有没可以个人产品知识对话机器人

以下是关于社群机器人的相关内容： 制作 Coze 社群机器人的大致流程看似步骤繁多，但由于 Coze 本身的设计和强大的社区力量，实际操作并不复杂，关键是要“迈出第一步”。在制作过程中，与社区成员设计方案时的深入讨论、在 Coze 平台上灵活组装功能时的高效畅快以及在不断调试优化中见证机器人成长，都充满乐趣。未来会有更多社区加入制作社群机器人的行列，让更多人感受 AI 智能体的魅力，那时的社群机器人不仅是助手，更是凝聚社区集体智慧的伙伴。目前的社区机器人还有不足，作者会继续优化，看其能否更好地服务社区。 如果对学习 Coze 和 AI Agent 有兴趣，可以加入免费的 AI Agent 共学群，该群组会基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源分享相关玩法、经验和前沿资讯。可搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信，备注 AI 共学以便被拉入群。 此外，以综合服务的社群机器人为例，一个好的文章或复杂任务不是一次 AI 工作就能完成的，需要任务拆解，比如对用户问题做意图判断，根据意图将线路转接到正确的专属 AI 机器人那里，整个过程称为工作流，通过搭建工作流来完成复杂任务。

以下是在 MacBook 上制作 RPA 机器人的详细步骤： 搭建前准备： 硬件准备： MacBook（需能科学上网） 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi（200RMB） 舵机 9g（32RMB） 杜邦线，公对公 7 条（手残党可多备） （可选）八爪鱼支架（10RMB） （二选一）usbtypeC 转接头，或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤： 完成代码： 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件： 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方，改成串口地址（可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询，复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码）。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址，填到 talk.py 里（iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址）。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里，可以修改： Openai 调用的 model。 system prompt（机器人的人设）。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里，可以修改不对话后，等待多久恢复人脸追踪。 运行程序： 在 MacBook 上按下 command+space（空格）打开一个新的终端，依次输入如下代码（每一次代码运行完以后再输入下一个），全部完成后，关闭端口。 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去，运行。注意：每一次如果需要重新运行 pythonista，请先杀后台再运行，否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 将 arduino R4 与 MacBook 相连，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次摄像头权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。这个程序一旦运行，无法自然退出，建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端，但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次录音权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。如果运行中出现任何报错，将本文档，代码，报错信息给到 GPT4，让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到，出现 recording...的时候就可以说话了。 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi，iPhone 没有调静音的情况下，就可以正常对话啦。

以下是搭建微信机器人的步骤： 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复，此时表示已通。 2. 如果想为这个 AI 赋予提示词，可以返回相应步骤进行更改。例如在“目录 4 里的第 17 步”或“第三章，第 7 步”，其中双引号内的 value 部分，便是设置 AI 提示词的地方。 3. 此后，进行任何更改，都需要重新打印登陆二维码。并且一个月内，不要上来就加好友、最好不要私聊聊天。 4. 报错"wxsid"是因为微信未实名，实名即可解决。 5. 如果没有手机登录，可以使用夜神模拟器模拟手机登录。 6. 重新在“文件”的【终端】里，直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录。 7. 多次重新登录后，就在宝塔“首页右上角点击重启，重启一下服务器”，清理进程。 8. 熟悉 linux 操作的话，也可以通过重启进程的方式来重启服务。 9. 如果想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 此外： 1. Link AI 提供的 100 个，合计 3500 万 GPT3.5 Token 的礼品码。可以用来实现画图、搜索、识图等功能，COW 插件里几乎都支持使用 LinkAI 平台。完成机器人搭建，机器人拉群里，领兑换码。 2. 添加微信，拉您进机器人群，先行体验。 如果您仍旧遇到问题，可以先查询社区知识库，或者加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。

创建飞书 AI 机器人的步骤如下： 1. 工作流搭建： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的 AI 女友工作流，也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻。 2. 飞书机器人创建： 飞书应用建立： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id： 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg 。

微信机器人的配置步骤如下： 1. sum4all 配置 进入插件目录：/root/chatgptonwechat/plugins 找到 sum4all 插件目录下的 config.json.template，复制并粘贴重命名为：config.json 注册并获取 sum4all key：https://pro.sum4all.site/register?aff=T6rP ，新用户注册有送免费额度，大家先使用这个进行试用，后续可改为自己的 openAI key。 把复制的 key，粘贴到 sum4all 的 config.json 文件内。（上方有功能阐述，你想要哪个，就把哪个改成 ture） 2. Apilot 配置 进入插件目录：/root/chatgptonwechat/plugins 找到 Apilot 文件下的 config.json.template，复制并粘贴重命名为：config.json 去 https://admin.alapi.cn/account/center 注册，并复制 key 把复制来的 key，粘贴进入。保存。 3. 分段对话配置替换 找到这个路径：/root/chatgptonwechat/channel/wechat，直接下载以下文件进行替换。 此外，微信的配置相对较简单，只需要主项目的 config.json 文件看看是否有"channel_type"参数，参数值为："wx"，即："channel_type":"wx"。完成以上所有配置部分后，可以准备启动步骤了： 使用 nohup 命令在后台运行程序。 执行完启动脚本，等待 30s 左右，会看到终端有一个微信登录的二维码，微信扫码登录。 如果您想使用更多辅助功能，比如使用总结文件能力，总结网页内容能力，此时需要安装各种插件。这部分配置查看插件配置管理部分。

