方法： 首先，了解相关的任务和目标，比如像实现输入任意文章链接后，AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为达到这一效果，大模型对话产品通常需要完成网页爬取、内容总结、二维码生成、卡片样式生成等关键步骤。 在编写 prompt 时，可以发现新的词生卡 Prompt 组织方法，把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”，再细分为“布局与尺寸”“字体规范”“颜色规范”的独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。 对于刚入门的朋友，首推 LangGPT 结构化提示词，直观易懂，可以快速上手。对于想要进阶的用户，一方面可以继续选择 LangGPT，另一方面如有额外精力和好奇心，不妨尝试刚哥推崇的 Lisp 伪代码格式，有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。但需要注意的是，真正重要的不是提示词的外在形式，而是内容是否与 AI 的“理解机制”相契合。同时，在实际应用中，还需要经过多次调试，并根据测试 bug 微调提示词，直至稳定运行。

以下是一些文本转 Markdown 的工具： ShowMeAI 周刊提到的好用的转换工具，但未具体指明。 XiaoHu.AI 日报中提到的 Zerox OCR 工具，它是开源的 GPT OCR 工具，支持将 PDF、DOCX 转换为 Markdown，可并发处理，还能选择特定页面及模型选项。详细介绍可参考：

以下是为您改写的 Markdown 格式的提示词： ``` 请为我生成一个五子棋游戏的代码，其中，棋盘的大小是 1010 ```

以下是一个用 Markdown 形式写俄罗斯方块的提示词示例： 俄罗斯方块游戏提示词 游戏目标： 玩家需要通过操作方块的下落和旋转，使方块填满一行或多行，消除得分，尽可能地获得高分。 操作说明： 方向键：控制方块的左右移动。 上方向键：控制方块的旋转。 下方向键：加速方块下落。 方块类型： I 型方块 J 型方块 L 型方块 O 型方块 S 型方块 T 型方块 Z 型方块 得分规则： 消除一行得 10 分。 连续消除多行得分翻倍。 游戏结束条件： 方块堆积到顶部，无法再放置新的方块。 希望以上提示词对您有所帮助，您可以根据实际需求进行修改和完善。

以下是关于用 Markdown 模式写提示词的相关内容： 平时写提示词用的更多的是 Markdown 语法，它简单且大语言模型能很好“理解”标题、列表、加粗强调等语法。 例如专业书评人的提示词，要求以 Markdown 格式展示，每个要点单独一行，包括书名、ISBN、作者、出版社等。 用 Lisp 构建 prompt 让 Claude 输出情绪营销语句，也可用一直倡导的 Markdown 格式，效果一样。但 GPT 等模型在卡片生成这步需要调整，不稳定，最好自定义 html/css 样式进行强约束。 极简版输出（GPT o1 系列，需一步步思考推理）。 可直接打开 Claude 首页发送提示词进行初始化后使用。

以下是 AI 应用于信息展示的其他方面： 1. GPT4VAct 作为多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览，基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型，可实现未来互联网项目产品原型设计的自动化生成，使效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 2. 在电影制作方面，可综合应用 AI 工具，如使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白，使用 Midjourney 生成静态分镜图片，使用 Runway 生成动态分镜片段，使用 AI 配音软件制作旁白。 3. 在写作方面，AI 可用于草拟各类初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。还能帮助改进已有的文本，以不同风格创建草稿，激发作者创作出更好的作品，以及协助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。