在本地环境下要搭建一个医疗数据分析的BI智能体，应该怎么做

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

以下是一些可参考的做 chatbot 的开源项目： Inhai:Agentic Workflow：其中介绍了大模型利用「网页搜索」工具的典型例子，还包括 Agent 自行规划任务执行的工作流路径以及多 Agent 协作的内容。 ChatDev：吴恩达通过此开源项目举例，可让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 ChatMLX：多语言支持，兼容多种模型，具有高性能与隐私保障，适用于注重隐私的对话应用开发者。链接：https://github.com/maiqingqiang/ChatMLX

以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org

以下是关于不同模型安装的相关内容： FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人安装： 回到宝塔，选择 Docker（若显示“当前未安装”则进行安装，否则无需此步），点击确定，等待安装完成，安装完成后刷新页面，看到特定样子表示安装成功。 打开左侧【终端】，粘贴两行命令验证 Docker 是否可用，看到版本号则没问题。 一条一条复制并粘贴以下命令依次进入。 配置 OneAPI：访问指定地址（如：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/），账号默认 root，密码 123456，点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意，粘贴 API Key 并确认，点击【令牌】【添加新令牌】，设置名称、时间和额度，点击【提交】，复制出现的 key。 小米音箱接入大模型的本地部署教学（vscode）： 在下方终端窗口，单击终端，输入 cd migpt。 安装依赖，输入 pnpm install，若安装过程报错，输入 npm cache cleanforce 清除缓存后重新运行 pnpm install。 构建项目，输入 pnpm build，出现特定界面即安装完成，若报错则修改 migpt 中 package.json 文件第 28 行 build 并保存，重新运行 pnpm build。 运行项目，输入 pnpm run dev，运行成功时进入特定页面，每次对话会在终端中显示，每次打开服务时先输入 cd migpt，再运行 pnpm run dev。 ChatTTS 的安装部署： 在 linux 上部署，前提是有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。 简单步骤包括下载代码仓库、安装依赖（有两个依赖不在 requirements.txt 里）、启动 webui 的 demo 程序，用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。 demo 本身提供了 3 个参数：server_name（服务器的 ip 地址，默认 0.0.0.0）、servic_port（即将开启的端口号）、local_path（模型存储的本地路径）。 第一次启动后生成语音时，需看控制台输出，会下载一些模型文件，可能因网络问题失败，首次加载成功后后续会顺利。 基于此基础可拓展，如集成到 agent 的工具中或结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 webui 上可设置的参数包括 text（需转换成语音的文字内容）、Refine text（选择是否自动对输入文本进行优化处理）、Audio Seed（语音种子，用于选择声音类型，默认值为 2）、Text Seed（文本种子，用于 refine 文本的停顿，实测会影响音色、音调）、额外提示词（可写在 input Text 里，用于添加笑声、停顿等效果）。

很抱歉，目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作： 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化，提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测，例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控，及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型，以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。

很抱歉，目前知识库中没有关于“ChatBI 如何建设”的相关内容。但一般来说，建设 ChatBI 可能需要以下几个关键步骤： 1. 明确需求和目标：确定 ChatBI 要解决的业务问题、服务的用户群体以及期望达到的效果。 2. 数据收集和准备：收集大量相关的数据，并进行清洗、预处理和标注，以确保数据的质量和可用性。 3. 选择合适的技术架构：根据需求和数据特点，选择适合的自然语言处理技术、机器学习算法和模型架构。 4. 模型训练和优化：使用准备好的数据进行模型训练，并不断优化模型的参数，以提高性能。 5. 接口设计和集成：设计友好的用户接口，方便用户与 ChatBI 进行交互，并将其集成到相关的业务系统中。 6. 测试和评估：对建设好的 ChatBI 进行全面的测试，评估其准确性、响应速度、用户体验等方面的表现。 7. 持续改进：根据用户反馈和实际使用情况，不断改进和完善 ChatBI 的功能和性能。 以上是一个大致的建设流程，具体的实施会因具体情况而有所不同。

