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如何调试智能体回答问题准确率

Answer

调试智能体回答问题准确率可以参考以下方法：

  1. 从问题场景出发：明确活动为问答对话场景，考验智能体对问题的理解和准确回答能力，真实对话场景中一般以完整句子回复。
  2. 具体交流技巧：与大语言模型交流时尽量具体、丰富、少歧义，多说有用的信息。
  3. 测试方法：可使用弱智吧问题对 LLM 进行测试，评价提示词的生成效果。
  4. 行业案例参考：
    • 服务和业务助手：关注回答准确率、数据覆盖范围，具备丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定等功能。
    • 个人助理：关注回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，通过 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互等方式提升。
    • 多模态文件交互和数据处理：关注成本、延迟、多场景适配度，可进行自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。

例如在服务和业务助手方面，内部业务助手可使用企业内部规章制度等构建知识库进行内部知识问答，通过复杂文档解析视觉增强来提供更好的文档理解。在医疗助手/法律助手/智能导购等场景，构建领域内知识库，结合规则性和智能性进行相似度阈值判定和大模型智能分析，减少数据混淆和模型幻觉问题，但判定速度略慢且有额外大模型调用费用，适合高度定制化和智能化搜索服务场景。

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References

智谱BigModel共学营第二期【第一名】鱼得水：✨获奖Bot提示词及思路分享

作者：鱼得水「超级AI助理打造计划」活动内容分享活动介绍：[智谱BigModel共学营第二期：超级AI助理打造计划](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RKLxwQ97Ai632hkgaU2cctVFnSb)活动内容：1.使用BigModel搭建智能体https://open.bigmodel.cn/2.将搭建好的智能体接入微信机器人活动过程：1.首先，将调试好的智能体机器人拉入微信群，由梦飞老师向机器人发出提问（共10个问题）2.机器人会逐一回答这些问题。梦飞老师会从微信群中挑选出每个问题下最出色的前五个回答，并将其整理成问卷形式。3.接下来，所有群成员可以通过填写这份问卷，匿名地对智能体的回答进行投票。4.最后，统计所有答案的得票数，并根据得票数的高低，依次确定本次比赛的一等奖、二等奖和三等奖获得者。很高兴成为此次活动的一等奖得主，本文主要分享我对参与此次比赛的一些理解和实践[heading1]从“题”出发[content]在看到这个活动内容后我产生了以下分析：根据内容说明和问题举例，可以知道此次为问答对话场景，考验的是机器人对问题的理解和是否能够准确回答问题在真实的对话场景下，一般情况下不会进行长文本回复，而是发送一个完整的句子进行回复根据回答的真实性和有趣程度进行评分，考验的是生成内容的是否拟人或者是否有内涵看到问题举例，第一反应想到了弱智吧问题https://zhuanlan.zhihu.com/p/475723603可以使用弱智吧问题对LLM进行测试，从而评价该提示词的生成效果

张翼然：用AI为教师减负（3H）.pdf

2024年是"发展体育运动增强人民体质"题词72周年,这一题词激励了几代人对体育事业的热爱和追求。今天,我们齐聚一堂,不仅为了庆祝这一伟大的题词,3、获得准确回答的关键是:与大语言模型交流的几点心得·与ta对话尽量具体、丰富、少歧义,多说有用的。假想你穿越到平行宇宙,公司会议室散会,刚被同事摇醒,说别忘了领导的吩咐。你最希望它给你哪些吩咐的内容呢?英语完形填空出题助手0公开草稿自动保存于14:12四删除发布配置智能体调试与预览名称/20英语完形填空出题助手简介/100完开填空出题助手,一键生成专业级英语完形填空练习,提升学生英语应用能力。配置信息示例1160/4096向用户询问以下信息学生所在年级(如初一、高三等)期望的短文主题(如校园生活、旅游见闻等)期望的短文字数(如150字、200字等)获取用户提供的年级、主题和宇数信息后,按以下步骤生成完形填空题第一步:根据学生年级评估其英语水平,并据此按主题和字数要求,创作一篇难度合适的英文短文。

