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适合企业的AI AGENT

Answer

以下是一些适合企业的 AI Agent 相关信息：

影刀 RPA + AI Power：

  • 功能亮点：集成丰富的 AI 组件及技能组件，如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作，突破大模型的限制。
  • 无缝多样的使用方式：提供网页分享、对话助理、API 集成等嵌入方式，方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式，打通分散的系统，实现便捷交互。
  • 贴身的企业级服务支持：提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务，帮助企业把产品用起来，实现 AI 落地。

其他 Agent 构建平台：

  • Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。
  • Microsoft 的 Copilot Studio：具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能，并能将 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，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板。
  • 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，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。

在智变时代，Microsoft 也推出了 Copilot 产品的升级，如 Copilot Team 与 Studio，让 Agent 融入企业内部，自动化日常工作。软件应用范式已转移，AI Agent 成为新 SaaS。您可以根据自身需求选择适合的平台。

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

References

详解：影刀RPA + AI Power

大模型只能接收特定类型的输入内容，并按要求输出结果，但无法直接代替用户自动执行操作，这就极大限制了AI的能力，在实际的业务场景中仍需要大量的人工配合才能发挥作用。AI Power集成了丰富的AI组件及各种技能组件，可以极大地拓展AI服务的能力边界，打造AI Agent。比如搜索引擎组件可以让AI接入互联网获取实时信息，RPA组件可以直接调用影刀RPA客户端应用，从而实现AI自动化操作等。[heading2]无缝多样的使用方式[content]嵌入方式：网页分享、对话助理、API集成等企业有非常多分散的系统，对外的官网、客服群，内部的OA、CRM、ERP等，业务数据全都分散在这一个个信息孤岛上，很难用一套方案打通所有系统。AI Power提供网页使用、API对接、影刀RPA内置指令等多种调用方式，方便企业在不同的业务场景下灵活选择最适合的接入方式，让内部员工、外部客户等便捷地与AI交互。[heading2]贴身的企业级服务支持[content]服务内容：提供教学培训、技术答疑、场景共创等方面的贴身服务大模型类的AI对大部分企业来说都是新东西，企业既缺少对应的开发经历，也缺少相关的人才储备，从0开始非常困难，也容易走弯路。影刀AI Power拥有完整的产品运营、客户成功、技术支持团队，为每个客户提供贴身服务，帮助企业把产品用起来，把AI落地下去，找到最佳实践，助力业务成功。

问：有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台：1.Coze：Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台，适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具，可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio：这个平台的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：这是百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。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设计良好的工作流。5.斑头雁：这是一个2B基于企业知识库构建专属AI Agent的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。它提供了多种成熟模板，功能强大且开箱即用。6.钉钉AI超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

就连Microsoft也在四月底的Build 2024上蹭热度推出了Copilot产品的升级，Copilot Team与Studio，让Agent完全融入企业内部，自动化日常繁杂的会议记录与日程安排，你也能设计适合组织内部的自动化流程，让Agent帮你访问数据库和自动操作办公软件。现在，软件应用范式已经转移，AI Agent就是新SaaS！

