我还不知道如何使用AI，给些建议

在毕业论文写作中，若要降低 AI 率，以下是一些建议和相关的 AI 工具介绍： AI 工具方面： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，需注意不能过度依赖 AI 生成的内容，应保持自己的思考和创作，以降低论文的 AI 率。 需提醒的是，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

以下是上一周 AI 的一些新进展： 应用形态的重构方面，AI Agent 取得突破，为机器人赋予自主行动能力，AI 编程工具的进展或预示人机协作模式的变革。 2 月，OpenAI 发布视频生成模型 Sora，实现高质量文本生成视频，开创 AI 视频生成新纪元。 3 月，Suno 发布 V3 版本，AI 音乐生成进入生产力可用状态。 4 月，Meta 发布高性能开源大模型 Llama3，降低了 AI 技术的准入门槛。 5 月，GPT4 发布，RayBan 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万，字节上线即梦 AI。 6 月，快手发布可灵，Apple Intelligence 发布。 9 月，OpenAI 发布 o1 预览版。 10 月，Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖，约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖，Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。 12 月，OpenAI 发布 o3 系列模型。 此外，还有一些关于 AI 的讨论和话题，如把 350 万条 Midjourney 提示词放进一张可视化图里，2 套权威的 AI 术语表，天工新功能的定位靠近元宇宙，NotebookLM 与 AI 播客的关系，Bob 类似于更轻巧的能选多种大模型的桌面端应用“豆包”，Monica.im 的发展，物圆 TreLoop 的情况，对 AGI 距离的讨论，Arc 浏览器的状态，李开复关于 AI 应用爆发和 AGI 的观点，李继刚的 Prompt 玩法，OpenAI 研究副总裁离职，15 岁开发者的开源项目被收购，关于 AI 编程效率的讨论等。

以下是搭建 AI 自动剪辑视频插件的详细步骤： 一、开通服务 1. 先获取搭建完成后需要用到的各种模型的 key。 首先注册火山引擎：https://volcengine.com/L/4lZ8oszvY20/ ，邀请码：KL9ZC1IF 。这个项目会使用到不少 Token，刚好火山现在还有赠送 Token 的活动，若未注册，使用此邀请码和链接注册可获得 375 万的 Token。 开通各项服务和拿到各个服务的 Key： 获取 LLM_ENDPOINT_ID、VLM_ENDPOINT_ID、CGT_ENDPOINT_ID、ARK_API_KEY 。注册后点击：控制台，进入火山方舟控制台（https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/model?vendor=Bytedance&view=LIST_VIEW）。创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。命名并选择 Doubaopro32k 模型。重复此步骤创建 Doubaovisionpro32k、Doubao视频生成模型这两个推理点。创建完成后，复制推理点的 ID 并对应填入相应位置。然后继续点击“API key 管理”创建一个并复制下来，这就是 ARK_API_KEY 。 获取 TOS_BUCKET 。 二、服务部署 1. 购买服务器：直接点击去购买：https://buy.cloud.tencent.com/lighthouse?blueprintType=APP_OS&blueprintOfficialId=lhbpr8j2ftq0&regionId=8&zone=apbeijing3&bundleId=bundle_rs_mc_med1_02&loginSet=AUTO&from=lhconsole 。 2. 根据以下配置购买即可。 3. 购买并付款完成后，回到服务器“控制台”。 4. 点击服务器卡片的空白处，去添加防火墙。按照如下方式添加：8887、8080 端口，点击确定即可。 5. 点击右上角的“登录”按钮，扫码验证后，看到一个命令行窗口。下边出现代码，复制的时候，注意复制全。代码已分好步骤，每次只需要复制粘贴一行，然后点击一次回车。回车后，只有最左边显示中括号对话前缀时，不要操作。若 ctrl+v 粘贴不进去，试试 shift+ctrl+v 粘贴。 6. 在命令行中，一条一条输入： echo\"8887\">/www/server/panel/data/port.pl sudo kill9$ sudo/etc/init.d/bt default 7. 保存并打开你的外网面板地址，输入账号和密码。 8. 选择已有账号登录，然后会有一个账号绑定页，这个是宝塔的账号，如有就直接登录，没有就去注册一个。注意，注册完成之后，要返回原页面登录！不要停留在宝塔的注册功能页。 9. 直接关掉推荐，来到文件。点击根目录，打开 home 文件。 10. 点击：文件目录上方的“终端”，出现下方窗口。 11. 粘贴输入：git clone https://github.com/volcengine/aiapplab.git 。 12. 然后关闭终端窗口，刷新一下会看到有一个 aiapplab 文件夹，打开文件夹找到 demohouse/chat2cartoon 文件夹，看到有一个“.env”。 13. 然后把提前准备的那些 key 和 token，对应的粘贴进去。 14. 粘贴完成之后，继续进入 backend 文件夹，然后打开“终端”输入以下命令： python3 m venv.venv source.venv/bin/activate pip install poetry==1.6.1 poetry install poetry run python index.py 15. 依次完成后，会如下图所示，看到下图到后端就启动成功了，把这个页面保持如下，不要关掉页面。保持这个终端是打开的。 16. 重新复制打开一个新的浏览器标签页面。返回上级文件夹，进入/home/aiapplab/demohouse/chat2cartoon/frontend/src/routes 。

