内容仿写AI工具

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是为您提供的关于 AI 仿写的相关内容： 中文的内容仿写 AI 工具推荐： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 它是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，为文章的正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是得力的智能写作助手，在心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等方面表现出色。支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字，满足您的需求，提升创作水平。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit 由腾讯 AI Lab 开发，致力于提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 需注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 案例方面，DeepSeek 模型在输出结果中有一些出色表现，如在独白文本中“自作主张”地加入括号中的场景描述，增强了画面感，还能预判用户需求，为输出加上文学性。但值得商榷的是，其输出可能与史实存在一定偏差。 对于担忧 AI 削弱孩子思考力的问题，如果使用方法不正确，如提封闭性问题让孩子迅速得到答案结束任务，AI 可能会有负面效果。但如果改成开放性问题，或者让 AI 帮助提更多拓展思考的问题，就能激发孩子的好奇心。AI 辅助写作文时，可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，关注孩子能否对 AI 作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。

目前，在仿写试题方面，只要提示词到位、示例清晰，AI 表现出色。例如，GPT 4.0 可以模仿中高考、托福雅思、SAT（美国高考）、GRE（美国研究生入学考）等试题，模仿得有模有样。对于高学段理科试题的仿写可能还有所不足。此外，文心一言或者 Kimi 等国产大模型在英语和语文学科的选词填空出题方面也有不错的表现。总的来说，不同的 AI 模型在仿写试题方面各有特点，具体哪个最好可能取决于您的具体需求和使用场景。

以下是为您仿写的一套试题： 一、AI 在教育中的应用 1. 简述 AI 在教育中能够为教师和学生提供哪些帮助？ 2. 举例说明 AI 如何模仿各类考试的试题。 二、Kimi 的 prompt 技巧 1. 阐述让 Kimi 出题的步骤和注意事项。 2. 解释什么是“费曼学习法”，并说明如何利用 Kimi 实践该学习法。 三、GPT4.5 的评估 1. GPT4.5 在哪些方面有显著提升？ 2. 说明用于评估 GPT4.5 的问题是由谁编写的。

以下是关于头条文章仿写提示词的相关内容： 1. 通过广泛试验获得逆向提示词：对给定文本进行逆向提示词工程，提炼文章的语气、写作风格、用词、句式等要素，生成能让 ChatGPT 以任意主题写出类似风格文章的提示词。例如，将乔布斯在斯坦福大学的演讲转化为提示词，可应用于相关演讲稿或自我分享文本创作场景。 2. 设计拟人化提示词模板：如模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，用于创造吸引人的广告词，并可与语音技术结合，创造有趣有效的销售助手。 3. 样例驱动的渐进式引导法：这是一种让 AI 读懂用户想法的方法。以 1 2 个正向样例为起点，通过多轮对话，引导 AI 提炼隐含生成要求，逐步完善提示词。核心步骤包括构建初始样例、评估样例并提炼模板、固定模板强化要求说明、生成结构化提示词。用户主要提供初始样例、判断输出质量、反馈改进建议。该方法简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量 Prompt。

以下是关于如何仿写 AI 工具教程文章中提示词的相关内容： 样例驱动的渐进式引导法就像让 AI 主动读懂您的想法。它以 1 2 个正向样例为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导其从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。 例如，教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作的指令。这种方法无需用户具备专业的 Prompt 工程知识，也不用费力提炼“Know How”，利用 AI 就能自动生成精彩的 Prompt。 其核心步骤包括： 1. 构建初始样例：创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例，尝试提炼模板：让 AI 分析理解样例结构和关键元素，并以专家视角优化。 3. 固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让 AI 提出通用模板，通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化提示词，用户适当调整确认后即可使用。 在这个过程中，用户的角色主要是： 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议，提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。用户可专注于判断输出质量和提供反馈，无需深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。 此外，编写提示词（prompt）还有一些通用建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：任务需要背景知识时，在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：有特定期望结果时，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，过多信息可能使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助 AI 模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需要多次迭代达到满意结果。

