我想做aigc产品经理，都要会ai哪些专业知识

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例： 1. 诉讼策略制定： AI 将基于商标法等相关条款和案例法，为商标侵权案件提供诉讼策略，包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子： 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由，提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略，包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略，包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭，如模拟商业合同违约的法庭审理，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写： AI 根据案件背景、证据材料和法律法规，自动撰写初步法律意见书，包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，撰写法律意见书，提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，制定应对措施。 起草股权转让协议，包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧： 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格，使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法，如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格：选择幽默且富有洞察力的风格，融入创新视角。 参考和逻辑结构：在提供法律建议时，采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考：在分析商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。

以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容： 1. 利用连锁密度法撰写摘要：来自相关文章，您向其索取一篇文章后，需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要，要遵循一系列原则，如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等，最终以 JSON 格式回答，包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词：结构化提示词对整理逻辑内容有帮助，当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等，应设计新的提示词结构，如基于 html 标签语法的编写格式，其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处，也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程（二）中的安全与防护实践：文章最初发表于 LangGPT 社区，融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题，展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况，强调对于生产级应用，安全是第一位的，在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。

AIGC 降重相关知识如下： AIGC（AIGenerated Content）是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。生成式 AI 能够赋能诸多领域，如语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等。 AIGC 应用可能引发多种风险，包括内生风险（算法的不可解释性和不可问责性，代码开源可能带来的安全和伦理担忧）、数据隐私问题（数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等）和知识产权风险（作品侵权、不当竞争等）。 相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。在应用中，需重伦理道德，不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度，危害国家安全和利益、损害国家形象，煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定，宣扬恐怖主义、极端主义，不得宣扬民族仇恨、民族歧视，暴力、淫秽色情，以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中，采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。 目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成各种类型的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成内容，优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，需要进一步加强监管和伦理约束。

目前尚未有专门用于自动降低文章 AIGC 率的中文工具。但您可以通过人工修改、调整表述方式、增加独特的观点和内容等方法来降低文章的 AIGC 特征。

以下是一些能够自动检测并降低文章 AIGC 率的工具： 1. Turnitin： 功能：是广泛使用的学术剽窃检测工具，最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法：用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape： 功能：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法：输入文本或上传文档，系统扫描网络以查找相似或重复的内容。 3. Grammarly： 功能：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法：将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck： 功能：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ： 功能：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进的算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法：上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

要降低文章的 AIGC 率，可以从以下几个方面入手： 1. 注重个人创作和思考：在写作过程中，充分发挥自己的知识、经验和创造力，减少对 AI 生成内容的依赖。 2. 深入研究和理解主题：通过广泛阅读相关资料，深入了解文章主题，从而能够以独特的视角和观点进行阐述。 3. 独特的表达风格：培养自己独特的语言表达风格，包括词汇运用、句式结构等，使文章具有鲜明的个人特色。 4. 增加细节和实例：通过详细描述具体的案例、经历或数据，丰富文章内容，使其更具真实性和可信度。 5. 人工审核和修改：在完成初稿后，仔细检查和修改，确保文章的逻辑、语言和内容均符合个人的创作思路。 此外，在学术研究和写作中，还可以使用一些 AIGC 论文检测网站和工具来辅助判断文章中是否存在 AI 生成的内容，例如： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文后，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

AI 可以帮助我们学习行业的专业知识。在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型有助于其理解模式和关系，从而培养新型的专业知识。创建特定领域的专家 AI 比创建全能 AI 更容易，且预计会创造许多采用多样化方法的专家 AI。 同时，应让 AI 接触现实世界的互动供其学习，避免复制危险的偏见。鉴于神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并可能成为下一代专家的教师。 AI 将不可逆转地改变医疗保健领域，如医生可将文档工作交给 AI 书记员等。但要真正改变这些领域，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。 成为行业顶尖人才通常需要多年密集信息输入和实践，通过学校教育和经验获得在复杂情况下确定最佳答案的直觉具有挑战性，AI 也面临同样问题。应通过堆叠模型训练 AI，而非仅依靠大量数据。例如在医疗领域，相关学习应从基础课程开始，逐步深入。