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。

以下是关于 AI 编程的相关内容： Trae 国内版 Trae 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具，类似 Cursor、Windsurf 等 IDE 工具。它具有以下特点： 1. 对国内用户友好，有中国官网、中文界面、国内模型，稳定且快速。 2. 使用完全免费，无需折腾会员，下载后可直接使用，支持豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 3. 内置预览插件，写完代码一键运行，所见即所得。 它不仅适合新手入门，能解决初学 AI 编程时遇到的官网打不开、购买会员、安装中文和预览插件等前置问题，让 AI 编程进入零门槛时代，还能帮助资深程序员大幅提升编程速度。网址：Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 1. 打通学习与反馈循环：从验证环境、建立信心、理解基本概念开始，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 2. 建议：使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS）；先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能；借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码；遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 1. 准确描述需求，清晰表达目标和问题。 2. 具备架构能力，将复杂系统拆解为松耦合的模块，便于 AI 高效处理。 3. 拥有专业编程能力，能够判断 AI 生成代码的优劣。 4. 具备调试能力，能快速定位问题并解决，独立或借助 AI 完成调试。

目前没有相关的内容为您提供建议和工具来降低商业计划书的 AIGC 率。但一般来说，您可以通过以下方式来降低： 1. 增加原创内容：深入研究和理解您的商业主题，以独特的视角和见解来阐述关键观点和策略。 2. 人工审核与修改：仔细检查 AI 生成的部分，对表述不准确、逻辑不清晰或不符合实际情况的内容进行修改和完善。 3. 引入真实案例和数据：通过收集和引用实际的行业案例、市场数据等，增强计划书的可信度和独特性。 关于工具方面，暂时没有确切的推荐，但您可以关注一些专业的文本编辑和校对软件。

以下是让大模型为您写程序的一些建议： 1. 选择合适的大模型： 常见的大模型如 Kimi（https://kimi.moonshot.cn/），免费好用，适合科学上网困难的小伙伴。 功能更强大的 ChatGPT（https://chatgpt.com/），有条件可以选择。 例如在脚本创作方面有优势的 Claude（https://claude.ai/new）。 2. 明确提示词的结构： 描述要做什么样的程序，比如具体的功能、应用场景等。 指出程序要包含的关键元素，如特定的算法、数据结构等。 对程序的输出提出要求，如格式、规范等。 3. 注意硬件配置： 运行大模型需要较高的机器配置。 生成文字大模型，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），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，最低配置为 8G VRAM。 4. 如果有“代码恐惧症”，可以尝试用大模型替代代码节点实现变量类型转换，但大模型节点效果不稳定，运行速度较慢，还可能带来额外花费，因此能使用代码节点时仍建议优先使用。

