text to SQL有哪些成熟的应用？

以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》

以下是关于自然语言转换为 SQL 的相关信息： DuckDBNSQL7B 模型能够将自然语言转换成 SQL 代码，使非专业用户能轻松与数据库交互，它基于大量真实和合成的 DuckDB SQL 查询训练。相关链接：https://github.com/NumbersStationAI/DuckDBNSQL 、https://x.com/xiaohuggg/status/1751081213459415164?s=20 Claude 官方提示词中有将日常语言变成 SQL 查询语句的相关内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有几个知名的 text2sql 项目，如 SQLNet（使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目）、Seq2SQL（将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型）、Spider（一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战）

目前知识库中没有关于 NL2SQL 提示词优化的相关内容。但一般来说，优化 NL2SQL 的提示词可以从以下几个方面考虑： 1. 明确输入描述的准确性和完整性，避免模糊和歧义。 2. 提供具体的示例和上下文信息，帮助模型更好地理解需求。 3. 强调关键的业务逻辑和约束条件。 4. 尝试使用不同的表述方式和词汇，以找到最适合模型理解的方式。 您可以参考相关的学术研究和实践经验，不断尝试和改进提示词，以获得更准确的 SQL 语句生成效果。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

AI 可以帮助您写 SQL。以下为您提供一些相关信息和示例： 在 COZE 工作流中，如果您不会写 SQL 代码，可以将需求发送给豆包，例如“学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql”，并提供具体的需求，如要操作的数据表、要执行的操作以及相关条件等，豆包会为您生成相应的 SQL 语句，如“INSERT INTO user_question_answer”，您将其复制到数据库节点里面 SQL 的位置，试运行成功后即可发布工作流记录对应数据到数据库。 金融服务业中，生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，发现模式，为预测建议输入，还能帮助自动创建报告等内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有几个知名的 text2sql 项目，如 SQLNet（使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目）、Seq2SQL（将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型）、Spider（一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战）。

在 AI 领域中，Token 和 Word 有以下区别： 定义和范围：Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元，在不同语境下，可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等，更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位，如单词。 语言处理：在英文中，一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中，对应的范围和形式有所不同。 作用和意义：Token 不仅是文本数据的单位，还可能携带丰富的语义、句法等信息，在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费：大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常是以 Token 为单位计量的。 例如，在处理“ I’m happy ”这句话时，“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token，而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。

以下是为您生成的分析长文本工作论文的提示： 摘要： 本文主要讲述了作者在利用 GPT4 生成文章时的经历和探索。包括最初对 Claude 2 分析章节结构的尝试效果不佳，后来在生成章节内容时采用循环结构并让 GPT4 判断是否调用插件搜索信息。过程中遇到诸多困难，如插件效果不稳定、搜索等待时间长等，最终通过在需要搜索网络信息的章节处打上标签解决问题。同时还提到大型语言模型在总结文本方面的应用，如在 Chat GPT 中总结文章，以及针对产品评论进行摘要的任务。此外，还介绍了让 Claude 2 以特定格式回答带有引用来源问题的方法。 提示： 1. 对于文章内容的分析，先梳理整体框架，明确各部分的主题和重点。 2. 关注作者在实践过程中的关键步骤、遇到的问题及解决方案。 3. 注意不同模型和插件在应用中的特点和差异。 4. 总结文本应用方面，关注不同场景下的具体需求和实现方式。 5. 对于引用相关的内容，理解其格式要求和回答规范。

