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对话框架都有哪些

Answer

以下是一些常见的对话框架：

  1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架：
    • ChatGLM3-6B：第三代 ChatGLM 对话模型，采用全新 Prompt 格式，原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景，上下文 token 数为 8K。
    • ChatGLM3-6B-base：第三代 ChatGLM 基座模型，采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略，在 10B 以下基础模型中性能最强，上下文 token 数为 8K。
    • ChatGLM3-6B-32k：第三代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM3-6B 基础上强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。
    • ChatGLM2-6B-32k：第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM2-6B 基础上进一步强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。
    • ChatGLM2-6B-32k-int4：ChatGLM2-6B-32K 的 int4 版本。
    • ChatGLM-6B：第一代 ChatGLM 对话模型，支持中英双语，基于 General Language Model(GLM)架构，具有 62 亿参数，结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署，上下文 token 数为 2K。
  2. CO-STAR 框架：
    • 定义：指明文本的整体风格，包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。
    • 重要性：不同风格适合不同场合，如学术论文和社交媒体帖子。
    • 示例：科学论文需正式语言和客观语气，博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。
    • Tone（语气）
      • 定义：设定文本的情感基调，确保符合预期氛围。
      • 重要性：正确语气可建立与读者联系，传达适当态度。
      • 示例：商业计划书需正式、专业且有说服力语气，产品评测可采用轻松幽默语气。
    • Audience（受众）
      • 定义：明确回答或文本的目标读者。
      • 重要性：了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。
      • 示例：专业人士可用行业术语和复杂概念，大众需简化语言避免专业化术语。
    • Response（回复）
      • 定义：指定最终输出的形式和结构。
      • 重要性：正确格式使信息更易理解和消化。
      • 示例：详细分析报告按标准报告格式组织，简单问答可直接列表呈现答案。
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References

智谱·AI 开源模型列表

下表为智谱AI开源的语言模型列表|模型|介绍|上下文token数|代码链接|模型权重下载链接||-|-|-|-|-||ChatGLM3-6B|第三代ChatGLM对话模型。ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和Agent任务等复杂场景。|8K|[ChatGLM3](https://github.com/THUDM/ChatGLM3)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b)|[始智社区](https://www.wisemodel.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b)|[Swanhub](https://swanhub.co/ZhipuAI/chatglm3-6b)|[启智社区](https://openi.pcl.ac.cn/Zhipu.AI/ChatGLM3/modelmanage/model_readme_tmpl?name=chatglm3-6b)||ChatGLM3-6B-base|第三代ChatGLM基座模型。ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能。|8K||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-base)[](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-base)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-base)|[始智社区](https://www.wisemodel.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-base)|[Swanhub](https://swanhub.co/ZhipuAI/chatglm3-6b-base)|[启智社区](https://openi.pcl.ac.cn/Zhipu.AI/ChatGLM3/modelmanage/model_readme_tmpl?name=chatglm3-6b-base)||ChatGLM3-6B-32k|第三代ChatGLM长上下文对话模型。在ChatGLM3-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。|32K||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k)|[始智社区](https://www.wisemodel.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k)|[Swanhub](https://swanhub.co/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k)|[启智社区](https://openi.pcl.ac.cn/Zhipu.AI/ChatGLM3/modelmanage/model_readme_tmpl?name=chatglm3-6b-32k)|

智谱·AI 开源模型列表

下表为智谱AI开源的语言模型列表|模型|介绍|上下文token数|代码链接|模型权重下载链接||-|-|-|-|-||ChatGLM2-6B-32k|第二代ChatGLM长上下文对话模型。ChatGLM2-6B-32K在[ChatGLM2-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。具体地，我们基于[位置插值](https://arxiv.org/abs/2306.15595)（Positional Interpolation）的方法对位置编码进行了更新，并在对话阶段使用32K的上下文长度训练。在实际的使用中，如果您面临的上下文长度基本在8K以内，我们推荐使用[ChatGLM2-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)；如果您需要处理超过8K的上下文长度，我们推荐使用ChatGLM2-6B-32K。|32K||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-32k)|魔搭社区|始智社区|启智社区||ChatGLM2-6B-32k-int4|ChatGLM2-6B-32K的int4版本|32K||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-32k-int4)|魔搭社区|始智社区|启智社区||ChatGLM-6B|第一代ChatGLM对话模型。支持中英双语的对话语言模型，基于[General Language Model(GLM)](https://github.com/THUDM/GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署。|2K|[ChatGLM](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b)|魔搭社区|始智社区|启智社区|

安迪：写给职场人的 AI 办公手册——如何与 AI 高效对话

定义：指明文本的整体风格，包括使用的词汇选择、句式结构以及可能的参照对象。重要性：不同的风格适合不同的场合。例如，一种风格可能适合学术论文，而另一种则更适合社交媒体帖子。示例：对于一篇科学论文，可能需要使用正式的语言和客观的语气；而对于博客文章，则可以采用更轻松、更具个人色彩的写作风格。Tone（语气）定义：设定文本的情感基调，确保它符合预期的氛围。重要性：正确的语气可以帮助建立与读者之间的联系，并传达出适当的态度。示例：在撰写一篇面向潜在投资者的商业计划书时，可能需要采用正式、专业且具有说服力的语气；而在写一篇面向年轻人的产品评测时，则可能采用更加轻松和幽默的语气。Audience（受众）定义：明确回答或文本的目标读者是谁。重要性：了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用以及整体信息传递的方式。示例：如果目标读者是专业人士，可以使用行业术语和复杂的概念；如果是面向大众，就需要简化语言并避免过于专业化的术语。Response（回复）定义：指定最终输出的形式和结构。重要性：正确的格式可以使信息更容易被理解和消化。示例：如果需要一份详细的分析报告，可能需要按照标准报告格式来组织信息，包括摘要、方法论、数据、结论等部分；而如果是一个简单的问答，直接以列表形式呈现答案即可。

