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智能识别并处理excel内容

Answer

以下是关于智能识别并处理 Excel 内容的相关信息:

  • Excel 的 AI 功能:目前有几种工具和插件可增强 Excel 的数据处理和分析能力。
    • Excel Labs:Excel 插件,新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,用于数据分析和决策支持。
    • Microsoft 365 Copilot:整合了多种办公软件,通过聊天形式完成数据分析等任务。
    • Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,支持自然语言交互。
    • Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的插件,能生成文本、执行情感分析等。
  • 使用 coze 做智能报表助手的实现过程:
    • 工作流包括解析用户上传的 Excel 数据并生成报表。
    • 先通过 URL 下载 Excel,读取数据。
    • 尝试过不同方案存储和处理数据,如将数据存为单元格或转换为数据表,发现后者结合大模型生成的 SQL 准确率高。
    • 为用户生成 3 个推荐报表,限制数据 100 条。
    • 执行 SQL 查询数据,转换为绘制 echarts 图表的参数,绘制清晰图表。
    • 处理图表的合成、存储等细节,解决大模型生成错误 SQL 的问题。

随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高效率和智能化水平。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:关于Excel的AI有哪些?

关于Excel的AI功能,目前有几种不同的工具和插件可以增强Excel的数据处理和分析能力,以下是一些可用的AI工具:1.Excel Labs:这是一个Excel插件,它新增了生成式AI功能,基于OpenAI技术,允许用户直接在Excel中利用AI进行数据分析和决策支持。2.Microsoft 365 Copilot:微软推出的AI工具,整合了Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等办公软件,通过聊天的形式,用户可以告知Copilot他们的需求,如数据分析或格式创建,Copilot将自动完成这些任务。3.Formula Bot:Formula Bot提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可以通过自然语言交互式地进行数据分析和生成Excel公式。4.Numerous AI:这是一款支持Excel和Google Sheets的AI插件,除了公式生成外,还可以根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。这些工具通过AI技术提升了Excel的数据处理能力,使得用户可以更加高效地进行数据分析和决策。随着技术的不断发展,未来可能会有更多AI功能被集成到Excel中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

使用coze做一个智能报表助手

用户上传excel后,在工作流中可以拿到excel连接,然后写一个插件通过url下载当前excel,再读取excel里的数据。开始我打算把解析出来的excel数据以单元格的形式存到bot数据库,然后使用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案,但是经过多次实验,发现大模型的计算能力特别差,经常出现计算错的情况。比如一张学生成绩表,用户想求某个学科的平均数,大模型可以把当前学科所有分数精准的提取出来,最后一步计算的时候,经常会出现错误。然后就试了一下另外一套方案,把excel转换为数据表,然后使用大模型把用户问题转换为sql,发现这样做生成的sql准确率非常高,基本都能得到想要的结果。coze里不能动态创建表,所以我自己写了一个服务,在动作流里调用这个服务,根据excel的url动态创建表,同时把excel数据插入到表中,最后把服务返回的动态表名存到coze数据库中,这一步是为了后续用户提问问题时,根据表名动态执行sql,拿到数据。

使用coze做一个智能报表助手

最后再根据数据库表字段信息,使用大模型为用户生成3个推荐报表,报表信息中包含标题、描述、查询sql。这里防止一次查询出来的数据过多,传给大模型时候崩溃,所以限制数据100条。拿到sql后,使用插件动态执行sql查询数据,再根据标题和数据使用大模型转换为绘制echarts图表的参数。绘制图表,官方有一个插件,但是这个插件生成的图表图表有点模糊,我自己就写了一个插件,生成的图表图片就清晰度比较高,echarts绘制图表时可以设置缩放,我给图片放大了三倍,清晰度就变高了很多。查看大图那里把多张图片合成一张,本来打算使用图像流做的,但是图像流不支持合成图片,只支持叠加图片,所以我还是自己写了一个插件,支持把多张图片合并成一张大图。图表生成成功之后,需要把图表连接存到数据库中,为后面查看报表做准备。下面是coze中存放图表信息的数据库做这个工作流的时候有2个细节,和大家分享一下大模型有时候生成的sql会出错,当我去执行错误sql的时候可以拿到错误信息,把报错信息和sql一起传给大模型,让大模型修复后重新执行,这样可以保证sql都是可以正常执行的。

