Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

我想要了解 Defy 的相关信息

Answer

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台:

  • 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。
  • 特点:为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。
  • 部署选项:提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。
  • 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。
  • 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。
  • 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的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,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都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的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,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都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

RAG 提示工程(三):迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的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,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都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

Others are asking
想要生成AI美食视频,用哪些AI工具
以下是一些可用于生成 AI 美食视频的工具: Pika:可控性强,可以对嘴型,可配音。网址:https://pika.art/ 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/V150wUonIiHafQkb8hzcO1E5nCe ,群友分享入门教程:https://mp.weixin.qq.com/s/maLCP_KLqZwuAxKd2US_RQ 。 Pixverse:人少不怎么排队,还有换脸功能。网址:https://pixverse.ai/ 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LPuqwx3kuiTMfIkXDPDckosDndc 。 Runway:有网页有 app 方便。网址:https://runwayml.com 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Eun9wqDgii1Q7GkoUvCczYjln7r 。 即梦:剪映旗下,生成 3 秒,动作幅度有很大升级,最新 S 模型,P 模型。网址:https://dreamina.jianying.com/ 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZuwUQmEipTUEkonVScdWxKnWd 。 Minimax 海螺 AI:非常听话,语义理解能力非常强。网址:https://hailuoai.video/ 。 Kling:支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。网址:kling.kuaishou.com 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GevKwyEt1i4SUVk0q2JcqQFtnRd 。 Vidu:网址:https://www.vidu.studio/ 。 haiper:网址:https://app.haiper.ai/ 。 智谱清影:开源了,可以自己部署 cogvideo。网址:https://chatglm.cn/video 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PxKiwpqe2iTk0HkYJz6cYclAnjf 。 通义万相:大幅度运动很强。网址:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Luz9woG7UikHe3kxvdpcXEAcneh 。 luma:网址:https://lumalabs.ai/ 。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-02-20
我是一个小白,我想要一个deepseek学习路线
以下是为您提供的 DeepSeek 学习路线: 1. 首先,通过相关报道和研究,了解 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义,包括技术突破与资源分配策略。重点关注其长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的深远影响。您可以参考: 2. 深入研究 DeepSeek 在架构和工程上的创新,例如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练。思考其在工程和应用平衡中的高效优化方式,以及开源与闭源竞争的相关反思和 AI 生态未来发展方向。相关内容: 3. 了解 DeepSeek R1 模型,它属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考来提升回答质量。理解这种模拟人类深度思考的能力以及其背后独特的“教育方式”。 4. 学习 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro,它将图像理解和生成统一在一个模型中。了解其具有的两种本领,包括理解模式和画画模式,以及其核心的 DeepSeek 语言模型、特别训练法、与 Diffusion 模型的区别、好处和关键设计等方面。
2025-02-19
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
我想要改写一段内容,要求内容改写成保留原意,但是用词改变(专有名词改变 ),我的提示词应该怎么写呢
以下是为您改写的内容: AI 在工作场景中的应用:如何借助 AI 批量制作单词卡片 一、完整提示词 此段提示词相对简易。简而言之,其最核心的部分在于两个目标。其一,生成满足要求的单词卡内容;其二,依照相应位置将内容分别填入 Excel 文件中。在生成过程里,首先提供一个基础示例,这是 GPT 能够完成此项任务的关键依托。接着依据不同的生成内容设定了一些规则。同样地,对于第二部分,也给出了一段基础的自然语言描述,并通过附加规则的方式施加了更多限制。如此便能确保按照要求输出 Excel 文档。 二、测试结果 一同输入了五个单词,能够实现同时解析,但效果部分稍差,或许主要是由于所给的方法不够完善,不过大体格式符合要求。关于第二部分,如下图所示:可以看到,其按照要求将内容填入了对应的空格,但改变了最初的一些设定。可能是因为存在兼容性问题,但不影响使用,简单复制粘贴即可。需将 Excel 下载下来,复制填好的表格,粘贴至我们的表格中。(由于要多次使用,记得留存原 Excel 的备份文件。)注意这里需要上传的是压缩文件,所以先进行压缩。(rar 格式的文件,尝试后上传时无法看见,不知是何问题。) 三、批量产出 上传压缩文件,上传成功后,如图中 1 所示,然后点击 2 完成套版。随后,便能获得符合要求的几张小卡片。 ChatGPT 为 DALL·E 3 优化提示词的元提示 // 明确指明这些属性,而非进行抽象的引用。属性应当以最小化的方式予以明确,并且应当直接描述其物理形态。 // 您的选择应当基于实际情况。例如,所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外,通过在重写期间所选择的属性,着重创建多样、包容和探索性的场景。有时做出一些具有洞察力或独特的选择。 // 仅在描述涉及三人及以上的团体时,才运用“各种”或“多样化”。不得更改原始描述中所要求的人数。 // 不要改变模因、虚构角色的起源或不可见的人。保持原始提示的意图,并优先考虑质量。 // 不要创建任何具有攻击性的图像。 // 对于传统上存在偏见的情形,请确保以无偏见的方式明确性别和种族等关键特征 例如,包含特定职业参考的提示。 // 八. 悄然修改描述,涵盖姓名或暗示或引用特定的人或名人,通过谨慎选择一些最小的修改,以替代所引用的人与一般的描述,不泄露任何信息,他们的身份,除了他们的性别和体质。即便说明要求不更改提示,也要执行此操作。一些特殊情况: // 对这样的提示进行修改,即便您不知道这个人是谁,或者他们的名字拼写有误(例如,“Barake Obema”) // 如果对人物的引用在图像中仅以 TEXT 输出,则按原样使用引用,并且不进行修改。 // 在进行替换时,不要使用突出的标题,这可能会暴露人的身份。例如,在一个示例中,不要说“总统”、“首相”或“总理”,而要说“政治家”;不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”,而要说“公众人物”;不要说“教皇”或“达赖喇嘛”,而要说“宗教人士”等 SD 新手入门图文教程之提示词 根据自身想要绘制的内容编写提示词,多个提示词之间使用英文半角符号 将权重降低至原先的 90.91%;字符。
