以下是学习 Dify 的一些步骤和要点： 1. 部署 Dify： 可以通过云服务器进行部署。参考链接：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装，如遇到问题，可将相关代码复制给 AI 询问。 注意检查运行状态，如遇到端口被占用等问题，可按照 AI 的建议解决。 2. 配置和使用： 在浏览器输入公网 IP 进入，邮箱密码可随便填，建立知识库并进行设置。 选择模型，国内模型有免费额度，如智谱 AI，注册获取 API keys 并复制保存。 创建应用并进行测试和发布。 3. 了解 Dify 特点： Dify 是开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具、支持广泛模型集成、有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能监控和优化应用性能，提供云服务和本地部署选项。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为不同用户提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般个人研究可单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。

目前在中国可以使用的能够总结一本书精华的 AI 软件相对较少。一些常见的具有文本处理和分析能力的 AI 工具，如百度的文心一言、字节跳动的云雀等，可能在一定程度上辅助您进行书籍内容的理解和总结，但专门用于精准总结一本书精华的成熟软件还比较有限。

目前在中国，尚未有一款被广泛认可且专门用于总结一本书精华的 AI 软件。但一些通用的 AI 语言模型，如百度的文心一言、阿里的通义千问等，在一定程度上可以辅助您进行书籍内容的总结和理解。您可以通过输入书籍的相关内容，让它们为您生成概括性的文字。不过，其总结效果可能因输入内容的质量和复杂性而有所不同。

以下是一些能够总结一本书精华的 AI 软件： 1. 讯飞听见会议总结功能：利用自然语言处理和机器学习，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 2. 彩云天气分时预报：通过数据分析和机器学习，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 3. 医渡云病历分析系统：借助数据分析和自然语言处理，分析医疗病历以辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 4. 书法临摹软件：使用图像识别和数据分析，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。 5. 游戏内商城推荐功能：基于数据分析和机器学习，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 OpenAI 对于总结长文档，如一本书的方法研究表明，由于 GPT 的上下文长度固定，不能在单次对话中总结超过特定长度的文本。对于很长的文档，如一本书，可以通过一系列的提示来分别总结每个章节，将章节摘要拼接并再次总结，形成“摘要的摘要”，这个过程可递归执行，直到完整总结整个文档。若需要依赖前面章节信息理解后面章节，在总结时可包含前情提要。OpenAI 之前用 GPT3 做过类似研究，探讨了这种逐步摘要方法的有效性。

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 在中小企业利用人工智能（AI）进行转型方面，“客户服务自动化”是指利用人工智能（AI）技术，尤其是 AI 聊天机器人，来自动化处理客户服务中的常见咨询。具体做法包括： 1. 部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询：根据企业的特定需求和预算，选择合适的 AI 聊天机器人解决方案，并根据常见的客户咨询类型，定制聊天机器人的回答库，将其集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道。 2. 通过机器人提供 24/7 客户支持，提升响应速度和服务质量：提供全天候的客户支持，以改善客户体验和满意度。AI 聊天机器人无需休息，可以提供 24 小时全天候服务，确保客户随时获得所需信息，相比人工客服，机器人可以提供更快的响应速度，减少客户等待时间。 3. 定期监控聊天机器人的性能，如解答准确性、客户满意度，并根据反馈进行优化：分析聊天记录和客户反馈，以识别机器人性能的改进点。随着 AI 技术的发展，定期更新聊天机器人的算法和知识库，以提高其效能和准确性。 通过实施客户服务自动化，中小企业可以显著提高客户服务的效率和质量，同时降低成本。AI 聊天机器人不仅可以处理大量常规咨询，还可以释放人工客服资源，使其专注于更复杂和个性化的客户需求。

以下是为小白从 0 开始捏智能体的相关指导： 首先，进入 coze 官网（www.coze.cn）注册并登录。然后，点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入 bot 的基本信息，完成基础智能体的创建。 Bot 的开发和调试页面具有以下功能布局： 1. 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 2. 功能模块（中间区域）： 技能配置：包括插件（扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具）、工作流（设置固定的处理流程和业务逻辑）、图像流（处理和生成图像的相关功能）、触发器（设置自动化响应条件）。 知识库管理：涵盖文本（存储文字类知识材料）、表格（结构化数据的存储和调用）、照片（图像素材库）。 记忆系统：包含变量（存储对话过程中的临时信息）、数据库（管理持久化的结构化数据）、长期记忆（保存重要的历史对话信息）、文件盒子（管理各类文档资料）。 3. 交互优化（底部区域）：设置开场白（初次对话的问候语）、用户问题建议（配置智能推荐的后续问题）、快捷指令（设置常用功能的快速访问）、背景图片（自定义对话界面的视觉效果）。 4. 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 我们可以通过创建一个 bot 来引领参与整个游戏，通过人物设定，让机器人拥有 marvin 的思维以及说话方式，设定对应的能力让其学会 yesand 游戏，作为记录所有内容的机器人，它可以帮我们总结对话内容并生成相应完整的故事情节，最后甚至能为我们的故事配上图片。总共的工作分大体为两个部分，一是智能体的创建，二是图像流的搭建。 如果您有兴趣，可以留言互动，有需要还可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。

