Waytoagi的知识库中哪些工具适合12岁的孩子使用

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了的说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 另外，在潘帅分享的法律人如何用好 AI—Prompt 篇中，也提到了 Prompt 的建议框架及格式，如 CRISPE 框架： 能力与角色（Capacity and Role）：比如您希望它的角色和能力，如您是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 洞察（Insight）：提供背景信息和上下文，比如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 陈述（Statement）：您希望 AI 做什么，比如直接明确期望 AI 完成的任务是什么。 个性（Personality）：您希望 AI 以什么风格或方式回答您。 举例：以合同纠纷案件为例，要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 此外，在法律领域，对于律师写好 Prompt 有以下建议框架及格式： 第一种：CRISPE Capacity and Role（能力与角色）：比如您希望它的角色是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，比如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，比如要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality（个性）：您希望 AI 以什么风格或方式回答您。 Experiment（举例）

对于 Java 程序员将 AI 结合到 K12 教育公司的业务中，以下是一些可能的方向和建议： 首先，可以考虑利用自然语言处理技术来改善学生与学习平台的交互体验。例如，开发智能客服，能够自动回答学生和家长常见的问题，提高服务效率。 其次，通过机器学习算法对学生的学习数据进行分析，从而实现个性化的学习推荐。比如根据学生的学习进度、成绩、学习习惯等因素，为他们推荐适合的课程、练习和学习资源。 另外，运用图像识别技术来辅助教学材料的制作和评估。例如，自动识别和批改学生的手写作业、试卷等。 还可以开发智能辅导系统，为学生提供实时的学习指导和答疑服务。 最后，利用语音识别和合成技术，打造有声读物、语音教学等功能，丰富教学形式。 但在将 AI 引入业务的过程中，需要注意数据的安全性和合法性，以及确保技术的可靠性和稳定性。同时，要充分考虑教育的特点和学生的需求，以实现有效的融合和应用。

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。

对于为小学生设计一门 12 集的人工智能视频课，以下是我的设计思路： 第一集：《走进神奇的 AI 世界》 介绍什么是人工智能，通过有趣的例子展示 AI 在日常生活中的应用，激发学生的兴趣。 第二集：《AI 的历史之旅》 讲述人工智能的发展历程，从早期的概念到现代的突破。 第三集：《AI 如何理解我们》 讲解 AI 是如何处理和理解人类输入的信息，如语言、图像等。 第四集：《智能机器人小伙伴》 介绍机器人如何通过 AI 技术实现各种功能和动作。 第五集：《AI 在游戏中的魔法》 展示 AI 在游戏中的应用，如游戏角色的智能行为。 第六集：《AI 与医疗保健》 讲述 AI 在医疗领域的作用，如疾病诊断、医疗影像分析等。 第七集：《AI 与交通出行》 介绍 AI 如何改善交通状况，如智能交通系统。 第八集：《AI 与教育的碰撞》 探讨 AI 在教育中的应用，如个性化学习、智能辅导。 第九集：《AI 绘画的奇妙世界》 让学生了解 AI 绘画的原理和创作过程。 第十集：《AI 音乐的旋律》 介绍 AI 在音乐创作和演奏方面的应用。 第十一集：《AI 的未来展望》 一起畅想未来 AI 可能带来的更多变化和创新。 第十二集：《我和 AI 的故事》 鼓励学生分享自己对 AI 的理解和想象，总结课程内容。 在每一集的设计中，都会采用生动有趣的动画、简单易懂的案例和互动环节，让小学生能够轻松理解和参与。

