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检索有关AI入门必读书籍

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以下是为您推荐的 AI 入门必读书籍：

  1. 「从这里启程」，有助于熟悉 AI 的术语和基础概念。
  2. 「入门：AI 学习路径」，其中包含为初学者设计的课程。
  3. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List：涉及人工智能工程的 10 个领域，包括 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。如果您想从零开始，可以从此处开始。
  4. 入门经典必读：作者为 [Derrick Harris]、[Matt Bornstein]和[Guido Appenzeller]，原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/ 。文中分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表。
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References

问：新手如何学习 AI？

了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。体验AI产品：与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。

GPT1到Deepseek R1所有公开论文The 2025 AI Engineer Reading List

We picked 50 paper/models/blogs across 10 fields in AI Eng:LLMs,Benchmarks,Prompting,RAG,Agents,CodeGen,Vision,Voice,Diffusion,Finetuning.If you're starting from scratch,start here.我们挑选了50篇论文/模型/博客，涉及人工智能工程的10个领域：LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。如果您想从零开始，请从这里开始。The picks from all the speakers in our[Best of 2024 series](https://www.youtube.com/watch?v=wT636THdZZo&list=PLWEAb1SXhjlfG63F03R52DZXpHzVB1_5j)catches you up for 2024,but since we wrote about running[Paper Clubs](https://www.latent.space/p/paperclub),we’ve been asked many times for a reading list to recommend for those starting from scratch at work or with friends.We started with[the 2023 a16z Canon](https://a16z.com/ai-canon/),but it needs a 2025 update and a practical focus.我们的"2024年度最佳"系列中所有演讲者的精选文章为您的2024年划上了句号，但自从我们写了关于开办论文俱乐部的文章后，我们多次被要求为那些在工作中或与朋友一起从零开始的人推荐一份阅读清单。我们从2023年的a16z Canon开始，但它需要2025年的更新和实用重点。Here we curate“required reads”for the AI engineer.Our design goals are:在这里，我们为人工智能工程师策划了"必读书目"。我们的设计目标是：

入门经典必读

作者：[Derrick Harris](https://a16z.com/author/derrick-harris/)，[Matt Bornstein](https://a16z.com/author/matt-bornstein/)和[Guido Appenzeller](https://a16z.com/author/guido-appenzeller/)原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/译者：通往AGI之路后半部分：[目录：a16z推荐进阶经典](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/EXX1w3QyFiBz8fknLFYce7gvnug)人工智能的研究正在以指数级别的速度增长。对于AI专家来说，跟上所有新发布的内容已经非常困难，对于初学者来说更是难上加难。因此，在这篇文章中，我们分享了一份我们信赖的、用于更深入了解现代AI的精选资源列表。我们称之为“AI典藏”，因为这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。我们首先对Transformer和Latent Diffusion（潜在扩散）模型进行了简单的介绍，这些模型正在推动当前的AI浪潮。接下来，我们深入研究了技术学习资源；构建大型语言模型（LLMs）的实用指南；以及AI市场的分析。最后，我们列出了一份里程碑式研究成果的参考列表，从2017年谷歌发布的“Attention is All You Need”开始——这篇论文向世界介绍了Transformer模型，并开启了生成AI的时代。

