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Dify构建知识库的具体步骤

Answer

使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下:

  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。
  • 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。
  1. 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,描述清楚数据集包含的内容和特点。
  1. 配置索引方式:
  • Dify 提供了三种索引方式供选择: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,如需要更高准确度可选高质量模式。
  1. 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,如是否允许跨数据集搜索等。
  1. 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。

总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。

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

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dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序的性能。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合,效果更好。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-18
类似dify的工具有哪些
以下是一些类似 Dify 的工具: ElevenLabs 发布了 Dubbing Studio 并获得 8000 万美元的 B 轮融资,Dubbing Studio 可以自动识别视频中的发言者,并能手动或自动调整每句话的语气和翻译。 Poe 的机器人创建者为 Poe 带来新用户能获得高达 50 美元的收入。 HayGen 发布了可以实时对话的数字人产品。 字节发布了 Depth Anything 深度估计模型。 此外,在开源社区中,还有像 fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,具有强大的工作流构建工具、广泛的模型集成、功能丰富的提示词 IDE 等特点,还允许定义 Agent 智能体并进行性能监控优化,提供云服务和本地部署选项。其官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-02-17
关于dify,有没有推荐的网上教材?
以下是为您推荐的关于 Dify 的网上教材: 1. 在 Dify 的官网,有一篇手把手教您将 Dify 应用接入微信生态的教程,包括创建聊天助手应用、下载 Dify on WeChat 项目、填写配置文件、把基础编排聊天助手接入微信、把工作流编排聊天助手接入微信、把 Agent 应用接入微信等步骤。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 《》,介绍了如何一键部署自己的 Dify 网站,提供了腾讯云一键部署和云服务器 Docker 部署两种方案,用户需要配置模型供应商的信息,成功保存设置后可创建 Agent 进行测试。 3. AIGC Weekly21 中提到:,GooCarlos 开发的 Dify 是一款易于使用的 LLMOps 平台,允许团队基于语言模型(如 GPT4)开发和运营 AI 应用。能在几分钟内创建 AI 驱动的应用程序,将自然语言转换为 SQL,转换编程语言,从文本中汇总关键信息等,适用于多种应用场景。
2025-02-15
coze和dify哪个对知识库的支持更好,检索和总结能力更强
Coze 对知识库的支持具有以下特点: 支持上传和存储外部知识内容,包括从多种数据源如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。 提供多样化的检索能力,可通过多种方式对存储的内容片段进行高效检索。 具有增强检索功能,能显著提升大模型回复的准确性。 但也存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败、对 PDF 的解析效果不佳等。 目前没有关于 Dify 对知识库支持情况的相关内容,无法直接将 Coze 和 Dify 进行对比。
2025-02-15
dify和coze的区别
Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品,它们有以下主要区别: 1. 开源性: Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码以进行定制,由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出,目前没有明确信息表明其是否开源,可能更侧重于提供商业化服务和产品。 2. 功能和定制能力: Dify 提供直观界面,结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能,支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率,支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持: Dify 作为开源项目,拥有活跃的社区,开发者可参与共创和共建。 Coze 可能更多依赖官方的更新和支持,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 选择使用 Dify 或 Coze 时,开发者和企业需根据自身需求和目标来决策。Dify 官网:https://dify.ai/zh ;Coze 官网:https://www.coze.com 。海外版的 Coze 大大降低了使用成本,在模型质量和数据源方面有明显优势,支持多种知名模型,拥有完善的插件市场和智能体市场,能与多种外部应用集成,生成更高质量的语言内容,更用户友好。
2025-02-15
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
怎么做一个知识库智能问答机器人?
要做一个知识库智能问答机器人,主要基于大模型的 RAG 机制,具体步骤如下: 1. 理解 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。它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。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍,再基于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。 2. 创建知识库:创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot:在设计中添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外,在飞书中,还可以利用飞书智能伙伴创建平台(Aily)来搭建 FAQ 机器人,它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能为企业提供简单、安全且高效的环境,帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库: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,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库: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,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库框架
以下是关于知识库框架的相关内容: 智能体的目标和框架: 智能体的交互能力:包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用(如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析)以及上下文说明。 智能体的知识体量:涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库(包括结构化数据与非结构化数据),以及创建知识库的步骤和参赛用知识库,还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力:包含变量、数据库和信息记录。 知识: 外置知识是由外部数据库提供,能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,如向量数据库(常用于处理和索引非结构化数据)、关系型数据库(适用于事务性数据存储)、知识图谱(适合复杂语义分析和知识推理)。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,能结合检索和生成,增强模型生成能力,实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引:
2025-02-18
对作为知识库的数据进行预处理,用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法: 1. LangchainchatGLM:对于知识库内容的组织要求较高,无需微调训练,适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分,找到相似度最高的相关keys对应的内容文本,送进提示词模板(prompt_template),然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面,可通过嵌入模型(如Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,用于后续检索。例如,在商业化问答场景中,会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时,可通过API获取在线API的JSON数据上传,或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段,在响应用户查询时,将用户查询内容与该字段内容进行比较,根据相似度进行匹配。
2025-02-17
