如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章，我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容？

目前的技术水平较难直接实现您所描述的需求。生成准确且高质量的八字批文解析是一个复杂的任务，需要对八字命理有深入的理解和丰富的经验。虽然 AI 可以根据给定的提示生成文本，但要生成 8000 字且准确度较高的八字批文解析存在很大的挑战。这不仅涉及到对大量复杂命理知识的准确把握，还需要考虑到各种特殊情况和细微差别。但随着技术的不断发展，未来或许有可能在一定程度上接近您的期望。

以下是关于机器人发展趋势的分析： 目前，机器人领域的发展呈现出一些显著的趋势。以特斯拉为例，他们训练的机器人“Optimus”能够抓取物体，且无需进行特定任务的编程，而是通过人类示范学习。这意味着可以快速扩展到许多任务。 在 AI 性能方面，当考虑到像 GPT4 这样的模型在图像识别上的能力，其回应比许多人类更加清晰和出色。如果在互联网上所有可用数据的基础上训练一个比 GPT4 大 100 倍、与人类大脑大小相当的模型，其潜力将是巨大的。 值得注意的是，AI 模型能够生成同一场景的多个角度，具有物理上准确的光线，在某些情况下还能生成物理上准确的流体和雨水。这种生成具有准确、常识性物理的图像和视频的能力，意味着模型拥有了常识推理能力，也表明其对常识有了理解。 总的来说，机器人的发展正朝着更加智能、灵活和通用的方向迈进，通过不断学习和模仿人类行为，以及借助强大的 AI 模型和海量数据，未来机器人在各个领域的应用和性能都有望取得突破性的进展。

以下是为您生成的关于机器人领域的 3000 字文章： 一、引言 机器人技术作为当今科技领域的重要组成部分，正以惊人的速度发展和变革。对机器人文献资料的深入研究和分析，有助于我们快速掌握这一领域的核心知识，准确评价机器人的能力，并洞察其未来的发展趋势。 二、机器人的定义和背景 （一）定义 机器人是一种能够自动执行任务的机械装置，通常具备感知、决策和行动的能力。 （二）背景 机器人技术的发展可以追溯到古代，但现代机器人的概念始于 20 世纪中叶。随着计算机技术、传感器技术和控制理论的不断进步，机器人的性能和应用范围得到了极大的拓展。 三、机器人的分类和特点 （一）分类 根据不同的标准，机器人可以分为工业机器人、服务机器人、特种机器人等。 （二）特点 机器人具有高精度、高速度、高可靠性、可编程性等特点。 四、机器人的关键技术 （一）感知技术 包括视觉、听觉、触觉等传感器技术，使机器人能够获取周围环境的信息。 （二）决策技术 基于人工智能算法，让机器人能够做出合理的决策。 （三）控制技术 确保机器人的动作准确、稳定和高效。 五、机器人的应用领域 （一）工业制造 在汽车、电子等行业中，机器人能够完成装配、焊接、搬运等重复性工作，提高生产效率和质量。 （二）医疗保健 辅助手术、康复治疗、护理等方面发挥作用。 （三）服务行业 如餐饮、物流、零售等，提供客户服务、货物配送等功能。 （四）军事领域 执行侦察、排爆、作战等危险任务。 六、机器人能力的评价指标 （一）精度和准确性 衡量机器人完成任务的精确程度。 （二）速度和效率 反映机器人的工作效率。 （三）适应性和灵活性 评估机器人在不同环境和任务中的适应能力。 （四）可靠性和稳定性 考察机器人长期运行的稳定性和可靠性。 七、机器人发展的趋势 （一）智能化 融合更多的人工智能技术，使机器人具备更强的自主学习和决策能力。 （二）人机协作 人与机器人更加紧密地合作，共同完成复杂任务。 （三）小型化和轻量化 便于在更多场景中应用。 （四）多模态感知和交互 实现更自然、更丰富的人机交互。 （五）应用领域的拓展 不断渗透到新的行业和领域。 八、结论 机器人技术的发展为人类社会带来了巨大的机遇和挑战。通过对机器人文献资料的深入分析，我们对机器人的定义、分类、关键技术、应用领域、能力评价和发展趋势有了更全面的认识。未来，随着技术的不断进步，机器人将在各个领域发挥更加重要的作用，为人类创造更多的价值。但同时，我们也需要关注机器人发展带来的伦理、法律和社会问题，确保其安全、可靠、有益地服务于人类社会。 以上内容仅供参考，您可以根据实际需求进行调整和完善。

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。

“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台： 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素： 选择彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体，强调信息传达的清晰度和直接性。 此外，WaytoAGI 里有个离谱村： 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，是灵魂的避风港，激励着每一个生命体发挥其无限的想象力，创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。

