如何将大量记录的文本内容输入知识库，并且形成有效问答问答

以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容： 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据：本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据，自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义的自定义，输入后可编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练，应先将 11 章的大章节名称内容放进来，章节内详细内容按固定方式人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人，过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群，由老师提问，机器人回答，挑选出色回答整理成问卷，群成员投票，根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践，包括从题出发的分析，认为考验机器人对问题的理解和回答准确性，真实对话场景一般为完整句子回复，根据回答真实性和有趣程度评分，可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖，百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择：建议选择工作流的对话模式，支持工作流编排和携带历史对话记录，创建后切换为对话模式，注意在调整工作流节点前切换，否则会清空重置。 2. 确认分支情况：根据需求分析有两个特定分支（根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联）和一个默认分支。 3. 用户意图识别：通过理解用户意图走不同分支，注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支：用代码分支获取用户输入数字，匹配知识库并做赏析，代码中有容错机制。 5. 名字写祝福：根据用户输入的名字和祝福信息，提示词生成对应对联并输出，主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复：在用户不符合前两个意图时进行友好回复，匹配知识库，结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库：使用大模型生成 100 对对联，好看、经典、有意义。

以下是关于专门解决 AI 需求的问答的相关内容： 关于我是谁： 我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 使用方法： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在知识库首页），加入后直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题即可得到回答。 做问答机器人的原因： 1. 知识库内容庞大，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，无法准确理解语义。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 AI 商用级问答场景中让回答更准确： 要优化幻觉问题和提高准确性，需了解从“问题输入”到“得到回复”的过程，针对每个环节逐个调优。RAG（检索增强生成）由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中找到相关信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，通过检索模式为大语言模型生成提供更多信息，使答案更符合要求。 向量：可把向量想象成空间中的点位，每个词或短语对应一个点，系统通过比较点的距离快速找到语义接近的词语或信息。 Agentic AI 中的问答： 对于最简单的常识性问答，可在 CursorChat 中输入问题得到答案，其相对细节的优势是可在同一界面调用 OpenAI、Anthropic 及本机私有 AI 进行问答。此外，Cursor 作为编辑器，可方便收集沉淀问答结果为复用文档，在进行文本相关任务时还有奇妙用法，如翻译中文博客。

以下是关于数据问答最佳实践的相关内容： Databricks： Databricks 作为大数据领域的领先服务商，在 RAG 设计上有自身特点和优势。用户输入问题后，从处理好的文本向量索引获取相关信息，结合提示词工程生成回答。上半部分 Unstructured Data pipeline 采用主流 RAG 方法，下半部分 Structured Data Pipeline 是其特征工程处理流程，也是最大特点。Databricks 从专业大数据角度出发，在准确度较高的数据存储中进行额外检索，发挥在 Real Time Data Serving 上的优势。可见其在 GenAI 时代将强大的 Lakehouse 数据处理能力与生成式 AI 技术深度融合，构建一体化解决方案。 OpenAI： 从 OpenAI Demo day 的演讲整理所得，在提升 RAG 准确率的成功案例中，OpenAI 团队从 45%的准确率开始，尝试多种方法。包括假设性文档嵌入（HyDE）和精调嵌入等，但效果不理想。通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同内容部分，准确率提升到 65%。通过 Reranking 和对不同类别问题特别处理，进一步提升到 85%。最终，结合提示工程、查询扩展等方法，达到 98%的准确率。团队强调模型精调和 RAG 结合使用的强大潜力，仅通过简单的模型精调和提示工程就接近行业领先水平。 Loop： 具有环状结构的 RAG Flow 是 Modular RAG 的重要特点，检索和推理步骤相互影响，通常包括一个 Judge 模块控制流程，具体可分为迭代、递归和主动检索三种。 迭代检索：对于一些需要大量知识的复杂问题，可采用迭代方式进行 RAG，如 ITERRETGEN。每次迭代利用前一次迭代的模型输出作为特定上下文帮助检索更相关知识，通过预设迭代次数判断终止。 递归检索：特点是明显依赖上一步并不断深入检索，通常有判断机制作为出口，需搭配 Query Transformation，每次检索依赖新改写的 Query。典型实现如 ToC，从初始问题通过递归执行 RAC 逐步插入子节点到澄清树中，达到最大数量有效节点或最大深度时结束，然后收集所有有效节点生成全面长文本答案回答初始问题。

