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通过ai建立游戏npc

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以下是关于通过 AI 建立游戏 NPC 的相关信息:

Inworld AI 是一家专注于游戏和人工智能的初创公司,其开发的 Inworld 角色引擎可以将游戏的 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越了大语言模型,增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能,能使 NPC 自我学习和适应,具有情绪智能。

Inworld 的角色引擎具有以下特点和功能:

  1. 可以创建具有独特个性和上下文意识的角色,无缝集成到实时应用中,内置优化规模和性能的功能。
  2. 让 AI 非玩家角色(NPC)通过模拟人类的全方位沟通方式(包括语言、手势、表情和动作)来表达个性。
  3. 开发了 Character Brain(性格大脑)引擎,使 AI NPC 能够学习和适应,具有情绪智能的关系导航能力,具有记忆和回忆能力,并能够自主地发起目标,执行动作并遵循自己的动机。
  4. 功能包括:
    • 目标和行动:使用定义的触发器、意图识别和动机来触发角色对玩家行为的反应,并在游戏中驱动交互。
    • 长期记忆:角色以类似人类的记忆功能操作,从闪存和长期记忆中检索信息,创建吸引玩家回归的引人入胜的体验。
    • 个性:通过使用自然语言创建不同的个性,添加关于角色背景故事、动机和缺点的丰富细节,使角色生动起来。
    • 情绪:Inworld 角色能够对与用户的互动表达情绪,情绪可以映射到动画、目标和触发器。
    • 实时语音:使用内置的语音设置进行最小延迟,并配置角色的性别、年龄、音调和说话速度。或者,使用来自 Eleven Labs 的第三方服务创建自定义和克隆语音。

Inworld AI 的"Contextual Mesh"功能还提供了以下方式来定制 AI 非玩家角色(NPC)的行为和知识:

  1. 可配置的安全性:可以配置 NPC 的对话方式,在诸如亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定灵活性。
  2. 知识:可以输入"个人知识"来控制他们的角色应该知道或不应该知道的信息,使用"共享知识"来定义多个角色拥有的知识,如共享的传说、世界背景等。
  3. 玩家档案:收集关于玩家的信息,并允许 NPC 在形成互动时考虑到这些信息。
  4. 关系:通过配置每个角色的关系流动性设置,让玩家有能力与 NPC 建立关系。
  5. 第四堵墙:确保角色只从他们的世界中存在的知识中获取信息,创建更沉浸的故事讲述和游戏体验。

Inworld 可以与各种游戏引擎(如 Unity、Unreal Engine 等)和其他游戏开发工具无缝对接,使得开发者可以更容易地在他们的游戏中引入 AI NPC。Inworld AI 还可以帮助品牌能够创建交互性强的 AI 角色,无需编码。

此外,电子游戏与人工智能的结合有着广泛的可能,包括玩家建模、辅助设计、代码辅助和代码自动生成等等。其中与游戏直接相关的应用主要包括构建游戏中的智能体、构建玩游戏的智能体、程序化内容生成(Procedural Content Generation,PCG)。“构建游戏中的智能体”是指构建游戏的非玩家角色(Non-player character),也就是常说的 NPC,包括构建智能对象,创建其移动、寻路、攻击等行为,以及对话等交互行为。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Inworld AI :可以使NPC能够自我学习和适应,具有情绪智能!

[title]Inworld AI:可以使NPC能够自我学习和适应,具有情绪智能!https://twitter.com/xiaohuggg/status/1687047341969440768?s=46Inworld AI是一家专注于游戏和人工智能的初创公司,他们开发了一种名为Inworld的AI角色引擎,它可以将游戏的NPC进行AI化,并可以集成到游戏当中。这个引擎超越了大语言模型,增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能。它可以使NPC能够自我学习和适应,具有情绪智能!Inworld的角色引擎可以创建具有独特个性和上下文意识的角色,这些角色可以无缝地集成到实时应用中,同时内置了优化规模和性能的功能。这个引擎可以让AI非玩家角色(NPC)通过模拟人类的全方位沟通方式(包括语言、手势、表情和动作)来表达个性。为了让NPC更加人性化,他们开发了Character Brain(性格大脑)引擎这种引擎不仅仅是一个对话AI,它使AI NPC能够学习和适应,具有情绪智能的关系导航能力,具有记忆和回忆能力,并能够自主地发起目标,执行动作并遵循自己的动机。它的功能包括:1、目标和行动:使用定义的触发器、意图识别和动机来触发角色对玩家行为的反应,并在游戏中驱动交互。允许你驱动响应玩家输入的NPC行为,以一种动态和自定义的方式。2、长期记忆:角色以类似人类的记忆功能操作,从闪存和长期记忆中检索信息,创建吸引玩家回归的引人入胜的体验。2、个性:通过使用自然语言创建不同的个性。添加关于角色背景故事、动机和缺点的丰富细节,使角色生动起来。3、情绪:Inworld角色能够对与用户的互动表达情绪。情绪可以映射到动画、目标和触发器。

Inworld AI :可以使NPC能够自我学习和适应,具有情绪智能!

