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怎么从零开始搭建一个智能体

Answer

从零开始搭建一个智能体可以参考以下步骤:

  1. 创建智能体:输入人设等信息。
  2. 配置工作流:
    • 放上相关工作流。
    • 按照市场营销逻辑组织智能体结构,例如确定以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,并加入其他分析助手,如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等,同时还可包括一些未在结构中体现但有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。
  3. 测试:确保工作流执行成功。
  4. 发布:
    • 注意工作流中插件的 api_token 填写,避免他人调用消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流的输入,让用户购买后输入使用,然后再发布。
    • 发布时选择输出类型和输入类型,完善上架信息,选择发布范围等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

五津: DeepSeek+扣子:1分钟生成小红书爆款单词视频

创建一个智能体,输入人设等信息,放上刚才创建的2个工作流。配置完成后,就可以测试了~[heading1]千万不要直接发布!!![content]工作流2中【所有视频片段拼接】节点使用的插件api_token填的是你的token,其他人调用这个工作流会直接消耗你的money,所以不能直接发布。你可以将api_token作为工作流2最开始的输入,用户自己购买后,输入api_token就可以使用,然后再发布。看到这里,说明你离做出来就差一步行动了,期待看到你的成果!我是五津:C端新闻、视频产品经理,2025 AI春晚节目统筹&共创者,我的微信是:wdwxhs0100,欢迎来聊~我的公众号是【宝藏智能体club】

智能体在品牌卖点提炼中的应用

按照上一章节所描述的品牌卖点提炼的步骤,为了提炼出合理的卖点,我们需要按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。[heading2]3.3搭建完整智能体[content]在这个工作流中,我们确定了以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,而为了最终能够到达第六步应用,我们需要将其他的分析助手加入工作流中,为我们找到更有效的结论,所以这些结构包括:1.品牌卖点定义与分类助手:让智能体理解独特性卖点、通用性卖点、保障性卖点在我们的营销场景中的定义,用提问的方式帮助我们先划定品牌所处的生态位。1.品牌卖点提炼六步法:按照我们所提出的六步法,将探索、排列、抽取、收敛、确认、应用流程提供给智能体。2.STP市场分析助手:让智能体回到市场洞察中,使用STP营销分析对应的市场细分、目标市场和定位。1.用户画像分析助手:目标用户是品牌卖点的核心,如果公司对用户画像没有进行过细致的分析,可以借助智能体去获得精准的用户画像。2.触点收集助手:协助卖点在线上、线下、人员等不同场景中的触点,协助卖点的应用落地。同时还包括一些结构中没有体现,但是在我们后续的品牌卖点应用过程中有效的分析工具:1.用户需求分析的KANO助手:详细分析顾客需求所属的类型,KANO模型将用户需求划分为基本型需求(Must-be Attributes)、期望型需求(Performance Attributes)、魅力型需求(Attractive Attributes)、无差异型需求(Indifferent Attributes)、反向型需求(Reverse Attributes)。2.营销六层转化漏斗分析:曝光层面、点击层面、访问层面、咨询层面、成交层面、复购层面。3.超级转化率六要素:互惠、承诺与兑现、信任状、畅销好评、痛点刺激、稀缺。

一枚扣子:Coze应用+多维表格的高速数据分析

第一步,要创建一个智能体,使用单Agent对话流模式,[heading4]编排对话流[content]点击创建一个新的对话流(记得要和智能体关联),编排如下:这个工作流没有什么特别需要注意的地方,两个小红书插件,大家可以在插件市场找到。按着配置,(cookie如何找?教程暴多),在获取笔记详情节点和笔记评论节点,分别配置cookie,note_link使用开始节点的USER_INPUT然后,我们会使用代码节点,将两个插件获取的结果进行一次数据处理(代码节点通常都会在这个场景下出现)。具体代码如下:在这里要注意代码节点输出的配置格式。工作流的结束节点,选择使用代码的返回数据。配置如下[heading4]测试[content]最后一步,测试。找到一篇小红书笔记,然后,试运行对话流,直接在对话窗口输入地址,当你看到数据,那就是成功了。回到智能体的编排页面,同样的方式,也测试一下。确保对话流执行成功。[heading4]发布[content]接下来是最重要的步骤:发布!点发布后,只选择多维表格,然后,点配置点击后,会打开配置页面。1.是输出类型(选文本就行了)2.是输入类型,切记要选择字段选择器1.要去完善上架信息。填个表格。表格本身没什么特点,在选发布范围的时候,可以选仅自己可用,否则审核时间就比较慢!提交上架信息后,返回配置界面会显示已完成!那么,就可以完成最终的提交了。嗯,配置比写工作流还烦!

