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用户画像生成器,如何自动搭建

Answer

以下是一些关于自动搭建用户画像生成器的开发方向和相关工具:

  1. 竞争分析系统:通过监测竞争对手的营销活动、定价策略及产品变化,为企业提供竞争情报和市场趋势分析。
  2. 用户画像生成器:基于用户的行为数据和偏好信息,自动生成详细的用户画像,帮助企业制定精准的市场营销策略。
  3. 社交媒体监测和分析:实时监测社交媒体上的品牌口碑和相关话题,分析公众意见和反馈,调整营销策略。
  4. 互动式客户反馈平台:搭建平台收集客户实时反馈,并通过数据分析发现潜在问题,促进客户互动。
  5. 忠诚度计划管理生成器。
  6. 市场细分分析工具:对市场进行细分,识别不同细分市场的需求和特征,制定有针对性的营销计划。
  7. 销售预测模型:利用机器学习算法分析历史销售数据,预测未来销售趋势,帮助企业制定合理的生产和营销计划。
  8. 情感分析工具:利用自然语言处理技术对用户评论和社交媒体帖子进行情感分析,识别正面和负面情绪,以便企业实时调整产品和营销策略。
  9. 客户细分工具:通过数据分析对客户进行细分,实现个性化营销。根据用户行为、购买习惯和偏好,制定不同的营销计划。
  10. 市场预测模型:建立数据驱动的预测模型,帮助企业预测市场趋势和消费者需求,从而优化供应链和库存管理。
  11. 忠诚度计划定制器:为不同客户群体设计定制化的忠诚度计划,以增加客户的忠诚度和购买频率。
  12. 交叉销售和向上销售建议器:基于用户的购买历史和浏览行为,自动生成交叉销售和向上销售的建议,提高单个客户的平均订单价值。
  13. 客户流失预测:通过分析过去的客户行为数据,预测哪些客户可能会流失,并针对性地采取措施留住这些客户。
  14. 语音反馈分析工具:分析通过客服或调查收集的语音反馈,识别常见问题并建议改进措施。
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References

扣子模板分享-如何搭建高复制量模板

竞争分析系统:通过监测竞争对手的营销活动、定价策略及产品变化,为企业提供竞争情报和市场趋势分析。用户画像生成器:基于用户的行为数据和偏好信息,自动生成详细的用户画像,帮助企业制定精准的市场营销策略。社交媒体监测和分析:实时监测社交媒体上的品牌口碑和相关话题,分析公众意见和反馈,调整营销策略。互动式客户反馈平台:搭建平台收集客户实时反馈,并通过数据分析发现潜在问题,促进客户互动。忠诚度计划管理生成器:市场细分分析工具:对市场进行细分,识别不同细分市场的需求和特征,制定有针对性的营销计划。销售预测模型:利用机器学习算法分析历史销售数据,预测未来销售趋势,帮助企业制定合理的生产和营销计划。情感分析工具:利用自然语言处理技术对用户评论和社交媒体帖子进行情感分析,识别正面和负面情绪,以便企业实时调整产品和营销策略。客户细分工具:通过数据分析对客户进行细分,实现个性化营销。根据用户行为、购买习惯和偏好,制定不同的营销计划。市场预测模型:建立数据驱动的预测模型,帮助企业预测市场趋势和消费者需求,从而优化供应链和库存管理。忠诚度计划定制器:为不同客户群体设计定制化的忠诚度计划,以增加客户的忠诚度和购买频率。交叉销售和向上销售建议器:基于用户的购买历史和浏览行为,自动生成交叉销售和向上销售的建议,提高单个客户的平均订单价值。客户流失预测:通过分析过去的客户行为数据,预测哪些客户可能会流失,并针对性地采取措施留住这些客户。语音反馈分析工具:分析通过客服或调查收集的语音反馈,识别常见问题并建议改进措施。

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DEEPSEEK提示词生成器
以下是关于 DeepSeek 提示词生成器的相关信息: 即梦 3.0 模型中使用 DeepSeek 生成提示词 1. 进入即梦 AI 平台,访问其官方网站 https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 。 2. 选择 3.0 模型。 3. 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口。 4. 简单描述想要的画面,如“我想生成一张生日贺卡,上面有蛋糕和气球,还有‘生日快乐’的字样。” 5. DeepSeek 会根据描述生成详细的提示词。 6. 把提示词复制到生图功能的输入框,选择 3.0 模型,点击生成即可。 制作“古人骂人”视频中使用 DeepSeek 生成文案 1. 打开 DeepSeek 网站 https://chat.deepseek.com/ 。 2. 输入提示词,示例:“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX(例如:吐槽现代人),XXX 目的(例如:推广 XXX 吸引游客来旅游),输出 3 条 60 字左右的毒舌文案,每条里面都要有‘回答我!Look in my eyes!Tell me!why?baby!why?’” 3. 从中挑选最满意的一条(或多条)保存备用。 使用 DeepSeek 生成单词 1. 输入单词主题、图片风格、单词数量,如非洲动物、真实风格、2 。 2. 选择 deepseekr1 模型,输入单词主题、单词数量,DeepSeek 为用户输出指定数量的单词,并以数组方式呈现,包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。 