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AI使用文档

Answer

以下是一份关于如何使用 AI 来做事的指南:

一、当前 AI 系统的发布情况

越来越强大的人工智能系统正快速发布,如 Claude 2 、Open AI 的 Code Interpreter 等,但似乎没有相关实验室提供用户文档,用户指南多来自 Twitter 影响者。

二、处理文档和数据

  1. 处理文本,特别是 PDF ,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中,新模型更强大。通过询问后续问题来审问材料,但需注意系统仍会产生幻觉,若要确保准确性需检查结果。
  2. 对于数据和代码相关:
    • 代码解释器是一种 GPT - 4 模式,允许上传文件、编写和运行代码、下载结果,可用于执行程序、数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。但使用它进行未经培训的分析存在风险。
    • 对于大型文档或同时处理多个文档,可使用 Claude 2 ;对于较小的文档和网页,可使用 Bing 侧边栏( Edge 浏览器的一部分),但上下文窗口大小有限。

希望以上内容对您有所帮助。若想了解更多关于特定任务类型或工具使用的详细信息,可提前阅读相关文章。

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

References

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

作者:Ethan Mollick发表时间:2023年7月15日原始链接:https://www.oneusefulthing.org/p/how-to-use-ai-to-do-stuff-an-opinionated越来越强大的人工智能系统正在以越来越快的速度发布。本周,Claude 2首次亮相,这可能是公众可以使用的第二个最强大的AI系统。前一周,Open AI发布了Code Interpreter,这是迄今为止可用的最复杂的AI模式。在那之前的一周,一些人工智能[获得了查看图像的能力](https://www.oneusefulthing.org/p/on-giving-ai-eyes-and-ears)。然而,似乎没有一个人工智能实验室提供任何用户文档。相反,唯一的用户指南似乎是通过Twitter影响者获得的。对于声称关心正确使用其技术的组织来说,谣言文档是一个奇怪的选择,但我们目前就是这样。我不能声称这将是一个完整的用户指南,但它将作为人工智能当前状态的一点方向。我每隔几个月为我的学生(和感兴趣的读者)准备一份人工智能入门指南,每次都需要进行重大修改。过去的几个月特别疯狂。这份指南基于我的经验,侧重于如何选择正确的工具来做事情。我单独写过关于[您可能希望人工智能完成的任务类型](https://www.oneusefulthing.org/p/on-boarding-your-ai-intern),提前阅读下这些任务可能对你有帮助。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

对于处理文本,特别是PDF,到目前为止,Claude 2非常出色。我在整本书中粘贴到Claude的前一版本中,取得了令人印象深刻的结果,新模型要强大得多。你可以[在这里](https://www.oneusefulthing.org/p/what-happens-when-ai-reads-a-book)看到我之前的经验,以及一些可能有趣的提示。我还给了它许多复杂的学术文章,并要求它总结结果,它做得很好!更好的是,你可以通过询问后续问题来审问材料:这种方法的证据是什么?作者得出了什么结论?等等......有些事情需要担心:这些系统仍然产生幻觉,尽管方式更有限。如果您想确保准确性,你需要检查它们的结果。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

对于数据(以及您对代码的任何奇思妙想):代码解释器对于文档:Claude 2用于大型文档或同时处理多个文档,Bing侧边栏用于较小的文档和网页(侧边栏,Edge浏览器的一部分可以“查看”浏览器中的内容,让Bing处理该信息,尽管上下文窗口的大小有限)[我上周写了关于代码解释器的文章](https://www.oneusefulthing.org/p/what-ai-can-do-with-a-toolbox-getting)。它是一种GPT-4模式,允许您将文件上传到AI,允许AI编写和运行代码,并允许您下载AI提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析(尽管您需要充分了解统计数据和数据才能检查其工作),并创建各种文件、[网页](https://twitter.com/prkeshari/status/1678155933606637568?s=20)甚至[游戏](https://twitter.com/icreatelife/status/1678184683702566922?s=20)。尽管自它发布以来,关于未经培训的人使用它进行分析的风险有很多争论,但许多测试代码解释器的专家都留下了深刻的印象,[以至于一篇论文表明,它需要改变我们培训数据科学家的方式。](https://twitter.com/emollick/status/1678615507128164354?s=20)如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息,请访问我之前的帖子。我还制作了一个初始提示,以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。它给出了一些良好图表设计的基本原则,也提醒它可以输出许多种类的文件。你可以[在这里](https://t.co/m4yAdKROiJ)找到。