2. 行业解决方案

|场景|行业和场景举例|业务关注点|关键功能需求||-|-|-|-||服务和业务助手|行业：互联网、制造、游戏场景：对客服务、对内助手、产品搜索和推荐|•回答准确率•数据覆盖范围|•丰富的文档/多媒体/数据库支持•多数据源打通•文档Meta信息增强•搜索过滤•大模型召回判定||个人助理|行业：互联网、教育、游戏、社交场景：闲聊助手、情感陪伴、学习助手|•回答准确率•业务数据关联性•人设契合度•多模态|•Prompt优化•多模态数据上传•互联网搜索•音频/视频交互||多模态文件交互和数据处理|行业：互联网、教育、安防场景：视频理解和信息抽取、作业批改|•成本•延迟•多场景适配度|•自定义文件解析设置•视觉解析增强•企业级数据管理|[heading2]服务和业务助手案例[heading3]内部业务助手[content]使用企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，通过RAG智能体进行内部知识问答数据多源、异构，复杂文档解析视觉增强，提供更好的文档理解已经灰度上线，需要提供uid，白名单开启阿里云内部产品助手：[heading3]医疗助手/法律助手/智能导购[content]构建领域内知识库，为普通用户提供基础的医疗/法律知识，给出准确的就医建议/法律援助建议在相似度阈值判定的基础上，引入大模型的智能分析能力。系统首先通过相似度阈值筛选出初步的搜索结果，然后利用大模型对这些结果进行深入分析，判断它们与用户查询的关联程度。结合了规则性和智能性，判定准确度高；判定速度略慢；产生额外的大模型调用费用。适合需要高度定制化和智能化搜索服务的场景。有效减少了企业场景海量数据情况下的数据混淆和模型幻觉问题

