有没有把小红书的相似内容搜索整理成文档的AI工具

以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。

利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。

以下是为您找到的关于提取小红书内容的 AI 相关信息： 有一款名为“小红书文案专家”的 AI 工具，其功能价值在于：见过多个爆款文案，只需输入一个网页链接或视频链接，就能生成对应的小红书文案，可以辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，10 倍节约文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 一期产品功能： 1. 可以提取任何链接中的标题和内容。 2. 按照小红书平台文案风格，重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级中，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向，输出文案和配图。

搭建小红书文案生成系统可以参考以下步骤： 1. 规划阶段： 概括关键任务并制定策略，明确任务目标和实施方式。 将整体任务细分为易于管理的子任务，如生成爆款标题、生成配图、生成发布文案等，并确立它们之间的逻辑顺序和相互依赖关系。 为每个子任务规划具体的执行方案。 2. 利用自然语言构建 DSL 并还原工作流：可以通过口喷需求的方式，在 01 阶段辅助快速生成一个工作流程原型，然后再进行修改完善，降低用户上手门槛。 3. 参考成功案例：例如“小众打卡地”智能体，其搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库，通过文本模型组成搜索词进行搜索，从搜索到的网页链接中提取相关 url 并滤除需要安全认证的网站，提取小众地点输出和相关图片，最后进行文案输出。 总之，搭建小红书文案生成系统需要明确目标和子任务，选择合适的工作流构建方式，并参考成功经验。

以下是一些可能满足您需求的 AI 工具： 1. MediaCrawler：这是一款一键抓取工具，支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取。它集成了 IP 代理池，可防封，还支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。相关链接：https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20

以下是一些可以帮助您整理小红书收藏内容的 AI 工具： 1. Felo：这是一个浏览器插件，会自动调用您的小红书网页搜索获取笔记内容，然后引用小红书的笔记内容来回答您的问题。它输出的攻略详尽，使用结构化语言梳理路径，比直接看小红书博主的笔记更高效，因为能避免 emoji 和排版不清晰的干扰。 2. 点点 生活搜索助手：小红书自家推出的 AI 搜索产品，目前还在内测中。在微信小程序上搜索“点点 生活搜索助手”即可使用。它在回答问题时会插入相应图片，免去重新打开笔记看图片的麻烦。 3. 暂时未明确提及其他专门用于整理小红书收藏内容的工具，但您可以参考以下相关资源： 一些小红书优质科技内容案例，如： 关于字节火山 DeepSeek 系列 API 的获取及使用方法，您可以参考：

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

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。

以下是国内一些好用的文档排版 AI 工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但在学术论文排版方面广泛使用，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 此外，还有一些与文档相关的 AI 工具，如文章润色工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于您提出的“自动翻译英文文档”的相关内容： 一个基于 Python 的网页截图工具具有自动翻译英文内容为中文的功能。 在 Cursor 编辑器中，可直接在 Cursor Chat 里提出将中文版博客翻译成英文的要求，它会给出英文版本的文章，还能自动对比中英文文档并高亮差别，方便对英文进行直观修改，最终完成翻译。

