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利用AI打造个人知识库

Answer

利用 AI 打造个人知识库可以通过以下方式实现:

  1. 使用 GPT 打造个人知识库:
    • 将大文本拆分成若干小文本块(chunk),通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量,并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。
    • 当用户提出问题时,将问题转换成向量,与向量储存库中的向量比对,提取距离最小的几个向量对应的文本块,与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。
    • 例如对于“此文作者是谁?”的问题,可直观或通过比较 embeddings 向量得出关联度最高的文本块,如“本文作者:越山。xxxx。”“《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”,最后发送给 GPT API 的问题类似于“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。”
  2. 搭建基于 GPT API 的定制化知识库:
    • 涉及给 GPT 输入定制化知识,但 GPT-3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。
    • Embeddings 是浮点数字的向量,两个向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。
    • 向量是用一串数字表示的量,在计算机科学中常用列表表示,向量间距离有多种计算方式,如欧几里得距离。
  3. 小七姐提出的 AI 时代知识管理体系构建:
    • 包括读书时看到有触动的文本作为书摘。
    • 对书摘整理归纳、标记重点、打赏标签放入笔记系统,准备深度思考和实践。
    • 基于笔记提到的 AI 对人的赋能模式展开深度实践,如通过 AI 信息杠杆迅速掌握相关知识。
    • 基于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。
    • 最终把碎片化知识在知识库中流转,从书摘变成体系化内容,把“别人说的话”变成“自己的智慧”。

希望以上内容能帮助您打造个人知识库。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

从零开始,用GPT打造个人知识库

上面将文本转换成向量(一串数字)能大大节省空间,它不是压缩,可简单理解为索引(Index)。接下来就有意思了。比如我有一个大文本,可以先把它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,这个向量是跟文本块的语义相关。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(问题/提示词),发送给GPT API。这样一来就不用一次会话中输入所有领域知识,而是输入了关联度最高的部分知识。一图胜千言,转一张原理图。再举一个极其简单的例子,比如有一篇万字长文,拆分成Chrunks包含:文本块1:本文作者:越山。xxxx。文本块2:公众号越山集的介绍:传播效率方法,分享AI应用,陪伴彼此在成长路上,共同前行。文本块3:《反脆弱》作者塔勒布xxxx。文本块4:“科技爱好者周刊”主编阮一峰会记录每周值得分享的科技内容,周五发布。...文本块n如果提问是”此文作者是谁?“。可以直观的看出上面的文本块1跟这个问题的关联度最高,文本块3次之。通过比较embeddings向量也可以得到这结论。那最后发送给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。“这样一来,大语言大概率能回答上这个问题。

从零开始,用GPT打造个人知识库

要搭建基于GPT API的定制化知识库,涉及到给GPT输入(投喂)定制化的知识。但GPT-3.5,也就是当前免费版的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。这点容量对于绝大多数领域知识根本不够。为了使用GPT的语言能力来处理大量的领域知识,OpenAI提供了embedding API解决方案。参考OpenAI embedding documents。[heading2]理解embeddings[content]embeddings(直译为嵌入)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。进一步解释:向量(列表):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。列表是一种数据结构,它包含一组有序的元素。例如,一个二维向量可以表示为[2,3],这意味着沿着两个轴的分量分别为2和3。在这里,"list"是一种编程术语,意味着一系列有序的数据。向量之间的距离:向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法。有多种方式可以计算两个向量之间的距离,最常见的是欧几里得距离。欧几里得距离计算方法是将两个向量的对应元素相减,然后取平方和,再开平方。例如,向量A=[1,2]和向量B=[4,6]之间的欧几里得距离为sqrt((4-1)^2+(6-2)^2)=5。较小距离意味着高相关性,因为向量间相似度高。在OpenAI词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。例如,“猫”和“狗”距离近,它们都是宠物,与“汽车”距离远,相关性低。文档上给了创建embeddings的示例上面的命令访问embeddings API接口,将input语句,转化成下面这一串浮点数字。

