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开发者ai的知识有哪些

Answer

以下是关于开发者 AI 的一些知识:

  • 一个 9 岁小男孩创建了“超级飞机百科”的 AI 机器人,它是飞机专家,能通过语音、文字等形式对话,呈现多种形式的内容,通过识别对话内容等实现智能搜索、归纳总结,以多维度呈现答案,涵盖飞机的类型、构造、原理、飞行技术等方面。其技术实现原理包括设定人设与回复逻辑,添加“抖音视频/get_vedio”和“必应搜索/bingWebSearch”插件实现搜索调用功能,添加文本和表格实现个性化问题的调用解答。
  • Inworld AI 可以使 NPC 能够自我学习和适应,具有情绪智能。它具有实时语音功能,可配置安全性、知识、玩家档案、关系和第四堵墙等功能,能与各种游戏引擎和其他游戏开发工具无缝对接,还能帮助品牌创建交互性强的 AI 角色,无需编码。
  • 关于被动学习,如像 GPT 这类工具能帮助用户提出更好的问题,具有追问和上下文功能,普通人可基于上下文不断追问提出更好的问题,但在追问过程中用户可能会放弃,需要在产品中做好引导。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

超级飞机百科Bot

原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7388510784680755238作者:用户3434911720417Bot简介开发者是一个9岁小男孩,他是一个铁杆儿飞机迷,总是有各种各样关于飞机的问题,并尝试着寻找答案,但有时并不能找到合适的回答,也不是总能找到能和他畅谈飞机的好朋友。所以,他给自己创建了一个“超级飞机百科”的AI机器人,这个机器人是一位飞机专家,有着渊博的飞机知识,并且总能陪伴小男孩一起聊关于飞机的话题,是一个忠实的飞友好伙伴。构思“超级飞机百科”AI机器人是一个超级智能的飞机大百科,关于飞机的问题都可以在这里找到答案,可以通过语音、文字等形式与它对话,它便会结合话题呈现出语音、文字、图片和视频等多种形式的内容,它能通过识别对话内容、关键词等信息实现智能搜索、归纳总结,最终以简洁、清晰的文字、声音和丰富的图片、视频多维度呈现用户想要的答案,准确、精炼又生动。它是一位资深的飞机专家,有着丰富且深入的飞机知识储备,能够以专业、详尽且易懂的方式为用户阐释关于飞机的各类知识,涵盖飞机的类型、构造、原理、飞行技术等方面。技术实现原理1、通过“人设与回复逻辑”,设定飞机专家的角色、介绍讲解的技能要求、调用顺序等,同时就话题关联性和输出内容格式框架进行了限制。2、在“技能”方面,添加了“抖音视频/get_vedio”和“必应搜索/bingWebSearch”插件,实现搜索调用功能。3、在“知识”方面,添加了文本和表格,实现Bot关于开发者和自身的个性化问题的调用解答。

Inworld AI :可以使NPC能够自我学习和适应,具有情绪智能!

4、实时语音:使用内置的语音设置进行最小延迟,并配置角色的性别、年龄、音调和说话速度。或者,使用来自Eleven Labs的第三方服务创建自定义和克隆语音。Inworld AI的"Contextual Mesh"功能还提供了一种方式来定制AI非玩家角色(NPC)的行为和知识。1、可配置的安全性:你可以配置NPC的对话方式,无论你的游戏是E级(适合所有年龄)还是M级(适合成年人)。Inworld允许在诸如亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定的灵活性。2、知识:你可以输入"个人知识"来控制他们的角色应该知道或不应该知道的信息。使用"共享知识"来定义多个角色拥有的知识,如共享的传说、世界背景等。3、玩家档案:收集关于玩家的信息,并允许你的NPC在形成互动时考虑到这些信息。你可以包括诸如姓名、角色或性别等字段。你还可以添加定制的字段,以适应你的游戏,如等级或派系。4、关系:通过配置每个角色的关系流动性设置,让你的玩家有能力与NPC建立关系。通过调整关系设置,你可以创建一些愿意成为你最好朋友的角色,也可以创建一些坚决要成为你敌人的角色。5、第四堵墙:如果AI角色破坏了角色,那么如果对话不可信,或者依赖于角色不应该有的知识,那么就会损害沉浸感。第四堵墙功能确保角色只从他们的世界中存在的知识中获取信息,创建更沉浸的故事讲述和游戏体验。Inworld可以与各种游戏引擎(如Unity、Unreal Engine等)和其他游戏开发工具无缝对接,使得开发者可以更容易地在他们的游戏中引入AI NPC。Inworld AI还可以帮助品牌能够创建交互性强的AI角色,无需编码。

