写论文数据最真实的ai是哪个？

以下是用 AI 搭建个人知识库的方法： 首先，要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，需要给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字，容量对于绝大多数领域知识往往不够。为解决此问题，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 embeddings 是一个浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。比如，向量是数学中表示大小和方向的一个量，通常用一串数字表示，在计算机科学和数据科学中，向量通常用列表（list）来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法，最常见的是欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。 具体操作时，可将大文本拆分成若干个小文本块（也叫 chunk)，通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，并在一个地方（向量储存库）中保存这些 embeddings 向量和文本块，作为问答的知识库。当用户提出一个问题时，该问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把这几个向量对应的文本块提取出来，与原有问题组合成为新的 prompt，发送给 GPT API。 例如，有一篇万字长文，拆分成多个 Chrunks 包含不同内容。如果提问是“此文作者是谁？”，可以直观地看出与问题关联度最高的文本块，通过比较 embeddings 向量也能得到结论。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 此外，还有案例展示了如何在 AI 时代把碎片化信息内化为自己的知识/智慧。比如在读书时看到有触动的文本，将其整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。基于笔记中提到的 AI 对人的赋能模式，展开深度实践，生成自己的观点和决策，并打造成体系化的内容产品，实现价值。通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，从一个书摘变成一个体系化内容或课程，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。

给 AI 投喂小说可以参考以下步骤： 1. 首先使用 code interpreter，将小说原文喂给它并写入到 dataframe 里，全部喂完后保存成 excel 文件备用。 2. 让 GPT 读取该文件并给出反馈。AI 会从情节合理与连贯性角度给出意见。 3. 进行细节修改，反复尝试后可能会发现某些结构化 prompt 效果更好，修改的成品有部分可直接采纳。每改一段，AI 会把修改后的内容写入内存并读取新的一段。 4. 一轮修改完成后，可让 AI 再修订一轮。若重复次数过多，可先合并段落。这一轮修改可能更强调字词和标点。 5. 还可以把相关写作课程的内容贴给 AI 让其总结，并依照总结的方法修订小说。 需要注意的是，在修改过程中，对于 GPT 改得不好的地方进行简单纠正。同时，由于 GPT 不稳定，为避免白忙活，应随时保存备份。

以下是 AI 提高办公效率的一些方式： 1. 在日常活动中，如交通监测系统能使通勤更顺畅，银行账户欺诈检测等方面，AI 能自动处理部分工作，提高效率。 2. 在游戏行业，从前期制作到后期迭代，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，提供更好的游戏体验。例如网易的《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发、NPC 与玩家的交互，还内嵌了“AI 作词机”。 3. 在人力资源管理领域，AI 应用于招聘、员工绩效评估、培训与发展等环节，显著提高工作效率。 4. 在全行业中，基础办公如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人等，从单个任务到角色再到角色间协同，都能显著提高工作效率。 5. 在信息检索和处理方面，如 You.com 等多种领先的 AI 产品，能帮助我们更高效地获取信息，提升工作效率和决策质量。

对于互联网公司的 IT 人员，利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手： 1. 明确自身工作目标和想法：AI 是工具，能将能力放大，帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么，并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流： 起床时，让 AI 为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作，可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot，如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等，并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势：目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类，但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距，通用人工智能的定义存在争议，其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是，AI 终究会发展到每个人触手可及的程度，对于大部分人来说，并不需要特别关注 AI 技术本身，而应专注于自身的工作需求和目标。

用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面： 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果，迭代优化提示词，最终导出满意结果。 2. 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，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容，包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导，如法律术语，使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果，要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确。 在实际操作中，例如在 SQL 分析中，用户描述分析内容，后台连接数据库，让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中，用户上传文件并描述辅助，前端解析后传给 GPT 处理，后续步骤与前者一致。

以下是关于用 AI 辅助成绩分析的相关内容： 数据收集方面：采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合的方式，并结构化提取数据。 报告拆分：按照任务需求分步完成，使用 Excel 等工具进行数据处理。 分析与写作：AI 辅助分析并提供初步文字撰写，但关键内容需人工主导校验。 亮点在于把 AI 作为辅助，优化信息处理和写作效率，注重人工与 AI 配合，确保数据准确性和结论可靠性。 相关链接：