Others are asking
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
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
学习AI的必读书目
以下是学习 AI 的一些必读书目推荐： 《GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List》：涵盖了人工智能工程的 10 个领域，包括 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调等，适合从零开始的学习者。 对于新手学习 AI，建议先阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 还可以在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 三本神经科学相关书籍： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统介绍认知神经科学的多个方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖神经科学的多方面内容。
2025-04-12
入门经典必读
以下是一些入门经典必读的资源： 作者为 Derrick Harris、Matt Bornstein 和 Guido Appenzeller 的文章，原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 。文中提到人工智能研究增长迅速，对于初学者和专家都有一定难度，因此分享了用于深入了解现代 AI 的精选资源列表，称为“AI 典藏”，包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍，技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。 《Transformers，explained》（https://daleonai.com/transformersexplained）：由 Dale Markowitz 撰写，是对“什么是 LLM，它是如何工作的？”的更短、更直接回答，有助于轻松进入主题并建立直观理解，适用于新模型。翻译：（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf） 《How Stable Diffusion works》（https://mccormickml.com/2022/12/21/howstablediffusionworks/）：Chris McCormick 为非专业人士解释了 Stable Diffusion 的工作原理，从文本到图像模型的角度帮助建立直观理解。翻译：（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc） 入门文章的翻译： 《软件 2.0》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FFJawIKRpi77JokULCvcjIPBnBv），作者 Andrej Karpathy，他最早清楚解释了新的 AI 浪潮的重要性，论点为 AI 是一种新的强大的编程计算机的方式。 《GPT 的现状》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/IXjfwF9l9iX0IzkUg1Ec0Vcinx3），作者 Andrej Karpathy，是对 ChatGPT/GPT 模型工作原理、使用方法及研发方向的容易理解的解释。 《ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LnMOwmKIwihcRakRalcczNgrnjf），作者 Stephen Wolfram，从早期神经网络到现代 AI 模型的工作原理进行了长而易读的解释。 《解析 Transformer 模型：理解 GPT3、BERT 和 T5 背后的模型》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf），作者 Dale Markowitz，对“什么是 LLM，它是如何工作的？”进行了更短、更直接的回答，有助于轻松进入主题并建立直观理解。
2025-03-04
联网检索的ai
以下是关于联网检索的 AI 的相关信息： 存在能联网检索的 AI，它们通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，为用户提供更精准和个性化的信息。 例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 常见的 AI 助手采用通过联网搜索获取实时信息。当用户开启联网搜索时，助手先将用户的请求发送至搜索引擎，再将返回内容与用户输入一起提供给大模型，最终生成回答。搜索引擎在此作为实时信息源，为大语言模型提供额外的上下文。 如果希望 AI 能提供行业内部信息、或者研发的自有系统内的信息，AI 联网搜索的效果就很不好，甚至无法实现。用户可以自行搭建 AI 代理，将自有系统的数据通过 API 的形式接入 AI 助手，为大语言模型补充提供丰富的上下文信息。 MCP 协议解决了 AI 大模型与数据源集成碎片化的问题，提供统一标准，让开发者无需为每个数据源和 AI 助手单独开发连接器。通过 MCP，数据源和 AI 工具可建立安全双向连接，使 AI 在不同工具和数据集间流畅协作，实现更可持续的架构。 在完成意图识别，确认需要联网检索之后，可以对用户的 query 进行改写（Rewrite）。Query Rewrite 的目的，是为了得到更高的检索召回率。Query Rewrite 可以通过设置提示词请求大模型完成，主要包括三个维度的改写： 让提问有更精准/更专业的表达。比如用户搜索“ThinkAny”，改写后的 query 可以是“ThinkAny 是什么？”，再把问题翻译成英文“ What is ThinkAny ”，同一个问题，双语分别检索一次，得到更多的参考信息。 补全上下文，做指代消解。比如用户搜索“ThinkAny 是什么？”，得到第一次回复后继续追问“它有什么特点？”，用历史对话内容作为上下文，把第二次 query 改写成“ThinkAny 有什么特点？”，指代消解后再去检索，会有更高的召回率。 名词提取。比如用户搜索“ThinkAny 和 Perplexity 有什么区别？”，可以把“ThinkAny”和“Perplexity”两个名词提取出来，分别检索。 提升 AI 搜索准确度，另一个关键措施就是做多信息源整合。结合上面提到的意图识别和问题改写，假设用户搜索“ThinkAny 和 Perplexity 的区别是什么？”，根据意图识别，判断需要联网，并且是信息查询类的搜索意图。在问题改写阶段，提取出来“ThinkAny”和“Perplexity”两个概念名词，除谷歌检索之外，还可以检索 Wikipedia/Twitter 等信息源，拿到百科词条内容和 Twitter 的用户反馈信息，可以更好地回答这个问题。AI 搜索最大的壁垒在于数据。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-09