以下是为您整理的一些 AI 文本工具的操作文档： AIGC 论文检测网站 1. 功能：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero 功能：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。 使用方法：上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale 功能：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 【TecCreative】帮助手册 1. 创意工具箱 AI 字幕 智能识别视频语言并生成对应字幕，满足海外多国投放场景需求。 操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。注意：支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 文生图 仅需输入文本描述，即可一键生成图片素材，海量创意灵感信手拈来！ 操作指引：输入文本描述（关键词或场景描述等）——选择模型（注意 FLUX 模型不可商用）——开始生成——下载。 AI 翻译 支持多语种文本翻译，翻译结果实时准确，助力海外投放无语言障碍！ 操作指引：输入原始文本——选择翻译的目标语言——开始生成。 TikTok 风格数字人 适配 TikTok 媒体平台的数字人形象上线，100+数字人模板可供选择，助力 TikTok 营销素材生产无难度！ 操作指引：输入口播文案——选择数字人角色——点击开始生成。视频默认输出语言和输入文案语言保持一致，默认尺寸为 9:16 竖版。 多场景数字人口播配音 支持生成不同场景下（室内、户外、站姿、坐姿等）的数字人口播视频，一键满足多场景投放需求！ 操作指引：输入口播文案——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。视频默认输出语言和输入文案语言保持一致。 工具教程：AI 漫画 Anifusion 网址：https://anifusion.ai/ ，twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai 功能： AI 文本生成漫画：用户输入描述性提示，AI 会根据文本生成相应的漫画页面或面板。 直观的布局工具：提供预设模板，用户也可自定义漫画布局，设计独特的面板结构。 强大的画布编辑器：在浏览器中直接优化和完善 AI 生成的艺术作品，调整角色姿势、面部细节等。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型，实现不同的艺术风格和效果。 商业使用权：用户对在平台上创作的所有作品拥有完整的商业使用权，可自由用于商业目的。 使用案例： 独立漫画创作：有抱负的漫画艺术家无需高级绘画技能即可将他们的故事变为现实。 快速原型设计：专业艺术家可以在详细插图之前快速可视化故事概念和布局。 教育内容：教师和教育工作者可以为课程和演示创建引人入胜的视觉内容。 营销材料：企业可以制作动漫风格的促销漫画或用于活动的分镜脚本。 粉丝艺术和同人志：粉丝可以基于他们最喜欢的动漫和漫画系列创作衍生作品。 优点： 非艺术家也可轻松进行漫画创作。 基于浏览器的全方位解决方案，无需安装额外软件。 快速迭代和原型设计能力。 创作的全部商业权利。 缺点：（未提及）

图片文字转文档可以通过以下方式实现： coze 插件中的 OCR 插件： 插件名称：OCR 插件分类：实用工具 API 参数：Image2text，图片的 url 地址必填 用途：包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档，自动识别表单、票据等中的信息，通过识别图像中的文字进行搜索和分类，识别文字后进行翻译，从图像中提取有用的文字信息，集成到其他系统中实现自动化处理，保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧：暂未提及。 调用指令：暂未提及。 PailidoAI 拍立得（开源代码）： 逻辑：用户上传图片后，大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心：包括图片内容识别，大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息；高质量文本生成，根据图片生成的文字不仅需要准确，还需符合专业领域的要求，保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用： 产品文档生成（电商/零售）：企业可以利用该功能将商品的图片（如电器、服饰、化妆品等）上传到系统后，自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结，提高电商平台和零售商的商品上架效率，减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成（品牌营销）：企业可使用图片转文本功能，帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片，模型可自动生成具有吸引力的宣传文案，直接用于社交媒体发布，提高营销效率。 法律文件自动生成（法律行业）：法律行业可以使用图片转文本技术，自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息，生成法律文件摘要，辅助律师快速进行案件分析。

以下是关于 Cursor 长文档处理的相关信息： UI 用户界面： 当 Cursor 仅添加其他文本时，补全将显示为灰色文本。如果建议修改了现有代码，它将在当前行的右侧显示为 diff 弹出窗口。 您可以通过按 Tab 键接受建议，也可以通过按 Esc 键拒绝建议。要逐字部分接受建议，请按 Ctrl/⌘→。要拒绝建议，只需继续输入，或使用 Escape 取消/隐藏建议。 每次击键或光标移动时，Cursor 都会尝试根据您最近的更改提出建议。但是，Cursor 不会始终显示建议；有时，模型预测不会做出任何更改。 Cursor 可以从当前行上方的一行更改为当前行下方的两行。 切换： 要打开或关闭该功能，请将鼠标悬停在应用程序右下角状态栏上的“光标选项卡”图标上。 @Docs： Cursor 附带一组第三方文档，这些文档已爬取、索引并准备好用作上下文。您可以使用@Docs 符号访问它们。 如果要对尚未提供的自定义文档进行爬网和索引，可以通过@Docs>Add new doc 来实现。粘贴所需文档的 URL 后，将显示相应模式。然后 Cursor 将索引并学习文档，您将能够像任何其他文档一样将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下，您可以管理已添加的文档，包括编辑、删除或添加新文档。 @Files： 在 AI 输入框中（如 Cursor Chat 和 Cmd K），可以使用@Files 引用整个文件。如果继续在@后键入，将在策略之后看到文件搜索结果。 为确保引用的文件正确，Cursor 会显示文件路径的预览，这在不同文件夹中有多个同名文件时尤其有用。 在 Cursor 的聊天中，如果文件内容太长，Cursor 会将文件分块为较小的块，并根据与查询的相关性对它们进行重新排序。

