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如何搭建公司的轻量知识agent

Answer

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。

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

References

Coze记账管家——数据库使用教程

作者沧海原文:[Coze记账管家——数据库使用教程](https://ov4jtf5rf0.feishu.cn/docx/QwcSdf6XNoBJ73xlPAacZhh1nDj)[heading1]一、什么是COZE[content]COZE是字节跳动旗下的子公司推出的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;目前coze可以白嫖海量的大模型免费使用,有丰富的插件生态。[heading1]二、什么是记账管家[content]你已经了解什么是COZE了,记账管家就是基于COZE平台的能力搭建的一个记账应用;你可以在直接和coze说你今天的收入或者支出情况,coze会自动帮你记账,同时帮你计算出你的账户余额。每一笔记账记录都不会丢失,下次来记账管家还记得你的历史记账记录。点击以下卡片体验记账管家

苦涩的教训 The Bitter Lesson

in terms of SIFT features.But today all this is discarded.Modern deep-learning neural networks use only the notions of convolution and certain kinds of invariances,and perform much better.This is a big lesson.As a field,we still have not thoroughly learned it,as we are continuing to make the same kind of mistakes.To see this,and to effectively resist it,we have to understand the appeal of these mistakes.We have to learn the bitter lesson that building in how we think we think does not work in the long run.The bitter lesson is based on the historical observations that 1)AI researchers have often tried to build knowledge into their agents,2)this always helps in the short term,and is personally satisfying to the researcher,but 3)in the long run it plateaus and even inhibits further progress,and 4)breakthrough progress eventually arrives by an opposing approach based on scaling computation by search and learning.The eventual success is tinged with bitterness,and often incompletely digested,because it is success over a favored,human-centric approach.One thing that should be learned from the bitter lesson is the great power of general purpose methods,of methods that continue to scale with increased computation even as the available computation becomes very great.The two methods that seem to scale arbitrarily in this way are search and learning.The second general point to be learned from the bitter lesson is that the actual contents of minds are tremendously,irredeemably complex;we should stop trying to find simple ways to think about the contents of minds,such as simple ways to think about space,objects,multiple agents,or symmetries.All these are part of the arbitrary,intrinsically-complex,outside world.They are not what should be built in,as their complexity is endless;instead we should build in only the meta-methods that can find and capture this arbitrary complexity.Essential to these methods is that they can find good approximations,but the search for them should be by our methods,not by us.We want AI agents that can discover like we can,not which contain what we have discovered.Building in our discoveries only makes

