做AI工具对电脑配置有要求么，需要什么样的电脑配置

很抱歉，您提供的内容中没有关于家庭用私人部署 deepseek 电脑配置的相关信息。如果您需要配置一台价格在 5 万以下、能流畅运行的家庭用电脑，以下是一些建议： CPU：可以选择英特尔酷睿 i9 或 AMD 锐龙 9 系列的高端处理器。 显卡：选择 NVIDIA GeForce RTX 40 系列的高端显卡，如 RTX 4080 或 RTX 4070Ti。 内存：32GB 或 64GB 的 DDR5 内存。 存储：1TB 或 2TB 的 NVMe SSD 作为系统盘，再加上大容量的机械硬盘用于数据存储。 主板：选择与所选 CPU 兼容的高端主板，以确保稳定性和扩展性。 关于模型版本，Midjourney 的 V5 模型是较新且先进的版本，具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更详细的图像等优点。您可以通过添加“v 5”参数或使用“/settings”命令并选择 MJ Version 5 来使用该模型。

以下是为您推荐的家庭用私人部署 deepseek 电脑配置，价格在 5 万以下，能够较流畅运行： CPU：Intel Core i913900K 或 AMD Ryzen 9 7950X 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4080 或 RTX 4070Ti 内存：32GB 或 64GB DDR5 高频内存 硬盘：1TB NVMe M.2 固态硬盘 + 4TB 机械硬盘 主板：支持所选 CPU 的高端主板，如 Z790 或 X670 系列 电源：850W 及以上的高品质电源 关于模型版本，Midjourney 最新的模型是 V5 版本，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型，您可以在提示词末尾添加 v 5 参数，或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言提示，分辨率更高，并支持如 tile 重复图案等高级功能。它在风格范围、图像质量、细节表现、对提示的响应以及图像提示性能等方面都有显著改进。

对于家庭用的私人部署 deepseek 电脑配置，在 5 万元以下的预算，以下是一个推荐配置： CPU：Intel Core i913900K 或 AMD Ryzen 9 7950X 主板：选择与所选 CPU 兼容的高端主板，如华硕、技嘉等品牌的 Z790 或 X670 系列 内存：32GB 或 64GB DDR5 高频内存 硬盘：1TB NVMe M.2 固态硬盘作为系统盘，再加上 4TB 以上的机械硬盘用于数据存储 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4070Ti 或 AMD Radeon RX 7900 XTX 电源：850W 及以上的高品质电源 机箱：选择散热良好、空间宽敞的机箱 请注意，电脑配置的选择还需要考虑您的具体需求和使用场景，以上配置仅供参考。

以下是一些使用 AI 工具时可能需要的电脑配置相关信息： Garman：AI 具身对话机器人 硬件组装：需要一台电脑和一台 iPhone，安卓目前不支持。 工具准备：剪刀、钳子、小十字螺丝刀、单面胶、双面胶。 数据线：优先推荐双头 TYPEC 数据线，其次是 USB TYPEC 数据线，多备几条，注意充电线不一定是数据线，要确保可传输数据。 这不是一台电脑，这是一个伴侣！ 开发者工具： 个性（LLM 的文本）：一些开源模型（如 Vicuna 和 Pygmalion）已微调，适用于各种应用场景。 记忆（向量存储）：像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系，配置代码存储长期记忆等信息。 语音（语音合成）：像 ElevenLabs 这样的产品可赋予声音，控制年龄、性别和口音。 外表（SD 模型作图）：LoRAs 可精细控制图像风格等。 动画（视频动画）：像 DID 和 HeyGen 这样的工具可使图像“说话”。 平台：大多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署和运行，像 Steamship 这样的解决方案正受关注。 UI 层：SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 是受欢迎的选择。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具 Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件。 PlantUML：文本到 UML 转换工具。 Gliffy：基于云的绘图工具。 Archi：免费开源工具，支持创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具。

制作 AI 视频通常需要以下方面的准备和配置： 1. 内容准备： 准备一段视频中播放的文字内容，例如产品介绍、课程讲解、游戏攻略等。可以自行创作，也可以利用 AI 生成。 2. 视频制作工具： 可以使用剪映 App 对视频进行简单处理，电脑端打开剪映 App 点击“开始创作”，选择顶部工具栏中的“文本”，并点击默认文本右下角的“+”号为视频添加文字内容轨道。 3. AI 换脸方面： 有多个 AI 产品可实现换脸效果，如开源免费的 facefusion。 本机解决方案需要 Python 环境、安装视频解码器等多个依赖软件，对 GPU 依赖较大，本地计算机若无 GPU 或 GPU 显存较小，执行速度缓慢，不推荐本地化安装。 云服务解决方案可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 提供的大模型运行环境和计算能力，但会产生一定费用。例如选择 AutoDL，在算力市场中选取能接受价格且 GPU 配置更高的算力设备，并通过模型镜像启动 GPU 服务器。