以下是关于将常用的 AI 入口放在一张网页上设置 WaytoAGI 页面的方法： 1. 点开链接就能看：不用注册，不用花钱，直接点击。 2. 想看啥就看啥：比如您想学 AI 绘画，就去看“AI 绘画”部分；想找 AI 工具，就去“工具推荐”部分。内容分得清清楚楚，想学啥都能找到。 3. 有问题还能问：如果看了还有不懂的，或者想跟别人交流，可以加入社群，大家一起讨论。 另外，关于使用 Cursor 制作您的第一个主页： 1. 在搞定一个非常简单的小游戏之后，可以做一个自己的个人介绍网站。可以先看看官网，比如 allinagi.com.cn、sboat.cn。假设要做一个《全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船》项目，首先会有一个初步简单的项目介绍，比如 WaytoMars 是一个制造、运营全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船公司品牌，有着领先全球的技术实力、人才优势，预计在 2030 年推出可承载上千人，五星豪华级的全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船。有了项目介绍后，让 AI 帮助生成一个具有前端大师级审美、极富科幻感的网站首页。首先，新建一个 waytomars 文件夹并打开，在 AI 对话框中输入上述的话，一路等待 AI 制作以及加入您的修改意见即可。 2. 如何让别人看到您的作品预览：通过将项目文件夹整体上传，就可以生成一个临时浏览链接，在不需要域名和服务器的情况下让外部也能够看到您的作品。注意：如果发现 cursor 有所卡顿，注意是不是 AI 让您在终端区或者对话区确认重要操作，左下角将 ask every time 修改为 auto run 就可以全自动化了。 WaytoAGI 就是一个帮您快速入门 AI、学会用 AI 搞事情的“武器库”。不管您是完全不懂 AI 的小白，还是想用 AI 赚钱的普通人，它都能帮到您。AI 是未来的趋势，现在学一点都不晚，如果您想了解 AI、用 AI、甚至靠 AI 搞钱，WaytoAGI 就是您最该看的“AI 宝典”。

WayToAGI（通往AGI之路）是一个由热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库。它具有以下特点和优势： 1. 整合了各种AI资源，让大家能轻松学习AI知识，应用各类AI工具和实战案例。 2. 提供了一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 3. 时刻追踪AI领域最新进展并更新，每次访问都有新收获。 4. 涵盖丰富的内容，包括AI视频、AI绘画、AI音乐、AI艺术、AI即兴戏剧、AI Agent共学等。 5. 为用户提供全面系统的AI学习路径，辅助思考，让学习过程少走弯路。 6. 自 2023 年 4 月 26 日诞生，在无推广情况下，一年已有超 70 万用户和超千万次访问量。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。访问“waytoagi.com”即可找到社群。

以下是为您整理的相关内容： 1. 10 月 9 日小作业中提到：熟悉 waytoagi 知识库，并找到 Prompt 提示词框架文章，给出两个提示词框架和生成结果。框架一是“CRISPE 框架”，处理小学六年级同学丢钱引发的同桌纠纷，给出三种解决方式，包括调查真相、教育双方，全班寻找失物、避免误解，引导调解与反思。生成结果为详细的解决步骤。同时提到人工智能时代的三个基石是数据、算法、算力，数据和算法可在开源数据库等找到，算力可在云计算平台如 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 找到。 2. 6 月 11 日 AI 秒学团队中，有人分享了搭建聊天功能工作流的经历，提到在实践中不断迭代、调整和优化。一位纯社科背景的高校老师感谢 way to AGI 带文科生进入 agent 的“坑”，并提到小团队给予的帮助。 3. 问卷中，刘翔宇表示自己是国内一线互联网 AI 产品经理，愿意共同维护 WaytoAGI 开源社区，学习目标是了解 Comfy 基础理论等多方面，所在城市为北京。

学习 WaytoAGI 的最佳路径包括以下几个方面： 1. 了解最新的 AI 技术：WaytoAGI 像免费的“技术期刊”，能让您了解最新动态，还能教授实用技能，且开源免费。 2. 线上共学：通过线上共学方式，手把手教您应用 AI 技术，无论您是小白还是有一定基础，都能找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友：如果您想创业、做副业，或者只是想找对 AI 感兴趣的伙伴一起做事，WaytoAGI 是很好的平台。 使用 WaytoAGI 的方法： 1. 点开链接就能看：无需注册和花钱，直接点击链接：点击。 2. 想看啥就看啥：比如想学 AI 绘画，就去看“AI 绘画”部分；想找 AI 工具，就去“工具推荐”部分，内容分类清晰。 3. 有问题还能问：看了还有不懂的，或者想跟别人交流，可以加入社群讨论。 此外，WaytoAGI 还有整活区，这里不是系统性学习的地方，而是一起做有趣事情的游乐场。在这里，您不用证明想法“有什么用”，可以尽情发挥对 AI 最天马行空的想象，鼓励把 AI 玩出新花样。

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。

以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。

以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。

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。