Others are asking
如何搭建公司的轻量知识agent
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。
2025-03-12
处理es相关的agent以及方式
很抱歉，目前知识库中没有关于处理 ES 相关的 agent 以及方式的具体内容。但一般来说，处理与 ES（Elasticsearch）相关的 agent 可能涉及到对数据的采集、索引、搜索和分析等操作。常见的方式包括使用合适的编程语言和相关的库来与 ES 进行交互，例如使用 Java 中的 Elasticsearch Java API 或者 Python 中的 elasticsearchpy 库。同时，还需要了解 ES 的配置、索引结构设计、查询语法等方面的知识，以实现高效的数据处理和检索。
2025-03-12
实现一个简单的 function calling agents ，要求小白可以看懂
以下是一个关于实现简单的 function calling agents 的指导，以便小白能够理解： 实现原理： 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中，它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions 和 REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，实际使用时可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，通过识别 LLM 返回的调用工具的字典提取对应值传入工具函数，将工具返回结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受相关角色的 LLM 接口可改为回传给 user 角色。 实现方式的比较与建议： 1. JSON Output：通过 Prompt 方式让模型输出 JSON 格式内容，但 Prompt 麻烦，输出不稳定，串业务成本高。 2. JSON Mode：官方 JSON Output，与 Tools 适用场景不同，JSON mode 为输出 JSON 存在，Tools 为 Call API 存在。 3. 从可控角度推荐 Function Calling 和 Tools 实现： 放弃 JSON mode，模型输出 JSON 仍可能出错，模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 降低 System prompt 依赖，能在 Tools 里写的尽量写在里面。 API Response 增强 Prompt，准确率高。 尽量让模型做选择而非填空，减少 token 输出，提高速度和准确率。 利用 Tools 做 Route，构建 Multi Agent，术业有专攻。 此外，在初级菜鸟学习 Langchain 做简单 RAG 方面： 1. 没有用 Langchain 做 table 和 text 的 RAG： Table 表格：包括读入表格 markdown 格式嵌入 template 和直接使用 function call 两种方法。 Text 文字：包括文字相似度检索过程，涉及读入文字、清洗、切分、向量化、计算相似度等步骤。 2. 用 Langchain 做 table 和 text 的 RAG：包括运用 Agent 和 Chain 等方式。 3. 使用 Agent 把文本多种文档组合起来。 相关代码和示例可参考相应的链接。
2025-03-11
什么是AI agent
AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，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，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，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，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。
2025-03-10
agent
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，既可以是软件程序，也可以是硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：包括子目标和分解，将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：能够对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包含短期记忆，用于所有的上下文学习；长期记忆，通过利用外部向量存储和快速检索，为 Agents 提供长时间保留和回忆（无限）信息的能力。 4. 工具使用：Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关目录： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从产品角度思考 Agent 设计： 1. Agent 可以是一个历史新闻探索向导。 身份：历史新闻探索向导 性格：知识渊博、温暖亲切、富有同情心 角色：主导新闻解析和历史背景分析 为使角色更生动，可为其设计简短背景故事，如曾是一位历史学家，对重大历史事件了如指掌，充满热情，愿意分享知识。 2. 写好角色个性的方法： 角色背景和身份：编写背景故事，明确起源、经历和动机。 性格和语气：定义性格特点，如友好、幽默、严肃或神秘；确定说话方式和风格。 角色互动方式：设计对话风格，从基本问答到深入讨论。 角色技能：明确核心功能，如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析；增加附加功能以提高吸引力和实用性。 正如《》所写：个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户认可，是因为精准击中许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑，背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出了“爱情三角理论”，认为爱情包含“激情”“亲密”“承诺”三个要素。激情是生理上或情绪上的唤醒，例如对某人有强烈的性或浪漫的感觉；亲密是一种相互依恋的感觉，通过相互联结带来的喜爱和相互沟通分享自己的所见所闻、喜怒哀乐来体现；承诺是决定建立长期稳定关系，融入对方生活，形成互助互惠的关系，代表着一种长相厮守的责任。
