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怎么用AI搭建工作流

Answer

搭建 AI 工作流可以参考以下步骤:

  1. 搭建 AI 工作流的三种能力:
    • 熟悉各种 AI 工具:了解多个不同 AI 工具的特点和用途,根据具体细分任务选择合适的工具。例如,写标题可用 ChatGPT,写文章可用 Claude,检查文本中的错别字和病句可用秘塔写作猫的 AI 纠错功能。
    • 编写提示词:搭建起人与 AI 之间的“沟通桥梁”,用 AI 能听懂的语言清晰说明需求、任务内容和步骤。
    • 搭建 AI 智能体。
  2. 搭建 AI 工作流的工作流:
    • 找到一个工作场景:选择熟悉的工作场景,如写文章、做 PPT 等。
    • 拆解工作流程:将工作拆解成几个小步骤,如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等。
    • 给每一个步骤嵌入工具:针对每个小步骤,思考有无 AI 工具可帮忙,若想不到可参考他人做法,注意灵活选择最优解,目的是提高工作效率而非增加工作的含 AI 量。

此外,在搭建工作流时还需注意:

  • 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,可找到 Comfyui LLM party 的目录,学习手动连接节点实现最简单的 AI 女友工作流,或直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。
  • 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载,启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。
  • 若 ollama 连接不上,可能是代理服务器的问题,需将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

搭建AI工作流其实也有一套简单易行的工作流,我们可以从最基础的开始,一步步来。[heading3]3.2.1找到一个工作场景[content]选择一个你比较熟悉的工作场景,比如说,写文章、做PPT,随便哪个你经常做的工作都行。[heading3]3.2.2拆解工作流程[content]因为是你熟悉的工作场景,所以你肯定能把这个工作拆解成几个小步骤,如果暂时想不清楚,可以先把整个流程在脑海中或纸上过一遍。就比如刚刚说的写文章,可以拆成选题、写稿、改稿、写标题这几步。[heading3]3.2.3给每一个步骤嵌入工具[content]针对每个小步骤,想想有没有AI工具可以帮上忙,如果你想不到的话,别自己闷头去想,去找一下别人是怎么做的?我们遇到的大多数问题,别人都遇到过并很好地解决了,所以你只需要找到别人是怎么解决这个问题的就可以了。注意,要灵活选择最优解,不要为了AI而AI。通过局部最优解,来达到全局最优解。我们的目的是提高工作效率,而不是提高工作的含AI量。

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

那怎么搭建出这样的一套AI工作流呢?在讨论这个问题之前,得先知道搭建AI工作流,我们需要具备哪些能力呢?我把这个能力分为了三个层级,分别是熟悉各种AI工具、编写提示词、搭建AI智能体。[heading3]3.1.1熟悉各种AI工具[content]首先第一层,就是要熟悉各种各样的AI工具。在AI工作流里,不同的环节可能需要用到不同的工具,还是拿文章举例。写标题,可以用ChatGPT;但是写文章的话,就得用Claude了,因为claude的写作能力比ChatGPT强很多。而检查文本中的错别字和病句呢,可以用秘塔写作猫的AI纠错功能。熟悉各种AI工具,就是入门AI工作流的第一步,我们需要去了解多个不同AI工具的特点和用途,根据具体的某一项细分任务,去选择合适这个任务的AI工具。[heading3]3.1.2编写提示词[content]第二层,是要学会写提示词,因为这决定了你是否能用好这些工具。我们刚刚说了写标题,可以用ChatGPT;写文章,可以用Claude;但具体怎么让AI去写呢,这需要我们有一定的提示词能力,我们才能让AI写出好的内容。因为提示词,就是要搭建起人和AI之间的"沟通桥梁",我们得用AI听得懂的语言,清晰地说明你的需求、任务的内容和步骤,让AI明白你要它做什么,怎么做。