你这个知识库和检索是用什么搭建的？
我们的知识库和检索主要基于以下原理和流程搭建： 1. 文本预处理：包括去除无关字符、标准化文本（如将所有字符转换为小写）、分词等，以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示：将预处理后的文本（词或短语）转换为向量。通常通过使用预训练的嵌入模型，如 Word2Vec、GloVe、BERT 等，将每个词或短语映射到高维空间中的一个点（即向量）。 3. 特征提取：对于整个问题句子，可能应用进一步的特征提取技术，比如句子级别的嵌入，或使用深度学习模型（如 BERT）直接提取整个句子的表示，以捕捉句子的上下文信息。 4. 向量优化：在某些情况下，问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化，例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。 在知识库检索阶段： 1. 首先需要有一个知识库。在大模型的检索中，并非依靠传统的关键字搜索，而是依靠问题在空间中的向量位置，去寻找距离这个向量最近的其他词句，然后完成检索。 2. 要在向量中进行检索，我们的知识库会被转化成一个巨大的向量库。具体流程包括文档向量化、文档加载（从多种不同来源加载文档）、文本分割（把文档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）以及输出（把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起生成更加合理的答案）。
2025-03-25
如何设置知识库才可以提高检索效率
以下是一些提高知识库检索效率的方法： 1. 文档分块： 分块是为了后续的检索能返回更精准的答案。 避免把整个使用手册作为一个整体检索，防止返回大量无关信息。 适应模型输入限制，确保能将相关信息输入到模型中，不超出其处理能力。 提升回答质量，让大语言模型更集中地理解和回答特定问题。 优化向量表示，得到更精确的向量，提高检索准确性。 2. 选择合适的工具和平台： 如使用 Coze 时： 可以使用外贸大师产品的帮助文档进行演示。 选择其中一个文档创建知识库，如“购买后新人常见问题汇总·语雀”。 点击创建知识库，从知识库中添加知识单元，使用 Local doucuments 的方式，上传 Markdown 格式文档，注意每个问题使用“”开头。 但要注意文档的分片策略会严重影响查询结果，跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等是基于 RAG 方案自身原理导致的问题。 如使用百炼时： 在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，上传相关文档。 根据文档大小，百炼需要一定时间解析，通常占用 1 6 分钟。 进入，创建新的知识库并选择上传的文件，其他参数保持默认，建立索引。 选择向量存储类型时，若希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择 ADB PG。 完成知识库创建后，返回，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。 特别需要注意的是，不同工具和平台可能存在各自的特点和限制，需要根据实际情况进行选择和优化。
2025-03-14
有没有路径可以围绕DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径
围绕 DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径包括以下方面： 首先，通过集成收集 AI 反馈（AIF）聊天模型完成情况，然后利用 GPT4（UltraFeedback）进行评分并二值化为偏好。其中，Step2AIF 在某种程度上是一种 selfplay，通过多模型 prompt 生成来进行 RL。在模型最终采用的 DPO 算法的 SFT 过程中，用于最终模型 SFT 所训练的 AIF 数据集与原始 pretraining 数据集在数据（tokens）序列组织构象上存在差异，这是一种 Synthetic Data 的路径，关键在于这种 Synthetic Data 与原始 Data 在特征与知识分布上的差异。 DPO 算法通俗来讲，当一个答案是好的答案时，模型要尽可能增大其被策略模型生成的概率；当一个答案是差的答案时，模型则需要尽可能降低其被策略模型生成的概率。 以上是在 RL×LLM 方面的一些探索，接下来需要将上述模型案例以及延展的思考进行沉淀，回归第一性原理进行更进一步的本质探寻，以找到两者之间隐含的共性、差异以及呈现当前技术发展路径与现状的必然性。
2025-03-04
增强检索生成
RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 通用语言模型通过微调可完成常见任务，而对于更复杂和知识密集型任务，基于语言模型构建访问外部知识源的系统能使结果更符合事实、更可靠，缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了 RAG 方法来完成这类任务，它把信息检索组件和文本生成模型结合在一起，可微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。 RAG 工作流程如下： 1. 检索：利用用户查询从外部知识源获取相关信息，将查询转化为向量与向量数据库比对，找到最匹配的前 k 个数据作为补充背景信息。 2. 数据库索引：包括离线获取数据、清理提取原始数据、转换文件格式、分块、嵌入和创建索引等步骤。 3. 增强：将用户查询和检索到的额外信息嵌入预设提示模板。 4. 生成：将问题与相关文档合并为新提示信息，由大语言模型回答问题，可选择依赖知识库或仅基于给定信息，也可融入历史对话信息支持多轮对话。 LLM 需要 RAG 的原因在于 LLM 存在一些缺点： 1. 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，接受能力不高。 2. 知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. 输出难以解释和验证，易受幻觉等问题干扰。 4. 容易泄露隐私训练数据。 5. 规模大，训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，无学习风险。 2. 数据库数据更新敏捷，可解释且不影响原有知识。 3. 数据库内容明确结构化，降低大模型输出出错可能。 4. 便于管控用户隐私数据，可控、稳定、准确。 5. 降低大模型训练成本，新知识存储在数据库无需频繁更新模型。