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如何从零开始学习AI
以下是从零开始学习 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(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自己的作品。 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。 通过与这些 AI 产品的对话,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自己的成就。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。
2025-03-14
从零开始的话,从哪开始学习和上手
如果您想从零开始学习 AI 并上手,以下是一些建议: 1. 阅读相关论文和博客:可以从“GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List”开始,其中涵盖了人工智能工程的多个领域,如 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调等。 2. 学习 Prompt(提示词)技巧:掌握“分配角色”“给出示例(fewshots)”“思维链(ChainofThought)”这三板斧,深入研究这三个核心方面。 3. 了解 Stable Diffusion:通过知乎上的“教程:深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识”,学习其资源、核心基础原理、网络结构、搭建使用和训练等方面的知识,包括模型工作流程、核心网络结构、推理流程、训练环境配置等。
2025-03-13
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线
以下是为您设计的从零开始系统学习 AI 的路线: 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,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。 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自己的成就。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。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线,为期3个月
以下是为您设计的为期 3 个月从零开始系统学习 AI 的路线: 第一个月: 进行系统性的学习,阅读相关的基础书籍,例如《人工智能:一种现代方法》等,了解 AI 的底层原理和发展历程。 观看优质的 AI 课程,如 Coursera 上的相关课程。 第二个月: 学习 AI 绘画,下载相关软件如 SD 秋叶安装包,并观看教学视频,逐步掌握操作技巧。 加入 AI 学习社区,如 waytoAGI 社区,参考新手指引,获取更多学习资源和交流经验。 第三个月: 深入学习生成式人工智能项目,了解其生命周期和相关技术,如监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程。 尝试亲自进行生成式 AI 代码的编写和运行。 探索 AI 变现的途径,如用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 请注意,学习过程中要不断实践和总结,根据自身情况进行调整和优化。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线,为期6个月
以下是为您设计的为期 6 个月从零开始系统学习 AI 的路线: 第一个月: 进行系统性的学习,阅读相关的基础书籍,如《人工智能:一种现代方法》等,了解 AI 的底层原理和发展历程。 寻找优质的在线课程,例如 Coursera 上的相关课程。 第二个月: 深入学习 AI 的基础知识,包括机器学习、深度学习的基本概念。 实践一些简单的机器学习算法,如线性回归、决策树等。 第三个月: 学习深度学习框架,如 TensorFlow 或 PyTorch。 尝试使用这些框架实现一些简单的深度学习模型,如多层感知机。 第四个月: 探索自然语言处理和计算机视觉等领域的基础知识。 可以通过一些开源项目和数据集进行实践。 第五个月: 深入研究特定的 AI 应用领域,如医疗、金融等。 参与相关的线上讨论和社区,与同行交流经验。 第六个月: 总结所学知识,进行项目实践,将所学应用到实际问题中。 关注最新的 AI 研究动态和行业发展趋势。 在学习过程中,要注重理论与实践相结合,多动手实践,积极参与社区交流,不断提升自己的能力。
2025-02-24
怎么从零开始学习AGI