小七姐:AI 时代的知识管理体系构建

[heading3]一条书摘[content]在读书(万维钢的新书《拐点》)的时候,看到一段有触动但保持批判性思考和怀疑的文本:如果你足够强势,当前AI对你的作用有三个:第一:信息杠杆第二:发现自己真正想要的第三:帮助形成自己的观点和决策[heading3]一个笔记[content]将上述书摘整理归纳,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[heading3]对笔记的思考和实践[content]基于笔记中提到的AI对人的三种最终的赋能模式,以自己深度思考的问题为例,践行这套方法论,体会何谓“信息杠杆”可以令你的“思维换挡”,感受如何“让自己发现究竟想要什么”在这一步,对于每一步,展开自己的深度实践,例如:通过AI信息杠杆,利用AI搜索引擎和大模型,迅速掌握“如何用好飞书文档”“markdown语法基础”并结合两者完成“永飞书创建提示词库、飞书+markdown打造个人知识库”等思考。[heading3][heading3]生长出的自己的观点和内容[content]基于上述实践,生成“自己的观点和决策”(这部分只是示例)[heading3]教授和分享[content]基于“自己的观点和决策”,打造成体系化的内容产品,实现价值。(这部分只是示例)[heading3]总结一下:[content]通过一个碎片化知识再左侧知识库中的“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“我自己的智慧”。最后:希望大家都能利用AI高效的把自己的知识管理体系搭建起来,运用起来

