如何建立自己的BOT

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。

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。

以下是关于 Coze Bot 的小白教程： 1. 搭建您的第一个 AI Bot： 设定 Bot 的人设与回复逻辑后，为 Bot 配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。以获取 AI 新闻的 Bot 为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取 AI 相关的新闻。 在 Bot 编排页面的技能区域，单击插件功能对应的“+”图标。 在添加插件页面，选择阅读新闻>头条新闻>getToutiaoNews，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示 Bot 使用 getToutiaoNews 插件来搜索 AI 新闻。 （可选）为 Bot 添加开场白，让用户更好地了解 Bot 的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 2. 测试您的 Bot：配置好 Bot 后，在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 3. 发布您的 Bot： 在 Bot 的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 此外，还有以下相关教程： 1. 张梦飞：【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的，能力最强的超级微信机器人！一步一图，小白友好 二、注册 COZE：点击去注册账号：https://www.coze.com/ 。注册完成后登录，点击 Creat bot 进行后续操作。 三、注册 Discode：先注册：https://discord.com/ 。注册后登录，按照一系列步骤进行操作，注意保存 Coze_bot1 和 Coze_bot2 的：APPLICATION ID、TOKEN。 2. 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 如何使用就是一把梭：先创建第一个 bot，然后不断精进，直到做出特定效果。 Step0：先跑起来，创建一个 Coze Bot，帮您查阅 Hacker News，并中文返回。打开 coze.cn/home，点创建 Bot，引入联网插件 WebPilot 后尝试联网询问新闻。

Sora 是 OpenAI 在 2024 年 2 月发布的文本到视频生成的 AI 模型。 其具有以下特点和相关情况： 足够惊艳，但关键问题仍需探讨。Sora 团队未明确表示已实现基于成熟的世界因果关系模型，而是用了世界模拟器的描述。顶尖学术圈对此较为严谨，Lecun 在世界政府峰会上不看好 Sora，指出其并非真正的世界模型，且仍会面临 GPT4 的巨大瓶颈。 自 ChatGPT 发布以来，人工智能技术标志着重大转变。Sora 能根据文本提示生成长达 1 分钟的高质量视频，具有准确解释和执行复杂人类指令的能力，能生成包含多个角色及复杂背景的详细场景，保持高视觉质量和视觉连贯性，克服了早期视频生成模型的一些限制，展示了作为世界模拟器的潜力。 基于公开的技术报告和逆向工程，有对其背景、技术、应用、挑战和未来方向的全面综述。涵盖了追溯发展、探究底层技术、描述在多行业中的应用和潜在影响、讨论主要挑战和局限性，以及对未来发展的探讨。

以下是关于 ChatBot 的相关内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现： 作者熊猫大侠介绍了基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信里实现。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A9w1wUcXSihF6XkeKVic8CXxnHb 。 实现内容包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等），常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道：本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。存在风险与注意事项，如微信端有封号危险，不建议主力微信号接入；操作需依法合规，对大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。可选择多模型，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。支持多消息类型，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。有多种部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. 打造聊天机器人“订餐机器人”： 建立自己的聊天机器人，称为“订餐机器人”，使用自动化方式收集用户提示和助手反馈来构建。用于比萨饼店接收订单。 定义“帮助函数”收集用户消息，避免手动输入。函数从用户界面收集提示并附加到称为上下文的列表中，每次使用该上下文调用模型。 模型和用户的反馈信息都会添加到上下文中，上下文会越来越长，模型据此决定下一步行动。 订餐机器人需等待收集整个订单，然后总结，并最后再次确认客户是否需要添加其他内容。若送货，需询问地址，最后收取支付款项。确保澄清所有选项、附加项和规格，以唯一地从菜单中识别出该项目。以简短、口语化和友好的方式回应。 可要求模型创建基于对话的 JSON 摘要，提交给订单系统。可对其进行定制，改变聊天机器人的行为。