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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
文生图如何提高字在图中的准确率
要提高文生图中字在图中的准确率，可以从以下几个方面入手： 1. 数据准备： 对于中文文字的生成，Kolors从两个方面准备数据。一是选择 50000 个最常用的汉字，机造生成了一个千万级的中文文字图文对数据集，但机造数据真实性不足。二是使用 OCR 和 MLLM 生成海报、场景文字等真实中文文字数据集，大概有百万量级。 Hugging 和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，包括一个详细标注了空间关系的 600 万张图片的数据集，模型和数据集都会开源。 2. 模型能力： DALLE 3 和 SD3 已经有了很强的英文文字生成能力，但目前还未有模型具有中文文字的生成能力。中文文字的生成存在困难，一是中文汉字的集合大且纹理结构复杂，二是缺少中文文字的图文对数据。 作者观察到，使用机造数据结合高质量真实数据后，中文文字生成能力的真实性大大提升，而且即使是真实数据中不存在的汉字的真实性也得到了提升。 3. 训练方法： 在包含大量物体的图像上进行训练，可以显著提高图像的空间一致性。 此外，在写文生图的提示词时，通常的描述逻辑是这样的：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。对于新手而言，还有一些功能型辅助网站来帮我们书写提示词，比如：http://www.atoolbox.net/ 、https://ai.dawnmark.cn/ 。还可以去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。
2025-01-29
如何提高RAG应用中的准确率
以下是一些提高 RAG 应用准确率的方法： 1. 基于结构化数据来 RAG： 避免数据向量化和语义搜索的问题，直接利用原始数据和 LLM 的交互，提高准确率。因为结构化数据的特征和属性明确，能用有限标签集描述，可用标准查询语言检索，不会出现信息损失或语义不匹配的情况。 减少 LLM 的幻觉可能性，LLM 只需根据用户问题提取核心信息和条件，并形成标准查询语句，无需理解整个文档语义。 提高效率，省去数据向量化和语义搜索过程，直接使用标准查询和原始数据进行回复，且结构化数据的存储和更新更易更省空间。 增加灵活性，适应不同数据源和查询需求，只要数据是结构化的，就可用此方法进行 RAG。 2. 参考行业最佳实践，如 OpenAI 的案例： 从较低的准确率开始，尝试多种方法，标记哪些被采用到生产中。 通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同内容部分，提升准确率。 采用 Reranking 和对不同类别问题特别处理的方法进一步提升。 结合提示工程、查询扩展等方法，最终达到较高的准确率，同时强调模型精调和 RAG 结合使用的潜力。 3. 深入了解 RAG 的基础概念： RAG 由检索器和生成器组成，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，如问答系统，能提供详细准确的回答。
2024-11-08
目前语音转文字的AI工具有哪些，准确率怎样
目前常见的语音转文字的 AI 工具有以下几种： 1. GVoice：中文识别率优秀，少量错误可被 ChatGPT 正常理解和纠错，衔接流畅。 2. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频进行精准识别，能翻译并生成双语字幕，声称处理了 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 3. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义字幕样式。 4. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 5. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 6. Ava：为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕（转录和说话人识别）。 7. Verbit：专业的基于 AI 的转录和字幕。 8. Otter：混合团队高效协作会议所需的工具。 9. Trint：音频转录软件，从语音到文本到魔法。 10. Rev：99%准确的字幕、转录和字幕服务。 11. Voiceitt：为语音不标准的人群提供的应用程序。 12. Deepgram.com：通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 13. Fireflies.ai：会议的 AI 助手。 14. SoapBox：让孩子们的声音被听见的语音技术。 15. Amberscript：使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 16. Speaksee：实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 17. Speechmatics：理解每个声音的自主语音识别技术。 18. Sonix：支持 35 多种语言的自动转录。 需要注意的是，不同工具在不同场景和语言环境下的准确率可能会有所差异，您可以根据自己的具体需求选择适合的工具。
2024-09-23
RAG工作流对话调试
RAG（检索增强生成）工作流主要包括以下几个阶段： 1. 问题解析阶段：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，以用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：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。 3. 信息整合阶段：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，整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：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。 RAG 的基本概念： RAG 是一种结合了检索和生成的技术，能让大模型在生成文本时利用额外的数据源，提高生成的质量和准确性。其基本流程为，首先给定用户输入（如问题或话题），RAG 从数据源中检索出相关文本片段（称为上下文），然后将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型（如 GPT），输入通常包含提示指导模型生成期望输出（如答案或摘要），最后从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 在实际调试预览中，例如： 1. 知识库检索部分：把输入的问题通过 Embedding 做向量化，使用语言模型优化问题、添加接近的检索词，知识库向量检索时抽取条件包含相似度 0.85，通过检索抽取出多个内容块。 2. 大模型对话部分：将相关信息传递给 LLM 最终得到 AI 的回答。