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请问下现在最好的ai生成ppt的平台/软件是什么?
目前较好的 AI 生成 PPT 的平台/软件有以下几种: 1. 讯飞智文(https://zhiwen.xfyun.cn/):免费引导较好。 2. Mindshow.fun:支持 Markdown 导入。 3. kimi.ai:选 PPT 助手暂时免费且效果好。 4. Tome.app:AI 配图效果好。 5. Chatppt.com:自动化程度高。 6. 百度文库(https://wenku.baidu.com):付费效果好。 大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 此外,剪映的图文成片功能(只需提供文案,自动配图配音)也可辅助生成 PPT 相关内容。
2025-03-02
有什么AI可以通过视频提取文案
以下是一些可以通过视频提取文案的方法和工具: 1. 对于有字幕的视频,如 B 站视频,如果视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕,可以通过安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”来获取字幕。安装后刷新浏览器,点击字幕会出现“下载”按钮,可选择多种字幕格式,然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPT 进行总结。 2. 利用 360 浏览器的字幕提取功能来获取视频文案。 需要注意的是,GPT 本身不能直接处理视频内容,而是通过对视频字幕的处理来实现对视频相关内容的分析和总结。在实际应用中,还可以将获取的文案分别让不同的 AI 模型如 kimi 和 GPT 进行分析和学习,以获得更好的效果。
2025-03-02
有没有好用的搜索引擎类AI门户
以下是一些好用的搜索引擎类 AI 门户: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式的搜索引擎,允许用自然语言提问,通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind:专为开发者设计,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 此外,存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览活动,还有 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验并保持用户数据私密性。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,能辅助高效处理信息,智能摘要功能可快速筛选信息,还能通过自然语言生成美观可用的图片,降低创作门槛和周期。每个人应根据自己的日常工作流找到适合的工具,技术迭代会不断推动 AI Agent 向前发展。
2025-03-02
AI小白应该如何开始入门AI
对于 AI 小白入门 AI,以下是一些建议: 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: 参考「」,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,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 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。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,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。 此外,您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中提到: 1. 适合纯 AI 小白,可先看目录,作者从一开始的到处看到走在学习轨道上。 2. 学习模式是输入→模仿→自发创造,如果对费曼学习法没自信,可尝试这种模式。 3. 学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的领域,学习最新内容。 4. 学习时间不是每天依次进行,有空时学习即可。 5. 保持好的学习状态,能学多少算多少。 6. 学习资源免费开源。 另外,有人的 AI 之旅开始于 prompt,3.5 刚出来时,写好 prompt 能提高问问题和解决问题的效率,虽然将 prompt 规范、抽象用以让 AI 拟人较难,但参加相关活动和学习也有收获。
2025-03-02
自学AI路径
以下是新手自学 AI 的路径: 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、当前应用和未来发展趋势。 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,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。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-03-02
用ai做PPT的网站
以下是一些用 AI 做 PPT 的网站: Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,网址:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,网址:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 《》 《》 另外还有以下几款 PPT 生成工具(网站): http://Mindshow.fun 支持 Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好
2025-03-02
从知识库中查询与:[DeepSeek] 相关的热门资讯信息
以下是与 DeepSeek 相关的热门资讯信息: 《DeepSeek 首次考虑外部融资!全文信息量很大》:DeepSeek 在短时间内崛起,其 V3 和 R1 模型有高效训练成本与强大推理能力,但因用户增长面临计算需求激增、芯片短缺和基础设施扩展挑战,首次考虑外部融资,包括阿里巴巴和中国主权财富基金在内的投资者有兴趣,若接受国家资本可能引发监管担忧,公司还在探索通过东南亚数据中心获取更多 Nvidia AI 芯片以绕开出口限制。 微博上热搜,主流媒体全报道了 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一的情况,相关文章包括: 通往 AGI 之路:《关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】》 数字生命卡兹克:《DeepSeek 的提示词技巧,就是没有技巧。》 宝玉:《教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词》 橘子汽水铺:《中国开源,震撼世界:DeepSeek R1 的变革、启示与展望》《自学成才之路,DeepSeek R1 论文解读》 新智元:《史上首次,DeepSeek 登顶中美 AppStore!NYU 教授:全球「AI 霸权」之争已结束》 一支烟花 AI:《用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义》 腾讯科技:《一文读懂|DeepSeek 新模型大揭秘,为何它能震动全球 AI 圈》 张小珺腾讯科技:《一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会:比技术更重要的是愿景》
