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搭建能符合客户需求的智能体的核心技能是什么?

Answer

搭建能符合客户需求的智能体的核心技能包括以下方面:

  1. 确定智能体的结构:按照市场营销逻辑组织,如以品牌卖点提炼六步法为核心流程,并将其他分析助手加入工作流,包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等,同时还可运用一些未在结构中体现但有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。
  2. 具备多种相关要素:如技能、模块、环节、要素、脚本、模板、插件、函数等。
  3. 图像流搭建:
    • 创建第一个图像流,为文本大模型提供图像生成能力。
    • 了解图像流节点的意义,熟悉智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具等。
    • 根据需求进行图像流设计,如生成海报功能,包括对输入故事的提示词优化和生图大模型的运用等。
    • 测试图像流。

此外,好的模板应具有切口小、刚需、可拓展性(方便 DIY)等特征,尽量满足真实工作场景中的真实需求。

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References

智能体在品牌卖点提炼中的应用

按照上一章节所描述的品牌卖点提炼的步骤,为了提炼出合理的卖点,我们需要按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。[heading2]3.3搭建完整智能体[content]在这个工作流中,我们确定了以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,而为了最终能够到达第六步应用,我们需要将其他的分析助手加入工作流中,为我们找到更有效的结论,所以这些结构包括:1.品牌卖点定义与分类助手:让智能体理解独特性卖点、通用性卖点、保障性卖点在我们的营销场景中的定义,用提问的方式帮助我们先划定品牌所处的生态位。1.品牌卖点提炼六步法:按照我们所提出的六步法,将探索、排列、抽取、收敛、确认、应用流程提供给智能体。2.STP市场分析助手:让智能体回到市场洞察中,使用STP营销分析对应的市场细分、目标市场和定位。1.用户画像分析助手:目标用户是品牌卖点的核心,如果公司对用户画像没有进行过细致的分析,可以借助智能体去获得精准的用户画像。2.触点收集助手:协助卖点在线上、线下、人员等不同场景中的触点,协助卖点的应用落地。同时还包括一些结构中没有体现,但是在我们后续的品牌卖点应用过程中有效的分析工具:1.用户需求分析的KANO助手:详细分析顾客需求所属的类型,KANO模型将用户需求划分为基本型需求(Must-be Attributes)、期望型需求(Performance Attributes)、魅力型需求(Attractive Attributes)、无差异型需求(Indifferent Attributes)、反向型需求(Reverse Attributes)。2.营销六层转化漏斗分析:曝光层面、点击层面、访问层面、咨询层面、成交层面、复购层面。3.超级转化率六要素:互惠、承诺与兑现、信任状、畅销好评、痛点刺激、稀缺。

扣子模板分享-如何搭建高复制量模板

而AI工作流可能更像我们工作中的SOP。而目前在扣子的AI工作流只是智能体中其中的一个1.技能(一个人会做饭。但是他还会养育、)、2.模块(一个电脑就很多模块组成)、3.环节(举办一场活动。可能有很多环节。)、4.要素(做一个菜都有什么要素。买菜(如何买好菜就是一个模板。)、洗菜、切菜、制作、)、5.脚本(做一些标准化的动作)、6.模板(一些使用场景)、比如:美图秀秀模板。7.插件(一个浏览器就是一个智能体。那么模板就是插件。比如翻译、总结、OCR、网页总结、)。8.函数[heading1]拿我目前自己总结下来的好的模板有什么特征呢[heading2]切口小(切口小代表质量好)这次是提交智能体。用AI工作流程封装。[content]一个智能体。他有很多功能。[heading2]刚需[content]尽量是真实工作场景中的真实需求。您工作中的场景示例:[heading2]可拓展性(方便DIY)一定想想空间大。[content]比如批量提取视频链接。那么可以DIY的部分。总结、二传、总结、分析、机会、话题、等。[heading2]方便什么人DIY。内容创作者等。

