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有没有针对AI工具嵌入个人工作流方方面面赋能工作的信息

Answer

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

References

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

在说AI工作流之前,我们得先知道什么是工作流。工作流,顾名思义就是工作流程,把一项工作拆分成多个步骤。我就拿写公众号文章来举例,大家想想,平常你写文章都要经过哪些步骤?首先呢,得想好写啥,对吧?这就是选题。选好题之后,就可以根据选题去列大纲写个大概的内容了,这就是初稿。初稿肯定得修改打磨一下,这是改稿。改好了之后,根据我们的稿子来写一个吸引人的标题,让读者想点进来看。这样我们就有了文章内容和标题,那就可以复制到公众号平台上面去排版了,排版让读者阅读的时候看起来舒服点。最后,完成以上步骤就可以发布文章了。你看,更新一篇公众号文章,就可以拆成以上这几个固定的步骤来完成。把一项大的工作拆解多个小的步骤去完成,每个步骤都有明确的输入、产出,环环相扣,这就是工作流。而AI工作流,就是将AI工具引入到上面工作流中的各个环节里面,回到刚刚的例子。在写作的各个环节,都可以用对应的AI工具来提效。通过这个AI工作流的加持,每个步骤里你都选择了一个,最适合当前步骤的AI工具来提效,文章从选题到发布的全流程都得到了非常高的效率提升。通过局部最优解,来达到全局最优解。现在,很多人企图用一个的AI工具来解决所有问题。但其实每个工作环节都有自己的特点,一个工具难以应对所有情况。想想看,你会让一个篮球高手去游泳比赛吗?肯定不行啊。

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

搭建AI工作流其实也有一套简单易行的工作流,我们可以从最基础的开始,一步步来。[heading3]3.2.1找到一个工作场景[content]选择一个你比较熟悉的工作场景,比如说,写文章、做PPT,随便哪个你经常做的工作都行。[heading3]3.2.2拆解工作流程[content]因为是你熟悉的工作场景,所以你肯定能把这个工作拆解成几个小步骤,如果暂时想不清楚,可以先把整个流程在脑海中或纸上过一遍。就比如刚刚说的写文章,可以拆成选题、写稿、改稿、写标题这几步。[heading3]3.2.3给每一个步骤嵌入工具[content]针对每个小步骤,想想有没有AI工具可以帮上忙,如果你想不到的话,别自己闷头去想,去找一下别人是怎么做的?我们遇到的大多数问题,别人都遇到过并很好地解决了,所以你只需要找到别人是怎么解决这个问题的就可以了。注意,要灵活选择最优解,不要为了AI而AI。通过局部最优解,来达到全局最优解。我们的目的是提高工作效率,而不是提高工作的含AI量。

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

感谢你耐心阅读这篇略显冗长的文章。让我们简单回顾一下,首先,我们讨论了什么是AI工作流。简单来说,就是把AI工具融入到工作里的各个环节中,为我们的工作来提效。然后,我们聊到了搭建AI工作流需要的三层能力:第一层,了解各种AI工具,知道每个AI工具的特点和用途。第二层,学会写提示词,这是很关键,决定你能不能把任务给AI说清楚。第三层,搭建AI智能体,让替代人工,使用多个AI工具协同工作,自动完成任务。接下来,我让AI帮我梳理出了这套搭建AI工作流和公众号工作流的SOP:

Others are asking
推荐一些AI作曲工具
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。
2025-03-18
我准备用无影云电脑部署一个独属于我们公司的AI,在大模型方面我准备用deepseek的满血版,你有什么建议吗
以下是关于您准备用无影云电脑部署公司专属 AI 并使用 deepseek 满血版大模型的一些建议: 1. 本地部署方面:如果拥有云服务器,要了解如何进行本地部署以及满血版本地部署的实际情况。 2. 免费额度:在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度,但有使用限制,不能部署满血版和较大的增流模型。 3. 平台服务差异:了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 4. 模型蒸馏微调:可以学习并实践模型的蒸馏和微调相关知识。 5. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若有提示未开通模型,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通。 确认无误后点击“确认接入”按钮。 复制推理点的 ID 并保存。 点击【API 调用】按钮,复制 API Key 并保存。 6. 模型选择与配置:可以参考理想的配置,如推理模型选择 gemini2.0flashthinking,代码模型选择 claude3.5sonet 或 gpt4omini,多模态模型选择 gemini2.0flash,常规模型选择 DeepSeek V3。同时,了解 OpenRouter 新发布的 BYOK 功能,它能集成第三方 Key,整合免费额度并解放更多槽位。若对现有供应商支持的模型不满意,还可考虑 simpleoneapi。
2025-03-18
在国内用什么ai生成ppt更好一些
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)。
2025-03-18
ai进行需求评审
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。
2025-03-18
请推荐一个中文版的AI编程助手以及编程工具
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。
2025-03-18
请推荐1~2款适合初学者的AI编程助手和编程学习工具
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。
2025-03-18
一个小白,如何通过咱们这个网站来学习和应用AI,赋能工作,请给出详细的方案,
对于一个小白,通过本网站学习和应用 AI 赋能工作,可以参考以下详细方案: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在网站中引入 AI 助手 1. 创建大模型问答应用:先通过百炼创建一个大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站:通过函数计算,来快速搭建一个网站,模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手:接着通过修改几行代码,实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识:最后可以通过准备一些私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,帮助您更好的应对客户咨询。 七、推荐布鲁姆分类法学习路径 应用:深入 分析:大量阅读,理解各知识之间的关系。
2025-03-16
请问是否有AI赋能企业的相关内容推荐
以下是关于 AI 赋能企业的相关内容: 企业可以涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型(如通义、智谱、kimi、deepseek 等)、编程辅助、文生图(如可灵、即梦等)、推荐咖啡奶茶等 AI 调配(需相应资质)。 企业权益包括学校大屏幕广告(时长可为 1 周或 1 个月的 PA 屏)、开幕式露出、摊位本身的宣传、其他露出(如直播等)、工作坊场(可能是 500 人中的部分人报名,深度参与其中,尽量不是卖东西,应用实操,如 AI 辅助编程,每个人做一个专属自己的一站式工作台、工具箱,针对典型的教学教研过程做尝试)、圆桌会论坛之类、真实案例收集反馈等,让大模型厂家的诉求、半透明的 chatbot 会话,有二维码引流等。 法律法规方面,《促进创新的人工智能监管方法》提到要使创新者更容易适应监管环境,如建立多监管机构的 AI 沙盒等,并要开展教育和提高意识的活动,包括为企业提供指导、提高消费者和公众的意识等。 张翼然的相关研究中提到了 AI 赋能教学的一些内容,但未直接涉及 AI 赋能企业。
2025-03-15
我是一名中职思政教师,我想开一个主题为AI赋能梦想的班会,班会内容要创新并且与计算机专业高一学生、技能强国相结合。想帮我想一个班会框架,内容具有在教室的可操作性,低成本的
以下是为您设计的一个以“AI 赋能梦想”为主题,适合中职计算机专业高一学生,在教室可操作且低成本的班会框架: 一、引入主题 1. 播放一段关于 AI 改变世界的短视频,引发学生兴趣。 2. 老师简单介绍本次班会的主题“AI 赋能梦想”以及与技能强国的联系。 二、知识讲解 1. 用 PPT 展示 AI 的基本概念和应用领域,如医疗、交通、教育等。 2. 结合计算机专业,讲解 AI 在该领域的发展前景和就业机会。 三、小组讨论 1. 分组讨论 AI 对未来职业的影响,以及如何通过学习计算机技能在 AI 时代立足。 2. 每组选派代表发言,分享讨论结果。 四、案例展示 1. 展示一些中职学生在 AI 相关领域取得成功的案例。 2. 分析他们成功的原因和所具备的技能。 五、创意设想 1. 让学生们设想自己如何利用 AI 技术实现个人梦想,写在纸条上。 2. 随机抽取学生分享他们的设想。 六、总结与展望 1. 老师总结本次班会的重点内容。 2. 鼓励学生努力学习,为技能强国贡献自己的力量,实现 AI 赋能的梦想。 希望这个班会框架能满足您的需求,祝您班会举办成功!
2025-03-13
AI赋能办公,包含AI+对话、AI+写作与PPT、图片与视频生成和数据分析,还有面向HR、行政、财务、营销等岗位的AI赋能课
以下是关于 AI 赋能办公的相关内容: GPT 使用场景: 1. 内容生成:可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 演示:https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 2. 聊天机器人:作为聊天机器人后端,提供自然对话体验。 演示: 3. 问答系统:为用户提供准确答案。 4. 文本摘要:生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译:虽非专门设计,但有不错表现。 6. 群聊总结: 7. 代码生成:GPT3 及后续版本可生成代码片段,帮助解决编程问题。 8. 教育:用于教育领域,帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件:webpilot 10. PDF 对话:演示 www.chatpdf.com PPT 相关: 1. 2. AiPPT.cn:爱设计&AiPPT.cn 是一家 AIGC 数字科技企业,致力于打造“下一代个人与组织的 Ai 工作站”。旗下产品包括 AiPPT 等超过 10 余款应用 AI 能力的内容创作工具。23 年在 Ai+办公领域推出 AiPPT.cn/AiPPT.com,帮助用户“一分钟一键生成 PPT”,是国内 AiPPT 赛道创业公司第 1 的产品,全球第 4,国内所有 AIGC 产品 PC 端 Top10。目标市场主要是市场、运营、销售、人力、财务、行政、技术、产品、总助、公务员、学生、老师等基层及中高层管理岗位人员。 3. 在众多的 PPT 工具中,AI 带来便捷高效体验。深入了解了五大 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI,它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适工具要根据实际需求调整,试用和体验比盲目跟风更明智。 其他: 1. 音视频提取总结:https://bibigpt.co/r/AJ 2. 播客总结:https://podwise.xyz/dashboard/trending 3. 生成脑图:https://xmind.ai/editor/
