我是科研人员，有什么方法能构建自己专业领域的知识库吗？请给出详细的操作步骤，并说明需要什么样的软硬件设备？预算多少？

以下是新手使用 ChatGPT 的操作步骤： 1. 获得 API Key（扣费凭证）： 以 OpenAI API 为例，您可以在这个页面找到 API Key：https://platform.openai.com/apikeys 。 打开后，点击「Create new secret key」即可获取。 请注意：通常，您需要绑定支付方式，才可以获取有效 Key。 2. 获得 API 使用的示例代码： 以 OpenAI API 为例，您可以在 Playground 这个页面获取 API 调用的示例代码：https://platform.openai.com/playground 。 并且可以将您和 GPT 的对话，转换成代码。 注意，这里有两个值可以定义，一个是： SYSTEM：对应 ChatGPT 里的 Instructions，用来定义这个 Bot 的功能/特点。 USER：对应 ChatGPT 里，用户发出的信息。 这里，我将 SYSTEM 定义成了缩略信息助手，而在 USER 中输入了文章内容。 运行后，结果很令人满意。 点击右上方 View Code，获取生成这一内容的示例代码。 3. 再问 ChatGPT：顺着之前的对话，让 ChatGPT 帮我们继续写代码。 4. 对于在 Colab 中抓取网页正文内容，如抓取 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 的正文内容： 在 Colab 中抓取网页的正文内容，您可以使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 首先，确保您已经在您的 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装，您可以使用以下命令安装： 然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容： 这段代码会打印出您提供的微信公众号文章的正文内容。请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。 运行您的代码： 先复制第一段：!pip install beautifulsoup4 requests ，运行后得到结果。 接下来，点击左上方「+代码」按钮，新建一个新的代码块。 最后，复制后面的代码，并运行，获得结果。

目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说，您可以按照以下思路进行尝试： 首先，您需要确定目标受众，即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次，选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点，学习如何有效地输入相关参数，如身高、体重、体型、个人风格偏好等，以获取准确的穿搭建议。 然后，根据生成的穿搭建议，寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系，获取商品的推广链接。 在推广方面，可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户，并建立良好的口碑。 同时，不断优化您的服务，根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是，实现兼职盈利需要一定的时间和努力，并且要确保所推荐的商品质量可靠，穿搭建议具有实用性和时尚感。

以下是一些可用于构建专属智能体以撰写公司新闻稿的平台及操作步骤： 1. Coze：这是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。它集成了丰富的插件工具，能极大地拓展 Bot 的能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：其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平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 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设计良好的工作流。 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：依托于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。 在实际构建和应用智能体时，您可以遵循以下准则： 1. 彻底让自己变成一个“懒人”。 2. 能动嘴的不要动手（用嘴说出您想做的事远比打字来的快）。 3. 能动手的尽量用 AI（用 AI 远比您苦哈哈的手敲要来的快）。 4. 把您手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体。 5. 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 6. 定期审视自己的工作流程，看哪个部分可以更多的用上 AI。 您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

Coze 平台的 bot 能接入飞书的文档作为知识库使用。具体情况如下： 创建知识库时可使用手动清洗数据，也可参考自动清洗数据的相关课程。手动清洗数据能提高数据准确性。 在线知识库：点击创建知识库，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，可选择飞书文档、自定义等进行操作，还能编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容以提高训练数据准确度，比如对于画小二课程，要按章节进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 Coze 的知识库功能支持上传和存储外部知识内容，包括从本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据，并提供多样化的检索能力，能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识不足的情况，提升回复准确性。 当 Coze 接入飞书后，能将 AI 技术集成到个人的生产力体系中，用户可将自己的知识数据上传构建个人知识库，开发 bot 并部署到个人订阅号上与粉丝互动。

以下是关于如何用 AI 搭建个人和企业知识库的相关内容： 一、使用飞书搭建 可以参考。读完相关文章，您将收获： 1. AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界。 2. 通往 AGI 之路大群中通过对话就能获取知识库中资料的原理。 3. 更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件，打造更加强大的智能体。 另外，作者正在规划一个关于 AI 时代您应该具备的编程基础系列，包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。 二、本地部署大模型以及搭建个人知识库 1. 若要对知识库进行更灵活的掌控，需要额外的软件 AnythingLLM，其包含了所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 2. 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： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离。具体操作包括： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 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）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 完成上述配置后，即可跟大模型进行对话。 三、AI 时代的知识管理体系构建案例 1. 一条书摘：在读书（万维钢的新书《拐点》）时，看到一段有触动但保持批判性思考和怀疑的文本，提到如果足够强势，当前 AI 对人的作用有三个：信息杠杆、发现自己真正想要的、帮助形成自己的观点和决策。 2. 一个笔记：将上述书摘整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。 3. 对笔记的思考和实践：基于笔记中提到的 AI 对人的三种最终的赋能模式，以自己深度思考的问题为例，践行这套方法论，体会何谓“信息杠杆”可以令你的“思维换挡”，感受如何“让自己发现究竟想要什么”。 4. 生长出的自己的观点和内容：基于上述实践，生成“自己的观点和决策”。 5. 教授和分享：基于“自己的观点和决策”，打造成体系化的内容产品，实现价值。 总结：通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，从一个书摘变成一个体系化内容或课程，把“别人说的话”变成“我自己的智慧”。希望大家都能利用 AI 高效地把自己的知识管理体系搭建起来，运用起来。

