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如何将网站搜索,修改成al聊天提问回答

Answer

要将网站搜索修改为 AI 聊天提问回答,您可以参考以下内容:

在 Cursor 中:

  • Chat 聊天:允许您与看到您代码库的 AI 交谈,始终能看到当前文件和光标,可通过“⌘+Shift+L 或‘@’将特定代码块添加到上下文中,使用“⌘+Enter 与整个代码库聊天。
  • Codebase Answers 代码库答案:使用“@Codebase 或“⌘Enter 询问有关代码库的问题,Cursor 会搜索代码库以查找相关代码。
  • Reference your Code 引用您的代码:通过带有“@符号的参考代码用作 AI 的上下文,只需键入“@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。
  • Use Images 使用图像:点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框以包含视觉上下文。
  • Ask the Web 询问 Web:使用“@Web 从 Internet 获取最新信息,Cursor 会为您搜索网络并使用最新信息回答问题。

在 Customize 自定义方面: 可以在 Cursor Settings>Features>Chat 下自定义光标聊天。相关设置包括:

  • 始终在网上搜索答案:这会使 AI 模型在每个查询中浏览网络以获取最新信息。
  • 添加聊天淡入淡出动画:为生成的 AI 消息添加平滑动画。
  • 默认为无上下文:使 AI 模型仅使用用户消息作为上下文,不包含其他上下文如当前文件。
  • 自动滚动聊天:在 AI 在线程底部生成文本时自动滚动聊天。
  • 在聊天窗格中缩小滚动条。
  • 开始新聊天时显示聊天历史记录。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Cursor官方:功能介绍

Chat lets you talk with an AI that sees your codebase.The chat can always see your current file and cursor,so you can ask it things like:"Is there a bug here?".You can add particular blocks of code to the context with⌘+Shift+L or"@."You can chat with your entire codebase with⌘+Enter.Chat允许您与看到您的代码库的AI交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标,因此您可以向它询问诸如:“这里有bug吗?您可以使用⌘+Shift+L或“@”将特定代码块添加到上下文中。您可以使用⌘+Enter与整个代码库聊天。[heading3]Codebase Answers代码库答案[content]Use@Codebase or⌘Enter to ask questions about your codebase.Cursor will search your codebase to find relevant code to your query.使用@Codebase或⌘Enter询问有关您的代码库的问题。Cursor将搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。[heading3]Reference your Code引用您的代码[content]Reference code with@symbols to be used as context for the AI.Just type@to see a list of all the files and code symbols in your folder.带有@符号的参考代码,用作AI的上下文。只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。[heading3]Use Images使用图像[content]Hit the image button under chat or drag an image into the input box to include visual context into chat.点击聊天下方的图片按钮,或将图片拖到输入框中,将视觉上下文包含在聊天中。[heading3]Ask the Web询问Web[content]Get up-to-date information from the internet with@Web.Cursor will search the web for you and use the latest information to answer your question.使用@Web从Internet获取最新信息。Cursor将为您搜索Web并使用最新信息来回答您的问题。

Customize 自定义

You can customize the Cursor Chat under Cursor Settings>Features>Chat.您可以在Cursor Settings>Features>Chat下自定义光标聊天。These settings include:这些设置包括:Always search the web for answers.始终在网上搜索答案。This will make the AI model browse the web each query for the most up-to-date information.这将使AI模型在每个查询中浏览Web以获取最新信息。Add chat fading animation.添加聊天淡入淡出动画。This adds a smooth animation to the AI messages as they are generated.这会在生成AI消息时为其添加平滑的动画。Default to no context.默认为无上下文。This will make the AI model only use the user message as context,and no additional context such as current file will be included.这将使AI模型仅使用用户消息作为上下文,并且不会包含其他上下文,例如当前文件。Auto scroll chat.自动滚动聊天。This will automatically scroll the chat as the AI generates text when at the bottom of the thread.这将在AI在线程底部生成文本时自动滚动聊天。Narrow scrollbar in the chat pane.在聊天窗格中缩小滚动条。Show chat history when starting a new chat.开始新聊天时显示聊天历史记录。

