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我的工作需要根据元数据表在本地查询大量数据,并把匹配的数据参数复制到元数据表,有没有智能体可以做这个工作

Answer

智能体可以帮助您完成根据元数据表在本地查询大量数据,并把匹配的数据参数复制到元数据表的工作。

智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型:

  1. 简单反应型智能体:根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。
  2. 基于模型的智能体:维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。
  3. 目标导向型智能体:除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。
  4. 效用型智能体:不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。比如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。
  5. 学习型智能体:能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。

在实际应用中,多智能体 AI 搜索引擎的方案如下:

  1. 第一步,快速搜索补充参考信息:根据用户的任务,使用搜索工具补充更多的信息,例如使用工具 API Web-Search-Pro。
  2. 第二步,用模型规划和分解子任务:使用大模型把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为 JSON 格式。
  3. 第三步,用搜索智能体完成子任务:AI 搜索智能体具备联网搜索的能力,还能够自主分析并进行多轮搜索任务。
  4. 第四步,总结子任务生成思维导图:智能体能调用各种插件,如思维导图、流程图、PPT 工具等。

此外,生物医药小助手智能体是由 1 个工作流和 6 个数据库实现的。工作流相对简单,而数据库包括公众号文章、执业药师教材、执业医师讲义、药监局新药审评报告、中国医药企业融资动态、药物对外授权动态、全球药物销售额等。在医疗领域,为保证回答的准确性,提示词约定回答只能来自于知识库。其商业化场景包括医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等。

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

References

问:什么是智能体 Agent

智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型:1.简单反应型智能体(Reactive Agents):这种智能体根据当前的感知输入直接采取行动。不维护内部状态,也不考虑历史信息。示例:温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。2.基于模型的智能体(Model-based Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模。能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。示例:自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。3.目标导向型智能体(Goal-based Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标。能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。示例:机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。4.效用型智能体(Utility-based Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动。评估行动的优劣,权衡利弊。示例:金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。5.学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能。学习模型、行为策略以及目标函数。示例:强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。

多智能体 AI 搜索引擎

首先需要根据用户的任务<调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构>,使用搜索工具补充更多的信息。这里我们使用工具API Web-Search-Pro,具体[参考文档](https://bigmodel.cn/dev/api/search-tool/web-search-pro)。请求代码搜索结果[heading3]第二步,用模型规划和分解子任务[content]然后我们需要使用大模型来帮助我们规划,把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为JSON格式。这里我们通过GLM-4-0520的模型来分析,参考[API文档](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4)。JSON格式处理,我们参考[JSON工具](https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat)。请求代码拆分问题(格式可解析成JSON OBJECT)[heading3]第三步,用搜索智能体完成子任务[content]AI搜索智能体不仅具备联网搜索的能力,还能够自主分析并进行多轮搜索任务。智能体API的调用方式,具体[参考文档](https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi)。智能体id:659e54b1b8006379b4b2abd6简介:连接全网内容,精准搜索,快速分析并总结的智能助手。请求代码子问题搜索结果[heading3]第四步,总结子任务生成思维导图[content]智能体能调用各种插件,除了思维导图以外,还有流程图、PPT工具等,你可以根据工作需要选择。智能体API的调用方式,具体[参考文档](https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi)。智能体id:664e0cade018d633146de0d2简介:告别整理烦恼,任何复杂概念秒变脑图。请求代码总结并生成脑图

生物医药小助手的诞生之旅~如果你有公众号,你也应该做一个扣子智能体

这个智能体是由1个工作流+6个数据库实现的。工作流的设计比较简单,一个input,对接知识库,然后搭载豆包function call大模型,最后是一个output。6个数据库分别是我的公众号发表过的文章+执业药师教材(做第一个知识库的时候没经验,其实应该分开成两个数据库)、执业医师讲义、药监局新药审评报告、中国医药企业融资动态、药物对外授权(BD)动态、全球药物销售额。工作流是非常简单的,相对有难度的是收集知识库的资料并根据清洗结果进行手动二次校对(需要一定专业知识)。也许有人要问,医药知识我直接问大模型不好吗?大模型的语料来源庞杂,广度一定是比智能体好很多的,但是在医疗这个严肃领域,对回答准确性的要求非常高。为了避免出现误导性的回答,我在提示词中约定了回答只能来自于知识库。也许有问题超出知识库范畴的情况,但还没发现智能体回答是医学上不严谨的现象。广or精准,在医疗领域一定是精准优先的。[heading2]商业化场景[content]基本可以理解为,这个智能体能替代大部分的传统医药数据库商业化场景。医药企业研发立项:每个医药研发项目在立项之前,都要整理作用机制、目标治疗疾病的竞争格局、主流的技术路径是什么、同技术路径其他公司研发的产品在临床试验阶段看到的安全性风险和有效性分别是怎样的,这些问题智能体都可以回答科研机构临床转化评估:大学等科研机构有将基础的医药研究课题转化为药物的孵化机制,关注的主要是科学家研究方向的临床转化潜力,这些问题智能体都可以回答投资机构评估标的公司:主要关注国外对标技术的发展情况、融资情况、临床转化的可靠性,这些问题智能体都可以回答