[title]Inworld AI:可以使NPC能够自我学习和适应,具有情绪智能!4、实时语音:使用内置的语音设置进行最小延迟,并配置角色的性别、年龄、音调和说话速度。或者,使用来自Eleven Labs的第三方服务创建自定义和克隆语音。Inworld AI的"Contextual Mesh"功能还提供了一种方式来定制AI非玩家角色(NPC)的行为和知识。1、可配置的安全性:你可以配置NPC的对话方式,无论你的游戏是E级(适合所有年龄)还是M级(适合成年人)。Inworld允许在诸如亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定的灵活性。2、知识:你可以输入"个人知识"来控制他们的角色应该知道或不应该知道的信息。使用"共享知识"来定义多个角色拥有的知识,如共享的传说、世界背景等。3、玩家档案:收集关于玩家的信息,并允许你的NPC在形成互动时考虑到这些信息。你可以包括诸如姓名、角色或性别等字段。你还可以添加定制的字段,以适应你的游戏,如等级或派系。4、关系:通过配置每个角色的关系流动性设置,让你的玩家有能力与NPC建立关系。通过调整关系设置,你可以创建一些愿意成为你最好朋友的角色,也可以创建一些坚决要成为你敌人的角色。5、第四堵墙:如果AI角色破坏了角色,那么如果对话不可信,或者依赖于角色不应该有的知识,那么就会损害沉浸感。第四堵墙功能确保角色只从他们的世界中存在的知识中获取信息,创建更沉浸的故事讲述和游戏体验。Inworld可以与各种游戏引擎(如Unity、Unreal Engine等)和其他游戏开发工具无缝对接,使得开发者可以更容易地在他们的游戏中引入AI NPC。Inworld AI还可以帮助品牌能够创建交互性强的AI角色,无需编码。

游戏:游戏AI发展报告2023:历史演变、技术革新与应用前景

[title]游戏:游戏AI发展报告2023:历史演变、技术革新与应用前景03.电子游戏中的人工智能:游戏将成为AIGC的重要应用场借助人工智能技术来辅助游戏开发,能够起到提升效率和增加游戏可能性的效果。一方面,人们可以借助人工智能的内容创作工具,缩减游戏开发的成本、减少游戏开发时间,甚至提升游戏的质量和完成度;另一方面,则是利用这项技术,为游戏带来不同以往的新体验,甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。电子游戏与人工智能的结合有着广泛的可能,包括玩家建模、辅助设计、代码辅助和代码自动生成等等。其中与游戏直接相关的应用主要包括:(1)构建游戏中的智能体;(2)构建玩游戏的智能体;(3)程序化内容生成(Procedural Content Generation,PCG)。“构建游戏中的智能体”是指构建游戏的非玩家角色(Non-player character),也就是常说的NPC。这方面的工作包括构建智能对象,创建其移动、寻路、攻击等行为,以及对话等交互行为。游戏中的智能体是游戏的重要组成部分,为游戏内容增添了风采。“构建玩游戏的智能体”是狭义人工智能研究的主要任务。这项任