无需微调,仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能

打开Comfyui界面后,右键点击界面,即可找到Comfyui LLM party的目录,你既可以如下图一样,学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的AI女友工作流,也可以直接将[工具调用对比实验](https://github.com/heshengtao/comfyui_LLM_party/blob/main/workflow/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E8%8E%B7%E5%BE%97%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%B0%83%E7%94%A8%E5%AF%B9%E6%AF%94%E5%AE%9E%E9%AA%8C.json)工作流文件拖拽到Comfyui界面中一键复刻我的提示词工程实验。[heading2]4、启动ollama[content]从ollama的github仓库找到对应版本并下载:启动ollama后,在cmd中输入ollama run gemma2将自动下载gemma2模型到本地并启动。将ollama的默认base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及api_key=ollama填入LLM加载器节点即可调用ollama中的模型进行实验。[heading2]5、常见报错及解决方案[content]1.如果ollama连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将你的127.0.0.1:11434添加到不使用代理服务器的列表中。

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现在市面上的AI大模型
以下是关于市面上的 AI 大模型的相关知识: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是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。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多而称为深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-20
学习ai步骤
以下是学习 AI 的步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 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。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 此外,借助 AI 学习编程的关键在于打通学习与反馈循环,比如从 Hello World 起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。
2025-02-20
学习ai步骤
以下是学习 AI 的步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 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。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 此外,借助 AI 学习编程的关键在于打通学习与反馈循环,比如从 Hello World 起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。
2025-02-20
在日常工作中,AI可以做什么 ?
在日常工作中,AI 具有广泛的应用,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高产品质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 智能推荐路线,预测交通拥堵。 此外,AI 还能在工作中帮助人们从单调重复的任务中解放出来,例如输入数据、填写文件等,让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。同时,流媒体服务利用 AI 推荐节目和影片,导航软件利用 AI 规划最佳路线等,这些都是 AI 在日常生活中的应用实例。
2025-02-20
我是ai小白,该如何学习ai。并利用ai赚钱
以下是为 AI 小白提供的学习 AI 并利用其赚钱的建议: 一、学习 AI 1. 了解基本概念 阅读「」,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」中的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践,巩固知识。 尝试使用各种产品制作作品,并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 二、利用 AI 赚钱 目前利用 AI 赚钱的方式多样,例如: 1. 开发 AI 相关应用或服务,满足特定市场需求。 2. 利用 AI 提升工作效率,在现有工作中创造更多价值从而获得更高收入。 3. 为企业提供 AI 咨询和解决方案服务。 但要注意,成功利用 AI 赚钱需要深入的知识和技能积累,以及对市场需求的敏锐洞察。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中作者分享了适合纯小白的学习模式,即输入→模仿→自发创造。同时,学习资源大多免费开源,可减轻学习成本。另外,《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》中也有关于 AI 技术原理和相关概念的详细介绍,有助于建立知识框架。
2025-02-20
AI 阅读
以下是为您整理的关于 AI 阅读的相关内容: 1. 1 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报中提到: AWPortrait 1.3 人像模型更新,优化了棚拍质感、皮肤肌理,增强户外场景优化,提高对面部表情的识别。 Meta AI 的自奖励语言模型采用新型训练方法,自生成训练数据,在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。 微软推出为学生设计的 AI 阅读教练工具,能创造 AI 生成故事,通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。 Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”利用多种 AI 工具,包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。 KREA AI 实时生图有新功能,提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具,可实时生成图像提高创作便捷性。 推荐开源知识库程序 Outline,其特点为美观、实时协作、功能丰富,支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。 2. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文《The 2025 AI Engineer Reading List》中提到:挑选了 50 篇涉及人工智能工程 10 个领域(LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调)的论文/模型/博客。如果从零开始,可以从此处入手。该系列中所有演讲者的精选文章为 2024 年做了总结,因开办论文俱乐部的文章,多次被要求为从零开始的人推荐阅读清单。这里为人工智能工程师策划了“必读书目”。
2025-02-20
如何搭建自己的知识库
搭建自己的知识库可以参考以下步骤: 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,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过检索增强生成 RAG 实现。 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:从多种来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据及代码。 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,并将向量数据存储到向量数据库。 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提交给 LLM 生成答案。 2. 文本加载器:将用户提供的文本加载到内存中,便于后续处理。 3. 基于 GPT API 搭建: 涉及给 GPT 输入定制化知识,但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限。 OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,embeddings 是浮点数字的向量,向量间距离衡量关联性,小距离表示高关联度。 4. 本地知识库进阶: 可使用额外软件 AnythingLLM,其包含 Open WebUI 的能力,并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 Workspace 构建本地知识库,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),最后进行测试对话。 总之,搭建知识库需要不断实践和探索,“看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍”。
