如何搭建一个工作流来做ai agent 的事情，帮助学生找工作的整个流程，从找合适岗位-> 投递简历 -> 和hr联系 ->做面试前的search工作和面试准备-> 提醒参加面试-> 面试结果追踪，后续的复盘，得到面试经验

以下是关于模拟面试的 Prompt 的相关内容： 1. 设置面试情景 Prompt：给出具体的面试场景，如“你正在参加一家科技公司的产品经理面试”，让被面试者明确背景和角色定位。 2. 提供职位描述 Prompt：给出被面试职位的主要职责和要求，使被面试者了解所需展现的关键技能和经验。 3. 设置面试官 Prompt：扮演不同性格的面试官，如严厉、友善等，让被面试者体验不同风格。 4. 设置问题 Prompt：准备常见的面试问题，如自我介绍、工作经历、未来规划等，引导被面试者回答以展现能力。 5. 反馈 Prompt：在模拟面试中给予被面试者及时反馈和点评，帮助其了解表现并提出改进建议。 6. 情景变化 Prompt：设置意外情况，如被问到意外问题、遇到冲突等，考验被面试者的应变和临场反应。 此外，还为您提供了一些 Claude 官方提示词的示例，如批改大神、绕口令、面试题制造机、语法天才等。 以下是一些提示词目录的链接： 总的来说，设置丰富的 Prompt 可以让模拟面试更贴近真实情况，帮助被面试者更好地准备和练习，同时要注意 Prompt 的灵活性，增加互动性和挑战性。

如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer，可以从以下几个方面准备： 1. 了解 AI 市场： 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能： 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 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 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。 需要注意的是，观察上面的岗位需求，其实公司并不是需要一个 prompt 工程师，而是一个 AI 互联网产品经理。

以下是一些与 AI 大模型应用相关的面试题： 在游戏行业，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，如网易的《逆水寒》在美术开发、NPC 与玩家交互等方面的应用。请问您对这种应用的看法和理解？ 在人力资源管理领域，AI 覆盖了从招聘到员工绩效评估等各个环节。请谈谈您对这种应用的认识以及其可能带来的影响。 在基础办公提效方面，如 PPT、Excel 等，AI 能从单个任务到角色协同显著提高工作效率。您认为这种提高在实际工作中的具体表现和重要性如何？ 对于健身行业中的 AI 减重顾问，既能解决售前客服问题，又能进行健康监护，您如何看待这种应用的前景和挑战？ 如何在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手？比如创建大模型问答应用，包括获取大模型的推理 API 服务等步骤。 作为 AIGC 产品经理，在大模型方面，如对算法的熟悉程度、了解的大模型及其评价、快速体验各种模型的方法、大模型应用落地中注入领域知识的方式、大模型应用的评测、保证大模型价值观无害、对 PE 的理解及相关案例、对大模型微调及 RAG 的理解和优势、用大模型解决传统模型无法解决的业务问题、大模型面临的新安全危险及解决方法、幻觉的产生及解决手段等方面，您有怎样的见解和经验？

以下是一些 AI 模拟面试的产品： 1. 智联招聘面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 2. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。

以下为您介绍一些模拟面试的 AI 助手： 1. 沃顿商学院提供的模拟创建器：适用于 GPT4 和 Gemini Advanced。您可以将其设定为一位精通为学生设计角色扮演场景的 AI 主持人，帮助学生练习谈判、面试、演讲等技能。它会先自我介绍，然后提问了解学员背景和水平，提供不同场景选项，在模拟前描绘场景，模拟中代入学员对手，结束后给出反馈和改进建议。 2. 智联招聘的面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 此外，您还可以通过以下步骤在网站上增加一个 AI 助手： 1. 点击打开函数计算应用模板，选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 2. 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击查看确认示例网站部署成功。 3. 在网站的 html 文件中插入几行代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关代码注释，最后点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面即可查看效果，网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起。

以下是一些利用 AI 完成面试用案例集的建议： 1. 参考相关的 AI 产品案例和投稿，例如： 销售方面：话术总结优缺点，包括产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等。 客服方面：定制客服话术，涵盖产品知识、使用方法、售后服务等关键词库。 HR 方面：团队绩效管理，根据绩效数据输出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成回答。 2. 了解 OpenAI 春季发布会中的官方案例，如《面试准备》让 AI 为面试做准备。 3. 研究关于 AI 监管的案例，如“Good AI Recruitment Limited”公司在招聘中使用 AI 系统的情况，以及相关的联合指导措施。 您可以从以上这些案例中获取灵感和有用的信息，来完成您的面试用案例集。