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什么工具能进行AI数据表格处理
以下是一些能够进行 AI 数据表格处理的工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 自动完成任务,包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,以下是一些 AI 相关的产品数据表格排行: |AI 产品数据表格_排行|AI 产品数据表格_产品名|AI 产品数据表格_分类|AI 产品数据表格_4 月访问量(万 Visit)|相对 3 月变化| |||||| |1||表格|175|0.036| |2|Highcharts|表格|127|0.257| |3|Numerous.ai|表格|73.4|0.911| |4|Coefficient|表格|69|0.213| |5|GPTExcel|表格|37|1.139| |6|Rows AI|表格|34|0.115| |7|SheetGod|表格|26|0.016| |8|AI Excel Bot|表格|25.3|0.103| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|17|0.091| |10|GPT Workspace|表格|17|0.189|
2024-11-10
AI分析数据表格并形成数据报告
目前知识库中没有关于 AI 分析数据表格并形成数据报告的具体内容。但一般来说,要让 AI 分析数据表格并形成数据报告,您可以考虑使用一些专门的数据处理和分析工具,例如 Python 中的 Pandas 库,它提供了丰富的函数和方法来读取、处理和分析表格数据。另外,一些商业智能软件如 Tableau、Power BI 等也具备强大的数据处理和报告生成功能。在使用 AI 进行数据处理时,您需要明确数据的格式、分析的目标以及期望的报告形式和内容,以便更有效地利用相关技术和工具来实现您的需求。
2024-09-11
处理EXCEL数据表用哪款AI最好?
以下是一些可用于处理 Excel 数据表的 AI 工具和插件: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,能让用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:由微软推出,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求,如数据分析或格式创建,Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-19
我想将一个图片的格式色调,复制到另一张图片,不改变图片绘制内容,应该用什么
以下是一些可用于将一张图片的格式色调复制到另一张图片而不改变绘制内容的方法和工具: 1. ComfyUI_LayerStyle 插件: 添加 节点,可自动调整图片色调。 将 LUT 应用到图像: 支持.cube 格式的 LUT 文件。 节点选项包括 LUT 选择、色彩空间选择等。 自动调整图片的亮度、对比度和白平衡,可手动调整强度及各通道参数。 改变图像的色温、色彩平衡、色阶和 Gamma 值等。 2. 其他可能的方法: 某些专业的图像处理软件,如 Adobe Photoshop 等,可能具有相应的功能来实现色调复制。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的方法和工具。
2024-12-09
数据集构建
以下是关于数据集构建的相关信息: Panda70M 数据集: 构建过程:从 HDVILA100M 数据集中筛选高质量视频片段,使用多个跨模态教师模型生成描述,通过微调检索模型选择最佳描述作为注释。 模型结构:设计语义感知的视频分割算法,将长视频分割成语义一致的片段,使用包括图像描述模型和视频视觉问答(VQA)模型在内的教师模型生成候选描述,微调细粒度的视频到文本检索模型选择最佳描述。 实验结果:在视频描述任务中,使用 Panda70M 预训练的模型在 MSRVTT 和 MSVD 数据集上的性能显著优于官方权重;在视频和文本检索任务中,预训练的 Unmasked Teacher 模型在 MSRVTT、DiDeMo 和 MSVD 数据集上的零样本和微调检索性能也优于官方权重。 总结归纳:Panda70M 是创新的大规模视频数据集,结合多模态输入和先进模型训练技术,提高视频描述质量和准确性,为视频理解和生成任务提供资源并推动研究进展。 相关工作:提到了与 Panda70M 相关的如 HDVILA100M、HowTo100M 等工作,为视频数据集构建和注释提供基础。 RAG 提示工程中的数据集构建: 动手做一个 RAG 提示词:将主要提示词放到 System 中控制模型行为与设定,User 提示词预置提问的话,重点在于{Query}这种特殊变量形式写法。 准备数据集:可以上传自己的测试数据集,也可以使用 PromptLayer 提供的测试数据集,目前支持 Json 和 CSV 两种格式,注意上传中文数据集可能出现乱码。 开始测试:点击创建的数据集进行测试前配置,免费账户可一次性测试 4 个 Q&A 对,付费账户可进行大批量测试。 中文数据集: 文本匹配相关的中文数据集包括: :包括 88 万文本蕴含中文文本蕴含数据集的翻译与构建,基于深度学习的文本蕴含判定模型构建。 :给定问题答案,以及该答案是否是该问题的答案之一的标记。 :给定文本形式的技术需求和技术成果,以及需求与成果的关联度标签。 :中文自然语言推理数据集,通过翻译加部分人工修正的方法从英文原数据集生成。
2025-02-07
什么是数据集?
