有没有可以输入文本快速生成组织架构图的软件推荐

以下是关于 RAG 架构图和实现案例的相关内容： RAG 是当今大多数现代人工智能应用程序的标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其工作原理如下： 1. 应用程序加载和转换无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件），跨越企业数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion），通过数据预处理引擎（如 Unstructured）转换为 LLM 可查询格式。 2. 这些文件被“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，并作为向量嵌入存储在数据库（如 Pinecone）中。 3. 当用户提出问题时，系统检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含数十甚至数百个检索步骤，通常具有“提示链”，不同类型的任务并行执行多个“提示链”，然后将结果综合在一起生成最终输出。 随着 RAG 的发展，出现了自适应的检索（也被称作主动检索），其核心思想与 LLM Agent 相似。根据判断依据可分为 Promptbase 和 Tuningbase： 1. Promptbase：通过 Prompt Engineering 的方式让 LLM 对流程进行控制。典型实现案例是 FLARE，其核心思想是 LM 仅在缺乏所需知识时进行检索，以避免被动检索增强的 LM 中出现不必要或不适当的检索。FLARE 迭代地生成下一个临时句子，并检查是否包含低概率标记。如果是这样，系统将检索相关文档并重新生成句子。 2. Tuningbase：对 LLM 进行微调使其生成特殊的 token，以此来触发检索或生成。典型案例是 SelfRAG，具体步骤包括：给定输入提示和前面的生成结果，首先预测特殊 token“Retrieve”判断是否通过检索段落对继续的生成进行增强是有帮助；如果有帮助，调用检索模型，模型会生成一个 critique token 来评估检索段的相关性、下一个响应片段和一个批判令牌来评估响应片段中的信息是否得到了检索段的支持；最后，一个新的批判令牌评估响应的整体效用。模型会并行处理这些内容，并选择最佳结果作为最终的输出。 此外，系统的内存是 LMM 的上下文窗口，存在架构限制，窗口越大推理越慢，同时模型会失焦，降低推理的准确度。前沿模型研发团队都力争做到吞吐量、速度还有准确度的最佳平衡。大模型应用领域常用的方法是 RAG，例如 Perplexity、面向企业知识库的 Glean 以及面向个人知识库的 Maimo 等应用。

以下是一些可以用于生成架构图的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 编码器解码器架构： 训练结束后，在服务时间，从提供编码器表示开始，给解码器一个特殊起始标记如“GO”提示生成第一个单词。生成阶段包括起始标记嵌入、循环层状态更新、生成单词概率和选择单词，单词通过贪婪搜索或波束搜索的最高概率块选择。该架构与大型语言模型的区别在于编码器和解码器块内部的内容，简单的 RNN 网络被 Transformer 块取代，这是基于注意力机制的架构。若想了解更多，还有两门概览课程：注意力机制概览，以及 Transformer 模型和 BERT 模型概览。此外还有实验室演练，展示如何在代码中生成诗歌。 增强版 Bot： 1. 图片理解与生成：在对话框输入诉求，可生成常见的系统架构风格的架构设计图，还能根据图片提取关键知识内容。 2. PPT 一键生成：根据上下文在对话框输入诉求，可生成包含架构风格的完整 PPT 及相关模板选择。 3. PDF 智能制作：根据上下文在对话框输入诉求，可生成常见系统架构风格的 PDF 文件及可选模板。 4. 系统架构论文一键创作。 温馨提示：经过不断锤炼并提取升华而来的提示词有中文版和英文版。

以下是 AI+知识库应用的架构图相关内容： 一、问题解析阶段 1. 接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，确保问题向量能有效用于后续检索。 二、知识库检索阶段 1. 知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 2. 文档向量化：要在向量中进行检索，知识库被转化成一个巨大的向量库。 三、信息整合阶段 1. 接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。 信息筛选与确认：对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，包括对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等。 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合。 语义融合：合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 四、大模型生成回答阶段 1. 整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。因为这个上下文包括了检索到的信息，大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过 LLM 的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。 五、其他预处理阶段 1. 文本预处理：包括去除无关字符、标准化文本（例如将所有字符转换为小写）、分词等，以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示：将预处理后的文本（词或短语）转换为向量，通常通过使用预训练的嵌入模型来完成。 3. 特征提取：对于整个问题句子，可能会应用进一步的特征提取技术，比如句子级别的嵌入，或使用深度学习模型（如 BERT）直接提取整个句子的表示。 4. 向量优化：问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化，例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。