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大模型对话产品的优劣
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）。
2025-04-14
请为我生成一些提示词以用于将视频中的对话转化为文本形式
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...
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
想创建一个对话问答形式的课程智能体
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。
2025-04-09
有没有可以实现多段对话的AI，用于中医问诊模型
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。
2025-04-08
excel表格导出的用户的对话记录，来进行自定义标签并打标，有哪些好用的现成方案或者工具
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。
2025-04-07
prompt 框架
以下是关于 prompt 框架的相关内容： 格式： 常见的格式包括 Markdown（兼容性强，适用于写公众号文章、百家号文章等）、无序列表、有序列表、表格（更清晰直观，适用于对比数据等）、图片（具有随机性，可搭配生成 PPT）、二维码（将链接以二维码图片展示）、Latex 公式（面对数学问题时使用，能渲染出美观的公式，但目前官网对于行内公式的渲染不稳定）、代码（适合程序员指定需要撰写的代码，也方便复制内容）、JSON 格式（ChatGPT 可以以结构化数据形式输出信息，方便应用程序处理和解析，常用于程序员开发应用程序调用 API 时）。 关键框架： ICIO 框架：包括指令（执行的具体任务）、背景信息（提供执行任务的背景和上下文）、输入信息（大模型需要用到的信息）、输出信息（明确输出的具体要求，如字数、风格、格式）。 BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示提升整体反馈效率，包括提供足够背景信息、角色设定、目标明确、结果定义、调整。 CRISPIE 框架：包括能力和角色（期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文）、声明（简洁明了的说明希望完成的任务）、个性（回应的风格、个性或者方式）、实验（提供多个回答的示例）。 律师使用 Prompt 的建议框架及格式： CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：例如，你是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，如要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality（个性）：明确希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment（举例）。 零样本思维链（Zero Shot Chain of Thought，ZeroshotCoT）：研究了 CoT prompting 的后续发展，引入了一种简单的零样本提示方法。在问题结尾添加相关提示词，能让大语言模型生成回答问题的思维链，并从中提取出更准确的答案。
2025-04-10
分析程序员在AI能力上的不同维度，比如AI框架，AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析，包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面： AI 框架： PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，是一个集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向： ChainForge：开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化，具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向： AI Prompt： Promptknit：为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站： 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议： 明确 Prompt 是给人工智能（AI）系统提供的信息或问题，用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式：CRISPE 包括 Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。例如，在处理合同纠纷案件时，为 AI 赋予角色和能力，提供背景信息和上下文，明确期望其完成的任务，设定回答风格等。
2025-04-09
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容： 一、Vidu Prompt 基本构成 1. 提示词基础架构 主体/场景 场景描述 环境描述 艺术风格/媒介 调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述。 避免模糊的术语表达，尽可能准确。 使用更加流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化的叙述。 丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 提示词与画面联想程度的说明 为了帮助更好地理解，使用单帧图像作为例子介绍提示词与画面联想的关系。 基础词：玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE。 适度联想扩充：花园里（具体的位置描述）的透明（材质描述）玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE，周围满是盛开的鲜花（具体的位置描述/环境描述），和煦的阳光洒满整个花园（环境描述），Claude Monet（艺术家风格），印象派风格（艺术流派风格）。 联想关键点： 具体详实的位置描述/环境描述：笼统来讲就是在进行构图，可以帮助构建画面的基本呈现效果。 艺术风格描述：进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 二、小七姐：Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二） 如果拿到由四个词语组成的提示词框架无从下手，可以这样做： 恭喜你，写出了第一个提示词，它是： 请告诉我如何用下列四个词编写一个框架性的提示词（prompt）？ 情境: 任务: 行动: 结果: 请回忆写出这条提示词的过程。 最后复习本节课的三步走： 1. 懂原理 2. 找需求 3. 用框架 下课啦~ 我是 prompt 学习者和实践者小七姐，欢迎链接我交流 prompt 相关知识：se7en319
2025-04-01
形成指令让AI根据我的论文框架写论文
以下是为您提供的让 AI 根据论文框架写论文的相关指导： 1. 提供详细的背景信息：如您的个人经历、研究主题等，类似于“我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年……”这样具体且全面的描述。 2. 结构化组织内容：使用编号、子标题和列表来使论文条理清晰，例如规定概述内容解读结语的结构，或者分标题阐述不同部分。 3. 明确文章结构：包括开门见山且能引起目标群体悬念的标题，说清楚要解决的问题及背景、可能导致的损失的第一部分，以案例引入的第二部分，对案例进一步分析的第三部分，以及给出具体操作建议的第四部分。 4. 丰富细化内容：先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，然后一段一段进行细节描写，可采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，确保内容具体且前后一致。 5. 注意语言风格：可以自己定义，也可以根据文章生成对应语言风格关键词让 AI 遵循。 6. 遵循相关要求：比如某些比赛对作品的字数、修改限制等。 需要注意的是，虽然可以利用 AI 辅助写作，但并非提倡这是道德的使用方式。同时，如果是接收方，最好为组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。
2025-03-30
问题定义： 1. 核心问题陈述：创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息：公司举办AI创新大赛，个人参赛，主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能，公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定：聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求： 1. 内容范围： - 必须包含：整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
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。
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架，同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势，在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的？
RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。
2025-03-28