AI 可以帮助您处理已收集的论文相关数据。以下是一些相关的信息和建议： 有一些 AI 工具可以辅助您，例如 Claude 和 Gamma.app。Claude 可以帮助您快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息，还能帮您找到适合的 PPT 制作工具并教会您使用。您可以向 Claude 提出如搜索特定领域权威期刊、筛选相关论文、提取论文摘要等问题。 利用 AI 写课题时，可按以下步骤：确定课题主题、收集背景资料、分析和总结信息、生成大纲、撰写文献综述、构建方法论、数据分析、撰写和编辑、生成参考文献、审阅和修改、提交前的检查。但要记住，AI 是辅助，不能替代您的专业判断和创造性思维。 论文写作中常用的 AI 工具和平台包括： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持数据分析，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭。 使用这些工具时，应结合自身需求和写作风格选择合适的辅助工具。

利用 AI 写本科毕业论文时，以下是一些相关的信息和示例供您参考： 有示例表明，如果向 LLM 提供关于个人背景的信息和指令，比如“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。”，LLM 可以为您生成论文。但需要注意的是，这并非提倡这种方式是道德的使用方式。 在教育领域也有相关例子，比如一位历史老师让 GPT 参与教学。通过不同的提示方式，GPT4 能产生差异较大的结果。例如，让 ChatGPT 扮演“一个经过训练、熟悉获奖研究生和本科生论文的高级语言模型”，并要求其从自我反思和大纲开始，生成的内容质量会更好。但随着学生在优化提示方面变得更擅长，在家完成写作作业时作弊会变得更容易。不过，让 LLM 进行角色扮演也使其成为有趣的教育工具，特别是作为历史模拟器。 需要强调的是，使用 AI 辅助撰写论文时，不能完全依赖其生成的内容，应遵守学术道德和规范，确保论文的原创性和学术诚信。

如果您想用 DeepSeek 写一篇论文，以下是一些建议： 1. 投稿要求： 原创、严谨、有深度。 配图说明更佳。 观点明确，结构清晰。 建议字数 1500 5000 字。 2. 高级调试策略： 模糊指令优化：对于宽泛需求，添加维度约束；对于主观表述，量化标准。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，然后进行特征强化、风格调整和最终校验。 3. 效能监测指标： 首次响应准确率：目标>75%。 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3。 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套。 另外，在使用 DeepSeek 时，虽然其推理能力较强，但有些表达不一定完全与模型吻合，建议多加清晰指令。同时，注意处理可能出现的异常情况，如信息幻觉、格式偏离、深度不足等。 需要注意的是，提交后 2 3 个工作日会有反馈，必要时可能会沟通修改建议。优质内容将有机会收录知识库。

AI 可以帮助写论文。例如，您可以向 LLM 寻求写作建议，甚至直接要求它为您写论文。但需要注意的是，这并非是道德的使用方式。 在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，提供了多方面的辅助。常用的 AI 工具和平台包括： 1. 文献管理和搜索： Zotero：能自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。此外，有人使用 DeepSeek 来写论文，还有人用其做各种与写作相关的工作，如脑爆活动方案、写小说框架、写营销方案等。但使用 AI 工具辅助写作时，仍需保持自身的思考和判断。

以下是关于用 AI 写学术论文的相关信息： 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，保持原意。 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，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 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。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 是受欢迎的选择。 文章润色工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

使用 AI 写毕业论文需要注意以下几点： 1. 虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。 2. 论文写作领域中，AI 技术提供了多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色和数据分析等。常用的工具和平台有： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 3. AI 文章排版工具方面，有以下选择： Grammarly 不仅检查语法拼写，还能改进排版风格。 QuillBot 可改进文本清晰度和流畅性。 Latex 常用于学术论文排版，有 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc 是文档自动化平台。 Wordtune 是 AI 写作助手。 Overleaf 是在线 Latex 编辑器，适合学术写作。 选择工具时应根据文档类型、出版标准和个人偏好来决定。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。但使用时要结合自身写作风格和需求，并仔细甄别内容。

创建真实数字人需要参考“真正的人”，赋予数字人躯壳和灵魂。数字人的躯壳要有好看的皮囊，能进行可视化、带有神态动作的动态互动；灵魂要具备一定的智能水平，能理解交互对象的信息并给予有效、符合预期的回应。 制作数字人的工具主要有： 1. HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色，使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化。在使用时，请确保遵守相关使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。 以下是在剪映中生成数字人的实战方法： 1. 生成数字人：在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，剪映会生成对应音视频并添加到轨道中，左下角会提示渲染完成时间，可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片：删除先前导入的文本内容，为视频增加背景图片。点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人），可通过拖动轨道右侧竖线使其与视频对齐，选中背景图片轨道，在显示区域拖动图片角将其放大到适合尺寸，并将数字人拖动到合适位置。