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Gen - 3 Alpha
Gen3 Alpha 是 Runway 在为大规模多模式训练构建的新基础设施上训练的一系列模型中的第一个。与 Gen2 相比,在保真度、一致性和运动方面有重大改进,也是朝着构建通用世界模型迈出的一步。 官方介绍地址:https://runwayml.com/blog/introducinggen3alpha/ 创始人相关内容: 此外,在视频生成领域,一些小型参与者也有显著贡献,如 Runway 的 Gen3 Alpha 等模型。其他主要科技公司如 Meta、Google 等也在视频生成方面有重要进展。
2025-04-15
AL学习内容
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如何学习al
新手学习 AI 可以参考以下步骤: 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。 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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-04-01
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2025-03-31
function call
Function Calling 是一种将 AI 模型(如 ChatGPT、谷歌 Gemini 等)的能力与外部工具和 API 连接起来的方法。 在 ChatGPT 中: 为让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制重要且复杂。 OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后,开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象。 本地写函数执行查询操作,如 this.app.mysql.select,函数名 getSqlQuery,参数:sql,更灵活。 在谷歌 Gemini 中: 讲解了 Function Calling 是什么及具体用法。 以从事金融业务为例,如搜索欧元兑美元的当前汇率,使用前需做好配置,可使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 函数调用带来了多个优势,包括简化用户体验、减少错误发生可能性、为更高级自动化开辟道路,能处理如酒店预订或制定旅行计划等复杂操作,重新定义了人与技术的互动方式。
2025-03-31
function calling是什么
Function Calling 是一种在自然语言处理和人工智能模型中的技术和概念。 在金融业务场景中,例如搜索欧元兑美元的当前汇率,使用前需要做好配置,如使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 对于 ChatGPT 而言,为了让其返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后,开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象,这是将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。例如,本地写函数执行 this.app.mysql.select,使操作更灵活。 对于 OpenAI 的 GPT 模型,Chat completions API 允许在请求中传递一系列函数描述,模型能据此生成函数参数并以 JSON 格式返回,可用于执行函数调用,函数调用的结果还能在后续请求中反馈给模型形成交互循环。想深入了解可查看 GPT 入门指南里的函数调用部分和 OpenAI Cookbook 里的用例。 需要注意的是,模型生成的代码不一定都正确和安全,运行代码前要确保环境安全,最好在沙盒里。
2025-03-26
推理类模型,以deepseek为代表,与此前的聊天型ai,比如chatgpt3.5,有什么差异
推理类模型如 DeepSeek 与聊天型 AI 如 ChatGPT3.5 存在以下差异: 1. 内部机制:对于大语言模型,输入的话会被表示为高维时间序列,模型根据输入求解并表示为回答。在大模型内部,是根据“最大化效用”或“最小化损失”计算,其回答具有逻辑性,像有自己的思考。 2. 多模态能力:ChatGPT3.5 是纯语言模型,新一代 GPT 将是多模态模型,能把感官数据与思维时间序列一起作为状态,并装载在人形机器人中,不仅能对话,还能根据看到、听到的事进行判断,甚至想象画面。 3. 超越人类的可能性:有人假设人按最大化“快乐函数”行动,只要“效用函数”足够复杂,AI 可完全定义人,甚至超越人类。如在“短期快乐”与“长期快乐”的取舍上,人类难以找到最优点,而 AI 可通过硬件算力和强化学习算法实现,像 AlphaGo 击败世界冠军,在复杂任务上超越人类。 4. 应用领域:文字类的总结、润色、创意是大语言模型 AI 的舒适区,如从 ChatGPT3.5 问世到 ChatGPT4 提升,再到 Claude 3.5 sonnet 在文学创作领域取得成绩,只要有足够信息输入和合理提示词引导,文案编写可水到渠成。
2025-03-18
可以同时接多个大模型api的聊天应用
以下是一些可以同时接多个大模型 API 的聊天应用: 1. 熊猫大侠:基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤 能实现打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用等功能。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多模型,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,包括文本、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。 有多种部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 风险与注意事项:微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入;操作需依法合规,对大模型生成的内容注意甄别,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 相关教程:张梦飞同学写的更适合小白的使用教程 2. DIN:全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手 搭建步骤: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并可白嫖大模型接口。 