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怎么利用AI实现爬虫

Answer

利用 AI 实现爬虫可以参考以下步骤:

  1. 在 Colab 中抓取网页的正文内容,需要使用 Python 的 requests 库获取网页的 HTML 源代码,然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。
  2. 首先要确保在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装,可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令进行安装。
  3. 然后使用相应的代码抓取并解析指定的网页内容。但需注意,微信公众号文章可能有特殊的反爬措施,代码可能需要根据实际情况调整。比如提取正文内容的部分(即 soup.find 那一行)可能要根据实际的 HTML 结构进行调整。若文章有反爬虫机制,可能还需进一步处理,如设置请求头模拟浏览器访问等。
  4. 运行代码时,先复制安装库的命令并运行,然后点击左上方“+代码”按钮,新建一个新的代码块,再复制后面的代码并运行。
  5. 在和 AI 配合写代码的过程中,若遇到 Bug,可以直接将问题报给 ChatGPT,然后把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去(若还不行,就反复调试)。

另外,在许多情况下,我们只需给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务,例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本、或创建 Python 爬虫。但当 AI 满足了简单需求并获得正反馈后,期待会提高,此时需要了解 AI 编程的边界和限制。比如优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用;对于 API 功能,先找现成的开源工具,然后考虑付费服务,都找不到现成方案时才考虑自己编程。毕竟,人生苦短,能不编尽量不编。如果真要编写,也要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。

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

References

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

在Colab中抓取网页的正文内容,你可以使用Python的requests库来获取网页的HTML源代码,然后使用BeautifulSoup库来解析HTML并提取所需的正文部分。下面是一个简单的示例代码,演示了如何实现这一过程。请注意,由于微信公众号文章可能有一些特殊的反爬措施,这段代码可能需要根据实际情况进行调整。首先,确保你已经在你的Colab环境中安装了beautifulsoup4和requests库。如果没有安装,你可以使用以下命令安装:然后,使用以下代码抓取并解析指定的网页内容:这段代码会打印出你提供的微信公众号文章的正文内容。请注意,由于网页的结构随时可能发生变化,所以提取正文内容的部分(即soup.find那一行)可能需要根据实际的HTML结构进行调整。如果文章有反爬虫机制,可能还需要进一步的处理,比如设置请求头模拟浏览器访问等。[heading3]运行你的代码[content]然后,把这两段代码分别复制进去,并运行。先复制第一段:!pip install beautifulsoup4 requests运行后得到下图到这里的pip,就是之前提到的「给未来商店打电话」,用来获取工具接下来,点击左上方「+代码」按钮,新建一个新的代码块最后,复制后面的代码,并运行,获得下面的结果:?恭喜你,爬虫写好了?[heading3]Tips[content]在和AI配合写代码的过程中,如果你遇到了Bug,类似:你可以直接将问题报给ChatGPT,就像我这样然后再把ChatGPT给出来的结果粘贴回去(如果还不行,就反复调试)

放下傲慢!停止自欺欺人!与其做 AI 的主人,不如做它的搭档

在许多情况下,我们只需给AI下达明确的命令来完成一次性任务,例如制作一个简单的Chrome插件、编写脚本、或创建Python爬虫。但当AI满足了我们简单的需求,并让我们获得正反馈之后,我们的期待也会不断提高,希望能进一步从繁琐的日常任务中解脱出来。这个时候,我们需要了解AI编程的边界和限制。[heading2]3.1 AI编程准则第一条:能不编,尽量不编[content]随着IT技术的发展,各种基础设施和工具越来越多,大多数需求都能找到现成的软件解决方案,只需权衡投入产出,进行评估即可。[搜索技巧的逆袭:在AI统治的世界中寻找价值](https://iaiuse.com/posts/af894b2a)成熟产品优先找线上工具:例如制作白底图等功能,如果线上有现成的工具那最好。其次找插件:基于现有系统找合适的插件。最后是本地应用:当线上工具和插件都不满足需求时,再考虑本地应用。API功能先找现成的开源工具,GitHub上很多。然后考虑付费服务。如果都找不到现成的方案,才考虑自己编程。毕竟,人生苦短,何必为难自己呢?如果真的需要动手编写,也要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

