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搭建个人知识库，请推荐的免费人工智能软件

Answer

以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件：

  1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。
  2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库，但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好，复杂企业级知识库场景可能需要专业团队，收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。

此外，还有一些相关工具和方法：

  • 用通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com
  • 用 React 实现选中即解释
  • 定义提示语提取有用信息：https://memo.ac/zh/
  • 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：https://github.com/mifi/lossless-cut

希望这些信息对您有所帮助。

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

References

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，我们需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有Open WebUI的能力，并且额外支持了以下能力选择文本嵌入模型选择向量数据库[heading2]AnythingLLM安装和配置[content]安装地址：https://useanything.com/download当我们安装完成之后，会进入到其配置页面，这里面主要分为三步1.第一步：选择大模型1.第二步：选择文本嵌入模型1.第三步：选择向量数据库[heading2]构建本地知识库[content]AnythingLLM中有一个Workspace的概念，我们可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。1.首先创建一个工作空间1.上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入1.选择对话模式AnythingLLM提供了两种对话模式：Chat模式：大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案Query模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案1.测试对话当上述配置完成之后，我们就可以跟大模型进行对话了[heading1]六、写在最后[content]我非常推崇的一句话送给大家：看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍如果你也对AI Agent技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注AGI知识库）

张翼然：AI引领未来课堂的探索与实践.pdf

智慧课程培育建设暨人工智能赋能教学创新工作坊(三)[heading2]掌握第二大脑：优化日常工作的智慧工具[heading3]效率提升[content]介绍如何使用数字化工具（如笔记应用、任务管理软件）来构建个人的“第二大脑”，提高工作效率。[heading3]知识管理[content]学习如何有效地收集、整理和检索信息，打造个人知识库。[heading3]实践演示[content]通过实际操作，体验这些工具在教学准备和科研中的应用。直接让Claude ⽣成可视化概念图我每天如何使⽤AI •早晚速读朋友圈的⽂章•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、改换⻛格•总结视频内容•私⼈导师，探究问题用通义听悟整理录音笔记https://tingwu.aliyun.com用React实现选中即解释我定义的提示语，根据不同类型提取有⽤信息https://memo.ac/zh/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[heading4]第一步，⽤Downie下载视频，或者⽤OBS录制视频⽂件[content]⽤ losslessCut快速切块https://github.com/mifi/lossless-cut解读图⽚•现在最强收费⽂⽣图⼯具——• Midjourney官⽅中⽂版• https://www.youchuan.cn/爱折腾，个性张扬的Stable Diffusion开源免费，可玩性⾼[heading4]复杂⼯具一键安装M系列显卡加速包括WebUI、ComfyUI、SDFX等https://lyk[content]教程、⼯作流、模版、达⼈ https://openart.ai/数据统计，数据分析，作图02解密生成式人工智能：打破技术迷思CHAPTER 2

这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了

终于到了我最想讲的一段了，因为自从我发布了这个教程[大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)之后，我收到的最多问题之一就是：为什么我将我的笔记全部投喂给Coze之后，他的回答很不准确呢？为了回答这个问题，我每次都要语音个10-20分钟，这也是我写这篇文章的目的，毕竟坑是自己埋下的，含着泪也要填完如果你是要利用Coze或者FastGPT等工具来搭建知识库，那么在当下的技术条件下，你一定要有个预期，当下这些平台的RAG能力仅仅对问答这种场景是友好的，其他的场景效果都差强人意～如果你需要企业级的复杂知识库场景，你可能需要找专业的团队了，他们的收费在几万到几十万不等（可以联系我，我这边有靠谱的资源）如果你想使用专门搭建个人知识库的软件，我推荐你看下的另一篇文章：[手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZKGmwsQhTihYZ8kdu7uccF1lnQc?from=from_copylink)这篇文章你忽略本地部署大模型这一环节，你直接看其中推荐的一个软件这款软件据说效果不错（但是需要你自己对接一些额外的API），并且我建议你先了解RAG的原理再去使用，否则你可能会头大。我目前还没有深度使用，等后续使用了，我再了些教程！