以下是一些可以生成系统架构图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，有拖放界面方便操作。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是一些可以生成系统架构图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

AI Agent 的架构主要包括以下部分： 1. 中间的“智能体”通常是 LLM（大语言模型）。 2. 为 LLM 增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。 工具：通过如 Langchain 框架将 LLM 与工具进行串接，例如给大模型提供数据库工具用于长期记忆。 记忆：让大模型能够记录重要信息。 规划：在大模型的 prompt 层进行目标拆解。 行动：每一步拆解后输出不同的固定格式 action 指令给工具作为输入。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体，不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，具备许多人类特有的属性。这些学科大多以人为研究对象，探索人类内在本质。但网络上对其的介绍往往晦涩难懂，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解和处理信息等内容常笼罩在神秘面纱之下。

以下是关于根据文本自动剪辑素材的相关内容： 生成带有文本提示和图像的视频： 在 Adobe 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 即可。 ComfyUI 自动生成抠图素材： 1. 准备工作： 安装 ComfyUI，新手可参考。 安装 ComfyI2I 模组，这是一组 img2img 的自定义节点集合，提供对蒙版的多种操作。项目地址：https://github.com/ManglerFTW/ComfyI2I 。安装方式有： 进入项目，复制项目地址，然后打开 ComfyUI 的 Manager，点击 install via git url，粘贴项目地址并确定，自动安装。 直接下载项目的 zip 文件，解压放到 ComfyUI 根目录下的 custom_nodes 文件夹。 在 custom_nodes 文件夹中打开 CMD 或 powershell 命令行，输入 git clone https://github.com/ManglerFTW/ComfyI2I.git 。安装好后，别忘了重启 ComfyUI 。 WTF：1w 粉 10w 粉仅仅用时 13 天，像素级拆解《动物时装秀》中的剪辑步骤： 1. 直接把所有素材拖进剪映。 2. 第一步先放背景音乐（总长度大概 18s 左右），放完背景音乐后，选中音乐，然后选择自动踩点（音乐下面就有黄点点了）。 3. 然后将所有的视频拖入主轨道（头图尽量选最好看的一个）。 4. 然后选中所有的视频，选择右侧变速 曲线变速（然后把各个视频和音频下方的黄点对齐，这样就可以踩到点了）。 5. 然后在每个视频中间穿插转场动画（第一个视频和第二个视频连接处不要加转场）。 6. 制作开头（选中第一个视频，右侧动画 出场 水墨，大家也可以选择自己喜欢的）。 7. 加开场文字（选中文字，右侧动画 出场 水墨）。 8. 然后导出发布即可。

以下是关于提示词的一些文本信息： 胡凯翔在构建提示词的方法中提到，充分描述任务很重要。提供的上下文越详尽，与任务相关性越强，大语言模型给予的反馈下限越高，而提示词的技巧能挖掘其潜力发挥上限，双向奔赴是最优选择。例如，一个用户要求 GPT 删除个人信息的官方示例中，给出了背景、定义术语、给出模型等具体内容。 星流一站式 AI 设计工具中，在 prompt 输入框中可输入提示词，还能使用图生图功能辅助创作。提示词用于描绘画面，支持中英文输入。写好提示词要做到内容准确，包含人物主体、风格、场景特点等；可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 SD 新手入门图文教程中提供了一些提示词相关的模板，如 Majinai、词图、Black Lily 等相关网站。

