在 Dify 的官网，我为你找到了一篇手把手教你如何将 Dify 应用接入微信生态的教程： 1. 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 3. 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：

AI健身是指利用人工智能（AI）技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。这种方法利用AI算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。AI健身可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好，提供定制化的训练计划和建议，以帮助用户更有效地达到健康和健身目标。这种技术可以应用于健身应用程序、智能健身设备和在线健身培训等领域，为用户提供更智能、更个性化的健身体验。 当涉及到健身的AI工具时，有几个不错的选择： 1. Keep：Keep是中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。 2. Fiture：沸彻魔镜由核心AI技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit: 健身房家庭训练与AI健身计划，AI教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用800多万条文本数据和ChatGPT实时提供指导。

RAG（RetrievalAugmented Generation），即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。简单来说，就是通过检索的模式，为大语言模型的生成提供帮助，从而使大模型生成的答案更符合要求。 为什么LLM需要RAG？ 众所周知，大模型已经在很多领域和问题下都取得了很好的效果，那为什么还需要RAG进行检索优化呢？ LLM的缺点 1. LLM无法记住所有知识，尤其是长尾的。受限于训练数据、现有的学习方式，对长尾知识的接受能力并不是很高； 长尾数据是指数据集中某些类别数量较少，而其他类别样本数较多的不平衡“长尾”状态 。 例如在自然语言处理中，一些少见的词汇出现频率很低，而常见的词汇出现频率很高。 2. LLM的知识容易过时，而且不好更新。只是通过微调，模型的接受能力其实并不高而且很慢，甚至有丢失原有知识的风险； 3. LLM的输出难以解释和验证。一方面最终的输出的内容黑盒且不可控，另一方面最终的结果输出可能会受到幻觉之类的问题的干扰； 4. LLM容易泄露隐私训练数据。用用户个人信息训练模型，会让模型可以通过诱导泄露用户的隐私； 5. LLM的规模大，训练和运行的成本都很大。 RAG的优点 1. 数据库对数据的存储和更新是稳定的，不像模型会存在学不会的风险。 2. 数据库的数据更新可以做得很敏捷，增删改查可解释，而且对原有的知识不会有影响。 3. 数据库的内容是明确、结构化的，加上模型本身的理解能力，一般而言数据库中的内容以及检索算法不出错，大模型的输出出错的可能就大大降低。 4. 知识库中存储用户数据，为用户隐私数据的管控带来很大的便利，而且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护起来，可以降低大模型的训练成本，毕竟新知识存储在数据库即可，不用频繁更新模型，尤其是不用因为知识的更新而训练模型。 RAG的原理是什么？ RAG 对大语言模型（Large Language Model，LLM）的作用，就像开卷考试对学生一样。在开卷考试中，学生可以带着参考资料进场，比如教科书或笔记，用来查找解答问题所需的相关信息。开卷考试的核心在于考察学生的推理能力，而非对具体信息的记忆能力。同样地，在 RAG 中，事实性知识与 LLM 的推理能力相分离，被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中，具体分为两种： 参数化知识（Parametric knowledge）： 模型在训练过程中学习得到的，隐式地储存在神经网络的权重中。 非参数化知识（Nonparametric knowledge）： 存储在外部知识源，例如向量数据库中。 检索增强生成的工作流程 1. 检索： 此过程涉及利用用户的查询内容，从外部知识源获取相关信息。具体来说，就是将用户的查询通过嵌入模型转化为向量，以便与向量数据库中的其他上下文信息进行比对。通过这种相似性搜索，可以找到向量数据库中最匹配的前 k 个数据，作为当前问题的补充背景信息。 2. 数据库索引：指的是在离线状态下，从数据来源处获取数据并建立索引的过程。具体而言，构建数据索引包括以下步骤： 3. 数据索引： 包括清理和提取原始数据，将 PDF、HTML、Word、Markdown 等不同格式的文件转换成纯文本。 4. 分块： 将加载的文本分割成更小的片段。由于语言模型处理上下文的能力有限，因此需要将文本划分为尽可能小的块。 5. 嵌入和创建索引： 这一阶段涉及通过语言模型将文本编码为向量的过程。所产生的向量将在后续的检索过程中用来计算其与问题向量之间的相似度。由于需要对大量文本进行编码，并在用户提问时实时编码问题，因此嵌入模型要求具有高速的推理能力，同时模型的参数规模不宜过大。完成嵌入之后，下一步是创建索引，将原始语料块和嵌入以键值对形式存储，以便于未来进行快速且频繁的搜索。 6. 增强： 接着，将用户的查询和检索到的额外信息一起嵌入到一个预设的提示模板中。 7. 生成： 最后，将给定的问题与相关文档合并为一个新的提示信息。随后，大语言模型（LLM）被赋予根据提供的信息来回答问题的任务。根据不同任务的需求，可以选择让模型依赖自身的知识库或仅基于给定信息来回答问题。如果存在历史对话信息，也可以将其融入提示信息中，以支持多轮对话。

学习人工智能（AI）是一个既刺激又富有挑战的旅程，它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI，这里有一份详细的学习路径指南，可以帮助你从基础概念到实际应用，逐步建立起你的AI知识体系。 1. 了解AI基本概念： 首先，建议阅读「」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。 2. 开始AI学习之旅： 在「」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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 持续学习和跟进： AI是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注AI领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入AI相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他AI爱好者和专业人士交流。 记住，学习AI是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，你将逐渐建立起自己的AI知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。 完整的学习路径建议参考「」 知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

AI生成音乐的工具是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来创作、编排和生成音乐的软件平台。这些工具能够分析大量的音乐数据，学习音乐的模式和结构，然后根据用户的输入或特定的指令创作出新的音乐作品。 推荐以下 AI 音乐产品： 1. Udio：由前Google DeepMind工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，它通过先进的深度学习技术，能够将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。

不是所有的程序员的工作都会被替代，但一些简单重复性的编码工作可能会被 AI 自动完成，而复杂的、需要创新和判断的工作仍然需要人类程序员，所以如果程序员想不被淘汰的话，需要不断地更新技能和知识。

Sora 是一款由 OpenAI 在 2024 年 2 月发布的文本到视频生成的 AI 模型。该模型被训练用于根据文本指令生成现实或想象场景的视频，并展现出模拟物理世界的潜力。

AI画质增强工具是一种利用人工智能技术对图像进行处理，以提高图像质量和清晰度的工具。它可以自动识别图像中的细节、纹理和边缘，并对其进行增强，使图像更加清晰、真实和细腻，适用于各种场景，包括摄影、视频编辑、医学影像、安全监控等。 以下是几个常见的AI画质增强工具： 1. Magnific： 2. ClipDrop： 3. Image Upscaler： 4. Krea： 更多工具可以查看网站的图像放大工具库： 这些AI画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据具体需求选择合适的工具进行使用。

在商业化过程中，构建企业知识库是最常见的需求之一。一种普遍的解决方案是结合企业私有数据与 RAG 模型的私有化部署。如有特殊需求，还可以进行模型的 Finetuning（微调），以优化性能。基础模型主要负责提供推理提示，而 RAG 则用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。通过 Finetuning，我们可以增强基础模型的知识库，调整输出，并教授更复杂的指令，从而提高模型的整体性能和效率。这样的联合应用通常能带来最佳性能，适用于多数企业的需求。

中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化，作为AI机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名，你可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，这些渠道通常会及时发布最新的排名和评价。 在通往 AGI 之路的知识库里，在 会定期更新相关的排名报告，可以供您查阅。