Yeadon:写给小小白的-从游戏入手学习搓图像流bot

由于文本类型大语言模型无法直接生成图片,但是我们设计的智能体需要有对应的功能,因此我们要通过【技能】部分的图像流,为文本大模型提供图像生成能力。比如我们的marvin机器人需要有个生成海报的能力,所以我们需要为bot加入图像流,按照下面步骤创建图像流并设定图像流名称以及描述(注意名称只能是英文)[heading3]步骤二:了解图像流节点的意义[content]在图像流编辑界面,左侧的工具栏集合了所有你可能用到的功能。这些工具大致可以分成几类,让我们先了解最常用的部分。智能处理工具包括"智能生成"、"智能抠图"和"画质提升"等,它们可以帮你快速完成一些复杂的图片处理任务。比如你想要去除图片背景,用智能抠图就能一键完成。基础编辑工具则是我们最常用到的。画板、裁剪、调整、添加文字这些功能可以满足日常图片编辑需求。像调整图片大小、裁切形状、加个文字说明这些都可以轻松搞定。如果你想让图片更有创意,可以试试风格处理类的工具。风格迁移能让照片秒变艺术画,背景替换能帮你换个好看的背景,这些都是让图片与众不同的好帮手。别被这么多工具吓到,你不需要一次就掌握所有功能。建议从基础编辑工具开始尝试,熟悉了再去探索其他有趣的功能。每个工具点开就能看到详细设置,同时你可以尝试动手操作看看效果。右侧看起来像一个画布,拖拽左侧的工具或点击+在可以在这里拖放各种工具模块,工具之间可以连接,形成工作流程[heading3]步骤三:根据需求进行图像流设计[content]1.生成海报功能在总结故事后,将完整的故事作为输入2.输入的故事进行一轮提示词优化从自然语言转变为更符合文生图大模型的提示词3.将优化后的提示词输入生图大模型,调整生图的基础风格和信息,输出最终的配图海报[heading3]步骤四:测试图像流[content]