以下是关于使用开源大模型本地化部署所需电脑配置及笔记本电脑推荐的相关信息： 运行大模型需要较高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 对于本地化部署，不建议使用最低配置，因为速度会非常慢。例如，用 8G 的 Mac 电脑尝试过，效果不佳。 由于本地化部署对电脑配置要求较高，不太推荐本地化安装实现。如果想使用开源大模型，可选择利用云厂商已提供好的大模型运行环境和计算能力，比如阿里云的 PAI 和 AutoDL。 在笔记本电脑选择方面，建议选择具备以下配置的机型： 1. 内存：16GB 及以上的 RAM。 2. 显卡：具有 8GB 及以上 VRAM 的独立显卡。 但具体的笔记本电脑型号还需根据您的预算和其他需求来确定。

推理类模型如 DeepSeek 与聊天型 AI 如 ChatGPT3.5 存在以下差异： 1. 内部机制：对于大语言模型，输入的话会被表示为高维时间序列，模型根据输入求解并表示为回答。在大模型内部，是根据“最大化效用”或“最小化损失”计算，其回答具有逻辑性，像有自己的思考。 2. 多模态能力：ChatGPT3.5 是纯语言模型，新一代 GPT 将是多模态模型，能把感官数据与思维时间序列一起作为状态，并装载在人形机器人中，不仅能对话，还能根据看到、听到的事进行判断，甚至想象画面。 3. 超越人类的可能性：有人假设人按最大化“快乐函数”行动，只要“效用函数”足够复杂，AI 可完全定义人，甚至超越人类。如在“短期快乐”与“长期快乐”的取舍上，人类难以找到最优点，而 AI 可通过硬件算力和强化学习算法实现，像 AlphaGo 击败世界冠军，在复杂任务上超越人类。 4. 应用领域：文字类的总结、润色、创意是大语言模型 AI 的舒适区，如从 ChatGPT3.5 问世到 ChatGPT4 提升，再到 Claude 3.5 sonnet 在文学创作领域取得成绩，只要有足够信息输入和合理提示词引导，文案编写可水到渠成。

AI 作图网站的使用复杂程度因人而异。一些网站可能具有较为简单直观的界面和操作流程，而另一些可能相对复杂。 例如，ILLUMINARTY 网站通过对大量图片数据的抓取和分析来鉴别图片是否为 AI 生成，但在测试中可能存在误判。 同时，还有一些专门用于绘制示意图的网站，如 Creately、Whimsical 和 Miro 等。Creately 是在线绘图和协作平台，适合绘制多种图表，具有智能绘图、丰富模板库和实时协作等功能。Whimsical 专注于用户体验和快速绘图，界面直观易上手。Miro 是在线白板平台，结合 AI 功能适用于团队协作和各种示意图绘制，具有无缝协作、丰富模板和工具以及与其他项目管理工具集成等功能。使用这些网站绘制示意图的一般步骤包括选择工具、创建账户、选择模板、添加内容、协作和分享等。 对于 Tusiart 这类工具，文生图的操作流程包括确定主题、选择基础模型 Checkpoint（如麦橘、墨幽的系列模型）、选择 lora、设置 VAE（如 840000）、编写 Prompt 提示词和负向提示词 Negative Prompt（均用英文）、选择采样算法（如 DPM++2M Karras）、确定采样次数（如 30 40 次）以及设置尺寸等。

