怎样分析一篇PDF文档中的信息并创建问答对，将问答对按行输出到多维表格？

以下是关于构建智能问答 Agent 的相关信息： Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 在飞书上构建 FAQ 机器人： 1. 会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。 2. 讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。 3. 介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。 4. 讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。 5. 飞书智能伙伴创建平台（Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用。 本地部署资讯问答机器人： 决定先采取 Langchain + Ollama 的技术栈来作为 demo 实现，后续也会考虑使用 dify、fastgpt 等更加直观易用的 AI 开发平台。 整体框架设计思路如下： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，核心在于其“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑，其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 请注意，以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

waytoagi 的飞书知识库智能问答机器人是基于飞书 aily 搭建的。在飞书 5000 人大群里内置了名为「waytoAGI 知识库智能问答」的智能机器人，它会根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。 其具有以下功能和特点： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 使用方法： 1. 在飞书群里发起话题时即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 2. 可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码需在获取），然后点击加入，直接@机器人即可。 3. 也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 搭建问答机器人的相关情况： 1. 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。 2. 讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。 3. 介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。 4. 讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。 5. 飞书智能伙伴创建平台（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。

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。

以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。

要做一个知识库智能问答机器人，主要基于大模型的 RAG 机制，具体步骤如下： 1. 理解 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。它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。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍，再基于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。 2. 创建知识库：创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot：在设计中添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外，在飞书中，还可以利用飞书智能伙伴创建平台（Aily）来搭建 FAQ 机器人，它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能为企业提供简单、安全且高效的环境，帮助轻松构建和发布 AI 应用。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

以下是一个使用 Python 实现读取 CSV 文件并按行倒序排列的代码示例： ```python import pandas as pd 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv 按行倒序排列 reversed_data = data.iloc 打印结果 print ``` 在上述代码中，首先使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数读取 `data.csv` 文件，然后使用 `iloc` 索引和切片操作 `` 实现按行倒序排列。

以下是一些将 PDF 转换为 Word 的 AI 工具和方法： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外，对于美国电工教材 PDF 的翻译，推荐策略为： 1. 将 PDF 转 Markdown，人工校验后再分页翻译。 2. 无合适工具时，可用 AI 协助：将 PDF 转为图片，再用 Gemini Flash 2.0 转成英文 Markdown。推荐工具：Microsoft Markitdown，工具地址：

以下是关于 DeepSeek 的相关资料： 同时还有 DeepSeek 的论文资料： 另外，关于 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一的相关内容： DeepSeek 的特点与优势包括： 推理型大模型：核心是推理型大模型，通过理解用户真实需求和场景提供答案，不需要用户提供详细步骤指令。 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，不需要用户学习和使用特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，而非简单罗列信息。 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 更多提示词技巧请查看

以下是关于“用 AI 为教师减负”的相关内容： 与大语言模型交流的心得：把大模型当作大学生可以，当作专家不行；“实习生”只能执行任务，需要指明方向、拆解任务、教其一步步操作，像导演一样编排具体流程、检查结果、修改流程、反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂任务拆分成科学合理的步骤，且让前一步结果成为后一步基础。写 Prompt 效果不理想时，思考任务拆分是否合理。即使指明步骤，未打印出来也无效果，因 LLM 需基于前面输出结果预测后面结果。 教师使用 AI 小技巧：很多 AI 网站可创建“智能体”，如配置信息、知识库、能力配置等，可手搓各种机器人为工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等。设置“常用语”“小助手”“bot”，如 Kimi.ai 。 人机智慧学习协作框架： 个性化学习计划：分析学生表现，创建定制学习路径。 课程开发/学习沉浸：生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料等。 社会互动/沟通：与新的 AI 工具结合，为学生提供更好准备工具。 AI 备课测试：与优秀人类教师相比仍有差距，人机融合是大势所趋。 教学目标示例：如学生能理解背诵课文、把握文章大意等。 智能体相关：预先写好咒语（prompts），像编程一样写详细操作步骤，以后直接使用，可将日常工作列出，寻找可被 AI 加速和固定输入输出的工作，写成“智能体”并迭代优化。 提示词工程：提示词技能是指用户设计提供给生成式人工智能大模型的文字或文本的技能，其内容决定生成内容质量，是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词设计公式包括指定角色、明确任务、概述要求、提供说明。

