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构建企业智能客服的方案有哪些

Answer

构建企业智能客服的方案主要包括以下几种:

  1. 帮助企业快速建立产品智能客服体系,通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析,提供全面的 AI 客服解决方案,提高 AI 客服回答的准确率,降低企业商用 AI 客服的门槛。
  2. 采用开源或者国内智谱、文心、百川等企业提供的 13B 级模型,本地部署在自己的内部系统中,并结合大模型企业提供的技术服务,基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架,在智能客服上实现 RPA 自动流程。
  3. 可以转化为 LLM 技术支持方,专注发力 LLM 的工程化应用方向,为企业提供更好的 LLM 本地部署和工程化,走 IBM 的企业服务道路。
  4. 转变赛道,例如像智齿客服一样,借助国内出海的兴起以及中东、东南亚需求的旺盛,提供在这个方向的智能客服国内服务。
  5. 转向 LMops 方向,虽然当前挺有用,比如做复杂 prompt 的多模型效果测试,做 langchain 的可视化设计,但也存在一些隐患点需要思考。

以下是一些具体的应用案例:

  1. 如 Grammarly、秘塔写作猫等 AI 智能写作助手,利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。
  2. 淘宝拍照搜商品,通过图像识别为用户推荐相似商品。
  3. 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发,采用语音识别、自然语言理解技术,为不同需求定制专属语音助手。
  4. Keep 智能训练计划,利用数据分析、机器学习技术,根据用户数据制定个性化健身方案。
  5. 大众点评智能推荐,基于数据挖掘、自然语言处理技术,基于用户口味偏好推荐美食。
  6. 阿里小蜜等电商客服,通过自然语言处理、机器学习技术,为企业提供智能客服解决方案。
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References

Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕,探索 AI 与大消费行业的深度结合 副本

作品简介:帮助企业快速建立产品智能客服体系,提升用户体验和客服人效。通过用户意图识别、知识库检索答案、AI大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库FAQ以及客服效果分析,提供全面的AI客服解决方案,提高AI客服回答的准确率,降低企业商用AI客服的门槛。作品链接:https://www.coze.cn/store/agent/7435703161304252450?bid=6ehlp53p81g14&bot_id=truehttps://www.coze.cn/store/agent/7437176474702463016?bid=6ehlohji09g0q&bot_id=trueERP高智版:扣子销售订单管理大师开发者:黄铄宁一句话介绍:智能识别和提取销售订单信息,存储至飞书多维表格作品简介:为中小型消费品企业提供销售订单管理,通过智能化整理销售订单信息,包括订单号码、产品名称、订单金额、收货信息、开票信息、赠品信息等,并将这些信息自动存储至飞书多维表格。有助于降低企业销售订单管理的时间和人力成本,同时省去了昂贵的ERP系统购买费用。作品链接:https://www.coze.cn/s/iAEuTYLc/亚马逊商品评论智析开发者:王贝一句话介绍:自动化处理和分析商品负面评论。作品简介:面向亚马逊卖家,提供自动化处理和分析商品负面评论的服务。生成深度洞察报告,帮助卖家快速识别产品问题并作出改进,从而提高客户满意度,减少退货率,增加复购率,提升品牌形象。作品链接:https://www.coze.cn/s/iD8PB8H3/AI电商设计师开发者:陈宇明

100个AI应用

|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||1|Grammarly、秘塔写作猫|AI智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用AI技术辅助用户进行高质量写作。|Grammarly可检查语法、拼写错误并提供改进建议,秘塔写作猫能进行智能润色和内容创作辅助。||2|淘宝拍照搜商品|AI图像识别商品推荐|图像识别、机器学习|数百亿美元|通过图像识别为用户推荐相似商品。|用户在淘宝使用拍照搜商品功能,上传图片后系统快速推荐类似商品。||3|小爱同学、Siri|AI语音助手定制开发|语音识别、自然语言理解|百亿美元以上|为不同需求定制专属语音助手。|小爱同学可控制智能家居、回答问题等,Siri能进行语音交互和任务处理。||4|Keep智能训练计划|AI个性化健身计划制定|数据分析、机器学习|数十亿美元|根据用户数据制定个性化健身方案。|Keep的智能训练计划结合用户身体状况和目标生成专属健身方案。||5|大众点评智能推荐|AI美食推荐平台|数据挖掘、自然语言处理|百亿美元规模|基于用户口味偏好推荐美食。|大众点评通过用户评价和偏好数据为用户推荐餐厅和美食。||6|阿里小蜜等电商客服|AI智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|阿里小蜜可自动回答客户问题,处理订单查询等任务。|