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处理 excel 表格 的 AI 工具
以下是一些可用于处理 Excel 表格的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint 等办公软件的 AI 工具,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 会自动完成任务,如数据分析或格式创建。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 5. Ajelix:可处理 Excel 和 Google Sheets 表格的 AI 工具,链接为。 6. FormX.ai:能够自动从表格和文档中提取数据的 AI 工具,链接为。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-11
目前AI Excel数据分析有哪些产品
目前在 AI Excel 数据分析方面,以下是一些相关的产品: 1. 宝玉日报中提到,让 AI 帮写 Excel 宏函数适用于几乎所有主流 AI。数据分析推荐 Claude 网页版或 ChatGPT,可上传 CSV 进行可视化分析。链接:https://x.com/dotey/status/1895319207413170354 2. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 3. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 自动完成任务,如数据分析或格式创建。 4. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 5. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 6. 表格 Top10 中的相关产品有:Highcharts、Fillout.com、Coefficient、Numerous.ai、SheetGod、GPTExcel、酷表 ChatExcel、GPT Workspace、OpenAI in Spreadsheet、Ajelix AI Excel Tools 。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2025-04-10
如何用rpa来实现读取本地excel表格里的内容进行筛选,提取某些数据值后,再自动化填写到飞书的多维表格去。怎么来实现这个功能
要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选,并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格,可参考以下步骤: 1. 关于扣子:“”(Coze)是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台,也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台,其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后,在左侧功能列表的工作空间中,点击右上角“+字段”创建工作流,自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后,逐步拆解每个节点的配置: 开始节点:此节点不需要做任何配置,没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点:点击开始节点后面的“+”,搜索“飞书多维表格”,选择“search_record”功能。添加后,点击该节点的配置,在界面右侧的参数框中,需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件,没有筛选需求可直接忽略。其中,app_token 是多维表格的唯一标识符,即表格 URL 中的一段;field_names 则是要读取的具体字段,比如“标题”、“内容”,以作为后续操作的输入。该节点运行后,就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-04-09
excel表格导出的用户的对话记录,来进行自定义标签并打标,有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面,以下是一些常见且好用的工具和方案: 1. Microsoft Excel 本身:可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets:具有类似 Excel 的功能,且在线协作方便。 3. R 语言:通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库,如 Pandas:能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具,取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
AI如何解决我做excel数据统计问题
以下是一些利用 AI 解决 Excel 数据统计问题的方法: 1. 可以让 AI 辅助编写苹果“自动操作”脚本,实现多选多个.doc 和.docx 文件后,操作打开 Microsoft Word 等待 6 秒获取字符数,然后打开 Excel 并建立表格统计每个文件名对应的字符数。 2. 利用 AI 帮您写 Excel 宏函数,适用于几乎所有主流 AI。 3. 对于数据分析,推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT,可上传 CSV 进行可视化分析。 4. 可以使用自然语言向 Chat Excel 提出要求,让其处理 Excel 数据。例如,先让它帮您把一个单元格内的内容合并重复,或者对整个表格所有单元格去重复。 5. 对于编程统计每位同学在“夸、问、评、答”里发表评论的次数等问题,可向 GPT4 用文字提需求直接获取代码,或让其修改已有代码、解 bug 等。
2025-03-29
excel如何接入AI
以下是 Excel 接入 AI 的一些方式和相关工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了包括 Excel 在内的多种办公软件。用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2025-03-20
如何识别网页内容