大聪明我使用colab,请给我写一段代码,用于抓取https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ的正文内容ChatGPT在Colab中抓取网页的正文内容,你可以使用Python的requests库来获取网页的HTML源代码,然后使用BeautifulSoup库来解析HTML并提取所需的正文部分。下面是一个简单的示例代码,演示了如何实现这一过程。请注意,由于微信公众号文章可能有一些特殊的反爬措施,这段代码可能需要根据实际情况进行调整。首先,确保你已经在你的Colab环境中安装了beautifulsoup4和requests库。如果没有安装,你可以使用以下命令安装:然后,使用以下代码抓取并解析指定的网页内容:这段代码会打印出你提供的微信公众号文章的正文内容。请注意,由于网页的结构随时可能发生变化,所以提取正文内容的部分(即soup.find那一行)可能需要根据实际的HTML结构进行调整。如果文章有反爬虫机制,可能还需要进一步的处理,比如设置请求头模拟浏览器访问等。[heading3]运行你的代码[content]然后,把这两段代码分别复制进去,并运行。先复制第一段:!pip install beautifulsoup4 requests运行后得到下图到这里的pip,就是之前提到的「给未来商店打电话」,用来获取工具接下来,点击左上方「+代码」按钮,新建一个新的代码块最后,复制后面的代码,并运行,获得下面的结果:?恭喜你,爬虫写好了?[heading3]Tips[content]在和AI配合写代码的过程中,如果你遇到了Bug,类似:

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,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;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
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
有没有好的AI爬虫工具
以下是为您推荐的一些 AI 爬虫工具: FireCrawl 开源爬虫工具:无需站点地图,可抓取任何网站的所有可访问子页面。抓取内容可转换为 Markdown 格式,支持 JavaScript 动态内容,并提供易用 API,简化内容爬取和转换。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1780592067586269465 MediaCrawler:支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取,集成 IP 代理池防封,支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。链接:https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20
2025-03-28
小红书爬虫智能体
以下是关于小红书爬虫智能体的相关内容: 创建智能体: 1. 输入人设等信息,放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。 工作流配置及注意事项: 1. 工作流 2 中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,为避免他人调用消耗您的费用,可将 api_token 作为工作流 2 最开始的输入,用户购买后输入 token 再发布。 2. 对于 Coze 智能体,使用单 Agent 对话流模式,编排对话流时注意配置 cookie 等,使用代码节点进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。测试时找到一篇小红书笔记,试运行对话流,确保成功。发布时选择多维表格,注意输出和输入类型等配置。 智能体示例: 小众打卡地智能体,输入旅游目的地城市可推荐 3 个小众打卡地的小红书类文案及精美配图。其核心价值包括发掘特色景点、提供个性化建议、帮助获取高质量旅行参考信息及提供小红书文案。搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库、通过文本模型组成搜索词搜索并提取相关 url、滤除需安全认证网站等、提取小众地点输出及进行图片搜索等。
2025-03-15
使用llm的爬虫工具推荐下,开源免费
以下是为您推荐的开源免费的使用 LLM 的爬虫工具: 1. Jina 开源的网页内容爬取工具:Reader API 能从网址提取出核心内容,并将其转化为干净、易于大语言模型处理的文本,确保为您的 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。 2. Scrapy 库(Python 语言):在 crawlab 可以做到分布式爬取,非常高效。 3. GPT Crawler:主要运用 typescript 进行数据爬取。 4. 在开源的项目中,为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取,不使用 Python 自己的 request 库,而是使用 playwright 之类的浏览器,并将网页内容按照一定规则转化成 markdown 格式,方便 LLM 后续的理解和抓取。 同时,对于爬虫工具的选择,还需根据您的具体需求和技术熟悉程度来决定。
2025-03-06
ai爬虫
以下是关于 AI 爬虫的相关信息: Firecrawl Extract 是一款只需文字提示就能爬取任意网络数据的工具。它具有以下特点: 1. 通过自然语言提示,能轻松将网页内容转换为结构化数据,无需手动写脚本。 2. 支持复杂数据提取,例如联系人信息、任务描述、动态价格等。 3. 兼容多语言与国际网站,能够抓取 JavaScript 渲染的动态页面内容。 4. 提供 API 集成,支持大规模数据处理,可提取数千个结果,解决上下文限制问题。 相关链接: 另外,对于不会代码的人,也可以尝试使用 Python 和 AI 来完成爬虫应用。例如,可以让 ChatGPT 帮忙写抓取特定文章(如地址为 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ )正文内容的程序,然后在 Colab 里运行。
2025-02-08
免费的网页爬虫相关Ai工具
以下是一些免费的网页爬虫相关 AI 工具: Hexomatic:https://hexomatic.com/ WebscrapeAI:https://webscrapeai.com/ Kadoa:https://www.kadoa.com/ GPT Crawler:https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫,自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息,并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT,便可快速定制您的专属 GPT,打造个人知识库或者智能助理。 此外,在开源项目方面: 在里有用 Cursor 做的网页浏览工具的参考实现。其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取,使用 playwright 之类的浏览器而非 Python 自己的 request 库,同时为方便 LLM 理解和抓取,将网页内容按规则转化成 markdown 格式保留细节基础信息。 对于搜索工具,duckduckgo 的免费 API 被用于参考实现,因其搜索质量优于 Bing 和 Google 的 API。
2025-01-25
有与网页爬虫相关的AI工具吗
以下是一些与网页爬虫相关的 AI 工具: Hexomatic:https://hexomatic.com/ WebscrapeAI:https://webscrapeai.com/ Kadoa:https://www.kadoa.com/ GPT Crawler:https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫,自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息,并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT,便可快速定制专属 GPT,打造个人知识库或者智能助理。 此外,在开源项目中也有相关工具,如: 在里有用 Cursor 实现的网页浏览工具参考,其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取,使用了 playwright 之类的浏览器,将网页内容转化成 markdown 格式以支持 LLM 后续的爬虫。 对于搜索工具,duckduckgo 的免费 API 可避免一些质量问题。
2025-01-25
我是一个实体店家,我怎么能利用AI产生内容进而帮助我在流量平台拓客
以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路: 1. 借助抖音平台:利用抖音对实体商家的流量扶持,购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员,并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程:通过 AI 软件自动跟进和培育客户,需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具:比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域,开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者:把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广,获取分成。 5. 参考优秀作品:如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等,从中获取灵感和思路。
2025-04-15
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】可以参考以下方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,还可以参考以下具体案例: 赛博发型师:基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务,通过分析用户面部特征、个人风格和偏好,自动生成发型设计方案,用户可上传照片,系统分析后生成详细报告和效果图,报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版:专为企业营销团队等设计,提供从文案框架创作到生成的一站式服务,通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点,生成营销文案,并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服(C 端用户)/抖音带货知识库工具(B 端商家):作为 AI 客服系统建设助手,帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中,还可以参考以下经验: 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享:包括直播课程相关内容,优化社区文档问题,介绍技术栈选择,强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势,现场演示账号分析效果,展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解:先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势,接着进行技术实操,从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始,讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤,包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作,可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程:进行操作演示与讲解,包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作,还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