从零开始学习 AGI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。以下是一些建议: 1. 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。 2. 学习前要澄清自己的状态,比如可能不理解 AI 和提示词工程等。 3. 学习过程中要注重兴趣,关键词如“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“先动手”等。 4. 学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 5. 像马斯克一样,从基础的数学开始学习,逐步扩展到相关的高级领域。 记住,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。
2025-02-21
搭建私有大模型
搭建私有大模型可以参考以下几种方法: 1. 方法一 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时会告知如何白嫖大模型接口。 搭建,这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。若不想接入微信,搭建完此系统即可,它也有问答界面。 搭建,其中的cow插件能进行文件总结、MJ绘画。 2. 方法二 部署大语言模型: 下载并安装Ollama,根据电脑系统,从https://ollama.com/download 下载。下载完成后,双击打开,点击“Install”。安装完成后,将下方地址复制进浏览器中,若出现相关字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 下载qwen2:0.5b模型(0.5b是为了方便测试,下载快,设备充足可下载更大模型)。若为windows电脑,点击win+R,输入cmd,点击回车;若为Mac电脑,按下Command(⌘)+Space键打开Spotlight搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车,等待下载完成。 3. 方法三 企业大模型四步走的第一步是私有化部署通用大模型,一是解决AI科普问题,二是满足一些通用需求。若有能力,可赠送免费的私有化部署通用大模型,其为千亿模型的缩小版、浓缩版,能解决科普问题,让企业员工熟悉大模型,同时满足办公等通用需求。此外,还提供了360AI办公的一套会员服务,围绕办公营销需求做了很多工具,以订阅模式耗费算力,每天几乎一块钱。
2025-03-26
你这个知识库和检索是用什么搭建的?
我们的知识库和检索主要基于以下原理和流程搭建: 1. 文本预处理:包括去除无关字符、标准化文本(如将所有字符转换为小写)、分词等,以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示:将预处理后的文本(词或短语)转换为向量。通常通过使用预训练的嵌入模型,如 Word2Vec、GloVe、BERT 等,将每个词或短语映射到高维空间中的一个点(即向量)。 3. 特征提取:对于整个问题句子,可能应用进一步的特征提取技术,比如句子级别的嵌入,或使用深度学习模型(如 BERT)直接提取整个句子的表示,以捕捉句子的上下文信息。 4. 向量优化:在某些情况下,问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化,例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。 在知识库检索阶段: 1. 首先需要有一个知识库。在大模型的检索中,并非依靠传统的关键字搜索,而是依靠问题在空间中的向量位置,去寻找距离这个向量最近的其他词句,然后完成检索。 2. 要在向量中进行检索,我们的知识库会被转化成一个巨大的向量库。具体流程包括文档向量化、文档加载(从多种不同来源加载文档)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将向量数据存储到向量数据库)、检索(通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)以及输出(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一起生成更加合理的答案)。
2025-03-25
扣子工作流与用户界面搭建
以下是关于扣子工作流与用户界面搭建的相关内容: 一、工作流搭建 1. 进入扣子(coze.cn),选中「创建应用」,再选中「创建空白应用」,输入「应用名称」进入项目搭建页面。 2. 新增一个工作流,工作流名称叫做 psy_ai。 3. 该项目的业务逻辑是通过上传儿童的绘画作品分析心理状态,分析过程分为多个步骤实现,工作流的编排流程图为:上传作品>多个多模态大模型识别不同元素>分别提取特种并分析>综合分析结果>给出评估与建议。 4. 工作流从左到右分为三组大模型: 第一组多模态大模型主要作用是分析图片元素:整体特征、房屋特征、树木特征、人物特征。 第二组通用大模型主要是对提取到的信息进行对应内容的总结分析。 第三组通用大模型先汇总结果,然后再分别提取不同(诊断评估与建议)的结果。 5. 所有大模型节点对应的 prompt(提示词):文档地址:https://vcn5grhrq8y0.feishu.cn/wiki/Z3NzwrtEKi9h5mk0rTOcAT0xnTc 二、用户界面搭建 1. 选择「桌面网页」类型。 2. 以《小喵星座日历》扣子网页应用为例: 板块 1:输入个人信息和生成图片,包含 2 个选项、1 个按钮、分割图、1 个输入框、1 个按钮。