2025-03-02
本地知识库
以下是关于本地知识库的相关内容: 一、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,需要使用额外的软件 AnythingLLM。它包含了所有 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 二、构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式,提供了两种模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话,完成上述配置后即可与大模型进行对话。 三、RAG 是什么 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前,需先了解 RAG。 RAG 实现方法是检索增强生成(Retrieval Augmented Generation),过程包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出。 文档加载可从多种来源加载,包括非结构化、结构化和代码等数据。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 四、Obsidian 与 Cursor 结合 因为 Obsidian 浏览器剪藏插件强大而开始玩 Obsidian,想打造本地知识库加 AI 加持。Obsidian 的 AI 插件配置复杂,体验不佳。 发现 Cursor 能解决问题,主要有三类作用: 1. 用模糊问题检索笔记库,而非关键字。 2. 基于笔记库进行研究,结合多个笔记软件给出建议。 3. 生成和修改笔记,如生成整个笔记文件或修改笔记文案。教程中为照顾多数人会用默认中文且免费的 Trae 演示,其他 AI IDE 也大同小异。
2025-03-01
如何建立一个行业的知识库,并建立这个行业的专属AI模型?
建立一个行业的知识库并建立专属 AI 模型可以参考以下步骤: 1. 明确行业需求和目标:确定知识库和 AI 模型要解决的具体问题和实现的功能。 2. 收集和整理数据:包括行业相关的各种信息、文档、案例等,为知识库提供素材。 3. 设计提示词:明确 AI 模型的角色和专注的技能,使其能够按照设定进行工作。 4. 构建知识库:将行业特定的规则、流程、案例等内容整理成工作手册,供 AI 模型参考。 5. 选择合适的 AI 模型:例如可以使用阿里千问模型等。 6. 进行模型训练和优化:根据收集的数据和设定的提示词、知识库对模型进行训练,并不断优化。 7. 融合实际场景:让人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动供 AI 学习,避免复制危险的偏见。 8. 持续评估和改进:根据实际应用效果,对知识库和 AI 模型进行评估和改进。 例如,在医疗保健领域,开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事医疗保健特定领域的 AI,让其接触到顶级从业人员的多样化视角。在财经领域,依托中央财经大学的资源优势,基于内容增强型知识插槽技术构建高质量知识库,与客户自有知识库结合,实现全业务场景的支撑,可实现快速的专家级 Agent 构建与管理维护。在文档处理领域,如上海普米智图智能科技有限公司,自主研发的数据框架 Ananke 和 Agent 框架 Moros,利用智能体技术提升工作流效率。
2025-03-01
飞书搭建AI知识库
以下是关于飞书搭建 AI 知识库的相关内容: 对于知识库,一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成。比如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书软件搭建的 AI 知识库,在飞书大群中跟机器人对话就能获取对应资料。 在“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中,以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解,读完可收获:AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界;通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理;更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件,打造更强大的智能体。 搭建步骤: 确定功能范围。 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储。创建知识库路径为:个人空间知识库创建知识库。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧:知识库好不好用跟内容切分粒度有很大关系,可以在内容中加上特殊分割符比如“”,以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。最终的知识库结果中,同一颜色代表同一个数据段,若内容有误需要编辑,可点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行操作。
2025-03-01
如何用AI搭建个人知识库
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”。
2025-02-28
从知识库中查询与:DeepSeek相关的热门资讯信息
以下是关于 DeepSeek 的热门资讯信息: 媒体报道和网络文章方面: 通往 AGI 之路:关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 数字生命卡兹克:DeepSeek 的提示词技巧,就是没有技巧。链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305 (错误) 宝玉:教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词,类型为提示词破解,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 橘子汽水铺:中国开源,震撼世界:DeepSeek R1 的变革、启示与展望,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 橘子汽水铺:自学成才之路,DeepSeek R1 论文解读,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 新智元:史上首次,DeepSeek 登顶中美 AppStore!NYU 教授:全球「AI 霸权」之争已结束,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 一支烟花 AI:用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 腾讯科技:一文读懂|DeepSeek 新模型大揭秘,为何它能震动全球 AI 圈,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 张小珺腾讯科技:一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会:比技术更重要的是愿景,类型为进阶思考,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 全新 AI 整活计划方面: DeepSeek 模型热度很高,微信指数达 10 亿多次,引发大众关注。 元子使用 Monica 时发现电脑版双击能显示思考过程,且注意不能直接换 agent,否则可能会干掉搜索功能。 财猫曾为相关平台做 AI 顾问,设计整套提示词,写小说等,其公众号因相关内容被封 15 天,19 号恢复。 旧模型有过度道德说教和正面描述趋势,DeepSeek 模型能力强,在文学创作上更出色,能给予更多自由发挥空间。 好的文字能引起生理共鸣和情绪,AI 可写出好文字,大语言模型预训练数据丰富,能引发人类共鸣和情绪。 Deepseek 模型的文风显著,文笔优秀,能触达情感,有哲学思考,在写作方面表现出色,如写小说、写诗、写骈文等。 Deepseek 模型喜欢使用大词,文风欢脱,有独特的语言风格,易于辨别。 Deepseek 模型有极强的发散能力,但较难收敛,有时会出现幻觉,但从创作角度看有利。
