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我想做个智能体专门帮我写更行各业的朋友圈收钱文案,我应该如何开始,我没做过扣子的智能体,只是在豆包简单做过

Answer

如果您想做一个智能体专门帮您写各行各业的朋友圈收钱文案,可以参考以下步骤:

  1. 明确智能体的名称和简介:例如可以命名为“朋友圈收钱文案生成器”,简介中说明其专注于为各行各业生成吸引人的收钱文案。
  2. 确定应用场景和目标人群:目标人群可以是各类需要在朋友圈推广业务并收款的个人或团队。当前痛点可能包括难以创作出有吸引力和针对性的收钱文案,解决的问题是提供高效、优质且符合行业特点的文案生成服务。
  3. 设计智能体的主要功能:
    • 深度挖掘产品或服务的卖点。
    • 生成符合用户需求和心理的优质文案。
    • 能够适应不同行业的特点和需求。
  4. 技术实现方面:
    • 设计工作流,包括输入、对接知识库、借助模型处理、输出等环节。
    • 建立相关的数据库,收集和整理各行各业的文案素材、营销知识等。
    • 对收集的资料进行清洗和二次校对,确保准确性和专业性。
  5. 商业化场景:
    • 可以为个人创业者提供文案支持,帮助他们在朋友圈推广业务并收款。
    • 为小型企业的营销团队服务,提升其在社交媒体上的营销效果。

需要注意的是,在医疗等严肃领域,为了保证回答的准确性,应约定回答只能来自于经过严格筛选和校对的知识库。

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

References

【买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀】 一站式营销内容解决方案

|智能体名称|买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀||-|-||智能体简介|🏷️领域:市场营销——深耕营销10年,服务上百个品牌,深谙营销理论与实践。<br>🏷️解决痛点:在市场营销领域,普遍存在这样一种现象,即往往越是专业的人,越容易讲出供给侧视角的专业语言(业内“黑话”),但用户真的听得懂/可以彻底理解吗?我们究竟是为了显得我们专业?还是为了把产品/服务卖给用户,让其付费买单?如果是后者,那是不是应该用更容易打动用户的需求侧语言来做营销呢?<br>🏷️本智能体是产品营销阶段的重要经验总结,将帮助用户从产品出发,通过沟通,准确挖掘属于产品的卖点(供给侧视角),并将他们转化成用户更友好的买点(需求侧视角),并基于此,帮助用户生成好用的“小红书文案”和“抖音短视频脚本”,并可以将内容保存至飞书文档。|

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|智能体名称|买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀||-|-||应用场景<br>(目标人群、当前痛点、解决什么问题、应用价值)|💫我的实力<br>•产品营销专家,深谙用户心理与市场规律<br>•系统化卖点提炼方法论,让产品特性更有说服力<br>•一站式营销内容转化,助力小红书爆款、抖音破圈<br>🎯目标人群<br>企业和品牌营销团队,尤其是活跃于小红书和抖音的市场推广者<br>⚠️当前痛点<br>难以精准提炼产品卖点,不能以更友好的用户侧表达讲述卖点,社交媒体营销文案和脚本创作没有以卖点为出发点,耗时且无系统<br>🔑解决什么问题<br>提供系统化卖点提炼和一站式内容创作,简化小红书和抖音营销文案生成<br>💡应用价值<br>提升社交平台传播力,实现小红书爆款和抖音破圈,增强品牌影响力||智能体主要功能|✨主要功能:<br>1.产品卖点(供给侧视角)深度挖掘<br>2.优质买点(用户侧视角)文案生成<br>3.小红书笔记+抖音脚本生成<br>4.所有内容一键同步到飞书|