2025-02-20
DeepSeek搭建 个人知识库
以下是关于 DeepSeek 搭建的相关知识: 对于个人知识库的搭建,您可以参考以下内容: 章节“三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareDyEMdmCPOo98S6xbPfNcsuEOnuh 知识点“Node.JS 安装”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcsharePVnndBSV5oWOukx38tKcw2CPnub 申请“DeepSeek R1 API”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareTrXednqLAoH3VLxrUiYc1Pb9nhf 网页接入“DeepSeek API”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareUK5xdzhiaoo9RkxHR5bcs30pnV8 章节“一.Trae 的介绍/安装/疑难杂症”:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareR4GvdgOzeoC9mOxd1hScuql6nVY Python 安装:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZcshareKcojdhid9oWJPjxAvEOczRt0nkg 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼的相关内容: 效果对比:用 Coze 做了个小测试,大家可以对比看看,视频链接: 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 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,减轻自己的调试负担 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(对我来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定) 完整提示词:v 1.3 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向;Thinking Claude 是现在最喜欢使用的 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 五津:DeepSeek+扣子:1 分钟生成小红书爆款单词视频: 先观察此类视频规律,如先问这是什么→再揭晓结果,反复多次。 拆解视频模板的制作流程,逐个轨道分析,注意各轨道上的元素时间对应关系。 涉及的知识点可用于用扣子工作流来搭建。
2025-02-20
多智能体应用搭建
多智能体是由多个自主、独立的智能体组成的系统,每个智能体都能感知环境、决策并执行任务,且相互间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型的出现,以其为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。单 Agent 核心在于语言模型与工具的协同配合,可能需与用户多轮交互。而多 Agent 为不同 Agent 分配角色并通过协作完成复杂任务,与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架的主要组成部分包括: 1. 环境:所有 Agent 处于同一环境,包含全局状态信息,且 Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段:通常采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器:可以是语言模型或预先定义好的规则,负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆:因 Agent 数量增多,消息数量及相关字段记录更复杂。 创建智能体时,输入人设等信息并配置工作流,配置完成后可测试,但注意工作流中某些插件的 api_token 不能直接发布,可作为输入让用户购买后输入使用再发布。 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」受欢迎,其在多智能体通信方面表现出色,解决了不同智能体之间传递信息及传递哪些信息等核心难题。例如构建客服多智能体,只需准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent,「Swarm」的「Handoffs」处理了交接逻辑。
2025-02-20
搭建AI智能体
搭建 AI 智能体的步骤和要点如下: 1. 创建智能体:输入人设等信息,并放上相关工作流。配置完成后可以进行测试,但千万不要直接发布。 工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,其他人调用会消耗您的费用。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户购买后输入 token 再发布。 2. 明确需求和 AI 能力: 在搭建智能体帮助提炼品牌卖点时,需要先明确 AI 的能力边界,例如 AI 对公司及所在市场不了解的部分,包括公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望在新渠道获得的结果等。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此,更适合将智能体作为引导型的灵感提问助手。 3. 学会搭建 AI 智能体: AI 智能体如同员工或智能助手,能根据设定的工作流自动调用不同 AI 工具完成全流程任务,无需人类时刻干预。 例如设计“写作助手”的 AI 智能体,输入文章主题、风格和要求,它能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等工作,大大提高效率。
2025-02-19
用飞书搭建知识库并进行AI问答
以下是关于用飞书搭建知识库并进行 AI 问答的相关内容: 知识库问答是机器人的基础功能,可根据用户问题从知识库中找到最佳答案,这利用了大模型的 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。 简单来说,RAG 机制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。可以想象成当问复杂问题时,RAG 机制先在巨大图书馆里找相关书籍,再基于这些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。 基于 RAG 机制实现知识库问答功能,首先要创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,比如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传栏目所有文章内容,陆续将社区其他板块文章和资料导入。在设计 Bot 时,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,以更好地利用知识库返回内容结合回答。 另外,全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的搭建步骤如下: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建,这是个知识库问答系统,放入知识文件,接入上面的大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信,搭建到此即可使用,它有问答界面。 3. 搭建,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。
2025-02-19
如何用ai搭建一个学习平台,完成学习计划
