我想做个书籍内容整理的智能体

以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线： 第一个月： 学习重点：了解 AI 基本概念，包括术语、主要分支及它们之间的联系；掌握编程基础，如 Python 语言。 推荐资源： 书籍：《人工智能：一种现代方法》 在线课程：Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目：使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项：多做笔记，理解概念，注重实践。 第二个月： 学习重点：深入学习数学基础，包括统计学、线性代数和概率论；了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源： 书籍：《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程：edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目：使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项：通过实际案例加深对数学知识的理解，多做练习题。 第三个月： 学习重点：掌握神经网络基础，包括网络结构和激活函数；学习模型的评估和调优。 推荐资源： 书籍：《深度学习》 在线课程：Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目：构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项：积极参与在线讨论，及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中，您还可以： 体验 AI 产品，如 ChatGPT、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧，提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛，分享学习经验和成果。

以下是为您推荐的 AI 入门必读书籍： 1. 「」，有助于熟悉 AI 的术语和基础概念。 2. 「」，其中包含为初学者设计的课程。 3. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List：涉及人工智能工程的 10 个领域，包括 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。如果您想从零开始，可以从此处开始。 4. 入门经典必读：作者为 ，原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 。文中分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表。

以下是为您提供的 AI 学习路线、视频和书籍的相关内容： 学习路线： 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。 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。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。 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，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习，同时掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试：理论学习之后，通过实践巩固知识，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，欢迎您实践后的分享。 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。 视频： 1. 大量阅读。 书籍： 1. 推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 2. 关于介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。

以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容： 在与 AI 对话获取高质量信息方面： 作为普通用户，语言在大模型中不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 相关书籍和文章推荐： 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章，如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道： 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容，该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目，如人工智能简史、AI 会话简史等，还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月的切磋大会等活动，以及新活动 AIPO，与他人交流获取更多信息。同时，鼓励整理学习笔记并分享交流，以促进对知识的吸收和理解。

以下是为您规划的图书内容和重点参考资料： 一、图书内容规划 1. 引言 介绍 AI 时代的背景和企业面临的挑战与机遇。 阐述 DeepSeek 在塑造企业竞争力方面的重要性。 2. DeepSeek 的技术创新 详细介绍 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 的架构创新，如混合专家（MoE）架构、多头潜注意力（MLA）等。 解释其如何提升计算效率和推理能力，打破算力壁垒。 3. 多领域的应用案例 字节跳动的新技术 OmniHuman 在视频生成方面的突破。 Coinbase 全面推动 AI 应用的实践，如在欺诈预防和客户支持等领域的应用。 4. 对企业管理的影响 探讨善于沟通上下文、明晰 AI 能力边界、合理授权并监督等管理经验如何提升 AI 协作效率。 5. 行业趋势与挑战 分析 AI 基础大模型参数量的变化趋势。 讨论初级程序员面临的职业挑战以及编程领域的颠覆性变化。 6. 未来展望 预测 DeepSeek 及相关技术在未来的发展方向和可能的创新。 二、重点参考资料 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4. 《》 5. 《》 6. 《[零基础掌握 Deepseek》》 7. 日报 8. 日报

以下是一些可以帮助您获得书籍干货内容的 AI 工具： 1. TXYZ ：这是一个能帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

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。

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。

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。

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。

以下是一些关于整理会议纪要的 prompt： 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要，保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员：将会议浓缩成简明摘要，包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要：专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性，不对用户提供的信息做扩写，仅做信息整理，将一些明显的病句做微调。

以下是一些可以帮助您整理小红书收藏内容的 AI 工具： 1. Felo：这是一个浏览器插件，会自动调用您的小红书网页搜索获取笔记内容，然后引用小红书的笔记内容来回答您的问题。它输出的攻略详尽，使用结构化语言梳理路径，比直接看小红书博主的笔记更高效，因为能避免 emoji 和排版不清晰的干扰。 2. 点点 生活搜索助手：小红书自家推出的 AI 搜索产品，目前还在内测中。在微信小程序上搜索“点点 生活搜索助手”即可使用。它在回答问题时会插入相应图片，免去重新打开笔记看图片的麻烦。 3. 暂时未明确提及其他专门用于整理小红书收藏内容的工具，但您可以参考以下相关资源： 一些小红书优质科技内容案例，如： 关于字节火山 DeepSeek 系列 API 的获取及使用方法，您可以参考：

要将多篇会议纪要整理成一篇行业调研报告，您可以按照以下步骤进行： 1. 让 AI 阅读学习：提供一篇优秀的行业调研报告，让 AI 总结其中的方法论，输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 问 AI：询问文章在收集行业数据时所使用的一手数据和二手数据，并让其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI：表明您想参考以上内容写一份特定“XXX 行业调研报告”，让其作为“行业调研报告撰写专家”，为您推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，并输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI：针对上述“XXX 行业调研报告”框架，丰富每一章节内容，每章内容字数大于 200 字。 5. 经过以上 4 个步骤，AI 会为您生成一个“XXX 行业调研报告”的初稿。之后，您可以根据自身需求，让 AI 进一步完善每一个章节的内容，并结合自己的独特经验和知识，对文章内容进行润色和调整。 需要注意的是，要使调研报告有深度，可以通过以下两个途径： 1. 自身对行业比较了解，整理深度洞察和见解。 2. 一步一步深度咨询 AI，借助 AI 的海量知识，一边学习、一边研究、一边洞察总结。（通过借助 AI，可以加速我们的学习和研究能力） 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！

