学习智能体搭建应该从哪里开始？

以下是关于本地知识库搭建的详细步骤和相关知识： 一、RAG 技术 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。 大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不包含在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG（Retrieval Augmented Generation）来实现。这个过程包括以下 5 个步骤： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更加合理的答案。 二、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持了以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 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： 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。搭建过程如下： 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。 配置完成之后，就可以跟大模型进行对话了。 三、硬件要求 运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家大多负担不起。生成文字大模型的最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。生成图片大模型（比如跑 SD）的最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。生成音频大模型的最低配置为 8G VRAM。 如果想要私滑的体验知识库，可以参考文章： 。

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

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。

以下是关于智能座舱的相关信息： 火山引擎 AI 创造者大赛设置了“AI 座舱”赛道。该大赛由火山引擎携手领克汽车与英特尔联合主办，鼓励开发者及技术爱好者利用豆包大模型和扣子专业版，针对领克汽车的真实业务场景开发具有实际应用价值的智能体解决方案。 在“AI 座舱”赛道中，赛题说明为利用豆包大模型、扣子专业版以及吉利原子化能力，探索 AI 在智能座舱中的多样化应用，通过智能座舱内的智能体开发，满足车主定制化的需求。核心目标是通过扣子专业版的插件调用吉利座舱原子化能力自建车载智能体，利用豆包大模型提升智能体的交互能力和智能水平，开发的解决方案应具备实际应用价值，并能够显著提升用户体验。 2023 年度中文大模型基准测评报告显示，在智能座舱与交互这一维度上，仅有一个中文模型达到了良好表现，说明中文大模型在智能座舱与交互还有不少的进步空间。在汽车场景中，部分中小模型在满足用户需求方面具备良好能力，端侧模型有非常大的潜力。

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，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以规划、子目标和分解、反思和完善、记忆、工具使用等关键组成部分。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 智能体功能实现： 本智能体主要通过一个工作流实现，采用单 Agent（工作流模式）。工作流全景图按照市场分析报告内容划分，分成 7 个分支处理，每个分支调研并生成报告中的一部分，以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告主题拼装形成关键词句，必应搜索节点根据关键词句搜索相关网络内容，LinkerReader 节点获取网页详细内容，代码节点对搜索到的网页链接信息进行过滤，大模型节点生成报告内容并添加引用链接，结束节点将 7 部分内容拼接并流式输出。

大模型和智能体的区别主要体现在以下几个方面： 概念定义： 智能体：简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。可以是面向 C 端，如社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入；也可以面向 B 端，帮助 B 端商家搭建智能体。 大模型：是一种技术。 局限性： 大模型具有强大的语言理解和生成能力，但存在一定局限性，例如无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等），无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等），无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。 开发平台： 有众多智能体开发平台，如字节的扣子、Dify.AI 等。 应用场景： 智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力，能够弥补大模型的不足。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 在 Anthropic 的定义中，智能体可以有多种定义，一些客户将其定义为能够长期独立运行的全自动系统，能使用各种工具完成复杂任务；另一些则将其描述为更具规范性、遵循预定义工作流程的系统。Anthropic 将这些变体统称为智能系统，并在架构上区分为工作流和智能体两种类型，工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统，智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统，能够自主控制任务完成方式。

要制作一个辅助数学教学的智能体，可以考虑以下几个方面： 1. 提示词技术： CCoT：通过正反力矩机制，指导模型识别正确与错误，方法简洁直观。 PoT：作为思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，引导模型生成代码再通过代码解释器工具进行运算，能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 遵循零样本和少样本的学习范式。 2. 利用现有模型和技术： 如 MathGPT 可用于数学辅导，具备公式编辑等功能。 谷歌 Gemini 可辅助教学，例如通过分析视频并回答相关逐步深入的数学问题，包括理解核心概念、阐述数学原理、提供编程示例等。 此外，还需注意模型性能与计算量、模型参数量、数据大小等因素的幂律关系，以优化智能体的性能。

要做一个数学智能体，以下是一些相关信息： xAI 创始成员 Christian Szegedy 过去七年一直致力于创造在数学上能与任何人类一样出色的 AI，认为高层次的数学和逻辑推理对编程和物理学的长期发展将起到重要作用，且一旦 AI 开始展示出真正理解深层推理的能力，对理解宇宙至关重要。 YuhuaiWu 一直梦想着用 AI 来解决数学中最困难的问题，去年与 Google 的一个团队合作开发的 Minerva 智能体能在高中考试中获得比普通高中生还高的分数。 Claude 3.7 Sonnet 在推理方面与最新 Grok 3 Beta 模型几乎打成平手，在数学、视觉推理方面略逊色于 Grok 3 Beta，但在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升。 通用人工智能体是智能体设计的最终目标，是一个循环架构，拥有动态推理、规划和自定义代码生成能力。自 2023 年春天 BabyAGI 和 AutoGPT 出现以来，相关研究进展激增。目前最复杂的设计是语言智能体树搜索（LATS），其开创性商业应用包括新的基础模型和编码智能体。