2025-03-10
agent 打通应用之间的协议？
在 AI 领域中，Agent 是连接模型与应用的关键。端侧 Agents 是在终端设备上自主运行的智能代理程序，具备感知、决策、执行的闭环能力。 Agent 之所以重要，原因包括：端侧资源约束要求最优化使用，任务具有复杂性，生态存在多样性，双系统路线更适合端侧。 Agent 创造价值的方式体现在双重价值实现：一是资源优化，包括任务分解、按需调用；二是生态连接，比如跨应用协作、UI 理解。 其发展趋势包括：技术上从单一模型到多智能体协作；生态上从封闭应用到开放服务；交互上从指令执行到场景理解。 在技术层面，AI Agent 的发展出现了两条技术路线：一是以自主决策为核心的 LLM 控制流，二是以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol），它的本质是一个通用接口协议，试图解决让 AI 模型能够以标准化、可扩展的方式与外部世界交互的问题。 此外，还有 Agent Protocol 这种用于与 AI 代理进行通信的统一接口，它提供了一种 API 规范，任何代理开发者都可以实现该协议，设计简单且不依赖特定技术栈，有助于生态系统发展和简化集成，并提供了不同语言的 SDK 供开发者使用。
2025-03-09
我是一名短视频创作者，我自身有自己写的现代诗歌，但是因为自己的声音不好，所以想自己制作一个利用网络音频和AI视频来展示我创作的诗歌的coze工作流，但是我对于ai的提示词有很多不明白的地方，您能够给我帮助吗
以下是为您提供的关于利用网络音频和 AI 视频展示诗歌的 Coze 工作流的相关指导： 1. 整体结构和参数配置： 工作流通常包括开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块和输出结果模块等。 每个模块都有其特定的参数配置，例如在开始模块中选择源语言和目标语言等。 2. 标题大模型参数配置： 您需要作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 3 个标题，采用二极管标题法创作，并善于使用吸引人的特点和爆款关键词，同时要符合小红书平台的标题特性和创作规则。 3. 内容大模型参数配置： 作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 1 篇正文，每段话包含适当的 emoji 表情，文末有合适的 tag 标签。写作时要注意风格、开篇方法、文本结构、互动引导方法、一些小技巧、爆炸词等，文章尽量口语化、简短，在 200 字左右。 4. 图片 Prompt 大模型参数配置： 作为绘图 Prompt 大师，将输入内容转成 AI 更容易理解的绘画 Prompt。 5. 工作流创建步骤： 点击工作流后面的“+”添加工作流，然后创建工作流。 给工作流起名字和描述，名字只能用字母、数字和下划线，描述要清晰。 初始化工作流后，会生成开始模块和结束模块，左边有各种插件和搭建 Agent 的工具，可根据需要添加和使用。 希望以上内容对您有所帮助，如果您在具体操作过程中还有其他疑问，请随时向我咨询。
2025-03-12
我是一名短视频创作者，我自身有自己写的现代诗歌，但是因为自己的声音不好，所以想自己制作一个利用网络音频和AI视频来展示我创作的诗歌的coze工作流，但是我对于ai的提示词有很多不明白的地方，您能够给我帮助吗
以下是为您提供的关于利用网络音频和 AI 视频展示诗歌的 Coze 工作流的相关指导： 1. 整体结构和参数配置： 工作流通常包括开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块和输出结果模块等。 每个模块都有其特定的参数配置，例如在开始模块中选择源语言和目标语言等。 2. 标题大模型参数配置： 您需要作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 3 个标题，采用二极管标题法创作，并善于使用吸引人的特点和爆款关键词，同时要符合小红书平台的标题特性和创作规则。 3. 内容大模型参数配置： 作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 1 篇正文，每段话包含适当的 emoji 表情，文末有合适的 tag 标签。写作时要注意风格、开篇方法、文本结构、互动引导方法、一些小技巧、爆炸词等，文章尽量口语化、简短，在 200 字左右。 4. 图片 Prompt 大模型参数配置： 作为绘图 Prompt 大师，将输入内容转成 AI 更容易理解的绘画 Prompt。 5. 工作流创建步骤： 点击工作流后面的“+”添加工作流，然后创建工作流。 给工作流起名字和描述，名字只能用字母、数字和下划线，描述要清晰。 初始化工作流后，会生成开始模块和结束模块，左边有各种插件和搭建 Agent 的工具，可根据需要添加和使用。 希望以上内容对您有所帮助，如果您在具体操作过程中还有其他疑问，请随时向我咨询。
2025-03-12
企业如何培养全员AI思维，将AI融入企业文化，驱动人才转型，推动AI驱动的创新。
企业培养全员 AI 思维、将 AI 融入企业文化、驱动人才转型并推动 AI 驱动的创新，可参考以下方面： 1. 组织管理转型：参考波士顿咨询公司发布的《》报告，AI 技术将推动组织从金字塔结构向松树型转变，需要人才具备创新、持续学习、透明和协作能力，组织文化应强调人的价值和认知多样性。为加速 AI 转型，建议采取自上而下的战略推动和自下而上的创新激活，培养关键人才，并重塑员工技能。 2. 构建 AI 监督与反馈机制： 建立异常监测机制，针对 AI 决策结果进行定期回顾，设立异常情况触发预警机制，避免因 AI 错误而导致决策失误。 在关键业务决策中设置人类干预节点，在 AI 给出初步建议后由人类进行审核和判断，特别是财务预测、市场扩展策略等核心业务决策应有清晰的人工复核流程。 企业可以引入“人机协作审查委员会”，由高层管理人员、业务线负责人和技术团队组成，每月审查 AI 关键决策的结果，设定触发条件（如连续三次异常预测）来判断是否需要人工干预。 3. 保留人类的创新与主导地位： 虽然 AI 能通过数据提供创新支持，但真正的突破性创新依然需要人类的参与，企业应明确 AI 是助力而非替代。在中国市场，创新是企业保持竞争优势的关键，过度依赖 AI 可能会削弱员工的创新力和主动性。 设立创新实验室，让 AI 提供背景数据和支持，员工在此基础上进行创意开发，AI 可以生成基础创意，员工进行拓展和跨领域应用。 进行跨部门协作，创建多样化团队，整合市场、技术和创意团队的力量，让 AI 提供洞察和辅助，具体决策由团队中的人类成员作出。 企业可以设立“AI 创新月”，每月让不同部门提出与 AI 相关的创新方案，要求员工结合 AI 的分析提出创意，而非直接采用 AI 方案，以培养团队的创新能力，避免 AI 的全权主导。