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AI音频与数字人
以下是关于 AI 音频与数字人的相关信息: 数字人口播配音: 操作指引:输入口播文案,选择期望生成的数字人形象及目标语言,选择输出类型,点击开始生成。 支持的数字人形象和语言多样,能让视频制作更高效。 图片换脸: 操作指引:上传原始图片和换脸图片,点击开始生成。 图片大小上限 5M,支持 JPG、PNG 格式。 视频换脸: 操作指引:上传原始视频和换脸图片,点击生成。 音频合成数字人: 操作指引:上传音频文件,选择数字人角色和输出类型,点击开始生成。 支持 MP3 和 WAV 格式的音频文件,文件大小上限 5M,工具支持使用 100+数字人模板,可解决无素材冷启问题。 AI 配音: 多语种(包含菲律宾语、印地语、马来语等小语种)智能配音,同时支持区分男声和女声。 操作指引:输入需配音文案,选择音色,点击立即生成。 注意输入的配音文案需和选择音色语种保持一致。 AI 字幕: 操作指引:点击上传视频,开始生成,字幕解析完成后下载 SRT 字幕。 支持 MP4 文件类型,大小上限为 50M。 在数字人语音合成方面,提到了声音克隆,有新的声音克隆且音质很不错。算法驱动的数字人相关开源代码仓库有: ASR 语音识别:openai 的 whisper(https://github.com/openai/whisper)、wenet(https://github.com/wenete2e/wenet)、speech_recognition(https://github.com/Uberi/speech_recognition)。 大模型:ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。 Agent 部分:可以使用 LangChain 的模块去做自定义(https://www.langchain.com/)。 TTS:微软的 edgetts(https://github.com/rany2/edgetts)、VITS(https://github.com/jaywalnut310/vits)、sovitssvc(https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc)。 构建简单数字人的方式包括通过手动建模(音频驱动)或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果(例如 wav2lip 模型),但仍存在一些问题,如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2025-02-21
现阶段最智能的AI工具是哪一款?
现阶段很难确切地指出哪一款 AI 工具是最智能的,因为这取决于不同的应用场景和需求。以下为您介绍一些表现出色的 AI 工具: Unity 推出的两款 AI 工具: Copliot 工具:可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目,如生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作,还能协助编码和熟悉工程环境。 Unity Sentis:能在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型,增强玩法和功能,是首个将 AI 模型嵌入实时 3D 引擎的跨平台解决方案。 基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具: ChatGPT:访问量达 146 亿次,在美国使用率最高,男性用户占比较大,多用于写作和内容创作、教育和常识等方面。 Character AI QuillBot Midjourney Hugging Face Google Bard NovelAI CapCut JanitorAI Civitai 不同类型的 AI 工具在不同领域各有优势,例如聊天机器人在流量份额上占比较大,而图像生成器、视频生成器、语音和音乐工具等也在各自领域表现出色。您可以根据具体需求选择适合的工具。
2025-02-21
AI智能体接入个人微信的应用
以下是关于 AI 智能体接入个人微信的应用的相关信息: 国内版的扣子是一款在 AI 应用领域知名度高的产品,功能丰富,支持知识库、工作流和插件等,其社区市场完善,用户可选择官方或其他用户创建的插件和 AI Agent,且支持多种接入方式,包括接入个人微信公众号,还支持接入企业服务号和企业微信。但普通版本和专业版主要接入国内模型,可能存在性能和稳定性问题。 Coze 可以实现多模态资讯的跨平台推送,通过登录宝塔面板,在上面部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。具体步骤包括在宝塔面板中进行可视化控制云服务器,添加 Docker 项目模板,创建容器并编排,扫码等操作。 熊猫大侠介绍了基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤,可实现多种功能,支持多平台、多模型、多消息类型和多部署方法。但需要注意接入大模型 API 需单独付费,微信端接入有封号风险,操作需依法合规,注意数据处理和遵守法律法规。 此外,张梦飞同学写了更适合小白的使用教程:【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信副本
2025-02-21
转行做AI产品经理的自学指南,并帮我找到学习资源途径
以下是一份转行做 AI 产品经理的自学指南及学习资源途径: 自学指南: 1. 了解 AI 基础知识,包括常见的概念、技术和应用。 2. 学习产品管理的核心知识,如需求分析、用户体验设计等。 3. 关注技术原理,例如思维链、RAG、PAL、ReAct 等,可通过相关论文和科普视频进行学习。 4. 积累实践经验,尝试参与实际项目或模拟项目。 学习资源途径: 1. WaytoAGI(通往 AGI 之路):这是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织实践活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 2. 相关技术论文:虽然对于小白有难度,但可以借助 AI 辅助阅读,完成一定知识储备。 3. 科普视频:如林粒粒呀的相关科普视频。 4. 行业访谈:例如安克创新 CEO 阳萌的访谈,获取前沿观点和启发。 此外,您还可以参考北京分队中相关人员的经验,如 Sundy 从产品运营转行当 AIGC 产品经理的经历。
2025-02-21
普通人的AI之路