以下是为您推荐的 Text to Speech 软件： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，能将文本转换为音频文件，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，是一套服务，赋予应用程序“听懂、理解并与客户进行对话”的能力，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 您可以根据自身需求选择适合的软件。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要在 ComfyUI 中添加 text3 和 text4 ，可以参考以下步骤： 1. 新建采样器：右键搜索找到 SDXL Sampler 点击即可。 2. 点击从 SDXL Sampler 采样器中的 Base_model 拖拽出选择 Load Checkpoint 节点，改名为 SDXL，并复制一个改名为 Refiner 连接到 SDXL Sampler 采样器中的 Refiner_model 。 3. 点击从 SDXL Sampler 采样器中的 Base_positive 拖拽出选择 Clip Text Encode 节点，改名为 Prompt ，复制一个并改名为 Negaive Prompt 。 4. 将 Text 改为输入 Convert text to input ，并复制出来 4 个，左边将 2 个连接 SDXL 的 Clip ，两个连接 Refiner ，右边依次连接 Base_Positive 、Base_Negaive 、Refiner_Positive 、Refiner_Negaive 。 5. 从节点中拉出一个通用节点并连接 text 。 6. 在文本节点上单击右键，选择【转换文本为输入】，此时，文本节点上就多了一个文本的连接点。 7. 加入一个新节点，右键点击 【新建节点】 【实用工具】 【Primitive 元节点】。 8. 将元节点与文本节点相连接，这时元节点就变成了正向提示词的输入框。同理，可以将负向提示词框也用元节点代替。 9. 再复制出一套正负提示词节点，一套给 base 模型，一套给 refiner 模型。然后，base 模型的那一套输出给第一个采样器节点，refiner 模型的那一套输出给第二个采样器节点。

文本嵌入（Text Embedding）是将文本转换为数值表示的一种方法。 在 OpenAI 中，其文本嵌入用于衡量文本字符串的相关性，常见应用包括搜索（按与查询字符串的相关性排序结果）、聚类（按相似性分组文本字符串）、推荐（推荐具有相关文本字符串的项目）、异常检测（识别相关性很小的异常值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（按最相似的标签分类文本字符串）等。嵌入是浮点数的向量，两个向量之间的距离衡量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。要获得嵌入，需将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID 发送到嵌入 API 端点，响应将包含可提取、保存和使用的嵌入。访问定价页面可了解嵌入定价，请求根据发送输入中的 Token 数量计费。 在 word2vec 领域，词嵌入是将单个单词转换为单词数字表示（即向量化）的技术，当每个单词被映射到一个向量时，这个向量会以类似于神经网络的方式被学习，试图捕捉该单词与整个文本相关的各种特征，包括语义关系、定义、上下文等。但简单的嵌入如 onehot 编码存在多种限制。 在深度学习和自然语言处理（NLP）中，Embedding 是一种特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词、短语、句子等）转换为低维度的向量，其主要目的是降低数据的抽象和复杂性，使机器学习模型能更有效地理解和处理数据，帮助模型理解语义关系。例如在电影推荐系统中，可为每个用户和电影创建 Embedding 来预测评分；在文本分类中，如垃圾邮件检测器，可使用词嵌入将单词转换为向量来进行预测。

以下是为您推荐的一些国产 Text to Speech（TTS）工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外，还有开源的 StyleTTS 2：一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具，结合文本角色内容+场景音可快速生成有声小说。其特点包括多样化的语音风格、更自然的语音、高效生成、精确的语音控制、接近真人的语音合成以及适应不同说话者。工作原理是利用风格扩散和与大型语音语言模型（SLM）的对抗性训练来实现接近人类水平的 TTS 合成。 如果您是新手入门学习和体验 AI，还可以使用 Kimi 智能助手，它是 Chatgpt 的国产平替，不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。PC 端：https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term= ；移动端 Android/ios：https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa 。 另外，飞书也是一款不错的工具，它汇集了各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践，助力人人成为效率高手。您可以通过获取。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在建筑行业，有以下成熟的 AI 应用： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台使用主流 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，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，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，为设计师提供全新设计模式，在住宅设计早期可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图构件开始，形成全自动智能审图流程，能自动导入、区域划分、构件识别、强条审查和导出结果，为建筑信息自动建模打下基础，实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 此外，在建筑设计效果图生成方面，图片转绘技术也有应用，比如建筑公司可利用该功能将建筑设计草图或实景照片转化为不同风格的效果图，帮助客户快速理解设计方案的外观效果。