AI Agent 和 Workflow 的主要差异如下： 任务编排方式：AutoGPT 的任务由大模型自动编排，而 Workflow 中的子任务是人为编排的。 带来的优化： 流程中可加入人类 Knowhow，弥补模型知识的不足。 专家测试试跑，减少生产环境中的无效反思，提升 Agent 的表现。 引入图的概念，灵活组织节点，连接各类工具，包括套工具、套其他 Agent、写代码用硬逻辑处理、接大模型进行判断等，极大地提高了灵活性和可控性，提升了 Agent 能力的上限。 解决的问题：Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，通过将复杂任务分解为小步骤，融入更多人类参与的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 涉及的概念： 记忆：分为短期记忆和长期记忆，短期记忆将上下文学习视为利用模型的短期记忆学习，长期记忆提供长期存储和召回信息的能力。 工具：学会调用外部不同类型 API 获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 动作：大模型根据问句、上下文规划、各类工具决策出最终执行的动作。 人机协同关系：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种模式，不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 Embedding 模式：人类完成大多数工作。 Copilot 模式：人类和 AI 协同工作。 Agents 模式：AI 完成大多数工作。 工作流变革：使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。 信息处理逻辑：抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 对获取信息方式的重塑：搜索引擎和基于大模型的聊天机器人在解决问题方面目标一致，ChatGPT 的发布被认为将对传统搜索引擎带来颠覆。

AI Agent 的原理主要包括以下几个方面： 1. 其核心通常是大型语言模型（LLM）或大模型。 2. 为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划这四个能力。 工具：如长期记忆，相当于给大模型一个数据库工具来记录重要信息。 记忆：提供长期记忆能力。 行动：将目标进行每一步的拆解，并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 规划：在大模型的 prompt 层做逻辑处理，如目标拆解。 3. 目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 4. 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。 多重层次：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。 功能模块：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。 分布式智能：智能通过多个相互关联的 Agent 共同实现，提高系统的灵活性和鲁棒性。 5. AI Agent 包括 Chain（步骤，可接受输入变量并产生输出变量）、Router（通过判定让 Agent 走向不同的 Chain）、Tool（工具调用）等概念。同时，还需要 Responser Agent（主 agent，用于回复用户）、Background Agent（背景 agent，用于推进角色当前状态）、Daily Agent（每日 agent，用于生成剧本等）等不同类型的 Agent 协同工作。

AI 是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。它可以被视为一个黑箱，其生态位是一种似人而非人的存在。 AGI 通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 从技术角度来看，GenAI 是一种基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。AIGC 则指利用 GenAI 创建的内容，包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。目前国内主要在相关法律法规框架下对 AIGC 行业进行监管。

Jianhua.Art 是一个能够通过自然语言设计图文和动画的浏览器插件。它目前是阉割版本，几乎离线（除大模型调用），无数据库和用户体系，数据存本地。只要有 OpenAI 格式的大模型 key 就能免费使用，能为网页设计生成分享海报。默认模板内置粗糙的网页总结，可生成 SVG 图片，还能对生成内容进行多种操作，如修改 SVG 代码、复制为 PNG 图片或下载 SVG 图片，插入微信、微信公众号、Figma 等地方，插入 Figma 时是分层的方便编辑。作者会考虑增加 SVG 插入微信公众号等更多地方的功能，还建了反馈群，短期内免费使用，只要有 Token 就能白嫖。若想用网页内容提取功能，创建应用时打开提取开关，支持提取的变量都已列出，复制粘贴到提示词里即可。

以下是为您推荐的一些 AI 图片生成和视频生成工具： Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：如果熟悉 Stable Diffusion ，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI ，能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 Dreamina 即梦：网址：https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab 不需要🪜，每天有免费额度，注册可用抖音号或手机号。 CognosysAI：自动化 AI agent 工作流，网址：https://www.cognosys.ai/ AI Tools:Creative Image Generators,AI Design,and Writing&Content GenerationUI Goodies：图像生成类工具，网址：https://uigoodies.com/aitools firefly.adobe.com：图像生成类工具。 Runwayml.com：视频生成类工具。 Hume AI：解读情绪的 AI 工具，网址：https://hume.ai/ BoredHumans.com：有趣的 AI 工具。 更多的文生视频的网站可以查看： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Coze 是一个提供丰富插件的平台，其中部分插件可能对您查询 boss 直聘信息有所帮助。Coze 提供的插件涵盖众多领域，包括搜索引擎、文本分析、图像识别等。其国内版本（https://www.coze.cn/store/plugin ）中的一些插件具有实用功能，例如猎聘插件，可以帮助用户根据工作经验、教育经历、地理位置、薪水、职位名称、工作性质等条件搜索猎聘上提供的招聘信息。但需要注意的是，Coze 中可能没有直接针对 boss 直聘信息的查询插件。

