如何向AI提问

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

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。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

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。

以下是一些能让您更好地进行提问，从而提高 AI 回复准确性的方法： 1. 明确角色和任务：例如，指定 AI 为某一特定领域的专业人士，并明确其需要完成的具体任务。 2. 清晰阐述任务目标：让 AI 清楚了解您期望得到的结果。 3. 提供详细的上下文和背景信息：包括相关的案例、事实等，帮助 AI 理解问题的来龙去脉。 4. 提出具体且详细的需求和细节性信息：使用清晰、具体的语言，避免模糊不清的表述。 5. 明确限制和不需要的内容：避免 AI 给出不必要或不符合要求的回答。 6. 确定回答的语言风格和形式：如简洁明了、逻辑严谨等。 7. 讲清楚背景和目的：在提问时，梳理清楚背景信息和提问目的，使 AI 更好地理解问题上下文。 8. 学会拆解环节、切分流程：将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。 9. 了解 AI 的工作原理和限制：有助于更好地设计问题，使其能提供有用答案。 在信息检索和回答生成过程中： 1. 系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，并对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除多个文档或数据源中的冗余内容，防止在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 5. 必要时进行语义融合，合并意义相近但表达不同的信息片段。 6. 最后，将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，传递给大语言模型，由其生成准确和连贯的答案。

要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿，您可以遵循以下正确的提问模板： 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等，以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等，提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求：您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如：您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色，我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁，目前我已经完成了初步的文献收集和分析，我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲，要求大纲结构清晰，逻辑连贯，具有一定的创新性”。

向 DeepSeek 提问时，可遵循以下万能通用的提问公式：提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，以使它更好地理解您的问题，并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生，正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求：例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外，在使用 DeepSeek 时还需注意： 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据，分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求，可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时，在其提供方法建议后，可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求，如脱口秀段子，可以结合特定人物的特点和风格，并指定主题和字数等要求。

以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议： 1. 避免追问 AI，因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能，保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时，可以告诉它退一步，重新审视整个结构，设想从零开始如何设计，以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题，可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户，很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题，而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整，把要求解释清楚，包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息，即说清楚为什么（Why）、做什么（What）、啥时候（When）、涉及谁（Who）、在哪里（Where）、怎么做（How）。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt，赋予 AI 明确的角色，如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的，例如律师在处理交通事故案件时，清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题，使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 的工作原理和限制，以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前，对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。

向 AI 提问可以采用以下方法： 1. 给 AI 设定一个角色：只需加上“你是一个XXXX角色”，这句话蕴含了角色应了解的背景和输出要求。因为不同角色背景不同，AI 明确角色后能更好地应对问题。 2. 举例子：很多时候，通过举实际例子能更有效地说明要求，使 AI 准确了解您的需求。 3. 连续提问：现在的 AI 能处理多轮对话，对于一个问题可连续提问，根据回复不断细化要求。 4. 当不知道如何提问时，可以直接问 AI 如何提问，然后用它产生的问题再问它。 在软件开发面试中，可观察候选人： 1. 如何向 AI 提问。 2. 如何判断 AI 代码的正确性。 3. 如何调整 AI 生成的代码。 市场营销面试中，让候选人用 AI 生成营销文案，并问“为什么用这个 Prompt”，观察其是否能调整提示词、判断 AI 生成内容的质量。 产品管理面试中，让候选人用 AI 解析用户反馈，提炼产品改进建议，考察其是否能验证 AI 结论的准确性，并提出优化方案。 面试时，可以问以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI： 1. “你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗？你是怎么处理的？” 2. “最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用的？能举个例子吗？” 3. “如果 AI 生成的内容和你的预期不符，你会怎么优化它？” 4. “你觉得 AI 目前有哪些无法解决的业务难题？遇到这些问题你会怎么做？” 有效评估候选人的 AI 能力，需要综合考虑其在上述方面的表现。