如果您没有编程专业知识但想利用 AI 做软件开发，以下是一些建议和相关信息： 在软件开发方面，AI 辅助编程工具如 Cursor、Windsurf 可帮助您解决编程问题。面试时，可观察候选人如何向 AI 提问、判断 AI 代码的正确性以及调整 AI 生成的代码。 例如 Trae 这样的 AI 编程神器，能高效生成代码，支持多技术栈，且具有动态调整的潜力。如生成任务清单应用和根据 UI 设计图自动生成项目代码，但可能存在一些不完善之处，可继续让其调整。 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发具有一定可行性，但需强调组员主观能动性，文档并非唯一最佳方式，可尝试简短描述或 Prompt 辅助代码生成。 对于后端 Java 程序员转向 LLM 方向，可借助 AI 编程工具熟悉 LLM 原理，开展相关 Side Project，将 AI 当老师边做边学，坚持使用 AI 辅助编程。 相关链接：

以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料： 1. 参考文献： D.Sculley 等人的《机器学习：技术债务的高利贷》（2014 年） Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型：介绍和目录》（2023 年） Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》（2022 年） Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法：克服少样本提示词顺序敏感性》（2022 年） Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》（2022 年） Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》（2022 年） Shunyu Yao 等人的《思维树：与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》（2023 年） 2. 小七姐的相关教程： 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）》：介绍了标识符（如、<>等）和属性词（如 Role、Profile、Initialization 等），并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式，还推荐了相关理论原文，如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意，上述部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法： 1. 复制预置的 Bot： 访问，单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角，单击创建副本。 在弹出的对话框中，设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队，然后单击确定。 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域，调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词，以便大模型更好的理解。 在技能区域，为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域，给 Bot 发送消息，测试 Bot 效果。 当完成调试后，可单击发布将 Bot 发布到社交应用中，在应用中使用 Bot。 2. 集成 Workflow 到 Bot 里： 选择 GPT4作为聊天模型。 添加实用的插件，丰富 Bot 的能力。 设计人设和提示词，例如： Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't. Your Capabilities search_and_answer Your most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks\"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?\",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes. How to Interact with the User

以下是在本地部署 LLM 并完成某个专业或主题的专业知识库训练的详细步骤： 1. 部署大语言模型： 下载并安装 Ollama：根据电脑系统，点击进入 https://ollama.com/download 下载，下载完成后双击打开，点击“Install”。安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 下载 qwen2:0.5b 模型：如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行粘贴进入并回车，等待自动下载完成。 2. 安装 Docker Desktop： 点击去下载，根据系统进行选择。以 Windows 系统为例，点击 https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 下载，双击下载项目，点击 ok 加载文件，点击“close and restart”重启电脑。重启后，点击“Accept”，选择第二个，点击"Finish"，进入 Docker Desktop。 3. 部署 FastGPT+OneAPI： 在桌面按住“shift”+鼠标右键，选择“在此处打开 Powershell 窗口”，在窗口中一行一行输入并回车。等待上方命令执行完成，下载完成之后。回到桌面，打开 FastGPT 文件夹，右键 dockercompose.yml 文件，选择打开方式为记事本打开，查找并修改相关内容后保存。回到命令行窗口中，继续输入并回车。 4. 配置 OneAPI： 在浏览器中输入：http://localhost:3001 ，进入登录页，账号 root 密码 123456 点击登录。点击【渠道】【添加新的渠道】，类型选择 Ollama，名称设为 qwen2，模型设为 qwen2:0.5b，秘钥设为 sksky，代理设为 http://host.docker.internal:11434 ，点击提交。点击【令牌】【添加新令牌】，名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】，点击【令牌】复制 key。 5. 配置 FastGPT： 回到 FastGPT 文件夹里，用记事本打开“dockercompose.yml”文件，查找并修改相关内容后保存。打开 config.json，根据图示修改完成，把相关数值改成 1500 左右。在命令窗口中输入：docker compose down 等待执行完成，再输入：docker compose upd 等待执行完成。在浏览器上输入：http://localhost:3000 ，账号 root 密码 1234 点击进入，设置好后点击确定。发布 API 并创建一个 key。