2025-03-12
我想要打造一个AI手工耿的账号，模仿网络红人手工耿，但是是用AI去做一些有的没的 你这里有可供我参考的资料吗
很抱歉，目前没有关于打造 AI 手工耿账号的直接参考资料。但您可以从以下几个方面入手：首先，深入研究手工耿的风格和特点，包括他的创意、表现形式、语言风格等。其次，利用 AI 技术生成相关的创意内容时，注重独特性和趣味性，结合手工耿的“无用发明”风格。还可以通过 AI 绘画等手段为您的账号创作独特的视觉元素。在账号运营过程中，不断根据用户反馈优化 AI 生成的内容和表现方式。
2025-03-12
如何构建一个优秀的ai的知识库
构建一个优秀的 AI 知识库可以参考以下步骤和要点： 1. 明确概念和原理：了解 AI 时代知识库的概念、实现原理以及能力边界。 2. 掌握获取资料的原理：比如在通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理。 3. 利用相关平台组件：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。 4. 规划内容： 数据库：让 Coze 拥有记忆的组件 1。 知识库：让 Coze 拥有记忆的组件 2。 变量：让 Coze 拥有记忆的组件 3。 JSON：让您更好地使用 Coze 插件。 API：外部应用程序接入 Coze 的方式。 操作系统与服务器：那些接入了 Coze 的微机器人的运行位置。 Docker：以最简单的方式部署微信机器人。 5. 确定功能范围：编写 prompt 提示词，设定 Bot 的身份和目标。 6. 整理对应关系：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。 支持的文档类型：本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，可使用本地文档。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧：知识库的好用程度与内容切分粒度有关，可以在内容中加上特殊分割符，如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行操作。 同时，“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库，在这里，您既是知识的消费者，也是知识的创作者。它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。
2025-03-12
如何构建一个ai的知识库
构建一个 AI 知识库可以参考以下步骤： 1. 了解基础知识：一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成知识库。例如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书软件搭建的 AI 知识库。 2. 参考相关文章：如“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”，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，了解通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理，以及更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件，打造更强大的智能体。 3. 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。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，可使用本地文档，并按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。注意知识库好不好用，跟内容切分粒度有很大关系，可以在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 4. 在网站上增加 AI 助手的私有知识： 上传文件：在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，根据引导上传相关文档。 建立索引：进入，根据引导创建一个新的知识库，并选择刚才上传的文件，其他参数保持默认即可。选择向量存储类型时，如果希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择 ADBPG。 引用知识：完成知识库的创建后，返回进入到刚才创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。 希望以上内容对您构建 AI 知识库有所帮助。
2025-03-12
适合景观设计的ai
以下是一些适合景观设计的 AI 相关内容： 在 AI 作图方面，创作方法包括用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。比如纹身图创作要强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。以魔法少女为例，可发散联想其服饰、场景、相关元素等，并采用反逻辑反差方式。 有一些 AI 工具可以帮助建筑设计师审核规划平面图，例如： HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现惊艳，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，能在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成。 节目单中也有与景观设计相关的内容，如“祖国河山：AI 还原的中国自然景观”，以一些前所未有的角度震撼还原。