观点:LLM落地思考

同时,采用开源或者国内智谱、文心、百川等企业提供的13B级模型,本地部署在自己的内部系统中,虽然需要投入算力,但是算力的价值已经是世界共识了,而大模型的故事可以给企业带来很多资本届的好处,因此,智能客服的大量优质大客户,会纷纷选择自己搭建智能客服平台。再结合大模型企业提供的技术服务,基于大模型搭建LangChain、RAG框架,在智能客服上还可以继续实现RPA自动流程。可以大胆的这样讲,智能客服的企业外部需求,终究是要被证伪了。4、智能客服的结局我个人的看法,痛定思痛,转化为LLM技术支持方,专注发力LLM的工程化应用方向,去为企业提供更好的LLM本地部署和工程化,走IBM的企业服务道路,可能是最好的选择了。毕竟各行各业+LLM的转型还是有很大的市场的,大厂也难以全部吃掉,甚至可以作为大厂大模型的工程分包商。(类似于华为卖企业网关、路由器等网络设备,需要在各个城市找一些工程承包商来根据每个企业办公室的具体格局布网施工一个逻辑)或者就是转变赛道了,向智齿客服,他们借助这两年国内出海的兴起,以及中东、东南亚需求的旺盛,提供在这个方向的智能客服国内服务,这可能还是有一些需求的。5、LMops最近有个很火的概念,LMops,这也是智能客服企业可以转向的一个方向。但是这个方向依旧是在强业务关联上做服务。虽然LMops确实当前挺有用的,做复杂prompt的多模型效果测试,做langchain的可视化设计,但有几个隐患点思考:

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
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。
2025-05-09
微信智能客服
以下是零成本、零代码搭建一个智能微信客服的保姆级教程: 1. 起个好名字和给它头像 进入 Bot 主页并开始创建 Bot,网址:https://www.coze.cn/home 。 名字(Bot 名称):善良有爱专业的幼师。 头像(图标):AI 生成后,不喜欢可以重新生成,选择其中一个。 补充:创建 Bot 的方式有两种,点击创建 Bot 和 Coze Assistant。主页上包含这两种方式,示例中通过创建 Bot 创建。侧边导航栏一直有创建 Bot 的方式,仅主页有 Coze Assistant。两者区别在于: 创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人。 Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人,从说“我想创建 bot”开始,Coze 助理会引导创建,自动生成名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 教她技能 如果通过 Coze Assistant 方式创建 Bot,Coze 助理已帮您教她技能,可按需修改完善。 起好名字和头像后进入教技能环节,先看整理布局,找到编排、预览与调试,在编排的人设与回复逻辑教她技能: 教她技能 1:认识自己。 教她技能 2:掌握专业技能。 教她技能 3:不能做什么。 3. 让她教别人 她学会技能后,使命及目标是通过互动方式教会请教的人。 找到高级下开场白,点击展开,填写开场白文案、开场白预置问题,设置 3 个问题。 勾选用户问题建议:在 Bot 回复后,根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择:让她不仅会写,还会通过语音交流。 点击“发布”,选择发布平台:Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号(服务号)、微信公众号(订阅号)、掘金。 Bot Store:Bot 会出现在 Coze Bot 商店中,获取更多曝光和流量。 豆包:一键发布到豆包 App,随时随地对话。 飞书:在飞书中直接@Bot 对话,提高工作生产力。 微信客服:微信沟通更高效,发布流程较复杂,下面是重新注册和解绑后重新配置的流程。 微信公众号(服务号):针对企业,不支持个人注册,订阅号运营主体可为企业或个人。 微信公众号(订阅号):托管公众号消息,助力微信运营。 掘金:在掘金社区 AI 聊天室圈子与 Bot 互动。
2025-04-15
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
智能微信客服
以下是零成本、零代码搭建一个智能微信客服的保姆级教程: 1. 起个好名字和给它头像 进入 Bot 主页并开始创建 Bot,网址:https://www.coze.cn/home 。 名字(Bot 名称):善良有爱专业的幼师。 头像(图标):AI 生成后,不喜欢可以重新生成,选择其中一个。 补充:创建 Bot 的方式有两种,点击创建 Bot 和 Coze Assistant。主页上包含这两种方式,示例通过创建 Bot 创建。侧边导航栏一直有创建 Bot 方式,仅主页有 Coze Assistant。两者区别为: 创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人。 Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人,从说“我想创建 bot”开始,Coze 助理会引导创建,自动生成名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 教她技能 如果通过 Coze Assistant 方式创建 Bot,Coze 助理已帮教技能,可按需修改完善。 起好名字和头像后进入教技能环节,先看整理布局,找到编排、预览与调试,在编排的人设与回复逻辑教她技能: 教她技能 1:认识自己。 教她技能 2:掌握专业技能。 教她技能 3:不能做什么。 3. 让她教别人 她学会技能后,使命及目标是通过互动方式教会请教的人。 找到高级下开场白,点击展开,填写开场白文案、开场白预置问题,设置 3 个问题。 勾选用户问题建议:在 Bot 回复后,根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择:让她不仅会写,还会通过语音交流。 点击“发布”,选择发布平台:Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号(服务号)、微信公众号(订阅号)、掘金。 Bot Store:Bot 会出现在 Coze Bot 商店中,获取更多曝光和流量。 豆包:一键发布到豆包 App,随时随地对话。 飞书:在飞书中直接@Bot 对话,提高工作生产力。 微信客服:微信沟通更高效,是本次分享重点,发布较复杂,下面是重新注册和解绑后重新配置微信客服的流程。 微信公众号(服务号):针对企业,不支持个人注册,订阅号运营主体可为企业或个人。 微信公众号(订阅号):托管公众号消息,助力微信运营无间断。 掘金:在掘金社区 AI 聊天室圈子与 Bot 互动。
2025-04-10
智能客服有什么特别好的产品形态?
智能客服的产品形态具有多样性,以下为您介绍: 1. 传统智能客服:但在 LLM 时代发展不佳,部分企业如 xxx 欠薪、解散团队或转向出海客服方向。这与智能客服行业的属性有关,其分为智能部分和客服部分,智能部分基于 NLP 技术进行 AI 对话管理,客服部分包括传统客服坐席、内部数据查询台、AI 与 IM 对接等。然而,企业对客服效果极为看重,且智能客服企业难以获取关键数据,导致很多采取本地部署,吃力不讨好且难有积累。 2. 基于 LLM 的智能客服:如 GPT 智能客服,通过将 FAQ 上传到知识库,让其具有客服应答能力。GPTs 作为 GPT 的一种 ID 账号形态,开放门槛低,基本是 0 代码,开发方式包括自然语言(prompt)、知识库(knowledge)、第三方 API 对接(Action),具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点,但不太擅长推理计算。 3. 特定功能的智能客服:例如帮助企业快速建立产品智能客服体系的方案,通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案等方式,提供全面的 AI 客服解决方案,提高回答准确率,降低企业商用 AI 客服门槛。还有如自动化处理和分析商品负面评论、为中小型消费品企业提供销售订单管理等特定功能的智能客服。
2025-04-10
有没有AI客服呢帮我解决天猫店铺的客服问题
天猫店铺有可用的 AI 客服,例如阿里的“小蜜”。在去年双 11 购物节,小蜜累计服务 4.1 亿次咨询,占比 85%,仅复杂纠纷转人工,用户满意度并未因是 AI 而下降,反而因回复快提升。此外,电商领域还有其他类似的 AI 客服应用,如京东推出的智能客服“JIMI”,每天处理数百万咨询,问题解决率超过 90%,使得京东客服团队规模缩小,有效分流了工作量。亚马逊的“智能客服代理”能通过对话 API 访问客户订单等数据,帮助顾客查询物流、办理退货,在上季度独立处理了超过 50%的客户请求。抖音小店客服也引入了 AI 回复,提升了商家客服响应速度。