在 2025 年 2 月 12 日，您可以通过以下方式快速、稳定地使用 DeepSeek R1： PPIO 派欧云（https://ppinfra.com/modelapi/product/llmapi?utm_medium=article&utm_source=WayToAGI）：提供满血版全版本的 DeepSeekR1，输入价格为￥4/百万 tokens，输出价格为￥16/百万 tokens。有开发者福利，新注册立得 500 万 tokens（关注 PPIO 公众号回“deepseek”再领 1 亿），初创企业认证有 10 万算力补贴。产品服务特点为服务稳定性 99.9%，保持 0 故障，与 DeepSeek 官方同价，客户支持通道 10 分钟响应。 百度智能云：DeepSeekR1 限时免费，配额 1000RPM/10000TPM，无调用 tokens 上限。本模型将于 2025 年 2 月 19 日 00:00 起正式商用计费，输入价格 0.002 元/千 tokens，输出价格 0.008 元/千 tokens，有在线体验。 硅基流动：DeepSeekR1 输入价格为￥4/M Tokens，输出价格为￥16/M Tokens，有在线体验。2025 年 2 月 6 日起，未实名用户每日最多请求此模型 100 次。 此外，在 2 月 12 日，还有以下相关内容： 《》，来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《》Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数直观展现 AI 如何融入现代经济的各类实际任务，并从职业（occupation）和具体工作任务（task）两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 《》DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。

“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台： 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素： 选择彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体，强调信息传达的清晰度和直接性。 此外，WaytoAGI 里有个离谱村： 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，是灵魂的避风港，激励着每一个生命体发挥其无限的想象力，创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。

以下是关于将常用的 AI 入口放在一张网页上设置 WaytoAGI 页面的方法： 1. 点开链接就能看：不用注册，不用花钱，直接点击。 2. 想看啥就看啥：比如您想学 AI 绘画，就去看“AI 绘画”部分；想找 AI 工具，就去“工具推荐”部分。内容分得清清楚楚，想学啥都能找到。 3. 有问题还能问：如果看了还有不懂的，或者想跟别人交流，可以加入社群，大家一起讨论。 另外，关于使用 Cursor 制作您的第一个主页： 1. 在搞定一个非常简单的小游戏之后，可以做一个自己的个人介绍网站。可以先看看官网，比如 allinagi.com.cn、sboat.cn。假设要做一个《全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船》项目，首先会有一个初步简单的项目介绍，比如 WaytoMars 是一个制造、运营全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船公司品牌，有着领先全球的技术实力、人才优势，预计在 2030 年推出可承载上千人，五星豪华级的全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船。有了项目介绍后，让 AI 帮助生成一个具有前端大师级审美、极富科幻感的网站首页。首先，新建一个 waytomars 文件夹并打开，在 AI 对话框中输入上述的话，一路等待 AI 制作以及加入您的修改意见即可。 2. 如何让别人看到您的作品预览：通过将项目文件夹整体上传，就可以生成一个临时浏览链接，在不需要域名和服务器的情况下让外部也能够看到您的作品。注意：如果发现 cursor 有所卡顿，注意是不是 AI 让您在终端区或者对话区确认重要操作，左下角将 ask every time 修改为 auto run 就可以全自动化了。 WaytoAGI 就是一个帮您快速入门 AI、学会用 AI 搞事情的“武器库”。不管您是完全不懂 AI 的小白，还是想用 AI 赚钱的普通人，它都能帮到您。AI 是未来的趋势，现在学一点都不晚，如果您想了解 AI、用 AI、甚至靠 AI 搞钱，WaytoAGI 就是您最该看的“AI 宝典”。

WayToAGI（通往AGI之路）是一个由热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库。它具有以下特点和优势： 1. 整合了各种AI资源，让大家能轻松学习AI知识，应用各类AI工具和实战案例。 2. 提供了一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 3. 时刻追踪AI领域最新进展并更新，每次访问都有新收获。 4. 涵盖丰富的内容，包括AI视频、AI绘画、AI音乐、AI艺术、AI即兴戏剧、AI Agent共学等。 5. 为用户提供全面系统的AI学习路径，辅助思考，让学习过程少走弯路。 6. 自 2023 年 4 月 26 日诞生，在无推广情况下，一年已有超 70 万用户和超千万次访问量。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。访问“waytoagi.com”即可找到社群。