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

Others are asking
有没有能自动帮我优化生成图像的Agent
以下是为您找到的一些可能有助于自动优化生成图像的 Agent 相关信息: Agent Scheduler:在 Stable Diffusion 中,可通过点击排队设置任务。在控制面板中能看到设置的任务及处理状态,可暂停或禁用队列自动处理。能设置多个任务,完成后在任务历史中查看参数和结果,不满意还可重新生成。如需该插件,可添加公众号【白马与少年】回复【SD】获取。 Mistral AI 推出的 Le Chat 更新版:支持聊天中搜索、PDF 上传、编程、图像生成等功能。图像生成基于 FLUX1.1 pro 模型,可免费使用。新增 Canvas 功能,以及自动化代理(Agents)可定制高频任务。 DALL·E 自动优化提示词:提供了详细的原 prompt 建议,包括绘画和数字方面的相关描述,以及生成图像的要求和注意事项。
2025-03-12
提供给我一个agent落地的具体案例
以下为您提供几个 Agent 落地的具体案例: 彬子基于 ComfyUI 做油管封面 Agent:彬子是 ComfyUI 新人,之前更多使用 Coze 做 Agent 并调用其图像流完成绘图功能,还在 Glif 上做若干 Bot 以插件调用 API 方式完成绘图功能调用。Glif 提供的云端 ComfyUI 带来更多图像玩法,Coze 的工作流和 ComfyUI 的图像流代表了 Agent 内部两个子领域领先水平,但大多数同学专注一个领域精进,只要从擅长阵地多迈出一步,就能更好把控 Agent 中各种节点的设计和运用。 有用 Agent 产品开发:目前仍没有 Killer App 出现和 Agent 产品落地,原因一是 Agent 不靠谱,二是 Agent 开发者不靠谱。Agent 能力受 Tools 能力影响,如订机票需携程的 API 接入能力,要让模型更准确选择 Tools 及生成 api args,将非通识业务知识设计好让 Agent 直接用是当前接近“人工”智能且高性价比的方式。 【智谱 AutoGLM】:经过深度测试,AutoGLM 让开发者看到了 AI Agent 真正落地的希望。它解决了之前开发类似功能时的 API 对接难、多模态识别差、操作不精准等问题,借助 RPA 思路通过模拟人类操作实现跨应用控制。其场景理解能力出色,能根据用户意图选择合适应用场景,但仍存在语音识别偏差、复杂界面操作稳定性差、只支持安卓等问题。智谱团队选择几个高频场景深耕细作,证明了产品价值,未来发展空间大。
2025-03-12
一个尽可能完美的AGI时代的多Agents协同工作平台应该具备怎样的能力设计?
一个尽可能完美的 AGI 时代的多 Agents 协同工作平台通常应具备以下能力设计: 1. 融合 RL(强化学习)与 LLM(大型语言模型)思想:在多 Agent 情境下,形成复杂多轮会话及协作行动过程,为系统二进行大规模的过程学习提供路径。同时,LLM 能从 RL 过程中习得新的、足够新颖的策略,例如像 AlphaGO 那样通过自博弈创新策略并快速反馈奖励,最终达成任务目标。 2. 具备多项优势: 适配国内外主流开源及闭源大语言模型,支持多模型混合使用,构建企业级场景服务生态,提供场景化解决方案。 拥有灵活可视化无代码应用构建、TexttoAgent 技术,构建便捷,上手简单,操作高效。 能够即时发布上线,支持发布为网页/小程序/API 等多种形态,快速部署 Agent 应用。 提供企业级安全访问控制,依据 Agent 权限控制数据访问,通信过程加密,防止数据泄露风险。 支持多 Agents 协作,构建知识工作者的人机协作流水线,满足复杂业务场景需求。 3. 允许使用自然语言制定 Agent 及其交互规则,并引入低延时的 Realtime API:即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出各个 Agents 具备的行为和功能,就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。例如在一个简单场景中,可设置接待员和写诗的 Agents 并实现交互。
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
适合企业的AI AGENT
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。
2025-03-11
通义灵码搭建微信小程序
以下是关于通义灵码搭建微信小程序的相关内容: 1. 项目流程 先形成项目需求文档,与 composer 沟通确认需求细节并查看对应文档。 根据需求文档整理对应模块,进行功能设计模块文档设计,包括明确需求、UI 和技术(前后端实现途径)、测试用例等,观看确认和完善,以了解项目技术实现和执行方式。 按照模块任务写代码,并将代码文件和更改记录写在对应代码说明文档中,同时做好代码注解。在功能设计技术文档时要仔细,及时更改 cursor 写得不明确的地方,每个功能块开发完用测试用例跑一遍。 2. 前端开发 一开始用 cursor 生成的小程序简陋,添加背景元素(天使恶魔图片)和画框时,需考虑自适应、字体清晰等问题,由于大模型的限制,在理解和实现某些需求上存在困难,如镶在画里滑动、自定义滑动感觉等。 意图分析页面要注重信息展示,包括排版和整体风格,大模型在理解白色遮罩对文字展现的影响、更好的视觉呈现方案等方面存在不足。 生成海报时,要处理意图分析字数过长的显示和行数限制,以及加上小程序码便于用户分享,大模型在理解这些需求上也有困难。 3. 注册与开发 登录微信公众号首页,选取小程序,用新邮箱绑定注册。 注册验证通过后,填写小程序信息和类目,小程序名称可填写功能名称,头像可网上找或用 midjourney 生成。 回到发布流程页面,点击“普通小程序开发者工具”,在新页面中点击“微信开发者工具”,选择 windows 64 位下载。 相关参考文章:https://mp.weixin.qq.com/s/WkFxMMrlMqv52ce2n0xX6A