以下是一些成熟的 AI 制作宣传海报的工作流： 1. 确定需求场景：例如想在社交平台发布内容时，为了获得更多点赞，需要有吸引力的图片；网上图片质量差且易撞图，自己相册中的照片不合适等情况。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具完成文案。 风格与布局：选择想要的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局，背景不一定空白。 生成与筛选：使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版可参考 AIGC 海报成果。 此外，还有一些相关案例： 1. 游戏 PV《追光者》：灵感来源于《艾尔登法环》、《黑神话悟空》等游戏开场片，加入佛教元素。结合 ChatGPT 进行故事框架创作，使用 MJ 绘图、SD 重绘，制作深度图以及视频、AI 抠图，Aive 尝试制作背景音乐，微软 AI 制作旁白。除撰写故事框架外，生图及后期配音约用 7 天完成。 2. Junie 首部 AI 长电影：在传统制作流程中融入 AI 工具，如在 Discord 平台创作，依据 Notion 里的制作安排和细分章节剧本推进。用到多种 AI 工具，包括 AI 图像生成（Stable Diffusion/Midjourney v5.2/DALL·E）、AI 动画（Pika/Runway/Deforum）、口型同步（DID）、AI 旁白（ElevenLabs）、剪辑（Premiere）、文字翻译（ChatGPT）等，也会结合 3D 技术、AE 以及实拍等传统手段。

AIgent 成熟后的发展方向可能包括以下几个方面： 1. 技术层面： 解决记忆力问题，包括提高记忆准确性、完善逻辑完整性、实现合理遗忘、优化长期记忆机制与 Token 长度和调用效率之间的制衡。 增强长 Token 能力，如刚发布的 Gemeni1.5 在研究中达到 10M 的 Token 长度，ChatGPT 也在近期官宣了“记忆能力”，国内也有公司专攻超长 Token。 提升“使用工具能力”，出现了如字节推出的 Coze 等中间层产品。 2. 应用层面： 以人的方式相互交流，自主搭建社会协作关系，最终实现模仿人、替代人。 成为“一人公司”的数字员工，以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。 从“能力积累期”进入“应用爆发期”，多智能体协作成为解决复杂问题的主流范式，专业化分工与场景深耕是必经之路。 从规则驱动转向学习驱动模式，自主能力由多个核心组件协同支撑，多智能体系统（MAS）成为复杂任务解决方案。 构建智能体能力评估的统一标准与方法，建立可度量、可对比的评价体系。

以下是一些成熟的人工智能大模型及其功能和链接： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 。 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 。 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 。 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 。 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 。 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ 。 MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 。 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 。 在这些大模型中： 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 。 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 。 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 。 此外，还有其他一些大模型： OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费，只能使用 3.5 。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的 GPT4 版本之外，这些模型都没有连接到互联网。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，例如可以创建和查看图像，且可以在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 Anthropic：发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口，本质上是 LLM 的记忆。Claude 几乎可以保存一整本书或许多 PDF，与其他大型语言模型相比，它不太可能恶意行事。

目前 AI 仍处于不断发展的阶段，尚未完全成熟。 人类是工具的创造者，每一代都在前人的基础上创造出更强大的工具，如今 AGI 成为了人类进步的又一工具。长期以来，人类创新推动生活各方面繁荣改善，AI 也在持续快速发展。 例如，Transformer 架构早在 2017 年就已提出，但 AI 近几年才爆发，其中神经网络的规模是重要影响因素。以 GPT 模型为例，从 2018 年第一代的 1 亿左右参数量，到 2023 年第四代的万亿规模，规模越大智能程度越高，且在达到一定规模后出现“涌现”能力，智能程度飞速上升，但这种“涌现”出现的机理目前尚无统一解释。 在未来，AI 有望在多个领域取得进展，如 2024 年内，图片超短视频的精细操控、AI 音频能力、“全真 AI 颜值网红”、游戏 AI NPC、AI 男/女朋友聊天、实时生成的内容、AI Agent 等方面会有发展；2025 2027 年，AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术、具身智能等技术可能会有明显突破。 然而，AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展，AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等问题开始引发担忧，且可能导致结构性失业等社会问题。