2025-03-12
给我一个适合帮忙做表格的AI网站
以下是一些适合帮忙做表格的 AI 网站： 1. 筹划中的「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”，旨在通过 12 周时间让大家从 0 到 1 搭建网站，可能对做表格有帮助。 2. 飞书多维表格字段插件，例如其中的智谱 AI 表格插件，可上传参考海报图片，利用插件理解并整理内容填充到对应列中，还能生成视频的指令。 3. ，支持谷歌文档的表格和 Excel，能通过举例教它完成重复性任务，如对数百个项目分类、格式化上千个单元格等，还能编写营销文案等。
2025-03-12
请推荐几款适合珠宝首饰设计的AI
以下是为您推荐的适合珠宝首饰设计的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建设计，其 AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 此外，以下是一些其他领域的 AI 工具，供您参考： 1. Brancher.ai：http://brancher.ai/ 是一个使用户能连接和使用 AI 模型创建强大应用程序的平台，无需编码知识，还提供货币化和分享作品的机会。 2. YouTube Summary with ChatGPT：一个插件，可获取 youtube 视频的语音转文字内容，并复制到 ChatGPT 中转化为摘要文章。来源：https://glasp.co/youtubesummary 3. Slingshot 的 SwagAI：https://www.useslingshot.com/swagai/ 可帮助设计公司 swag 的 AI 工具。 4. Context：https://addcontext.xyz/ 人工智能驱动的音频和视频搜索引擎。 5. Gravity Forms OpenAI：https://gravitywiz.com/gravityformsopenai/ 将 Gravity Forms 与 OpenAI 集成的插件。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-10
适合建筑行业的应用方案
以下是一些适合建筑行业的应用方案和相关的 AI 工具： 应用方案： 1. 建筑设计效果图生成：建筑公司可以利用图片转绘功能，将建筑设计草图或实景照片转化为不同风格的建筑效果图，帮助客户快速理解设计方案的外观效果。 2. 审核规划平面图：利用 AI 工具对规划平面图进行审核，提高效率，减少错误。 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。同时，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-07
有没有适合美妆行业，具备接入全渠道的智能客服软件/AI工具
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。
2025-03-05
在 WaytoAGI 的工具网站上列出的文字转语音工具, 哪个是最适合生成中文语音的?
在 WaytoAGI 的工具网站上，以下几个文字转语音工具在生成中文语音方面各有特点： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，能将文本转换为音频文件。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. 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，易于使用。 此外，还有免费的 GPTSoVITS 和 BertVITS2 两个开源模型，它们也能很好地生成中文语音。这两个项目均免费且好用，直接找到需要的音色，输入文字点击“合成语音”生成后就能下载。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-05
大模型企业落地方案有哪些
大模型企业落地方案主要包括以下几个方面： 1. 提高内容可信： 做具备通用能力的大模型，通过商业交付应用、反馈和评测来解决内容可信问题。 不断优化数据以解决实际应用问题，如自我学习能力等。 走向垂直化，结合场景用一个模型和框架提高内容精准度。 2. 解决算力成本高、训练重复和资源紧缺的问题： 以 GPT3 模型为例，现有千卡集群训练一个月，单次训练周期一个月，总成本超过 1200 万美金，且全行业训练卡持续涨价。 目前仍无人能用商业化的国产芯片做大模型训练。 3. 降低大模型价格或使用垂直领域模型落地。 4. 以百度智能云为例： 在 IaaS 层，百舸 AI 异构计算平台解决算力问题，提供从集群创建到模型训练、推理的完整算力管理方案，提升算力管理能力和模型训练效率，确保高达 99.5%的有效训练时间，为大模型应用落地提供强大算力支撑。 在 Paas 层，千帆大模型平台解决大模型的调用、开发和应用开发问题，支持调用文心大模型全系列模型，提供全面工具链，支持定制化模型开发，通过 AppBuilder 提供企业级 Agent 和企业级 RAG 开发能力，还能将企业应用数据反馈到模型中形成良性循环，持续优化模型性能。 在 SaaS 层，提供丰富的常用应用供客户选择，如数字人平台曦灵、智能客服应用客悦等。 此外，大模型在实际应用中存在一些问题，如知识的局限性、幻觉问题和数据安全性问题，而 RAG 是解决上述问题的一套有效方案，它可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。
2025-03-12
构建企业智能客服的方案有哪些