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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。
2025-04-20
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2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 此外,PMRF 也是一种全新的图像修复算法,它具有以下特点: 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务,生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度,还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题,修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片,效果优质。 详细介绍: 在线体验: 项目地址: 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能,可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
你知道哪些ai游戏
以下是为您介绍的一些 AI 游戏: 1. 《Suck Up!》:这是一款由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”。玩家在游戏中扮演吸血鬼,通过换装、与 LLM 驱动的 NPC 对话来使其放下警惕,最终成功吸血足够多的居民获得胜利。上线仅三周,在全网播放火速突破千万,在 youtube 上引起大量关注,评论区网友赞不绝口,主创对其未来很有信心。 2. 《PUBG:BATTLEGROUNDS》:其中的 AI 队友可帮助玩家寻找战利品、驾驶载具,并协作完成目标。能模拟真人队友行为,实时分析战场情况,互动分享战利品并提供战略建议,提升了游戏中的战术协作性和乐趣。 3. 采用 NVIDIA ACE 全新 AI 游戏角色引擎的游戏:让 NPC 拥有感知、思考、决策和行动能力,可与玩家互动、适应环境变化,并根据玩家行为进行调整,成为“活角色”。
2025-04-08
有AI+游戏的最新案例吗
以下是一些 AI+游戏的最新案例: 由 5 人独立游戏工作室 Proxima 开发的 AI 冒险独立游戏 Suck Up!上线三周油管播放超千万。这是一款沙盒社交冒险游戏,团队尝试加入了名为 Nemo 的 AI NPC,基于 LLM 驱动,Nemo 能在接收到用户命令或其他线索后,调动感知、记忆,并转化为可执行的游戏行动。去年上半年,该工作室因获得 160 万美元投资引起轰动,上线后也受到资本关注。玩家对其玩法和模式提出了很多创意想法,如设计成就系统、上线多人模式等。 开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》,是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游,最大突破是制作出了与游戏完美融合的 3D AIGC 技术,可在游戏中实时生成角色皮肤。 2024 年 Bitmagic 释出的《Roleverse》平台,可在平台内使用提示在游戏内定制角色,对角色进行缩放、挤压和拉伸,也能轻松对游戏世界进行编辑。 AI 技术在游戏行业的应用由来已久,且不断发展。从最初的简单内容和随机元素生成,到辅助游戏设计,再到如今能够生成更复杂的游戏内容,如动态场景、智能 NPC 行为等。AI 对游戏创作的影响包括美术与风格、剧情与叙事、关卡与玩法、音效与音乐、测试与优化等方面。同时,AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,游戏还能成为 AI 模型能力的最佳试验场。
2025-04-01
小白如何通过学习AI跨行进入游戏行业
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。
2025-03-21
什么AI软件可以做游戏
以下是一些可以用于制作游戏的 AI 软件和工具: 1. Scenario 和 Iliad:可以创建游戏资源。 2. Promethean:能够构建整个虚拟世界的平台。 3. Inworld、Charisma 和 Convai:可用于生成非玩家角色(NPC)。 4. AI Dungeon 和 Hidden Door:基于文本的游戏。 5. 用于抠图的 remove,可以直接抠图或在 PS 里安装操作,用于制作素材。 6. Aive 可尝试制作背景音乐,但可能难以满足要求,可利用分离人声的 AI 软件处理音乐。 7. 微软 AI 语音:可制作旁白,语音库支持 147 种语言,还有定制声音。 8. Cursor:通过对话获得代码,使用的语言模型包括 Claude3.5sonnet、GPT4o 等,指令详细效果更好。 9. Deepseek(新手推荐):方便获取游戏代码,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 10. 通义灵码:在 Pytharm 中安装插件使用。 11. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中安装,收费,有 7 天免费试用。 12. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 13. 无影的晓颖 AI 助手:内置在云电脑里,使用流畅,但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是,AI 不太可能完全取代人类艺术家在高质量 AAA 游戏中的工作和愿景,但会为其注入动力,提高效率和降低成本。同时,不同的 AI 工具在生成游戏的不同方面各有优势,具体使用效果可能因个人需求和实践而有所不同。
2025-03-21
AI可以做游戏吗
AI 可以做游戏。生成式 AI 有望在游戏中发挥重要作用,能使生产高质量游戏变得更简单、快速和低成本,让玩家定制游戏体验。 例如,像 Scenario、Iliad 这样的工具可以创建游戏资源,Promethean 这样的平台能构建虚拟世界,Inworld、Charisma、Convai 等产品能生成非玩家角色(NPC)。基于文本的游戏如 AI Dungeon 和 Hidden Door 也是早期例子。 在游戏制作方面,最受欢迎的游戏成本高昂,开发人员需生成大量媒体资源。但 AI 不会完全取代人类艺术家,而是为其注入动力,让他们更高效工作,更快更低成本发布游戏。 像 Microsoft Flight Simulator 这样的游戏通过与 blackshark.ai 合作,利用 AI 从 2D 卫星图像生成逼真的 3D 世界。未来,游戏制作中涉及的每个资产都可能有生成式 AI 模型,内容价格将大幅下降,生产时间和成本也会大幅降低。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展,它将重塑用户生成内容(UGC),使任何人都能创建游戏,游戏创作将变得民主化,创造出更多新的游戏制作者。
2025-03-21
有什么使用AI驱动的游戏项目吗?其中有哪些比较热门
以下是一些使用 AI 驱动的游戏项目及热门情况: 1. 《Among Us》:由只有 5 名员工的工作室 Innersloth 制作。 2. 《微软模拟飞行》:有新的游戏类型和与新内容实时生成结合的特点。 3. 《AI Dungeon》和《Hidden Door》:基于文本的早期游戏例子。 4. 《Suck Up!》:2023 年 12 月由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”,玩家扮演吸血鬼与 LLM 驱动的 NPC 对话,上线仅两周全网播放火速突破千万。 此外,还有以下趋势和特点: 1. 由人工智能辅助的“微型游戏工作室”逐步崛起,小型工作室能创造的游戏规模将增长。 2. 每年发布的游戏数量会增加。 3. 新的游戏类型将会被创造出来,例如以人工智能创造的角色为特色的 Spellbrush 的 RPG 游戏 Arrowmancer。 4. 有的游戏开发商使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像。 生成式 AI 将使生产高质量游戏变得更加简单、更快和更便宜,同时使玩家能够真正定制他们的游戏体验。我们已经看到像 Scenario、Iliad 这样可以创建游戏资源的 AI 工具,以及像 Promethean 这样可以构建整个虚拟世界的平台。甚至可以用像 Inworld、Charisma 和 Convai 这样的产品生成非玩家角色(NPC)。
2025-03-18
本地部署大模型,如何微调建立本地知识库
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。
2025-04-10
如何建立知识库
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:
2025-04-08
用ai建立知识库和直接使用ai有什么区别、
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。
2025-03-30
如何建立个人知识库
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。
2025-03-28
如何从0到1建立dify
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。
2025-03-24
如何建立自己的知识库
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。
2025-03-20