2025-04-09
知识库怎么构建
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。
2025-04-15
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下: 1. 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流,也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外,还有以下相关工作流搭建的信息供您参考: 1. 搭建艺术二维码工作流:打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点(可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等,并提供了相应链接)、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点(选用 qrcode_monster V2 版本,下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 )、采样器节点(Step 选择高步数,35 50 即可,采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde )。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流:从零开始搭建时,首先准备加载大模型的节点,在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint,并选择对应的模型。然后加载 Conditioning(条件),在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode,输入正反向提示词。添加采样器时,部分参数设置与 WEB_UI 有所不同,如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项,采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗,如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能,就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下: 1. 配置工作流: 在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时,需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表: 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作,可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用,支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点: 单击页面顶部的工作流页签,然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述,然后单击确认。 在基础节点页签下,将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点,包括输入添加 SQL 执行中需要的参数,输入要执行的 SQL 语句,可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作,最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前,要确保已经搭建了一个 Bot,并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
构建知识库有什么要注意的?
构建知识库时需要注意以下几点: 1. 在使用在线检索流程生成结果时: 重排序的结果通常因大模型上下文有限制而不会都被使用,可以设置阈值进行截断,如只使用前 3 5 个文档,或只取相关性分数大于某个值的文档。 一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩,以在有限空间内包含更多相关信息。 2. 对于后置处理,可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 3. 创建智能体的知识库时: 手动清洗数据可提高准确性,如创建画小二课程的 FAQ 知识库时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割。 对于本地文档,不能一股脑全部放进去训练,应先放入大的章节名称内容,再按固定方式细化处理。 4. 使用 Coze 搭建知识库时: 文档的分片策略会严重影响查询结果,RAG 方案存在跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等问题。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-25
如何构建知识库
构建知识库的方法主要有以下两种: 使用 flowith 构建知识库: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 点击左上角的加号,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. Flowith 会对文件逐个进行抽取等处理,无需操心具体过程,等待处理完毕。 5. 处理完毕后,可以在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 使用 Dify 构建知识库: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集,为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用,在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库,增加新的内容以保持时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。
2025-03-20
我是新手小白,如何用最简单的方式构建多智能体
对于新手小白构建多智能体,以下是一种较为简单的方式: 1. 快速搜索补充参考信息:根据用户的任务调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构,使用搜索工具 API WebSearchPro 补充更多信息,具体可参考。 2. 用模型规划和分解子任务:使用大模型如 GLM40520 帮助规划,把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为 JSON 格式。JSON 格式处理可参考。 3. 用搜索智能体完成子任务:AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析并进行多轮搜索任务的能力。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6,简介为连接全网内容,精准搜索,快速分析并总结的智能助手。 4. 总结子任务生成思维导图:智能体能调用各种插件,如思维导图、流程图、PPT 工具等,可根据工作需要选择。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2,简介为告别整理烦恼,任何复杂概念秒变脑图。 另外,OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」具有一定优势,其「Handoffs」处理了不同智能体之间交接的逻辑。例如构建客服多智能体,可能只需要准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent 。 在实际操作中,如创建 Coze 智能体获取笔记和评论信息,要创建智能体并使用单 Agent 对话流模式,编排对话流,进行测试和发布等步骤。发布时要注意相关配置,如输出类型、输入类型等。