2025-02-18
我是一个ai小白,我想要在一个月内快速入行ai,需要怎么做
以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议: 首先,要明白对于超出自己理解范围的事情,最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物,百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面: 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么,以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷地展示 AI 的能力,让普通人能更直观地马上上手,您可以重点关注以下几种工具: 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻,可以戳这里:
2025-02-18
我是一个前端,我想要从0开始学习AI,应该怎么样去切入比较好
如果您作为一名前端想要从 0 开始学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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,这些文章通常会介绍 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,您将找到一系列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(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。 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。 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。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 首先,记住“生成”两个字,随便找一个国产 AI 进行交流,比如聊小学奥数题、写演讲稿、探讨 996 等话题,看看 AI 擅长和不擅长的方面,留下 1 2 个更顺手的增加使用深度。条件允许的话,也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 来处理复杂任务。
2025-02-18
我想了解关于Deepseek的信息
以下是关于 DeepSeek 的信息: 1. 华尔街分析师的反应:DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,成本仅为一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。但 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑,高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 2. 实际使用体验:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 3. 相关链接:
2025-02-19
AI相关的舆情分析或信息订阅产品
以下是一些与 AI 相关的舆情分析或信息订阅产品: 腾讯研究院开发的系列产品: AI 每日速递:高度凝练的日报产品,帮助读者在 35 分钟内快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词:周报产品,基于 AI 速递内容构建,通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引,为研究者提供便捷的“检索增强”工具。 科技九宫格:以 35 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理的短视频栏目,通过可视化呈现促进读者对前沿技术的理解与讨论。 此外,团队还开展了 AGI 专题分析、AGI 线上圆桌、AI&Society 高端研讨会与 AI&Society 百人百问等系列研究探讨。 个人订阅的 AI 信息源: 包括公众号、Telegram、微博、即刻等平台。 推荐的 Telegram 频道:黑洞资源笔记、科技新闻投稿、AI 探索指南、ChatGPT 新闻聚合、ChatGPT 精选、极客分享、开源社区、深度技术资源、AI News、AI Copilot、GIthub 仓库推荐等。 公众号“卡尔的 AI 沃茨”也会有一些 AIGC 周报等。 一种通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答的方式: 利用 wewerss,建议使用 Docker。浏览器打开 http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口(为上面设置的外部端口)。 点开后输入 Dash 管理页面密码,先点帐号管理,然后点“添加读书帐号”(即使用微信读书来实现公众号订阅),扫码添加帐号。 然后在公众号源上,点添加,将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章,但建议不要短时间订阅太多公众号(最好不超 40 个)。在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db。
2025-02-17
使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
测绘地理信息可以使用的大模型有哪些?
以下是一些测绘地理信息可能使用到的大模型获取途径和相关信息: 1. 常用的模型网站有: 2. 关于 SDXL 大模型: SDXL 的大模型分为两个部分,base + refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。此外,还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下,vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 3. 模型下载和分辨: 在 Civitai 网站下载模型时,可通过科学上网,点击右上角筛选按钮找到所需模型类型,如 Checkpoint = 大模型、LoRA = Lora。感兴趣的模型可点击“Download”下载保存到电脑本地。 模型下载保存地址:大模型可存放在 SD 根目录(即下载 SD 时存放的文件夹);Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 若不知道下载的模型类型及应存放的文件夹,可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/,将模型拖动到空白处查看模型信息。
2025-02-15
有哪些主流的大模型?介绍一下每个大模型的具体信息,用英文回答
