直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

Dify构建知识库的具体步骤

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

其他人在问
我想在云服务器部署使用 dify 和 comfyui ,云服务器机器配置需要什么要求呢
在云服务器部署使用 Diffy 和 ComfyUI ,云服务器机器配置要求如下: 1. 系统:Windows 7 以上。 2. 显卡要求:NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。但 SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。 3. 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上。 4. 内存:最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。 需要注意的是,ComfyUI 相比 WebUI 配置更低,系统资源占用更少,出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那玩 WebUI 和 ComfyUI 通常也没问题。配置上不封顶,根据自己的需求和预算来选择即可。
2024-10-19
你知道dify吗
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点: 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 拥有功能丰富的提示词 IDE。 4. 具备全面的 RAG Pipeline,可用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 Dify 提供云服务和本地部署选项,以满足不同用户的需求。其开源特性保证了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,能为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力以及技术爱好者探索 LLM 潜力提供相应支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify;如果是企业级落地项目,推荐使用多种框架结合,效果会更好。
2024-10-17
如何将COZE上的工作流复制下来JSON格式 给DIFY使用?
要将 COZE 上的工作流以 JSON 格式复制下来给 DIFY 使用,以下是一些相关的步骤和要点: 对于自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流: 循环查询文章是否推送过:包括数据库节点,用于在数据库中依据文章 URL 和用户的唯一标识(如重命名的 server 酱的 sendkey)判断是否推送过。需设置输出项「combined_output」,并注意 Coze 平台中数据库与 bot 绑定的设置方法。 循环体内容中的选择器:判断数据库查询结果是否为空,若为空则拼接文章完整信息。 对于 Coze 复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目的工作流: 新建工作流并导入核心流程,分为初始翻译、反思优化、结果输出等部分。 开始节点选择翻译的源语言和目标语言,可设置其他参数。 初步的翻译大模型节点选择大模型和参考相关提示词。 对于用 Coze 免费打造微信 AI 机器人的工作流: 设计包括开始节点和结束节点,开始节点配置输入变量名、描述和变量类型。 知识库配置连接开始节点和知识库节点。 结束节点用于输出最终结果,设置回答格式和输出变量。 进行试运行测试。 请注意,具体的操作和配置可能因实际情况有所差异,需要根据您的具体需求和 COZE 平台的实际情况进行调整。
2024-10-15
我想要复制扣子上的工作流到DIFY 如何操作
要将扣子上的工作流复制到 Dify,以下是一些相关信息: RPA 很早就出现在工作流编排领域,目标是使符合标准的业务流程和工作流程自动化。 ComfyUI 采用工作流化操作模式,用户在流程编辑器中配置 pipeline,通过节点和连线完成模型操作和图片生成,其 DSL 配置文件支持导出导入。 Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,定义了标准化的 DSL 语言,方便导入导出进行工作流复用。 可以使用 Dify 推出的“工作流”功能将流程设计和提示词落地。延申阅读:Dify——工作流:https://docs.dify.ai/v/zhhans/guides/workflow/introduce 。首先要建立整体工作流程,但流程可能缺少知识检索环节。
2024-10-15
dify的部署和ollama联动
以下是关于 Dify 与 Ollama 联动部署的相关信息: Ollama 的特点和功能: 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,同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型,通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持自定义模型,可修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 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。 Ollama 的安装和使用: 1. 访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。 2. 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。 3. 通过 ollama 命令下载模型。 Google Gemma 的本地部署: 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装(支持 Windows、Linux 和 macOS)。 2. 在命令提示符中输入 ollama v 检查版本,安装完成后版本应为 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕,然后输入 ollama run gemma 运行模型(默认是 2b),首次需要下载。若想用 7b,运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成后可直接对话。2b 反应速度快但互动话题有限,7b 输出内容质量相对高但可能卡顿,对非英文语种反馈不稳定。 5. 常用内部指令:/set 显示设置界面可调整的设置项;/show 显示模型信息;/load <model> 加载已有模型;/bye 退出。 整体框架设计思路: 可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现,后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。本次开发的运行环境是 Intel Mac,其他操作系统也可行。下载模型等可能需要梯子。 Langchain 简介: 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,使与 LLM 交互变简单。其核心在于“链”概念,是模块化组件系统,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,帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段以优化 LLM 应用。
2024-10-08
dify教程
以下是关于 Dify 的教程信息: 将 Dify 接入企业微信: 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信,包括创建知识库、导入文件、创建应用、设置节点、发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信,创建应用、设置模型和工具、生成 API 密钥、填写配置文件、启动程序并测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat Dify 介绍: Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 提供云服务和本地部署选项,满足不同需求,开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为创业团队、企业和技术爱好者提供支持和工具。 Dify 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,效果更好。