2025-03-20
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
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
基于多维评价数据,使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗?
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性,但也存在一些限制。 一方面,大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如,能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库,模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面,如 GLM 模型,具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能,能够综合考虑文章的多个维度给出评价,提供个性化反馈,保证评分的一致性等。 另一方面,也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域,大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义,如隐喻、双关等修辞技巧,以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时,仍存在一定难度。 然而,只要提示词到位、示例清晰,大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力,可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型,还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
我想要自学AI相关的知识,但不知道从哪里开始,需要一个行动方案,我未来想做一个ai产品经理
以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能: 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求,例如: 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作: 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样,将需求抽象再具象成产品。 总之,要成为 AI 产品经理,需要不断学习和实践,适应行业的发展和变化。
2025-04-12
请给我提供一个 AI辅助我进行知识管理的方案
以下是一个 AI 辅助知识管理的方案: 1. 利用提示词规划 PARA 分类模式:PARA 代表项目(Projects)、领域(Areas)、资源(Resources)和档案(Archives)。AI 可分析您的工作模式和内容类型,自动生成提示词,助您将信息和知识分类到相应部分,简化分类过程,加快组织和检索信息。核心是理解以行动为驱动的笔记逻辑。 2. 借助提示词设计笔记标签系统:有效的标签系统对知识管理很关键,AI 能分析笔记内容和使用习惯,推荐合适的标签和结构,提高检索效率。 3. 让知识助手 Bot 渐进式积累领域知识:随着在特定领域的深入,需要系统积累和更新知识。知识助手 Bot 可根据学习进度和兴趣点,定期推送相关文章、论文和资源,实现渐进式学习,扩展知识边界并确保知识更新。例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成知识库,根据不同对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具,封装成智能分析的 Bot。 4. 基于已积累知识的 RAG 方法进行深度研究:RAG 是结合检索和生成的 AI 模型,应用于知识管理,能在深度研究时自动检索相关知识点和资料,辅助构建更全面深入的分析。 5. 打造个人知识导师,随时对话辅助梳理线索:创建个人知识管理员机器人,随时与之对话,询问特定知识点或寻求解决问题思路。它能基于知识库自学习,了解您的知识结构和需求,成为不可或缺的知识伙伴。 6. 构建最了解您的智能体作为 AI 写作助手:涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色与优化等全流程。构思阶段利用智能体生成创意点、主题或大纲;草稿生成基于构思让智能体生成文本草稿;内容迭代通过 promptchain 工具设计迭代提示修改完善草稿;润色与优化对最终文本进行语言风格和语调调整。通过实践和反馈优化 prompt 设计,使写作助手贴合个人风格和需求。 此外,生成式人工智能在知识管理应用程序方面也有新兴应用,例如用作管理组织内基于文本(或可能基于图像或视频)知识的手段。一些研究表明,针对组织内特定知识体系微调模型培训,可有效管理组织知识。一些公司正与领先的商业提供商合作探索基于生成式人工智能的知识管理理念,但用户可能需要培训或帮助来创建有效提示,且知识输出应用前可能仍需编辑或审查。
2025-04-11
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
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
mcp 有什么开源的方案吗
Anthropic 于 2024 年 11 月推出并开源了 MCP(模型上下文协议)。MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”,能统一不同的外部服务,如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等,通过标准化接口与大语言模型对接。开发者基于 MCP 规范开发一次“接口适配器”(MCP 服务器),就能让所有兼容 MCP 的模型(MCP 客户端)无缝接入,无需针对每个模型单独适配,大幅提升兼容性与开发效率。MCP 里面还包含 SSE(ServerSent Events),是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。MCP 像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”,可以标准化地连接 AI 系统与各类外部工具和数据源。与传统 API 相比,MCP 是单一协议,只要一次整合就能连接多个服务;具有动态发现功能,AI 模型能自动识别并使用可用的工具;支持双向通信,模型不仅能查询数据,还能主动触发操作。相关链接:
2025-03-27