提示词: 角色:您是一个专业的单词生成助手,擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词,为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能 1:输出关联英语单词,当用户输入主题时,分析主题内涵,运用专业知识,输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标,将该单词用于一句英文中(不超过 15 个单词),并将这句英文句子翻译成中文句子,并以数组形式呈现。 限制:仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标,不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式,英文单词对应变量 yingwen,中文翻译对应变量 zhongwen,美式音标对应变量 yinbiao,英文句子对应变量 juzi_yingwen,中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen,不得有其他格式偏差。
2025-04-10
免费视频生成器
以下为一些免费的视频生成器: 1. pixverse:免费无限生成,抽盲盒。 2. Haiper(有免费额度):https://haiper.ai/ ,能生成 HD 超高清的视频,包括文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频等,文生视频支持选择风格、秒数、种子值。 3. DynamiCrafter(免费):https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/DynamiCrafter ,https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter?tab=readmeovfile ,可生成 2 秒图生视频,还能做短视频拼长视频。 4. Grok 客户端:支持免费生成图像和聊天功能。下载链接:https://apps.apple.com/us/app/grok/id6670324846 ,https://x.com/imxiaohu/status/1877282636986552648 。 此外,还有一些相关的视频生成技术和工具: 1. 香港科技大学与 Adobe 发布的全新视频生成技术 TransPixar,可生成带透明背景的视频(RGBA 格式),实现更丰富的视觉效果,大幅减少后期手动抠图或添加透明效果的工作量,适用于电影特效制作等场景。项目地址:https://wileewang.github.io/TransPixar/ ,GitHub:https://github.com/wileewang/TransPixar 。 2. runway:每次生成消耗 5 积分,做角色动作和部分运动镜头会好一点。 3. pika:每次生消耗 10 积分,做角色动作。 4. Stable video:每次生成消耗 10 积分,做镜头运动会好一点。 5. Morph studio(内测):https://app.morphstudio.com/ ,暂未对外开放,可在官网提交内测申请,discord 上可以免费体验,支持文生视频、图生视频,英文提示词,支持运镜、运动强度、尺寸、秒数设置,默认生成 3s 视频。
2025-03-23
用户画像分析与销售话术生成器
以下是关于用户画像分析与销售话术生成器的相关内容: 销售话术总结优缺点方面: 关键词库包括产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等 13 个方面。 提问模板有两种情况,一是学习从其他地方收集到的销售话术文档或 PDF 等,并让 ChatGPT 分析优缺点和迭代新话术;二是先收集已有的销售话术,通过 ChatGPT 学习理解后分析优缺点,再迭代新话术。 可借鉴的落地场景方面: AI 营销赛道中,AI 可辅助“市场营销”和“新媒体运营”,如汽车+热点营销、用户画像预测等;提升“销售体验”,如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购等;提升“销售能力”,如基于汽车销售场景自动出题等。 开发方向智能体大赛方面: 激活老用户的工具包括竞争分析系统、用户画像生成器、社交媒体监测和分析等。 还有互动式客户反馈平台、忠诚度计划管理生成器、市场细分分析工具等。 以及销售预测模型、情感分析工具、客户细分工具等。 包括市场预测模型、忠诚度计划定制器、交叉销售和向上销售建议器、客户流失预测、语音反馈分析工具等。
2025-03-11
网站生成器
以下是为您推荐的一些网站生成器工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、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,可让您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您选择,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。 以下是另外一些制作网站的 AI 工具: 1. 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,帮助创建独特的品牌形象;包含 SEO 和营销工具,帮助提升网站可见性和流量。 2. 