Others are asking
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
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。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
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。
2025-04-18
知识库怎么构建
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。
2025-04-15
如何搭建知识库
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。
2025-04-14
如何搭建自己的知识库
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。
2025-04-14
我想做一个，基于我个人知识库的chatbot，以供我随时搜索和提问，且优先搜索知识库内的内容而非联网搜索，你有什么建议吗？
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。
2025-04-14
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，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. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些，是参数？推理能力？还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频，相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能：更小的模型能驱动更强的性能，如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM，到 2024 年，参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力：尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能，但在一些需要逻辑推理的问题上，如算术和规划，尤其在超出训练范围的实例上，这些系统仍存在问题。 4. AI 代理：在短时间预算设置下，顶级 AI 系统得分高于人类专家，但随着时间预算增加，人类表现会超过 AI。 5. 算法变革：如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因方法无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源变便宜，数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词，因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点： 1969 年：经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制，几层的神经网络仅能执行基本计算，AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代：早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义，以逻辑推理为中心，主要是基于规则的系统，如早期专家系统。 1980 年代：神经网络。基于规则的系统弊端显现，人工智能研究关注机器学习，神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年：深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代：机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展，21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年：深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域，发表开创性论文引入反向传播概念，突破感知器局限。 2012 年：AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年：AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石，标志着人工智能在围棋领域超越人类，对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
搭建在线知识库，在线客服
以下是关于搭建在线知识库和在线客服的相关内容： RAG 流程： 自顶向下，RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。 离线数据处理的目的是构建知识库，知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。 在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 以构建智能问答客服为例，了解 RAG 流程中的“是什么”与“为什么”同等重要。 创建智能体： 手动清洗数据创建知识库： 点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以“”分割。 选择飞书文档、自定义，输入“”，可编辑修改和删除。 点击添加 Bot，可在调试区测试效果。 本地文档： 注意拆分内容以提高训练数据准确度。 以画小二课程为例，先放入大章节名称内容，再按固定方式细化处理每个章节。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 开发：GLM 等大模型外接数据库： 项目启动：包括 web 启动（运行 web.py，显存不足调整模型参数，修改连接）、API 模式启动、命令行模式启动。 上传知识库：在左侧知识库问答中选择新建知识库，可传输 txt、pdf 等。可以调整 prompt，匹配不同的知识库，让 LLM 扮演不同的角色，如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服等。MOSS 同理。
2025-04-13
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源： 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用： 课程包含从零开始的应用界面教学，涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况，包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程： 涵盖了众多工具，如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然：用 AI 为教师减负（3H）.pdf： 包括教师的 AI 减负指南，生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧，如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项，AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化，自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作，探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题，教师能力重塑，极简思维的教育应用，生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践，如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
grok API能用在什么软件上
Grok API 可以用在以下软件上： 1. 扣子工作流：可以用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，还能参考相关教程将扣子接入微信机器人，但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译：由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容，可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景，比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP：比如通过快捷方式接入 Siri。 此外，xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本，如 grok3beta、mini、fast 等，满足不同场景需求，上下文窗口达 131K，支持图像输入输出，但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。
2025-04-12
人脸识别软件
以下是为您整合的关于人脸识别软件的相关信息： 在“【已结束】AI 创客松 参与同学自我介绍和分类”中，Dylan 擅长人脸识别算法和动作捕捉产品。 在“SmartBotX 模块化桌面机器人——说明文档”中，桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示，可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 在“14、LayerStyle 副本”中，使用 YoloV8 模型可以检测人脸、手部 box 区域或者人物分割，支持输出所选择数量的通道。同时，Mediapipe 模型可以检测人脸五官，分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。
2025-04-12
文章配图的智能体或者软件
以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容： 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到，智能时代，智能应用会从有形界面消失，变成无所不在的助理或智能体，辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10：智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR：AI 智能体平台对决：腾讯元器与字节扣子的创新之路》中，个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况，但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧，让人一看就有继续看下去的动力那种，需要一张公众号封面和一张配图”，得到了相应结果。同样的提示词，元器某应用也有生成。此外，文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。
2025-04-11
和manus差不多的软件
以下是与 Manus 模式类似的软件： 1. Same.dev：像素级 UI 还原，自动生成对应代码，云端运行，支持自定义编码，但免费额度使用快，需输入 API，目前网站被标记危险。相关链接： 2. Genspark Super Agent：作为世界上首个 MixtureofAgents 系统，集多种功能于一体，能自动完成复杂任务。在 GAIA 基准测试的三个级别中得分均高于 Manus，具有近乎即时的结果、执行过程中错误和幻觉显著减少、让用户掌控一切并能指导和优化输出等优势。它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统，利用最佳模型、工具和数据集来执行不同的任务，比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。
2025-04-11