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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学习智能体搭建应该从哪里开始?
学习智能体搭建可以从以下几个方面开始: 1. 利用相关平台:例如 Coze、Dify 等 AI 智能体编排平台,它们降低了制作智能体的门槛。 2. 输入人设等信息:创建智能体时,输入相关人设等基础信息,并配置相关工作流。 3. 体验常见工具:对于没有编程基础但对 AI 有一定概念的小白,可以从工具入门篇开始,如 Agent 工具 小白的 Coze 之旅。 4. 参考优秀案例:可以获取现成好用的 Prompt 案例,直接复制、粘贴使用。 5. 了解相关教程:如阅读等详细讲解搭建步骤的文章。
2025-03-13
怎样做一个辅助数学教学的智能体
要制作一个辅助数学教学的智能体,可以考虑以下几个方面: 1. 提示词技术: CCoT:通过正反力矩机制,指导模型识别正确与错误,方法简洁直观。 PoT:作为思维链技术的衍生,适用于数值推理任务,引导模型生成代码再通过代码解释器工具进行运算,能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 遵循零样本和少样本的学习范式。 2. 利用现有模型和技术: 如 MathGPT 可用于数学辅导,具备公式编辑等功能。 谷歌 Gemini 可辅助教学,例如通过分析视频并回答相关逐步深入的数学问题,包括理解核心概念、阐述数学原理、提供编程示例等。 此外,还需注意模型性能与计算量、模型参数量、数据大小等因素的幂律关系,以优化智能体的性能。
2025-03-13
做一个数学智能体
要做一个数学智能体,以下是一些相关信息: xAI 创始成员 Christian Szegedy 过去七年一直致力于创造在数学上能与任何人类一样出色的 AI,认为高层次的数学和逻辑推理对编程和物理学的长期发展将起到重要作用,且一旦 AI 开始展示出真正理解深层推理的能力,对理解宇宙至关重要。 YuhuaiWu 一直梦想着用 AI 来解决数学中最困难的问题,去年与 Google 的一个团队合作开发的 Minerva 智能体能在高中考试中获得比普通高中生还高的分数。 Claude 3.7 Sonnet 在推理方面与最新 Grok 3 Beta 模型几乎打成平手,在数学、视觉推理方面略逊色于 Grok 3 Beta,但在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升。 通用人工智能体是智能体设计的最终目标,是一个循环架构,拥有动态推理、规划和自定义代码生成能力。自 2023 年春天 BabyAGI 和 AutoGPT 出现以来,相关研究进展激增。目前最复杂的设计是语言智能体树搜索(LATS),其开创性商业应用包括新的基础模型和编码智能体。
2025-03-13
怎样做一个辅助教学的数学智能体
要制作一个辅助教学的数学智能体,可以参考以下步骤和要点: 1. 准备教学材料:包括相关的数学视频,并为其设计一系列逐步深入的问题。 2. 设定关键步骤: 为视频设置 URI 和 URL,打印视频内容以确保正常。 设计三个相关问题,例如: 问题 1:视频中解释了哪个概念? 问题 2:基于问题 1 的答案,能解释这个基本的数学原理吗? 问题 3:能提供一个简单的 scikitlearn 代码示例来解释这个概念吗? 3. 整合材料和问题:将三个问题和视频整合到一起,创建一个完整的查询内容。 4. 运用相关技术和模型:例如利用谷歌 Gemini 模型等,运行代码并检查输出,查看模型是否正确理解视频内容并恰当回答问题。 5. 考虑其他因素:了解不同的 AI 技术在教学中的应用,如腾讯的智能体、天工 AI 等,以及大语言模型中的规模定律、统一表示、推理能力等相关原理和技术。
2025-03-13
我想跟大概40岁左右的科研从业者科普人工智能和大模型的相关知识,挑选合适的内容作为提纲。
以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容: 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI:人工智能 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗 深度学习:参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM:大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,大语言模型的生成只是处理任务之一,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文,以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程:从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石:由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试,开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动,且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点:早期回复缺乏情感,如今有所改进,后续将体验几个大模型的回复场景
2025-03-13
怎么搭智能体
搭建智能体的方法如下: 输入人设等信息创建智能体,并放上相关工作流。配置完成后可进行测试,但千万不要直接发布。若工作流中存在使用个人 token 的插件,可将 token 作为工作流的输入,让用户购买后自行输入 token 再发布。 按照市场营销逻辑组织智能体结构,确定以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,将品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等分析助手加入工作流,同时还可包括用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等工具。 智能体的主要功能和设计思路方面,如新年 flag 不倒翁智能体,具有目标拆解、提供周任务 LIST、形成 FLAG 社区等功能。其设计思路包括通过意图识别区分用户需求,调用不同模块,如目标管理模块、任务生成模块、内置互动模块等。
2025-03-13