以下是一些可用于根据小学生试卷答题情况分析需要加强复习知识点的 AI 工具及相关建议： 1. ChatGPT：可以帮助分析答题中的语言表达、逻辑推理等方面的问题，从而确定语文、数学等学科中需要加强的知识点。 2. 国内模型如豆包：能提供一定的分析和指导。 3. 通义：对于英语等学科的答题情况分析有帮助，例如语法、词汇等方面的问题。 在使用这些 AI 工具时，您可以将试卷内容输入给工具，并要求其分析答题中的错误和不足之处，从而找出需要加强复习的知识点。但需要注意的是，不能完全依赖 AI 的分析结果，还需要结合教师的专业判断和教学经验。

大模型和小模型的协作方式主要体现在以下几个方面： 在人机协同模式方面： 1. 模式一：以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段），如同副驾驶，开车时提供建议，决定权在人手上。 2. 模式二：人和大模型协同工作，合作完成同一工作（embedding 阶段），实际工作场景中，一些小环节可由大模型完成，融入工作流程提高效率。 3. 模式三：人指挥大模型工作（数字员工阶段），但此阶段目前少见，大模型还不能完全独立完成具体工作，可能是工程问题或自身能力欠缺。 在 AI 绘图方面：大模型如同主菜或主食，小模型（如 Lora）如同佐料或调料包，Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制。并且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。 个人观点认为，当下应努力让大模型深度融入工作流，而数字员工阶段尚不成熟，可让其他大厂和学界先多尝试。

大模型和小模型的关系主要体现在以下几个方面： 1. 规模和功能：大模型通常拥有海量参数和训练数据，能处理多种任务，应用范围广泛，具有更多通识知识；小模型规模相对较小，往往是为完成特定任务而设计，如专门用于图像分类等。 2. 处理信息类型：大型语言模型专注于处理和生成文本信息；大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 3. 应用场景：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等；大型多模态模型由于能处理多种信息类型，可应用于更广泛的领域，如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。 4. 数据需求：大型语言模型主要依赖大量的文本数据进行训练，大型多模态模型则需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等。 5. 在 AI 绘图方面：大模型如同主菜或主食，小模型（如 Lora）如同佐料或调料包，Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制。并且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。

以下是关于与 AI 沟通的提示词技巧的总结： 1. 输入是写好提示词的根本：输入包括读书、交流、旅游等各种与世界的交互，要善于抓住有价值的输入并思考。 2. 清晰表达提示词可借助框架：由于无法直接将脑海中的东西完整传达给大模型，所以需要借助预置多个角度的框架来描述。 3. 文科生和学哲学的人写提示词有优势：文科生对文字细微差异敏感，学哲学的人对词的压缩语义和思考深度有优势。 4. 利用框架清晰表达脑海中的想法与大模型交流：将脑海中的事情或方法论通过框架从不同角度描述，能比空想更高效，且框架角度可根据任务调整。 5. 约束大模型按指定角度输出：通过设定角色、目标、风格、规则等，可约束大模型按照约定的视角输出想要的结果。 6. 从 0 到 1 上手的封装方法：当脑海中有清晰的知识方法论，想与大模型对话，需思考如何封装，探讨是否存在通用的核心方法。 7. 提示词写作的三板斧技巧： 分配角色：让大模型以特定身份的行为模式做事，注入的角色信息是超级浓缩的，若角色不明确需解压缩塑造，使其符合大模型的工作机制。 给出示例：当脑海中对要表达的意向模糊时，可通过给出示例辅助描述，将想法概要或详细描述与示例结合，能让大模型输出更好的结果。 8. 在豆瓣模型中自定义提示词的使用技巧： COT 在分析中的作用：让模型一步步思考，拆解逻辑，增加信息量，实现逻辑推理。 学生写提示词的建议：从三个技巧开始从 0 到 1 练习，并辅助学习相关材料。 豆瓣模型的默认功能与自定义：有默认功能，若想定制自己想要的功能，可通过右下角下拉的自定义添加技能，命名并填写提示词。 避免身份冲突的取巧办法：为避免定义身份与系统内在设定冲突，可将身份设定为名人的身边人。 9. 一些具体的 Prompt 技巧： 类比：要求 AI 用类比或示例阐明概念。 引述：要求包含专家的相关引言或陈述。 幽默：表明是否应融入幽默。 轶事：要求包含相关轶事。 隐喻：鼓励使用隐喻使复杂观点更具亲和力。 趣闻：鼓励包含有趣或令人惊讶的事实。 关键词：列出需要包含的重要关键词或短语。 小贴士：鼓励 AI 分享与主题相关的小窍门和技巧。 保密性：说明保密要求或限制。 格式化：指定所需的格式元素。