2025-03-12
我想入ai赋能科研,该如何进行?有什么软件可以利用?
如果您想将 AI 赋能科研,可以从以下几个方面入手: 1. 探索科研新境界:借助 AI 助力创新,突破传统研究框架,赋予科研无限可能。 2. 揭开 AI 神秘面纱:掌握前沿技术,提升科研效率,让研究变得更智能、更高效。 3. AI 赋能科研:从理论到实践,深入了解人工智能的无限潜力,提升科研成果。 4. 创新与效率的碰撞:探索 AI 在科研中的应用,为您打开技术与智慧的新世界。 5. 未来科研的引擎:进行 AI 技术实操,助力您迈向前沿研究的新时代。 在软件方面,以下是一些可供利用的选择: 1. 对于个人用户,小模型(1.5B/7B/8B)在个人电脑上就能运行,能听懂人话,做简单问答,也适合做翻译、总结、改写,比如学校的自动答疑机、车载语音助手。 2. 中模型(14B/32B)需要专业服务器才能运行,相当于小学霸级 AI,能写代码、解数学题、写应用文,处理复杂说明书,比如帮程序员写代码、解答物理竞赛题。 3. 超大模型(70B/671B)需要科研实验室的超级电脑,能写精彩故事、论文报告,处理海量数据,做高端研究,比如分析全球气候数据、破解基因密码。 可用的途径包括: 1. https://bot.n.cn/ 2. 腾讯元宝(手机 APP) 3. http://metaso.cn(长思考) 4. API 接入法(详见相关图示)
2025-03-11
张翼然:AI赋能教育,创新引领未来
以下是关于“张翼然:AI 赋能教学,创新引领未来”的相关内容: AI 赋能教学创新引领未来,涉及以下方面: 1. AI 与人类智能的共生,放大学生思考力,塑造深度学习能力。 2. 从易到难的学习路径包括:了解 AI 工作原理、尝试各种 AI 工具、学会优化提示词、生成课程资源、解决教学场景、课上师生机共学、促进学生正确使用、提升人机共创力。 3. 教学主要负担分析,如备课压力(编写教案、制作课件、设计教学方案)、适应新课标等。 4. 列举了一些 AI 解决方案,如用通义听悟整理录音笔记、用 AI 配字幕等,还包括相关网站和案例。 5. 强调 AI 是智慧的助手而非替代品,真正的教育创新源于教师的专业判断、教学智慧与创造力的融合。 张翼然为湖南农业大学教育技术系副教授,是“人工智能+教育”实践专家,长期关注新技术及教育应用,探讨 AI 赋能教师的具体方法。其成果包括国家教学成果奖,国家级和省级精品在线课程。
2025-03-11
文本嵌入模型怎么用
文本嵌入模型主要用于衡量文本字符串的相关性,常见应用场景包括搜索(结果按与查询字符串的相关性排序)、聚类(文本字符串按相似性分组)、推荐(推荐具有相关文本字符串的项目)、异常检测(识别出相关性很小的异常值)、多样性测量(分析相似性分布)、分类(文本字符串按其最相似的标签分类)。 嵌入是浮点数的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的相关性,小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。 OpenAI 提供了一个第二代嵌入模型(在模型 ID 中用 002 表示)和 16 个第一代模型(在模型 ID 中用 001 表示)。对于几乎所有用例,建议使用 textembeddingada002,它更好、更便宜、更易于使用。 要获得嵌入,需将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID(例如,textembeddingada002)一起发送到嵌入 API 端点,响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用它。在中可查看更多 Python 代码示例。 此外,Stable Diffusion 使用 CLIP 来处理文本提示,用户输入的文本描述通过 CLIP 模型编码为一个文本嵌入,这个嵌入表示了文本的语义信息,确保模型理解用户想要生成的图像内容。CLIP 在引导图像生成、优化生成结果等方面也发挥着重要作用。
2025-03-14
嵌入式WEB翻译插件
以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息: SD 提示词自动翻译插件 promptallinone: 作者:白马少年 发布时间:20230529 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文,秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL(网址:https://www.deepl.com/translator,可下载客户端)、网易有道翻译(可 ctrl+alt+d 快速截图翻译),但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式:在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下,安装完成后重启 webUI。 插件特点: 一排小图标,第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置,点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口,点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator(强烈推荐): 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品,翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用,如任何 web 场景,配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 调用方式:选中页面中的文本后会悬浮该插件,点击即可翻译,速度极快,摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 可用于文本分析、分析代码,搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注:安装后需获取 Open AI 的 API Key,首次打开插件设置好 Open AI Key 地址,找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址:
2025-02-15
可以嵌入AI玩具的硬件
