以下是为您提供的智能客服相关的信息和资源： FastGPT： 更智能的问答：基于 LLM 技术，FastGPT 可以理解自然语言并生成高质量的答案。 更全面的信息：支持连接外部知识库，以获取更全面的信息。 更易用的开发：可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。 更快的上手速度：开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。 总而言之，FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，它可以帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。 相关资源： 5 月 8 日大圣分享《Coze 全流程搭建》： 包含了关于如何利用 AI 实现智能客服、知识库的使用及文档要求、如何使用知识库和工作流让机器人调用知识库生成回答等方面的内容。 相关链接： 扣子案例合集 社区内容分享： 希望这些信息对您有所帮助。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于利用大模型构建系统的工具的相关内容： 大模型的发展历程： 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文是起源。 2018 年，Google 提出 BERT，其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模，开创了预训练语言表示范式，参数规模为 110M 到 340M。 2018 年，OpenAI 提出 GPT，开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号，展示了强大的语言生成能力，参数规模达 1750 亿。 2021 年，Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），这是首个开源模型，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具，参数规模为十亿到千亿。 Inhai:Agentic Workflow：AI 重塑了我的工作流： 以 Kimi Chat 为例，它利用「网页搜索」工具在互联网上检索相关内容，并基于检索结果进行总结分析，给出结论。同时，PPT 中介绍了众多不同领域类型的工具，为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外补充。 Planning：Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程的运行。例如，先识别男孩姿势，再使用相关模型合成女孩图像，接着使用图像理解文本模型，最后语音合成输出。 Multiagent Collaboration：吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色相互协作，共同开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架：OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型 LLM 扮演 Agent 的“大脑”。规划包括子目标分解、反思与改进，将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务，反思和改进指对过去行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来步骤，提高最终结果质量。记忆用于存储信息。 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG： LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具构建 RAG 应用： 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含 page_content 和 metadata 属性。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小的文档对象，方便后续检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为嵌入，用于衡量文本相似度实现检索。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。 检索器：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型：基于大模型生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下：（具体流程未给出）

以下是为您提供的 DeepSeek 生成文献综述的指令模板： 一、基础指令框架 1. 四要素模板：示例 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 二、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 三、高级调试策略 1. 模糊指令优化 宽泛需求：添加维度约束，例如原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 主观表述：量化标准，例如原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 希望这些指令模板对您生成文献综述有所帮助。

以下是对 AI 进行基础入门学习的具体步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 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。 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。

以下是关于 DeepSeek 的培训课程信息： 课程名称：第三期「AI 实训营」手把手学 AI【第三期：尝鲜阿里云上的 DeepSeek 玩法】 讲师：许键 时间：2025.02.25/26 日两天，每晚 20:00 课程内容： 第一节：用 DeepSeek 搭建智能体 第二节：全网最简单的 DeepSeek 的部署和蒸馏手把手教程 飞书会议链接：https://vc.feishu.cn/j/254331715 共学文档链接： 具体课表： 02/25 20:00：阿里云百炼篇：用 DeepSeek 搭建智能体，包括阿里云百炼满血版 DeepSeek 介绍、基于阿里云百炼的 DeepSeek 智能体搭建，课程文档： 02/26 20:00：人工智能平台 PAI 篇：本地部署满血版 DeepSeek，包括 DeepSeek R1 技术原理、解锁 DeepSeek 的不同玩法（问答助手、蒸馏、微调）、实战演练：DeepSeek R1 满血版快速部署&蒸馏训练，课程文档： 阿里云百炼地址:https://bailian.console.aliyun.com/ 开通满血版 R1 模型：模型广场找到 DeepSeekR1，授权。在这个页面上可以看到免费的 100w 额度和已经使用量，每个人都会免费送 100w 额度，过期了就亏了。这个 deepseekr1 模型是阿里云自主部署的，并且在阿里强大的技术实力下做了推理优化，强过 99.99%的市面上教的满血版本地部署的性能。用完还有免费的蒸馏版的 R1 模型，也是 100w token。这些模型都可以在“首页”或者“直接体验”直接使用，或者直接模型效果对比，也可以用 API 调用，比如 chatbox 直接使用。

以下是关于 DeepSeek 培训的相关信息： 课程安排：分两天进行，第一天讲阿里云百炼，第二天讲派平台，重点包括智能体搭建、快速使用 DeepSeek 等，第二天还会讲本地化部署中的蒸馏数据等线下未讲的内容。 课程优势：对电脑配置要求低，适合硬件资源投入少的人，且是手把手教程，难度不大。 社区情况：是全国最大的开源 AI 知识库社区，用户量达 138 万多，首页访问次数超 200 万，强调共同学习、共创的价值观。 关于 DeepSeek R1 的介绍与爆火原因分析： 模型功能：包括自然语言处理、翻译与转换、文本生成与创作、知识和推理等，可用于多种场景，如文本摘要、格式转换等。 爆火原因：能力强，在竞赛题等方面表现出色；国内能用，效果惊艳；开源免费，成本低；突破算力封锁，能在国内短缺 GPU 情况下训练出超一流模型。 课程内容： 第一节：用 DeepSeek 搭建智能体。 第二节：全网最简单的 DeepSeek 的部署和蒸馏手把手教程。 相关链接： 飞书会议链接：https://vc.feishu.cn/j/254331715 共学文档链接：