利用ai来完成毕业论文并且降重
在论文写作与降重方面,AI 技术的应用发展迅速,为您提供以下相关信息和工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:对比已发表作品,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,需注意不能完全依赖 AI 生成的内容,要保持自己的思考和创新。
2025-04-12
利用那些AI工具可以制作出优质短视频
以下是一些可以制作出优质短视频的 AI 工具: 1. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 可生成视频脚本,剪映能根据脚本自动分析并生成视频所需要素和文本框架,实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory:允许用户通过提供文本描述轻松创建和编辑高质量视频。 4. VEED.IO:提供 AI 图像和脚本生成器,帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway:能够将文本转化为风格化的视频内容。 6. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 在实际制作视频时,可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如,Pixverse 擅长物体滑行运动,有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成,需要人物表情自然的画面可使用 Pika 生成。 此外,在声音制作方面,可使用 11labs 进行对白制作,但可能会遇到 AI 声音没有情绪和情感的问题。在视频剪辑方面,可先进行粗剪确定画面逻辑,再进行定剪调整和替换画面素材。音效方面,剪映中有简单音效库,复杂音效可能需另外制作。特效方面,剪映可添加一些光影效果。包装方面,剪映能智能匹配字幕再修改。
2025-04-09
利用飞书多维表格,做一个类似于客服机器人 可以怎么做?
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。
2025-04-08
我该如何利用AI完成毕业论文
利用 AI 完成毕业论文可以从以下几个方面入手: 一、格式方面 1. 您可以自定义格式模板,实现格式自动调整。通过学校教务系统查询相关要求,例如本科和硕士研究生学位论文的格式规范,包括标题级别(如四级标题、五级标题)、字体(如宋体、小四)、行间距(如 1.5 倍)等。 2. 一些工具如 LaTeX 和 Overleaf 可以帮助高效处理论文格式和数学公式,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 二、写作辅助工具 1. 文献管理和搜索: Zotero 结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly 通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot 基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro 用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具,确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 三、避免过度依赖 AI 1. 始终明确 AI 是辅助手段,例如在写论文时,用 AI 校对格式、润色语法,但选题、新见解、论证框架等核心创作环节要自己完成。 2. 在工作中,用 AI 汇总数据、生成报告初稿,但最后的商业决策要经过自己的分析和定夺。 3. 在与 AI 互动中主动思考,如问完问题后对比自己和 AI 的回答,思考 AI 答案的新颖或不足之处。 4. 利用 AI 检查漏洞,完善自己的思考。 需要注意的是,使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-02
帮我写一篇用步进电机实现分拣的有关论文
很抱歉,目前没有关于用步进电机实现分拣的相关论文内容供参考。但我可以为您提供一个论文大纲的示例,您可以根据这个大纲来撰写论文: 标题:基于步进电机的分拣系统设计与实现 摘要:简述研究背景、目的、方法和主要成果。 一、引言 1. 介绍分拣系统在工业中的重要性。 2. 阐述步进电机在分拣系统中的应用优势。 二、步进电机的工作原理与特点 1. 详细解释步进电机的工作原理。 2. 分析其特点,如精度、速度控制等。 三、分拣系统的总体设计 1. 描述系统的整体架构和工作流程。 2. 确定所需的硬件设备和软件控制。 四、硬件设计 1. 选择合适的步进电机型号。 2. 介绍相关的驱动电路和传感器。 五、软件控制算法 1. 阐述控制步进电机运动的算法。 2. 描述如何实现精确的分拣动作。 六、系统调试与优化 1. 介绍调试过程中遇到的问题及解决方法。 2. 说明如何对系统进行优化以提高性能。 七、实验结果与分析 1. 展示实验数据和结果。 2. 分析系统的性能指标,如分拣准确率、速度等。 八、结论 1. 总结研究成果。 2. 展望未来的改进方向和应用前景。 希望以上内容对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
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。
2025-04-11
如何用rpa来实现读取本地excel表格里的内容进行筛选,提取某些数据值后,再自动化填写到飞书的多维表格去。怎么来实现这个功能
要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选,并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格,可参考以下步骤: 1. 关于扣子:“”(Coze)是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台,也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台,其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后,在左侧功能列表的工作空间中,点击右上角“+字段”创建工作流,自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后,逐步拆解每个节点的配置: 开始节点:此节点不需要做任何配置,没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点:点击开始节点后面的“+”,搜索“飞书多维表格”,选择“search_record”功能。添加后,点击该节点的配置,在界面右侧的参数框中,需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件,没有筛选需求可直接忽略。其中,app_token 是多维表格的唯一标识符,即表格 URL 中的一段;field_names 则是要读取的具体字段,比如“标题”、“内容”,以作为后续操作的输入。该节点运行后,就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-04-09
飞书智能伙伴创建平台 RAG实现
飞书智能伙伴创建平台(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能提供简单、安全且高效的环境,帮助企业构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升,为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接智能化未来提供理想选择。 在飞书智能伙伴创建平台上实现 RAG 相关应用有多种方式: 1. 利用飞书的知识库智能问答技术,引入 RAG 技术,通过机器人帮助用户快速检索内容。 2. 可以使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人,了解智能助理的原理和使用方法。 3. 本地部署资讯问答机器人,如通过 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG,包括导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。例如使用 feedparse 解析 RSS 订阅源,ollama 跑大模型(使用前需确保服务开启并下载好模型),使用文本向量模型 bgem3(如从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建高效向量存储)。 使用飞书智能伙伴创建平台的方式: 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(二维码会定期更新,需在找到最新二维码),点击加入,直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入问题即可得到回答。 创建问答机器人的原因: 1. 知识库内容庞大,新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性,存在局限性。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决问题。 4. 在群中提供快速检索信息的方式,使用更便捷。 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区情况,讨论了相关技术和应用场景,并介绍了企业级 agent 方面的实践。
2025-04-08
我已经有了论文大纲,需要生成技术路线图,哪个AI可以实现
以下是一些可以帮助您生成技术路线图的 AI 工具和方法: 1. 利用 AI 写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 2. 使用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 3. 对于生成“延伸思考”的问题,可以让 AI 根据特定的参照(比如之前的产出或是新增的参考文案)输出具备更高关联度的内容。 4. 可以用同一段提示词对比不同模型的输出,择优深挖。 5. 在满意的内容节点上添加“文本编辑器显示”,对文本进行精加工。 6. 先确定整个调研报告的大纲目录,例如通过手机识别示例报告的目录截图。 7. 让 AI 总结语言风格,如将范文交给 Claude 2 总结语言风格。 8. 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,设置循环结构,根据情况决定是否调用 webpolit 插件查询相关信息。 9. 在需要搜索网络信息的章节处打上标签,让 GPT4 自主搜索信息再来生成内容。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行相关工作时,应保持批判性思维,并确保成果的质量和学术诚信。
2025-04-08