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大模型的应用需要通过哪几个步骤

Answer

构建一个有效的大型语言模型应用并非易事,这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节,许多细节和阶段往往在实际操作中才会逐渐显现。在整个过程中,提示词的设计尤为重要,精心的设计和调试是确保流程顺畅运行以及保证应用具有实际价值的基础,这并非只是在对话窗口输入文字或发送指令并接收输出那么简单,其设计直接影响模型的输出质量和应用效果。为了构建这样的应用,我们需要:

  1. 谨慎选择框架。
  2. 注重实际操作中细节和阶段的处理。
  3. 精细设计和调试提示词。
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References

RAG 提示工程(三):迈向工程化应用

在第三部分中,我们将深入探讨如何基于大模型构建模型应用。这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节。实际上,许多细节和阶段往往是在实际操作中才会逐渐显现出来。因此,开发一个大模型的应用绝非易事。在整个提示词设计层面,同样需要精细的工作。精心的设计和调试是确保整个流程顺畅运行的关键,也是保证最终应用具有实际价值的基础。这不仅仅是在对话窗口中输入文字,或者在聊天窗口中发送指令并接收输出那么简单。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。为了构建一个有效的大型语言模型应用,我们需要:

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

在第三部分中,我们将深入探讨如何基于大模型构建模型应用。这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节。实际上,许多细节和阶段往往是在实际操作中才会逐渐显现出来。因此,开发一个大模型的应用绝非易事。在整个提示词设计层面,同样需要精细的工作。精心的设计和调试是确保整个流程顺畅运行的关键,也是保证最终应用具有实际价值的基础。这不仅仅是在对话窗口中输入文字,或者在聊天窗口中发送指令并接收输出那么简单。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。为了构建一个有效的大型语言模型应用,我们需要:

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

在第三部分中,我们将深入探讨如何基于大模型构建模型应用。这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节。实际上,许多细节和阶段往往是在实际操作中才会逐渐显现出来。因此,开发一个大模型的应用绝非易事。在整个提示词设计层面,同样需要精细的工作。精心的设计和调试是确保整个流程顺畅运行的关键,也是保证最终应用具有实际价值的基础。这不仅仅是在对话窗口中输入文字,或者在聊天窗口中发送指令并接收输出那么简单。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。为了构建一个有效的大型语言模型应用,我们需要:

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2025-03-28
AI的应用要经历哪几个阶段
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2025-03-06
那请帮我列举Ai下有哪几个子领域(他们必须是并列关系),机器学习下又有哪几个子领域
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2025-01-21
那请帮我列举Ai下有哪几个子领域,机器学习下又有哪几个子领域
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2025-01-21
学习AI可以从哪几个方面去学习
学习 AI 可以从以下几个方面入手: 1. 编程语言:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(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。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响。 对于新手学习 AI: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读相关入门文章,熟悉术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支及它们之间的联系。 2. 开始学习之旅: 参考为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: 根据自身兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识。 分享实践成果。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 如果希望继续精进,对于不会代码的人,可以尝试了解以下基础内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:掌握如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-25
哪几个AI工具擅长网站前端网页设计?
以下是一些擅长网站前端网页设计的 AI 工具: 1. Wix ADI(Artificial Design Intelligence) 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA(Artificial Intelligence Design Assistant)通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手,可自动调整网站的设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 5. Zyro 网址:https://zyro.com/ 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议,提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址:https://10web.io/ 特点:基于 AI 的 WordPress 网站构建工具,可自动生成网站布局和设计,提供一键迁移功能,集成了 AI 驱动的 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址:https://www.jimdo.com/ 特点:Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器,通过询问用户问题定制网站,提供自动生成的内容和图像,包含电子商务功能。 8. Site123 网址:https://www.site123.com/ 特点:简单易用,适合初学者,提供多种设计模板和布局,包括内置的 SEO 和分析工具。 此外,以下是一些推荐的网页原型图生成工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具,可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ 使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。但内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-31
学习ai思路,完整步骤流程
以下是新手学习 AI 的完整步骤流程: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 此外,以“Windsurf 零基础开发”为例,AI 开发网站的操作步骤如下: 1. 开发目标:以“Windsurf 学习共创社区”为例,借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。 2. 技术选型:Vue + TypeScript。 3. 目标用户:零基础开发学习者。 4. 参考项目:Cursor101。 5. 开发流程: 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 在开发过程中,输入需求让 windsurf 进行 code,它会将开发思路讲解并给出环境命令,可能会出现报错,将报错信息返回给 cascade,经过自动检查后修复 bug,不断优化细节,如优化导航栏和首页,插入细节图片等。
2025-04-14
我要根据PPT开发一个网页,请详细提供操作步骤和选择哪一个AI工具更合适。
以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具: 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式,其他文件格式也可行,但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片,需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片:直接复制图片的 URL,右键图片选择复制 URL,然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片:使用图床服务(如 https://sm.ms/)托管图片,生成公链。 3. 插入视频:先将本地视频上传到公网(如 B 站),在视频页面寻找“分享”按钮,点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL,用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址:https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制(相对耗时) 导入方式:复制最终大纲内容到本地 txt 文件,将后缀改为.md(若看不见后缀可自行搜索开启),打开 Xmind 软件导入 md 文件,在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版再点击下载。若喜欢使用且无会员,可在某宝买一天会员。
2025-04-13
企业RAG知识库的实施步骤
企业 RAG 知识库的实施步骤主要包括以下几个方面: 1. 文档加载(Document Loading):从多种不同来源加载文档,如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据,以及 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割(Splitting):使用文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储(Storage):存储涉及两个环节,一是将切分好的文档块进行嵌入(Embedding)转换成向量的形式,二是将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索(Retrieval):数据进入向量数据库后,通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. Output(输出):把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起生成更加合理的答案。 此外,构建知识库也是重要的步骤。 海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2025-03-30
如果一个不懂技术的人学习AI,应该怎么做?请列定详细的步骤。
以下是一个不懂技术的人学习 AI 的详细步骤: 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后,进行实践来巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动,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。 此外,还可以参考以下具体的开发示例: 1. 以“Windsurf 学习共创社区”为例,进行零基础开发网站 技术选型:Vue + TypeScript(无需先了解具体含义)。 目标用户:零基础开发学习者。 参考项目:Cursor101。 开发流程: 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 2. 搭建对接 GPT 大模型的微信聊天机器人 选用技术组件:极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker。 按照详细的配置步骤操作:购买服务器、配置宝塔面板,部署 Docker 和 COW 组件,绑定微信号。 了解费用问题:包括极简未来平台的费用和腾讯云服务器的费用,以及如何通过积分和优惠降低成本。 掌握运维问题的解答:学会简单高效地管理和维护服务器和服务,以及遇到问题时的解决方案。 如果在学习过程中有任何不懂的地方,可以随时寻求帮助。同时,还可以加入免费的 AI Agent 共学群,获取更多玩法和经验分享以及最新的 AI 前沿资讯。
2025-03-28
我是一位程序开发小白,不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑,配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型+智能体+知识库。我要怎么样才能实现无代码部署,请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤: 1. 硬件评估:您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡,基本满足部署要求。但需要注意,运行内存最低 32GB,越高越好,最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上,以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具:ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。 3. 安装准备:如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求:根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如,如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹(lora)的需求,可能需要更高的配置。 请注意,以上步骤仅为参考,实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
微调大模型的优势与运用的功能场景是什么?微调具体步骤是?
微调大模型具有以下优势和运用的功能场景: 优势: 提高模型在特定任务中的性能:可以输入更多示例,经过微调的模型在特定任务中表现更好,虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率:实现更低的延迟和更低的成本,可通过专门化模型使用更小的模型,且只对输入输出对进行训练,舍弃示例或指令进一步改善延迟和成本。 功能场景:适用于需要在特定领域(如法律、医学等)获得更优表现的情况。 微调大模型的具体步骤如下: 从参数规模的角度,大模型的微调分成两条技术路线:全量微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练,PEFT 则只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑,PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程,通过调整模型本身的参数来提高性能。 您可以参考 OpenAI 官方微调教程:https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2025-03-23
大模型的系统提示词
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。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
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。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
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。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
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。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
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。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
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)。
2025-04-14
多模态应用
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。
2025-04-18
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
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。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
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。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
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。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
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。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
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。
2025-04-13