我要策划一个朋友圈发的海报,需要有些prompt指导,看看有没有类似的案例或者相似的案例
以下为您提供一些朋友圈海报的 prompt 指导及相关案例: 即梦图片 2.1 模型: 模型上线,已支持在图片中生成中文字体。 操作步骤: 第一步:打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 第二步:点击进入图片生成页面 第三步:生图模型选择图片 2.1 模型 案例: 提示词:咖啡店穿着服务员服装的猫咪,揉着眼睛,文字“小店打烊了” 提示词:一只布偶猫举着牌子,牌子上写着“睡什么睡,起来嗨” 提示词:电影宣传海报,画面中间是韦小宝,四周是七个宫女,标题文字“重生之我是韦小宝” 提示词:电商节日海报,背景是上海外滩,圣诞节布置,旋转木马,节日的气氛,标题文字“圣诞集市” 即梦:女神节海报教程: 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/CYmlZDPjrchnKr8V4lvmRQ 操作步骤: 第一步:打开即梦 AI,选择“图片生成”功能 https://jimeng.jianying.com 第二步:模型选择图片 2.1,输入提示词(可以直接参考案例提示词) 第三步:点击生成,几秒钟后,专属字体海报完成 案例: 案例一:提示词:女神节主题,3D 设计,梦幻氛围,明亮春天场景,花田,数字 38,天空“女神节”,五彩缤纷的蝴蝶,晴朗的蓝天,茂密的绿色草地,盛开的花朵,柔和光线 案例二:提示词:粉色主题,梦幻氛围,数字 38,心形气球,花卉装饰,玫瑰花,漂浮的花瓣,柔和的云朵,美丽的湖面倒影,奇幻风格,柔和的色调,庆祝场景 案例三:提示词:妇女节,3D 设计,粉色主题,大号装饰数字 38,爱心,郁金香花朵,柔和光照,背景城市天际线,精致花卉装饰,优雅节日氛围,金色文字,春天氛围,细致鲜艳 希望这些内容对您策划朋友圈海报有所帮助!
2025-03-13
我想找个能够做海报的AI网站,用来做一些课程的广告,发在朋友圈中,我们可以提供文字素材,以及对应的一些图片,希望这个AI工具可以帮助我们生成有成交导向的广告词
以下为您推荐能够做海报的 AI 网站——无界 AI(网址:https://www.wujieai.cc/),它可以满足您制作课程广告海报发朋友圈的需求: 1. 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。 2. 对于您的课程广告海报,本案例应用场景为朋友圈 po 图,画幅比例选择 1:1,皮克斯卡通模型位置可根据以下指引找到:二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 3. 关键词类别包括场景(如向日葵花田、面包店等)、氛围(如温馨、温暖等)、人物(如父亲和女儿、父亲和儿子)、造型(如发型、发色、服饰、配饰等)、情绪(如笑得很开心、大笑、对视等)、道具(如童话书等)、构图(如半身、中景等)、画面(色彩明艳)等。 4. 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。 5. 图生图功能:首先准备一张真实照片作为样图,然后在无界 AI 找到图生图功能,别忘了加关键词。如果要改变画面内容(比如父亲头发颜色),“二次元强度”改为 70%。可根据出图效果,进一步修改或增加提示词作为约束。
2025-01-07
AI如何写朋友圈
以下是关于如何利用 AI 写朋友圈的指导: 一、准备工作 明确自己想要表达的主题和内容。 二、撰写提示词 1. 提供清晰且具有指导性的提示词,帮助 AI 更准确地理解需求。 2. 若想提升质量,可尝试提供更详细、具创意的提示词,如包含语气、风格和重点等要求。 三、生成文章 1. AI 会根据提示词生成基础文章。 2. 对生成的内容进行微调,以符合预期和个人风格。 四、校对文章 1. 内容准确性:核实信息和数据的准确无误,引用来源可靠。 2. 表达清晰:检查文章是否流畅易读,语言清晰,专业术语和概念易于理解。 3. 逻辑连贯:确保文章结构合理,论点和论据逻辑关系清晰,避免逻辑跳跃或混乱。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-08-19
豆包如何克隆声音
以下是关于克隆声音的相关信息: ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接,它能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言,还能克隆原视频中的声音进行配音。群友瑞华进行了测试,相关视频链接为: 。另外,有群友测试了豆包的音色模仿,读大概 20 个字的句子,5 秒就能生成非常像的音色,之后可用自己的声音读生成的文字内容。 在 Heygen 等网站可以自助购买声音克隆服务。 MiniMax 有两个适合任务的大模型(豆包的也不错):MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文,T2A v2(speech01turbo)拥有最好的声音复刻效果。可通过其开放平台 https://platform.minimaxi.com/login 进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元,无需充值就能玩。接着创建 API Key 并保存好,还可以克隆声音,链接为:https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning 。克隆时有几个地方要填:创建 voice id、上传复刻音频(10 300 秒,尽量安静)、上传音频 prompt(不超过 8 秒的声音)、试听文本(不超过 8 秒声音所念内容),然后勾选用户协议,点击“克隆”选项,过一段时间完成克隆。使用填写的 voice id 生成声音,即为克隆音色生成的声音。
2025-03-11
使用豆包即梦和通义app绘制海报封面都是出现文字不对的情况,有哪些改进的或者是更好的解决方案
以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案: 使用豆包即梦: 1. 为其他城市定制艺术字海报:可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词,创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节: 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如,若生成图片中有元素不协调或小细节(如文字笔画、图案)错误,可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡,若首次生成效果不佳,可多次尝试或调整提示词细节抽卡,直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题,创作出满意的海报封面。
