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扣子和大模型的区别是什么

Answer

扣子是一个 AI 聊天机器人构建平台，如字节推出的 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。它具有强大的知识库功能，能帮助上传和存储知识内容，并提供多种查找知识的方法，解决大模型可能出现的幻觉或某些专业领域知识不足的问题。

而 AI 大模型是一种技术，面向用户提供服务的是基于大模型开发的产品。例如，智能体可以被视为基于大模型开发的应用。

在实际应用中，扣子这样的平台能让开发者更便捷地构建和优化智能体，以满足不同场景和用户的需求。

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References

XAIR：AI 智能体平台对决：腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、什么是智能体？随着ChatGPT与AI概念的爆火，出现了很多新名词，“智能体Agent”还有bot和GPTs等，Kimi（月之暗面的大模型）的书面解释是：简单理解就是AI机器人小助手，参照移动互联网的话，类似APP应用的概念（我记得GPT刚出的时候，还有人把GPT应用称为GAP），AI大模型是一个技术，而面向用户提供服务的是产品，所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家：C端案例：比如社交方向，用户注册之后先捏一个自己的Agent，然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天，两个Agent聊到一起后再真人介入，也是一个很有趣的场景；还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例：如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似APP时代的个人开发者，那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent，类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze，是一篇科技报道：国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店，字节Coze扣子上线。2月1日，字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”，主要用于开发下一代AI聊天机器人。后来发现国内也有很多智能体开发平台，如Dify.AI，但个人比较常用的还是扣子，所以本篇主要对比字节扣子和腾讯元器。3、为什么要关注智能体？

XAIR：AI 智能体平台对决：腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、什么是智能体？随着ChatGPT与AI概念的爆火，出现了很多新名词，“智能体Agent”还有bot和GPTs等，Kimi（月之暗面的大模型）的书面解释是：简单理解就是AI机器人小助手，参照移动互联网的话，类似APP应用的概念（我记得GPT刚出的时候，还有人把GPT应用称为GAP），AI大模型是一个技术，而面向用户提供服务的是产品，所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家：C端案例：比如社交方向，用户注册之后先捏一个自己的Agent，然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天，两个Agent聊到一起后再真人介入，也是一个很有趣的场景；还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例：如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似APP时代的个人开发者，那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent，类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze，是一篇科技报道：国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店，字节Coze扣子上线。2月1日，字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”，主要用于开发下一代AI聊天机器人。后来发现国内也有很多智能体开发平台，如Dify.AI，但个人比较常用的还是扣子，所以本篇主要对比字节扣子和腾讯元器。3、为什么要关注智能体？

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

扣子的知识库功能很强大，它可以帮你上传和存储外面的知识内容，并且提供了很多种查找知识的方法。如果你的大模型有时候会出现幻觉，或者在某些专业领域知识不够，扣子的知识能力就能帮你解决这个问题，让你的大模型回复得更准确。在我的智能体里面，我用到了自己的知识库，我收集了很多关于地道口语表达的短句，知识库可以包含很多格式的文件，我只用了文本格式，有了自己的知识库，当智能体回答用户的时候会首先检索自己的知识库内容。?开场白为了体验更好，我们还可以添加一段开场白，告诉用户我们是这个智能体是干什么的？我的开场白：想象一下，当你能够流畅地与世界各地的朋友交流，当你能够用英文表达内心的情感与思考，当你能够欣赏英文诗歌的韵律与美感，那种成就感与喜悦将会如泉水般涌上心头。英语口语，它不仅仅是一种交流的工具，更是一种文化的载体，一种思维的表达，一种与世界对话的桥梁。给我一个日常对话场景，我将还你一句地道口语表达...?那么，你的场景是...？