10Web 网址:https://10web.io/ 特点:基于 AI 的 WordPress 网站构建工具,可以自动生成网站布局和设计;提供一键迁移功能,将现有网站迁移到 10Web 平台;集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 3. Jimdo Dolphin 网址:https://www.jimdo.com/ 特点:Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器,通过询问用户问题来定制网站;提供自动生成的内容和图像,帮助快速启动网站;包含电子商务功能,适合小型企业和在线商店。 4. Site123 网址:https://www.site123.com/ 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者;提供多种设计模板和布局,用户可以快速创建专业网站;包括内置的 SEO 和分析工具,帮助优化网站表现。 此外,还有一些图像类 Prompt 网站: 1. AIart 魔法生成器 网址:https://www.aiart.com.cn/?prompter/ 中文版的艺术作品 Prompt 生成器 2. IMI Prompt 网址:https://www.imiprompt.com/ 支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器 3. MidJourney Prompt Tool 网址:https://prompt.noonshot.com/ 类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分 4. Prompt Hero 网址:https://prompthero.com/ 好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney 5. img2prompt 网址:https://replicate.com/methexisinc/img2prompt 根据图片提取 Prompt 6. PromptBase 网址:https://promptbase.com/ Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板 7. promptoMANIA 网址:https://promptomania.com/genericpromptbuilder/ AI 艺术提示词生成器 8. pictionAIry 网址:https://pictionairy.com/ 玩游戏也能练习 Prompt 书写 9. NovelAI tag 生成器 网址:https://wolfchen.top/tag/ 设计类 Prompt 提词生成器 10. 魔咒百科词典 网址:https://aitag.top/ 魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器 11. KREA 网址:https://search.krea.ai/ 设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-02
推荐一个提示词生成器给我
以下为您推荐一些提示词生成器: 1. Midjourney 提示词生成器:仿照 GPTs 里的 MJ prompt 改了一版提示词,可以用在 coze 或者其他国内的 agent 里。不是很挑模型,基本上都可以用。方便的地方在于如果提示词懒得写全,可以让 agent 直接帮助补全润色,黏贴就可以。 2. 月维推出的提示词生成工具:一个开源的 AIGC(Midjourney)提示词可视化编辑小工具,支持显示英文提示词的中文翻译、输入中文提示词翻译到英文、为提示词进行分类(普通、样式、质量、命令)、轻松的排序、隐藏提示词、把提示词可视化结果导出为图片、常用提示词词典。 3. 图像类 Prompt 网站: MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,网址: MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,网址: OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便您快速可视化生成自己的绘画提示词,网址: AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器,网址: IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器,网址: Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,网址: OpenArt:AI 人工智能图像生成器,网址: img2prompt:根据图片提取 Prompt,网址: MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用,网址: PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板,网址: AiTuts Prompt:AiTuts Prompt 是一个精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供您选择,网址:
2025-02-17
免费的logo生成器