以下是关于制作资讯信息收集类智能体的一些建议： 1. 对于 Coze 的“用户界面”创建： 页面引导能力强，应用提供的“按键式”交互界面有很强的用户引导能力。 降低了网页制作门槛，拖拉拽式的网页制作让没有前端代码经验的同学看到希望。 上手有门槛，需要有基本的前端开发概念，传递参数和文件传递较难，调查问题基本靠猜。 真的想自己手搓应用界面的同学，建议“让子弹飞一会儿”，等待优化易用性；从智能体的卡片开始上手，卡片相对简单容易；直接套 coze 官方给的应用模板，能少改就少改。 2. 以颖子团队的智能体为例： 智能体名称为“市场分析报告”。 智能体简介为品牌营销公司在用的生成智能体，输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告，数据化呈现更具真实性，附带信息来源网址便于源信息校正，可帮助相关人员减少信息收集时间，聚焦决策判断。 目标人群包括企业管理层、投资者、创业者、营销人员等，解决了信息收集时间长、报告真实性验证、现有市场报告不实用等痛点，应用价值在于减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能是根据用户要求或指定行业、产品，搜索网络信息生成市场调研报告，用数据支撑并附引用链接。 3. 以 Bot 智能体为例： 创意构思是让每个人拥有专属的市场和资讯助手，以最快最好的方式整理呈现最新一手资讯，精准筛选有价值信息。通过 coze 这样的 AI agent 流程，获取最新资讯信息，并以多模态形式自动推送到不同平台。以扣子为中心平台，通过自研插件、工作流和 Coze API 链接微信群、企业微信群、飞书云文档多维表格，实现不同平台信息传递与流通。可根据用户定制化检索需求，自动化抓取热点资讯，做信息分析处理，整合成资讯文档返回 bot 对话界面，同步自动发送 markdown 文字和文档到不同平台。 效果呈现包括 Coze Bot 的调试与预览，通过不同提问触发不同检索功能，企业微信群自动同步获得资讯检索结果，实现多平台联动，获取资讯文档具体内容，Coze 与企业微信群信息同步联动，Coze Bot 获取到飞书云文档多维表格中的用户需求，Coze API 接入微信，在微信群聊中可调用 Coze Bot 进行对话交互检索相关需求信息。

目前市面上可能没有专门针对您这种需求的单一软件。但是，一些语音识别和智能助手类的应用可能会对您有所帮助。例如，百度的语音识别服务结合一些智能分析工具，可能能够在一定程度上对您的语音进行分析并提供初步的反馈。另外，像一些直播辅助工具，虽然可能不能完全满足您的所有需求，但也可能提供一些相关的提示和建议。不过，这些工具可能需要您根据自己的具体需求进行筛选和试用，以找到最适合您的那一款。

天工 AI 和秘塔 AI 各有特点。 秘塔 AI 搜索由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 天工 AI 搜索采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。在搜索时直接上传文件，就能实现“定制 AI 搜索信息源”的效果。目前支持对话追问，支持脑图的图片下载。但天工 AI 目前仍处于早期版本的状态，一些功能如原文的对应、文本编辑、笔记、下钻探索等还不支持，也没有打通一些出彩的板块，没有跟音乐创作、图片创作等功能连接起来形成完整的“AIGC 工作流”。 综合来看，选择哪个更好取决于您的具体需求。如果您更注重成熟的功能和搜索体验，秘塔 AI 可能更适合；如果您对未来的多模态搜索和发展潜力有期待，且能接受当前一些功能的不完善，天工 AI 也是一个选择。

以下是为您提供的系统学习 AI 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，如图像、音乐、视频等，您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 6. 与大语言模型交流的技巧： 对话尽量具体、丰富、少歧义，多说有用的。 假想特定场景，明确希望获得的内容。 把大模型当作大学生，指明方向，拆解任务，教其一步一步操作。 7. AI 教育方面： 以 Khanmigo AI 为例，AI 教师应具有友善和支持的性格，语言简明，不直接给答案，而是通过适当提问帮助学生独立思考，根据学生知识水平调整问题，检查学生是否理解，警惕学生滥用帮助等。

以下是一些关于使用提示词对学生成绩进行分析的建议： 1. 明确分析目标：例如找出成绩优秀和较差的学生特点、分析成绩的趋势等。 2. 描述数据特点：包括成绩的科目、分数范围、数据量等。 3. 确定分析方法：如比较不同时间段的成绩、按照班级或年级进行分类分析等。 4. 强调重点关注内容：比如特定学科的成绩表现、成绩波动较大的学生等。 5. 注意提示词的准确性和清晰性，避免模糊或歧义的表述。 在实际编写提示词时，可以参考以下格式：“对的表现。” 同时，不同的 AI 工具可能对提示词的要求和处理方式有所不同，您可能需要根据具体工具的特点进行适当调整。