构建专业知识库可以通过以下两种方式： 使用 GPT 构建： 1. 将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 2. 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 3. 当用户提出问题时，将问题通过 embeddings API 转换成问题向量，与向量储存库中的文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把对应的文本块提取出来，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 使用 Dify 构建： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 总的来说，Dify 提供了可视化的知识库管理工具，关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置、集成应用和持续优化。

以下是为您整理的 AI 产品经理招聘信息： 特看科技： 岗位要求： 负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6P8 区间。 您能得到： 确定性的商业化应用场景，已有大量品牌客户。 初创公司充沛的早期期权池。 强大的工程师团队，将新技术快速落地应用。 最高可到合伙人级别。 加分项：有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 联系方式：欢迎推荐或自荐简历至 [email protected]，或飞书与@清慎联系。 阿里大文娱妙鸭团队： 工作地点：北京 职位要求： 熟悉图像、视频、文本领域的前沿大模型和应用。 对算法能力边界有很好的感知。 有某一场景下的大模型微调和应用的项目经验。 联系方式：欢迎推荐简历至 [email protected] 其他： 职责描述： 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求： 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。

以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能： 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求，例如： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作： 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样，将需求抽象再具象成产品。 总之，要成为 AI 产品经理，需要不断学习和实践，适应行业的发展和变化。

以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验： 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界：要构建差异化的 AI Native 体验，需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品：在快速变化的模型能力下，避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施：使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品： Cursor： 允许用自然语言描述需求，对上下文有深度理解能力，能理解整个项目的结构和依赖关系，进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议，自动诊断和修复常见错误，基于代码自动生成文档。 但要注意，即使有 AI 辅助，当好产品经理也不容易，需要反复沟通和调整。 Devin：作为 2024 年横空出世的产品，预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等： 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外，国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验，包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时，对于零代码基础的人员，也有使用相关工具实现想法的方法，如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景，如 AI 编辑器（Cursor、Windsurf、Pear Al 等）、编辑器 AI 扩展（Github Copilot、Continue、Cline 等）、UI 组件生成工具（Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等）、完整项目构建工具（Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等）。

要快速成为一名 AI 产品经理，可以参考以下步骤： 1. 入门级：通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉传统互联网中偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作，最好能将两者结合。 3. 落地应用级：拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 本质上是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外，当 AI 与多维表格结合，为用户带来了更多可能性，任何人都能通过多维表格成为 AI 产品经理。例如在一些活动中，如多维表格 AI Maker Day，参与者来自不同领域和岗位，有着各自的优势和想法，包括产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、AI 绘画精灵等方向。

从数据产品经理转行 AI 产品经理，您需要补充以下知识： 1. 思维链：谷歌在 2022 年的一篇论文提到，思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可在问题后面加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，不让 AI 直接生成计算结果，而是借助如 Python 解释器等工具作为计算工具。 4. ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结：很多大佬表示要关注或直接阅读技术论文，像产品经理转型 AI 产品经理，需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度，虽可让 AI 辅助阅读，仍要完成一定知识储备。林粒粒呀的这期视频是很好的科普入门，值得一看。 此外，视频二提到了技术框架与关于未来的想象，比如 Transformer 是仿生算法的阶段性实现，10 年、20 年后可能不再使用。

在 AI 领域，存在决策智能体。例如，Anterior 公司开发的临床决策引擎用于自动化理赔提交审核，其智能体遍历决策树并利用语言模型评估相关文件。此外，Norm AI 为监管合规打造智能体，Parcha 为 KYC 建立智能体。 在传统职业领域，“Agent”一词涵盖多种职业角色。在商业领域，随着大航海时代及全球贸易兴起，“Agent”的角色变得重要，如贸易代理和公司代理商。工业革命期间，其职能拓展到保险、房地产等新兴行业。19 世纪，政府及情报领域也广泛使用，如情报特工和便衣警察。 在现代（20 世纪至 21 世纪），“Agent”在娱乐和体育行业指艺人经纪人和运动员经理等，负责安排试镜、合同谈判和规划职业生涯。还包括劳务代理和招聘代理（猎头），劳务代理提供劳动力匹配服务，猎头为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士。从词源和历史变迁看，“Agent”具有行动和替身的含义，多数情况下是替代他人做事。但目前尚未有明确指向“职业经理人智能体”的特定概念。