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扣子如何改变回复的语言风格
要改变回复的语言风格，可以参考以下方法： 1. 对于风格类的 Bot，提示词中的 Fewshot 对输出风格影响较大，可先找预期相关人的风格示例并修改。 2. 在 Examples 里使用特定开头的词，如“Fword”，开头字符会显著影响输出内容。 3. 加星号的部分代表加粗，根据自注意力机制可提升提示词中的关键词效果。 4. 能力方面可使用自带的 Bing 搜索和图片识别，根据需求选择，如避免 Webpilot 以免语气变温和。 5. 可根据需求决定是否加入绘画功能。 6. 防护词可参考，但没有完美的防御提示词。 7. 回复风格可来自自己的群聊机器人的风格嫁接。 8. 最后加入一些小 Tips 进一步提升个性化效果。 在场景方面，可以问 Bot 对内容的看法，或让其帮忙分析事情以获得更接地气的表述。 另外，编写提示时： 简单任务场景： 设定人物，描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程，约定 Bot 在不同场景下的回答方式，强调调用工具以保证回复准确性，也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答。 复杂任务场景：推荐使用结构化格式编写提示，扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容，可直接使用或修改。
2025-04-09
扣子AI在中小学数学教学中可以怎么结合使用
扣子 AI 在中小学数学教学中的结合使用可以参考以下方面： 1. 自适应学习系统：例如使用像 Khan Academy 这样的平台，结合 AI 技术为学生提供个性化的数学学习路径和练习题，根据学生的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用像 Photomath 这样的工具，通过图像识别和数学推理技术为学生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 这样的应用，借助 AI 技术为学生解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助学生理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与像 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。 此外，为小学数学课设计教育游戏时，可以考虑以下几个方面： 1. 游戏机制：选择适合小学生的游戏机制，如跳跃、追逐、搜寻等，增加游戏趣味性和参与度。 2. 游戏元素：选择数学相关的元素，如数字、运算符号、图形等，将它们融入游戏中，使学生通过游戏了解或巩固相应的数学知识。
2025-04-01
扣子设置了微信客服机器人，如何实现机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息。
要实现微信客服机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息，您可以按照以下步骤进行操作： 前提条件： 1. 已开通了。 2. 已搭建了 Bot。 步骤一：获取微信客服配置信息 1. 登录平台。 2. 单击企业信息，然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置，然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后，先不要关闭该页面。 步骤二：在扣子中配置微信客服信息 1. 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面，单击发布。 3. 找到微信客服渠道，然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID，然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey，然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后，先不要关闭该配置窗口。 步骤三：配置回调地址 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面，输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格，空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面，复制 secret。 3. 单击客服账号，复制账号。 步骤四：发布 Bot 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面，输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息，然后勾选微信客服渠道，再单击发布。 4. 发布完成后，单击立即对话登录微信客服，体验 Bot 效果。 常见问题： 1. 收不到机器人回复消息怎么办？ 可尝试通过以下方法解决： 查看微信客服的启用状态：登录，在应用管理页面，点击微信客服。确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能，需要关闭。关闭后，该应用在工作台入口将被隐藏，员工不可使用。请谨慎评估。 检查近期是否有登录企业微信应用。确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。 如果还是有问题，可以发送邮件至 feedback@coze.cn 反馈。
2025-03-30
用扣子的时候怎么让大模型严格按照知识库内容进行输出
以下是关于让大模型严格按照知识库内容进行输出的相关信息： 扣子的知识库功能强大，可上传和存储知识内容，提供多种查找方法。在智能体中使用知识库，收集相关内容，当智能体回答用户时会先检索知识库，使回复更准确。 在“掘金 x 扣子 Hackathon 活动 深圳站”的总冠军工作流中，对于用户向小说人物角色的提问，通过一系列节点，包括开始节点接收问题、知识库节点检索、大模型节点生成答案等，本质上是一个根据用户 query 进行检索增强生成（RAG）的任务，每个工作流中都嵌入了知识库节点，维护了如小说合集等知识库。 大模型节点是调用大语言模型，使用变量和提示词生成回复。按需选择基础版或专业版模型，基础版支持扣子预设的一批模型资源，专业版除默认添加的豆包模型外，还支持按需接入火山引擎方舟平台的模型资源。模型选择右下角生成多样性可从多个维度调整不同模型在生成内容时的随机性，有精确模式、平衡模式和创意模式等预置模式。输入方面，开启智能体对话历史后，上下文信息将自动携带进入大模型，参数名可随意设置但建议有规律，变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。
