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AI智能体在电商领域营销助手应用

Answer

AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用:

  1. 品牌卖点提炼:
    • 智能体的构建中,理解和控制结构最为重要,其本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高效率。
    • 实际搭建要根据公司业态调整,给智能体更多提示词提升分析合理性。例如电商产品,线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台,线下触点包括产品包装、包裹等,人员触点有销售人员等;线下实体服务行业,线上触点有大众点评/美团等,线下触点有门店展示等。
    • 遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确,调整提示词能提升某部分助手信息准确度,但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例,以免限制 AI 创造性思维。
  2. 电商导购:
    • 以“什么值得买”智能体为例,用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过 API 检索商品信息,与提示词组装后请求大模型回答,成为电商导购类垂直搜索应用,提升商品推荐效果。
    • 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作,通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题,如新产品取名,涉及多个步骤和智能体,还需调度中枢协调工作和决策。
  3. 搭建智能体提炼品牌卖点:
    • AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项,可用于品牌卖点提炼,搭建品牌卖点提炼助手。
    • 搭建前要明确 AI 能力边界,如 AI 不了解公司产品、独特之处等。
    • AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等,确定的智能体更适合做引导型助手,在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

智能体在品牌卖点提炼中的应用

在智能体的构建中,对于结构的理解和控制,是整个工作流中最重要的部分,本文旨在为大家提供的是结构化的思路,而结构中的单点,可以通过不断迭代的方式,不断完善。请注意,品牌卖点提炼助手的本质是一个办公助手的形式,它最强的能力是为本来就具有营销思维的团队提供更为广阔的思路,将核心的经历放在决策和更具创意的部分,可以极大的提高团队效率。[heading2]4.1后续的迭代方向[content]实际的搭建过程,除了按照营销管理的结构进行智能体的搭建,实际也要根据公司所处的业态进行合理的调整,给智能体更多的提示词来提升分析的合理性。比如对于电商产品,其线上的触点是淘系京东系的电商平台,和抖音小红书等兴趣电商内容平台,而线下触点则是产品的包装、包裹、包括卡、产品说明书等,人员触点是销售人员、主播、售后、客服等。而线下是的实体服务行业,其线上的触点是大众点评/美团等线上OTA本地生活平台,抖音小红书等新媒体内容平台,而线下触点则是线下的门店展示,服务流程等,人员则是电话销售、服务人员等。因此,在实际的智能体构建中,结构上遵循营销管理的流程,可以保证智能体在输出上不会乱说八道,而通过调整单独智能体的提示词,可以有效提升在某一部分助手信息的准确度。另外,营销管理的结构化提示词中有一个注意事项,不要依赖于举例,因为举例有可能会限制AI在某一个方向上的发散思维,虽然避免了AI胡说八道,也限制了提供更有创造性思路的可能性。在营销过程中,更依赖于公司人员和咨询人员的决策力和敏锐的洞察力,智能体的灵感助手能够帮助我们更轻松的决策。

工具:我做了一个 AI 搜索引擎

以Kimi+的“什么值得买”智能体举例,假设用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先做Query Rewrite提取出“笔记本电脑”关键词,再通过“什么值得买”的API检索对应的商品信息,拿到检索结果后,跟智能体内置的提示词组装成上下文,请求大模型回答。于是这个智能体便成了一个电商导购类的垂直搜索()应用,在商品推荐方面有更好的回答效果。1.工作流Workflow工作流Workflow也可以理解为多智能体协作Multi-Agents,通过多个智能体的组装,解决一些复杂场景的搜索问题。比如:给新产品取名,我习惯的步骤是告诉大模型新产品是做什么的,大模型推荐几个可取的名字选择其中一个名字,去谷歌检索,是否有同名去Twitter检索是否有同名去Github检索是否有同名选择一个域名,去Namecheap搜索是否已被注册全部检测通过,确定产品名,注册域名这里涉及到一个回溯的问题,也就是在其中某个步骤发现产品名不可用,要回到第一步重新选择名字,再继续走后面的检测步骤。人工去做这件事,毫无疑问是很费时间的。AI搜索+Workflow的模式,可以有效解决这个问题。首先定义几个智能体,每个智能体完成一项功能。比如A智能体只负责给出建议的名字,B智能体负责检索谷歌是否有同名,C智能体负责检索Twitter是否有同名,D智能体负责检测Github是否有同名,E智能体负责检测可用的域名...另外还需要有一个调度中枢,协调每个智能体的工作,需要做决策,决定是继续下一步还是回溯到之前的步骤。