以下为一些免费的 logo 生成器: 1. LogoFast:可以选择喜欢的图标,施加色彩魔法并稍作调整,就能快速免费制作精美 logo。 2. 以下是其他一些可用的 AI logo 生成器: Logomaster.ai Free Logo Design Logo AI Looka logo maker(原名 Logojoy) Brandmark DesignEvo Tailor Brands Designhill 此外,还有一个超强的 LOGO 生成器,其使用方法为:设计一个 logo 生成工具,该工具允许用户上传多张 logo 图片作为参考,如果多张图片无法处理,需将这四张合成一个图片来处理。并通过提示询问用户是否使用这些图片来创建新的 logo 设计,同时可以自定义提示词风格,还可以设定每张图片的参考权重(例如 1:0.5:0.8:0.2),以调整各图片在生成新 logo 中的权重。接下来,利用 GPT4 Vision 的识图能力,提取四张图片的关键特征,结合用户提供的权重和提示词风格,生成一个新的 logo 设计(记住只需要生成一个 logo 填充满整个图片就行),此标记为 A1,如果用户不满意则重新生成一个新的 logo(标记为 B1),需要提示用户下一步的操作方法,下一步即用户可以以图像「A1/B1」的风格创建「主题」的图像(例如:以「A1」的风格创建一个「动物」的图像,主题是用户自定义的,下一个生成的图像标记为 A2,可以循环上面的步骤,最后用户可以以这条提示词来无限进行创作。创作完后都需要提示用户是否满意,如果不满意还可以重新用这条指令来创作,如果用户回答满意则发送「」此链接让用户去转 LOGO 矢量图操作。默认语言是中文。
2025-02-10
有没有工作流可以将宠物的照片变成手绘的电子画像
以下是一些可以将宠物照片变成手绘电子画像的工作流: 1. SDXL Prompt Styler 工作流:可以把图片转化成近百种风格。例如,将手绘风格的宠物照片转绘成折纸风时,最好不要加入线稿边缘(canny)的 controlnet 控制,或者需把 canny 的控制强度(strength)调到较小。原始图像是手绘风格时,手绘线条和折纸风格本身互斥。若转成漫画风格并想较好保留人物外轮廓,加入 canny 控制能更好还原人物原本造型。有时直接用插件内置预设的提示词组合不一定能达到想要的效果,需在 prompt 中再加一些特定风格的关键词。此外,该工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA&Hotshot XL 工作流,可较好实现视频不同风格的稳定转绘。 2. 小王子 Roy 的工作流:用 Coze 搭建神奇宠物诞生器。包括随机生成属性和宠物描述,对于不会写代码的小伙伴,可使用内置的“尝试 AI”功能,但要注意尽量选择 python 代码编写,书写前确定好输出变量等。生成宠物形象使用 coze 自带的文生图工具 text2image 插件,宠物形象描述文字生成使用图片理解插件 imgUnderstand,生成宠物的名字借鉴特定逻辑,生成宠物小传/技能/使命调用前面节点的数据,最后整理输出引用前面节点的多个数据。 3. 《艾小喵绘本》工作流:基于扣子的全自动绘本创作 Agent,源于兴趣和好奇,尝试从半自动实现全自动。
2025-03-03
帮我捋一捋思路,我要开发一个智能体agent,帮我做门店的增长潜力分析,我有门店所在区的数据,包括本地区常驻人口数量、每个人的用户画像,本区域各行业门店数量,门店的地理位置,每个门店每天的到访人数,每个到访用户的画像,包括他们家庭地址(有可能是本区的,也可能是其他区,甚至是外市的)。利用这些信息,我如何分析这个门店,在本区内是否有发展潜力,和他的同行业对手相比,他是否有竞争力,已经如何变得有竞争力,有什么机会?请给出完整、详细的分析思路,分析过程。
以下是为您梳理的利用所提供信息分析门店增长潜力、竞争力及机会的完整详细思路和过程: 一、数据整理与分析 1. 对门店所在区的常驻人口数量、用户画像、各行业门店数量、门店地理位置、每个门店每天的到访人数以及到访用户的画像(包括家庭地址)等数据进行分类整理。 二、门店增长潜力分析 1. 市场需求评估 分析常驻人口数量和用户画像,了解本地区的消费能力、消费偏好和潜在需求。 对比同行业其他门店的到访人数,评估市场饱和度。 2. 地理位置优势分析 考虑门店位置的交通便利性、周边配套设施以及与目标客户群体的距离。 3. 客户增长趋势 观察门店到访人数的变化趋势,判断是否有增长的迹象。 三、门店竞争力分析 1. 与同行业对比 比较本门店与同行业门店的到访人数、客户画像和经营数据。 分析同行业门店的优势和劣势,找出自身的差异化竞争点。 2. 服务质量评估 根据到访用户的画像和反馈,评估门店的服务质量和用户满意度。 3. 产品或服务特色 确定本门店的独特产品或服务特色,是否能够吸引和留住客户。 四、提升竞争力和机会挖掘 1. 优化策略 根据分析结果,制定针对性的营销策略,如针对特定客户群体的促销活动。 改进服务流程,提高服务质量。 2. 拓展业务 基于用户需求和市场趋势,考虑拓展新的产品或服务。 3. 合作与联盟 寻找与其他相关企业或品牌的合作机会,共同拓展市场。 4. 数字化转型 利用数据分析优化运营,提升客户体验,如线上预订、个性化推荐等。 总之,通过对上述数据的深入分析和综合评估,您可以全面了解门店的现状、潜力、竞争力以及未来的发展机会,并制定相应的策略来实现门店的增长和提升竞争力。
2024-11-29
如何设计客户画像AI
设计客户画像 AI 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,处理大量数据以获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、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,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,依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,展示产品特点以吸引顾客。 