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如何与AI对话

Answer

以下是关于如何与 AI 对话的相关内容:

在 Trae 中指定上下文进行 AI 对话的方式有以下几种:

  1. 方式一:将编辑器内的内容作为上下文
    • 当编辑器中有正在编辑的代码文件时,AI 助手默认能看到当前文件,可直接提问与当前文件相关的问题。
    • 若对文件中的某段代码提问:选中代码,点击悬浮菜单中的添加到对话按钮,将选中内容作为上下文添加至侧边对话框。指定的上下文会显示在侧边对话底部的输入框,还可继续添加编辑器中的其他内容片段或其他来源的上下文,然后在上下文旁输入问题并发送给 AI 助手。
  2. 方式二:将终端中的内容作为上下文
    • 若对终端中的输出内容提问(如修复报错):在终端中点击输出内容片段,在内容片段区域的右上角点击添加到对话按钮,将选中内容作为上下文添加至侧边对话框。指定的上下文会显示在侧边对话底部的输入框,还可继续添加终端中的其他内容片段或其他来源的上下文,然后在上下文旁输入问题并发送给 AI 助手。
  3. 方式三:使用#键添加上下文
    • 在侧边对话的输入框中,可通过#符号添加多种类的上下文,包括代码、文件、文件夹和工作区。通常情况下,列表中将展示与编辑器中当前打开文件相关的内容作为推荐的上下文,但仍可自行搜索所需的上下文并添加到输入框中。基于问题,可以组合添加各种来源的相关上下文(例如同时添加代码和文件)。
    • 通过#Code,可将函数或类的相关代码作为与 AI 助手对话的上下文。列表中默认展示当前编辑器内打开的文件中的函数或类。选择前,可预览列表中推荐的函数或类的相关代码。若推荐的内容非所需,可通过关键词搜索所需的函数或类。
    • 若 Trae 中不存在对应语言的 LSP,请提前安装,否则可能导致无法识别代码符号。具体步骤为:在输入框中输入#,或直接点击输入框左下角的引用按钮,输入框上方显示上下文类型选择列表;在列表中选择 Code(或在#符号后手动输入 Code),然后按下回车键,列表将展示编辑器中当前打开的文件中存在的函数和类。将鼠标悬浮在列表中的某个条目后,左侧会展示该函数或类的代码内容,供预览;若推荐的函数和类非所需,在#Code:后输入想要的函数或类的名称或关键词;从列表中选择需指定为上下文的函数或类,在输入框的代码标识后,输入问题并发送。

此外,关于文本补全(Text completion): API 非常擅长与人类甚至自己进行对话。只需几行指令,就能看到 API 作为智能客服聊天机器人,能智能地回答问题,或作为机智的对话伙伴制造笑话和双关语。关键在于告诉 API 它应该如何行事,然后提供一些例子。创建一个能够进行对话的聊天机器人,要告诉 API 意图和如何行事,还要给 API 赋予一个身份。为创建有趣且有用的聊天机器人,可提供几个问题和答案示例,向 API 展示如何回复。

API 是一种语言模型,熟悉各种用于表达信息的单词和字符的方式,包括自然语言文本、代码以及英语以外的其他语言,还能够理解内容,从而进行总结、转换并以不同的方式表达。在此示例中,展示了如何将 API 从英语转换为法语、西班牙语和日本语。若将英文翻译成 API 不熟悉的一种语言,则需要提供更多示例甚至微调模型才能流利地完成。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

如何在 Trae 中指定上下文进行 AI 对话

在侧边对话的输入框中,你可以通过#符号添加多种类的上下文,包括代码、文件、文件夹和工作区。通常情况下,列表中将展示与编辑器中当前打开文件相关的内容作为推荐的上下文,但你仍然可以自行搜索所需的上下文并将其添加到输入框中。基于你的问题,你可以组合添加各种来源的相关上下文(例如同时添加代码和文件)。[heading3]#Code[content]通过#Code,你可以将函数或类的相关代码作为与AI助手对话的上下文。列表中默认展示当前编辑器内打开的文件中的函数或类。选择前,你可以预览列表中推荐的函数或类的相关代码。若推荐的内容非你所需,你可以通过关键词搜索所需的函数或类。若Trae中不存在对应语言的LSP,请提前安装,否则可能导致无法识别代码符号。1.在输入框中输入#,或直接点击输入框左下角的引用按钮。输入框上方显示上下文类型选择列表。1.在列表中选择Code(或在#符号后手动输入Code),然后按下回车键。列表将展示编辑器中当前打开的文件中存在的函数和类。将鼠标悬浮在列表中的某个条目后,左侧会展示该函数或类的代码内容,供你预览。1.若推荐的函数和类非你所需,在#Code:后输入你想要的函数或类的名称或关键词。AI助手将在项目内搜索相关函数和类,并展示在列表中,你可以进行预览。1.从列表中选择需指定为上下文的函数或类。2.在输入框的代码标识后,输入你的问题并发送。