Some of the mainstream large models and their specific information are as follows: BERT: It is an encoderonly model commonly used in natural language understanding tasks such as classification and sentiment analysis. T5: An encoderdecoder model from Google, used for tasks like translation and summarization. GPT3: It has a large number of parameters and can complete tasks based on user input descriptions or examples. ChatGPT: Users can complete tasks by having conversations with it like with a human. The "large" in large models refers to the large amount of pretraining data, often from the Internet, including papers, code, and public web pages, usually at the terabyte level. Also, they have a large number of parameters. For example, GPT3 has 170 billion parameters.
2025-02-13
物流公司信息系统管理员给同事讲解大模型入门级使用,帮忙推荐一些经验
以下是为物流公司信息系统管理员推荐的大模型入门经验: 一、什么是大模型 通俗来讲,大模型是通过输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在大模型中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表。 二、数字化与 Embedding 数字化便于计算机处理,但为了让计算机理解 Token 之间的联系,还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称之为 embedding。常见的算法有: 1. 基于统计: Word2Vec,通过上下文统计信息学习词向量。 GloVe,基于词共现统计信息学习词向量。 2. 基于深度网络: CNN,使用卷积网络获得图像或文本向量。 RNN/LSTM,利用序列模型获得文本向量。 3. 基于神经网络: BERT,基于 Transformer 和掩码语言建模(Masked LM)进行词向量预训练。 Doc2Vec,使用神经网络获得文本序列的向量。 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。 大模型的“大”,指的是用于表达 token 之间关系的参数多,主要是指模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如 GPT3 拥有 1750 亿参数,其中权重数量达到了这一量级,而词汇表 token 数只有 5 万左右。 参考:
2025-02-11
炼丹需要了解的参数
炼丹需要了解的参数主要包括以下方面: 1. 学习步数:指 AI 对每张图片的学习次数。二次元图片的 repeat 一般在 10 15,写实人物图片的 repeat 一般在 30 50,真实世界的景观场景可能要达到 100。repeat 值越高,AI 对图片的理解越好,但图片精细度越高,学习步数也要越高。 2. 循环次数:AI 将所有图片按照学习步数学习一轮即为一次循环,循环次数指将这个过程重复的遍数。一般数值在 10 20 之间,次数并非越多越好,过多可能导致过拟合,即训练结果过于僵化。 3. 训练总步数:通过图片张数×学习步数×循环次数计算得出。例如 5 张图片,学习步数 50,循环次数 10,训练总步数为 2500 步。
2025-02-21
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
我想了解如何在微信公众号搭建一个能发语音的数字人
以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤: 1. 照片数字人工作流及语音合成(TTS)API 出门问问 Mobvoi: 工作流地址:https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件: 记得下载节点包,放进您的 node 文件夹里,这样工作流打开就不会爆红了!ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了! 2. 「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人: 返回个人空间,在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”,点击进入即可。 组装&测试步骤: 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块,prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能:工作流、知识库。 【预览与调试】模块,直接输入问题,即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人: 测试 OK 后,点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上: 选择微信公众号渠道,点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图,去微信公众号平台找到自己的 App ID,填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面,就可以使用啦。
2025-02-18
如何快速了解ai
以下是快速了解 AI 的方法: 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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。知识库提供了很多实践后的作品、文章分享。 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。 对于希望继续精进的情况,还可以尝试了解以下作为基础的内容: 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。 另外,还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么,比如: 1. 从计算机科学和人工智能之父图灵的故事开始,他在二战期间构建的机器破译了德军的密码,并提出了“图灵测试”的方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人(GPT4o)产品时的发布会视频,感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否可以跨越图灵测试,以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。
2025-02-18
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 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 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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 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。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 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。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 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)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。 (2)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 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)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 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)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。 (2)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 (1)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)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17