数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。 它具有以下特点: 是用来让大模型重新学习的知识。 通常以表格形式出现,每一列代表一个特定变量,每一行对应于某一成员的数据集的问题。 包括结构化数据(可放在巨大的表格中)和非结构化数据(如图片、视频、文本,机器处理起来更难)。 获取数据集的方式有:手动标注、观察行为、网络下载。 使用数据集的方法:可以将搜集到的数据展示或提供给 AI 团队,以协助梳理和确定所需的数据类型及应构建的 IT 基础框架。同时要注意处理数据中不正确、缺少等问题。 例如: OPPO 手机搜索排序 querytitle 语义匹配数据集: 密码 7p3n。 网页搜索结果评价:
2025-02-07
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
数据自动生成ppt
以下是关于数据自动生成 PPT 的相关内容: Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制,相对比较耗时间。 导入方式: 1. 复制最终大纲的内容,到本地的 txt 文件后,将后缀改为.md。如果看不见后缀,可以自行搜索开启后缀。 2. 打开 Xmind 软件,将 md 文件导入 Xmind 文件中。 3. Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图,选择准备好的 Xmind 文件,导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题,点击 AI 帮我创作,生成结束。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版,再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴,没有会员,可以某宝买个一天会员。 闪击 网址:国内网站,不需要魔法。地址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 选择模版 输入大纲和要点:由于闪击的语法和准备的大纲内容有一些偏差,可以参考下官方使用指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650,将之前准备的大纲转换成适配闪击的语法。 生成 PPT:点击文本转 PPT,并且在提示框中选择确定。 导出:导出有一些限制,PPT 需要会员才能导出。 此外,还有以下相关工具: AIGC Weekly16
2025-02-07
AI自动整理新媒体传播数据
很抱歉,目前知识库中没有关于“AI 自动整理新媒体传播数据”的相关内容。但一般来说,实现 AI 自动整理新媒体传播数据可以通过以下步骤: 1. 数据采集:利用网络爬虫等技术收集新媒体平台上的相关数据,如文章阅读量、点赞数、评论数等。 2. 数据清洗:对采集到的数据进行清理和预处理,去除无效或错误的数据。 3. 特征提取:从清洗后的数据中提取有价值的特征,例如用户行为特征、内容特征等。 4. 选择合适的算法:根据数据特点和需求,选择适合的机器学习或深度学习算法,如分类算法、聚类算法等。 5. 模型训练:使用提取的特征和选择的算法进行模型训练。 6. 模型评估:通过测试数据对训练好的模型进行评估,确保其准确性和可靠性。 7. 部署应用:将训练好的模型部署到实际系统中,实现自动整理新媒体传播数据的功能。 需要注意的是,具体的实现方式会因数据特点、业务需求和技术条件的不同而有所差异。
2025-02-06
我想利用现有的20万条政务相关数据,基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型,该如何做,请给出具体实现流程,谢谢!
以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程: 1. 数据准备:对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注,使其适合模型学习。 2. 模型选择与下载:选择 qwen2.5 70B 大模型,并按照相关说明进行下载。 3. 本地部署: 启动 OpenAI 兼容的 API 服务,根据硬件配置设置相关参数,如 tensorparallelsize(设置使用的 GPU 数量)、maxmodellen(定义最大输入序列长度)、maxnumbatchedtokens(设置 Chunked Prefill 的块大小)、maxnumseqs(限制并发处理的序列数量)。 遇到问题可参考相关内容。 4. 与模型交互:可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互,对于更高级的使用方式,可以探索如之类的框架。 5. 模型训练:模型训练是一个复杂且计算量极大的过程,需要大量的计算资源和时间。 需要注意的是,构建大模型是一个复杂的任务,需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中,可能会遇到各种问题,需要不断调试和优化。
2025-02-06
AI如何应用到供应链工作中
AI 在供应链工作中的应用主要包括以下几个方面: 1. 预测性维护:通过分析设备运行数据,预测机器故障,帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提高供应链中产品的质量。 3. 采购计划和库存预测:根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划和库存预测,优化供应链的资源配置。 4. 物流优化:对物流环节进行优化,提高运输效率,降低成本。 5. 风险管理:利用工具如保证技术和技术标准,支持供应链风险管理,建立对系统的信任,让用户相信关键的 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。 6. 责任评估与分配:评估法律责任在 AI 供应链中的有效和公平分配,持续收集各方证据,监测框架对不同参与者的影响,关注基础模型带来的潜在挑战,评估是否需要进一步干预 AI 责任。