以下是关于文本分析工具的相关内容： Claude2 中文精读： 基本文本分析：可以处理多种类型的文本，因其具有 10 万标记上下文窗口，能分析大量单词。基本应用包括评估文本相似度和回答有关文本的问题。 评估文本相似度：通过特定提示，让 Claude 判断两段文本含义是否大致相同，回答以“”开头。 回答有关文本的问题：提供会议记录给 Claude，并提出问题，让其回答。 推理类应用： 文本主题推断：给定长文本，推断其中的主题，可将主题格式化为一两个单词的列表。 文本信息分析：对于给定的主题列表和新闻文章，确定每个主题是否在文章中出现，答案以 0 或 1 的列表形式呈现。 GPT + SBERT 做用研统计： 模型边界：GPT 擅长上下文预测，不擅长文本归纳与推理；BERT 擅长文本横向统计，如句子相似性分析等。若要进行文本挖掘并输出统计数据，需同时调用 GPT 和 BERT。

以下是一些可以处理复杂 Excel 数据的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成任务，包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 此外，Chat Excel 也可以处理 Excel 数据，用户提出要求后，它会逐步进行数据统计、分析和作图等操作。

以下是一些可以处理复杂数据的 AI 工具： Manus：由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。其技术架构基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现对复杂任务的高效处理。核心功能由多个独立模型共同完成，分别专注于不同任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用“少结构，多智能体”的设计哲学。 Claude ChatGPT Bing Chat Perplexity 此外，在不同领域还有以下相关工具： 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman

以下是为您推荐的一些 AI 作曲工具： 1. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，它通过先进的深度学习技术，能够将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址：https://suno.com/ 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。在使用 AI 作曲工具时，掌握一些基本的音乐知识，如基本的节拍参数、基础乐器的描述和组合、主歌副歌的结构常识等，对于创作制作至关重要。同时，要避免一些不切实际的想法，如传一首周杰伦的歌上去复制一堆周杰伦风格的歌等。另外，对于 AI 音乐 MV 的制作，建立角色资产可以考虑使用 AI 绘画平台，如 Midjourney（条件允许时的首选）、可灵 AI、即梦 AI 等成熟的综合类工具，或者 Krea 之类的集成平台。

以下是关于 Coze 工作流从入门到实操的相关资料： 一、一泽 Eze 的教程 Step 1：制定任务的关键方法 1. 设计每个子任务的执行方法 阅读理解小作业：基于英文原文，精心策划 3 道符合 CET4 难度的阅读理解题目。每道题均提供 A、B、C、D 四个选项，正确答案所在选项顺序随机，题目和选项均以英文呈现。题目的参考格式如下： 1） A. B. C. D. 参考答案：针对 3 道题目，生成题目答案。预期格式如下： 1） 答案： 2） 答案： 3） 答案： 英文音频：根据原文，利用 TTS 技术朗读全文 全文对照精读：根据原文，按照以下格式，分段完成全文精读结果的输出： 音标： 中文释义： 英文例句： 例句翻译： 二、大圣的教程 二、Coze 使用教程 1. 工作流AI Agent 的内功心法 节点：工作流是由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。节点的本质就是一个包含输入和输出的函数。 Coze 平台支持的节点类型： LLM（大语言模型）：使用输入参数和提示词生成处理结果。 Code（代码）：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并返回输出值。 Knowledage（知识库）：根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。 Condition（条件判断）：ifelse 逻辑节点，用于设计工作流内的分支流程，根据设置条件运行相应的分支。 Variable（获取变量）：从 Bot 中获取变量作为参数在工作流中使用。 Database（数据库）：在工作流中使用提前配置在 Bot 数据库中的数据。 2. 创建和使用工作流 这一块官方有现成的教程参考： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例，学习工作流强烈建议大家跟着实操一遍： 搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 三、蓝衣剑客的教程 三、Coze 简介 1. 工作流 在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如，使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流；使用大模型节点接收并处理用户问题等。 更进阶的场景则通过多个节点组合构建逻辑较复杂的工作流。例如，在搜索并获取指定信息详情的场景中，先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过代码节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情；或者在通过条件判断识别用户意图的场景中，通过大模型节点处理用户消息，并将消息分类后通过条件节点分别处理不同类型的消息。这些详细配置教程提供了实际操作指南以帮助理解和应用各种功能。

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。

以下是对您需求的调研分析： 一、市场分析 目前，AI 领域发展迅速，AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口，具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高，对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接，涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统，帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能，根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员：负责网站的开发和维护，如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑：收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员：负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源，以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈，可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速，需要及时更新网站内容，以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战，需要提供优质的服务和用户体验。