智能体在品牌卖点提炼中的应用

AI在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特的强项,可以应用在品牌卖点提炼中,为公司寻找品牌卖点的过程中,提供有效的分析和灵感,因此我们可以借助AI智能体,搭建出属于公司品牌的品牌卖点提炼助手,利用和智能体的对话,更有助于我们找到有效的品牌卖点。[heading2]3.1先明确我们的Know-How和AI的能力[content]在搭建智能体之前,我们需要先明确AI的能力边界,因此我们需要明确AI对我们公司以及公司所在的市场不了解的部分。AI不知道我公司的主要产品,以及产品具体解决了用户什么需求。AI不知道我公司产品具体的独特之处。AI不知道我公司是否获得过哪些特别的认可。AI不知道我公司目前所依赖的核心渠道。AI不知道我公司目前产品从售卖数据上体现的核心购买人群。AI不知道我公司在产品售卖中曾使用过的营销手段。AI不知道我公司期望在新的渠道中获得怎样的结果。……你会发现,AI在品牌卖点探索过程中,对你公司的了解程度接近于0,如果你直接期望AI去帮你找到卖点,那基本上只能收获AI的一通瞎回答,比如像下面这样:这样的回答结果,基本无法帮助我们拿到有效的品牌卖点,更无法将卖点制作成真正的落地页。而AI真正的能力是什么:AI能够通过分析数据和信息进行逻辑推理,解决复杂问题。AI擅长快速处理和分析数据,能够从中提取有价值的信息和模式。AI有大量的训练数据,可以输出比人类更全面的相关信息。AI可以理解用户所提供的内容,按照正确的结构梳理有效的输出内容。因此,我们可以确定这样一个智能体,更适合做一个引导型的助手,你不能依赖AI给你从0到1找到公司产品的卖点,也不能依赖于智能体直接从大量数据的分析结果直接得到最终的有效卖点。而引导型的助手,更好的形式是,让它成为一个灵感提问助手,在我们寻找卖点的过程中,在思考路径陷入停滞的情况中,让AI提供更多的思考维度。