点击生成按钮会触发事件,调用日历生成工作流,生成中时生成按钮禁用,用 loading 按钮展示动态变化。 板块 2:生成星座日历图片,新建一个容器,包含一个文本组件、一个列表组件。 板块 3:查看星座生成记录,新建一个容器,包含一个按钮组件、一个列表组件,点击按钮调用读取生成历史的工作流,列表绑定生成历史工作流的输出结果。 板块 4:查看示例,新建一个容器,包含一个文本组件、4 个图片组件。 三、功能页相关配置 1. {{ImageUpload1.value}}用于获取图片上传组件的第一张图片。 2. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 3. 当用户上传图片点击按钮时会进入在家中的状态,右边内容显示容器里有两个组件: 图片组件显示加载中的 gif 图片(默认隐藏),图片来源本地上传加载中 gif 图,尺寸宽度为百分比 100%,高度适应内容,可见性根据{{!psy_ai.loading}}控制,工作流运行中显示。 Markdown 组件显示分析内容,隐藏根据{{psy_ai.loading}},工作流运行完显示。 至此,页面所有的布局和数据交互全部完成。
2025-03-25
我想搭建个人rag知识库,实现本地化部署,可以调用本地大模型去分析知识库的内容进行解答
以下是搭建个人 rag 知识库并实现本地化部署,调用本地大模型分析知识库内容进行解答的详细步骤: 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 访问相关网址,使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后,Open WebUI 一般有两种使用方式,包括聊天对话和 RAG 能力(让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一)。 3. 如果要求不高,此时已搭建本地大模型,并通过 Web UI 实现与大模型对话。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于其服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、本地知识库进阶 1. 若要更灵活掌控知识库,需使用额外软件 AnythingLLM,其包含 Open WebUI 的所有能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 2. 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. 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间,然后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 模式和 Query 模式),最后进行测试对话。 三、RAG 是什么 利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前,需对 RAG 有大概了解。RAG 应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器,包括非结构化、结构化数据及代码等。 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“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题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合理的答案。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中,便于后续处理。
2025-03-25
怎么搭建coze工作流
搭建 Coze 工作流的步骤如下: 1. 进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息,点击确认后完成工作流的新建。 3. 在编辑面板中拖入对应的节点,包括: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 开始节点、结束节点:分别对应子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 4. 按照流程图和具体需求,拖入相应的节点完成工作流框架的搭建。 例如: 在创建工作流时,配置工作流基础信息,拖入“HTTP 请求”节点,并根据接口文档设置请求方式、接口地址和请求参数。 对于返回的 JSON 数据,可通过“代码节点”进行数据格式转换。 若要将新闻数据放入飞书多维表格,需在飞书中新建多维表格并创建相关字段,然后在 Coze 工作流中拖入“飞书多维表格”节点进行链接和设置。 另外,在搭建如分析儿童绘画作品心理状态的公益应用时,先新增工作流并命名,根据具体业务逻辑编排流程图,如上传作品 多个多模态大模型识别不同元素 分别提取特征并分析 综合分析结果 给出评估与建议,然后从左到右分组拆解多模态大模型的作用,搭建完工作流后可进行“用户界面”的搭建,选择“桌面网页”类型。相关的 prompt(提示词)文档地址:https://vcn5grhrq8y0.feishu.cn/wiki/Z3NzwrtEKi9h5mk0rTOcAT0xnTc