2024-09-27
你是基于什么大模型做的知识库
以下是关于大模型和知识库的相关知识: 1. RAG(检索增强生成)技术:利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过 RAG 实现。RAG 包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储到向量数据库)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)等 5 个过程。文档加载可从多种来源加载不同类型的文档,文本分割将文档切分为指定大小的块。 2. 硬件配置要求:运行大模型需要较高的机器配置。生成文字大模型最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(跑 GPT3.5 差不多性能的大模型);生成图片大模型最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM;生成音频大模型最低配置为 8G VRAM,建议配置为 24G VRAM。 3. 实例:在一个设定中,使用阿里千问模型,设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情,实现问答。
2024-10-22
私人知识库
以下是关于私人知识库的相关知识: 使用 GPT 打造个人知识库: 可先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,问题先通过 embeddings API 转换成问题向量,然后与向量储存库的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把这几个向量对应的文本块提取出来,与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 理解 embeddings: 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。 向量是数学中表示大小和方向的量,通常用一串数字表示,在计算机科学和数据科学中常用列表来表示。 计算向量之间距离常见的方式是欧几里得距离,即对应元素相减取平方和再开平方。 AI 时代的私人知识库: 私人知识库中的内容一般有两种:日常从互联网收集的优质信息和个人日常的思考以及分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案:训练专有大模型和利用 RAG(检索增强生成)技术。 训练专有大模型:可以使用个人知识库训练专有的大模型,但此方案并非当下主流,存在高成本、更新难度大等缺陷。高成本体现在需要大量计算资源和专业知识;更新难度大在于若要更新模型知识,需重新训练或微调模型,过程复杂耗时。
2024-10-22
RAG应用的案例,结合本地知识库和开放搜索
以下是一些 RAG 应用的案例: 1. 用户向 ChatGPT 查询最近引起广泛关注的事件,如 OpenAI 首席执行官的突然解雇和复职,由于 ChatGPT 预训练数据的限制缺乏对最新事件的了解。RAG 通过从外部知识库中检索最新的文档摘录来解决这一问题,获取相关新闻文章并与最初的问题合并成丰富的提示,使 ChatGPT 能够合成知情的回答,展示了其通过实时信息检索增强模型响应能力的过程。 2. 在本地知识库的搭建中,利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。RAG 应用可抽象为 5 个过程:文档加载,从多种来源加载文档;文本分割,把文档切分为指定大小的块;存储,包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库;检索,通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片;输出,把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,让其生成更合理的答案。 3. 在了解 RAG 全貌时,其流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理目的是构建知识库这本“活字典”,在线检索则是利用知识库和大模型进行查询的过程。以构建智能问答客服这一最经典的应用场景为例,可深入了解 RAG 所有流程中的“What”与“Why”。
2024-10-20
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
结合知识库的商业项目, 给我100个ai创业的落地方案
很抱歉,目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考: 1. 开发基于 AI 的智能客服系统,为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销,通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具,帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件,实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统,实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术,应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型,为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台,生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具,进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统,提高物流效率和降低成本。 您可以根据自身的资源和优势,进一步细化和拓展这些方向,形成具体的创业方案。
2024-10-18
知识库都有哪些提示词框架
以下是一些常见的提示词框架: ICIO 框架:包括 Instruction(指令)、Context(背景信息)、Input Data(输入数据)、Output Indicator(输出引导)。 CRISPE 框架:涵盖 Capacity and Role(能力和角色)、Insight(见解)、Statement(声明)、Personality(个性)、Experiment(实验)。 BROKE 框架:包含 Background(背景)、Role(角色)、Objectives(目标)、Key Result(关键结果)。 TRACE 框架:有 TASK(任务)、REQUEST(请求)、ACTION(行动)、CONTEXT(上下文)、EXAMPLE(示例)。 ERA 框架:包括 EXPECTATION(期望)、ROLE(角色)、ACTION(行动)。 CARE 框架:由 CONTEXT(上下文)、ACTION(行动)、RESULT(结果)、EXAMPLE(示例)组成。 ROSES 框架:包含 ROLE(角色)、OBJECTIVE(目的)、SCENARIO(方案)。 Evolve 框架:包括试验并改进,通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架:包含 CONTEXT(上下文背景)、OBJECTIVE(目的)、ACTION(行动)、SCENARIO(方案)、TASK(任务)。 TAG 框架:包括 TASK(任务)、ACTION(行动)、GOAL(目标)。 RISE 框架。
2024-10-17
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
科学问题二:XXX(小标题) 问题挑战:如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性?如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现? XXX XXX(问题挑战一的方法) XXX)问题挑战二的方法) 请将XXX补充完整,重点在预测,如何刻画和利用数据分布的“变化性”