普通人在 AI 领域有很多创造奇迹的机会和途径: 1. 参与 AI 艺术节:例如第一届 AI 艺术节 AIAF 面向全球创作者和 AI 爱好者发起了以“爱恨情仇”为命题的共同创作行动,收到了大量投稿,其中有相当比例的优秀作品来自此前并非从事视觉创作的跨界人士。 2. 让 AI 走进工作和生活: 万能公式法:问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,获取知识框架,再针对小点提问,辅助深度思考。 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息,也可在必要时溯源至 Twitter 和相关官网。同时,为应对信息爆炸,可尝试只掌握最好的产品、解决具体问题、关注核心能力、关注需求和逻辑、先提升认知等技巧。 3. 了解 AGI 相关内容:如阅读 AGI 万字长文,了解 AI 多模态大爆发、应用现状、发展方向、可能带来的影响等多方面内容。
2025-02-21
能源领域的ai应用
以下是能源领域的 AI 应用: 1. 优化能源使用:AI 可用于提高能源效率,例如优化工业生产中的能源消耗,或者在家庭和商业建筑中实现智能能源管理。 2. 可控核聚变:在可控核聚变技术方面,AI 协助进行预测,如普林斯顿大学等离子体物理实验室通过 AI 成功在离子体撕裂前 300ms 进行了预测。 3. 能源预测和规划:AI 可以分析能源需求和供应数据,为能源的生产、分配和存储提供更准确的预测和规划。 4. 能源系统的监测和维护:通过分析实时数据,AI 能够预测潜在的故障和维护需求,减少停机时间和维修成本,提高能源系统的可靠性。
2025-02-21
帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的AI工具和提示词有哪些
以下是一些帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的 AI 工具和提示词: AI 工具: 1. 产品管理工具:如 Aha!、ProductPlan 等,帮助管理整个产品生命周期。 2. 协作工具:如 Google Docs、Microsoft Office 365,支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件:如 JIRA、Trello,用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具:如 Google Trends、SEMrush,分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具:如 SurveyMonkey、Typeform,收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具:如 Tableau、Power BI,对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件:如 MindMeister、XMind,帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件:如 Lucidchart、Visio,绘制产品功能和流程图。 提示词: 1. 行业洞察分析:对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。 2. 方法论专家:精通各类管理和研发方法论,能根据具体情况选择和应用最佳方法。 3. 头脑风暴:团队成员自由提出各种想法和见解,快速产出创意解决方案。 4. 需求文档设计:根据产品特性和用户需求,设计产品需求文档。 5. 功能价值分析:评估产品各项功能的重要性和价值,辅助优化资源配置。 6. 竞品分析报告:对竞争对手的产品进行全面的分析比较,找出优劣势。 7. 流程图/图表设计:直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。 8. 思维导图设计:以树状图形式展示思路和知识框架。 9. 解决方案专家:根据问题分析,提供切实可行的解决方案。 10. 周报生成器:自动化生成工作周报,提高工作效率。 学习 Prompt 提示词可以参考这份文档:https://www.promptingguide.ai/zh 。 在写提示词时,要注意以下几点: 1. 提示词内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 2. 调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,更优先。 4. 对于星流一站式 AI 设计工具,其提示词用于描绘画面,支持中英文输入,启用提示词优化后能更生动地描述画面内容,小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 使用这些提示词和工具,可以帮助产品经理更高效地撰写产品需求文档,确保文档全面覆盖了市场和产品的关键方面。同时,它们也有助于提高团队之间的沟通效率和文档的可管理性。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-19
deepseek 部署文档
以下是关于 DeepSeek 部署的相关内容: 《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RKK5wNbeHifSAXkAR5hcGYQmn5f?renamingWikiNode=false):来自社区伙伴 Hua 的投稿,手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1(671B)模型的完整部署流程,包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb) 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh):所有用户享 50 万免费 Tokens+API 半价优惠!火山引擎上线了 DeepSeek 系列模型!咱们社区小伙伴做了零基础部署教程,5 分钟打造专属满血版 AI 助手,速度飞快!使用方法中附上了飞书多维表格的接入方法、Coze 的接入使用方法、网页插件的使用方法。 《刚刚,DeepSeek 官方发布 R1 模型推荐设置,这才是正确用法》(https://mp.weixin.qq.com/s/RA1mhAyQOoXD5XOULAGgbQ):DeepSeek 官方下场推荐了部署 DeepSeekR1 的设置。DeepSeek 强调官方部署的版本跟开源版本模型完全一致。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
我想用ai自动化把我的文档内容生成漂亮的ppt
