chat GPT 4与chatgpt 4o有什么区别

以下是关于 GPT 充值的相关内容： 苹果系统安装、订阅 GPT4 教程 一、注册准备 1. 若使用的邮箱注册过 Apple ID，建议换全新邮箱，最好使用 iCloud 或谷歌邮箱。 2. 若使用的手机号码以前注册过多个 Apple ID（2 个或 2 个以上），强烈建议使用全新手机号码。 3. 若电脑端注册始终出现提示，可尝试换到手机端，使用 Safari 浏览器注册。 4. 若 IP 地址被风控，使用美国 IP 地址注册。 5. 密码中不要包含名字，年龄需大于 18 岁。 二、使用支付宝购买礼品卡充值订阅 GPT4 1. 支付宝购买礼品卡 来到支付宝首页，在左上角位置选择美国城市（如纽约），在底部位置选择“大牌礼卡低至 9 折”。 选择 App Store。 第一次购买需绑定美区 ID，按指示绑定，绑定后输入要充值的美金金额。 直接用支付宝支付。 根据当天汇率，实际支付的人民币金额会有所不同。 完成付款后点击订单列表。 复制礼品卡号码。 2. 充值到美区 ID 来到 App Store，点击右上角的人形头像，点击兑换充值卡或代码。 点击手动输入兑换码。 粘贴礼品卡号码，点击兑换。 成功充值到美区 ID 账号。 3. 到 ChatGPT 订阅 Plus 打开 ChatGPT，用谷歌邮箱登录后点击最上方的 Get Plus。 点击 Upgrade to Plus。 之后会弹出苹果支付页面，确认订阅后每个月将会在美区 ID 账户里扣款，若想保持订阅，每个月需确保账户有足够金额。 若中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。 极简未来（Link.AI）平台充值 机器人应用背后使用到的大模型等能力需要付费。平台的计费规则如下： 1. 详细版计费规则可参考：https://docs.linkai.tech/platform/funds/price 。 2. AI 大模型相关的功能交互主要用 Token 作为单位，不同大模型能力，平台一积分能兑换到的 Token 数不同，能力越强的大模型一积分所能兑换到的 Token 数越少，如日常使用的 GPT 3.5 能力的大模型，平均每次对话大概消耗不到 20 积分。 3. 除每天平台签到可免费领取 50 到几百的积分外，充值 19 元可兑换 10000 积分，使用成本不算高。

ChatGPT 是一种由 OpenAI 开发的基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型。 它的工作原理是：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 其具体工程相当引人入胜，最终（至少在它可以使用外部工具之前），ChatGPT 仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API，你可以用它构建自己的应用来做很多事情，比如起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏或其他内容的角色等。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。想要使用更多功能更智能的 GPT4 需要升级到 PLUS 套餐，收费标准是 20 美金一个月，当然 GPT4 还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用也更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。

以下是一些 GPT4o 图像生成的提示词示例： 1. 将这张图更改为蓝色氛围，星星图标改为魔法棒图标，同时将里面文案描述的主题改为其他的。 2. 帮我生成一张这样的 UI 设计稿：Peerlist 邀请链接界面分析，界面内容。 3. 一张逼真的照片，描绘了一匹马在宁静的海洋表面从右向左奔驰，准确地描绘了飞溅的水花。 Realistic photograph of a horse galloping from right to left across a vast,calm ocean surface,accurately depicting splashes,reflections,and subtle ripple patterns beneath their hooves.Exaggerate horse movements but everything else should be still,quiet to show contrast with the horse's strength.clean composition,cinematographic.A wide,panoramic composition showcasing a distant horizon.Atmospheric perspective creating depth.zoomed out so the horse appears minuscule compared to vast ocean.horse is right at the horizon where ocean meets sky.use rule of thirds to position horse.size of horse is 1% size of entire image because camera is so far away from subject.camera view is super close to the ground/ocean like a worm's eye view.horse is galloping right where ocean meets the sky 4. 生成一张 2006 年夏天的周六多伦多农夫市场的逼真照片，那天是六月的美好时光，人们在购物和吃三明治。焦点应是一个穿着牛仔工装裤、啜饮草莓香蕉奶昔的年轻亚洲女孩——其余部分可以模糊。照片应让人联想到 2006 年的数码相机拍摄的效果，带有像打印照片一样的日期和时间戳。画幅比例应为 3:2