以下是关于使用 AI 制作书本封面的相关信息： 对于以“反转”为主题写一篇 1000 字短篇小说的比赛，可使用 DeepSeek 工具，地址为 https://www.deepseek.com/ ，推荐使用深度思考 R1 模型，允许人为轻微调整。不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容，可能导致落选。投稿方式为通往 AGI 之路腾讯频道【deepseek 专区】点击投稿，链接直达：https://pd.qq.com/s/p9z7r8c0?businessType=9 ，提交内容为小说名+具体正文，建议用 AI 生成小说封面，同时上传封面更有吸引力。社区直播 AI 评选时间为 2 月 16 日晚 8 点，地址为通往 AGI 之路视频号现场直播看如何用 AI 评选出最佳小说家。参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号用于社群运营、展览、展示等用途，主办方拥有最终解释权。 《少卿：AI 帮你赢，谈双重主体性》这本书从哲学贯通 AI 的视角构建了一套人文性的理解与方法论，封面的 DON'T PANIC 设计和附录有吸收 AJ 的建议，也有与南瓜等社区朋友碰撞的灵感。 在“祝您 2025 天天开心副本”中，使用 AI 写了来自硅基世界的邀请函，并在日历盒子背面附上 389 位创作者的合影。在汇编过程中，对 389 份作品进行了细致的检查和协调，在制作时打样了 6 种纸，最终选择了 115g 特种纸，日历本体超过 2kg，沉甸甸的满足感，收到日历的小伙伴都纷纷拍照留念，日历的拆箱可以在视频号直播中看到。

以下是关于 prompt 的十大原则： 1. 指令清晰明确：下达的指令应清晰、没有歧义，让 AI 模型能准确理解任务要求。 2. 给予思考时间：给大模型足够的时间去思考和完成任务。 3. 明确任务：确保 prompt 清晰地定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 4. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，在 prompt 中提供充足的上下文。 5. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 6. 给出具体要求：若任务有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 7. 使用示例：如有特定期望结果，在 prompt 中提供示例帮助模型理解需求。 8. 保持简洁：尽量使 prompt 简洁明了，避免过多信息导致模型困惑。 9. 使用关键词和标签：有助于模型更好理解任务主题和类型。 10. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt 直至满意。 此外，ChatGPT CoT 的系统提示词有以下关键设计原则： 语气与风格：包括友好好奇、第一人称视角、口语化表达等。 内容处理规则：如信息过滤、忠实性等。 结构化输出：使用特定格式的子标题和段落分隔，保证连贯性。 同时，ChatGPT CoT 还有安全与合规机制，包括隐私保护和内容审查等方面。

以下是一些类似于 felo.ai 的网站： 1. Butterflies AI：这是一款人类与 AI 共存的社交软件。它不仅有聊天功能，还带有社交媒体主题，能进行图像生成，创建角色也很容易，AI 辅助创作很棒。但有时会感觉有点不可思议，难以分辨现实与幻想的界限。此外，该网站也有其他用户发布内容。希望未来能引入群组聊天功能，并优化搜索页面使其更友好。聊天体验很棒，AI 能记住自己发布的内容，但部分角色外观不够一致。社区很棒，支持也很到位。 2. Poe AI 平台：这是一个支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）实时在线交流的聊天网站。注册账号后可免费使用，部分功能需付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可按需选择。其官网地址是：https://poe.com/，在官网帮助中心可找到具体教程。 3. WaytoAGI 网站：提供和 AI 知识库对话的功能，可询问任何关于 AI 的问题；集合了精选的 AI 网站，能按需求找到适合的工具；集合了精选的提示词，可复制到 AI 对话网站使用；将每天知识库的精华内容呈现给大家。

知识库问答是机器人的基础功能，其利用了大模型的 RAG 机制。RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种结合了检索和生成两种主要人工智能技术的自然语言处理技术，用于提高机器对话和信息处理的能力。 简单来说，RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成当问复杂问题时，RAG 机制先在巨大图书馆里找相关书籍，再基于这些书籍信息给出详细回答。这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制实现知识库问答功能，首先要创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。在设计 Bot 时，添加知识库并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 具体步骤包括： 1. 上传文档：支持 txt、pdf、docx 等格式，将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：将长文本切割为小块（chunk）以便分析和处理。 3. 文本向量化：通过 embedding 技术将切割的 chunk 转换为算法可处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，将问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户问句与向量数据库中的 chunk 匹配，找出最相似的 top k 个。 6. 提交 Prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答并返回给用户。 RAG 研究范式不断发展，分为基础 RAG（Naive RAG）、高级 RAG（Advanced RAG）和模块化 RAG（Modular RAG）三种类型。