以下是 2025 年 3 月 18 日 AI 行业的最新动态： 1. 3 月 AI 发展持续升温。 2. 3 月潞晨科技发布 OpenSora。 3. 3 月 Suno 发布 V3 版本爆火。 4. OpenAI CPO Kevin Weil 访谈亮点：GPT5 近在眼前，将融合多个模型能力，快速推进，AI 代码自动化将在今年内达到 99%，强化推理能力和大规模预训练是关键方向，AI 不仅会写代码，还将让人人都能成为软件创造者。 5. 2025 年职场思考与建议：高管们面临“经验贬值”与“转型焦虑”，非 AI 公司的估值与融资变难，软件开发方式正被重构，“等风来”的代价越来越高，加入 AI 公司也并非万能，市场冷却下招聘更挑剔。 6. 你的孩子可能已经在用 AI“作弊”。 7. 过去一年，头部 AI 应用的品类变化不显著，创意工具仍占据最大比重。 8. 2024 年 9 月，OpenAI 发布新一代语言模型 o1，采用全新训练与推理方案，结合强化学习技术，显著增强推理能力，可能通过生成内部“思维链”模拟人类系统 2 思维方式。 9. 5 月伊莉雅离开 OpenAI，AI 竞争白热化。 10. 5 月伊利亚成立新公司，估值超五亿美金。

以下是关于用 AI 整理图片的相关内容： 在图像生成与优化方面： 初步生成：使用 DALLE 3 和 Midjourney（MJ）进行初步图像生成。DALLE 3 凭借强大的文本识别能力快速生成符合意图的画面，MJ 则通过垫图功能（Sref 和iw 组合）确保图像风格一致。 图像优化：对于 DALLE 3 和 MJ 跑不出来的图，使用 Stable Diffusion（SD）进行图像的细节处理，尤其是局部重绘，例如调整人物的手部细节。通过 magnific.ai 工具对图像进行超分处理，提高画质。 在关键词方面： 主题描述：图片内容分为二维插画和三维立体两种表现形式。描述场景、物体或人物时，应清晰准确，对于场景中的人物最好独立描述。 设计风格：可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 生成特定风格的图片。材质相关的关键词有很多门道，需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。 在老照片处理方面： 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰，但无法使头发、衣服等元素变清晰。 接着将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。

以下是上手 Coze 的路径及相关教程列表： 1. 历史活动教程： 5 月 7 号（）：大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生，每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么。流程安排：20:00@?AJ 主持开场，20:00 21:00 大聪明分享，21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号（）：大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze。流程安排：20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号（）：艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例，线上答疑。流程安排：20:00 21:00 艾木分享，21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号（）：罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书。流程安排：20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号（）：Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子，线上答疑。流程安排：20:00 21:00：itao 分享，21:00 21:30 线上答疑。 2. 基础教程： 3. 大圣的胎教级教程中的 Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。 字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可以正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程：Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路： 1. 借助抖音平台：利用抖音对实体商家的流量扶持，购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员，并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程：通过 AI 软件自动跟进和培育客户，需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具：比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域，开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者：把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广，获取分成。 5. 参考优秀作品：如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等，从中获取灵感和思路。

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。

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。

MCP（模型上下文协议）是一种创新的开放协议，由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出并开源。 其主要特点和功能包括： 统一了交互标准，是链接所有 AI 应用与工具的桥梁，兼容所有 AI 应用。 具有三大功能：工具（Tools），底层使用 Function call 实现，与 OpenAI 格式兼容；资源（Resources），为 AI 提供参考信息；提示词（Prompts），预设对话模板。 主要接口路径包括获取工具列表、调用工具、获取资源列表、读取资源内容、获取提示词列表、获取提示词内容等。 转换步骤包括客户端向 MCP 服务器请求工具列表，将 MCP 工具定义转换为 Function call 格式，发送 Function Call 定义给 LLM，接收 LLM 生成的 Function call，将 Function call 转为 MCP 工具调用，发送工具调用结果给 LLM。 MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”，其核心作用是统一不同外部服务，通过标准化接口与 AI 模型对接。它与传统 API 的关键区别在于： 单一协议：MCP 像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。 动态发现：AI 模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。 双向通信：MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，目的是帮助 AI 模型（如 Claude）更容易地连接工具和数据源，现在已成为一个开放协议，被越来越多的企业和开发者采用，逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 官方文档：https://modelcontextprotocol.io/

以下是关于 LangChain 和 LangGraph 的相关内容： LangChain： LangChain 是一个由 Harrison Chase 开发的开源 Python 库，旨在支持使用大型语言模型（LLM）和外部资源（如数据源或语言处理系统）开发应用程序。 它提供了标准的接口，与其他工具集成，并为常见应用程序提供端到端链。 设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。 LangChain 和 RAG 的关系： LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 RAG 即检索增强生成，是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术。 LangChain 作为框架，与 RAG 的关系包括：是框架与技术的关系，允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序，简化开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用。 关于大模型 RAG 应用中的 LangChain： 有从产品视角出发的分享，包括项目背景、初步体验和评测结果等。 预计会分成 3 篇分享，分别是 LangChain 框架初体验、调优思路分享、如何测评。