我手里有一个文件知识库,想锻炼一个ai,按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容: 南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是 AI 帮我的! 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧,让 AI 以表格形式输出细节描述,这样有三个好处: 1. 打破 AI 原本的叙事习惯,避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节,避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI 就照着写文章了,偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动且不能超过 2000 字,而自己的小说 2300+字,只好让 GPT4 做修改,一开始它表现不错,但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴,就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了,只能求助 Claude,把文章和 GPT 生成的修改意见都给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude 把关键情节改没了,如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码,使用 Command+K 打开窗口,并输入修改要求。不选中代码打开窗口,可要求 AI 实现新功能,比如让 AI 增加一个广告位。当然,除了代码,也可选中文字进行修改,如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释,Cursor 会自动补全代码,按 Tab 生效。除补全代码外,还能补全文字,可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口,输入优化页面的需求,AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案,点击 Apply,再点击 Accept 生效。要记得保存文件,Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品,若要做完整功能,需不停和 Cursor 对话,在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具,让它根据现有文件夹下的内容回答问题,比如问到基于文件内容,温度值设置的误区在哪里,回答准确度很高,甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
假设你是经验丰富的AI工程师,现在需要搭建能够自行识别电商直播平台中客户提出的问题并给出不死板且AI痕迹弱的回答,同时直播的主播是我们虚拟的数字人,请问需要怎么做,请给出具体步骤
以下是搭建能够自行识别电商直播平台中客户提出的问题并给出自然回答,且直播主播为虚拟数字人的具体步骤: 1. 选择数字人工具软件: 考虑实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动能在直播时更改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,但效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱。 2. 确定数字人运营服务模式: 按直播间成交额抽佣。 3. 明确适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;适用于虚拟商品,如门票、优惠券等;店播效果较好,数据能保持跟真人一样;不适用于促销场景和服装品类。 4. 了解 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 目前有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等,但长期看技术上无壁垒。 市场不会一家独大,可能 4 5 家一线效果公司,大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值,疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击,如剪映若不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务,会对其他公司形成竞争压力。
2025-02-06
有没有关于工作任务分解为具体步骤的提示词
以下是关于将工作任务分解为具体步骤的提示词相关内容: 提示词工程的任务可分解为两个步骤,如 Pryzant 等人(2023)所做:第一步,模型预期检查当前提示词和一批样本;第二步,模型预期编写一个改进的提示词。 对于复杂任务,可将其分解成更小的步骤,并在提示词中明确每个步骤的具体操作,引导模型逐步完成任务。例如,使用以下逐步说明:步骤 1 用户将提供用三重引号引用的文本。用一个句子总结这段文本,并以“摘要:”作为前缀。步骤 2 将步骤 1 的摘要翻译成西班牙语,前缀为“翻译:”。 如果将任务分解,Claude 在执行任务时犯错或遗漏关键步骤的可能性会降低。 为了鼓励模型仔细检查批次中的每个示例,并反思当前提示词的局限性,可指导提案模型回答一系列问题,如输出是否正确、提示词是否正确描述了任务、是否有必要编辑提示词等。 实际操作中,提示词插入整个输入序列的位置是灵活的,可能位于输入文本之前用于描述任务,也可能出现在输入文本之后以激发推理能力。在元提示词中应明确提示词和输入之间的相互作用。
2024-10-21
如果通过deepseek构建智能客服
要通过 DeepSeek 构建智能客服,可以参考以下步骤: 1. 效果对比:用 Coze 做小测试进行对比。 2. 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 3. 设计思路: 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,减轻调试负担。 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。 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。 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。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不稳定)。 4. 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向;Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 另外,实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下: 1. 拥有扣子专业版账号:如果还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务,添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 同时,GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到:Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾,重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。
2025-02-18
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 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。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,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。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 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。 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,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,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。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 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。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,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。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 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。 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,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,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。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
如何构建自己领域的微调数据集
构建自己领域的微调数据集可以参考以下步骤: 1. 确定目标领域和应用需求:明确您希望模型在哪个细分领域进行学习和优化。 2. 数据收集:广泛收集与目标领域相关的数据。例如,若要训练二次元模型,需收集二次元优质数据;若要微调 Llama3 ,可参考相关文档获取数据集。 3. 数据标注:对收集的数据进行准确标注,以便模型学习到有效的特征。 4. 数据清洗:去除无效或错误的数据,提高数据质量。 5. 特殊处理:如为数据添加特殊 tag 等。 以 Stable Diffusion 为例,可收集如 833 张宝可梦数据,并按照特定步骤进行清洗、标注和添加特殊 tag 。对于 Llama3 ,获取数据集后上传到服务器,编写并执行微调代码即可进行微调。 在微调过程中,还需注意一些问题,如大型语言模型微调可能面临训练时间长、成本高等挑战,此时可考虑参数有效调优等创新方法。
2025-02-17
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15