2025-02-07
coze上的工作流是怎么运行的
Coze 上的工作流运行主要包括以下步骤: 1. 梳理工作流:明确工作流的核心,如对于类似秘塔搜索的 Bot,要清楚其主要能力,包括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 Bot 的思路。 2. 创建工作流: 任务处理阶段:将开始节点输入的用户指令配置给模型,保证指令顺利进入大模型组件中处理。 最终阶段:将任务处理的输出内容配置到结束节点,结束节点将处理完的回复反馈给用户,完成工作流闭环。 输出节点:注意回答模式有两种选择,一是返回变量由 Bot 生成回答,适用于复杂任务;二是直接根据设定内容进行回答,适用于一般性任务。 3. 试运行工作流:目的是确保工作流中的所有节点按预期协同工作,输出结果准确无误。可能需要多次调整和优化工作流,包括检查数据流动、条件判断和最终输出是否符合预期。 4. 评估并优化 Agent 效果: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 具体操作包括试运行整个工作流,验证整体运行效果(包括响应速度、生成质量);迭代优化工作流,提升性能;在外层 bot 中封装工作流;进行外层 bot 调试;最后发布 bot。
2025-02-07
企业管理咨询顾问应用AI辅助工作的最佳实践
以下是企业管理咨询顾问应用 AI 辅助工作的一些最佳实践: 对于企业管理者: 1. AI 辅助决策:在小规模决策中运用 AI 分析工具,如利用其分析客户反馈或市场趋势数据,以此作为决策参考。 2. 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,助力团队成员在日常工作中有效利用 AI。 3. 流程优化:识别公司内可能受益于 AI 自动化的重复性任务,先从一个小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 4. AI 伦理和政策:着手制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 的应用符合伦理标准和法律要求。 对于商业顾问: 1. 工具服务小型企业:生成式 AI 对于小型企业是一个重要的应用场景,如 Sameday 可接电话并预约,Truelark 能处理短信、电子邮件和聊天等。 2. 特定类型企业的垂直化工具:出现了为特定类型企业工作流定制的工具,如 Harvey 和 Spellbook 帮助法律团队自动化任务,Interior AI 和 Zuma 在房地产行业发挥作用。 无论您属于哪个群体,与 AI 协作是一个学习过程。应从小处着手,保持好奇心和开放态度,将 AI 视为强大的工具而非完全依赖的解决方案。同时,始终保持批判性思维,您会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。
2025-02-06
我想学习AI,但是不知道如何入门,希望你可以帮我梳理出AI的各个应用方向,要求要有具体的实操方法和必坑指南,能应用于生活和工作中,适合新手学习
以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 1. AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 2. 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 1. 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。 六、如果希望继续精进 1. AI 背景知识 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 避坑指南: 1. 不要急于求成,AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合,避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法,要多花时间理解,不要一知半解。 4. 在选择学习资源时,要注意其质量和适用性。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-06
扣子智能体搭建工作流
扣子智能体的搭建工作流主要包括以下内容: 1. 插件:扣子平台上有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等,还可自定义插件添加所需 API,使智能体更强大。 2. 工作流: 工作流如同可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。 工作流由多个小块块(节点)组成,包括开始和结束的小块块,不同小块块可能需要引用前面小块块的信息或自行设定的信息。 例如“竖起耳朵听”的智能体中用到 5 个小块块,能回答带有图片口语的结果。 生物医药小助手智能体由 1 个工作流和 6 个数据库实现,工作流设计简单,包括 input、对接知识库、搭载豆包 function call 大模型和 output,相对有难度的是收集和校对知识库资料。 在落地应用方面,如通过扣子工作流用代码模块进行 HTTP 访问实现 0 token 脱离扣子模型使用 Groq 作为 LLM,还可适配到 APP 产品填 APIKEY 调用的场景,或接入手机类 APP 如 Siri 等。但扣子工作流的搭建细节需自行移步 WaytoAGI 自学。
2025-02-05