2025-03-25
神经网络需要哪些硬件设施才能搭建起来
搭建神经网络通常需要以下硬件设施: 1. 图形处理单元(GPU):如英伟达的 GTX 580 GPU,其具有大量快速小内核,适合矩阵乘法和高内存带宽,能显著提高训练速度。 2. 专用芯片:如 ASIC 芯片、neuromorphic chips 等,更易于在芯片上实现神经网络的指令集,适用于低能耗的智能设备。 此外,搭建神经网络的硬件设施还具有以下特点和优势: 1. 同质化计算:典型的神经网络主要由矩阵乘法和线性整流函数(ReLu)两种操作组合而成,相比传统软件的指令更简单,核心代码(如矩阵乘法)的正确性和性能验证更容易。 2. 对芯片更友好:指令集小,在芯片实现上更轻松,能改变低能耗智能设备的应用场景。 3. 常量级的运行时间:每次前向迭代的计算量高度一致,不存在手写复杂 C++代码中的各种执行分支,能避免未预料的无限循环。 4. 常量级的内存消耗:几乎无需动态分配内存,减少与硬盘的 swap 和内存泄漏的可能。 5. 高度可移植:一连串的矩阵乘法操作更容易在各种计算机环境下运行。
2025-03-23
我是一位程序开发小白,不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑,配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型+智能体+知识库。我要怎么样才能实现无代码部署,请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤: 1. 硬件评估:您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡,基本满足部署要求。但需要注意,运行内存最低 32GB,越高越好,最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上,以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具:ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。 3. 安装准备:如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求:根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如,如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹(lora)的需求,可能需要更高的配置。 请注意,以上步骤仅为参考,实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
关于中医的智能体
以下是关于智能体的相关信息: AI 智能体是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,并可将其发布到各种社交平台和通讯软件上。 创建智能体通常包括起一个名称、写一段简单介绍和使用 AI 创建一个头像等简单步骤。 在一些应用场景中,如生物医药领域,智能体可以由工作流和多个数据库实现。例如,生物医药小助手智能体由 1 个工作流和 6 个数据库组成,工作流相对简单,而数据库的收集和校对需要一定专业知识。在医疗领域,为保证回答的准确性,提示词约定回答只能来自于知识库。 在商业化场景方面,智能体在医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等方面都能发挥作用,回答相关问题。 决策智能体是智能体的一类,例如 Anterior 公司开发的临床决策引擎,用于自动化理赔提交审核,其将一定的控制逻辑交给大语言模型,在复杂推理流程中导航并做出业务决策。
2025-03-26
人工智能是什么,有什么用
人工智能(AI)是一种能够模拟人类智能的技术。它已经在众多领域发挥着重要作用,为社会带来了广泛的益处。 以下是一些主要的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗:根据患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:(相关具体应用未在提供的内容中明确提及) 在法律法规方面,各国和地区都在制定相关规则,以规范人工智能的发展和应用,确保其在带来益处的同时,降低可能产生的风险。
2025-03-26
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面: 1. 基于深度学习技术和机器学习算法:通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习:例如在生成文本时使用大语言模型,通过监督学习不断预测下一个词语,经过大量的数据训练,从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习:包括文本、音频和视频等多模式的内容,这个学习过程称为训练,其结果是创造“基础模型”,如为聊天机器人提供支持的大型语言模型(LLM)。基础模型可用于生成内容并解决一般问题,也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
人工智能算法的发展历程是怎么样的?