识别网页内容通常可以通过以下步骤实现: 1. 内容识别:使用智能算法分析网页的 HTML 结构,确定网页的主要内容区域。 2. 文本提取:在识别出内容区域后,提取这些区域的文本内容,包括从 HTML 标签中获取可见文本,同时忽略脚本、样式和其他无需翻译的代码。 3. 预处理:对提取出的文本进行处理,清除不必要的空格、特殊字符和格式信息,进行标准化。 4. 翻译调用:将预处理后的文本拼接到 Prompt 模板中请求相关模型的 API 进行翻译。 5. 结果整合:翻译完成后,将原文和译文对照整合回网页、字幕中,常见的展示形式有原文保持不变,译文以悬浮框、下划线注释或平行文本呈现。 6. 用户界面交互:用户可通过鼠标悬停、点击等操作控制翻译的显示与否,工具会根据用户操作实时显示或隐藏译文。 另外,在获取网页内容时,初版提示词实验中对大模型对话产品的外链解析能力依赖较大,但这种方式易受平台反爬机制制裁。转换思路,通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时,可拿着初版提示词询问 AI 来确定需要插件获取哪些网页元素。例如 SeeAct 能力可以在多种不同网站上识别网页上的各种元素,执行不同任务。
2025-04-15
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
人脸识别软件
以下是为您整合的关于人脸识别软件的相关信息: 在“【已结束】AI 创客松 参与同学自我介绍和分类”中,Dylan 擅长人脸识别算法和动作捕捉产品。 在“SmartBotX 模块化桌面机器人——说明文档”中,桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示,可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 在“14、LayerStyle 副本”中,使用 YoloV8 模型可以检测人脸、手部 box 区域或者人物分割,支持输出所选择数量的通道。同时,Mediapipe 模型可以检测人脸五官,分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。
2025-04-12
本地人脸识别工具
以下为一些本地人脸识别工具的相关信息: PersonMaskUltra:为人物生成脸、头发、身体皮肤、衣服或配饰的遮罩。具有超高的边缘细节,模型代码来自。节点选项包括:face(脸部识别)、hair(头发识别)、body(身体皮肤识别)、clothes(衣服识别)、accessories(配饰识别)、background(背景识别)、confidence(识别阈值)、detail_range(边缘细节范围)、black_point(边缘黑色采样阈值)、white_point(边缘黑色采样阈值)、process_detail(设为 False 将跳过边缘处理以节省运行时间)。还有 V2 升级版 PersonMaskUltraV2,增加了 VITMatte 边缘处理方法,在 PersonMaskUltra 的基础上改变了 detail_method(边缘处理方法)、detail_erode(遮罩边缘向内侵蚀范围)、detail_dilate(遮罩边缘向外扩张范围)。 YoloV8Detect:使用 YoloV8 模型检测人脸、手部 box 区域,或者人物分割。支持输出所选择数量的通道。需在下载模型文件并放到 ComfyUI/models/yolo 文件夹。节点选项包括:yolo_model(yolo 模型选择)、mask_merge(选择合并的遮罩)。输出包括 mask(输出的遮罩)、yolo_plot_image(yolo 识别结果预览图)、yolo_masks(yolo 识别出来的所有遮罩)。 MediapipeFacialSegment:使用 Mediapipe 模型检测人脸五官,分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。节点选项包括:left_eye(左眼识别开关)、left_eyebrow(左眉识别开关)、right_eye(右眼识别开关)、right_eyebrow(右眉识别开关)、lips(嘴唇识别开关)、tooth(牙齿识别开关)。 此外,关于 AI 换脸,有开源免费的解决方案 facefusion: 本机解决方案:需要 python 环境及安装多个依赖软件,对编程知识有一定要求,且运行推理计算速度依赖 GPU,本地计算机若无 GPU 或 GPU 显存较小,执行速度缓慢,不推荐本地化安装。 云服务解决方案:可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供的大模型运行环境和计算能力,需产生一定费用。以 AutoDL 为例,注册后在算力市场中选择可接受价格的算力服务器,建议选取 GPU 配置更高的算力设备。通过在算法社区查找 facefusion 镜像,选择合适的镜像启动 GPU 服务器。
2025-04-12
人脸识别
以下是关于人脸识别的相关信息: SmartBotX 模块化桌面机器人的桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示,可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 设计:AIGC 世代的设计新范式 ver 东华.pdf 中提到了人脸识别相关技术,如 MTCNN、Centerface、LUVLi Face Alignment 等人脸检测和人脸对齐技术,以及 InsightFace 等人脸识别技术。 LayerStyle 副本中的 PersonMaskUltra 节点具有脸部、头发、身体皮肤、衣服、配饰和背景等的识别功能,还包括识别阈值、边缘细节范围、黑色和白色采样阈值等节点选项。PersonMaskUltraV2 是其升级版,增加了 VITMatte 边缘处理方法,并对边缘处理做了相关改变。
2025-04-12
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
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
LLM模型响应时间较长,如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题,可以考虑以下方法: 1. 参数有效调整:这是一种新颖的微调方法,通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集,或者是一组全新的参数,例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计:采用合适的提示方法,如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示;一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例;Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时,可以使用结构化模式设计提示,包含上下文、问题示例及相应答案等组件,以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数:尤其是 Top K 和 Top P,不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量:即使有良好的提示设计,模型输出仍可能不稳定,需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间:微调大型模型可能耗时且成本高,为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本,需要综合评估和优化。