以下是一些支持图文检索的知识库应用： FastGPT：这是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点： 采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 可以连接到外部知识库获取更全面信息。 提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 提供开箱即用的数据处理和模型调用功能。 应用场景包括客服问答、知识库搜索、文档生成、数据分析等。 阿里云百炼： 多模态支持，可处理图像、音频和视频等多模态数据。 对话性增强，能处理更复杂的多轮问答。 具有自适应检索策略，能根据上下文和任务需求自动决定检索操作。 能够融合外部知识与内部知识生成更精准回答。 模块化 RAG 形式提供更高定制性和灵活性。 当智能体应用关联结构化知识库时，支持在提问时上传图片，若存在图片索引，系统会将输入图片转为向量并检索相关记录。构建图片索引需新建结构化数据表时将图片索引所在列的字段类型设置为 link，创建结构化知识库时对需要建立图片索引的 link 类型字段在下拉列表中选择图片。

构建与飞书知识库对话的方法如下： 1. 本地部署大模型及搭建个人知识库 可以使用额外的软件 AnythingLLM，其包含所有 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：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，然后进行以下操作：首先创建一个工作空间，上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后测试对话。 2. 商用级问答场景 问答机器人的配置包括 AI 模型、提示词和知识库。大语言模型如同拥有无穷智慧的人，提示词是设定其角色和专注技能，知识库则是工作手册。 例如设定 AI 模型为阿里千问模型，提示词角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情。 3. 通过 Open WebUI 使用大模型 首先访问相关网址，使用邮箱注册账号。 Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式。若要求不高，已搭建本地大模型并通过 Web UI 实现对话功能。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。

以下是关于 Faiss 知识库搭建和维护的相关内容： 搭建步骤： 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，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在相关工具（如 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。 3. 配置索引方式：提供了多种索引方式供选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式等。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。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到对话型应用中，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。 维护方面： 1. 维护知识库内容：为了提升召回的准确率，可以删除、新增或修改知识库内容。 2. 管理知识库：在知识库页面，可以看到已创建的知识库和每个知识库内的单元数量和创建时间等信息。单击知识库或编辑图标，进入知识库详情页面。在知识库详情页，可以进行新增内容、删除内容、更新单元内的分段、开启引用等操作。如果不开启引用，即便 Bot 中使用了所属的知识库，该单元内容也不会被召回。 此外，还需了解知识库由大到小可分为：知识库（一整套领域知识，是 Bot 加载的最小单位）、单元（知识库的一部分，可上传的最小内容单位可以是一个.txt、.pdf、.csv 文件或一个网页）、分段（一个单元切分成多个分段，模型查询的最小单位。分段内容的完整度和准确性度会影响模型回答问题的准确性）。

以下是快速建立本地知识库的方法： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 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。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储包括将文档块嵌入转换为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。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存中。 2. 使用 AnythingLLM 软件： 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：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建 Workspace 与其他项目数据隔离。 操作步骤：首先创建工作空间，上传文档并进行文本嵌入，选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后测试对话。 3. 本地文档上传： 在文本格式页签选择本地文档，单击下一步。 将文档拖拽到上传区或选择上传，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）。 自定义分段时可设置分段标识符、分段最大长度和文本预处理规则，如替换连续空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址。 单击下一步完成内容上传和分片。 总之，看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍，如果您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系相关人员或加入免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

DeepSeek 的本地化部署对于软硬件的具体要求如下： 系统：Windows 7 以上（不建议使用 XP 系统）。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 内存和显存配置： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 需要注意的是，mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。最低配置可能运行非常慢。

目前市面上有多种适合 5 人软件开发公司使用的 AI 服务器，软硬件的选择需要综合考虑多方面因素。 在硬件方面，服务器的处理器性能至关重要，例如英特尔至强系列处理器具有较强的计算能力。内存容量应足够大，以满足数据处理和模型训练的需求，建议至少 32GB 或更高。存储方面，高速的固态硬盘（SSD）可以提供快速的数据读写速度。 在软件方面，常见的操作系统如 Linux（如 Ubuntu、CentOS 等）具有较好的稳定性和兼容性。深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等是进行 AI 开发的重要工具。同时，还需要配备相关的数据库管理软件、开发工具和监控软件等。 然而，具体的选择还需根据公司的业务需求、预算以及技术团队的熟悉程度来决定。