人工智能算法的发展历程大致如下: 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础,发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大,随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习,能从自身错误中学习,且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音并识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面,算法通过分析数据和推断模型建立参数,或与环境互动学习,人类可注释数据,环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法,由 Geoffrey Hinton 开创,1986 年发表开创性论文引入反向传播概念,2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作,需要数据,如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
如何训练AI智能体
以下是关于训练 AI 智能体的一些信息: 1. 可以将一些创新的 prompt 融入工作流中,以更高效地训练智能体。这种方法不仅能改进现有的大语言模型,还能探索新的应用领域,实现低成本、高效能和模型效益最大化,突破单纯依赖算法的方式。 2. 采用流式训练方式提升训练速度和质量,例如将孔明灯换成泡泡,基于 Transformer 模型进行流匹配,这种方式优于扩大模型。 3. 利用多种 AI 生成工具,如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具,能创建个人 AI 智能体的豆包,输入文本可生成播客的 Notebook LN。 4. 了解 AI 工程平台,如 define 等,涉及数据清洗管道、数据存储和检索、编辑生成平台、构建 prompt 技巧、智能体概念、插件调用、运维平台、模型层和缓存机制等,还能接入多家大模型。以 coach 平台为例,新版本有很多模板,有众多插件工具,包括必应搜索、链接读取、代码执行器等,还有工作流,可创建应用 APP,有新手教程和文档,可创建智能体,通过工作流节点调用和 prompt 构建提示词,还能调用插件、图像流、知识库等,商城中有各种智能体和插件模板,知识库可添加多种格式内容。 5. 了解一些为大模型提供数据、企业模型和算力服务的平台,如魔搭社区等,有按任务划分的模型库、数据集和在线应用供体验。
2025-03-25
我一个如何向ai提问
向 AI 提问可以采用以下方法: 1. 给 AI 设定一个角色:只需加上“你是一个XXXX角色”,这句话蕴含了角色应了解的背景和输出要求。因为不同角色背景不同,AI 明确角色后能更好地应对问题。 2. 举例子:很多时候,通过举实际例子能更有效地说明要求,使 AI 准确了解您的需求。 3. 连续提问:现在的 AI 能处理多轮对话,对于一个问题可连续提问,根据回复不断细化要求。 4. 当不知道如何提问时,可以直接问 AI 如何提问,然后用它产生的问题再问它。 在软件开发面试中,可观察候选人: 1. 如何向 AI 提问。 2. 如何判断 AI 代码的正确性。 3. 如何调整 AI 生成的代码。 市场营销面试中,让候选人用 AI 生成营销文案,并问“为什么用这个 Prompt”,观察其是否能调整提示词、判断 AI 生成内容的质量。 产品管理面试中,让候选人用 AI 解析用户反馈,提炼产品改进建议,考察其是否能验证 AI 结论的准确性,并提出优化方案。 面试时,可以问以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI: 1. “你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗?你是怎么处理的?” 2. “最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用的?能举个例子吗?” 3. “如果 AI 生成的内容和你的预期不符,你会怎么优化它?” 4. “你觉得 AI 目前有哪些无法解决的业务难题?遇到这些问题你会怎么做?” 有效评估候选人的 AI 能力,需要综合考虑其在上述方面的表现。
2025-03-26
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗,如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 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。 使用工作流的步骤如下: 1. 配置工作流: 在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时,需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表: 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作,可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用,支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点: 单击页面顶部的工作流页签,然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述,然后单击确认。 在基础节点页签下,将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点,包括输入添加 SQL 执行中需要的参数,输入要执行的 SQL 语句,可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作,最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前,要确保已经搭建了一个 Bot,并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
给我推荐一个写论文的ai
以下是为您推荐的用于写论文的 AI 工具: 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,提供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。 如果您是医学课题需要修改意见,以下工具可供选择: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:可提取文档结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,能提供修改意见。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-26
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理,目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流,请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类: 1. AI(人工智能):是一个广泛的概念,旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习:是人工智能的一个子领域,让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型: 监督学习:使用有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 3. 深度学习:是机器学习的一个子领域,模拟人脑创建人工神经网络处理数据,包含多个处理层,在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型:是深度学习在自然语言处理领域的应用,目标是理解和生成人类语言,如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点,能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
如何将一个现成的PPT用AI生成口语话的讲解文字?