以下是为您整理的关于文章仿写提示词的相关内容： 一、商业类文章风格的提示词逆向工程 作为专业的文本分析师，您需要对给定的文章进行逆向提示词工程，提取主要写作元素并生成模仿写作风格的提示词，以便让 AI 模型（如 ChatGPT）写出类似风格的文章。您具备理解和分析不同写作风格、提取关键写作元素、生成有效提示词以及对文本进行逆向工程以理解写作技巧的能力。 二、DeepSeek 提示词方法论案例 DeepSeek 输出结果有诸多亮点，如在独白文本中加入括号中的场景描述，增强画面感；能预判用户需求，在简洁的输入下给出具有文学性的输出。但也存在值得商榷的点，如根据史实的准确性。 三、拘灵遣将——律师写好提示词用好 AI （1）第一部分：说明要解决的问题、问题背景及可能导致的损失。 （2）第二部分：以案例引入，包括案号、案件事实经过、法院裁判结果等要点。 （3）第三部分：对案例进一步分析，写明注意关键点。 （4）第四部分：给出具体操作建议，分事前、事中、事后三个部分，各三条。 （5）第五部分：结语及作者宣传。 文章结构是精华部分，需对最终输出成果有结构化理解，包括定义身份、描述流程和所需资源、对资源使用及最终输出结果进行描述。同时，所有结论要有案例基础，不能违反法律规定，文字要简练精准，给出的建议要具体细致且易于操作。

以下是一些根据简历进行模拟面试的工具： 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”，它可以作为私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入，然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的，如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师，接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试，您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案，并展示 demo 和解释，帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址：https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的作图 AI 工具： 绘制软件架构视图（逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具。 此外，Controlnet 的作者 lllyasviel（张吕敏）在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus，可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用，且有类似 midjourney 的便捷操作界面。

以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路： 1. 借助抖音平台：利用抖音对实体商家的流量扶持，购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员，并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程：通过 AI 软件自动跟进和培育客户，需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具：比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域，开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者：把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广，获取分成。 5. 参考优秀作品：如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等，从中获取灵感和思路。

识别网页内容通常可以通过以下步骤实现： 1. 内容识别：使用智能算法分析网页的 HTML 结构，确定网页的主要内容区域。 2. 文本提取：在识别出内容区域后，提取这些区域的文本内容，包括从 HTML 标签中获取可见文本，同时忽略脚本、样式和其他无需翻译的代码。 3. 预处理：对提取出的文本进行处理，清除不必要的空格、特殊字符和格式信息，进行标准化。 4. 翻译调用：将预处理后的文本拼接到 Prompt 模板中请求相关模型的 API 进行翻译。 5. 结果整合：翻译完成后，将原文和译文对照整合回网页、字幕中，常见的展示形式有原文保持不变，译文以悬浮框、下划线注释或平行文本呈现。 6. 用户界面交互：用户可通过鼠标悬停、点击等操作控制翻译的显示与否，工具会根据用户操作实时显示或隐藏译文。 另外，在获取网页内容时，初版提示词实验中对大模型对话产品的外链解析能力依赖较大，但这种方式易受平台反爬机制制裁。转换思路，通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时，可拿着初版提示词询问 AI 来确定需要插件获取哪些网页元素。例如 SeeAct 能力可以在多种不同网站上识别网页上的各种元素，执行不同任务。

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。

MCP（模型上下文协议）是一种创新的开放协议，由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出并开源。 其主要特点和功能包括： 统一了交互标准，是链接所有 AI 应用与工具的桥梁，兼容所有 AI 应用。 具有三大功能：工具（Tools），底层使用 Function call 实现，与 OpenAI 格式兼容；资源（Resources），为 AI 提供参考信息；提示词（Prompts），预设对话模板。 主要接口路径包括获取工具列表、调用工具、获取资源列表、读取资源内容、获取提示词列表、获取提示词内容等。 转换步骤包括客户端向 MCP 服务器请求工具列表，将 MCP 工具定义转换为 Function call 格式，发送 Function Call 定义给 LLM，接收 LLM 生成的 Function call，将 Function call 转为 MCP 工具调用，发送工具调用结果给 LLM。 MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”，其核心作用是统一不同外部服务，通过标准化接口与 AI 模型对接。它与传统 API 的关键区别在于： 单一协议：MCP 像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。 动态发现：AI 模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。 双向通信：MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，目的是帮助 AI 模型（如 Claude）更容易地连接工具和数据源，现在已成为一个开放协议，被越来越多的企业和开发者采用，逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 官方文档：https://modelcontextprotocol.io/

以下是关于 LangChain 和 LangGraph 的相关内容： LangChain： LangChain 是一个由 Harrison Chase 开发的开源 Python 库，旨在支持使用大型语言模型（LLM）和外部资源（如数据源或语言处理系统）开发应用程序。 它提供了标准的接口，与其他工具集成，并为常见应用程序提供端到端链。 设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。 LangChain 和 RAG 的关系： LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 RAG 即检索增强生成，是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术。 LangChain 作为框架，与 RAG 的关系包括：是框架与技术的关系，允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序，简化开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用。 关于大模型 RAG 应用中的 LangChain： 有从产品视角出发的分享，包括项目背景、初步体验和评测结果等。 预计会分成 3 篇分享，分别是 LangChain 框架初体验、调优思路分享、如何测评。