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我想做电商主图,用什么ai
如果您想制作电商主图,可以考虑以下几种 AI 工具和方法: 1. Midjourney:通过输入相关关键词,如“Guerlain Perfume,plant flowers,top light.cean natural backaround with water,saturation color scheme.The productis bright,Motled shading,studo lighfing,contrast high precision,Fine gloss,Centered composition,Photography,HD4Krealism–q 2–v 5–s 750–ar 9:16”,生成图片后再进行后期修改调整和文字排版。 2. Stable Diffusion:对于运营网店的女装店主,可采用局部重绘的方法。先真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片,选好真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7,再根据不同平台需求换头,如面向海外市场换白女头,然后在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置相关的 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。
2025-04-15
大模型 个性化 电商
大模型在电商领域的应用主要体现在以下方面: 1. 生成电商服饰数据:以大元模型广场为例,可让大模型按要求生成电商服饰数据(含尺码、价格、描述等信息,输出为 Excel 结构),用于辅助运营小二回复问题沉淀;当缺少真实数据或担心数据安全时,还可用示例数据跑测试及做非结构化清洗。 2. 个性化营销:在广告营销行业,大模型从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验,而对于广告图案的生成完全可以通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 在医疗行业,大模型的应用主要涵盖三个方向:疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。例如,麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin,研究者通过训练集让 AI 学习分子特点,最终成功识别出符合要求的分子。目前很多医疗研究机构都进行医疗大模型的开发研究。 在图像生成领域,如 Midjourney 发布了模型个性化 Personalization 或'p'的早期测试版本。其工作原理是学习用户的喜好,以便更可能用用户的口味来填补空白。使用时只需在提示后输入p,或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能,还可以使用s 100 控制个性化效果的强度。但个性化目前不是一个稳定的功能,会随着更多的成对排名而变化,并且可能会推出算法更新。
2025-04-11
Ai如何帮助电商
AI 在电商领域有以下多方面的帮助: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 5. 生成产品照片:像这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片,提升产品对在线购物者的吸引力。 6. 创作营销内容:可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 7. 商品展示图制作:可以借助 Stable Diffusion 等 AI 作图工具,通过局部重绘等方法美化商品展示图,比如真人穿衣服拍照后进行处理和替换等操作。
2025-03-29
我是一名电商设计师,现在想学习SD AI绘图,有一点基础,但学习课程资源有限,请你帮我制定一份详细的学习计划,并提供一些学习资源。
以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源: 学习计划: 1. 首先,深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理,包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着,掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构,如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式,如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程,并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景,如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后,尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型,包括配置训练环境与训练文件,以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源: 1. 教程:深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面,包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 模型,即可获得资源链接,包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SDTrain,即可获得资源链接,包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE,UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 网络结构,即可获得网络结构图资源链接。
2025-03-28
怎么用AI做电商
以下是关于如何用 AI 做电商的一些方法和应用场景: 在商品展示方面,可以利用 AI 绘画工具如 Stable Diffusion 来制作商品展示图。对于女装商品,可先让真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片。选好真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7,并根据不同平台需求进行换头操作,如面向海外市场换白女头。在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹需要替换的部分,并设置合适的 prompts 和 parameters。 在电商运营中,AI 有多种应用场景: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决问题。 此外,还可以利用 AI 数字人带货本地生活电商: 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案,明确身份、描述需求和回答要求。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案,结合需求与框架。 3. 生成虚拟数字人短视频:打开相关网站,输入内容,选择头像、国家和声音,等待生成后结合产品讲解并发布进行视频带货。
2025-03-24
做电商的话如何使用AI结合拍摄的产品图片生成推广图片和视频
以下是关于在电商中使用 AI 结合拍摄的产品图片生成推广图片和视频的方法: 虚拟数字人结合产品做视频: 1. 添加产品/介绍背景:如果有自己的视频/图片素材可以使用,没有的话可以根据搜索添加。 2. 扣像结合背景:在剪映中把数字人扣下来,导入视频,点击画面选择抠像,点击智能抠像,调整到合适的大小和位置。 3. 添加字幕和音乐:智能识别字幕,可搜索添加音乐或手动添加自己喜欢的音乐。 使用数字人无需真人模特: 只需上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步,动作、姿势定制,提供 1000 多种国家数字人模特,覆盖全球 28 种语言,能快速生成产品宣传视频,省去拍摄烦恼。在线体验: 。 此外,使用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下步骤: 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,快速识别关键信息。 2. 关键词优化: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。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略: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:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化: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:AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销: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。