以下是关于百炼工作流的相关信息： 为了快速定位问题，大家尽量把截图附上。 应用回复结果与工作流返回结果可能不一致，感觉像是对返回结果又进行了一次 AI 处理。售后支持回复不建议使用工作流，称百炼的工作流不好使。 关于百炼的 token 余额，只看到了 token 使用日统计，没看到余额。查询单个模型的免费额度信息：登录后，点击模型广场，选择模型并点击下方的查看详情按钮，即可查看免费的总额度，剩余额度，及到期时间。如点击查看详情后，发现没有免费额度信息，则需要查看该模型是否有赠送额度机制，如核实有赠送额度，那可能是免费额度有效期已经到期，到期后将不显示免费额度模块。更详细信息参考：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/NZQYprEoWo4bv5X1UzRAEaLaV1waOeDk?utm_scene=person_space 登录失败的相关问题。 开通百炼模型时提示额度不足，比赛结束希望继续使用模型，免费额度用完后可登录阿里云官网点击右上角头像点击充值。 此外，阿里云百炼地址:https://bailian.console.aliyun.com/ 。开通满血版 R1 模型，在模型广场找到 DeepSeekR1 并授权，页面上可看到免费的 100w 额度和已使用量，每个人都会免费送 100w 额度，过期了就亏了。DeepSeekR1 模型是阿里云自主部署的，在阿里强大的技术实力下做了推理优化，强过 99.99%的市面上教的满血版本地部署的性能。用完还有免费的蒸馏版的 R1 模型，也是 100w token，这些模型都可以在“首页”或者“直接体验”直接使用，或者直接模型效果对比，也可以用 API 调用，比如 chatbox 直接使用。百炼应用开发新增加了模板，可以从模板来学习应用搭建。工作流可以用来让不同模型在同一任务创作。 使用场景示例： 法律合规改写：客户是一家招聘平台，每天需要处理百万级别的企业招聘需求，通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端的要求是否符合劳动法要求，是否有性别歧视风险等等，并自动改写，减少了大量人力审核的需求。 关键信息抽取&打标签：客户是一家法催机构，每天需要处理十万到百万级别的借款人的相关信息，包括数额、借款时长、沟通次数以及反馈等等的大量不同来源的文本，通过百炼工作流，客户构建并串联了案件画像 Agent、借款人画像 Agent、法院画像 Agent 并最终通过打标签 Agent 经过意图分析节点自动化执行下一步，减少了大量律师数据整理，分析以及归类的工作。 智能助理&客服：客户是一家有 C 端 APP 的教育机构，有几十万的 DAU，客户通过百炼工作流搭建了首页的智能助手，通过意图分类的能力，将不同的用户 Query 分发到不同的场景模型中，针对用户自己的场景进行回答。

以下为您推荐至少 5 个适用于高校新媒体工作人员的 AI 文本工具，并进行对比分析： Copy.ai： 功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能。 可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间，提高效率。 Writesonic： 专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 智能算法能根据用户提供信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI： 人工智能写作助手，写作质量较高，支持多种语言。 虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容。 Grammarly： 不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot： AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，同时保持原意。 秘塔写作猫： 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。 支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作： 是智能写作助手，能应对多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等。 支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作： 由腾讯 AI Lab 开发，能探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 选择工具时，您可根据具体需求（如文档类型、个人偏好等）进行考虑。例如，若主要需求是生成新闻类内容，Copy.ai、Writesonic 和 Jasper AI 可能更适合；若还需兼顾排版和语法检查，Grammarly 和 QuillBot 是不错的选择；若注重中文内容的改写，秘塔写作猫、笔灵 AI 写作和腾讯 Effidit 写作可优先考虑。

以下是一些关于 AI 自动化和工作流编排的工具和方案： 1. RPA 软件：很早就出现在工作流编排领域，目标是使基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 2. ComfyUI：将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过不同节点和连线完成模型操作和图片生成，其 DSL 配置文件支持导出导入，提高了流程的可复用性，降低了时间成本。 3. Dify.AI：工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处，定义了一套标准化的 DSL 语言，方便使用导入导出功能进行工作流复用。 4. Large Action Model：采用“通过演示进行模仿”的技术，检查人们与界面的互动并模仿操作，从用户提供的示例中学习。 5. Auto GPT/Agent/Baby AGI：基于 GPT4 语言模型的开源应用程序，用户输入目标后可自主执行任务、递归地开发和调试代码。能用于自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务等，访问地址为： 。 此外，在工作流编排中还涉及到一些概念和技术： 1. 短期记忆和长期记忆：短期记忆将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆通过外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。 2. 工具：学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 3. 动作：大模型结合问句、上下文的规划、各类工具，最终决策出需要执行的动作。 4. Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，通过将复杂任务分解成较小步骤，融入更多人类参与到流程中的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 但需要注意的是，Agentic Workflow 虽然美好，但使用的用户目前较少，可能是出现周期、工作流使用的上手难度等因素导致，并且在复杂流程上的开发并不是那么稳定可靠。