以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。

以下是关于“清华大学：普通人如何抓住 DeepSeek 红利.pdf”的相关内容： 本报告由清华大学陶炜博士生团队撰写，探讨了普通人如何利用 DeepSeek 抓住 AI 红利。报告详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过工作、学习、生活和社交等多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题。文章还强调了提示语设计的重要性，指出通过精准的提示语可以引导 AI 生成高质量的内容，并提出了提示语设计的策略和技巧。 此外，还有《张梦飞：为什么 DeepSeekR1 是推理模型？那 GPT4 是什么模型？我的定义和思考》一文。在近年的大模型发展中，推理能力一直被视为衡量模型智能水平的关键因素。随着 DeepSeekR1 和 O1 等模型的出现，一个全新的概念浮现——推理模型（Reasoning Model）与非推理模型（NonReasoning Model）之间的根本区别。文章通过详细解析推理模型与非推理模型的训练路径、推理能力的形成机制、以及它们在思维链上的关键差别，帮助大家理解为何 DeepSeekR1 这样的模型被称为推理模型，以及它如何突破了传统 LLM 的局限性。 相关链接：

要与多个 PDF 进行对话，可以考虑使用以下方法和工具： 1. ChatDOC：这是一个 AI 文档阅读助手，能够在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息。它具有以下优势： 可靠性和准确性高，在所有 ChatPDF 类产品中居首。 精通表格理解，选择表格或文本可立即获取详细信息。 支持多文档对话，不受每个文档页数限制。 每个回答均可溯源至原文，有原文档中的直接引用支持。 支持多种文档类型，包括扫描件、ePub、HTML 和 docx 格式文档。 2. AskYourPDF Research Assistant：可以与多个文件聊天，生成带有引文的文章，分析和生成论文的参考文献，创建文件的知识库并与之交互等。 在进行互动式问答时，需要注意以下几点： 1. 对于更新的数据或最新出版的书籍、报告和文件，ChatGPT 的知识库可能无法提供答案。 2. 如果有现成的 PDF，建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答。 3. 提问时应遵循一定的模板，例如： 输入信息：向 ChatGPT 提供要查询的书籍、报告或文件的详细信息，包括书籍的书名、作者、出版日期、出版社，报告的时间、主题，文件的名称等，提供越详细越能获得准确答案。 提出问题：例如询问书籍中提到的某些方面、原则、方法，报告中行业的增长趋势，对报告或书籍的概括、主要观点等。

以下是为您推荐的相关学习内容： 一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体： 搭建选择内容推荐流，用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”，在飞书多维表格的稍后读存储地址中检索现有的收藏记录，匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 4.1 开始节点：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令即开始流程，判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题交由外层 bot 的大模型判断。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回所需查询结果，也可通过额外配置定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：采用批处理对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，可优化用户提示词提升匹配精准度。 输入观点一键生成文案短视频 基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化，实现视频全自动创建。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。

以下是关于多维表格和 DeepSeek 的相关信息： 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）： 创意来自@向阳乔木。 产品逻辑是阅读好文章时可一键存储到飞书多维表格，经 AI 处理后在博客网站呈现。 实现步骤：创建带有 AI 能力（以 DeepSeek R1 为主）的飞书多维表格；使用 Trae 生成网页呈现多维表格内容；使用 Trae 生成浏览器插件一键存入多维表格。 加持了 AI 能力的飞书多维表格是全民性图形化 AI 数据库。 【已结束】AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场： 活动流程包括分城市各自案例分享和 Workshop 自由探讨。 分城市案例分享主题包括使用 DeepSeek 做了什么、输出“超预期结果”的惊艳场景等，还分享使用方法技巧，如使用 DeepSeek 技巧、与其他工具的协同方案等。 Workshop 自由探讨包括参与者自由组队、确定项目方向、进行讨论和提交项目初稿。 工具推荐有 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子。 针对可能出现的情况设定了应急预案。 AI 编程与炼金术：Build on Trae 全文知识图谱： 包含多个章节的相关内容及对应的链接，如三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名、四.DeepSeek R1 驱动的 Life Coach 等。