AI 虚拟人物和真实视频融合可能会用到以下工具： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能创建逼真的数字人脸和角色，使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，只需上传人像照片和输入内容，平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音并合成逼真的会开口说话的视频。 此外，还有 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等工具。Pika 对奇幻感强的画面把控较好，但真实环境画面易糊，新的唇形同步功能需抽卡；Pixverse 在高清化方面有优势，对特定物体移动的画面友好，但生成视频有帧率问题；Runway 在真实影像质感方面表现最佳，但爱变色且光影不稳定；SVD 整体表现略差，仅在风景片测试中表现较好。在实际使用中，可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化，使用时请遵守相关条款和政策，并注意版权和伦理责任。

以下是一些真实摄影风格的 AI 绘画提示词： 点彩派（pointillism） 克劳德莫奈（Claude Monet） 桁缝艺术（quilted art） 局部解剖（partial anatomy） 彩墨纸本（color ink on paper） 涂鸦（doodle） 伏尼契手稿（Voynich manuscript） 书页（book page） 真实的（realistic） 3D 风格（3D） 复杂的（sophisticated） 真实感（photoreal） 国家地理（national geographic） 超写实主义（hyperrealism） 电影股的（cinematic） 建筑素描（architectural sketching） 对称肖像（symmetrical portrait） 清晰的面部特征（clear facial features） 室内设计（interior design） 武器设计（weapon design） 次表面散射（subsurface scattering） 游戏场景图（Game scene graph） 角色概念艺术（character concept art） 此外，还有以下相关风格提示词： 墨水渲染（ink render） 民族艺术（Ethnic Art） 复古黑暗（retro dark vintage） 国风（Tradition Chinese Ink Painting style） 蒸汽朋克（Steampunk） 电影摄影风格（film photography） 概念艺术（concept art） 剪辑（montage） 充满细节（full details） 哥特式黑暗（Gothic gloomy） 写实主义（realism） 黑白（black and white） 统一创作（Unity Creations） 巴洛克时期（Baroque） 印象派（Impressionism） 新艺术风格（Art Nouveau） 新艺术（Rococo） 文艺复兴（Renaissance） 野兽派（Fauvism） 立体派（Cubism） 抽象表现主义（Abstract Art） 欧普艺术/光效应艺术（OP Art/Optical Art） 维多利亚时代（Victorian） 未来主义（futuristic） 极简主义（Minimalist）

基于真实照片生成漫画可以通过以下方法： 1. 用“真人照片”+“照片描述”+“方法 1 的关键词”来处理。例如，可以拿自己照片头像进行生成。 2. 在玩的过程中如果生成了满意的图，一定要记得存起来。下次想要同种类型的就可以直接拿来喂图，效果会比重新找的好很多。 此外，还有一些关于表情包 Meme 和游戏中生成式 AI 革命的相关内容： 1. 表情包 Meme 方面，比如 Prompt 4：Black and white photo illustration of a doge face in the center, looking utterly baffled with a humorous 'shrug' gesture. Adjacent to the doge, three doge face icons are displayed for 'Like', 'Repost', and 'Collect'. The 'Like' doge is smitten with heart eyes, the 'Repost' doge is dizzy with spiraled eyes, and the 'Collect' doge is greedily drooling over a bone. 等。 2. 游戏中的生成式 AI 革命方面，创建出色的动画是游戏创作中耗时、昂贵且需要技巧的部分，减少成本并创建更真实动画的方式包括使用运动捕捉技术。现在生成性 AI 模型可以直接从视频中捕捉动画，效率更高，还能给现有动画应用滤镜。涉足这一领域的公司包括。

以下是关于机器人人设和回复逻辑的相关内容： 首先，Bot 的提示（人设与回复逻辑）是一种自然语言指令，告诉大语言模型（LLM）执行任务。编写提示词是搭建 Bot 的第一步，为 Bot 设定身份和目标，提示编写得越清晰明确，Bot 的回复越符合预期。 例如，“Coze 直聘”中的职业助手 Bot 人设是一个专业的职业助手，能够根据用户输入信息为用户精准提供匹配的职位推荐。 “安仔”这个社群运营机器人，基于其作用，目前版本的人设是更专注于 AI 相关的知识回答和服务，以满足初学者的需求，尽量不回答其他无关问题。为提升用户体验，还可以加入一些功能，如长期记忆（总结聊天对话内容用于更好响应用户消息）和设计更加美观的 Bot 开场白。 总之，要让机器人像人类更接近真人的对话方式，能够更好地理解和回应各种日常对话场景，包括玩笑、调侃和口水话，以提高对话的自然度和真实感，需要清晰明确地设定人设和回复逻辑，并不断优化完善。

