有没有企业级医药大模型

企业级 RAG 系统开发框架如下： 首先，通过数据预处理引擎（如 Unstructured）将企业无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件）从数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion）加载、转换为 LLM 可查询格式，并将这些文件“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，然后作为向量嵌入和存储在数据库（如 Pinecone）中。 当用户提出问题时，系统会检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 会从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在实际生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含多个检索步骤和“提示链”，不同类型的任务并行执行多个“提示链”，然后将结果综合在一起生成最终输出。 RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，概括起来是知识检索+内容生成，主要组成包括数据提取、embedding（向量化）、创建索引、检索、自动排序（Rerank）、LLM 归纳生成。其核心在于能否将内容检索得又快又准。 RAG 的优势在于： 大语言模型技术存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题，而 RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。微调适用于模型需要复制特定的结构、样式或格式时，RAG 适用于模型需要回答特定的询问或解决特定的信息检索任务。但 RAG 不适合教模型来理解广泛的领域或学习新的语言、格式或样式。 同时，通用的基础大模型无法满足实际业务需求的原因包括： 知识的局限性：模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时、通用或低可信度信息的情况。 数据安全性：企业重视数据安全，不愿承担数据泄露风险将私域数据上传第三方平台训练。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），指的是具备像人类一样广泛的认知能力和学习能力，可以执行多种复杂任务的人工智能。 在企业级程序开发工作中提高效率，可以考虑以下几点： 1. 利用自动化工具和脚本：例如自动化测试工具、代码生成工具等，减少重复性工作。 2. 采用敏捷开发方法：如 Scrum 或 Kanban，提高团队协作和项目管理效率。 3. 学习和应用新的编程语言和框架：选择适合项目需求的高效技术。 4. 优化代码结构和算法：提高程序的性能和运行效率。 5. 建立良好的代码规范和文档：便于团队成员理解和维护代码。 6. 利用云计算资源：根据需求灵活扩展计算和存储能力。 7. 持续学习和交流：参加技术社区和培训，了解行业最新动态和最佳实践。

以下是关于企业级应用集成 AI 大模型架构的相关内容： 从整体分层的角度来看，目前大模型整体架构可以分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层：这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自己的特性，维护的垂域数据。分为静态的知识库，和动态的三方数据集。 3. 模型层：包括 LLm 或多模态模型。LLm 即 largelanguagemodel 大语言模型，例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层：模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方。 此外，以下报告也涉及相关内容： 1. 量子位智库发布的《》概述了大模型技术在多个行业中的应用和发展趋势。强调大模型在编程、教育、医疗等领域的重要性，并预测其将推动生产力和创新服务的增长。大模型业务模式涵盖应用开发、模型 API 和模型服务，其中模型服务和 API 是核心。报告还讨论了大模型在不同地域和行业的落地情况，以及企业在大模型技术投资方面的需求。 2. 亿欧智库发布的《》聚焦于企业中人工智能大模型的应用和落地情况。报告涵盖了 AI 大模型在企业中的应用现状、发展趋势以及面临的挑战。它详细分析了 AI 技术如何推动企业创新、提高效率和降低成本，并探讨了不同行业如何利用 AI 大模型实现数字化转型。此外，白皮书还提供了关于如何克服实施过程中的障碍和最大化 AI 大模型价值的见解。 对于大模型 API，与大模型对话产品的提示词不同。对于大模型 API，需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数，拼搭出完整的 API 提示请求，精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例，可以看到需要在请求中传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。可以构建相应的 API 请求内容，包括设定系统提示词定义基础任务、设定用户提示词提供具体任务数据并要求大模型按 JSON 格式返回生成结果等。如果缺少参数设定的经验，也可以先询问 AI 文本总结类的模型 API 请求，temperature 设定多少合适，再逐步调试效果即可。

目前企业级 AI 的现状呈现出以下特点： 1. 应用方面：更多迁移到具体业务场景，企业重点放在自主构建应用程序上，如客户支持和内部聊天机器人等，同时也在尝试更新颖的应用，如编写消费品配方、缩小分子发现范围和进行销售推荐。 2. 资源配置和态度：企业对生成式 AI 的资源配置和态度在过去 6 个月发生显著变化，预算几乎增加两倍，将更多应用部署在较小的开源模型上，并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 3. 市场机会：生成式人工智能在 2023 年席卷消费市场，2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。 4. 创新与挑战：基础模型的出现使企业构建自己的 AI 应用程序更易，但“GPT wrappers（GPT 套壳）”存在局限性。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改变。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并帮助企业更好利用专有数据的应用将表现出色。 5. 赋能企业：许多公司正将 AI 融入工作流程以快速达成 KPI、扩张规模和降低成本。应用公司在 AI 50 强榜单中占据主导地位。不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。

以下是一些关于使用 Coze 打造企业级的相关资源： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb ） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb ） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb ） Coze“图像流”抢先体验（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf ） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe ） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ ） 知识库相关： 官方文档：创建并使用知识库（https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge ） 官方文档：知识库最佳实践（https://www.coze.cn/docs/guides/product_knowledge_bot ） 用 Coze 做一个基于知识库的 QA bot，TA 熟读了我所有的文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/699276883 ） 手把手教你如何用扣子（COZE）打造一个企业级的知识库机器人（https://zhuanlan.zhihu.com/p/695935995 ） Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/N4wBwPY1oifcNJkZsyHc6McdnYg?renamingWikiNode=true ）