2025-04-11
cursor 长文档处理长文档
以下是关于 Cursor 长文档处理的相关信息: UI 用户界面: 当 Cursor 仅添加其他文本时,补全将显示为灰色文本。如果建议修改了现有代码,它将在当前行的右侧显示为 diff 弹出窗口。 您可以通过按 Tab 键接受建议,也可以通过按 Esc 键拒绝建议。要逐字部分接受建议,请按 Ctrl/⌘→。要拒绝建议,只需继续输入,或使用 Escape 取消/隐藏建议。 每次击键或光标移动时,Cursor 都会尝试根据您最近的更改提出建议。但是,Cursor 不会始终显示建议;有时,模型预测不会做出任何更改。 Cursor 可以从当前行上方的一行更改为当前行下方的两行。 切换: 要打开或关闭该功能,请将鼠标悬停在应用程序右下角状态栏上的“光标选项卡”图标上。 @Docs: Cursor 附带一组第三方文档,这些文档已爬取、索引并准备好用作上下文。您可以使用@Docs 符号访问它们。 如果要对尚未提供的自定义文档进行爬网和索引,可以通过@Docs>Add new doc 来实现。粘贴所需文档的 URL 后,将显示相应模式。然后 Cursor 将索引并学习文档,您将能够像任何其他文档一样将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下,您可以管理已添加的文档,包括编辑、删除或添加新文档。 @Files: 在 AI 输入框中(如 Cursor Chat 和 Cmd K),可以使用@Files 引用整个文件。如果继续在@后键入,将在策略之后看到文件搜索结果。 为确保引用的文件正确,Cursor 会显示文件路径的预览,这在不同文件夹中有多个同名文件时尤其有用。 在 Cursor 的聊天中,如果文件内容太长,Cursor 会将文件分块为较小的块,并根据与查询的相关性对它们进行重新排序。
2025-04-10
关于处理法律事务的提示词
以下是关于处理法律事务的提示词相关内容: 1. 陶力文律师观点:不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案,应将提示词视为相对完善的“谈话方案”,成果在对话中产生。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入提示词就得到想要的东西。陶律师习惯用的大模型是 KIMI,也可使用 GPT、文心一言、豆包等。其个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】,库里每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。【箓】描述符箓整体所属、版本,【符】关键,涉及具体操作步骤和方法,开头赋予 AI 身份划定边界。 2. 潘帅观点:律师常用 Prompt 场景包括案例检索和类案检索。案例检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在问题。案例检索的 Prompt 指令词结构为【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】,并列举了多个具体例子,如商标侵权案件中“混淆可能性”标准的判例检索等。
2025-04-03
目前的大模型ai工具中 你觉得文本处理 写作这方面那个工具最强 最像人
目前在大模型 AI 工具中,对于文本处理和写作方面,以下是一些相关信息: 生成式人工智能的工作原理:在整体的人工智能领域,监督学习用于标记事物,一直占据很大比例。现在生成式 AI 快速崛起,强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建,大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语来生成文本,这需要大量数据。 大语言模型的应用:运用大语言模型写故事、修改文本很有用,但它可能编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确。网络搜索与大语言模型的区别在于网络搜索可追寻信息来源,大语言模型能提供建议与策略。 写作方面:使用大模型工具如 LLM 来写作,集思广益、头脑风暴非常有用。网页版聊天时提供更多信息,翻译也可使用 LLM,但其效果受网络文本量影响。 推荐的大模型工具:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。一些国产模型如智谱和文心可以文生图。 相关工具:除了 Snapbox 外,还有 OpenCAT 等类似工具可供选择。有多种文本处理与总结工具,如 kimi 网页总结助手、ChatHub 等,以及翻译插件与 AI 对话插件、沉浸式翻译插件等。Memo Al 可以对音频视频进行转文字、字幕翻译、语音合成等,并由多种 AI 模型提炼内容精华总结、生成思维导图。 综合来看,不同的大模型工具在文本处理和写作方面各有特点,难以简单地确定哪一个最强、最像人,具体取决于您的需求和使用场景。
2025-04-01
长文本处理
以下是关于长文本处理的相关信息: 通义千问发布了一个模型并开源了两个模型,其中一个在长文本处理方面有显著提升。 开源的 Qwen2.51M 大模型推出 7B、14B 两个尺寸,在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini,同时开源推理框架,在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速,首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中,Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息,仅有 7B 模型出现少量错误。对于更复杂的长上下文理解任务,通义官方选择了等测试集。 Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本,特别是在处理超过 64K 长度的任务时表现出色。Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo,还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini,可作为现有长上下文模型的优秀开源替代。 此外,还有关于利用 Langchain+Ollama+RSSHub 实现本地部署资讯问答机器人的内容,包括导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。其中使用了 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型,文本向量模型 bgem3 具有支持多语言、长文本输入、集成多种检索能力等特点。
2025-03-31