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:运用 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:基于用户的购买历史和偏好,通过 AI 提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:利用 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:借助 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:使用 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 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:利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销以提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:依靠 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。 目标市场分析方面: 首先,使用 AI 工具进行市场细分。选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具,如机器学习模型、数据分析软件等,收集广泛的市场数据,包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等,然后利用 AI 工具进行分析,基于结果将市场细分为不同的客户群体,每个群体具有独特的需求和行为特征。 其次,基于 AI 分析结果定制化营销策略。针对每个细分市场群体的特征,制定特定的营销策略,如定制化的广告内容、促销活动和沟通方式,执行并根据市场反馈和销售数据进行调整,持续监测营销活动的效果,定期更新市场数据,不断优化和调整营销策略。 此外,还可以像打造个人 CRM 系统一样,定义任务目标,如让 AI 成为私人的 CRM,写好指令,包括定义角色(如顶级的客户服务与销售总监)和背景信息,明确输出要求,如在接到新的客户消息后回复“收到,知道了”,并让其整理客户信息表格以针对性使用,如提醒本周过生日的客户及相关爱好以拉近关系。
2024-10-23
有对用户画像洞察的AI工具吗
目前有多种与用户画像洞察相关的 AI 工具。例如,钉钉 AI 助理基于云雀模型开发,具有语音识别和自然语言处理能力,支持多种交互方式,能理解用户指令并回答问题。在目标市场分析方面,可使用能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具,如机器学习模型、数据分析软件等,对包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等广泛的市场数据进行分析,以准确识别和细分目标客户群体。但关于专门针对用户画像洞察的特定 AI 工具,上述内容中未明确提及。
2024-08-14
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
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。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
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。
2025-04-18
如何搭建知识库
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。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
如何搭建自己的知识库
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。
2025-04-14
搭建在线知识库,在线客服
以下是关于搭建在线知识库和在线客服的相关内容: RAG 流程: 自顶向下,RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。 离线数据处理的目的是构建知识库,知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。 在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 以构建智能问答客服为例,了解 RAG 流程中的“是什么”与“为什么”同等重要。 创建智能体: 手动清洗数据创建知识库: 点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中,每个问题和答案以“”分割。 选择飞书文档、自定义,输入“”,可编辑修改和删除。 点击添加 Bot,可在调试区测试效果。 本地文档: 注意拆分内容以提高训练数据准确度。 以画小二课程为例,先放入大章节名称内容,再按固定方式细化处理每个章节。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。 开发:GLM 等大模型外接数据库: 项目启动:包括 web 启动(运行 web.py,显存不足调整模型参数,修改连接)、API 模式启动、命令行模式启动。 上传知识库:在左侧知识库问答中选择新建知识库,可传输 txt、pdf 等。可以调整 prompt,匹配不同的知识库,让 LLM 扮演不同的角色,如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服等。MOSS 同理。
2025-04-13
目前有哪些AI可以支持对用户上传的视频进行理解分析?