以下是一些企业级的 AI 服务或解决方案： 1. 美国的 Zephyr AI 公司，于 2024 年 3 月 13 日完成 A 轮融资，融资金额 1.11 亿美元，主营 AI 药物发现和精准医疗。 2. Together AI 公司，2024 年 3 月 13 日完成 A 轮融资，融资金额 1.06 亿美元，从事 AI 基础设施和开源生成。 3. Glean 公司，2024 年 2 月 27 日完成 D 轮融资，融资金额 2.03 亿美元，专注于 AI 驱动企业搜索。 4. Figure 公司，2024 年 2 月 24 日完成 B 轮融资，融资金额 6.75 亿美元，业务为 AI 机器人。 5. Abridge 公司，2024 年 2 月 23 日完成 C 轮融资，融资金额 1.5 亿美元，从事 AI 医疗对话转录。 6. Recogni 公司，2024 年 2 月 20 日完成 C 轮融资，融资金额 1.02 亿美元，提供 AI 接口解决方案。 在 AI 应用方面： 1. AI 智能写作助手，如 Grammarly、秘塔写作猫，利用自然语言处理技术，市场规模达数十亿美元。 2. 淘宝拍照搜商品，通过图像识别和机器学习技术，市场规模达数百亿美元。 3. 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，运用语音识别和自然语言理解技术，市场规模在百亿美元以上。 4. Keep 智能训练计划，基于数据分析和机器学习，市场规模达数十亿美元。 5. 大众点评智能推荐，借助数据挖掘和自然语言处理，市场规模达百亿美元规模。 6. 阿里小蜜等电商客服，采用自然语言处理和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。 影刀 RPA + AI Power 具有以下特点： 1. 功能亮点：集成丰富的 AI 组件及各种技能组件，拓展 AI 服务的能力边界，打造 AI Agent，如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现 AI 自动化操作。 2. 无缝多样的使用方式：提供网页分享、对话助理、API 集成等嵌入方式，方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式，打通分散的系统，实现便捷的 AI 交互。 3. 贴身的企业级服务支持：提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务，帮助企业把产品用起来，把 AI 落地下去，找到最佳实践，助力业务成功。

大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。

以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。

大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。

以下是一些可以将 PDF 转换成 Word 的 AI 工具和方法： 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。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

有的，目前有一些 AI 面试官的相关产品。例如： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：这是一个在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 不过，使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 此外，在 3 月 19 日的 XiaoHu.AI 日报中，提到了一些其他的 AI 相关内容： 1. 克隆一个自己，用 AI 面试：创新的克隆 AI 面试应用。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1770011969229390287?s=20 2. SystemAnimatorOnline，全身运动捕捉：基于 AI 的全身运动捕捉方案，仅需网络摄像头。新交互方式，适用于虚拟直播和视频制作。链接：https://github.com/ButzYung/SystemAnimatorOnline… 、https://x.com/imxiaohu/status/1769957973252796634?s=20 3. Apollo 机器人，自主制作果汁：展示与英伟达 Project GROOT 合作，实现任务自主完成。从人类示范中学习，无需回初始位置。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1770047098731577481?s=20 4. MindEye2，重建大脑所见图像：仅需 1 小时 fMRI 数据，重建观察者所见图像。能识别多个图像选项中的实际所见。实现不同受试者数据的有效泛化。链接：https://medarcai.github.io/mindeye2/ 、https://arxiv.org/abs/2403.11207 、https://github.com/MedARCAI/MindEyeV2 、https://x.com/imxiaohu/status/1770021233129885989?s=20 5. 英伟达 Blackwell GPU

以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。

以下是一些免费制作数字人的网站及使用方法： HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法：点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片。上传后效果如图所示，My Avatar处显示上传的照片。点开大图后，点击Create with AI Studio，进入数字人制作。写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。最后点击Submit，就可以得到一段数字人视频。 DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法：点击上面的网址，点击右上角的Create vedio。选择人物形象，可以点击ADD添加照片，或者使用DID给出的人物形象。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。最后，点击Generate vedio就可以生成一段视频。打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法：点击上面的网址，注册后获得120免费k币，这里选择“照片数字人口播”的功能。点击开始创作，选择自定义照片。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。最后，点击生成视频。 此外，在剪映中也可以生成数字人：在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费的、适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放声音，可判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中。软件会根据提供的内容生成对应音视频，并添加到当前视频文件的轨道中。左下角会提示渲染完成，可点击预览按钮查看效果。还可以为视频增加背景图片，删除先前导入的文本内容，点击左上角的“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上，通过拖拽轨道右侧竖线使其与视频对齐。