以下是一些可以将文档内容生成漂亮 PPT 的方法和工具: 1. 歌者 PPT(gezhe.com): 功能: 话题生成:一键生成 PPT 内容。 资料转换:支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持:生成多语言 PPT。 模板和案例:海量模板和案例库。 在线编辑和分享:生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务:自定义模板、字体、动效等。 简介:是一款永久免费的智能 PPT 生成工具,能将任何主题或资料转化为 PPT,并提供便捷操作和智能化体验。 产品优势: 免费使用:所有功能永久免费。 智能易用:通过 AI 技术简化制作流程,易于上手。 海量案例:大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 很专业:支持多种文件格式,转换过程中尊重原文内容。 AI 翻译:保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译。 推荐理由: 完全免费,对学生和职场人士是福音。 智能化程度高,通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT,高效准确。 模板和案例库丰富,适合各种场景。 对多语言支持实用,可一键生成目标语言的 PPT 或翻译。 几乎无需学习成本就能上手使用。 2. 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: 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。 打开 Xmind 软件,将 md 文件导入 Xmind 文件中。 Process ON 导入 Xmind 文件。 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。 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。 3. 增强版 Bot: 场景: 图片理解与生成:在对话框输入诉求,可生成相应图片,也可根据图片提取关键知识内容。 PPT 一键生成:根据上下文在对话框输入诉求,可生成幻灯片内容及相关模板选择。 PDF 智能制作:根据上下文在对话框输入诉求,可生成相应的可选模板。 系统架构论文一键创作。
2025-02-14
有没有自动化文档处理的
以下是关于自动化文档处理的相关信息: 在使用 AI 进行数据分析时,可将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,以优化性能并便于发现和修正问题。对于复杂问题,律师可采用逐步深化和细化的提问方式。 为提高 AI 性能,需提供大量数据和示例,以及高质量的参考材料、操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细的流程和知识。在自动化文档处理中,可编写详细指南说明如何处理不同类型文档及使用工具提高效率。 在 Prompt 中使用专业领域术语引导 AI 回答方向,如在法律领域处理合同纠纷时给出特定提示。 大模型的语料存在滞后性,使用 AI 回答后要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选和判断,确保符合法律伦理、立法目的和实务。 此外,以下是一些 AI 文章排版工具: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。
2025-02-13
dify使用秘诀
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,具有以下特点和优势: 1. 理念创新:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 2. 界面直观:为用户提供直观的界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 3. 功能强大:具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 4. 智能体支持:允许用户定义 Agent 智能体。 5. 性能优化:通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 6. 部署灵活:提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。 7. 数据可控:通过开源特性确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 8. 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 9. 适用场景广泛:无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都能提供相应的支持和工具。 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,效果更好。
2025-02-21
如何使用ai提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 提示词的定义和输入语言: 提示词用于描绘您想要的画面。 不同模型对输入语言有不同要求,如星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如“一个长头发的金发女孩”),基础模型 1.5 使用单个词组(如“女孩、金发、长头发”),且支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如“一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量”。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,输入不想生成的内容,如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 对使用提示词的认识: 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,需要在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 要接受 AI 的“不稳定性”,对其进行教育、监督和鞭策。
2025-02-21
能在局域内网,没有网络,离线的场景使用的AI编程工具,可以是单独运行的,也可以是JetBrains IDEs中作为插件使用的