以下是关于 GPT 提示词的相关内容： 夙愿：AI 快速总结群聊消息 提示词：需要编写一套提示词让 GPT 执行总结文字内容的工作，包括单人发言版和多人发言版。 GPT 处理：将提示词和文字原文发送给 GPT，等待其输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中，整理并删除无关内容，替换双星号。 头脑风暴常用的 20 个 prompt：列举了 20 个不同类型的提示词，如 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt 等。 子瞻：五个 GPTs 破解攻略 GPT 使用的两大痛点：创建满足指定需求的提示词和找到满足指定需求的 GPTs。 学习高质量提示词的好处：学习高手的 Prompt 方法和更好地使用对应的 GPTs。 五大破解攻略的具体方法： 直接法：适用于未设置提示防御和未限定回答领域，示例中只要四个单词，粗暴好用。 设置遗忘：适用于 GPTs 设置了简单的提示防御。 复述法：适用于可获取 OpenAI 官方的设定。

以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想： 影响分析： 1. 提升运营效率：通过自动化流程和智能预测，优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验：利用智能客服快速响应顾客咨询，提供个性化推荐。 3. 精准营销：基于大数据分析顾客偏好，制定更有针对性的营销策略。 应用设想： 1. 智能点单系统：根据顾客的历史订单和偏好，为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化：借助 AI 预测销售趋势，精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助：利用虚拟培训工具，提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持：通过数据分析，确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中，相关的具体研究报告主要有： 1. 浙江大学：《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》（2025/03/19），介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化，以及大模型的发展，如 GPT 系列。 2. 浙江大学：《DeepSeek：回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》（2025/03/05），围绕人工智能展开，介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学：《气象人工智能技术与应用报告》（2024/12/25），围绕气象人工智能展开，介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告，可。

GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具，允许用户量身打造自己的 AI 助理。用户可根据自身需求和偏好创建完全定制的 ChatGPT，如能帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感的助手。目前，OpenAI 已推出几种现成的 GPTs 供使用，如“The Negotiator”“Game Time”等，用户也可上传资料来自定义 GPTs。 GPTs 的出现代表着 AI 技术的重要进展，将 AI 应用延伸到普通大众的日常生活。其使用目前仅限于 ChatGPT Plus 的用户，且 OpenAI 推出了 GPT Store 平台，允许用户分享他们的 GPTs，甚至可能实施收益分润制度。 例如，有网友分享了 RPG 版《悲惨世界》的 GPTs 案例，其提示词包括设定游戏背景、角色、剧情发展依据、对话格式与信息、场景图片等要求。 总的来说，GPTs 是一种让使用者能够量身打造自己的 AI 助理的工具，开启了个性化 AI 的新阶段，为开发者和普通用户提供了更多便利。

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。

使用 ChatGPT 可以参考以下步骤： 对于产品经理使用 ChatGPT 优化 SQL 代码： 1. 进行原 SQL 输入，让 GPT 对需求有初步理解。 2. 将真实的业务需求场景及现有问题输入给 GPT，通过多轮输入输出强化 GPT 对真实需求的认知。 3. 根据 GPT 给出的新代码不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码。例如，按照 GPT 提出的每次更新 1 天数据、创建中间结果表、利用 CASE WHEN 合并查询约束条件等优化建议进行操作。 对于安卓系统安装、订阅 ChatGPT 4： 1. 安装 Google Play：到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装，安装好后打开，按照提示登录。 2. 下载安装 ChatGPT：在谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装（开发者是 OpenAI）。可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，可通过在 google play 点按右上角个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料，添加国内双币信用卡并选美地区来解决。若仍搜不到，可卸载重装 Google Play 并保持梯子 IP 为美。 3. 体验 ChatGPT 3.5 版本：直接登录注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定银行卡，然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。