以下是医药行业可用的 AI 技术： 1. 医疗保健方面： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病，如 X 射线、CT 扫描和 MRI 等。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 2. 医疗药品零售领域： 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品。 药品库存管理：通过分析历史销售数据等因素，预测药品需求量，优化库存管理策略。 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，自动识别药名并提供相关信息查询服务。 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 药店运营分析：分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在问题和优化空间。 药品质量监控：通过机器视觉等技术，自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 药品防伪追溯：利用区块链等技术，实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和可信度。 3. 健康生物制药的研究方面： 提前诊断疾病，如提前三年诊断胰腺癌。 发现与疾病相关的新靶基因，如两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的基因。 帮助抗衰老，通过人工智能筛查化合物，发现高效的药物候选物。 寻找疾病的治疗方法，如利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 早期诊断疾病，如早期诊断帕金森，通过神经网络分析患者体液中的生物标志物。

AI 在医药领域具有巨大的潜力，主要体现在以下几个方面： 1. 疾病的诊断与预测：通过对医疗前期的图像诊断、基因组学和精准医疗等方面的分析，提高诊断的准确性和预测疾病的发展趋势。 2. 药物研发：例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin，AI 先通过训练集学习分子特点，总结规律，再从大量分子中识别出有效分子，最终经过实验证明其有效性。 3. 个性化医疗：根据患者的个体特征制定专属的医疗方案。 4. 医疗药品零售领域： 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品。 药品库存管理：通过分析多种因素预测药品需求量，优化库存管理策略。 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可通过拍摄药品图像获取相关信息。 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术回答顾客常见问题。 药店运营分析：分析大数据发现潜在问题和优化空间。 药品质量监控：利用机器视觉等技术检测药品包装等是否合格。 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程药品溯源。 5. 生物制药和医疗保健产业化：应用于从药物设计和诊断，到医疗服务交付和后台运营功能的方方面面，实现专业知识的快速复制和扩展，以及生物技术的大规模扩展。

以下是一些在生物医药科研方面适合的 AI： 1. ChatGPT 和 Google Bard：在日常工作生活中很有用，极大加速了医疗健康生物制药的研究，在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中起着重要作用。 2. Scite.ai：是为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。（https://scite.ai/） 3. Scholarcy：是一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。（https://www.scholarcy.com/） 此外，AI 在生物医药科研领域有很多最新进展，例如： 1. AI 提前三年诊断胰腺癌，如果当年有这个，也许乔布斯还在世：https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 2. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要：https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 3. AI 帮助抗衰老；由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质：https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 4. 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法；亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点：https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html 现在，我们正处于一个革命的起点，AI 正在工业化生物制药和医疗保健，被应用于从药物设计和诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。

数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手，在当今时代具有极其重要的意义。 如今，互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展，为传统中医药服务带来了全新的机遇。通过充分融合这些先进技术，能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从检测到管理的各个环节，全面提升了服务的质量和效率。 在检测方面，借助先进的技术手段，可以更精准地获取患者的身体状况信息，为后续的诊断提供更可靠的数据支持。诊断环节则因数智技术的融入而更加准确和高效，能够快速识别病症的根源。治疗过程中，数智技术能够辅助医生制定更个性化、更科学的治疗方案，提高治疗效果。 评价环节也得以创新，能够更全面、客观地评估治疗效果和患者的康复情况。而在管理方面，数智技术有助于实现对医疗资源的合理调配和高效管理，提高整个医疗服务体系的运行效率。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心，是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口，吸引更多的关注和投入。同时，创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环，能够形成一个良性循环，不断提升服务水平和质量。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展，对于推动中医药走向世界具有关键作用。通过国际合作，可以吸收借鉴其他国家的先进经验和技术，进一步完善数智中医体系。这将有助于提升我国中医药在国际上的影响力，为全球健康事业贡献中国智慧和力量。 重庆作为一个具有发展潜力的地区，有望借助数智中医的发展，成为这一领域的新高地，引领行业的发展潮流，为当地乃至全国的中医药事业注入新的活力。

数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手，在当前的时代背景下具有极其重要的意义。 如今，互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展，为传统中医药服务带来了前所未有的机遇。通过充分融合这些先进技术，能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从患者的检测环节，利用先进的设备和算法，更精准地获取身体状况的信息；到诊断环节，借助大数据分析和人工智能的辅助，提高诊断的准确性和效率；再到治疗环节，依据患者的个体差异制定个性化的治疗方案；以及评价环节，通过科学的指标和数据分析，客观评估治疗效果；最后到管理环节，实现对医疗资源的合理调配和患者的全程跟踪管理。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心，是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口，吸引更多的关注和投入。同时，创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环，能够形成一个完整、高效的医疗服务体系，为患者提供更优质的医疗体验。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展，对于推动中医药走向世界具有关键作用。加强国际合作，可以引入国外的先进技术和理念，同时也能将我国的中医药文化和数智中医成果推广出去。这不仅有助于提升我国在中医药领域的国际影响力，还能为全球医疗健康事业贡献中国智慧和中国方案。 重庆作为一个具有发展潜力的城市，有望借助数智中医的发展契机，成为数智中医发展的新高地。通过政策支持、人才培养、技术创新等多方面的努力，重庆能够在数智中医领域取得显著成就，为中医药事业的繁荣发展注入新的活力。