以下是为您整理的相关内容： 1. 10 月 9 日小作业中提到：熟悉 waytoagi 知识库，并找到 Prompt 提示词框架文章，给出两个提示词框架和生成结果。框架一是“CRISPE 框架”，处理小学六年级同学丢钱引发的同桌纠纷，给出三种解决方式，包括调查真相、教育双方，全班寻找失物、避免误解，引导调解与反思。生成结果为详细的解决步骤。同时提到人工智能时代的三个基石是数据、算法、算力，数据和算法可在开源数据库等找到，算力可在云计算平台如 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 找到。 2. 6 月 11 日 AI 秒学团队中，有人分享了搭建聊天功能工作流的经历，提到在实践中不断迭代、调整和优化。一位纯社科背景的高校老师感谢 way to AGI 带文科生进入 agent 的“坑”，并提到小团队给予的帮助。 3. 问卷中，刘翔宇表示自己是国内一线互联网 AI 产品经理，愿意共同维护 WaytoAGI 开源社区，学习目标是了解 Comfy 基础理论等多方面，所在城市为北京。

学习 WaytoAGI 的最佳路径包括以下几个方面： 1. 了解最新的 AI 技术：WaytoAGI 像免费的“技术期刊”，能让您了解最新动态，还能教授实用技能，且开源免费。 2. 线上共学：通过线上共学方式，手把手教您应用 AI 技术，无论您是小白还是有一定基础，都能找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友：如果您想创业、做副业，或者只是想找对 AI 感兴趣的伙伴一起做事，WaytoAGI 是很好的平台。 使用 WaytoAGI 的方法： 1. 点开链接就能看：无需注册和花钱，直接点击链接：点击。 2. 想看啥就看啥：比如想学 AI 绘画，就去看“AI 绘画”部分；想找 AI 工具，就去“工具推荐”部分，内容分类清晰。 3. 有问题还能问：看了还有不懂的，或者想跟别人交流，可以加入社群讨论。 此外，WaytoAGI 还有整活区，这里不是系统性学习的地方，而是一起做有趣事情的游乐场。在这里，您不用证明想法“有什么用”，可以尽情发挥对 AI 最天马行空的想象，鼓励把 AI 玩出新花样。

以下是为您整理的关于 MCP 的相关内容： 一、什么是 MCP MCP（Model Context Protocol）是一种通用的方式，向各类大语言模型提供数据源和工具。它是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USBC 接口，为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。 二、相关文章的写作目的和探讨内容 1. 作者因在 WaytoAGI 社区阅读了他人优秀文章，决定逼自己做输出，对自我学习进行总结。 2. 文章从作者自身疑问出发，通过动手实践的方式探索：利用自然语言交互，大模型为什么会调用 MCP 工具；大模型调用 MCP 工具，从客户端到服务端发生了什么；安装了类似 MCP 工具，大模型如何选择用哪一个。 三、MCP 和 AI 工具的未来 自 OpenAI 发布函数调用以来，思考解锁智能体和工具使用生态系统所需条件。MCP 于 2024 年 11 月推出，在开发者和 AI 社区中已获广泛关注，被视为潜在解决方案。探讨了其如何改变 AI 与工具的交互方式、开发人员的使用情况及仍需解决的挑战。 四、MCP 小白图文使用教程 MCP 服务器有三大核心功能： 1. 资源：是服务器提供给 AI 的数据内容，如文件、数据库结构或特定信息，每个资源通过唯一 URI 标识。 2. 工具：允许 AI 模型执行特定操作，如查询数据库、调用 API 或执行计算，每个工具由名称和描述其模式的元数据唯一标识。 3. 提示：提供结构化消息和指令，用于与语言模型交互，客户端可以发现可用提示、检索其内容并提供参数进行自定义。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。

以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 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描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：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 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将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。 检索：通过检索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中以便后续处理。

搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 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描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：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。 文本分割：把 Documents 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 Embedding 后的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。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。

以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。

以下是一些适合做标书的 AI 工具： AutogenAI：伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具，声称可以帮助企业撰写更强的提案，提高中标率。该公司获得了来自 Blossom Capital 的 2230 万美元投资，用于招聘更多人才、扩展平台和增加客户群。其软件可以将撰写强大提案的过程加快 800%，同时降低 10%的采购成本。 如果您还想了解生成 Logo 的 AI 产品，有以下选择： Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计。 LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，可利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20