以下是一些成熟的 AI 应用案例： 彩云天气 APP：这是一个 AI 天气预报预警系统，使用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能提供准确的天气预报预警，保障生命财产安全，例如在暴雨来临前推送预警信息，提醒用户避免外出。 腾讯觅影：作为 AI 医疗影像分析平台，运用数据分析和机器学习，市场规模达数十亿美元。它可以分析医疗影像，辅助医生诊断，比如检测肺部结节、乳腺病变等，提高诊断效率和准确性。 钉钉会议管理功能：这是一个 AI 会议管理系统，采用自然语言处理和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能够管理会议流程，提高会议效率，比如自动记录会议内容，生成会议纪要，方便参会人员回顾。 微拍堂书法作品拍卖频道：此为 AI 书法作品销售平台，借助图像识别和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品销售渠道，比如用户可以在平台上拍卖自己的书法作品，也可以购买其他用户的作品。 宝宝树安全座椅推荐：AI 儿童安全座椅推荐系统，运用数据分析和机器学习，市场规模达数亿美元。它能根据儿童年龄、体重等信息为家长推荐合适的儿童安全座椅。 途虎养车保养推荐：AI 汽车保养套餐推荐系统，使用数据分析和机器学习，市场规模达数十亿美元。它会根据车辆情况推荐保养套餐，如更换机油、滤清器等。 丰巢快递柜管理系统：AI 物流快递柜管理系统，利用数据分析和物联网技术，市场规模达数十亿美元。它能优化快递柜使用效率，比如分配柜子、通知取件等。 智联招聘面试模拟功能：AI 招聘面试模拟平台，采用自然语言处理和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它可以帮助求职者进行面试模拟。 酷家乐装修设计软件：AI 房地产装修设计平台，借助图像生成和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能为用户提供装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。 摄影 APP 参数调整功能：AI 摄影参数调整助手，运用图像识别和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能根据场景自动调整摄影参数，如曝光、对焦、感光度等。 音乐情感分析软件：AI 音乐情感分析平台，使用机器学习和音频处理技术，市场规模达数亿美元。它可以分析音乐的情感表达。 小米智能照明系统：AI 家居智能照明系统，利用物联网技术和机器学习，市场规模达数十亿美元。它能实现家居照明的智能化控制，根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 金融风险预警软件：AI 金融风险预警平台，运用数据分析和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它可以提前预警金融风险，比如股市下跌、汇率波动等。 马蜂窝路线优化功能：AI 旅游路线优化平台，采用数据分析和自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能根据用户需求优化旅游路线，提高旅行体验。

以下是一些多模态应用的案例： 1. 电商领域： 拍立淘：由淘宝推出，用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面，简化购物搜索步骤。 探一下：支付宝推出的图像搜索引擎，拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域： 诗歌相机：拍照能生成一首诗，还能打印，将诗意与现代技术结合，并做成硬件形式。 3. 技术平台： 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力，包括多模态能力。 4. 其他应用场景： 融图：如把图二中的机器人合成到图一的环境中，保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片：使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果：将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画：把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解（图像数据）：识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果：生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图：参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟：将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图：保留人物样貌、神态，制作成特定要求的 3D 手办三视图。

在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。

结构化思维在 AI 办公中有以下应用： 在 Model Context Protocol 托管平台中： 特色功能方面，Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程，适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具（如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成）、AI 对话工具（如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成）、Google Workspace 集成（如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理）、学术研究工具（如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问）、AI 数据库管理（如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成）。 面对 AI 幻觉问题时，可使用结构化思考工具辅助判断，如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策，检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成，风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面，构建逻辑体感轮子，包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容，体现结构化思维，通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。

以下是飞书+AI的应用案例： 在企业运营方面，包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域，协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 在零售/电商领域，包括舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面： 活动宣传：用飞书文档制作活动宣传页面，用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词，活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名：使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程：大家在线协同，一起编辑文档，演示时共同展示一个文档。 活动记录：有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具，还有很多乐趣等待挖掘，例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。