以下是关于进入 big model 页面的相关信息： 1. 模型下载： 大多数模型可在 Civitai（C 站）下载，网址为：https://civitai.com/ 。 使用 C 站的方法： 科学上网（自行解决）。 点击右上角筛选按钮，在框中找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 。 看照片，感兴趣的点进去，点击右边“Download”保存到电脑本地。还可点击左上角“Images”，找到喜欢的图片点进去，查看全部信息，点击 Lora 和大模型可直接跳转到下载页面。复制图片信息可点击最下面“Copy...Data”。 2. 模型下载位置： 大模型：SD 根目录即下载 SD 时存放的文件夹。 Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 3. 分辨模型类型： 若不知下载的模型类型及应放的文件夹，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ，将模型拖动到空白处即可自动弹出模型信息。 此外，还有关于 Lora 生图的步骤和 Llama3 部署的相关内容： 1. Lora 生图： 点击预览模型中间的生图会自动跳转页面。 可调节模型强度，建议在 0.6 1.0 之间。 能添加 lora 文件，显示训练过的所有 lora 的轮次。 输入正向提示词，选择生成图片数量、尺寸等。 采样器和调度器新手可默认，迭代步数在 20 30 之间，CFG 在 3.5 7.5 之间调整。 随机种子 1 代表随机生成图，复制好的随机种子可粘贴以生成近似结果。 合适的种子和参数可进行高清修复，选择放大倍数等。 2. Llama3 部署： 下载大模型可用于推理，有使用 API 和部署简单界面两种对话方式。 面向小白，可参考部署 webdemo 服务的代码，在/root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相应内容，启动 Webdemo 服务，在终端运行命令，将端口映射到本地，在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ 即可看到聊天界面。

以下是数据分析师常用的 prompt 相关内容： 1. ChatGPT 助力数据分析： 第一个 user prompt：限定 SELECT SQL，不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段（如 mediumtext/longtext），可用 count/substring 等函数查询。 system prompt 是表结构信息，如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义，多个表可分开描述。 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的 user prompt：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，用于映射数据渲染图表，根据结果数据 tableData 的维度选择对应的 prompt 传递给 GPT。 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 再次生成，否则耗时。 2. 数据：数据分析 prompt：https://notion.castordoc.com/gptprompts，castordoc 整理的适合数据团队日常使用的 prompt 案例。 3. 潘帅：手把手分享法律人如何用好 AI—Prompt 篇： 律师常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 存在问题。 Prompt 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 Promopt 结构提示：【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】 类案检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 存在问题。

以下是一些可以进行科研数据分析的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 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：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于进行复杂的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，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 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：通过与已发表作品比较，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，选择最合适的辅助工具。同时需注意，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。

以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 作者：krryguo，腾讯 IEG 前端开发工程师。 重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身的使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。 逻辑流程： SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行返回结果数据，再将数据传给 GPT 附带上下文，让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论，目前已实现两张表关联查询。 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者：郎瀚威 Will，张蔚 WeitoAGI，江志桐 Clara 于 2024.5.3 发布。 报告目录包括作者介绍及报告说明、总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类、附件（重要榜单）等。 作者介绍：郎瀚威 Will 为 AI 数据分析&出海社媒增长 GPTDAO 首席分析师，负责数据准备、分类标准图谱准备；张蔚 WeitoAGI 为 WaytoAGI 创作者、某头部 FA 的 AI 科技组；江志桐 Clara 为天际资本 VC，负责 AI 软硬件应用。 以上内容仅供参考，希望对您有所帮助。

以下是关于数据分析 AI 的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 流程：逻辑流程图包括 SQL 分析和个性化分析。SQL 分析中，用户描述想分析的内容，后台连接数据库，让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行并将数据传给 GPT 分析，最后返回分析结论和建议及结果数据给前端页面渲染图表。个性化分析中，用户上传文件并描述，前端解析后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 中小企业利用人工智能进行转型中的数据分析和洞察： 目标：通过使用人工智能工具分析大量客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 步骤：首先利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会，选择合适的 AI 工具并收集不同渠道的数据进行分析，识别模式、趋势和相关性。其次为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，将分析结果转化为实际业务策略，与相关部门合作并持续监控效果，形成闭环不断优化。 相关工具推荐： 数据分析推荐 Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。