2025-01-06
RAG工作流对话调试
RAG 工作流主要包括以下几个阶段： 1. 问题解析阶段：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，以用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：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。 3. 信息整合阶段：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，整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：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。 RAG 是一种结合了检索和生成的技术，其基本流程为：首先，给定用户输入（如问题或话题），RAG 从数据源（如网页、文档、数据库记录）中检索出相关文本片段（即上下文）。然后，将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型（如 GPT），输入通常包含提示，指导模型生成期望输出（如答案或摘要）。最后，从大模型输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 在实际调试预览中，例如： 1. 知识库检索部分：把输入的问题通过 Embedding 做向量化，使用 qwen 语言模型优化问题、添加接近的检索词，知识库向量检索时抽取条件包含相似度 0.85，通过检索抽取出 11 个内容块。 2. 大模型对话部分：将相关信息传递给 LLM（大语言模型），最终得到 AI 的回答。
2025-01-06
我想学习调试情感bot的prompt
以下是关于调试情感 bot 的 prompt 的相关知识： 在实验方面，在八个指令感应任务上评估情绪提示在零样本和少样本学习中的表现，涵盖语言理解的不同方面，在四个大型语言模型（ChatGPT、Vicuna13b、Bloom、FlanT5Large）上进行测试，对于不同模型有相应的设置。零样本实验中情绪刺激可简单添加到原始提示中构建情绪提示，少样本上下文学习中评估与零样本相同的提示，并随机抽取 5 个输入输出对作为上下文演示。基准测试将情绪提示与原始零样本和少样本提示、零样本思维链进行比较。数据集和任务包括情绪分析、句子相似性、原因选择等八个任务。 Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成所需内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持英语，emoji 也可用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，可改变 tag 权重，有两种设置权重的写法，还可进行 tag 的步数控制。 希望以上内容对您学习调试情感 bot 的 prompt 有所帮助。
2024-12-05
怎么用coze智能体调试提示词 输出表格
以下是关于如何用 Coze 智能体调试提示词的相关内容： 大模型节点配置入门要点： 1. 输入与输出的变量名称可自定义，按习惯设定以便识别字段含义。 2. 输入方面，由于取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}，可直接选择引用。 3. 提示词区域中，因 LLM 需要根据输入信息处理，所以需两个双花括号写明输入项参数名，如{{input}}。 4. 输出方面，有几项子内容需生成就设置几项。 为让大模型理解最终输出形式要求，需在用户提示词最后添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意变量名称、对应的输出内容、输出格式要前后完全一致，否则会输出失败。 搭建 AI 智能体的配置过程： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”（测试下来，通义对提示词理解和执行效果最好）。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成上述步骤后，可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。
2024-12-04
如何加强对智能体的训练和调试
加强对智能体的训练和调试可以从以下几个方面入手： 1. 强化学习中的 Q 学习： 将所有状态动作对的 Q 值初始化为零，并设定状态奖励值作为初始化值。 由于智能体起初不知如何获得奖励，可能会探索很多状态，所以要定义训练长度（如 100 步）或训练达到某些状态，避免陷入学习无用状态行动的过程。 例如在网格世界中，智能体逐步探索环境，从目标状态到起始状态附近建立链条后，算法会快速收敛到解，并进一步调整找到最佳策略。 2. 在正式项目中部署智能体时的考虑： 尝试使用提示：在微调模型前先尝试用提示满足需求，只有提示无法满足质量、性能或成本目标时再考虑微调。 编写并测试提示：通过编写和测试提示验证任务可行性，作为微调基线。若提示已达标，微调可能进一步提升效果，否则微调成功可能性低。 关注数据质量：检查并确保数据质量，必要时删除或修正问题数据，高质量数据是模型优良表现的基础。 使用真实场景数据进行微调：即使数据不完美，只要能代表真实场景下的整体分布，就可用于微调。 保留测试集：不要将所有数据用于训练，留出部分作为测试集评估模型性能。 选择适当的模型规模：根据任务难度选择匹配的模型规模，过大或过小都可能影响效率和效果。 设立快速评估指标：制定可快速计算的评估指标，便于多次日常评估和快速迭代。
2024-08-19
协助调试pycharam代码的AI网站
