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。

在国内，以下两款 AI 生成 PPT 的工具值得推荐： 1. 爱设计 PPT： 拥有实力强大的团队，技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力，能持续推动产品创新和进步。 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇，迅速开发出产品。 已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立市场领先地位，代表了当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平，能大大提高制作效率并保证高质量输出。 2. 闪击： 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ，国内网站，不需要魔法。 选择模版，输入大纲和要点（可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 ），将大纲转换成适配闪击的语法，点击文本转 PPT 并确定，在线编辑，导出（PPT 需要会员才能导出）。

AI 进行需求评审包括以下方面： AI Review（测试版）：这是一项能让您查看代码库中近期更改以捕获潜在错误的功能。您可以单击审阅项查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取更多信息。为让其更有利，您能提供自定义说明让 AI 专注，比如关注性能相关问题。目前有几个审核选项，如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。 在 AI 编程中，需求梳理极为重要： 明确要解决的问题，从用户角度出发，清晰定义痛点和期望，如用户希望通过图像识别解决的具体问题。 明确 AI 在问题中的角色和作用，评估其能力边界。 制定明确可量化的评估指标，如准确率、召回率等，衡量 AI 系统性能和效果。 规划好数据的来源、质量和数量。 要在需求梳理和界面交互上花费最多时间。 周周黑客松中关于 AI 编程的需求拆解： 让 Claude 帮忙拆解需求，如插件自动读取网页主要内容并传输给 LLM agent bot，bot 处理为 HTML 代码返回，插件渲染，提供保存为图片选项等。 进行方案设计和分工，使用 AI 编码工具开发，确保程序架构良好，分离为主要模块放在不同文件夹，定义好接口，开发完成后拼接测试，有问题或新需求修改开发文档，尽量多打印日志方便 debug。 具体分工如元子负责内容提取模块，实现网页内容提取、清理格式化和优化提取算法；lark 负责 API 通信模块，实现与 LLM agent bot 的通信及相关处理和错误处理重试机制。

以下为您推荐一些中文版的 AI 编程助手及编程工具： 1. AIXcoder：是 AI 驱动的编程助手，支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言，提供自动任务处理、智能代码补全等功能，目前只有中文版，价格暂无信息。 2. Windsurf：提出了 Agent IDE 这种新的开发范式，Cascade 功能对应 Cursor Composer，在体验上有提升，包括深入理解现有代码库等，但有程序员反馈其 tab 自动补全不如 Cursor。 希望这些推荐对您有所帮助。

以下是 1 2 款适合初学者的 AI 编程助手和编程学习工具： v0：适合初学者，能为编程提供一定的辅助和支持。 Bolt：对新手友好，有助于初学者在编程过程中获得帮助和指导。 此外，还有一些其他常见的适合初学者的工具，如 GitHub Copilot，它支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议；通义灵码，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。

GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟通过鼠标和键盘进行网页浏览。 应用场景：基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型，可用于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 技术类型：AI 学习模型 简介：它可以模拟人类浏览网页时的行为，如点击链接、填写表单、滚动页面等。通过视觉理解技术识别网页上的元素，像人眼一样“看到”按钮、文本框、图片等，并理解其功能和用途。目的是让 AI 自动完成一些人工操作任务，提高工作效率，方便人们使用网页界面。 主要特点： 1. 视觉处理：能够处理视觉信息，但支持程度有限。 2. 自动标记：使用 JS DOM 自动标记器为 UI 元素分配数字 ID，支持 COCO 数据格式的导出。 3. 鼠标和键盘操作：能够执行点击和输入字符操作。 4. 特殊键码输入：目前不支持输入特殊键码（如回车、页面上移、页面下移）。 5. 其他功能：滚动、提示用户提供更多信息、记住与任务相关的信息等功能尚未支持。 工作原理：GPT

以下是为您推荐的学习资料，有助于您从产品经理转型为 AI 产品经理： 1. 林粒粒呀的相关视频，如“小白如何理解技术原理与建立框架”，其中介绍了思维链、RAG、PAL、ReAct 等概念，并且提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现。 思维链：谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG：检索增强生成（RetrievalAugmented Generation），外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL：程序辅助语言模型（ProgramAided Language Model），2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，核心在于不让 AI 直接生成计算结果，而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 余一的相关内容，如《AI 时代个人生存/摸鱼探索指南.Beta》《从 2023 年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI》。 3. 相关网页链接： 创新公司观察： 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析：https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析（三期）：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察（2024.1）：https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】： 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】：https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】：https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】

以下是一些关于写科研可行性分析报告的提示词相关内容： 可以先确定整个调研报告的大纲目录，比如通过老师发的示例报告截图用手机识别。 确定整体的语言风格和特色，调研报告一般和论文差不多，语言风格通常是“逻辑清晰,层层递进,条理分明”，还可以把范文丢给 Claude 2 总结语言风格。 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容，在 workflow 中设置循环结构，生成一段章节内容后经同意再进行下一章节，否则重新生成。 在生成内容前，需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再来撰写报告章节部分。 为了让 GPT4 有更好的选择性搜索，可以选择使用 webpolit 插件。 不要过于限制 GPT4，否则可能导致生成效果不佳。

AI 工作流是将 AI 工具引入到工作流程的各个环节中，以提高工作效率。 在说 AI 工作流之前，要先了解工作流的概念。工作流即工作流程，比如写公众号文章，可拆分为选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤，每个步骤都有明确的输入和产出，环环相扣。 搭建 AI 工作流有一套工作流： 1. 找到一个熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程，例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入工具，可参考他人经验，灵活选择最优解，目的是提高工作效率，而非增加工作的含 AI 量。 搭建 AI 工作流需要三层能力： 1. 了解各种 AI 工具，知晓其特点和用途。 2. 学会写提示词，以便向 AI 清晰表述任务。 3. 搭建 AI 智能体，使多个 AI 工具协同工作，自动完成任务。

以下是一些可以帮助您为队伍生成海报的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适的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的人工智能技术，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/ 这是一个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，其智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 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，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 此外，如果您想制作视频海报，以下是一些工具和相关活动信息供您参考： 1. 活动：6 月 10 号端午节视频海报 玩法介绍：参赛者需根据端午节主题自由发挥，用 AI 转化成不长于 6 秒视频。 视频工具建议： 。不局限于 Dreamina、PixVerse、Runway、Pika、LiblibAI、SVD、Deforum、AnimateDiff 。 参与规则： 格式限制：投稿文件宽高比为 9:16，竖屏视频海报，不长于 8 秒。文生视频、图生视频均可。 提交的作品必须是原创，不得抄袭他人作品。 请确保内容健康、积极，符合博物馆日的主题。 不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容，违规内容可能导致无法计入评选名单。 不在时间内提交的自动失去评选资格。 提交时间：6 月 10 日 18:00 前提交。 如果您想了解如何用 AI 快速做一张满意的海报，可参考以下方法： 1. 需求场景：当您想在社交平台发布内容但干巴巴的文字点赞少、网上图片质量差易撞图、相册照片不合适等情况，可考虑自己制作。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以生成组织架构图的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

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。