以下是关于 deepseek 和多维表格的相关内容： AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场 活动流程（时间：13:00 17:30） 14:40 16:30 分城市各自案例分享 征集案例方向：使用 deepseek 你做了什么；用 DeepSeek 运用在工作生活上的案例；DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景；看到别人使用的案例也可以分享。 分享使用方法技巧：方法论碰撞，包括使用 deepseek 技巧、DeepSeek 与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、用 deepseek 获取流量/客户等。 16:30 17:30 Workshop 自由探讨 活动流程：参与者自由组队（设定匹配预案）；确定项目方向（围绕 DeepSeek 的应用）；进行 Workshop 讨论（头脑风暴+落地方案）；提交项目初稿（用飞书文档记录）。 工具推荐：DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子。 应急预案：讨论无方向设定 2 3 个标准问题引导；分组混乱预设 3 5 个热门主题，参与者自行加入。 WOW！不小心办了一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动 郑州场展示了自己搭建的无敌工作流。 深圳场分享了 DeepSeek + 出海的落地方案。 在北京场，有小伙伴玩起了 AR + 机械汪。 广州场有小伙伴分享如何使用 DeepSeek 辅助速通吃“霸王餐”。 福州场有最年轻的分享者展示了自己玩转 DS 的示例。 其后环节展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处，DeepSeek R1 大模型全面融入飞书多维表格、飞书智能伙伴创建平台等多款产品。

以下是关于输入点子生成视频文案的多维表格模板的相关信息： 概述： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源，现提供教程参考。 先看效果： 功能： 通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具： 1. Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 1. 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 邀请可拿 3000 万 tokens，附上宝藏飞书多维表格模板，包括营销类、投资和电商、工具论文效率类、有趣类等，如： 智能体发布到飞书多维表格： 1. 工作流调试完成后，加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据，智能体通过卡片回复。 2. 发布时选择需要的发布渠道，重点讲飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量，发布时会自动出现，目的是为了在多维表格中选择关联字段。填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 多维表格的字段捷径使用： 1. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。选择“自动更新”，输入 4 个字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 2. 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频。 自动化推送： 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。

以下是关于 deepseek 多维表格的相关内容： 该创意来自@向阳乔木，旨在做一个专属的好文推荐网站，其逻辑是当阅读到好文章时，可一键存储到飞书多维表格，经 AI 处理后自动在博客网站上呈现。实现此需分 3 步： 1. 创建带有 AI 能力（以 DeepSeek R1 为主）的飞书多维表格。但需注意，某些字段因由 R1 生成可能存在问题，需通过特定操作处理，如第六个字段“金句输出”、第七个字段“概要内容提炼”等，按相应步骤操作后，输入第一个链接，所有字段可自动生成，完成 AI 数据库设置。 2. 使用 Trae 生成网页，呈现多维表格的内容。 3. 使用 Trae 生成浏览器插件，实现一键存入多维表格。 此外，May 在其《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，作为飞书多维表格重度用户，强推加了 AI 功能及 deepseek 后的飞书多维表格。对于 AI agent 来说，扣子只能做单次任务，而飞书多维表格的 agent 可做批量任务，使用 AI agent 可能是个人的事，但用飞书多维表格后可成为团队协作的事，方便团队小伙伴一起提交内容让 AI 批量处理并返回。相关学习资料包括： 2025/2/13 回放链接：https://www.feishu.cn/community/course/content?course_id=7469623322680999964&class_id=7469623322716717084&lesson_id=7469623696753360900&content_id=7469623696782770180 练习作品：

以下是关于飞书多维表格与 DeepSeek 的相关信息： 举办了一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动，活动中展示了各地的精彩分享，包括小红书抖音内容创作、DeepSeek+出海的落地方案、AR+机械汪、吃霸王餐等有趣的应用，还展示了飞书多维表格和 DeepSeek 结合的强大之处。线下分享热闹，线上也有众多围观交流的小伙伴。 提供了一些关于 AI 编程与炼金术的知识图谱，包含 Trae 的介绍、安装、疑难杂症，图片字幕生成器，DeepSeek R1 驱动的 Life Coach 等多个方面，同时也有关于飞书多维表格与 DeepSeek 结合的相关内容，如创建带有 AI 能力的飞书多维表格、用网页呈现多维表格里的内容等。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中有关于飞书多维表格+deepseekR1 的专题，作者作为飞书重度用户，在飞书多维表格接入 deepseekR1 后进行了相关练习，并分享了感受和练习成品集合。