2025-02-24
有什么AI相关的笔记软件，既可以记录我的想法、灵感，然后AI也可以直接生成对我所写内容的评价（如可以安抚情绪），并且这个笔记软件的检索功能很好用
以下是一些符合您需求的 AI 相关笔记软件： 1. Notion AI：https://www.notion.so/help/guides/category/ai?ref=indigox.me 随着大语言模型的流行，其在智能化方面表现出色。 2. Mem.ai：https://mem.ai/?ref=indigox.me 一款 AI 驱动的笔记工具。 3. Pile：https://udara.io/pile/ 开源且界面美观，助力日记撰写和记录，集成 OpenAI API，具有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile
2025-02-19
有没有优质的系统的coze入门网课？
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。
2025-04-14
七天入门计划
以下是为您提供的七天入门 AI 的计划建议： 第一天： 开始接触李宏毅的生成式人工智能课程。 资源：在 B 站直接搜索《李宏毅 2024 春《生成式人工智能导论》。 第二天至第十四天： 抽空陆续花 2 周时间学完李宏毅的课程。 第五天： 研究并开始使用 Kimi。 参考资料： 。 抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整自己的思考模式，在工作和生活中养成有问题问 AI 的习惯。您还可以参考公众号文章【每天问 Kimi 们 100 个问题，你就 AI 入门了】。 在学习过程中，建议做好笔记，总结所学知识和心得体会，以便更好地掌握和应用。
2025-04-13
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接： https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册：https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH （2 月 11 日更新附录）
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息： 清华大学出品了《DeepSeek：从入门到精通》的指南，该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了其使用方法，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等，旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外，还有一些相关的更新和资料，如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容，如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11
入门：Ai绘画
以下是为您提供的 AI 绘画入门相关的资源和教程： 在“通往 AGI 之路介绍.pdf”中，有关于 AI 绘画入门的部分，包括产品工具与案例实战，开箱即用。 以下是一些 B 站的视频教程链接： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？： 还有 SD 新手从 0 入门的 AI 绘画教程，包括以下章节： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 您可以通过以上资源进行学习，祝您在 AI 绘画领域学有所成！
2025-04-10
AI入门
以下是为您提供的 AI 入门的相关指导： 一、Python + AI 入门 在深入学习 AI 时，编程可能会让您感到困难，尤其是对于不会代码的朋友。但别担心，这里有一份 20 分钟的简明入门指南，能帮助您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并在接下来的 20 分钟内完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 关于 Python： Python 就像哆啦 A 梦，拥有装满各种道具的标准库，遇到问题时可直接使用。若标准库道具不够，还能通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。Python 在 AI 领域被广泛使用，遍地是大哥。 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，一是通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；二是通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。 二、JavaScript 的 AI 堆栈入门 尽管当前版本是一个很好的起点，但仍在逐步完善，路线图包括： 1. 交互式 CLI 用于 createaistack，开发人员可选择自己的项目脚手架和依赖项。 2. 用于高级用例的事务性数据库（例如，在问答中保留问题、用户偏好等）。 3. 更多的向量数据库和部署平台选项。 4. 用于开源模型的轻量级微调步骤。 同时，对在创建过程中发挥重要作用的开源项目表示感谢，如 Tailwind、ai sdk、dotenv、Next.js、langchain.js 等。 三、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，您可根据兴趣选择特定模块深入学习，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。
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