以下是为您总结的一些文本工具及对应链接： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可根据上下文调整表达方式。 Speechify：https://speechify.com/ 人工智能驱动的文本转语音工具，可在多种平台使用，能将文本转换为音频文件。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义语音模型。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型。 此外，还有以下相关工具： 2txt：Image to text 转换工具，利用 AI SDK 将图片内容转换为文字，不仅限于 OCR。体验地址和开源代码链接：https://x.com/imxiaohu/status/1780101723719393780 Rewind 公司推出的 Limitless 可穿戴 AI 设备，可记录全天对话，具有记忆功能并可互动。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1780082354226438620 Jinaai/Reader：网页内容转换工具，将任何网页 URL 转换成对大语言模型友好的输入格式，支持文本流或 JSON 输出。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1779838323512742220 OpenAI 在日本设立办事处，发布日语 GPT4 优化模型，新模型运行速度比 GPT4 Turbo 快 3 倍。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1779762216264466617 清华大学开发的 Taichi 光子芯片，针对通用人工智能的亿级神经元光计算芯片，适用于自动驾驶、智能制造等高级任务。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1779685276748845189 请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以先喂给数据文本然后进行分析的 AI 示例： DeepSeek R1：理论上适合大多数 AI，尤其是有推理模型。您可以找出最喜欢的文章投喂给它，并进行多次询问，如从写作角度、读者角度分析文章，指出文章的缺点和不足以及改善提升的空间，还可以对作者进行侧写，分析其成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 此外，OpenAI 的 GPT 系列模型也是不错的选择。OpenAI 研究团队收集了海量的文本数据，涵盖各种内容，基于 Transformer 架构进行实验，在自然语言处理领域取得了显著成果。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。

要将大量记录的文本内容输入知识库并形成有效问答，可参考以下方法： 1. 使用 embeddings 技术： 将文本转换成向量（一串数字），可理解为索引。 把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 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关。 在向量储存库中保存 embeddings 向量和文本块。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库的向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 创建知识库并上传文本内容： 在线数据： 自动采集：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL，输入网站地址，选择是否定期同步及周期，单击确认。 上传完成后单击下一步，系统自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。 安装扩展程序，参考。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 点击手动采集，完成授权。 输入采集内容网址，标注提取内容，查看数据确认后完成采集。 本地文档： 在文本格式页签选择本地文档，单击下一步。 拖拽或选择要上传的文档，支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件。 上传完成后单击下一步，选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统自动处理）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则）。

以下是一些可以将 2D 形象转换为 3D 的软件： 1. Kaedim：专注于从图像到 3D 的转换。 2. Mirage：专注于从文本到 3D 的转换。 3. Hypothetic：对从文本到 3D 的搜索以及从图像到 3D 的转换都感兴趣。 4. Nvidia 的 Get3D：专注于从图像到 3D 的转换。 5. Autodesk 的 ClipForge：专注于从文本到 3D 的转换。 6. Tripo AI：能够利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 7. Meshy：不仅支持文本生成 3D，还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 8. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型。 9. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，特别适用于游戏领域的模型生成。 10. VoxCraft：能够将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。

以下是一些好用的 AI Agent 软件： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot，能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 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平台，支持开发者打造产品能力。 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，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。 此外，还有以下相关的新产品： 1. ThinkGPT by Jina AI：来自中国创业团队 Jina AI（作者来自德国），让 LLM 拥有更强的推理与执行能力，构建模块包括记忆、自我改进、压缩知识、推理与自然语言环境，实现的功能有用长期记忆和压缩知识解决有限上下文问题、通过更高阶的推理基元增强 LLM 的单次推理能力、为代码库增加智能决策能力。链接：https://github.com/jinaai/thinkgpt 2. Gradiotools：Hugging Face Spaces 上可以将成千上万个 Gradio 应用程序转换为工具的 Python 库，基于 LLM 的代理可利用这些工具完成任务，目前支持 LangChain 和 MiniChain 代理库，附带一组预先搭建的工具，如 StableDiffusionTool、ImageCaptionTool、ImageToMusicTool 等。