利用飞书多维表格做一个类似于客服机器人，可以按照以下步骤进行： 1. 创建一个拟人化的 bot，比如起名叫青青，设定其为人设是一个可爱有趣的少女，擅长回答各种刁钻的问题。完成 BOT 捏好后点击发布。 2. 发布时配置飞书多维表格： 输出为文本时，第一步配置为文本。 配置多维表格输入表单，选择用控件的字段选择器，给字段标题随便起个名字如“question”。 在完善捷径的商家信息这里，可以选择全量发布，也可以选择仅自己可用。为了审核快一些，可以选择仅自己可用。等审核通过之后，就可以在飞书多维表格里面看到发布成功。 3. 还可以探索字段捷径的各种玩法（不含 bot），比如直接创建一个多维表格，第一列是几个成语，第二列是 AI 字段捷径生成的对成语的解释。左边输入一列，比如一列成语，右边配置 AI 字段。 此外，还有一些相关信息供您参考： “Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕，探索 AI 与大消费行业的深度结合”中提到了一些相关作品，如帮助企业快速建立产品智能客服体系、ERP 高智版：扣子销售订单管理大师、亚马逊商品评论智析、AI 电商设计师等。 2024 年历史更新（归档）中包含了关于飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青的相关内容。

大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。

以下是为您生成的一些用于将视频中的对话转化为文本形式的提示词： 1. 角色：专业视频转文本工作者 2. 版本：1.0 3. 描述：能够准确、清晰地将视频中的对话转换为文本 4. 目标：完整、无误地将视频中的对话转化为易于理解的文本 5. 限制：不遗漏重要信息，不添加主观内容 6. 技能：熟练掌握语音识别和文字转换技巧 7. 工作流程：先仔细聆听视频对话，然后逐句转换为文字，注意标点和语法的正确使用 8. 初始化：您好，我准备开始将视频对话转换为文本 事件驱动句式： 1. As the video plays... 2. When the speakers start talking... 3. At the beginning of the video... 空间锁定技巧： 1. on the left side of the screen... 2. behind the main character... 3. from the top corner of the frame... 动态呼应原则： 1. swaying with the background music... 2. reacting to the other characters' actions... 3. matching the tone of the video...

LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用，也能使用自定义组件（需遵循接口规范）。 2. 可扩展性：能利用 LangChain 的云服务部署和运行，无需担忧资源和性能限制，还可借助分布式计算功能加速应用，发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化：通过 LangSmith 可视化工作流程，查看各步骤输入输出及组件性能状态，用于调试和优化，发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样，包括： 1. 专业问答：构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题，如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要：构建新闻或论文摘要应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要，如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成：构建诗歌、故事生成等应用，从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本，如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外，还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式，即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤，让模型参考上下文信息回答，还创建了网页 UI 并进行评测，对不同模型的测试表现进行了对比，得出 GPT4 表现最佳等结论，并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点，即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。

以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容： 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据：本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据，自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义的自定义，输入后可编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练，应先将 11 章的大章节名称内容放进来，章节内详细内容按固定方式人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人，过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群，由老师提问，机器人回答，挑选出色回答整理成问卷，群成员投票，根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践，包括从题出发的分析，认为考验机器人对问题的理解和回答准确性，真实对话场景一般为完整句子回复，根据回答真实性和有趣程度评分，可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖，百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择：建议选择工作流的对话模式，支持工作流编排和携带历史对话记录，创建后切换为对话模式，注意在调整工作流节点前切换，否则会清空重置。 2. 确认分支情况：根据需求分析有两个特定分支（根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联）和一个默认分支。 3. 用户意图识别：通过理解用户意图走不同分支，注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支：用代码分支获取用户输入数字，匹配知识库并做赏析，代码中有容错机制。 5. 名字写祝福：根据用户输入的名字和祝福信息，提示词生成对应对联并输出，主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复：在用户不符合前两个意图时进行友好回复，匹配知识库，结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库：使用大模型生成 100 对对联，好看、经典、有意义。

以下是一些可以用于中医问诊模型且能实现多段对话的 AI 相关信息： Polaris：医疗护理保健模型，能和患者进行多轮语音对话，媲美人类护士。详细信息：http://xiaohu.ai/p/5407 ，https://x.com/imxiaohu/status/1774644903546618298?s=20 在 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中，有以下针对医疗领域的模型： DoctorGLM：地址：https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM 。基于 ChatGLM6B 的中文问诊模型，通过中文医疗对话数据集进行微调，实现了包括 lora、ptuningv2 等微调及部署。 BenTsao：地址：https://github.com/SCIRHI/HuatuoLlamaMedChinese 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。 BianQue：地址：https://github.com/scutcyr/BianQue 。一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型，基于 ClueAI/ChatYuanlargev2 作为底座，使用中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集进行微调。 HuatuoGPT：地址：https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的一个 GPTlike 模型。