以下是将现成的 PPT 用 AI 生成口语化讲解文字的一些参考方法和示例: 示例一: 标题:张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf 一级标题:教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用 二级标题:教师使用 AI 小技巧 三级标题:提示词设计公式之——RTFC 内容: 开场 PPT(口播):大家好,今天我将演示如何利用 AI 助手 Kimi.ai 展自适应学习。Kimi.ai 支持 200k 输入,非常适合用于学习导师。首先,我会给 Kimi.ai 输入一份讲义 PDF,请它提取知识点。 操作录屏(口播):我在对话框输入“请提敢以下溶 DF 中的主要知识点”然后上讲义 PDF 文件。我们看到 i'.aig 快列出了这份讲义的知识点提纲,包活认知负荷、工作记忆等概念。这样学生就能快速了解这堂课的重点内容。 操作录屏(口播):接下来,我输入“认知负荷这个概念我还是不太懂,我只是一个 15 岁的孩子,你能否通俗地解释一下,并举几个例?”。我们看到 Kimi.ai 用通俗的语言解释了认知负荷,并举了背诵课文和学习编程两个例子。通过这种互动式讲解,学生更容易理解概念。 操作录屏(口播):我回复“我懂了,谢谢!那么请你出 5 道难度递增的选择题考考我吧,我可是学霸!”。Kimi.ai 很快生成了 5 道关于认知负荷的选择题。我回答了第一、3、5 题,其中第 3 题答错了。我们看到只imi.ai 的反馈,第一题称赞我掌握了基本概念,第 3 题指出了我的错误并解释正确答案,第 5 题夸赞我的超常发挥并总结了知识点。通过测评反馈,学生能及时查缺补漏、巩固知识。 操作录屏(口播):在最后,我提出了一个拓展问题“认知负荷理论对教学设计有何指导意义?”。Kimi.ai 不仅解答了问题还推荐了两篇相关文献。这种个性化的学习资源推荐,能引导学生深入探充感兴趣的话题。 总结 PPT(口播):通过本次演示,我们看到利用 ChatGPT 进行自适应学习的几个关键环节:提取知识点、互动式讲解、定制练习题、测评与反馈、拓展资源推荐等。在使用中要注意提问要明确、注剩引导过程养成自主探究习惯这样才能真正发挥AI 助手的智能优势,现高效个性化学习。 示例二: 标题:实战:每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频的方法! 一级标题:二、创建视频内容 内容: 2.1 准备内容:我们需要先准备一段视频中播放的内容文字。内容可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何你希望推广,让大家了解的文字。当然,你也可以利用 AI 来生成这段文字。 2.2 制作视频:我们使用剪映 App 来对视频进行简单的处理。这是一款功能强大的视频编辑软件,个人免费版就足够我们实现制作目的。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”。进入创作页面:我们选择顶部工具栏中的:文本,并点击默认文本右下角的“+”号,这个动作代表了为视频添加一个文字内容的轨道。添加完成后,在界面的右侧。我们将准备好的文字内容替换默认文本内容。视频内容就准备好了,这将为数字人提供语音播放的内容,以及生成与文字内容相对应的口型。 希望以上内容能为您提供一些帮助。
2025-03-26
你是一个财务总监,市场分析师,但是你没有数据,现在需要你寻找一下有没有可以自动查找数据,并且根据数据生成饼状图的 AI工具
以下是为您推荐的可以自动查找数据并根据数据生成饼状图的 AI 工具: 1. Claude Financial Data Analyst:可视化金融数据分析工具,能生成多种图表,包括饼图。上传文档后可快速生成动态图表,适用于趋势分析和分布分析。详细介绍:https://xiaohu.ai/p/14811 ,GitHub:https://github.com/anthropics/anthropicquickstarts/tree/main/financialdataanalyst ,https://x.com/imxiaohu/status/1847617781594030583 。 2. PandasAI:让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答,目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。示例:pandas_ai.run 。GitHub 链接:https://github.com/gventuri/pandasai 。 3. DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告的数据分析工具。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/ 。
2025-03-25