Chatbot 对话和 AI 搜索存在以下区别： 1. 产品形态： Chatbot 主要交互是一个对话框+RAG 联网检索，如 ChatGPT、Kimi Chat 等。这类产品依赖大模型的理解能力提供问答服务，RAG 检索作为补充手段，弥补大模型在实时信息获取方面的不足。 AI 搜索产品主要交互是一个搜索框+搜索详情页，如 Perplexity、秘塔等。这类产品主要侧重点在检索，优先保证检索召回的信息质量，在首次回答的准确度方面有所要求，而对话（Chat）则作为补充步骤，方便用户对检索结果进行追问或二次检索。 2. 市场定位： 大部分产品聚焦在国内，如大模型厂商推出的 ChatBot 产品（智谱清言、Kimi Chat、百小应、海螺 AI 等），搜索厂商或创业团队推出的 AI 搜索产品（360 AI 搜索、秘塔、博查 AI、Miku 等）。 海外也有很多成熟的和新出的泛 AI 搜索产品（Perplexity、You、Phind 等），中国公司和团队也有面向全球市场的出海产品（ThinkAny、GenSpark、Devv 等）。市场定位的选择跟创始团队的背景或认知有关。 3. 搜索类型： 通用搜索：没有明显的受众倾向，任何人可以搜任何问题，都能得到一个相对还不错的搜索结果，如 Perplexity、ThinkAny。 垂直搜索：面向特定的人群或特定的领域，对特定的信息源做索引和优化，在某类问题的搜索上会有更好的结果，如 Devv 主要面向开发者人群，问编程相关的问题，搜索结果和回复准确度都比较高，问旅游或其他类型的问题，回答质量则不如通用搜索。 目前存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，Bing Copilot 旨在简化在线查询和浏览活动，还有 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。这些 AI 搜索工具的出现标志着在信息检索领域的一个重要发展，大幅提升了数据集命中预期，并为实际应用带来了更多可能性。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于本地部署大模型并微调建立本地知识库的详细步骤： 一、使用 AnythingLLM 进行本地知识库搭建 1. 安装 AnythingLLM 安装地址：https://useanything.com/download 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型 第二步：选择文本嵌入模型 第三步：选择向量数据库 2. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 二、张梦飞的全本地部署教程 1. 部署大语言模型 下载并安装 Ollama 点击进入，根据电脑系统，下载 Ollama：https://ollama.com/download 下载完成后，双击打开，点击“Install” 安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 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，点击回车。 三、智能纪要中的相关内容 在智能纪要中，许键介绍了模型 API 调用方法与知识库创建，包括获取 API key 位置及调用设置，详细讲解了创建 Rag 应用（知识库）流程，如上传非结构化文件、数据解析、切分段落等操作，并回答了诸多问题。同时还涉及工作流创建、模型能力及相关问题的探讨，以及通义千问相关应用及明天课程安排交流等内容。 总之，本地部署大模型并建立本地知识库需要按照上述步骤进行操作和配置，同时不断实践和探索，以达到理想的效果。

以下是建立知识库的详细步骤： 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。 3. 给知识库起一个易于分辨的名字。 4. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 5. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 6. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索。 另外，还可以通过以下方式创建知识库并上传表格数据： 1. 在页面顶部进入知识库页面，单击创建知识库。 2. 在弹出的页面配置知识库名称、描述，单击确认（团队内知识库名称需唯一）。 3. 在单元页面，单击新增单元。 4. 在弹出的页面，选择表格格式，然后选择本地文件或 API 的方式完成数据上传。 在 Coze 中创建知识库： 1. 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 2. 选择知识库的格式（目前支持文档、表格、图片），填写相关信息。 3. 可选择本地文档、自定义的文档切割等。 4. 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，可参考教程：

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。

建立个人知识库可以通过以下方式： 1. 利用 GPT 打造个人知识库： 使用 embeddings：将文本转换成向量，节省空间，可理解为索引。把大文本拆分成小文本块并转换为 embeddings 向量，保存在向量储存库中。当用户提问时，将问题转换为向量并与库中向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 理解 embeddings：embeddings 是浮点数字的向量，向量间距离衡量关联性，小距离表示高关联度。 2. 本地部署大模型以及搭建个人知识库： 了解 RAG：利用大模型能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在大模型训练数据截止后，通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM。RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中，便于后续处理。

从 0 到 1 建立 Dify 的步骤如下： 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。 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 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式： Dify 提供了三种索引方式供选择：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索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 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。 在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 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，增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 有以下两种使用方式： 1. 云服务版本。直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 2. 部署社区版。开源，可商用，但是不能作为多租户服务使用。对个人使用完全无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台（约 159 元）。 部署过程： 1. 参考 https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。 2. 这些命令在宝塔面板的终端安装。 3. 检查运行情况，如遇到问题（如 80 端口被占用），按照 AI 的方法解决。 4. 在浏览器输入公网 IP 进入，邮箱密码随便填，建立知识库并设置。 5. 选择模型，如智谱 AI，获取钥匙并复制保存。 6. 创建应用并测试发布。

建立自己的知识库可以参考以下几种方法： 1. 使用 flowith 指南： 拆解创作任务：将复杂任务拆解到合适颗粒度，提供方法论和定义输出格式。 建立定向知识库：将相关元知识导入 flowith 的知识花园，转化为文字上传，打开智能拆分模式，形成知识“种子”。激活知识库后，AI 会根据创作场景自动匹配库内素材，还可发布或分享知识库。 2. 基于 GPT 打造： 搭建基于 GPT API 的定制化知识库涉及给 GPT 输入定制化知识，但 GPT3.5 免费版交互容量有限。 理解 embeddings：embeddings 是浮点数字的向量，向量间距离衡量关联性，小距离表示高关联度。 3. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人： 设计 AI 机器人，确定功能范围。 创建知识库：整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，支持多种文档类型，如本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，可使用特殊分割符如“”便于自动切分数据。