2025-03-07
我是一个新手小白,帮构思一下关于如何学习AI的PPT .要求有包括豆包,AI数字人,KIMI,灵犀,如影,剪映,即梦等APP学习技术。都带上APP网址
以下是为您构思的关于如何学习 AI 的 PPT 大纲: 幻灯片 1:封面 标题:如何学习 AI 幻灯片 2:目录 1. AI 辅助 PPT 的原理和作用 2. 几款 PPT 生成工具(网站) 3. 相关 APP 介绍 幻灯片 3:AI 辅助 PPT 的原理和作用 1. 减轻排版工作的压力 2. 生成打底的内容,减轻人写内容的工作 3. 文章生成 PPT,让 AI 帮忙摘要内容,生成大纲列表 4. 主题生成 PPT,让 AI 根据主题扩充成大纲列表,乃至具体内容 5. 在特定场景下不用改直接用,如学生快速为小组展示配 PPT 幻灯片 4:AI 辅助 PPT 的流程 1. 用户输入 2. AI 输出 3. 排版 网站把 AI 输出的文本丢给 LLM,让它根据内容,在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线,每页 PPT 的文字,选出整个 PPT 中,每一页的 UI 组件。有的网站,如 tome、gamma,配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果,用户不满意可以自行选择模版 幻灯片 5:几款 PPT 生成工具(网站) 1. 讯飞智文:https://zhiwen.xfyun.cn/ (免费引导好) 2. Mindshow.fun :http://Mindshow.fun (Markdown 导入) 3. kimi.ai :http://kimi.ai (选 PPT 助手暂时免费效果好) 4. Tome.app :http://Tome.app (AI 配图效果好) 5. Chatppt.com :http://Chatppt.com (自动化程度高) 6. 百度文库:https://wenku.baidu.com (付费质量好) 幻灯片 6:相关 APP 介绍 1. 豆包 2. AI 数字人 3. KIMI 4. 灵犀 5. 如影 6. 剪映(图文成片,只需提供文案,自动配图配音) 7. 即梦 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-05
有没有路径可以围绕DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径
围绕 DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径包括以下方面: 首先,通过集成收集 AI 反馈(AIF)聊天模型完成情况,然后利用 GPT4(UltraFeedback)进行评分并二值化为偏好。其中,Step2AIF 在某种程度上是一种 selfplay,通过多模型 prompt 生成来进行 RL。在模型最终采用的 DPO 算法的 SFT 过程中,用于最终模型 SFT 所训练的 AIF 数据集与原始 pretraining 数据集在数据(tokens)序列组织构象上存在差异,这是一种 Synthetic Data 的路径,关键在于这种 Synthetic Data 与原始 Data 在特征与知识分布上的差异。 DPO 算法通俗来讲,当一个答案是好的答案时,模型要尽可能增大其被策略模型生成的概率;当一个答案是差的答案时,模型则需要尽可能降低其被策略模型生成的概率。 以上是在 RL×LLM 方面的一些探索,接下来需要将上述模型案例以及延展的思考进行沉淀,回归第一性原理进行更进一步的本质探寻,以找到两者之间隐含的共性、差异以及呈现当前技术发展路径与现状的必然性。
2025-03-04
豆包如何切换deepseekR1大模型
要切换到 DeepseekR1 大模型,您可以参考以下步骤: 1. 对于新闻播报自动化工作流: 首先,输入新闻链接,系统会自动提取核心内容。添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片。 接着,利用调整图片的节点,将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 然后,使用链接读取节点提取文字内容,并在提取链接后面接上一个大模型节点,使用 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。 注意,DeepseekR1 基础版本限额使用,可在专业版手动接入。手动接入时,先点击 https://www.volcengine.com/experience/ark?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=A6NPZ83H 领取 375 万 R1 模型的 tokens(手机用户可扫描二维码),再到 https://www.volcengine.com/,根据相关截图自行接入推理点。为了后续批处理,需将输出格式设置为 Array<String>格式。 2. 对于飞书多维表格相关操作: 可参考教程“”。 例如,在制作【AI 书单】时,可把图书的封面图复制到多维表格里,AI 能自动识别【书名和作者】;用字段捷径【AI 搜索】找到豆瓣评分;用字段捷径【自定义 AI 自动填充】识别图书的内容概述、适用人群、推荐理由;用【信息提取】分别把主题、核心观点、故事梗概、适用人群、推荐理由提取出来。
2025-02-27
豆包,chatgpt算哪种类型的ai
ChatGPT 是由致力于 AGI(通用人工智能)的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP(自然语言处理)聊天工具。它于 2022 年 11 月 30 日发布,目前使用的是 GPT4 的 LLM(大型语言模型)。 ChatGPT 是 AIGC(人工智能生成内容)技术的一个应用实例,形象比喻为通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。其英文解释为:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。
2025-02-23