以下是一些适合搭建应用的 AI 相关信息： Menlo Ventures 指出生成式 AI 应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度：搜索、合成和生成。其投资组合公司在这些类别中有早期突破性的代表，中心是 LLMs 的少样本推理能力。但生成式人工智能的承诺不止于此，领先的应用程序构建商正在建立解决方案处理大量人力工作流程。借助多步逻辑等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。在深入探讨人工智能体领域时，将概述 Menlo 对新兴市场的论点，包括定义智能体及使其成为可能的因素，追溯现代人工智能技术栈的架构演化过程，探讨范式转变对应用和基础设施层面的影响。 第一期「AI 实训营」手把手学 AI，在阿里云百炼从零搭应用。阿里云百炼是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，提供生成式大模型的应用编排搭建能力和企业大模型的全链路训练部署能力。其核心能力和优势包括大模型 API 服务、AI 应用搭建、模型在线训练部署等。目标客户群体包括有开发经验的企业或独立开发者，期望通过“企业知识+大模型”降本增效的企业，以及有算法和技术人力、有丰富企业数据、期望拥有专属大模型的企业。 目前企业正在自行构建而非购买应用程序，重点主要放在自主构建应用程序上，基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序。企业正在构建常见应用，也在尝试更新颖的应用。关于“GPT wrappers（GPT 套壳）”的局限性已有诸多讨论，目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并显著重新思考企业基本工作流程或帮助企业更好利用专有数据的应用，将在市场上表现出色。

AIGC 在 CRM 中的应用主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户个人信息、购买历史、偏好等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统，通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等，缓解人工客服压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式，加快报告生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 以下是一些与 AI 结合的 CRM 相关产品推荐： 1. Clay：一款 AI 驱动的联系人应用软件，自动整理联系人信息，帮助管理个人和职业人脉。 2. Promptden：提示词交流和交易社区，可探索、发现和分享从 ChatGPT 和 Bard 文本提示到 MidJourney、Stable Diffusion 等 AI 生成的图像。 3. Parthean AI：财务教练，将 AI 工具与个人财务信息集成，提供定制答案，帮助用户制定预算并规划财务目标。 4. TinyStudio：免费的 Mac 应用程序，利用 M1/M2 芯片为视频和音频文件生成字幕。 5. Pagegpt：提供个性化网页设计，生成文案和图片，帮助吸引和转化顾客。 此外，工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLMs 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。例如，Omni 的计算 AI 功能利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。

Coze 适合拿来练手学习 AI，原因如下： 其在智能体开发方面，低代码或零代码的工作流等场景表现较好。 对于没有代码基础和图文审美的人来说，门槛较低。 能让学习者短时间接触大量的应用场景练习和 prompt 练习。 有相关的教学资源，例如从操作界面、业务逻辑和用户界面的学习教程，还有关于数据库等概念的细化讲解。 但同时需要注意，AI CODING 虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。

以下是一些适合语音克隆的 AI： ：能将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。 此外，还有以下相关信息： DubbingX2.0.3 中的海螺 AI 配音可以进行语音克隆，操作时需上传语音、命名声音、选择语言，原音频若有背景音乐最好在剪影中去除以保证生成的音色模型效果好且纯净。去除原音频背景杂音可通过打开剪映，按以下步骤操作：打开剪映，点击开始创作，导入原始音频或视频。 StepAudio：130B 语音文本多模态模型开源，集成语音识别、语义理解、对话生成、语音克隆、音频编辑、语音合成等功能，成本低质量高的语音克隆，支持“蒸馏”技术简化为更轻量版。

以下是一些适合搭建本地个人知识库的 AI 相关技术和工具： 1. RAG（Retrieval Augmented Generation）技术：利用大模型的能力搭建知识库，其应用包括文档加载（从多种来源加载文档）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）和输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 2. 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，是构建知识库的基础之一）。如果要求不高，通过其可实现本地大模型的对话功能。 3. AnythingLLM：包含 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装完成后，配置主要分为三步，包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。在 AnythingLLM 中，有 Workspace 的概念，可创建工作空间，上传文档并进行文本嵌入，还提供了 Chat 模式（综合给出答案）和 Query 模式（仅依靠文档数据给出答案）两种对话模式。