目前以下 AI 可以支持对用户上传的视频进行理解分析: 1. Gemini 2.0 Flash Thinking:是解析视频的不错选择,可在 AIStudio(访问 aistudio.google.com,需海外 IP)上传视频进行解析。 2. MiniMax 视频模型:能准确识别用户上传的图片,生成的视频在形象保持、光影色调、指令响应、表情呈现等方面表现出色,还支持 2000 字提示词以更精准调控。 3. 百炼大模型平台:应用广场里的影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,还能根据偏好调试提示词。
2025-04-09
excel表格导出的用户的对话记录,来进行自定义标签并打标,有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面,以下是一些常见且好用的工具和方案: 1. Microsoft Excel 本身:可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets:具有类似 Excel 的功能,且在线协作方便。 3. R 语言:通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库,如 Pandas:能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具,取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
如果面试AI产品经理岗位,我的简历应该如何介绍对应的AI项目?目前我在做的是一个AI深度解读的功能,用户通过报告页面进行深度解读,进入后触发AI与用户的沟通,根据沟通信息,将用户的一些情况写在病历信息中,最终发给医生
以下是为您提供的一些参考,帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目: 在您所做的 AI 深度解读功能项目中,可以从以下几个方面进行介绍: 项目背景:阐述开展该项目的原因和目标,例如为了提升医疗服务的效率和准确性,满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责:详细说明您在项目中的具体职责,如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现:描述项目中所运用的关键技术,如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化:提及为提升用户体验所采取的措施,比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益:展示项目取得的成果,如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外,您还可以参考以下其他相关人员的项目经验: 秦超作为 AI 2C 项目负责人,在产品落地服务方面具有丰富的经验,包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域,将宠物与 AI 结合,具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理,在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理,熟悉 ChatGPT,写过 prompt,使用过多种 AI 创作工具,并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理,熟悉 prompt,部署过多种绘图项目,使用过多款 AI 创作工具,期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助,祝您面试成功!
2025-04-01
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
如何生成一个根据用户输入的需求推荐旅游地点的智能体
要生成一个根据用户输入的需求推荐旅游地点的智能体,可以参考以下几种方式: 小众打卡地智能体: 基本信息:名称为“小众打卡地”,链接为 https://tbox.alipay.com/pro/share/202412APCyNn00194489?platform=WebService 。 核心价值:为用户发掘非大众化的特色景点,避开人流;提供个性化的旅行建议,并有目的地的图片参考;帮助用户快速获取高质量的旅行参考信息;提供小红书文案,也适合发小红书。 搭建思路重点:录入小红书的相关文案参考知识库;通过文本模型组成搜索词进行搜索,从搜索到的所有网页链接中,通过代码节点提取相关的 url,滤除需要安全认证的网站,挑选非周边城市攻略推荐,尽量检查“小众”或“冷门”;通过 url 网页正文提取相关的小众地点输出,同时通过代码进行打卡点的字符串输出用于后续节点运用;根据需要搜索的小众旅行地进行图片搜索,随机提取一条图片的 url,过滤部分失效的网站;最后的文案输出适合小红书文案和旅行发布参考。 旅行青蛙智能体: 搭建过程开源: 意图分支 1(随机旅行):根据用户的坐标和触发事件,推荐当季适合的旅行景点。可以用大模型实现这一功能(小白适用),也可以用代码或者知识库的方式进行随机抽取。为了让大模型每次输出的地点尽量不同,可以拉高多样性的值。 大模型节点(旅行日记):设定字数、风格,入参是触发事件和上一个大模型输出节点的结果。 大模型节点(为你写诗):添加输入项。 大模型节点(文生图提示词):这个节点是固定前缀提示词,再根据地点和季节进行其它信息的补充。添加输入项。 城市探险家智能体: 智能体功能实现: 基础功能模块: 城市信息库:包括城市基础信息(地理位置、人口、气候等)、文化特色(历史传统、本地习俗、节日活动)、旅游资源(景点、美食、住宿、交通)、实用信息(最佳旅行季节、注意事项、消费水平)。 积分系统:完成探索后获取探索点数,获取方式包括主要景点探索、美食品鉴、文化体验、历史探索、交通探索、隐藏景点发现。 称号系统:等级划分有旅途新手(0 点)、城市漫游者(20 点)、文化探索者(50 点)、环球冒险家(100 点)、旅行大师(200 点)。 推荐系统:基于用户历史分析用户已探索城市类型;根据当前季节推荐适合城市;根据用户兴趣推荐主题路线;结合用户偏好进行个性化定制推荐。 交互功能实现:对话流程包括用户输入城市名称、智能体分析城市类型、生成个性化城市介绍、计算并更新探索点数、检查称号解锁、推荐相关城市。 完整 prompt:先定义好各子系统的规则;在对话流程中调用子系统;测试 prompt 效果,迭代 prompt;调试到理想的输出效果后,开始固定输出模板(在 prompt 内加入输出模板示例);继续测试,直至稳定。
2025-03-31