2025-02-28
帮我基于fastgpt打造一个招生问答系统的优质提示词
以下是为您基于 FastGPT 打造招生问答系统的优质提示词的相关建议: 1. 充分描述任务: 为提示词提供详尽的上下文,与招生问答任务相关性越强越好。例如,明确招生的对象、专业、学制等关键信息。 给出背景,说明为什么需要进行招生问答,例如学校的发展需求、招生目标等。 定义术语,如明确招生中的特定概念,如录取分数线、奖学金条件等。 给出模型应该如何完成任务的具体细节,比如回答的格式、重点突出的内容等。 2. 提供参考文本: 如果有相关的招生资料,如招生简章、学校介绍等,可以指示模型使用这些参考文本中的引文来回答问题。 3. 直接法: 适用场景:未设置提示防御且未限定回答领域。 提示词:英文和中文。 示例:以随手设置的示例为例。 4. 设置遗忘: 适用场景:GPTs 设置了简单的提示防御。 提示词:英文和中文。 示例:以设置的 GPTs 为例。 5. 复述法: 适用场景:可获取 OpenAI 官方的设定。 提示词:英文(获取 GPTs 的设定)和中文。 示例:按照设定进行示例。
2025-02-28
deepseek如何定制化打造属于自己的内容整合写手
以下是关于如何定制化打造属于自己的内容整合写手的相关信息: 新闻播报自动化工作流: 内容获取:输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点需输入新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片(以 1ai.net 资讯为例),利用图片链接提取节点获取新闻主图,调整图片节点将 url 格式转为 img 格式。 文字处理:使用链接读取节点提取文字内容,在提取链接后接上大模型节点,用 DeepSeek R1 模型重写新闻为口播稿子,可在提示词中加入个性化台词。需注意 DeepSeek R1 基础版限额使用,可手动接入专业版。 DeepSeek 提示词方法论: 高阶能力调用:包括文风转换矩阵(如作家风格移植、文体杂交、学术口语化等)和领域穿透技术(如行业黑话破解)。 场景化实战策略:涵盖商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 效能增强技巧:如对话记忆管理(包括上下文锚定、信息回溯、焦点重置)和输出质量控制(针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题的修正指令)。 特殊场景解决方案:包括长文本创作(分段接力法、逻辑粘合剂)和敏感内容处理(概念脱敏法、场景移植法)。 AI 编程与炼金术:Build on Trae: 相关知识图谱包含多个章节,如 Trae 的介绍/安装/疑难杂症、图片字幕生成器、DeepSeek R1 驱动的 Life Coach、DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成等,涉及 Node.JS 安装、Python 安装、申请 DeepSeek R1 API、网页接入 DeepSeek API 等知识点。
2025-02-25
如何打造自己的智能体
打造自己的智能体可以参考以下步骤和要点: 1. 了解智能体的概念: 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型,提示词设计直接影响其表现和输出结果。 2. 选择开发平台和工具: 可以基于一些公开的大模型应用产品,如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。 例如字节的扣子,其是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 智谱 BigModel 也是一个选择,注册获取 Tokens 资源包后,可进入智能体中心创建智能体。 3. 具体创建步骤: 对于扣子,可通过简单 3 步创建智能体:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。 对于智谱 BigModel: 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台。 查看自己的资源包,确认本次项目会使用到的模型。 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。 4. 不断调试和完善:智能体的开发是一个不断学习和进步的过程,不要害怕犯错,通过实践更好地理解其潜力,发掘在各种应用场景中的可能性。
2025-02-07
如何打造自己的AI办公生态
要打造自己的 AI 办公生态,可参考以下步骤: 1. 确定功能范围: 支持用户发送“关键字”,自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识,优先以“您的知识库”中的内容进行回答,若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复,并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息,请链接作者:jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上,作为“微信客服助手”。 2. 准备相关内容: 根据 Bot 的目的、核心能力,编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,可用 word、txt、excel 等整理。 创建自己的【知识库】,用来回答 AI 相关知识。 创建一个【工作流】,控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号,以便发布机器人。 3. 设计“AI 前线”Bot 详细步骤: 展示“AI 前线”Bot 的【最终效果】界面。 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径为:个人空间知识库创建知识库。本次使用【本地文档】,注意知识库的内容切分粒度,可在内容中加上特殊分割符“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 创建【工作流】,告诉 AI 机器人应按什么流程处理信息。创建工作流路径:个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试无误后点击发布。若任务和逻辑复杂,可结合左边“节点”工具实现,如调用大模型、数据库、代码等处理。但工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。
2025-01-11
自媒体人如何打造自己的自动化工具