搭建,这是个知识库问答系统,可将知识文件放入,并接入大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信,其自身有问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 拓展功能:搭建完后想拓展 Cow 的功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程,里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的外部挂件应用 wenda: 地址: 简介:一个 LLM 调用平台。为小模型外挂知识库查找和设计自动执行动作,实现不亚于大模型的生成能力。 JittorLLMs: 地址: 简介:计图大模型推理库:笔记本没有显卡也能跑大模型,具有成本低,支持广,可移植,速度快等优势。 WebCPM 地址: 简介:一个支持可交互网页搜索的中文大模型。 GPT Academic: 地址: 简介:为 GPT/GLM 提供图形交互界面,特别优化论文阅读润色体验,支持并行问询多种 LLM 模型,兼容复旦 MOSS, llama, rwkv, 盘古等。 ChatALL: 地址: 简介:ChatALL(中文名:齐叨)可以把一条指令同时发给多个 AI,可以帮助用户发现最好的回答。
2025-03-17
微信聊天记录整理助手
以下是关于微信群聊总结 AI 助手(JS and Electron ver)的详细介绍: 脚本版本运行: 会弹出二维码,使用微信扫码登录,登录成功后程序持续抓取群聊记录,保存在本地文件中,位置在 data/日期文件夹/群名.txt,不会上传到第三方。 手动运行总结程序,在每天结束时对某个群的内容进行总结,命令为:npm run summarize./data/20230823/xxx.txt 总结语音生成的配置。 项目介绍: 这是基于微信机器人的微信群聊总结助手,能自动收集群聊记录并用 AI 总结发送到指定群聊。 是较简单能实现完整功能的项目,用 JS 简单封装。 每次执行 summarize 命令会生成三个总结文件。 提示:使用本项目登录微信可能存在封号风险,请慎重使用并遵守相关平台规则。 下载与支持: 本项目由免费白嫖 GPT 的智囊 AI技术支持。 自己跑不起来但需要群聊总结的同学,可加机器人微信号:aoao_eth,把机器人拉进群里。 新版本:桌面应用: 可使用桌面版,一键监控、总结、发送,也可用脚本版手动运行监控和总结。 下载后直接打开配置 app key 即可运行监控和总结,一键总结,一键发送到群内。 如需要 windows 版本,可自己构建或者直接代码运行,代码在 app 文件夹中,欢迎构建成功的同学提供 windows 安装包。 截图展示的功能: 每日群聊监控和数据统计(界面实时更新) 一键总结,一键查看总结结果,一键发送到群聊 聊天记录实时查看,直接发送内容到群聊 随时更新的配置,可配置截取的文本长度和结尾词等 机器人状态监控,账号切换 正常运行界面,点击对话可看到实时对话和记录,同时可直接输入内容对话 微信登录界面
2025-03-12
微信聊天机器人
以下是关于搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 开始搭建,配置腾讯云轻量应用服务器,配置部署 COW 组件。 在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参数参考官方来源:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。编排模板中,名称的全大写描述需对应,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY 。私聊或群聊时,最好加上前缀触发机器人回复,如配置的对应配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX,群聊中对应参数是 GROUP_CHAT_PREFIX,机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 2. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建: 微信有多种功能,个人微信/微信群目前 Coze AI 平台不支持直接对接,微信公众号、微信服务号、微信客服支持与 Coze AI 平台对接。 Coze 的国内版已正式发布 API 接口功能,可直接对接个人微信和微信群。 3. 熊猫大侠:基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进微信里的实现方案。 有更适合小白的使用教程:【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信副本 。 实现内容包括打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需接入大模型 API(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成内容注意甄别,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据注意脱敏。 支持多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型: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。 支持多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-03-06
用ai帮助聊天
以下是关于用 AI 帮助聊天的相关内容: Cursor 官方: Chat 聊天:允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标,您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中,也可以使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案:使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题,Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 引用您的代码:带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文,只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像:点击聊天下方的图片按钮,或将图片拖到输入框中,将视觉上下文包含在聊天中。 学习笔记:Generative AI for Everyone 吴恩达: 阅读方面:可以让 LLM 检查文本错误、总结长句。客服人员针对每一位用户传递大量信息时,可内置 LLM 快速总结信息提供给决策管理层,使用 LLM 进行语义分析,将邮箱、客户留言等外部信息传递给相关部门。构建处理信息的 LLM 模型时,要设置好提示词,持续优化。 聊天方面:聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等,不仅能生成文本,还能产生进一步行动,如处理文本后发送订单信息等。建立聊天机器人的流程为:开始于内部聊天机器人,确保良好表现并避免问题;设置人为参与链路;确保安全后,让机器人对接用户。 大语言模型行与不行:能做类似于应届生能做的事;不可做的包括时间限制(如 GPT3 只有 2022 年 1 月前的数据)、会出现幻觉、接受有限的 prompt、输出有限制、不可以很好处理结构化数据、可能输出有害的信息。 @Chat:此功能目前仅适用于 Cmd K。您可以在 Cmd K 中使用@Chat 将当前聊天消息添加为上下文,当您与希望应用于编辑或生成代码的 AI 进行对话时很有用。