要制作一个辅助教学的数学智能体，可以参考以下步骤和要点： 1. 准备教学材料：包括相关的数学视频，并为其设计一系列逐步深入的问题。 2. 设定关键步骤： 为视频设置 URI 和 URL，打印视频内容以确保正常。 设计三个相关问题，例如： 问题 1：视频中解释了哪个概念？ 问题 2：基于问题 1 的答案，能解释这个基本的数学原理吗？ 问题 3：能提供一个简单的 scikitlearn 代码示例来解释这个概念吗？ 3. 整合材料和问题：将三个问题和视频整合到一起，创建一个完整的查询内容。 4. 运用相关技术和模型：例如利用谷歌 Gemini 模型等，运行代码并检查输出，查看模型是否正确理解视频内容并恰当回答问题。 5. 考虑其他因素：了解不同的 AI 技术在教学中的应用，如腾讯的智能体、天工 AI 等，以及大语言模型中的规模定律、统一表示、推理能力等相关原理和技术。

以下是为纯小白学习 AI 罗列的一个过程： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 另外，对于中学生学习 AI，建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 需要注意的是，以上内容部分由 AI 大模型生成，请仔细甄别。同时，像《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的，如果您是纯小白，还可以参考其学习模式，即输入→模仿→自发创造，并且根据自己的时间和兴趣进行学习，学习资源大多是免费开源的。

以下是关于 AI 学习的最新资讯： WaytoAGI（通往 AGI 之路）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台。它为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱等众多知名企业和产品。 3 月 4 日的 AI 资讯： 【AI 3D】Meshcapade 预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝；InsTaG 通过几秒钟视频学习，快速形成逼真的 3D 说话头像效果；3DMem 为新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】智谱开源 AI 绘图 CogView4，可在图像中生成中文字符；海螺推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】Runway 被网友爆料内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化；Vidu 的 API 开放平台全面开放。 【AI 模型】Google Colab 推出 Data Science Agent；微软为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手 Dragon Copilot；Opera 宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 对于新手学习 AI，建议持续学习和跟进，AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。

以下是为您制定的学习 AI 以提高工作效率的计划： 首先，了解 AI 的基本概念和应用领域。AI 已经在许多方面带来了重大进展和效率提升，例如交通监控、银行账户欺诈检测、工业中的大规模安全关键实践、科学研究等。 其次，认识到 AI 在工作场所的潜力。它可以将我们从单调的任务中解放出来，让我们有更多时间从事专业工作。 然后，学习相关的法律法规。例如《促进创新的人工智能监管方法》，了解如何在合规的前提下利用 AI 创新，平衡风险与机会、利益。 在学习过程中，关注以下方面： 1. 了解大型语言模型等技术的发展，及其为经济和社会带来的转型机会。 2. 明白监管可以通过给予企业解决重要问题的激励，同时应对对公民的伤害风险，从而增加创新。 3. 熟悉国家的 AI 战略和数字监管计划中的原则，以及相应的比例方法。 最后，根据所学知识，在工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，提高工作效率。

以下是为新手从零开始学习 AI 提供的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是针对新手入手学习 AI 的建议： 1. 编程语言基础： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验： 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 前沿动态关注： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 课程学习： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 7. 选择感兴趣的模块深入： 根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 8. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识。 尝试使用各种产品做出自己的作品。 参考知识库提供的实践作品和文章分享。 9. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于您作为景区小卖部老板希望通过学习 AI 来提高经营管理水平的需求，目前暂时没有相关的具体内容。但一般来说，您可以考虑以下几个方面： 1. 利用数据分析工具：通过收集和分析小卖部的销售数据、顾客流量数据等，了解顾客的消费习惯和需求，以便更精准地进货和调整商品布局。 2. 借助智能库存管理系统：实现对库存的实时监控和预测，避免缺货或积压现象。 3. 运用智能营销手段：例如基于顾客的消费行为和偏好，推送个性化的促销信息。 您可以持续关注 AI 领域的新发展和应用，结合自身实际情况，探索适合小卖部经营管理的有效方法。

