在导入前，先对知识库文档内容进行标注处理，要怎么处理

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 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 Embedding 后的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。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。

以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。

以下是国内一些好用的文档排版 AI 工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但在学术论文排版方面广泛使用，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 此外，还有一些与文档相关的 AI 工具，如文章润色工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于您提出的“自动翻译英文文档”的相关内容： 一个基于 Python 的网页截图工具具有自动翻译英文内容为中文的功能。 在 Cursor 编辑器中，可直接在 Cursor Chat 里提出将中文版博客翻译成英文的要求，它会给出英文版本的文章，还能自动对比中英文文档并高亮差别，方便对英文进行直观修改，最终完成翻译。

以下是为您整理的一些 AI 文本工具的操作文档： AIGC 论文检测网站 1. 功能：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero 功能：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。 使用方法：上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale 功能：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 【TecCreative】帮助手册 1. 创意工具箱 AI 字幕 智能识别视频语言并生成对应字幕，满足海外多国投放场景需求。 操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。注意：支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 文生图 仅需输入文本描述，即可一键生成图片素材，海量创意灵感信手拈来！ 操作指引：输入文本描述（关键词或场景描述等）——选择模型（注意 FLUX 模型不可商用）——开始生成——下载。 AI 翻译 支持多语种文本翻译，翻译结果实时准确，助力海外投放无语言障碍！ 操作指引：输入原始文本——选择翻译的目标语言——开始生成。 TikTok 风格数字人 适配 TikTok 媒体平台的数字人形象上线，100+数字人模板可供选择，助力 TikTok 营销素材生产无难度！ 操作指引：输入口播文案——选择数字人角色——点击开始生成。视频默认输出语言和输入文案语言保持一致，默认尺寸为 9:16 竖版。 多场景数字人口播配音 支持生成不同场景下（室内、户外、站姿、坐姿等）的数字人口播视频，一键满足多场景投放需求！ 操作指引：输入口播文案——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。视频默认输出语言和输入文案语言保持一致。 工具教程：AI 漫画 Anifusion 网址：https://anifusion.ai/ ，twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai 功能： AI 文本生成漫画：用户输入描述性提示，AI 会根据文本生成相应的漫画页面或面板。 直观的布局工具：提供预设模板，用户也可自定义漫画布局，设计独特的面板结构。 强大的画布编辑器：在浏览器中直接优化和完善 AI 生成的艺术作品，调整角色姿势、面部细节等。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型，实现不同的艺术风格和效果。 商业使用权：用户对在平台上创作的所有作品拥有完整的商业使用权，可自由用于商业目的。 使用案例： 独立漫画创作：有抱负的漫画艺术家无需高级绘画技能即可将他们的故事变为现实。 快速原型设计：专业艺术家可以在详细插图之前快速可视化故事概念和布局。 教育内容：教师和教育工作者可以为课程和演示创建引人入胜的视觉内容。 营销材料：企业可以制作动漫风格的促销漫画或用于活动的分镜脚本。 粉丝艺术和同人志：粉丝可以基于他们最喜欢的动漫和漫画系列创作衍生作品。 优点： 非艺术家也可轻松进行漫画创作。 基于浏览器的全方位解决方案，无需安装额外软件。 快速迭代和原型设计能力。 创作的全部商业权利。 缺点：（未提及）

图片文字转文档可以通过以下方式实现： coze 插件中的 OCR 插件： 插件名称：OCR 插件分类：实用工具 API 参数：Image2text，图片的 url 地址必填 用途：包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档，自动识别表单、票据等中的信息，通过识别图像中的文字进行搜索和分类，识别文字后进行翻译，从图像中提取有用的文字信息，集成到其他系统中实现自动化处理，保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧：暂未提及。 调用指令：暂未提及。 PailidoAI 拍立得（开源代码）： 逻辑：用户上传图片后，大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心：包括图片内容识别，大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息；高质量文本生成，根据图片生成的文字不仅需要准确，还需符合专业领域的要求，保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用： 产品文档生成（电商/零售）：企业可以利用该功能将商品的图片（如电器、服饰、化妆品等）上传到系统后，自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结，提高电商平台和零售商的商品上架效率，减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成（品牌营销）：企业可使用图片转文本功能，帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片，模型可自动生成具有吸引力的宣传文案，直接用于社交媒体发布，提高营销效率。 法律文件自动生成（法律行业）：法律行业可以使用图片转文本技术，自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息，生成法律文件摘要，辅助律师快速进行案件分析。

以下是为您提供的新手学习 AI 的路径文档： 首先，了解 AI 基本概念。建议阅读「」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。同时，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。 然后，开始 AI 学习之旅。在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 接着，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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。特别建议您掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 之后，进行实践和尝试。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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 最后，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，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 此外，雪梅 May 的 AI 学习经验也值得参考。May 发现自己的学习路径是：迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。特别是学习 coze 的路径：输入→模仿→自发创造，这是她真实实践下来之后发现的学习规律。May 还提到，虽然费曼学习法告诉我们，学习最好的方式是教会别人，但在一开始学习 AI 时，自学和输入为主也是可行的。回想起来，如果能量更足、更有勇气，可以更早地开始输出倒逼输入。不过不要为难自己，只要迈开脚步，就是进步。