2025-03-03
帮助聊天的ai
以下是关于帮助聊天的 AI 的相关信息: Cursor: Chat 聊天:允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标,您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中,使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案:使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题,Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 Reference your Code 引用您的代码:带有@符号的参考代码,用作 AI 的上下文。只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像:点击聊天下方的图片按钮,或将图片拖到输入框中,将视觉上下文包含在聊天中。 Claude: Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手,是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。它能使用自然语言理解技术理解人类语言,并使用自然语言生成技术进行回答和梳理,以开创性计算机科学家克劳德·香农(Claude Shannon)的名字命名,利用最先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法,为各种应用提供支持,包括但不限于数据分析、自动化和个性化辅助。 注册步骤: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码,然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件,打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 若在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,可能的解决方案有: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 若有海外朋友,可请他们帮忙接收验证码,并将验证码告知您。 完成注册后,若希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大功能和更高的 API 调用限额,需填写支付信息并选择合适的订阅计划。需注意,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。若在注册过程中遇到问题,可参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。
2025-03-03
我想做一个,基于我个人知识库的chatbot,以供我随时搜索和提问,且优先搜索知识库内的内容而非联网搜索,你有什么建议吗?
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。
2025-04-14
如何更好地进行提问,使得AI回复的准确性更高?
以下是一些能让您更好地进行提问,从而提高 AI 回复准确性的方法: 1. 明确角色和任务:例如,指定 AI 为某一特定领域的专业人士,并明确其需要完成的具体任务。 2. 清晰阐述任务目标:让 AI 清楚了解您期望得到的结果。 3. 提供详细的上下文和背景信息:包括相关的案例、事实等,帮助 AI 理解问题的来龙去脉。 4. 提出具体且详细的需求和细节性信息:使用清晰、具体的语言,避免模糊不清的表述。 5. 明确限制和不需要的内容:避免 AI 给出不必要或不符合要求的回答。 6. 确定回答的语言风格和形式:如简洁明了、逻辑严谨等。 7. 讲清楚背景和目的:在提问时,梳理清楚背景信息和提问目的,使 AI 更好地理解问题上下文。 8. 学会拆解环节、切分流程:将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。 9. 了解 AI 的工作原理和限制:有助于更好地设计问题,使其能提供有用答案。 在信息检索和回答生成过程中: 1. 系统会对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,并对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除多个文档或数据源中的冗余内容,防止在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,构建结构化的知识框架,使信息在语义上更连贯。 4. 将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境,包括排序、归类和整合。 5. 必要时进行语义融合,合并意义相近但表达不同的信息片段。 6. 最后,将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式,传递给大语言模型,由其生成准确和连贯的答案。
2025-04-04
我是一名日语大四学生,我要利用我的开题报告结合deepseek完成一篇论文初稿,请问怎么向deepseek提问
要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿,您可以遵循以下正确的提问模板: 1. 赋予角色(选填):对 DeepSeek 赋予一个特定的角色,以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状(必填):提供尽可能详细的背景信息,例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等,以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标(必填):明确告诉 DeepSeek 您的需求,比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等,提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求:您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如:您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色,我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁,目前我已经完成了初步的文献收集和分析,我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲,要求大纲结构清晰,逻辑连贯,具有一定的创新性”。