以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息: 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队,将大模型装进毛绒玩具里,赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想,源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好,直到 ChatGPT 出现,他们确定将大模型和毛绒玩具结合,做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。 “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词,认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性,相较于音箱、故事机、机器人、平板等,毛绒玩具更能带给孩子安全感。 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后,团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外,也会有自己的原创 IP。 基于数百名孩子的调研结果,不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别,但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多,它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。 由于毛绒玩具购买者与使用者分离,团队做了很多让家长有安全感的工作,比如家长可通过 App 查看聊天记录,危险话题会推送预警信息,还能从聊天记录了解孩子真实喜好,AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。
2025-01-14
Embedding 嵌入向量生成模型
Embedding(嵌入)是一个浮点数的向量(列表),两个向量之间的距离度量它们的相关性,小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。 Embedding 是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的技术,特别是在自然语言处理(NLP)和其他涉及高维离散数据的领域。它指将原本高维且通常离散的输入数据(如单词、短语、用户 ID、商品 ID 等)映射到一个低维连续向量空间中的过程,这些低维向量称为嵌入向量。 例如,“国王”和“王后”在嵌入向量的空间里位置挨得很近,而“苹果”与前两者差别较大,其嵌入向量位置较远。Embedding 不仅限于单词,还可扩展到句子、文档、实体或其他类型的对象。通过训练诸如 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等模型,可从大规模文本数据中学习出这样的嵌入向量,这些嵌入向量可看作是输入数据在潜在语义空间中的表示,能改善下游任务(如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等)的表现。 除文本数据外,嵌入技术还应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别(如位置嵌入)、图神经网络(如节点嵌入)等多种场景,实现将复杂对象的有效编码和降维表示。 Embeddings 有多种分类及对应模型: 句子和文档嵌入:Doc2Vec 能为整个文档生成统一的向量表示;Average Word Embeddings 是将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示;Transformers Sentence Embeddings 如 BERT 的标记对应的向量,或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入:Knowledge Graph Embeddings 如 TransE、DistMult、ComplEx 等,用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型:图像 Embeddings 使用卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取,得到的特征向量即为图像嵌入;音频 Embeddings 在语音识别和声纹识别中,将声音信号转化为有意义的向量表示;用户/物品 Embeddings 在推荐系统中,将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐;还有图 Embeddings 用于学习图结构的表示学习方法,将图中的节点和边映射到低维向量空间中,通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现,在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域广泛应用,用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 在将大型文档转换为可检索内容的过程中,嵌入向量生成这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。但检索 PDF 文档的过程充满挑战,可能出现文本提取不准确和 PDF 文档内表格行列关系混乱等问题。在检索增强生成(RAG)框架中,回答一个问题需要用户提出问询,系统从私有知识库中检索相关内容,将相关内容与用户查询合并为上下文,最后请求大语言模型生成答案,准确检索相关信息对 RAG 模型的效力至关重要。
2024-12-11
Coze中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时 使用公式么
在 Coze 中,变量是以 keyvalue 形式存储数据的,是 Bot 的数据记忆功能。大语言模型会根据用户输入内容进行语义匹配,为定义的变量赋值并保存值。您可以在提示词中为 Bot 声明某个变量的具体使用场景。 创建变量可在创建 Bot 的页面进行。对变量进行赋值时,首先可以在给大模型的提示词中做声明,例如:“与您的用户进行互动,并根据 user_language 变量,用他们偏好的语言在线搜索。除非另有设置,用户查询的语言应指导您的回答和搜索”。这段提示词相当于告诉了 LLM,user_language 这个变量该如何赋值以及使用。 变量创建并赋值后,如 user_language 变量,就可以在工作流中作为变量使用。这一块解释起来有些抽象,具体可以参考后面的例子,真正用一遍就懂了。 综上,在 Coze 中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时使用公式,但具体的实现方式和规则需要根据具体的提示词和使用场景来确定。
2024-12-11
ollama嵌入向量在模型后有什么用
嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面: 1. 用于文档内容的表示和检索:将文档分成块,计算嵌入向量并存储在向量存储中,在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块,填充到提示中进行生成。 2. 提升模型的检索能力:在大语言模型应用程序中,向量存储成为检索相关上下文的主要方式,嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。 3. 支持多语言和不同粒度的检索任务:例如像 bgem3 这样的向量模型,支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务,能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。 在实际应用中,如在 LangChain 中,本地向量存储使用量较大,而在计算文本片段的嵌入时,OpenAI 占据主导地位,开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。
2024-11-12