目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面，以下是一些常见且好用的工具和方案： 1. Microsoft Excel 本身：可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets：具有类似 Excel 的功能，且在线协作方便。 3. R 语言：通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库，如 Pandas：能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具，取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。

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 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图和三元组。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中，知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。

构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是搭建自己知识库的方法： 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，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。

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。

以下是关于如何打造个人知识库的相关内容： 使用 GPT 打造个人知识库： 1. 利用 embeddings 技术：将文本转换成向量（一串数字），可理解为索引。把大文本拆分成若干小文本块（chunk），通过 embeddings API 转换为 embeddings 向量并保存，当用户提问时，将问题也转换为向量，比对查找距离最小的几个向量对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如，对于一篇万字长文拆分成多个文本块，如“文本块 1：本文作者：越山。xxxx。”等，当提问“此文作者是谁？”，通过比较 embeddings 向量可提取关联度高的文本块。 2. 理解 embeddings：embeddings 是浮点数字的向量（列表），向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。例如，“猫”和“狗”距离近，与“汽车”距离远。 3. 注意 GPT3.5 一次交互支持的 Token 数量有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 此外，张翼然在“AI 引领未来课堂的探索与实践”中提到： 1. 学习有效收集、整理和检索信息来打造个人知识库。 2. 进行知识管理，通过实际操作体验工具在教学准备和科研中的应用。 3. 例如： 早晚速读朋友圈文章。 编写小代码、小脚本。 转换数据并呈现。 从图像和图形中提取数据。 翻译、改换风格。 总结视频内容。 私人导师，探究问题。 分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 用通义听悟整理录音笔记（https://tingwu.aliyun.com）。 用 React 实现选中即解释。 在本机跑大语言模型工具（https://ollama.com）。 选词翻译、解读、拓展（https://snapbox.app）。 与各种 AI 机器人聊天（https://opencat.app、https://chathub.gg/、https://www.elmo.chat/）。 用 Downie 下载视频或用 OBS 录制视频文件，开源免费屏幕录制工具 OBS 下载地址（https://obsproject.com/），Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买，用 losslessCut 快速切块。

目前在市场上，有一些可以实现 AI 自动安排批量设置工作任务以提升个人效率的应用程序，以下为您推荐几款： 1. Todoist：它具有强大的任务管理功能，支持设置优先级、提醒和分类，能帮助您合理规划工作任务。 2. Microsoft To Do：与微软生态系统紧密集成，方便您在不同设备上同步任务，并进行批量设置。 3. Trello：以看板的形式展示任务，直观清晰，便于批量安排和跟踪工作进度。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合您的应用程序。

个人 AI 助手的应用方向广泛，包括但不限于以下几个方面： 1. 教育培训： 数字教师：如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。可以与历史人物对话交流，不受时空限制，实现一对一辅导，提高学生参与感，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 数字陪伴：作为孩子的玩伴，给予赞美等社会奖励，促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 宠物相关： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验，如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 3. 信息检索与分析： Google Gemini 的 Deep Research：智能信息检索与分析工具，基于主题快速检索全网资源并生成综合报告，支持导出为 Google Docs 文档格式，适合学术研究、内容创作、行业分析等场景，整合了 Google 核心数据源，结合模型多模态处理能力，可处理大量上下文信息。 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具：基于人工智能技术的全能搜索助手，提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验，可通过简单描述查询意图进行模糊搜索，支持实时预览搜索结果。

要生成克隆某个人的声音并做成视频，您可以按照以下步骤进行操作： 声音克隆： 1. 准备一段需要克隆的音频（可以是类似屈原的古风声音，或自行录制一段）。 2. 打开网站：https://fish.audio/zhCN/train/newmodel/ 。 3. 上传准备好的音频，按照指引完成声音克隆。 4. 进入声音库选择需要使用的声音，将第一步生成的文案输入，使用克隆好的声音生成对应的音频文件。 5. 下载生成的音频文件备用。 视频合成： 1. 在网上下载“回答我”的原视频。 2. 打开 Viggle.ai 网站，登录后进入视频合成功能：https://viggle.ai/createmix 。 3. 上传“回答我”原视频和第二步生成的人物形象图，生成新版本的“回答我”视频。 4. 预览效果，满意后下载合成好的新视频。 视频剪辑： 1. 打开剪映软件（手机或电脑版均可）。 2. 导入第二步合成好的新视频和第一步生成的音频文件。 3. 将音频与视频时间轴对齐，确保声音和画面同步，添加字幕等。 4. 如需叠加特殊背景，可以导入自己的背景图（如楚国风景）。 5. 预览整个视频，检查效果，微调后导出最终视频（建议 MP4 格式）。 此外，您还可以参考以下工具： 数字人工具：开源且适合小白用户，特点是一键安装包，无需配置环境，简单易用。功能包括生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。系统兼容 Windows、Linux、macOS。模型支持 MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。使用步骤：下载 8G+3G 语音模型包，启动模型即可。GitHub：https://github.com/modstartlib/aigcpanel 官网：https://aigcpanel.com 。 希望这些信息对您有所帮助。

很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。