以下是一些可以在局域内网、没有网络、离线场景使用的 AI 编程工具: 1. PyCharm:是 JetBrains 推出的智能代码补全工具,支持 Java、Python 和 JavaScript 等多种语言。因其高准确性著称,帮助开发人员节省编程时间。价格:起价每月 24.90 美元。 2. AIXcoder:AI 驱动的编程助手,支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言。它提供了自动任务处理、智能代码补全、实时代码分析以及输入时的错误检查功能。价格:暂无信息。 3. Ponicode:AI 驱动的代码工具,旨在帮助开发人员优化编码流程。利用自然语言处理和机器学习,根据用户的描述生成代码。由 CircleCI 维护。 4. Jedi:开源的代码补全工具,主要作为 Python 静态分析工具的插件运行,适用于各种编辑器和 IDE。价格:免费。 此外,还有以下相关工具: 1. Cursor:网址:https://www.cursor.com/ ,通过对话获得代码。 2. Deepseek:网址:https://www.deepseek.com/zh ,方便国内访问,网页登录方便,目前完全免费。 3. 通义灵码:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 4. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 5. AskCodi:一款 AI 代码助手,提供各种应用程序用于代码生成、单元测试创建、文档化、代码转换等。由 OpenAI GPT 提供支持,可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用。 6. ODIN(Obsidian 驱动信息网络):是一个插件,可以在 Obsidian 中使用。它提供了一些功能,包括通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用。
2025-02-21
有没有关于使用coze制作在线客服的案例或教程
以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程: 画小二:通过 Coze 定制开发插件案例,包括创建智能体、添加插件等,还可发布到微信成为专职客服技能,并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集:包含保姆级教程,如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程:包括不同分享人的主题分享及流程安排,如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享,均有回放地址可供查看。
2025-02-21
你使用了哪些大模型
以下是关于大模型的相关信息: 大模型的定义:大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多,主要是模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 国内部分大模型: 北京:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com 、抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com 、智谱 AI(GLM 大模型)https://chatglm.cn 、中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn 、百川智能(百川大模型)https://www.baichuanai.com/ 上海:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/ 、MiniMax(ABAB 大模型)https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://internai.org.cn 部分大模型的特点:在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax;目前不能进行自然语言交流的有昇思、书生;受限制使用的有 MiniMax;特色功能方面,昇思能生图,MiniMax 能语音合成。 大模型的动手实验:由于作者使用的是 macOS 系统,因此采用 GGML 量化后的模型。比较有名的相关项目有 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ 中下载模型,3G 到 7G 不等。此外,llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用,首先启动 server,它默认监听 8080 端口,打开浏览器就可以对话。
2025-02-20
0到1使用大语言模型
以下是关于 0 到 1 使用大语言模型的相关内容: Ollama 框架: 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. 支持用户自定义模型,例如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。 7. 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。 大模型安全: 1. 通过对齐(指令调优)使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障,可拆解为监督微调、获取 reward model 和强化学习调整输出分布两部分。 2. LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保语言模型安全。 3. 强化学习通过引入人类反馈数据调整模型输出分布,使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。 4. 但 Alignment 并不足以防护所有安全问题,存在越狱(Jailbreak)情况,导致模型对齐失效。 5. 还需关注隐私问题。 大模型架构与特点: 1. 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种架构,目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构。 2. 大模型预训练数据量大,来自互联网,参数多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数。 3. GPT3 可根据任务描述和示例完成任务,ChatGPT 则通过对话完成任务,二者在形式和安全性上有差别。
2025-02-19