构建企业智能客服的方案主要包括以下几种： 1. 帮助企业快速建立产品智能客服体系，通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析，提供全面的 AI 客服解决方案，提高 AI 客服回答的准确率，降低企业商用 AI 客服的门槛。 2. 采用开源或者国内智谱、文心、百川等企业提供的 13B 级模型，本地部署在自己的内部系统中，并结合大模型企业提供的技术服务，基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架，在智能客服上实现 RPA 自动流程。 3. 可以转化为 LLM 技术支持方，专注发力 LLM 的工程化应用方向，为企业提供更好的 LLM 本地部署和工程化，走 IBM 的企业服务道路。 4. 转变赛道，例如像智齿客服一样，借助国内出海的兴起以及中东、东南亚需求的旺盛，提供在这个方向的智能客服国内服务。 5. 转向 LMops 方向，虽然当前挺有用，比如做复杂 prompt 的多模型效果测试，做 langchain 的可视化设计，但也存在一些隐患点需要思考。 以下是一些具体的应用案例： 1. 如 Grammarly、秘塔写作猫等 AI 智能写作助手，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。 2. 淘宝拍照搜商品，通过图像识别为用户推荐相似商品。 3. 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，采用语音识别、自然语言理解技术，为不同需求定制专属语音助手。 4. Keep 智能训练计划，利用数据分析、机器学习技术，根据用户数据制定个性化健身方案。 5. 大众点评智能推荐，基于数据挖掘、自然语言处理技术，基于用户口味偏好推荐美食。 6. 阿里小蜜等电商客服，通过自然语言处理、机器学习技术，为企业提供智能客服解决方案。
2025-03-11
AI可以协助制造业企业做哪些工作
AI 可以协助制造业企业完成以下工作： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：通过分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，在制造业中，AI 还能用于预测性维护，帮助工厂避免停机；进行质量控制，检测产品缺陷以提高产品质量；优化供应链，提高效率和降低成本；控制工业机器人，提高生产效率；以及协助生产计划和供应链计划状态查询、产线预测性维保辅助、产品质量分析与溯源等工作。
2025-03-10
我是IVD企业的技术中心主任，我想构建我们技术中心的知识库，有什么AI工具可以帮我实现
以下是一些可以帮助您构建技术中心知识库的 AI 工具及相关步骤： Dify 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写清晰的描述，说明其包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式三种索引方式，您可根据实际需求选择，如追求更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 其他相关场景和应用 1. 提示词帮您规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可通过分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助您将信息和知识分类到 PARA 的相应部分，简化分类过程，更快组织和检索信息。 2. 提示词帮您设计笔记标签系统：AI 能通过分析您的笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高笔记管理和检索效率。 3. 知识助手 Bot 帮您渐进式积累领域知识：例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成一个知识库，根据不同的对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成一个智能分析的 Bot，能根据您的学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，持续扩展知识边界并确保知识及时更新。
2025-03-09
企业级rag系统开发框架
企业级 RAG 系统开发框架如下： 首先，通过数据预处理引擎（如 Unstructured）将企业无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件）从数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion）加载、转换为 LLM 可查询格式，并将这些文件“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，然后作为向量嵌入和存储在数据库（如 Pinecone）中。 当用户提出问题时，系统会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 会从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在实际生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含多个检索步骤和“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。 RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，概括起来是知识检索+内容生成，主要组成包括数据提取、embedding（向量化）、创建索引、检索、自动排序（Rerank）、LLM 归纳生成。其核心在于能否将内容检索得又快又准。 RAG 的优势在于： 大语言模型技术存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题，而 RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。微调适用于模型需要复制特定的结构、样式或格式时，RAG 适用于模型需要回答特定的询问或解决特定的信息检索任务。但 RAG 不适合教模型来理解广泛的领域或学习新的语言、格式或样式。 同时，通用的基础大模型无法满足实际业务需求的原因包括： 知识的局限性：模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时、通用或低可信度信息的情况。 数据安全性：企业重视数据安全，不愿承担数据泄露风险将私域数据上传第三方平台训练。
2025-03-08