以下是为您补充完整的内容: 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性,以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现,我们可以参考以下方法: 在准备 LLM 数据方面,对于制作 LLM 微调数据集,首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集,主要依靠已有的大语言模型生成,根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割,将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里,然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册,模板可以是:“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本,你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后,你必须用以下格式回复:```
2024-10-21
如何构建一个AI助教
构建一个 AI 助教可以类比为培养一位职场新人,主要分为以下三个阶段: 1. 规划阶段:明确目标 确定 AI 助教的具体任务,例如辅导特定学科的学习、解答常见问题等。 将任务拆解为可管理的子任务,并设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段:实战指导 搭建工作流程,为每个子任务设置清晰的操作指南。 像指导新员工一样,手把手引导 AI 完成任务,并及时验证其输出质量。 3. 优化阶段:持续改进 通过反复测试和调整,不断优化 AI 助教的性能。 调整工作流程和 Prompt 配置,直到 AI 能稳定输出高质量的结果。 如果您已经完全了解上述内容,不妨自己设定一个任务目标,动手构建一个专属于自己的 AI 助教。 此外,鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习比我们预期更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以将其一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-10-15
构建提示词
构建提示词主要包括以下几个方面: 1. 充分描述任务:为使 GPT 生成更具针对性的内容,需提供足够信息,包括任务背景、定义术语和给出模型的详细描述,确保 GPT 能更好理解任务需求。 2. 标注提示词的不同部分:使用分隔符(如 XML 标记、Markdown 或特殊符号)标记提示词的不同部分,使语句分类更明显,有助于 GPT 理解提示词的结构和意图。 3. 添加示例(可选):通过提供示例可减少创作困难程度,提供示范,给出用户心中想要的成果范式。一般有模拟对话(以用户和 GPT 之间对话的形式给出示例)和用简明扼要的语句举例两种添加示例的方法。 4. 描述踩坑点(可选):构建提示词时需考虑可能出现的问题,如数据清洗和 AI 识别问题。对于要求 Claude 查找特定信息的任务,官方建议提供“如果输入中没有与描述匹配的内容时应该怎么做”的指示,防止 Claude 凭空编造信息。 此外,在 prompt layer 上构建提示词时,包括输入防护提示词和输出防护提示词两个模板。若不知如何构建提示词模板,可翻阅相关内容获取详细说明和教程。
2024-09-25
基于产品知识库构建智能问答助手
以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤: 创建知识库: 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址: 选择其中一个文档,如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果,使用 Local doucuments 的方式,上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式,每个问题使用作为开头(这是 Markdown 的语法)。准备开始上传文件,至此,一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答: 1. 2024.06.05 更新,对数据库不太了解的小伙伴,可以阅读。 2. 首先创建一个机器人:外贸大师产品资料问答机器人,进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答,方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化,所以这个需求依赖数据库,将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述: 现代产品更新换代速度快,用户在使用产品时经常会有疑问,而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架,能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库,用户能够快速获得到需要问题的答案,极大地提升了用户体验,让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络,省时又省力。 特别需要注意的是:文档的分片策略会严重影响查询的结果,这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。
2024-09-19
如何构建用于LLM训练的特定领域的数据集,比如林草领域。
构建用于 LLM 训练的林草领域特定数据集可以参考以下方法: 1. 微调现有模型:采用在通用数据集上预训练的模型,以学习到的权重为起点,在新的特定领域数据集上重新训练模型。但 LLM 规模较大,更新每个权重可能需要很长时间的训练工作,且计算成本较高,可能不是最佳选择。 2. 生成 QA 数据集:对于简单需求,以 QA 数据集和 dialogue 数据集为主。先对文件中的文本进行切割,例如将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里,然后设定提示词模板。如对于公司产品手册,可设置类似“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本,你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案……”的模板。 3. 针对金融服务领域的经验借鉴: 使用特定数据微调模型:新进入者可先使用公开的金融数据优化模型,再用自身收集的数据;现有参与者可利用现有专有数据,但可能过于保守,给新进入者带来竞争优势。 保证模型输出准确性:考虑到金融问题的重要性,新的 AI 模型需要尽可能准确,一开始人类常作为最终验证环节。 总之,构建特定领域数据集需要根据实际情况选择合适的方法,并注重数据的质量和准确性。
2024-09-06
构建新闻收集的 Agent 工具
以下是构建新闻收集的 Agent 工具的相关内容: 1. 可以通过 Coze 建立定时任务,执行工作流二,并添加分析文章和搜索文章等能力,变成一个消息情报官的 Agent,能够获得想要的领域或行业情报,还能深入挖掘相关情报信息。然后发布到 Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等平台即可使用。可以构建多个分身,收集整理不同领域和行业的情报信息。 2. 最近 wiseflow 首席情报官很火,但几乎没有教程和搭建成功案例,其代码存在问题且依赖收费的 OpenAI API。可行的 Free 方案是通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答。 3. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom 来获取更新的公众号。在公众号订阅不多时,建议使用分析 XML 页面。由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze,可以选择使用多维表格及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。在多维表格中设置状态转换,以了解文章是否已被解读和推送。
2024-09-06