以下是关于 Deep Seek 本地部署（Olama + ChatBox）+私有知识库（cherrystudio）的相关内容： 一、使用 Docker + RAGFlow + Ollama 搭建个人/企业知识库 1. 将 Ollama 部署的模型接入 GARFlow 返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商，配置 Ollama 相关信息，基础 URL 按要求设置，设置完成后点击确定。 导入一个 embedding 模型用于文本向量化，导入成功后设置系统模型设置，然后返回知识库创建知识库。 进入数据集，导入文件（可设置文件夹当作知识库），导入完毕后解析文件，解析速度取决于本机 GPU 性能，解析好后进行检索测试，测试没问题即可进入聊天界面，助理设置可自行设置。 2. 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek 模型 先下载 Ollama 程序，官方网址：https://ollama.com/ 。 下载默认到 C 盘（一般为固态盘，运行速度快），若想修改安装目录到 D 盘，后续会有说明。 下载完右下角会出现 Ollama 图标，打开命令行输入相关命令回车。 若显卡是英伟达 2060Super，可选择 Deepseekr1:14b 的模型，根据自身独立显卡性能下载。 下载速度慢可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。 下载完毕后再下载一个嵌入模型，Ollama 的 bge 模型官方网址：https://ollama.com/library/bgem3 ，输入相关命令，下载好后直接退出终端。 二、Flowith 相关报道、采访、使用指南 |标题|发布账号|社媒来源|日期|链接| |||||| |ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式|爱范儿|公众号|2024/04/29|| |Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力|程序那些事儿|公众号|2024/05/03|| |体验 Flowith：探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变|AI 兔子洞|公众号|2024/04/22|| |deepseek 服务器繁忙？硅基流不动？看看这篇，内含 18 个平台，可能是最全的 deepseek 方案。|佐佐的 AI 笔记|公众号|2025/02/06|| |满血版自部署 DeepSeekR1+知识库+联网搜索,体验下来可能就只剩下这家了!|字节笔记本|公众号|2025/02/12|| |DeepSeek 让 AI 圈卷出了新高度：Flowith 宣布 DeepSeek R1 现在免费提供!|字节笔记本|公众号|2025/01/27|| |ShowMeAI 周刊 No.15|上周最有讨论度的 6 个 AI 话题：自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…|ShowMeAI 研究中心|公众号|2025/01/21||

AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，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. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您整合的相关内容： GPT4 在通用人工智能的工具使用方面表现出色，能够完成几乎所有任务，包括结合多个工具管理用户的日历和电子邮件。但它也存在一些弱点，如缺乏当前世界知识、难以进行符号操作等，不过能通过使用搜索引擎或 API 等外部工具来克服部分限制。相比之下，ChatGPT 在完成同样任务时存在较多不足。 Andrej Karpathy 亲授的大语言模型入门中提到，ChatGPT 在数学方面不擅长，会使用计算器和工具来完成相关任务，如计算估值、绘制图表、添加趋势线和进行分析等。

以下是在安卓系统上使用 ChatGPT 4o 的详细步骤： 1. 安装 Google Play： 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后，打开 Google Play，按照提示一步步操作，登录 Google Play。 2. 下载安装 ChatGPT： 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，别下错了。 可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过测试，可在 google play 点按右上角的个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 3. 体验 ChatGPT： 如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本： 先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡。 然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 使用 ChatGPT 4o： 1. 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机?”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。 以上就是注册、安装和订阅 ChatGPT 4o 的详细步骤。希望能帮助您快速上手，充分利用这款强大的人工智能工具，提升工作和生活效率。关注微信公众号：JessieZTalk，在 AIGC 的路上共同进步！

以下是关于 ChatGPT 4.5 的使用方法： 1. 目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4.5 三个版本。ChatGPT 4.5 发布后引起关注，其可以免费体验，但免费体验次数有限。 2. GPT3.5 为免费版本，拥有账号即可使用，但智能程度不如 ChatGPT 4.5，且无法使用 DALL.E3 等功能和插件。 3. ChatGPT 4.5 的知识更新到 2023 年 10 月，而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 4. 若想使用更多功能更智能的 ChatGPT 4.5，需要升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 5. 关于注册、安装和订阅的详细步骤，您可以参考相关文章，如作者为 JessieZTalk 的亲测文章（原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tzCVGrwgeG6Bss83Xmep0g ）。

DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下区别： 1. 在 App Store 排名方面，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部，也没有做任何市场投放，完全依靠技术实力和口碑赢得用户认可。 3. 技术特点上，DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一，且开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 4. 创新模型 R1 Zero 方面，跳过了监督微调进行训练，且发现模型的思考能力可以自我涌现，具有革命性。 5. 影响方面，DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌，Meta 内部对其出色表现感到震惊，其低成本和高性能使得英伟达市场地位受到挑战，导致股价下跌、市值蒸发。 6. 对于未来展望，开源模型的进步将超越闭源模型，顶级模型推理价格急速下降，技术更加普惠平权，AI 编程效率提升、门槛降低，创作能力不断提升，催生更多可消费内容形式。 此外，ChatGPT 采用人们熟悉的聊天框，形成单线程任务，而 flowith 跳出单一聊天框，用画布和节点构建多线程思维流，更适用于深度内容生成，其由资料库、创作画布、内容编辑三部分组成，优势在于可自由调用不同 AI 模型处理不同任务，涵盖文字和图片生成，任务能有机组合形成同频任务流。

在 AI 任务中，常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务，衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中，一般用 ROUGE 指标，其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计，然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务，还有其他多种指标，如在 NLP 中： 信息检索任务常用 NDCG@K 指标，核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务，一般用 ECE 指标（Expected Calibration Error）来度量模型输出概率 p 时，最终正确率真的为 p 的一致性。 此外，还有一些其他方面的评估指标，如不确定性（Calibration and Uncertainty）、鲁棒性（Robustness，包括 invariance 和 equivariance）、公平性（Fairness）、偏见程度（Bias and stereotypes）、有毒性（Toxicity）等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题，Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题，但 RAG 的评估仍待解决，研究人员正在探索新的方法，如 Ragnarök。 在提示词设计方面，Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念，将复杂任务拆解为多个步骤，具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念，同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文，在文本理解和生成场景中表现优秀。

工作流和智能体的区别主要体现在以下几个方面： 定义： 工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统，能够自主控制任务完成方式。 功能： 智能体是一个自动化的“助手”，用来执行特定任务，擅长做一些具体的、重复性的任务，比如客服聊天、推荐商品、处理订单等，但只能按照预先设定的规则和任务来做事，如果遇到超出范围的情况，就不知道怎么办了。 工作流是一系列任务的流程，决定了每个步骤应该做什么，可以处理一个完整的过程，比如从客户下单、付款到发货和售后服务，涵盖了所有步骤和环节，更灵活，能够适应变化，可以调整步骤和规则来应对不同的情况，不需要一开始就固定下来。 范围： 智能体是特定任务的“助手”，用于局部执行任务。 工作流是一个“计划”或“路线图”，指导整个任务的流程。简单说，工作流是全局的，智能体是局部的。 在业务中，通常需要的是工作流而非单个智能体，因为整个业务流程设计至关重要。例如，在烹饪中，关键不在于使用多贵的锅，而是按步骤完成每道工序。因此，工作流才是解决问题的关键，它帮助优化思路、提升效率。设计好工作流才能大幅提升整体业务效率。

在 AI 领域中，Token 和 Word 有以下区别： 定义和范围：Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元，在不同语境下，可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等，更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位，如单词。 语言处理：在英文中，一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中，对应的范围和形式有所不同。 作用和意义：Token 不仅是文本数据的单位，还可能携带丰富的语义、句法等信息，在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费：大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常是以 Token 为单位计量的。 例如，在处理“ I’m happy ”这句话时，“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token，而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。

人工智能搜索与百度搜索存在以下区别： 1. 底层技术：人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”，即“检索增强生成”，包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂，不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径：在中国市场，相较欧美，百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索，提供对话式回答和创作功能。同时，市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品，主打“无广告，直接答案”，提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势：Google 仍在战斗前线密集释放技能，与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外，Google 推出新功能曾引发大量用户不满，而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品，并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能，打通了特定工作流，产品功能较为完整，但受限于模型能力，生成内容尚有提升空间。

用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别： 直接使用 AI 时，AI 生成的内容可能较为笼统模糊，就像遇到只会说“很急，今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手，需对复杂任务进行拆解，提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活，但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如，将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库，后续在创作中激活知识库，AI 会根据场景自动匹配库内素材，使输出更具针对性。 相比之下，微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”，答题更快更准，但训练成本高。微调适合高精度、长期任务，而知识库更适合临时查找、快速问答。