2025-03-26
扣子api的调用流程
扣子 API 的调用流程如下： 1. 传递请求的相关部分： Body：用于传递请求的主体部分，可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中通常不用于传递参数，因为 GET 方法的 URL 已包含必要参数。 Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列段落。在 GET 方法中可传递参数，但常编码为 URL 一部分。 Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后跟一系列键值对。在 GET 方法中是常用的参数传递方式。 Header：用于定义 HTTP 请求的头信息部分，包括各种头部字段。在 GET 方法中通常不用于传递参数，而是定义请求头部信息。 2. 配置输出参数： 如果填写无误，可直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 例如填入汉字“张”，点击自动解析。解析成功会显示成功，输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 3. 调试与校验： 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果，Request 为输入的传参，Response 为返回值，点击 Response 可看到解析后的参数。 此外，创建扣子的令牌步骤如下： 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌起名，选择过期时间（如永久有效），选择指定团队空间（个人空间或团队空间），勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的配置： 1. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，如画小二智能小助手，点击进入编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据即为机器人的 Bot ID。 2. API 授权：点击右上角发布，会出现 Bot as API，勾选并确定应用已成功授权 Bot as API。
2025-03-25
扣子工作流与用户界面搭建
以下是关于扣子工作流与用户界面搭建的相关内容： 一、工作流搭建 1. 进入扣子（coze.cn），选中「创建应用」，再选中「创建空白应用」，输入「应用名称」进入项目搭建页面。 2. 新增一个工作流，工作流名称叫做 psy_ai。 3. 该项目的业务逻辑是通过上传儿童的绘画作品分析心理状态，分析过程分为多个步骤实现，工作流的编排流程图为：上传作品>多个多模态大模型识别不同元素>分别提取特种并分析>综合分析结果>给出评估与建议。 4. 工作流从左到右分为三组大模型： 第一组多模态大模型主要作用是分析图片元素：整体特征、房屋特征、树木特征、人物特征。 第二组通用大模型主要是对提取到的信息进行对应内容的总结分析。 第三组通用大模型先汇总结果，然后再分别提取不同（诊断评估与建议）的结果。 5. 所有大模型节点对应的 prompt（提示词）：文档地址：https://vcn5grhrq8y0.feishu.cn/wiki/Z3NzwrtEKi9h5mk0rTOcAT0xnTc 二、用户界面搭建 1. 选择「桌面网页」类型。 2. 以《小喵星座日历》扣子网页应用为例： 板块 1：输入个人信息和生成图片，包含 2 个选项、1 个按钮、分割图、1 个输入框、1 个按钮。点击生成按钮会触发事件，调用日历生成工作流，生成中时生成按钮禁用，用 loading 按钮展示动态变化。 板块 2：生成星座日历图片，新建一个容器，包含一个文本组件、一个列表组件。 板块 3：查看星座生成记录，新建一个容器，包含一个按钮组件、一个列表组件，点击按钮调用读取生成历史的工作流，列表绑定生成历史工作流的输出结果。 板块 4：查看示例，新建一个容器，包含一个文本组件、4 个图片组件。 三、功能页相关配置 1. {{ImageUpload1.value}}用于获取图片上传组件的第一张图片。 2. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 3. 当用户上传图片点击按钮时会进入在家中的状态，右边内容显示容器里有两个组件： 图片组件显示加载中的 gif 图片（默认隐藏），图片来源本地上传加载中 gif 图，尺寸宽度为百分比 100%，高度适应内容，可见性根据{{!psy_ai.loading}}控制，工作流运行中显示。 Markdown 组件显示分析内容，隐藏根据{{psy_ai.loading}}，工作流运行完显示。 至此，页面所有的布局和数据交互全部完成。
2025-03-25
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
AI 衡量一个AI任务的指标是不是有准确率 和召回率 分别啥区别
在 AI 任务中，常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务，衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中，一般用 ROUGE 指标，其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计，然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务，还有其他多种指标，如在 NLP 中： 信息检索任务常用 NDCG@K 指标，核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务，一般用 ECE 指标（Expected Calibration Error）来度量模型输出概率 p 时，最终正确率真的为 p 的一致性。 此外，还有一些其他方面的评估指标，如不确定性（Calibration and Uncertainty）、鲁棒性（Robustness，包括 invariance 和 equivariance）、公平性（Fairness）、偏见程度（Bias and stereotypes）、有毒性（Toxicity）等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题，Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题，但 RAG 的评估仍待解决，研究人员正在探索新的方法，如 Ragnarök。 在提示词设计方面，Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念，将复杂任务拆解为多个步骤，具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念，同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文，在文本理解和生成场景中表现优秀。