以下是一些自媒体人打造自动化工具的案例和相关资源,供您参考: 1. B 站 up 主村长托马斯认为 Bard 是一个不错的工具,据说准确度高且速度快,但目前只支持英文。 2. 晴岚的保姆级攻略:小白也能用 Ai 做一部电影大片,先让 GPT 写出视频内容,再细化每个分镜需要的内容,最后提炼响亮的名字,输出宣传片朋友圈宣传文案。 3. AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析,包括透视运营数据、调整运营策略、高效寻找对标、紧跟大盘趋势、高效装修主页等方面。 4. 实践:群总结工具,基于微信机器人的微信群聊总结助手,可自动收集群聊记录并用 AI 总结发送到指定群聊。 此外,还有以下工具相关的信息: 1. 工具篇中提到人和动物的本质区别之一是会使用工具,Agent 框架中自带很多工具,需先熟悉。如互联网 API 中的 Jina 和高德 API。 2. 元子为自媒体新人提供了一些解决方案,如罗文的短视频爆款文案自动二创,Stuart 的平面设计·创意辅助、图片复印机、图仔的改图神器、小鱿鱼的建筑景观人工助手等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-09
如何打造医生的个人AI工具或者助理
以下是为您提供的关于打造医生个人 AI 工具或助理的一些参考: 在医疗保健领域之外,已经有许多为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练出现,比如 InterAlia 能帮助搭配服装,Prodigy AI 能提供职业建议,Poised 能提升沟通能力。未来每个人拥有理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人并非不可能。 Sam Altman 认为,AI 模型将很快作为自主的个人助理为我们执行特定任务,例如代表您协调医疗护理。并且随着深度学习的发展,AI 会不断进步,为人们的生活带来改善。 对于教师而言,有多种专用工具推荐,如学生小组里的助教智慧学伴、月之暗面的 Kimi.ai 等。在教育应用中,存在生成式人工智能教育应用的五种境界,包括知道、学习并使用、用好提示语、定制智能体、融合驾驭等。同时,还有一些原则需要遵循,如始终邀请人工智能入席、让人始终在环路之中、像对待人一样对待人工智能并明确其类型、假设这是用过的最差的人工智能等。在人工智能时代,教学呈现出人类与人工智能/机器人联合教学成为常态、人类教师生产力等因人工智能增强、语言障碍消失、学习回归本真、学习者主动学习等重要性凸显等走向。 综合以上信息,打造医生的个人 AI 工具或助理可以参考以下思路: 1. 明确医生的具体需求和任务,例如诊断辅助、病历管理、患者沟通等。 2. 选择适合医疗场景的技术和算法,确保准确性和安全性。 3. 设计友好的用户界面,方便医生操作和交互。 4. 进行大量的医疗数据训练,以提高工具的性能和准确性。 5. 遵循相关的法律法规和伦理准则,保障患者隐私和医疗安全。
2025-01-08
有没有这样的产品,能够通过输入X主页,获取这个人的历史所有推特的信息分析与总结
目前没有这样合法合规且普遍可用的产品。获取他人的推特信息需要遵循相关平台的规定和法律法规,未经授权获取他人的信息是不被允许的。
2025-02-28
个人有没有必要本地部署deepseek模型
个人是否有必要本地部署 DeepSeek 模型取决于多种因素。 DeepSeek 模型的权重文件开源,可本地部署。其公司名为“深度求索”,网页和手机应用目前免费,但 API 调用收费。 在云端模型部署方面,有实操演示和使用方法讲解,包括登录 Pad 控制台、选择框架、资源、出价等,还介绍了查看部署状态和日志的方法,以及用 Postman 在线调试模型获取名称及后续使用方式。 在模型部署相关内容中,部署时使用 V1 chat completion s 接口,要注意模型名称、大小写等。同时布置了作业为成功部署大语言模型并调试,提交带钉钉昵称的截图。还讲解了 API 调用方法、费用、停止服务方式等,提醒注意保密 API key,若竞不到价可加价尝试进行本地蒸馏模型部署。 模型蒸馏方面,先介绍云平台部署情况,接着讲解模型蒸馏概念、方式,阐述其应用场景及修复模型幻觉的作用,并进行了实操演示。 综合来看,如果您对数据隐私有较高要求、需要定制化的模型服务、有足够的技术能力和资源来进行本地部署和维护,或者在网络不稳定的情况下使用,那么本地部署可能是有必要的。但如果您的需求相对简单,且不具备相关技术条件和资源,使用云端服务可能更为便捷。
2025-02-27
关于Stable Diffusion,个人本地附属,对机器的配置要求
Stable Diffusion 本地化部署对机器配置有一定要求: 1. 电脑系统:需为 Win10 或者 Win11,避免使用更低版本的系统。查看电脑系统的方法为在桌面上找到“我的电脑”,鼠标右键点击,点击“属性”,查看 Windows 规格。 2. 电脑性能: 运行内存:8GB 以上。查看方法为鼠标右击桌面底部任务栏,点击“任务管理器”,在“性能”里面找到“内存”,只要看图中划线的参数即可。8GB 勉强达到标准,16GB 可正常使用,32GB 能非常自由地使用。 显卡:需为英伟达(俗称 N 卡)的显卡,显卡内存 4GB 以上。查看方法为在任务管理器中先看右上角显卡的名字或型号,确认是 NVIDIA 后,再查看显存,4GB 显存可运行 SD,推荐 8GB 以上显存。 如果电脑配置不够,可选择云端部署(Mac 也推荐云端部署),或者先试试简单的无界 AI。
2025-02-27
目前市面上有哪些ai可以实现免费创建并训练大模型,以满足个人需求
目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径: 1. 免费云服务器: 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器,如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口: 阿里的接口,创建 API key 即可。 也有免费接口,但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外,关于大模型的相关知识: 1. 架构方面: encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点: 预训练数据非常大,往往来自于互联网上,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面: 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-26
什么是AI提示词,为何要做去AI提示词这项工作,对个人或者企业有什么价值?
AI 提示词是在与人工智能模型交互时,用于引导模型产生准确、有用和相关回答的指令或描述。 对于个人、企业和组织,AI 提示词具有以下价值: 1. 是 AI 在组织内落地的一把钥匙:新工具落地时,生产者易对其产生怀疑和抵触,而提示词能有效让大家迅速意识到工具在帮忙干活。 2. 是提取和复用业务方法论的有效工具:深谙跨语种沟通方法论的人可将其封装成提示词,让他人直接使用,无需深入学习方法论本身。 3. 是碾压式的组织学习利器:基于 Johari 沟通视窗模型,大模型加提示词在拓展认知的四个象限中都有很好的阐述式或启发式应用方法,能有效优化传统组织学习模式。 提示词工程师是负责设计和优化提示的专业人员,他们需要具备一定的领域知识、理解人工智能模型的能力以及对用户需求的敏感性。其主要职责包括设计提示、优化提示、评估提示。提示词工程师需要具备领域知识、自然语言处理(NLP)知识、人工智能(AI)知识和良好的沟通能力。随着人工智能技术的发展,对提示词工程师的需求将越来越大。
2025-02-25