以下是关于数据分析领域智能化应用实践的相关内容： ChatGPT 助力数据分析 在个性化分析示例中，上传的数据均为假数据，包括游戏 A 流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据等，仅供测试。涉及单维度数据、多维度数据的折线图和柱状图。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可通过输入提示告诉它用哪个字段作为维度，或描述其他数据信息以使分析更准确。 总结和展望方面，ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景，能提高效率、降低技能门槛和支持决策。但案例分析结果可能简单，实际接入业务可定制多种分析模板，增加分析多样性。处理大量数据时，除注意长类型字段限制，还应指定允许查询或解析的字段，并对结果数据进行校验。随着技术进步，ChatGPT 等工具将为数据分析带来更多创新和突破。 金融领域的智能化应用 摩根大通的模型显示，美联储鹰鸽派评分上升 10 个百分点，意味着加息 25 个基点可能性增加约 10 个百分点。为深入应用成果，摩根大通等银行与大学合作培育生态系统，采用开源合作推动知识产权发展。研究者认为人工智能可通过处理大量数据集等完善经济和货币预测，为政策决策提供信息。摩根大通任命 Teresa Heitsenrether 领导新的数据和分析部门，目前公司有 300 多个人工智能用例投入生产，用于风险、勘探、营销等方面，降低了零售业务风险，改善了交易优化和投资组合构建。公司有 1000 多名数据管理人员、900 多名数据科学家和 600 名 ML 工程师，专注于自然语言处理等方面的人工智能和机器学习。

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 Coze 搭建的相关内容： 搭建证件照应用页面： 创建基础容器，为后续操作做准备。 页面分为上中下三块，顶部为标题，中间有原图、过渡和最终结果，底部为展示区域和表单。 对容器的高度、宽度、排列方向进行设置，对文本组件的字体、颜色、加粗等属性进行调整。 介绍图片组件的本地上传和绑定数据功能，微信截图可能导致上传问题。 页面分为左右两块，左侧展示区域，右侧为表单，左侧还需嵌套容器处理图片和文字展示。 前端页面搭建技巧： 在 DIV10 中选择子容器、复制搭建元素等。 调整表单组件的尺寸、按钮文案和上传文件类型等设置。 业务逻辑流程设计： 阐述了证件照生成的业务逻辑，包括用户上传照片、图片理解、图像生成、智能换脸、背景修改等步骤，还提及了各步骤中的参数设置、提示词调整和测试方法。 页面布局的常见方式与实际操作讲解： 常见的左右、上下布局及嵌套方法，演示如何设置容器实现左右布局、调整大小分割等，强调外层高度设置的重要性。 说明溢出处理方式及内边距影响，建议初学者用固定宽高布局。 介绍换行布局及元素分布设置，用于图片排版。 Coze 应用实战指南： 创建 Coze 应用：点击 Coze 创建，选择应用，选择空白，即可进入 Coze IDE。 搭建业务逻辑：进入 Coze IDE 后，默认显示业务逻辑编辑界面，基于业务逻辑搭建一个工作流。业务逻辑的实现依靠工作流来实现，Coze IDE 内编写工作流与捏 bot 编写工作流的逻辑完全一致，只是入口不同。并给出了大模型节点系统提示词。

以下是关于搭建公司轻量知识 agent 的相关信息： Coze： 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具。 允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent。 可以白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。 其他 Agent 构建平台： 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。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据自身需求打造产品能力。 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。 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，功能强大且开箱即用。 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。 您可以根据公司的具体需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

搭建本地知识库的步骤如下： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储包括将文档块嵌入转换为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。 输出将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存以便后续处理。 2. 安装和配置 AnythingLLM： 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：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 3. 构建本地知识库： 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档数据给出答案）。 完成配置后可与大模型进行对话测试。 本文思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行了实操并附加了 RAG 额外知识。作者是大圣，致力于使用 AI 工具成为超级个体的程序员，目前沉浸于 AI Agent 研究。读完本文，您将学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 信息流转、RAG 概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等内容。