7月16日 Jimmy Wong & 吕立青

的一些知识点,我觉得这是可能是未来会值周开发者去开,去探索的,或者说大家去研究,因为这里面真的有,我觉得是非常非常有价值。但没有,现在暂时我没有看到哪款产品会往这个方向去走,所以这是我会比较希望看到有一款这样的产品去往这个方向去做,就是被动学习。这你这一点特别好,我你做BGP AI学习助理,其实就想往这个方向上也更深入一点。然后我刚刚听到你说的第一个观点,就是大部分人其实没有主动提出去考问题的能力,或者叫嗯态度。就是其实这一点我觉得有一个变化,就是嗯,以前我们用搜索引擎可能是提不出一个好问题的,就是比方说你用搜索引擎你得学会一些搜索语法,说空格或者是加双引号,或者是加上file type就是文件格式等等,你才能找到自己的一个好的答案。乔向阳38:37就是像GPT,或者说类似于嗯GPT这种东西,它更多可能就是可以帮你提出更好的问题,或者说有一个嗯很大的区别就是不知识追问,这个是有上下文的,就是它比之前单向的一次性提问要好很多。就拿一个小朋友提问来说,他会不断地说问为啥,为什么,为什么。那么如果你用同样的方式问ChatGPT,其实也是能够给予足够多的上下文,并且把你足够的展开和Python,所以这一点的上来说,我觉得他是能够就是追问和上下文的,所以普通人他没有必要一次性提出一个很好的问题,于是他可以基于他的上下文来不断地追问,不断地提出更好的问题。那我觉得这反而是我对教育或者说对儿童教育有一个乐观的一个教堂。乔向阳39:41是这一块,其实我个人,因为我接,因为我调研了很多用户,因为特别是我写permit link的过程当中也问了很多就是相关的一些问题,主要的点在于这个追问是OK,但用户会在这个追问过程可能就放弃,除非你在产品的过程当中能够有很好的引导。这是我为什么?我就我补充一下,我刚刚说为什么很多人提不出好的问题,并不是说他没办法,就是不是说AI能不能接触他的一些嗯,提问或什么,然后但更多的人是会觉得说他回答问题很傻,或者

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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
我是0基础代码小白,我希望快速编写一款APP,满足我所需要的要求,我用deepseek生产app开发者文档,然后用bolt.new工具开发,开发到一半,发现要收费,给我中断了,我该怎么办
对于您这种 0 基础代码小白在开发 APP 过程中遇到收费中断的情况,以下是一些建议: 1. 重新评估您的需求和能力:像案例中的白九龄一样,思考您的想法是否过于复杂,是否可以先从简单的插件开发入手,降低开发难度。 2. 学习基础知识:包括代码环境安装、终端操作等,通过基础实践教程资料来弥补知识短板。 3. 借鉴他人成功经验:仔细研究别人的项目,按照成功的案例原封不动地去实现,从中领悟开发的要点。 4. 清晰描述需求:在开发前与工具充分沟通,明确需求和实现步骤,避免盲目开发。 5. 寻找免费替代工具:既然当前使用的工具收费中断,您可以寻找其他类似的免费工具来继续您的开发工作。 6. 做好项目记录:让工具帮忙写一个 README 文档,记录项目进展、下一步计划以及如何开启和关闭项目,方便后续跟进。
2025-02-23
总结一下当前AI发展现状以及指导非开发者一类的普通用户如何使用及进阶使相关工具
当前 AI 发展现状: 涵盖了不同领域的应用和发展,如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导: 可以先从国内模型工具入手,这些工具不花钱。 学习从提示词开始,与模型对话时要把话说清,强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者:从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本;探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor;参与 AI 社区交流经验;构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴;建立 AI 写作流程,从生成大纲开始;进行多语言内容探索;利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时,可使用 launch BD 尝试解决。
2025-01-31
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别: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: 微信端因非常规使用,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要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 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。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
ChatGLM开发者团队介绍
ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,底座是 GLM 语言模型。其相关信息如下: 地址: 简介:中文领域效果最好的开源底座模型之一,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 此外,基于 ChatGLM 还有在垂直领域微调的模型,如医疗领域的 MedChatGLM,其地址为: 。
2024-10-30
开发者API接入,帮我写一段推广文本
以下是为您生成的关于开发者 API 接入的推广文本: 曾经,我们在做设计时幻想能用嘴完成设计,随便说几句话电脑就能帮忙画出。随着 AI 的出现,各种提示词插件应运而生。而现在,开发者带来了更强大的功能——提示词都由 AI 自动写好!比如 One Button Prompt 脚本。 安装方式便捷,在扩展面板中搜索 One Button Prompt 可直接安装,或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后,重启 webUI,在脚本下拉菜单中就能找到该插件。 使用时,先体验一下。根据官方建议,大模型选择“deliberate”,采样方法设为“DPM++ SDE Karras”,采样步骤设为“25”,并将 CFG 比例降低到“6”。随机等级设为 5,下面还有分别定义主题类型、艺术类型和图像类型的三个下拉选项。您可以选择全随机试试手气,也能加一点自定义条件,比如让它画一幅动物主题的摄影作品。将模型换成“realisticVisionV20”,主题换成人物,再次生成。快来体验这便捷高效的开发者 API 接入吧!
2024-08-08
我是说作为coze开发者如何获取到用户数据
作为 Coze 开发者,您可以通过以下步骤获取用户数据: 1. 建立数据库:用于存储用户数据信息,包括用户信息的相关因素。 2. 在“人设和回复逻辑”中增加对应的技能:明确存储用户信息的关键词,如“手机号”“微信”和“user”。 3. 测试效果:查看用户信息是否已被存储到数据库中。 此外,您还可以使用 Coze IDE 创建插件,并在元数据设置输入参数,通过自动生成模拟数据进行测试。在测试完成后,可在页面右上角单击发布,并在发布对话框中核对工具信息,设置是否启用工具。如果工具会收集、传输用户个人信息,需要在个人信息收集声明对话框中进行相应选择。
2024-06-24
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
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图和三元组。 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中,知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用,包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-04-17
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
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
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