2025-03-22
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
AI智能体在企业应用案例
以下是一些 AI 智能体在企业中的应用案例: 决策智能体: 以 Anterior 为例,它是一家健康计划自动化公司,开发了用于自动化理赔提交审核的临床决策引擎。将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用 LLM 评估相关临床文件是否符合规则,在复杂任务中选择最佳方法并更新状态,直至最终确定。 Norm AI 正在为监管合规打造 AI 智能体,Parcha 正在为 KYC 建立智能体。 检索增强生成(RAG): 以 Sana 的企业搜索用例为例,应用程序加载和转换无结构文件,将其分块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提问时,系统检索相关上下文块,折叠到“元提示”中与检索信息一起喂给 LLM,合成答复返回给用户。 Eve 法律研究的共同驾驭员会将研究查询分解为独立提示链,运行每个提示链生成中间输出,并综合编写最终备忘录。 生成式 AI 应用: 具有搜索、合成和生成三个核心用例,Menlo Ventures 投资组合公司如 Sana(企业搜索)、Eve(法律研究副驾驶)和 Typeface(内容生成 AI)是早期突破性的代表。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。
2025-02-16
AI 智能体在企业落地
以下是关于 AI 智能体在企业落地的相关内容: 决策智能体方面: 决策智能体使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。 以 Anterior 为例,其将付款方规则转换为有向无环图(DAG),智能体遍历决策树,在每个节点利用 LLMs 评估相关临床文件是否符合特定规则,遇到复杂任务时选择最佳方法并更新自身状态。 其他领域如 Norm AI 为监管合规打造 AI 智能体,Parcha 为 KYC 建立智能体。 相关人物与业务方面: 韦恩是智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家,荣获多家 AI 开发平台比赛奖项,有 12 年程序开发背景,是多家企业的 AI 落地顾问,承接 1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地等业务。 生成式 AI 应用方面: 生成式 AI 应用当前有搜索、合成和生成三个核心用例与强大的产品市场契合度。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界,实现端到端流程自动化。
2025-02-16
flowith 2.0与refly的区别具体在哪里?
Flowith 2.0 与 Refly 的区别主要体现在以下方面: 功能定位:Refly 是一款国产应用,是全站式的文本创作工具,集成了“知识库+自由画布+AI 搜索+内容编辑”等功能,覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。Flowith 2.0 是一款出海应用,有成为订阅制 AI 知识社区的野心。 知识库:Flowith 2.0 的知识库允许自行上传制作并发布,还可以自由添加(或购买)他人已经发布的知识库,这是其作为 AI 付费订阅知识社区的基本雏形,而 Refly 没有此功能。 内容编辑器:Flowith 2.0 的内容编辑器有 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式,Refly 未提及有此多样的模式。 交互设计:Flowith 2.0 继承并优化了 1.0 版本的交互设计,尤其是 Agent 功能设计(包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等)得到了强化,以及依旧流畅酷炫的对话模式(包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等),Refly 未提及相关内容。 团队协作:Flowith 2.0 支持团队协作,允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow,Refly 未提及此功能。
2025-02-13
智能体在电商领域的应用
智能体在电商领域有以下应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词“笔记本电脑”,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作:工作流也可理解为多智能体协作,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,涉及多个步骤和检测,人工操作费时,而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决,通过定义多个智能体完成各项功能,并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面: 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要,旨在提供结构化思路,单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整,给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同,遵循营销管理流程保证输出,调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例,决策和洞察力仍依赖人员,智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景,即触点,包括线上(如微信、抖音等平台)、线下(产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景)和人员(线上直播间、人工客服或线下销售人员等)触点。在最终步骤,需找到所有传达品牌卖点的场景,结合需求制作落地页或沟通话术,建立品牌价值。
2024-12-20
AI智能体在电商领域可落地的应用
AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词“笔记本电脑”,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化:工作流也可理解为多智能体协作,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,涉及多个步骤和检测,人工操作费时,而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决,通过定义多个完成不同功能的智能体,并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼:AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势,可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界,如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手,在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时,除遵循营销管理流程保证输出合理,还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品,需考虑线上线下不同触点和人员等因素。
2024-12-19
AI智能体在电商领域到底能做什么
AI 智能体在电商领域主要有以下应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入购买需求,如“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作:通过多个智能体的组装,解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,定义多个智能体分别负责不同功能,如给出建议名字、检索是否同名等,同时需要调度中枢协调工作,决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持:如在理赔提交审核中,将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用语言模型评估相关文件是否符合规则,并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼:实际搭建中,遵循营销管理流程保证输出合理性,根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度,为营销团队提供更广阔思路和灵感。