以下是为您提供的新手学习 AI 的路径文档： 首先，了解 AI 基本概念。建议阅读「」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。同时，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。 然后，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，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 接着，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。特别建议您掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 之后，进行实践和尝试。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，欢迎您实践后也进行分享。 最后，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。 此外，雪梅 May 的 AI 学习经验也值得参考。May 发现自己的学习路径是：迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。特别是学习 coze 的路径：输入→模仿→自发创造，这是她真实实践下来之后发现的学习规律。May 还提到，虽然费曼学习法告诉我们，学习最好的方式是教会别人，但在一开始学习 AI 时，自学和输入为主也是可行的。回想起来，如果能量更足、更有勇气，可以更早地开始输出倒逼输入。不过不要为难自己，只要迈开脚步，就是进步。

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。

要在 DeepSeek 中搜索出图片，您可以参考以下信息： 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口，简单描述您想要的画面，DeepSeek 会生成详细的提示词，将提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成。 DeepSeek 使用平台包括 DeepSeek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号）。Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 将下载的 html 文件及图片放到同一个文件夹，让 Cursor 进行图片增加即可。 此外，DeepSeek 深夜发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。其具有统一 Transformer 架构，提供 1B 和 7B 两种规模，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异等特点。模型地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus

以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 做好 AI 搜索引擎的关键在于： 1. 准确度：取决于问答底座模型的智能程度和挂载上下文的信息密度。要选用智能的问答底座模型，并对 RAG 的检索结果进行排序去重以保证信息密度。 2. 差异化创新：错位竞争，如对问答结果以 outline/timeline 等形式输出，支持多模态搜索问答，允许挂载自定义信息源等策略。 3. 具备“准/快/稳”的特点：回复结果要准，响应速度要快，服务稳定性要高。 在使用 AI 搜索引擎时需注意： 1. 幻觉风险较高，大多数 AI 搜索引擎未连接到互联网。 2. 必应通常是较好的选择，特别是在某些特定场景下，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议等，必应可能比谷歌更好。但这是一个迅速发展的领域，使用时应小心。对于儿童，可汗学院的 Khanmigo 提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。

以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。

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。

以下是关于知识库搜索的相关信息： 知识库搜索网址：https://search.atomecho.cn/ Coze 中工作流配置知识库： 添加知识库：可同时添加多个知识库。 参数设置： 搜索策略：包括语义检索（像人类一样理解词与词、句与句之间的关系，适用于需要理解语义关联度和跨语言查询的场景）、全文检索（基于关键词进行，适用于特定名称、专有名词、术语、缩写词、ID 等场景）、混合检索（结合全文检索和语义检索的优势，并对结果进行综合排序召回相关内容片段）。 最大召回数量：选择从检索结果中返回给大模型使用的内容片段数量，数值越大，返回的越多。 最小匹配度：根据设置的匹配度选取要返回给大模型的内容片段，低于设定匹配度的内容不会被返回。 提示：最大召回数量和最小匹配度直接影响输出效果，需进行协调的多轮测试找出最优值。 认识大模型 Embedding 技术加实战中： Embedding 增强 GPT 的能力的过程包括搜索内部知识库检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并向其提出问题。 具体操作步骤： 准备搜索数据（仅一次）：搜集数据、切块、嵌入、存储（对于大型数据集的 Embedding 结果，可使用向量数据库保存）。 搜索（每次查询一次）：给定用户问题，从 OpenAI API 生成查询的 embeddings，使用 embeddings 按照与查询相关性对文本部分进行排序，距离函数推荐使用余弦相似性。 提问（每次查询一次）：将问题和最相关的部分插入到发送给 GPT 的消息中返回 GPT 的答案。 Embedding 的作用：搜索（结果按与查询字符串的相关性进行排名）、聚类（文本字符串按相似性分组）、建议（建议包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的离群值）、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）。