目前有多种软件可以帮助您实现从图片提取数据并根据固定话术模板输出的需求。以下是一些常见的选择： 1. TensorFlow：这是一个广泛使用的深度学习框架，可用于图像识别和数据处理。 2. OpenCV：提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。 3. PyTorch：常用于深度学习任务，包括图像数据的处理。 但具体选择哪种软件，还需要根据您的具体需求、技术水平和项目特点来决定。同时，您还需要掌握相关的编程知识和图像处理技术，以便有效地运用这些软件来实现您的目标。

目前已知以下智能客服算法： 天猫小蜜智能客服算法：由浙江天猫网络有限公司提供，应用于手机天猫（APP）的在线智能客服场景，能识别文字或语音问题，结合智能客服知识库生成回答。 钉钉智能客服算法：由钉钉科技有限公司提供，应用于钉钉（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询内容结合知识库生成多种形式的回答。 淘票票小蜜智能客服算法：由上海淘票票影视文化有限公司提供，应用于淘票票（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询生成文本或语音智能回答。 1688 阿牛智能客服算法：由杭州阿里巴巴广告有限公司提供，应用于 1688 工业品（APP）、阿里巴巴（APP、网站）的在线智能客服场景，能结合知识库生成多种形式的回答。 但尚未有一款明确表明能同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台售前售后咨询问题，并根据客户关键字自动回复的智能客服软件。

以下是为您推荐的一些具备接入全渠道平台客户咨询能力的智能客服软件： 1. 阿里云百炼：可以在几分钟内构建一个 AI 助手，并发布到网站、钉钉或微信公众号中。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，且缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。其智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力，能够弥补大模型的不足，例如回答私有领域问题、获取最新信息等。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。 2. COW 框架：是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，支持多平台接入（微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等）、多模型选择（GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等）、多消息类型支持（能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能）和多部署方法（本地运行、服务器运行、Docker 的方式）。但需要注意的是，使用此框架接入大模型 API 需单独付费，且微信端使用可能存在封号危险，操作时需依法合规。 此外，利用 AI 聊天机器人实现客户服务自动化也是常见的做法。通过部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询，将其集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道，能够提高客户服务的效率和可及性。同时，通过机器人提供 24/7 客户支持，定期监控其性能并根据反馈进行优化，能够提升响应速度和服务质量。

目前在美妆行业，具备接入全渠道的智能客服软件/AI 工具相对较少。一些常见的智能客服解决方案提供商可能会提供相关服务，但需要您进一步调研和评估其是否满足您的具体需求。例如，一些知名的客服软件平台可能会具备一定的全渠道接入能力，但在美妆行业的针对性优化方面可能各有差异。建议您在选择时，重点考虑其对美妆行业常见问题的理解和处理能力、与现有业务系统的集成便捷性以及用户体验等方面。

如果您想让 DeepSeek 成为您专属的公文写作助手，可以参考以下提示词： 1. 首先借助 AI 分析好的文章： 找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1（理论上来说适合大多数 AI，尤其是有推理模型）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评：“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。”

SD3stable diffusion3 已开源，艺术实现更自由。Qwen2 接上 SD3 Medium 支持中文输入，会自动优化并输出英文提示词。相关资源如下： 下载地址（huggingface 比较慢，多放几个百度云盘）： 工作流：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIWorkflowsZHO Qwen2 插件：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIQwen2 SD3 dreambooth 脚本：https://github.com/huggingface/diffusers/blob/sd3/examples/dreambooth/README_sd3.md 、https://github.com/bghira/SimpleTuner/tree/feature/sd3 另外，关于 SD 做中文文字有持续更新的教程： 制作思路可参考 Nenly 同学的视频教程：【“牛逼”的教程来了！一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成，绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学！AI 绘画进阶应用哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ 群友自制的详细视频教程步骤： 1. 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 2. 使用文生图的方式，使用大模型真实系，作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 3. 输入关键词，如奶油的英文单词，Cream+Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 4. 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering。 5. 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 6. 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：2960。 当然 https://firefly.adobe.com/也可以，但 SD 感觉可操控性更强，尤其是中文字体。