文本补全(Text completion)

API非常擅长与人类甚至自己进行对话。只需几行指令,我们就可以看到API作为智能客服聊天机器人,不会感到慌乱,而是能够智能地回答问题,或者作为一个机智的对话伙伴,制造笑话和双关语。关键在于告诉API它应该如何行事,然后提供一些例子。这就是创建一个能够进行对话的聊天机器人所需的全部。在其简单性的背后,有几件值得关注的事情:1.我们告诉API意图,但我们也告诉它如何行事。就像其他提示一样,我们提示API表示什么,但我们还添加了另一个关键细节:我们明确告诉它如何与短语“助手乐于助人,有创意,聪明且非常友好”交互。如果没有这个指令,API可能会偏离轨道,模仿它正在与之交互的人,并变得讽刺或其他我们想要避免的行为。2.我们给API赋予一个身份。在开始时,我们让API作为一个AI助手回答。虽然API没有内在的身份,但这有助于它以尽可能接近真相的方式进行回答。您可以在其他方面使用身份创建其他类型的聊天机器人。如果您告诉API以生物学研究科学家的身份回答,您将得到类似于该背景下所期望的智能和周到的评论。为了创建一个有趣且有些有用的聊天机器人,我们提供几个问题和答案示例,向API展示如何回复。只需要几个讽刺性的回应,API就能掌握模式并提供无数挖苦人心的反应。[heading2]转换[content]API是一种语言模型,熟悉各种用于表达信息的单词和字符的方式。这包括自然语言文本、代码以及英语以外的其他语言。该API还能够理解内容,从而使其能够总结、转换并以不同的方式表达它。[heading2]翻译[content]在此示例中,我们展示了如何将API从英语转换为法语、西班牙语和日本语:这个例子之所以有效,是因为API已经掌握了这些语言,所以无需尝试教授它们。如果您想将英文翻译成API不熟悉的一种语言,则需要提供更多示例甚至[微调模型](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning)才能流利地完成。

如何在 Trae 中指定上下文进行 AI 对话

与AI助手对话时,你可以指定Trae中的内容(包括代码、文件、文件夹、工作空间)作为上下文供AI助手阅读和理解,从而确保AI助手的答复更符合你的要求。本文介绍指定上下文的三种方式。[heading2]方式一:将编辑器内的内容作为上下文[content]当你的编辑器中存在正在编辑的代码文件时,AI助手默认能够看到当前文件。你可以直接向AI助手提问与当前文件相关的问题。若期望对文件中的某一段代码进行提问,使用以下步骤:1.选中代码。2.点击悬浮菜单中的添加到对话按钮,将选中的内容作为上下文添加至侧边对话框。指定的上下文会显示在侧边对话底部的输入框。以下图为例,输入框内显示所选内容所属的文件名称,以及所选的代码行编号。1.(可选)继续添加编辑器中的其他内容片段,或同时添加其他来源的上下文。1.在上下文旁,输入你的问题,然后发送给AI助手。[heading2]方式二:将终端中的内容作为上下文[content]若你希望对终端中的输出内容进行提问(如帮助你修复报错),使用以下步骤:1.在终端中,点击输出内容片段。2.在内容片段区域的右上角,点击添加到对话按钮,将选中的内容作为上下文添加至侧边对话框。指定的上下文会显示在侧边对话底部的输入框。以下图为例,输入框内显示上下文的来源以及行号。1.(可选)继续添加终端中的其他内容片段,或同时添加其他来源的上下文。1.在上下文旁,输入你的问题,然后发送给AI助手。

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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
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
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
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
请为我生成一些提示词以用于将视频中的对话转化为文本形式
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...
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
想创建一个对话问答形式的课程智能体
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。
2025-04-09
有没有可以实现多段对话的AI,用于中医问诊模型
以下是一些可以用于中医问诊模型且能实现多段对话的 AI 相关信息: Polaris:医疗护理保健模型,能和患者进行多轮语音对话,媲美人类护士。详细信息:http://xiaohu.ai/p/5407 ,https://x.com/imxiaohu/status/1774644903546618298?s=20 在 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中,有以下针对医疗领域的模型: DoctorGLM:地址:https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM 。基于 ChatGLM6B 的中文问诊模型,通过中文医疗对话数据集进行微调,实现了包括 lora、ptuningv2 等微调及部署。 BenTsao:地址:https://github.com/SCIRHI/HuatuoLlamaMedChinese 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集,并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调,提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。 BianQue:地址:https://github.com/scutcyr/BianQue 。一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型,基于 ClueAI/ChatYuanlargev2 作为底座,使用中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集进行微调。 HuatuoGPT:地址:https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的一个 GPTlike 模型。
2025-04-08
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