搭建一个知识库智能问答机器人通常包括以下流程： 1. 基于 RAG 机制： RAG 机制全称为“检索增强生成”，是一种结合检索和生成的自然语言处理技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 要实现知识库问答功能，需创建包含大量文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，并通过手工录入方式上传文章内容。 2. 利用 Coze 搭建： 收集知识：确认知识库支持的数据类型，通过企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档、云文档（通过链接访问）、互联网公开内容（可安装 Coze 提供的插件采集）等方式收集。 创建知识库。 创建数据库用以存储每次的问答。 创建工作流： 思考整个流程，包括用户输入问题、大模型通过知识库搜索答案、大模型根据知识库内容生成答案、数据库存储用户问题和答案、将答案展示给用户。 Start 节点：每个工作流默认都有的节点，是工作流的开始，可定义输入变量，如 question，由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点：输入为用户的查询 Query，输出为从知识库中查询出来的匹配片段。注意查询策略，如混合查询、语义查询、全文索引等概念。 变量节点：具有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量的能力。 编写 Bot 的提示词。 预览调试与发布。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge

以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建 OneAPI，用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt，这是一个知识库问答系统，可放入知识文件，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat，将知识库问答系统接入微信，但建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答是其最基础的功能，利用了大模型的 RAG 机制（检索增强生成）。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传内容。 在设计 Bot 时添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地结合知识库返回的内容进行回答。

以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建步骤： 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat），接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答利用了大模型的 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation）。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再使用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能，需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传文章内容。在设计 Bot 时，添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以结合知识库返回的内容进行回答。

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。

以下是一些常见的朗读文本的 AI 工具： 1. 剪映中的文本朗读功能：可将输入的文本转换成剪映系统自带的各种成品音色，如四郎等，选择合适音色点击开始朗读即可生成。 2. DubbingX：一款不错的配音工具。 3. Eleven Labs：功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 4. Speechify：人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，可在多种平台使用。 5. Azure AI Speech Studio：提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义的语音模型。 6. Voicemaker：可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用。 您可以根据自己的需求选择适合的工具。

以下是一些可以从文本生成播客音频的 AI 工具： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 此外，还有 NotebookLlama：Meta 的播客生成教程，它使用 Llama 模型从 PDF 中提取文本，生成干净的.txt 文件，转化文本为播客转录，创造富有创意的内容，对转录进行戏剧化处理，提高互动性和吸引力，最终将文本转换为播客音频，支持多种 TTS 模型。详细介绍：

以下是为您生成的一些用于将视频中的对话转化为文本形式的提示词： 1. 角色：专业视频转文本工作者 2. 版本：1.0 3. 描述：能够准确、清晰地将视频中的对话转换为文本 4. 目标：完整、无误地将视频中的对话转化为易于理解的文本 5. 限制：不遗漏重要信息，不添加主观内容 6. 技能：熟练掌握语音识别和文字转换技巧 7. 工作流程：先仔细聆听视频对话，然后逐句转换为文字，注意标点和语法的正确使用 8. 初始化：您好，我准备开始将视频对话转换为文本 事件驱动句式： 1. As the video plays... 2. When the speakers start talking... 3. At the beginning of the video... 空间锁定技巧： 1. on the left side of the screen... 2. behind the main character... 3. from the top corner of the frame... 动态呼应原则： 1. swaying with the background music... 2. reacting to the other characters' actions... 3. matching the tone of the video...