以下是关于搭建微信机器人的详细步骤和相关信息： 一、纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 1. 开始搭建 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置的参考官方来源是：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置中的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应编排模板的 MODEL ，以此类推，在编排模板去配置具体的配置参数。 私聊或群交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX ，在私聊或群里发消息，必须包含 bot 或者 @bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 还有参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST ，用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 2. 疑问解答 宝塔面板提供图形化管理界面，操作简单直观，许多常见任务可通过点击按钮完成。 宝塔面板、Docker 有详细官方文档和教程，极简未来平台也提供操作指南和技术支持，遇到问题可查阅或寻求帮助。 可加入相关技术社群或论坛向有经验用户请教。 设置定期备份和监控，确保出现问题可及时恢复。 二、第一天教程：COW 部署 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。 2. 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”，其中 中文部分可进行更改。 3. 此后进行任何更改，都需要重新打印登陆二维码才会生效。 4. 多次重新登录后，在宝塔“首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”清理进程。 5. 若没有手机登录，可使用夜神模拟器模拟手机登录。 6. 一个月内，不要上来就加好友、最好不要私聊聊天。 7. 报错“wxsid”是因为微信未实名，实名即可。 8. Link AI 提供 100 个，合计 3500 万 GPT3.5 Token 的礼品码，可用来实现画图、搜索、识图等功能，COW 插件里几乎都支持使用 LinkAI 平台。 9. 完成机器人搭建，机器人拉群里，领兑换码。 10. 添加微信，拉您进机器人群，先行体验。 如果您之后遇到问题，可以采取以下几种方式来解决： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可以帮助解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可以联系平台的技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关的技术社群，向有经验的用户请教，获取问题的解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 为避免长时间不操作后忘记步骤，可以采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步的操作记录下来，制作成操作手册，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单的操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：可以录制自己的操作视频，作为教程，日后查看时更直观。 4. 自动化脚本：对于一些常见的运维任务，可以编写自动化脚本，简化操作步骤。

搭建精准回答的本地知识库可以参考以下步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。 4. 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 5. 在单元页面，单击新增单元。 6. 在弹出的页面选择要上传的数据格式（默认是文本格式），然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，可以使用额外的软件AnythingLLM，其安装地址为：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。 在AnythingLLM中有一个Workspace的概念，可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。具体操作如下： 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，AnythingLLM提供了两种对话模式： Chat模式：大模型会根据自己的训练数据和我们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。

搭建自己的直播数字人平台可以参考以下步骤： 1. 了解相关技术和场景： 熟悉企业端 AI 实践经验，包括 AI 生成爆款内容、公域阵地场景（如视频号、抖音、小红书、公众号等平台的营销推广，涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等）、私域阵地场景（朋友圈、小红书、社群、个人 IP 的获客转化，销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复）、服务自动化工具、快速搭建数据分析看板、跨境电商场景（如 tiktok 视频制作及投放、电商图片设计、精准营销、语言翻译、AI 独立站建设、社媒私域、批量混剪、海外达人直播、无人直播等）。 2. 构建数字人躯壳： 可以使用 web 前端页面（Live2D 提供了 web 端的 SDK）或者 Native 的可执行程序进行部署。 例如开源数字人项目选择 live2d 作为数字人躯壳，其驱动方式相比 AI 生成式更加可控和自然，相比虚幻引擎更加轻量和简单，卡通二次元形象接受度更高。可参考 Live2D 官方示例：https://github.com/Live2D 。 3. 延伸阅读相关资料： 参考政策如《互联网信息服务深度合成管理规定》（http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202212/12/content_5731431.htm ）、《北京市促进数字人产业创新发展行动计划》（https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/scyq/zcwj_47/202209/P020220906666181884578.pdf ）等。 了解应用如《一键拥有自己的 AI 虚拟人合成平台》（https://mp.weixin.qq.com/s/EhukdKOlHYJGwHBldGi4Q ）、《使用 AI 工具生成虚拟数字人（视频）》（https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411D7fo/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click&vd_source=2c5fdcdac5fea78671c3a8ebd9a134d3 ）等。