以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容： 发明名称：一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术： 在当前的 AI 应用中，构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务，如生成思维导图时，需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而，现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足，导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述： 1. 对于生成思维导图的任务，首先确定处理方式为“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面，<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面，观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图，确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后，进行试运行测试。具体步骤包括：点击「测试该节点」，按格式要求输入待测试的内容（对于 array 等其他格式，自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求），点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。若有误，依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”，以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果： 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程，有效减少了错误和不确定性，提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求，为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。

以下是一些关于输入指令生成 PPT 的信息： 增强版 Bot 是基于 AI 驱动的智能创作平台，可实现一站式内容生成，包括图片、PPT、PDF 等。在对话框输入诉求，如“帮我生成一篇包含以上架构风格的完整 PPT”，即可生成幻灯片内容及相关模板选择。 一枚扣子的 COZE 应用中，教案 PPT 内容基于前面生成的教学大纲，可手动进行少许内容修正。若对大纲内容不满意，可重新生成大纲和 PPT。具体操作是复制大纲内容，打开 kimi，选择 PPT，然后复制教案，在对话框粘贴，KIMI 会优化大纲，再选择喜欢的模版生成。但需注意，PPT 预览与下载可能需要充值。 在【workshop】一起写 Prompts 中，小组 1 的夙愿提出的 prompt 主要是输入一个主题帮老师生成一个 PPT（场景不定），使用者为教师（生成）和学生（阅读）。目前较好的解决方案包括提炼教学内容的核心概念确定主题、增加提纲、对提纲进行关键词描述、书写提纲下的摘要，并让用户确认生成的课件提纲和内容是否需要修改。同时，有成熟的案例参考，如 step 1（根据 PPT 大纲助手 GPTs 生成 PPT 大纲）：https://chat.openai.com/g/gOKorMBxxUpptdagangzhushou ；step 2（根据输入文本生成 PPT 内容 GPTs 生成 PPT 内容）：https://chat.openai.com/g/gYJs9jxVBHshuruwenbenshengchengpptneirong ；step 3（将生成的内容复制到 Marp Web 渲染简洁的 PPT）：https://web.marp.app/

以下为您推荐一些能够输入中文字并修改的 AI LOGO 生成利器： 1. Stable Diffusion（SD）： 制作思路： 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，如 realistVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词，如奶油的英文单词“Cream+Cake”（加强质感），反关键词“Easynegative”（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，如 3d、blender、oc rendering。 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60。 相关教程：Nenly 同学的视频教程，链接：https://b23.tv/c33gTIQ 。 2. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，它使用 AI 来理解用户的品牌信息和设计偏好，然后生成多个 Logo 设计方案供用户选择和定制。 3. Tailor Brands：是一个 AI 驱动的品牌创建工具，它提供 Logo 设计服务，通过用户回答一系列关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 4. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术来创建个性化的 Logo 设计。用户可以选择不同的设计元素和风格，AI 将基于这些输入生成设计方案。 5. LogoMakr：提供一个简单易用的 Logo 设计工具，用户可以通过拖放的方式来设计 Logo，并且可以利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 6. Canva：是一个广受欢迎的在线设计工具，它提供了 Logo 设计的模板和元素，用户可以利用 AI 辅助的设计建议来创建自己的品牌标识。 7. LogoAI by Tailor Brands：是 Tailor Brands 推出的一个 AI Logo 设计工具，它可以根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 8. 标小智：是一个中文 AI Logo 设计工具，它利用人工智能技术帮助用户创建个性化的 Logo。 此外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块，获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。 一泽 Eze 也提供了相关服务，流程如下： 1. 输入 Prompt。 2. 输入要用的 Logo。 这样，AI 就会根据 Logo 对应的品牌特征，分析名片设计方案，输出最终结果。 使用这些工具时的注意事项： 1. 对于 Stable Diffusion，要按照上述步骤操作，注意图片格式和参数设置。 2. 对于一泽 Eze： 提示词的主要目的是“设计符合品牌调性的创意名片”。 「创意名片生成」已支持在 Artifacts 中正确回显上传的 Logo，为了更好的直出效果，Logo 建议使用清晰、底图透明的 PNG 格式。 如果生成结果不符合预期，可以尝试让模型重新生成，也可以和 AI 对话，提出修改意见。

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