我有上千篇关于小红书的文案，我想通过我的内容，训练出一个专门为我写内容的小红书ai，我应该怎么做呢

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：

目前市面上常见的软件中，豆包暂时未获取到扣子或钉钉有此功能的相关信息。不过，像一些专门的自然语言处理和机器学习平台，如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等，在一定的技术支持和合规操作下，有可能实现您的需求。但需要注意的是，将大量以往的笔记用于训练模型可能涉及到数据隐私和版权等问题，需要谨慎处理。

目前市面上还没有专门针对小红书笔记且能完全满足您需求的成熟软件。一般来说，使用现有的自然语言处理模型进行这样的训练存在诸多限制和法律风险。小红书对于内容的原创性和合规性有严格要求，使用以往的笔记进行训练可能违反平台规定。但您可以通过学习和借鉴以往笔记的写作风格、结构和主题，人工创作出新的优质笔记。

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。