2025-04-09
工作流 和 智能体的区别？
工作流和智能体的区别主要体现在以下几个方面： 定义： 工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统，能够自主控制任务完成方式。 功能： 智能体是一个自动化的“助手”，用来执行特定任务，擅长做一些具体的、重复性的任务，比如客服聊天、推荐商品、处理订单等，但只能按照预先设定的规则和任务来做事，如果遇到超出范围的情况，就不知道怎么办了。 工作流是一系列任务的流程，决定了每个步骤应该做什么，可以处理一个完整的过程，比如从客户下单、付款到发货和售后服务，涵盖了所有步骤和环节，更灵活，能够适应变化，可以调整步骤和规则来应对不同的情况，不需要一开始就固定下来。 范围： 智能体是特定任务的“助手”，用于局部执行任务。 工作流是一个“计划”或“路线图”，指导整个任务的流程。简单说，工作流是全局的，智能体是局部的。 在业务中，通常需要的是工作流而非单个智能体，因为整个业务流程设计至关重要。例如，在烹饪中，关键不在于使用多贵的锅，而是按步骤完成每道工序。因此，工作流才是解决问题的关键，它帮助优化思路、提升效率。设计好工作流才能大幅提升整体业务效率。
2025-04-08
在ai context中，token和word的区别是？
在 AI 领域中，Token 和 Word 有以下区别： 定义和范围：Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元，在不同语境下，可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等，更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位，如单词。 语言处理：在英文中，一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中，对应的范围和形式有所不同。 作用和意义：Token 不仅是文本数据的单位，还可能携带丰富的语义、句法等信息，在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费：大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常是以 Token 为单位计量的。 例如，在处理“ I’m happy ”这句话时，“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token，而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。
2025-04-08
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 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。 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，以及部署 Copilot 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平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 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，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-07
人工智能搜索与百度搜索的区别
人工智能搜索与百度搜索存在以下区别： 1. 底层技术：人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”，即“检索增强生成”，包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂，不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径：在中国市场，相较欧美，百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索，提供对话式回答和创作功能。同时，市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品，主打“无广告，直接答案”，提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势：Google 仍在战斗前线密集释放技能，与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外，Google 推出新功能曾引发大量用户不满，而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品，并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能，打通了特定工作流，产品功能较为完整，但受限于模型能力，生成内容尚有提升空间。
2025-04-01
用ai建立知识库和直接使用ai有什么区别、
用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别： 直接使用 AI 时，AI 生成的内容可能较为笼统模糊，就像遇到只会说“很急，今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手，需对复杂任务进行拆解，提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活，但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如，将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库，后续在创作中激活知识库，AI 会根据场景自动匹配库内素材，使输出更具针对性。 相比之下，微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”，答题更快更准，但训练成本高。微调适合高精度、长期任务，而知识库更适合临时查找、快速问答。
2025-03-30