对于科研人员，以下是一些推荐的 AI 工具： 对于医学课题修改意见： Scite.ai：是为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，可简化学术工作。 Scholarcy：能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供有关医学课题的修改意见。 对于论文写作： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 对于行业调研报告： Kimi：https://kimi.moonshot.cn/ 其他任何智能的大模型，如条件允许，推荐使用 ChatGPT4。

作为一名地质学科研人员，AI技术可以在许多方面帮助你提高工作效率、获得更深入的洞察，并简化日常任务。以下是一些具体应用和方法： 1. 数据处理和分析 a. 数据清洗和预处理 自动化数据清洗：利用AI工具自动识别和修复数据中的错误和缺失值。 大规模数据处理：使用机器学习算法快速处理和分析大规模地质数据集，例如地震数据、岩心样本数据等。 b. 数据分析和模式识别 机器学习算法：使用机器学习模型进行数据分类和回归分析，例如预测矿藏位置、识别地质构造等。 深度学习：利用深度学习算法进行图像识别和分类，分析地质图、卫星图像和岩石显微图。 2. 预测和模拟 a. 地质建模 3D建模：使用AI生成三维地质模型，帮助理解地层结构和地质过程。 模拟地质过程：利用AI模拟地质过程，如沉积、侵蚀、构造运动等，预测未来地质变化。 b. 资源预测 矿产资源预测：通过分析地质特征和历史数据，AI可以帮助预测潜在的矿产资源位置和储量。 水资源管理：使用AI模型预测地下水流动和储量，优化水资源管理。 3. 图像和信号处理 a. 遥感和卫星图像分析 图像分类和分割：使用深度学习算法分析遥感和卫星图像，识别地表特征、土地利用类型等。 变化检测：利用AI检测地表变化，如滑坡、地震影响、火山活动等。 b. 地球物理数据分析 地震信号处理：使用机器学习算法分析地震波形数据，自动识别地震事件、震源位置等。 磁测和重力数据处理：利用AI分析地磁和重力数据，识别地下结构和矿藏位置。 4. 文献研究和信息提取 a. 文献分析 文献推荐系统：利用AI推荐相关的学术论文和研究资料，帮助你跟踪最新研究动态。 文本挖掘：使用自然语言处理技术从大量文献中提取有用的信息和数据。 b. 自动化报告生成 自动生成研究报告：通过AI工具自动生成数据分析报告、研究总结和图表，提高报告编写效率。 语言翻译：使用AI翻译工具，将科研成果翻译成多种语言，促进国际交流合作。 5. 实地调查和数据采集 a. 实地调查辅助 无人机和机器人：使用配备AI的无人机和机器人进行实地调查和数据采集，尤其是在危险或难以到达的区域。 实时数据分析：利用移动设备上的AI应用实时分析采集到的数据，提供即时反馈和决策支持。 b. 数据管理和可视化 数据可视化：使用AI生成互动式数据可视化图表，帮助更好地理解和展示地质数据。 数据库管理：利用AI优化地质数据的存储、检索和管理，提高数据利用率。 6. 教学和培训 a. 智能教学工具 个性化学习：利用AI提供个性化的学习资源和课程，帮助学生和新入职科研人员快速掌握地质学知识。 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：使用AI驱动的VR和AR应用，提供沉浸式的地质学教育和培训体验。 实践中的应用示例 地震预测：使用机器学习模型分析地震前兆数据，预测地震发生的时间和地点，帮助制定应急预案。 矿藏勘探：利用深度学习算法分析地质和地球物理数据，定位潜在矿藏，提高勘探效率。 地质灾害预警：通过实时监测和AI分析，提前预警滑坡、泥石流等地质灾害，保护生命和财产安全。 工具和平台 Google Earth Engine：用于大规模地理数据分析和可视化的云平台。 TensorFlow 和 PyTorch：开源机器学习框架，适用于地质数据分析和建模。 MATLAB：强大的数据分析和可视化工具，广泛用于地球科学研究。 ArcGIS：地理信息系统软件，用于地理数据的管理、分析和可视化。 总结 AI在地质学中的应用广泛且深远，能够极大地提高数据分析的效率和准确性，提供更深入的洞察，并推动地质研究的进步。通过利用AI技术，你可以更高效地进行数据处理、模型构建和决策支持，为地质学研究带来新的可能性。