2024-12-19
我想要一个助手,能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手,可以通过以下步骤实现: 1. 搭建示例网站: 创建应用:点击打开提供的函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果,此时网站的右下角会出现 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 此外,零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题,决策链设计包括: 1. 加权得分计算:将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘,然后求和,得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析:考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析:为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析:将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中,包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括: 1. 敏感性分析:通过调整不同因素的权重,检验决策是否稳健。 2. 情感检验:反思个人对每个选项的情感反应,并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议:基于前面的所有分析,提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作: 假设您是一名在职的产品经理,想跳槽并拿到两个不错的 offer,向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题,决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后,决策助手开始定义基本的评估标准,并让您审核,还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后,决策助手对每个选项进行评分,评分采用 1 到 10 分的制度,涵盖所有评估标准。评分完成后,决策助手会整理出一个清晰的表格,包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
问题定义优化助手
以下是关于问题定义优化助手的相关内容: 市面上有很多 Prompt 框架,框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景(所需角色、具备的能力和资源)、问题目标(期望的输出结果和验收标准,如提供商务谈判的完整过程)、提供的资料信息、限制条件(如预算限制等)、角色技能(为目标服务所需调动的技能,如熟悉某个领域的商业案例)和工作流(解决问题时需完成的任务步骤,如信息收集、谈判策略设定等)。细致的内容可能得到更好的结果,但也可能限制可能性,这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面,体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践,写出自己的一条 prompt 及对话分享出来,提交格式为创作思路和目标|prompt 展示|输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化,其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,提到了在不同学段和学科的应用场景,以及向 AI 大模型提问的问题设计,还涉及教育提示词优化助手。
2025-04-11
有哪些论文阅读助手相关的预置提示词
以下是一些论文阅读助手相关的预置提示词: 论文内容总结方面:GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容,提高梳理效率。例如:阅读完整篇文章之后需要花费大量时间总结和梳理文章内容,而大模型可以结合有效的提示词,迅速总结概括文档,从而节省时间。 论文内容翻译方面:GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容,提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色方面:精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整,以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。比如针对小红书的使用场景,调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围,从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。 此外,还有以下相关提示词: Claude2 中文精读方面:零提示生成直接引用,如提示以获取相关引语。文档摘要或文本+直接引语通常能使答案更准确。 小七姐的教程中提到:比如让 AI 帮阅读文档时,可以写如“于是这个提示词解决了你自己,和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦!”的提示词。还可以选择如“情境:”这样的基础提示词框架入手。
2025-04-08
作为财务人员,可以开发什么样的AI助手
作为财务人员,可以开发以下类型的 AI 助手: 1. 税务方面: 利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题。 结合飞书避免信息泄露和实现自动回复。 2. 日常工作方面: RPA 流程自动化机器人,可替代电脑办公中的重复有逻辑工作,如开票、网银流水下载等,为企业降本增效。 财经数据分析助手,能分析和解释财经数据,提供投资建议。 风险评估模型,进行财务风险评估和预测。 自动化金融报告编制,自动化编制和解读财务报告。
2025-04-01
个人AI助手可以有什么方向的应用
个人 AI 助手的应用方向广泛,包括但不限于以下几个方面: 1. 教育培训: 数字教师:如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。可以与历史人物对话交流,不受时空限制,实现一对一辅导,提高学生参与感,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,缓解教育资源不平等问题。 数字陪伴:作为孩子的玩伴,给予赞美等社会奖励,促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 宠物相关: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验,如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 3. 信息检索与分析: Google Gemini 的 Deep Research:智能信息检索与分析工具,基于主题快速检索全网资源并生成综合报告,支持导出为 Google Docs 文档格式,适合学术研究、内容创作、行业分析等场景,整合了 Google 核心数据源,结合模型多模态处理能力,可处理大量上下文信息。 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具:基于人工智能技术的全能搜索助手,提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验,可通过简单描述查询意图进行模糊搜索,支持实时预览搜索结果。
2025-04-01
coze小红书爆款文章生成助手
以下是关于 Coze 小红书爆款文章生成助手的相关内容: 1. 画小二的 Coze 工作流配置:包括抖音热门视频转小红书图文的详细参数配置,如整体结构图、开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 以及输出结果的参数配置。在标题和正文生成方面,有具体的要求和技能,如采用二极管标题法、使用爆款关键词、遵循小红书平台标题特性、保证正文口语化且长短在 200 字左右等。 2. 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法:强调精彩的 Prompt 对驱动 AI Agent 稳定运作的重要性,指出高质量 Prompt 依赖用户的逻辑思考和知识经验抽象表达,介绍了通过 12 个初始样例引导 AI 定制完美提示词的方法。 3. 雪梅 May 的 AI 学习日记:记录了对 Coze 的学习过程,包括了解到 Coze 是字节跳动的 AI agent 产品,可用工作流方式制作 AI 智能体,如爸妈防骗助手、热点文章生成器等,并分享了自己对 Coze 的初步理解,认为它能让无技术背景的人实现想法。
2025-03-24