怎么进入知识库

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。

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。

对于零基础想要学习 AI 从而进入 AI 行业的人，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 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。 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，并有机会获得证书。 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。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 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。 如果希望继续精进，对于 AI 可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是为您提供的一些参考，帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目： 在您所做的 AI 深度解读功能项目中，可以从以下几个方面进行介绍： 项目背景：阐述开展该项目的原因和目标，例如为了提升医疗服务的效率和准确性，满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责：详细说明您在项目中的具体职责，如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现：描述项目中所运用的关键技术，如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化：提及为提升用户体验所采取的措施，比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益：展示项目取得的成果，如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外，您还可以参考以下其他相关人员的项目经验： 秦超作为 AI 2C 项目负责人，在产品落地服务方面具有丰富的经验，包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域，将宠物与 AI 结合，具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理，在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过多种 AI 创作工具，并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理，熟悉 prompt，部署过多种绘图项目，使用过多款 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助，祝您面试成功！

以下是进入 AI 赛道的一些搞钱方式： 1. 参加“城市狂想”文旅短视频创意大赛： 该大赛由百度百家号主办，国内最大 AI 开源社区通往 AGI 之路协办，于 8 月 27 日正式开启。 无论个人、团体还是机构，AI 视频创作者或普通自媒体创作者，都可选择适合的分赛道参与，奖金池达 60000 元。 优质作品有机会获得单项 10000 元奖金及百+助推，还有机会获得地方政府/媒体扩圈传播，百度 APP 城市频道商业 banner 推荐。 针对零基础/技术欠缺的朋友，下周将在社区开设线上直播课程，由行业内顶尖的 AI 艺术家手把手教学如何制作 AI 文旅宣传片。 报名方式： 第一步，报名，填写右侧报名链接，本赛道为实名制，未报名作者不参与评奖。https://www.wjx.top/vm/w2oCF2q.aspx 第二步，投稿，在百家号创作者后台/百度 APP，带话题城市狂想发布符合活动要求的视频内容。（允许同一作者投稿多个参赛作品，或参与多部参赛作品制作。） 第三步，提交作品，填写右侧提交作品链接。https://www.wjx.top/vm/wvfqf2f.aspx 2. 运营 AI 创作账号： 变现方式：分为通过官方蒲公英平台接单和主流媒体约稿。蒲公英平台会收取 10%手续费，行业 AI 视频价格一分钟约 2.5 万到 4 万，主流媒体约稿稿费可能较低但有背书作用。 平台选择：推荐小红书和 B 站。小红书从种草平台逐渐变为知识社区，其知识属性适合 AI 创作者，视频号也值得做但经验分享较少。 内容形式：小红书能发视频就发视频，小红书的视频 UI 界面改版且推送机制变化，后续可能重点发力视频。 账号赛道：起号前期可用妖魔鬼怪类内容，但后期要扭转账号标签，此类账号变现方式窄，做账号要有价值，不能割韭菜，要把 AI 生态圈做大。 账号搭建与运营： 头像设计：要有记忆点和视觉冲击力，能让人记住。 名称选择：要独特，能体现个人或内容特点。 简介撰写：要有哲理或引人思考的话语，能吸引用户。 封面统一：要统一且具有账号属性，体现商业化。 追热点策略：账号初期应追热点，如对热门内容进行分析和跟风创作。 获取信任：做 IP 最终要赢得用户信任，用户信任能增强其对推荐内容的关注度。 3. 运营 AI 视频号： 保持日更：起号阶段至少两天一更，每天半小时就能完成 20 秒的简单内容制作，持续更新让平台看到创作者的诚意。 选择赛道：资讯类不做，选择 AI 视觉冲击力、利他的内容，有 AI 基础可做教程。 寻找对标：起号阶段要找 10 个对标的账号，参考其内容和模式。 克服心理：出镜做 IP，不要有容貌焦虑，长得丑或有特点都能有流量，要克服不敢出镜的心理。 蹭取热点：蹭经过平台验证有流量的热点，如黄油小熊，根据热点抄学制作，同时注意热点的舆论导向和合规性。 其他经验： 获取视频教程：可在 vtwoagi.com 网站的飞书知识库中获取 AI 视频创作教程。 应对抄袭方法：在抄袭者评论区留言指出，或找朋友点赞将评论顶上去，为自己账号引流。 特效视频长度：建议控制在 1 分钟内，不建议做费时费力的剧情或故事片。 账号限流处理：视频号限流建议重新起号，小红书限流可日更 10 天尝试。 内容商业价值：内容有商业价值的标准是甲方或品牌愿意投钱，如靠播放量或带货分成有收入。 封面获取渠道：可从堆友、吉梦、小红书等获取封面素材。 蹭取平台热点：做哪个平台就蹭哪个平台的热点。 寻找对标账号：在小红书创作者平台的成长榜样中可找到对标账号。 账号标签查看：在小红书创作者后台可查看账号是否被打上标签。 内容发布时间：8 点到 10 点、2 点到下午 5 点、7 点到 8 点较为合适。

对于小白想要通过学习 AI 跨行进入游戏行业，以下是一些建议： 1. 学习基础的 AI 知识：包括机器学习、深度学习的基本概念和算法，了解常见的模型如神经网络等。 2. 掌握相关编程语言：例如 Python，它在 AI 开发中广泛应用。 3. 研究游戏中的 AI 应用：了解游戏中的智能角色、路径规划、策略制定等方面是如何运用 AI 技术的。 4. 实践项目：通过参与开源项目或自己创建小型的游戏 AI 项目，积累实际经验。 5. 学习游戏开发知识：了解游戏引擎、游戏设计原则等，以便更好地将 AI 技术融入游戏开发中。 6. 参加相关培训课程或在线学习资源：获取系统的学习和指导。 7. 建立人脉：与游戏行业的专业人士交流，了解行业动态和需求。 8. 制作优秀的作品集：展示自己在游戏 AI 方面的成果和能力，增加求职竞争力。

对于没有 AI 实习经验但想进入 AI 相关行业的小语种专业背景且有电商和互联网实习经历的您来说，可以从以下几个方面破局： 1. 学习基础知识：通过在线课程、书籍等途径，系统学习 AI 的基础知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 参加培训项目：报名参加专业的 AI 培训项目，获取实践经验和项目成果。 3. 构建个人项目：利用所学知识，在开源数据集上构建自己的 AI 项目，展示实践能力。 4. 拓展人脉：参加 AI 相关的行业活动、论坛、社群，结识业内人士，争取内推机会。 5. 优化简历：在简历中突出您在电商和互联网实习中所培养的相关技能，如数据分析、问题解决等，并强调您对 AI 的学习热情和潜力。 6. 申请实习岗位：即使是一些小型公司或初创企业的 AI 实习岗位，也积极申请，积累经验。 7. 考取相关证书：获取一些被行业认可的 AI 相关证书，增加竞争力。

要进入 AI 产品经理这一行业，您可以参考以下几点： 1. 学历和专业背景：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景会有一定优势。 2. 技能掌握： 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 3. 工作内容参考： 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 正确地处理 PDF 文档并从中获取信息。 在构建数据飞轮中起到重要作用。 考虑如何应对 AI 对产品的冲击。 需要注意的是，懂 AI 的产品经理是稀缺资源，To B 方向的产品经理缺口更大。同时，要避免用技术热点指导创投，顺着技术发展的脉络做产品时要注意避免与大公司竞争。