以下是一些可以协助调试PyCharm代码的AI网站： 1. PyCharm AI Assistant: PyCharm AI Assistant是PyCharm内置的AI助手，可以提供实时的代码建议和错误分析。它可以帮助您识别代码中的潜在问题，并建议如何修复它们。 2. CodeSee: CodeSee是一个AI驱动的代码审查平台，可以帮助您发现代码中的问题并提高代码质量。它可以分析您的代码并提供有关潜在问题和改进机会的见解。 3. DeepCode: DeepCode是一个AI静态代码分析工具，可以帮助您识别代码中的安全漏洞、性能问题和编码错误。它可以扫描您的代码并提供有关如何修复这些问题的信息。 4. Infer: Infer是一个静态分析工具，可以帮助您识别代码中的潜在问题，例如内存泄漏和空指针引用。它可以扫描您的代码并提供有关如何修复这些问题的信息。 5. SonarQube: SonarQube是一个代码质量管理平台，可以帮助您跟踪和改善代码质量。它可以分析您的代码并提供有关代码复杂性、代码债务和安全漏洞的见解。 以下是一些在使用AI网站调试PyCharm代码时需要注意的事项： AI网站并非完美无缺: AI网站可能会提供错误或不准确的建议。因此，在使用AI网站调试代码时，请务必仔细检查代码并进行必要的更改。 AI网站无法替代人工审查: AI网站可以帮助您发现代码中的潜在问题，但它们无法替代人工审查。在发布代码之前，请务必由人工审查代码。 AI网站可能需要付费: 一些AI网站需要付费才能使用所有功能。在选择AI网站时，请务必考虑您的预算。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-05-11
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents（智能体）
AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，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. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15
如果你是一个AI领域的专家，我有个问题关于应用AI来学习的：假设我有一个网上的课程，然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来，然后输入给AI，让AI来学习，如果以后我问AI关于这方面的问题的话，AI能像课程老师一样思考，来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
你是基于哪种ai模型的回答？
我是基于 Aily 和云雀大模型进行回答的。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。云雀是由字节跳动研发的语言模型，能通过便捷的自然语言交互，高效完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 您可以通过以下两种方式使用我： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码会定期更新，请在知识库首页获取最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。
2025-04-11
我们是搜索团队的产品经理，团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位，现在要做AI相关的产品规划，请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式，介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言，插件应该做什么，可以做什么 3、思考对于大模型来说，有哪些（通用或垂类）的模块/功能/插件是无法绕开的，或高频使用的，作为我们团队后续争取的发力点（如搜索推荐对于传统综合搜索结果页）
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
具身智能是什么技术？用小学生能理解的话术回答
小朋友，具身智能呀，是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体，要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说，智能体要有能感觉周围环境的能力，能自己到处走，能拿东西、操作东西，还能学习新本领，适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”，这个“身体”可以是机器人的样子，也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智能体和环境互动，还会影响智能体学习。 像机器人可以通过它的手学会抓东西、摆弄东西，虚拟代理在游戏里能学会解决问题。 研究具身智能要用到好多知识，像机器人学、认知科学、神经科学还有计算机视觉。 在机器人领域，具身智能能让机器人更好地理解和适应我们人类的生活环境，跟我们交流更自然。在虚拟现实、增强现实和游戏里，也能让我们玩得更开心。 不过呢，具身智能还有一些难题要解决，比如怎么设计智能体的身体让它更聪明，怎么让它在复杂的环境里好好学习，还有怎么处理它和人类社会相关的一些问题。 简单说，具身智能就是给聪明的人工智能装上“身体”，让它能和周围环境更好地交流互动。
2025-04-05
作为小白如何在飞书搭建AI工具知识库机器人？分成前期、中期、后期流程回答
以下是小白在飞书搭建 AI 工具知识库机器人的流程，分为前期、中期和后期： 前期： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，并了解如何白嫖大模型接口。 2. 确定机器人的功能范围，例如： 支持用户发送“关键字”，自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”内容回答，不足时调用 AI 大模型，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 能发布在微信公众号上，作为“微信客服助手”。 中期： 1. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，到此搭建完成即可，它也有问答界面。 2. 准备以下内容： 根据机器人的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可以用 word、txt、excel 等方式。 创建自己的【知识库】用于回答 AI 相关知识。 创建【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。 后期： 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。
2025-04-03
我想了解如何提取自己的声音并实现大模型以我的声音回答我
要提取自己的声音并实现大模型以您的声音回答，目前提供的知识库中没有直接相关的详细内容。但可以为您提供一些可能有用的思路和参考方向： 对于声音提取，可能需要使用专业的音频处理软件和设备，将您的声音录制并进行处理和分析。 关于让大模型以您的声音回答，这可能涉及到语音合成技术。您可以先了解一些常见的语音合成模型和工具，例如通过创建大模型问答应用，获取推理 API 服务等。 同时，还可以参考一些关于大模型和语音处理的专业知识，比如大模型的本质是基于语言的概率模型，通过设置合适的 Prompt 来引导模型输出更准确的结果。 由于知识库中没有确切的针对您需求的详细步骤和方法，以上内容仅供您初步参考。
2025-04-01