以下是为您提供的一些 AI 文本工具的操作指南： AI 内容检测工具 1. 功能：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero 功能：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。 使用方法：上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale 功能：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 TecCreative 创意工具箱 1. AI 字幕 操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。 注意：支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 2. 文生图 操作指引：输入文本描述（关键词或场景描述等）——选择模型（注意 FLUX 模型不可商用）——开始生成——下载。 3. AI 翻译 操作指引：输入原始文本——选择翻译的目标语言——开始生成。 4. TikTok 风格数字人 操作指引：输入口播文案——选择数字人角色——点击开始生成。 视频默认输出语言和输入文案语言保持一致，默认尺寸为 9:16 竖版。 5. 多场景数字人口播配音 操作指引：输入口播文案——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。 视频默认输出语言和输入文案语言保持一致。 AI 文章排版工具 1. Grammarly 不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot AI 驱动的写作和排版工具，可改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex 虽不是纯粹的 AI 工具，但广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc 文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune AI 写作助手，可重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf 在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的 AI 文章排版工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎，因其提供强大排版功能和广泛学术支持。对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。

以下是为您整理的一些 AI 文本工具的操作文档： AIGC 论文检测网站 1. 功能：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero 功能：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。 使用方法：上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale 功能：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 【TecCreative】帮助手册 1. 创意工具箱 AI 字幕 智能识别视频语言并生成对应字幕，满足海外多国投放场景需求。 操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。注意：支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 文生图 仅需输入文本描述，即可一键生成图片素材，海量创意灵感信手拈来！ 操作指引：输入文本描述（关键词或场景描述等）——选择模型（注意 FLUX 模型不可商用）——开始生成——下载。 AI 翻译 支持多语种文本翻译，翻译结果实时准确，助力海外投放无语言障碍！ 操作指引：输入原始文本——选择翻译的目标语言——开始生成。 TikTok 风格数字人 适配 TikTok 媒体平台的数字人形象上线，100+数字人模板可供选择，助力 TikTok 营销素材生产无难度！ 操作指引：输入口播文案——选择数字人角色——点击开始生成。视频默认输出语言和输入文案语言保持一致，默认尺寸为 9:16 竖版。 多场景数字人口播配音 支持生成不同场景下（室内、户外、站姿、坐姿等）的数字人口播视频，一键满足多场景投放需求！ 操作指引：输入口播文案——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。视频默认输出语言和输入文案语言保持一致。 工具教程：AI 漫画 Anifusion 网址：https://anifusion.ai/ ，twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai 功能： AI 文本生成漫画：用户输入描述性提示，AI 会根据文本生成相应的漫画页面或面板。 直观的布局工具：提供预设模板，用户也可自定义漫画布局，设计独特的面板结构。 强大的画布编辑器：在浏览器中直接优化和完善 AI 生成的艺术作品，调整角色姿势、面部细节等。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型，实现不同的艺术风格和效果。 商业使用权：用户对在平台上创作的所有作品拥有完整的商业使用权，可自由用于商业目的。 使用案例： 独立漫画创作：有抱负的漫画艺术家无需高级绘画技能即可将他们的故事变为现实。 快速原型设计：专业艺术家可以在详细插图之前快速可视化故事概念和布局。 教育内容：教师和教育工作者可以为课程和演示创建引人入胜的视觉内容。 营销材料：企业可以制作动漫风格的促销漫画或用于活动的分镜脚本。 粉丝艺术和同人志：粉丝可以基于他们最喜欢的动漫和漫画系列创作衍生作品。 优点： 非艺术家也可轻松进行漫画创作。 基于浏览器的全方位解决方案，无需安装额外软件。 快速迭代和原型设计能力。 创作的全部商业权利。 缺点：（未提及）