AI 编写自动化框架的脚本是可以实现的。以下是一些可选用的工作和支持工具： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 至于框架选用是否需要进行指定，这取决于具体的项目需求和技术环境。在选择框架时，需要综合考虑多种因素，如项目的规模、技术栈、开发团队的技能水平等。

以下是为您提供的相关学习课程，方便您零基础代码学习并搭建自己的工作流： 8 月 13 日 ComfyUI 共学： 讨论了 Config UI 的学习需求、教程分享、部署问题、应用场景，以及相关活动的规划。 分享了 Config UI 工作流在不同场景的应用、优势、弊端以及学习方法，还提及了相关的分享会和开源社区的情况。 探讨了 CONFIUI 的使用、工作流分享、报错问题及解决方案，还有相关课程的设计安排。 讨论了郭佑萌在 AI 绘图领域的工作经历，包括项目实践、技术调研、培训以及未来的教学计划等内容。 介绍了 AI 绘图课程的规划。 课程从零基础开始，从认识 config、UI 及行业概念讲起，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容。 介绍了 config 牛角尖大王系列，包括 control net、IP Adapter、图像放大、mask 等部分，阐述了它们的作用和玩法。 学习相关知识后初步具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流。 报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档。 规划了实战案例思路。 ComfyUI 共学快闪： 王蓉🍀🎈Wang Easy 基础搭建和转绘。 唯有葵花向日晴基础教程，工作流开发，实际应用场景。 热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频。 咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点。 傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频。 云尚工作流节点搭建思路。 FǎFá 热门节点功能，搭建。 森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析。 苏小蕊基础教程。 Sophy 基础课程。 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题。 阿苏工作流框架设计。 aflyrt comfyui 节点设计与开发。 老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装。 Liguo 模型训练。 啊乐福基础课程。 塵优秀案例。 风信基础课程➕平面设计应用场景。 北南基础课程。 视频工作流框架设计。 Damon 基础课程。 渔舟基础课程+工作流搭建思路。 乔木船长工作流。 ☘️基础教程。 ☘基础教程。 工作流设计+典型案例剖析。 麒白掌工作流搭建。 OutSider 风格迁移。 吴鹏基础+工作流搭建。 拾光工作流基础搭建从入门到精通。 茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍。 百废待.新（早睡版）工作流从入门到进阶。 电商应用场景。 AI 女友麦洛薇（0 代码 comfyui 搭建，知识图谱稳定人设，无限上下文，永久记忆，可接入飞书）： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以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，也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻麦洛薇机器人。 飞书机器人创建： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg。

对于零代码基础的业务小白搭建自己的 AI 自动化工作流以提升效率，您可以参考以下步骤： 1. 利用 Comfyui 界面： 打开 Comfyui 界面后，右键点击，找到 Comfyui LLM party 的目录。 您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 启动 ollama： 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。 如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 3. 对于图片相关的工作流，比如 0 基础手搓 AI 拍立得： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 为了简化流程，可以选择 Coze 平台实现零代码版本的工作流。搭建流程时，主要关注以下几个步骤： 上传图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用。 插件封装：将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件，实现便捷调用，如果市场里面有可以直接使用。 4. Coze 的工作流是一种可视化的方式，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，从而实现复杂和稳定的业务流程编排。具体来说： 工作流由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点。用户可以在这些节点之间添加各种功能模块，构建出所需的业务流程。 工作流支持丰富的功能模块，包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。用户可以根据需求灵活组合这些模块。 工作流的创建和编辑都可以通过可视化的拖拽界面完成，无需编写代码。这大大降低了工作流搭建的门槛。 创建好的工作流可以直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂的业务逻辑。 总的来说，Coze 的工作流为用户提供了一种可视化、低代码的方式，来快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务。这极大地降低了开发门槛，让更多人可以利用 AI 技术来提升工作效率。但请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

将小说制作成 AI 视频通常涉及多个步骤，包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等。以下为您介绍一些相关工具及使用流程： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ OpenAI 刚刚发布了首款文生视频模型——Sora。它能够根据文字指令创造出逼真且充满想象力的场景，生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的女主角、背景人物等都具有惊人的一致性和稳定性。 Adobe Firefly 此次发布了三大功能：文生视频、图生视频、视频翻译。其支持 9:16、16:9 两种尺寸，支持简单的相机运镜，支持首尾帧，生成视频 5 秒、每秒帧数 24 FPS、1080p，文生视频里可以出现文字（英文），生成速度还行，免费用户赠送生成 2 个视频。图生视频和文生视频在同一个页面，访问。您可以先看下官方的宣传视频： 测试视频里出现文字的文生视频效果：