2025-03-12
coze搭建
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。
2025-03-12
搭建本地知识库
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。
2025-03-12
微信机器人搭建
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。
2025-03-11
如何搭建精准回答的本地知识库
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。
2025-03-11
怎么搭建自己的直播数字人平台
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。
2025-03-11
怎么创建个人知识库
创建个人知识库可以通过以下几种方式: 1. 使用 GPT 打造个人知识库: 涉及给 GPT 输入(投喂)定制化的知识,但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限。 OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,可将文本转换成向量(embeddings),节省空间,类似索引。 例如,将大文本拆分成小文本块(chunk),通过 embeddings API 转换为向量并保存,用户提问时,将问题也转换为向量,比对后提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 本地部署大模型搭建个人知识库: 利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用,在实操前需了解 RAG。 RAG 是当需要依靠不在大模型训练集中的数据时,先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储(包括将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-03-12
知识库接入deepseek教程
以下是关于知识库接入 DeepSeek 的相关教程链接: 此外,还有以下相关内容可能对您有帮助: 中包含大模型及知识库使用讲解与问题解答。 中有工作流创建、模型能力及相关问题探讨。 涉及通义千问相关应用及明天课程安排交流。
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
请帮我推荐优化大模型+知识库的提示词技巧,重点是解决将知识库配置给大模型做RAG后,召回率不高或者不遵循指令。
以下是关于优化大模型+知识库的提示词技巧,以解决将知识库配置给大模型做 RAG 后召回率不高或者不遵循指令的问题: 首先,了解 LLM 应用性能优化的推荐路径: 1. 从 prompt 工程开始把 LLM 应用快速跑起来。 2. 若遇到表现性能不足等问题,如结构化提示词占用上下文过长,可尝试精简提示词长度;若指令遵循度不足,则加强指令约束。 3. 若提示工程无法满足要求,分析问题,若缺失知识,先简单做知识库 RAG。 4. RAG 之后若想让模型表现更收敛更稳定,尝试微调模型。 5. 微调模型后,若模型表现变好,使用更多高级 RAG 技术,构造输入输出样本,进一步用于微调模型,构建正向迭代循环。 需要注意的是,该路径有个隐藏前提:该 LLM 应用依赖外部知识,需要 RAG。若不需要外部知识,则不需要使用 RAG,可以直接进入 prompt 工程与微调的正向迭代循环。 对于 RAG 流程中的检索有用信息部分,有以下改进策略: 1. 优化索引: 按照子部分索引:将文本块再拆分为较小的文本(例如单句),然后对这些小块进行多次索引。适用于有多个主题、有冲突信息的复杂长文本信息,确保与查询相关的上下文。 按照文本框可以回答的问题索引:让 LLM 生成与拆分的文本块相关的假设性问题,并将这些问题用于索引,适用于用户没有提出非常明确的问题,减少模糊性。 按照文本块的摘要进行索引:适用于文本框中有多余信息或者与用户查询无关细节的情况。 2. 重排 rerank:搜到相似信息后,选择策略,大部分场景下选择最相似的即可。 在从知识库中检索出内容后利用大模型进行总结时,有两点需要注意: 1. 优化 Prompt,但此处不展开,可参考相关文章。 2. 选择合适的大模型,考虑上下文长度、聪明度和生成速度。若回答场景是很长的文档,可能更关注上下文长度;大多数情况下,大模型越聪明,生成速度可能越慢。
2025-03-12