以下是为您提供的关于应对 AI 知识焦虑的建议： 1. 构建有机知识体系：有机知识体系具有模块化、层级性和结构化的特征，有助于在复杂情境中灵活应用知识。教育实践应遵循大脑建构模式，合理拆分知识，形成组块，组织学习材料。 2. 明确学习重点和目标：避免盲目追求过多的知识，根据自身需求和实际应用确定重点学习的方向。 3. 深入理解而非广泛涉猎：对于关键的 AI 知识领域，进行深入的学习和研究，而非浅尝辄止地了解大量表面知识。 4. 注重知识整合：将碎片化的知识进行整合，形成系统的知识结构，降低知识焦虑。 5. 提高知识应用能力：通过实际应用所学的 AI 知识，加深理解和记忆，同时也能增强对知识的掌握和信心。

要将项链白底图戴在模特上，您可以考虑使用图像编辑软件，如 Adobe Photoshop 或类似的工具。以下是一种可能的操作步骤： 1. 打开图像编辑软件，导入模特图片和项链白底图。 2. 选择项链白底图，使用抠图工具（如魔术棒、套索工具等）将项链从背景中抠出来。 3. 将抠出的项链图层复制或拖曳到模特图片上。 4. 调整项链的大小、位置和角度，使其与模特的姿势和比例相匹配。 5. 可能需要对项链的光影、色调等进行调整，使其与模特图片的整体效果融合。 另外，如果您使用 AI 工具，如 Stable Diffusion 等，以下是一些相关的提示词和参数设置示例： 提示词：breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands, bracelet 参数设置：Steps:20, Sampler:DPM++2M Karras, CFG scale:7, Seed:3748048683, Size:362x486, Model hash:7c819b6d13, Model:majicmixRealistic_v7, VAE hash:c6a580b13a, VAE:vaeftmse840000emapruned.safetensors, Denoising strength:0.75, Clip skip:2, Mask blur:2, ControlNet 0:"Module:none,Model:control_v11p_sd15_openpose,Weight:1,Resize Mode:Crop and Resize,Low Vram:False,Processor Res:512,Guidance Start:0,Guidance End:1,Pixel Perfect:True,Control Mode:My prompt is more important" 但请注意，使用 AI 工具生成的效果可能需要多次尝试和调整才能达到理想状态。

AI 产品经理应具备的技能和需要学习的工具包括： 1. 学历背景：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉：熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验；熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理；具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 3. 项目能力：负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法；了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 4. 思维能力：对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策；具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案；对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践；对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注；具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 计算机科学与技术专业的研究生如果想找 AI 产品经理的实习，可以从以下方面着手准备： 1. 了解行业需求：搜索了解目前 AI 产品经理岗位的招聘技能要求情况。 2. 学习相关知识：深入学习上述提到的技能和工具知识。 3. 积累项目经验：可以参与一些相关的实践项目，例如收集数据、训练模型、派送模型等。 4. 思考商业价值：思考可以自动化的任务、驱动商业价值的核心以及商业领域的主要痛点。 5. 准备项目时，要明确项目目标，制定合理的开发时间表，清晰所需时间和人员。同时，为项目提供验收标准，尽量以数据衡量。 以上内容仅供参考，不同公司和项目可能有不同的具体要求。

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。

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以下是为 Deep Seek 设置长篇小说作家角色设定时可以考虑的指令： 1. 明确写作风格和特点，例如指定模仿某位知名小说家的文风，如鲁迅的文风特点。 2. 描述故事的背景、主题和情节框架，比如设定故事发生在特定的历史时期或虚构的世界。 3. 规定小说的体裁和类型，如言情、科幻、悬疑等。 4. 对人物塑造提出要求，包括主要人物的性格、外貌、经历等。 5. 设定语言表达的要求，如语言的优美程度、词汇的丰富性等。 6. 明确字数范围，例如要求创作一部不少于 10 万字的长篇小说。 7. 给出情节发展的节奏和起伏要求，比如要求情节紧凑、高潮迭起。 8. 强调故事的逻辑性和连贯性，避免出现逻辑漏洞和情节跳跃。 在设置指令时，应尽量具体、清晰，避免过于宽泛和模糊的表述，例如将“写小说”优化为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑长篇，采用多视角叙事结构，人物形象鲜明，情节跌宕起伏，语言优美生动，字数不少于 20 万字”。同时，对于生成的内容，可以通过多轮对话进行增删改查，以达到理想的效果。