以下是 0 基础学习 AI 的建议： 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，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，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。 对于中学生学习 AI，还可以： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 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。 总之，无论是 0 基础还是中学生，都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 市场分析的相关内容： 中小企业利用人工智能（AI）进行转型中的目标市场分析： 首先，使用 AI 工具进行市场细分。通过详细分析市场数据，准确地识别和细分目标客户群体。选择能够处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具，如机器学习模型、数据分析软件等。收集广泛的市场数据，包括消费者行为、购买历史、社会媒体互动等，然后利用 AI 工具对这些数据进行分析。基于 AI 分析结果，将市场细分为不同的客户群体，每个群体具有独特的需求和行为特征。 其次，基于 AI 分析结果，定制化营销策略。根据目标市场细分的结果，制定更加个性化和有效的营销策略。针对每个细分市场群体的特征，制定特定的营销策略，如定制化的广告内容、促销活动和沟通方式。执行这些定制化的营销策略，并根据市场反馈和销售数据进行调整。持续监测营销活动的效果，如参与度、转化率等，以评估策略的有效性。定期更新市场数据，确保营销策略基于最新的市场洞察。 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化： 市场分析：利用 AI 分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化：AI 可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，帮助卖家优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 产品页面设计：AI 设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 内容生成：AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 图像识别和优化：AI 图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片，这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。 价格策略：AI 可以分析不同价格点对销量的影响，帮助卖家制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析：AI 可以分析客户评价和反馈，帮助卖家了解客户需求，优化产品和服务。 个性化推荐：AI 可以根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人可以提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 营销活动分析：AI 可以分析不同营销活动的效果，帮助卖家了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 库存管理：AI 可以帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 支付和交易优化：AI 可以分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 社交媒体营销：AI 可以帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 直播和视频营销：AI 可以分析观众行为，帮助卖家优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会： AI 创业市场： 行业大佬观点不一，有人认为是比移动互联网更大的红利，也有人对泡沫问题存在讨论。 小参数大模型开始盛行，对开发者是利好。 2024 下半年会有一批有代表性的 AI 应用跑出来。个人看好 agent 智能体在社交和游戏中的应用。 相关播客观点：站在 AI 很重要的角度，AI 创业没有蓝海，都是红海；先考虑市场有多少肉，再考虑有多少狼抢。

以下是一些改进基础搭建的知识库效果、减轻模型答案幻觉问题的建议： 1. 更换大模型：例如从 ChatGLM26B 替换成 baichuan213b，针对您的场景，后者的性能可能提升一倍左右。 2. 更换 embedding 模型：将 embedding 模型从 LangChain Chatchat 默认的 m3ebase 替换为 bgelargezh，后者可能更优。 3. 测试不同 Top k 的值：比较 Top 5、Top 10、Top 15 的结果，发现 Top 10 时效果可能最优。 4. 对文档名称进行处理：人工对文件进行重命名，上传相同文件构建知识库，同时在构建知识库时勾选【开启中文标题加强】选项，虽然重命名文件对结果的提升效果不明显，但勾选该选项后，回答的无关信息可能减少，效果有所提升。 RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务。 在大模型中，向量可想象成空间中的点位，每个词或短语对应一个点。系统通过查看词在虚拟空间中点的位置，寻找直线距离最近的点来检索语义上接近的词语或信息。理解向量后，当收到一个对话时，RAG 的完整工作流程为：检索器从外部知识中检索相关信息，生成器利用这些信息生成答案。 要优化幻觉问题和提高准确性，需要了解从“问题输入”到“得到回复”的过程，针对每个环节逐个调优，以达到最佳效果。

以下是为您规划的快速掌握 AI 工具使用的学习路径： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，学习生成式 AI 等基础知识，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，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，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，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。 此外，还有以下几点建议： 1. 多看教程，多实践：通过学习教程和反复实践，可以快速掌握 AI 工具的使用方法。 2. 积极参与社群交流：加入相关社群，向有经验的朋友请教，可以获得很多宝贵的经验和建议。 3. 保持好奇心和探索精神：AI 技术发展迅速，不断学习和探索新技术，可以让您在这个领域中保持竞争力。 希望以上学习路径和建议对您有所帮助！

以下是从入门到精通 AI 的学习路径： 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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。 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： 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。