2025-03-31
我是一名日语大四学生,我要利用我的开题报告和文献综述结合deepseek完成一篇论文初稿,请问怎么向deepseek提问
向 DeepSeek 提问时,可遵循以下万能通用的提问公式:提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色(选填):对 DeepSeek 赋予一个特定的角色,以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状(必填):提供尽可能详细的背景信息,以使它更好地理解您的问题,并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生,正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标(必填):明确告诉 DeepSeek 您的需求,比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求:例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外,在使用 DeepSeek 时还需注意: 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据,分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求,可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时,在其提供方法建议后,可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求,如脱口秀段子,可以结合特定人物的特点和风格,并指定主题和字数等要求。
2025-03-31
不懂得提问ai,得出的答案总是不满意,又得费很多时间自己改
以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议: 1. 避免追问 AI,因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能,保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时,可以告诉它退一步,重新审视整个结构,设想从零开始如何设计,以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题,可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户,很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题,而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整,把要求解释清楚,包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息,即说清楚为什么(Why)、做什么(What)、啥时候(When)、涉及谁(Who)、在哪里(Where)、怎么做(How)。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt,赋予 AI 明确的角色,如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的,例如律师在处理交通事故案件时,清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 的工作原理和限制,以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前,对工作流程进行细致拆解,将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。
2025-03-26
我一个如何向ai提问
向 AI 提问可以采用以下方法: 1. 给 AI 设定一个角色:只需加上“你是一个XXXX角色”,这句话蕴含了角色应了解的背景和输出要求。因为不同角色背景不同,AI 明确角色后能更好地应对问题。 2. 举例子:很多时候,通过举实际例子能更有效地说明要求,使 AI 准确了解您的需求。 3. 连续提问:现在的 AI 能处理多轮对话,对于一个问题可连续提问,根据回复不断细化要求。 4. 当不知道如何提问时,可以直接问 AI 如何提问,然后用它产生的问题再问它。 在软件开发面试中,可观察候选人: 1. 如何向 AI 提问。 2. 如何判断 AI 代码的正确性。 3. 如何调整 AI 生成的代码。 市场营销面试中,让候选人用 AI 生成营销文案,并问“为什么用这个 Prompt”,观察其是否能调整提示词、判断 AI 生成内容的质量。 产品管理面试中,让候选人用 AI 解析用户反馈,提炼产品改进建议,考察其是否能验证 AI 结论的准确性,并提出优化方案。 面试时,可以问以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI: 1. “你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗?你是怎么处理的?” 2. “最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用的?能举个例子吗?” 3. “如果 AI 生成的内容和你的预期不符,你会怎么优化它?” 4. “你觉得 AI 目前有哪些无法解决的业务难题?遇到这些问题你会怎么做?” 有效评估候选人的 AI 能力,需要综合考虑其在上述方面的表现。
2025-03-26
DeepSeek,里面搜索怎么能出来图片?
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
2025-04-09
ai搜索引擎哪个好
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。
2025-04-09
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
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。
2025-04-08
小白不懂MCP,请搜索waytoAGI中与智能体相关的内容(特别是视频形式的)让我来学习
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。
2025-04-08
如何搜索知识库
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)。
2025-04-08