以下是关于 AI 文本工具的相关信息： AI 文章排版工具： AI 文章排版工具主要用于自动化和优化文档的布局和格式，特别是在处理学术论文和专业文档时。以下是一些流行的工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等更适用。 在线 TTS 工具： Text to Speech（TTS）将文本转换为自然的语音输出。在 WaytoAGI 的工具网站上有一系列推荐：https://www.waytoagi.com/sites/category/50 。以下是几个编辑精选的工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质音频，可根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种应用使用，用于收听网页、文档等。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 AIGC 论文检测网站： 1. ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。使用方法是将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 这些工具和网站可帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容，确保学术和出版的原创性和诚信。可根据具体需求选择适合的工具进行检测。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。 效果展示：可查看。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具：Coze平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道，重点是飞书多维表格，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用： 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送：点击多维表格右上角的“自动化”，创建所需的自动化流程。 另外，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步是内容获取，只需输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，添加图片链接提取节点，提取新闻主图，调整图片格式，利用链接读取节点提取文字内容，使用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容，若想加上自己的特征，可在提示词里添加个性化台词。

以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。

以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。

以下是关于 AI 输入法的相关信息： 在 Cursor 的 AI 输入框中，如 Cmd K、Chat 或终端 Cmd K，您可以通过键入@来使用@符号。会出现带有建议列表的弹出菜单，并自动过滤显示基于输入的最相关建议。您可以使用向上/向下箭头键浏览建议列表，按 Enter 键选择建议。若建议是类别，如 Files，建议将被筛选为仅显示该类别中最相关的项目。 《ShowMeAI 周刊 No.14》提到了五花八门的 AI 输入法应用，以及 AI 输入法是上周有讨论度的话题之一。 在 AI 输入框中，如 Cursor Chat 和 Cmd K，可以使用@Files 引用整个文件。继续在@后键入，将在策略之后看到文件搜索结果。为确保引用的文件正确，Cursor 会显示文件路径的预览，这在不同文件夹中有多个同名文件时尤其有用。在 Cursor 的聊天中，如果文件内容太长，Cursor 会将文件分块为较小的块，并根据与查询的相关性重新排序。

以下是一些输入文本就可以输出视频的免费 AI 工具： 1. Stuart：实践中采用了 GPTSoVITS 和 BertVITS2 两个开源模型，项目免费且好用。可直接找到需要的音色，输入文字，点击“合成语音”生成后就能下载。 GPTSoVITS 在线一键语音生成合集：https://www.modelscope.cn/studios/xzjosh/GPTSoVITS/summary BertVITS2 在线一键语音生成合集：https://www.modelscope.cn/studios/xzjosh/BertVITS2/summary 2. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 3. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。它是由 Stability AI 开源的 video model。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于输入文本生成视频的相关内容： 使用 Adobe Firefly 生成视频： 1. 在上，选择“生成视频”。 2. 在 Generate video 页面上，在 Prompt 字段中输入文本提示，您还可以使用 Upload 选项在 Image 部分上传图像用于第一帧，并为视频剪辑提供方向参考。 3. 在 General settings 部分，确定 Aspect ratio 和 Frames per second。 4. 在 Advanced 部分，可使用 Seed 选项添加种子编号来控制 AI 创建内容的随机性。 使用 Pika Labs 生成视频： 1. 加入 Pika Labs 的 Discord 频道：在浏览器中打开链接，点击加入邀请 https://discord.gg/dmtmQVKEgt 。 2. 在 generate 区生成：左边栏出现一只狐狸的头像就意味着操作成功了，如果没成功点开头像把机器人邀请至服务器。接着在 Discord 频道的左侧，找到“generate”子区，随便选择一个进入。 3. 生成视频： 输入指令生成：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，比如/create prompt:future war,4K ar 16:9，按 Enter 发送出去就能生成视频。 本地图片生成：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，点击“增加”上传本地图片，就能让指定图片生成对应指令动态效果。 4. 喜欢的效果直接右上角点击下载保存到本地。如果对生成的视频不满意，如图像清晰度不够高或场景切换不够流畅等，可以点击再次生成按钮，系统会进一步优化生成的效果。 Pika Labs 被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI，其生成服务和 midjourney 一样，都托管在 discord 中，目前内测免费。