Dify 有以下使用方式和相关信息： 云服务版本：可直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版：开源且可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。部署前提条件为 2 核 4G 云服务器一台（约 159 元），本地也可部署但较折腾。 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，并进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据需求选择。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，优化知识库内容和索引方式，定期更新增加新内容。 Dify 是开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大工作流构建工具、支持广泛模型集成、提示词 IDE、全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索，允许定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用性能。提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。其设计理念注重简单性、克制和快速迭代，官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般个人研究推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。

以下是一些适合客户端使用的 ASR 模型： 1. Ollama： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 2. FishAudio 的 Fish Agent： 集成了自动语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）技术，无需传统的语义编码器/解码器，即可实现语音到语音的直接转换。 模型经过 700,000 小时的多语言音频内容训练，支持包括英语、中文在内的多种语言，能够精准捕捉和生成环境音频信息。文本方面由 Qwen2.53B 处理。 相关链接： https://huggingface.co/fishaudio/fishagentv0.13b https://github.com/fishaudio/fishspeech 3. Gemini： Gemini Nano1 和 Gemini Pro 模型在各种 Benchmark 上的自动语音识别（ASR）任务中表现出色，如在 FLEURS、多语言 Librispeech 以及语音翻译任务 CoVoST 2 等测试集中。 相关链接：未提及。

以下是一些适合客户端使用的 TTS 模型： 1. Fish Speech：语音处理接近人类水平，约十五万小时三语数据，对中文支持完美。开发者为 fishaudio，具有亿级参数，高效轻量，可在个人设备上运行和微调，适合作为私人语音助手。详细介绍及更多演示：https://xiaohu.ai/p/10779 ，GitHub：https://github.com/fishaudio/fishspeech 。 2. GPTSoVITS：只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型，是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。5 秒数据就能模仿，1 分钟的声音数据就能训练出高质量的 TTS 模型，完美克隆声音。支持零样本 TTS、少量样本训练、跨语言支持、易于使用的界面等。GitHub： 。

以下是使用 AI 生成美区 TikTok Shop 带货短视频的步骤： 一、用 ChatGPT 生成短视频选题文案 表明身份，描述需求并提出回答要求，以美妆行业为例展开。 二、用 ChatGPT 生产短视频文案 将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成短视频文案。 三、生成虚拟数字人短视频 1. 打开网站（需科学上网）：https://studio.did.com/editor 2. 在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容，选择想要的头像。 3. 选择不同的国家和声音。 4. 内容和人像选择好后，点击右上角的“Create Video”，等待生成。 四、虚拟数字人结合产品做视频 1. 添加产品/介绍背景 若有自己的视频/图片素材可直接使用，若无，可根据搜索添加。 2. 扣像结合背景 在剪映中把数字人扣下来，导入视频，点击画面选择抠像，点击智能扣像，调整到合适的大小和位置。 3. 添加字幕和音乐 智能识别字幕。 可搜索添加音乐或手动添加喜欢的音乐。 这样就可以根据您的需求结合图片生成所需的视频，用于带货或讲解产品，也可应用于直播（直播可能收费，短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版）。

要搭建一个每个人都能使用的知识库，可以考虑使用 GPT 并借助 embeddings 技术。以下是相关步骤和原理： 1. 文本处理：将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 2. 向量转换：通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块，作为问答的知识库。 3. 问题处理：当用户提出问题时，先将问题通过 embeddings API 转换成问题向量，然后与向量储存库中的所有文本块向量进行比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，并与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 4. 容量限制：GPT3.5 一次交互支持的 Token 数量有限，embedding API 是解决处理大量领域知识的方案。 5. 理解 embeddings：embeddings 是浮点数字的向量，向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。例如，“猫”和“狗”距离近，与“汽车”距离远。 例如，对于一篇万字长文，拆分成的 chunks 包含：文本块 1：本文作者：越山。xxxx。文本块 2：公众号越山集的介绍：传播效率方法，分享 AI 应用，陪伴彼此在成长路上，共同前行。文本块 3：《反脆弱》作者塔勒布xxxx。文本块 4：“科技爱好者周刊”主编阮一峰会记录每周值得分享的科技内容，周五发布。如果提问是“此文作者是谁？”，通过比较 embeddings 向量，可以直观地看出文本块 1 跟这个问题的关联度最高，文本块 3 次之。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”这样大语言模型大概率能回答上这个问题。