以下是用 AI 搭建学习平台并完成学习计划的一些方法和建议: 英语学习: 1. 智能辅助工具:利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错,以改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用如 Call Annie 这样的语音识别应用进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:使用如 Duolingo 这样的自适应学习平台,其利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 自适应学习系统:使用如 Khan Academy 这样的自适应学习系统,结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题,根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具,通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手,利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 外语学习: 1. 语言学习平台: FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言,观看视频并完成相关练习,积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择学习语言,使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查: Speechling:提供口语练习和发音反馈,帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音,提交给 AI 系统或人类教练,获取反馈和改进建议。 Grammarly:可以帮助提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,您可以更高效、更个性化地进行学习,并取得更好的学习效果。
2025-02-18
coze工作流教程
以下是关于 Coze 工作流的教程信息: 可能是全网最好的 Coze 教程之一,能一次性带你入门 Coze 工作流,即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点:通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent;开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路;10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群:任何玩过 AI 对话产品的一般用户(若没用过,可先找个国内大模型耍耍);希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 扣子案例合集社区内容分享:
2025-02-20
调研一下AI安全治理这个方向的国内外的团队和人。包括AI安全治理的子方向,每一个子方向国内外有哪些科研院所的哪些团队在做相关方向的工作,以及这些团队有哪些骨干成员,他们有哪些观点。以及这个团队有哪些治理成果,尽量详细
以下是关于 AI 安全治理方向的国内外团队和人的相关调研: 国外团队和人员: OpenAI:首席科学家 Ilya 对模型安全较为关注,提出了通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中得到部署。 Anthropic:在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,在前面和后面添加警告文本,以警示模型不要被越狱。 Gray Swan AI 的安全专家:试用“断路器”,专注于重新映射有害表示,效果比标准拒绝训练更好。 图灵奖得主 Hinton:支持对 AI 监管,认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管,防止其失控或对人类造成伤害,并在网上签署了联名公开信。 英国:创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA,具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等核心功能,还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估,并宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,计划在美国旧金山设立办事处。 国内团队和人员:目前调研内容中未提及国内相关团队和人员的具体信息。 在观点方面,Bengio、Hinton、姚期智等著名研究者认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管,确保大模型是 Safety 的,防止其失控或对人类造成伤害,并签署了联名公开信表达对于 AI 失控的担忧,呼吁学术界和工业界对大模型进行监管。吴恩达和 Lecun 则认为模型的能力不足以使其脱离人类的限制。 治理成果方面,英国通过其高级研究与发明机构(ARIA)花费 5900 万英镑开发“守门员”,负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立一个“AI 安全研究实验室”。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准,汇编了常用的红队数据集并根据模型评估它们的成功率。Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。
2025-02-20
想要入行ai产品经理,要学的东西很多,还有本职工作,很焦虑,怎么办
如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑,以下是一些建议: 1. 合理规划时间:在本职工作之余,制定一个合理的学习计划,将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标,逐步实现。 2. 明确学习重点:根据行业需求,例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求,包括本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景;熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理;负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等);对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策;具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注;具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识:理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策;掌握一定的算法知识,可以帮助与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解;在产品规划阶段,能够评估某些功能的技术可行性;了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向;了解算法可以帮助发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,从而提升产品的竞争力;掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验:可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验,例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态:认识到学习和成长需要时间,不要过分焦虑,保持积极的心态,逐步积累和进步。
2025-02-19
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
动漫制作中如何使用ai辅助工作
在动漫制作中使用 AI 辅助工作,大致流程如下: 1. 面临时间和金钱的双重压力,需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具,负责搞定图和片,其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面,有人负责前期的内容构思和脚本编写,有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写,例如:"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6",重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style",尺寸比例 16:9,模型选择 niji 6,其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway,因其控制笔刷有优势。
2025-02-18