以下是一些用于绘制国风真实女性的 AI 绘图 SD 的正负面提示词： 正面提示词： 国风女性 精致五官 优雅姿态 传统服饰（如旗袍、汉服等） 细腻肌肤 乌黑长发 柳叶眉 丹凤眼 樱桃小口 优美曲线 柔和光线 古典配饰（如发簪、耳环等） 负面提示词： NSFw 皮肤斑点 痤疮 皮肤瑕疵 老年斑 变异的手 模糊 多余的四肢 低质量 坏的手 缺手指 多余的手指 受伤的手 缺失的手指 您可以根据实际需求对这些提示词进行调整和组合，以获得满意的绘图效果。

以下是一些适用于表格数据分析的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，通过聊天形式，用户告知需求后，Copilot 会自动完成任务，包括数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还有一些专门的数据分析工具，如： 1. Kalodata：专注于数据分析。网址：kalodata.com 2. Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 3. ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ 4. EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 5. SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ 6. SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ 7. SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ 8. SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ 9. Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 随着技术的不断发展，未来可能会有更多更好的工具出现，您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 大模型本地化部署的逻辑主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，要根据自身的资源、安全和性能需求来决定。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，并优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 关于输入数据是否会外泄，这取决于本地化部署的安全性措施和配置。如果采取了严格的安全措施，如数据加密、访问控制、网络隔离等，输入的数据外泄的风险可以大大降低。但如果安全措施不到位，就存在数据外泄的可能。例如，赞成把一个训练好就不动的模型部署在端侧（如手机或家庭计算中心），记录所有知识和记忆的相关数据就不会跑到云端，能更好地保障数据安全。

要让大模型输出结构化的数据，可以采取以下几种方法： 1. 设计合理的 Prompt 工程： 明确的待处理内容指引：在构建 Prompt 时，清晰地定义需要处理的文本，并使用标记框起来，让模型准确识别待处理内容范围。 提供明确字段定义：具体化每个字段的名称、用途及要求，为模型提供清晰的提取方向。 异常处理：设置异常处理原则，如规定缺失数据使用默认值填充，特殊数据类型符合标准格式，确保模型输出的完整性和一致性。 要求结构化输出：指示模型以结构化格式（如 JSON）输出数据，便于后续处理和系统集成。 2. 搭建工作流： 模型选择：根据需求选择合适的大模型，如默认的豆包 32k 或更大的 kimi128k 等。 配置参数：进行批处理，输入相关参数，如文章内容正文、url 链接和标题等。 提示词输入：将相关内容一起送给大模型进行总结，并拼接成特定格式输出。 汇总格式化最终输出内容：使用代码节点对大模型输出的内容进行最终格式化。 3. 探索 JSON Output 应用： 无模板的 Excel 导入：改变传统数据导入方式，通过 Prompt 读取想要的数据列。 AI 审核员：在人审环节前加 AI 审，提供相关知识和少量示例，输出简单结果。 分类器：一个 Prompt 即可完成分类任务。 应用于其它业务场景：如在一些业务场景中落地，提高效率。 但需要注意的是，过去大模型还不太成熟，应用过程可能会有一些困难。

以下是一个通过 AI 生成可视化数据报表的设计方案： 1. 理解需求：明确查询要求，例如适应特定尺寸（如宽 1734px、高 1071px）的 TSX 代码，确保生成的组件符合尺寸要求，避免出现滚动条。 2. 生成静态代码：创建一个静态的 React 组件，将所有数据和组件进行硬编码。 3. 实现数据可视化：构建一个复杂的数据可视化平台，支持多种图表类型、实时数据更新、自定义仪表板和数据钻取功能。 4. 设计用户界面：为复杂的数据可视化平台编写 TSX 代码，界面包括多个图表、定制仪表板和实时数据更新，尺寸为宽 1734px 和高 1071px。 5. 定义 React 组件：定义一个用于渲染主界面的 React 组件，包括网格布局、图表组件、导航 UI 组件、按钮和输入字段等，并加入模拟实时更新和自定义仪表板的开关和切换等组件。 6. 规划 UI 结构：设计包含头部、侧边栏和主内容区的 UI 结构，主内容区展示多个图表，并考虑自定义控制。 7. 探索图标资源：从 'lucidereact' 提取图标，如主页、用户和搜索等，使界面更加直观和易用。