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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
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
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
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
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
初中没毕业的可以学AI技能吗,要怎么学
初中没毕业的人可以学习 AI 技能,但可能会面临一些挑战。以下是一些学习建议: 1. 从编程语言入手:建议学习 Python、JavaScript 等编程语言,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向初学者的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等),学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手学习 AI,还可以: 1. 了解 AI 基本概念:阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及它们之间的联系。 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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,比如图像、音乐、视频等,同时掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。
2025-04-12
我想学习ai视频ai生图的相关技能,并且我不想速成,我想了解其中的底层原理以便可以更好的控制生成的内容,我应该如何学习
以下是关于学习 AI 视频和生图相关技能的一些建议: 一、基础概念 1. 模型 Checkpoint:生图必需的基础模型,任何生图操作必须选定一个才能开始。 Lora:低阶自适应模型,可视为 Checkpoint 的小插件,用于精细控制面部、材质、物品等细节。 VAE:编码器,功能类似于滤镜,可调整生图的饱和度,一般选择 840000 这个。 2. 提示词 Prompt 提示词:想要 AI 生成的内容,需要花费功夫学习,可从照抄别人开始。 负向提示词 Negative Prompt:想要 AI 避免产生的内容,同样需要学习,可从照抄开始。 3. 其他概念 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能,可后续学习。 ADetailer:面部修复插件,用于治愈脸部崩坏,是高阶技能。 二、参数设置 1. 迭代步数:AI 调整图片内容的次数。步数越多,调整越精密,出图效果理论上更好,但耗时越长,且并非越多越好。 2. 尺寸:图片生成的尺寸大小,需适中选择,太小生成内容有限,太大 AI 可能放飞自我。 3. 生成批次和每批数量:决定重复生成图的批次和每批次同时生成的图片数量。 4. 提示词引导系数:指图像与 prompt 的匹配程度,数字增大图像更接近提示,但过高会使图像质量下降。 5. 随机数种子:固定后可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无需关注。 6. 重绘幅度:图生图时用到,幅度越大,输出图与输入图差别越大。 在学习过程中,您可以先从熟悉基础模型、提示词和常见参数设置入手,通过实践和参考他人的经验不断积累知识,逐步掌握更高级的技能和工具。
2025-03-24
我是一名中职思政教师,我想开一个主题为AI赋能梦想的班会,班会内容要创新并且与计算机专业高一学生、技能强国相结合。想帮我想一个班会框架,内容具有在教室的可操作性,低成本的
以下是为您设计的一个以“AI 赋能梦想”为主题,适合中职计算机专业高一学生,在教室可操作且低成本的班会框架: 一、引入主题 1. 播放一段关于 AI 改变世界的短视频,引发学生兴趣。 2. 老师简单介绍本次班会的主题“AI 赋能梦想”以及与技能强国的联系。 二、知识讲解 1. 用 PPT 展示 AI 的基本概念和应用领域,如医疗、交通、教育等。 2. 结合计算机专业,讲解 AI 在该领域的发展前景和就业机会。 三、小组讨论 1. 分组讨论 AI 对未来职业的影响,以及如何通过学习计算机技能在 AI 时代立足。 2. 每组选派代表发言,分享讨论结果。 四、案例展示 1. 展示一些中职学生在 AI 相关领域取得成功的案例。 2. 分析他们成功的原因和所具备的技能。 五、创意设想 1. 让学生们设想自己如何利用 AI 技术实现个人梦想,写在纸条上。 2. 随机抽取学生分享他们的设想。 六、总结与展望 1. 老师总结本次班会的重点内容。 2. 鼓励学生努力学习,为技能强国贡献自己的力量,实现 AI 赋能的梦想。 希望这个班会框架能满足您的需求,祝您班会举办成功!
2025-03-13
我想通过学习ai的技能赚钱,是长久主义者
以下是为您提供的关于通过学习 AI 技能赚钱的相关信息: 首先,阳萌认为在 AI 学习中,最后还是走仿生的方法,即有一个足够长的 Context。这引发了关于记忆保存位置的探讨,比如手机适合收集信号产生本地 Context,阳萌赞成将训练好的模型部署在端侧,记录知识和记忆的 Context 不能跑到云端。同时,要抛开表面事实,回归基础原理,找到突破关键,追求长期全局最优解,相信长期主义,持续学习,自我觉察和自我进化,因为世界是参差的,唯有持续学习能抵御未来的变化。相关视频链接: 另外,关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱,OpenAI 推出 GPTs 时,有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt,而在于数据和服务(定制化 Tools)。传统 SaaS 的能力会被碎片化并整合到各种 GPTs 里,OpenAI 成为流量入口。例如,WebPilot 通过开发搜索接口提供服务接入 GPTs,小红书写作专家通过收集数据和规则包装成 GPTs。靠红利赚钱不是长久之计。
2025-03-12
AI产品经理应该具备哪些技能,需要学习哪些工具?计算机科学与技术专业的研究生如果想找AI产品经理的实习应该如何着手准备呢?如何准备项目呢?
AI 产品经理应具备的技能和需要学习的工具包括: 1. 学历背景: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。 2. 工具熟悉: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;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 3. 项目能力: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;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 4. 思维能力: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。 计算机科学与技术专业的研究生如果想找 AI 产品经理的实习,可以从以下方面着手准备: 1. 了解行业需求:搜索了解目前 AI 产品经理岗位的招聘技能要求情况。 2. 学习相关知识:深入学习上述提到的技能和工具知识。 3. 积累项目经验:可以参与一些相关的实践项目,例如收集数据、训练模型、派送模型等。 4. 思考商业价值:思考可以自动化的任务、驱动商业价值的核心以及商业领域的主要痛点。 5. 准备项目时,要明确项目目标,制定合理的开发时间表,清晰所需时间和人员。同时,为项目提供验收标准,尽量以数据衡量。 以上内容仅供参考,不同公司和项目可能有不同的具体要求。
2025-03-12
从哪里开始 学,技能应用路标
以下是关于从哪里开始学习 AI 技能应用的相关指导: 推荐学习路径: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,如通过等链接,并每天使用它们来解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系,如。 开始方式: 1. 本地部署:如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度非常慢,不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署,强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 2. 在线平台:对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具,在线工具分为在线出图和云电脑两种,前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署,大家根据实际情况选择即可。 3. 配台电脑:非常不建议一上来就配主机,因为大概率会变成游戏机或者吃灰(土豪请随意)。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大,显卡预算之内买最好,其他的随意。 课程简述: 1. 先验经验:需要熟练使用文生图、图生图;需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力;适合炼丹新人、小白。 2. 课程安排:课程大约 70 80%是理论和方法论的内容,大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。 学习路径: 必学、必看内容是基础课,主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题;建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程;正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。
2025-03-10
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
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
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 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。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
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
帮我写一段cursor的user rules,符合前端开发
以下是关于 Cursor 的 User Rules 相关内容,适用于前端开发: Cursor Rules 简单来说是为 Cursor 做角色定位,使其以更专业的角色服务。它允许开发者为 AI 助手设置特定指导原则和行为模式,让 AI 在生成代码、提供建议和响应查询时能更好适应开发者的编码风格和项目需求。 设置通用规则的步骤如下: 1. 点击界面右上角的小齿轮图标。 2. 在 cursor settings 中找到 Rules。 3. 将相关文本拷贝到 User Rules 后,关掉页面即可。 当您从新手阶段进阶,希望进行更专业的 APP 开发、前后端项目时,可以通过以下方式获取更专业的 Cursor Rules: 1. 访问下方的 github 项目:https://github.com/PatrickJS/awesomecursorrules 。 2. 使用 https://cursor.directory/generate ,根据项目重点直接生成。 设置好 Cursor Rules 后,就可以开始创作第一个小作品,比如一个打砖块的小游戏。首先在右侧对话框中输入本次项目的内容(可以非常口语化),使用 claude3.7 模型等待代码生成完毕。可以看到左侧文件夹生成多个文件,中间显示 AI 生成的不少代码,右边是 AI 告知的互动生成内容。点击右下方的 Accept all 使代码生效。若想查看项目效果,直接跟 AI 说“运行项目”,点击 AI 提示的 Run command 会跳转到预览页面。如果玩起来有问题(如操控感不好、不美观),可以让 AI 进一步帮助美化。 另外,在某些情况下,比如导入 cursor 时,需要上传到 github 并下载到本地,在设置里把 user rules 改成“always respond in 中文”,在 terminal 里输入“npm i”“npm run dev”等操作。
2025-03-31
如何让ai帮我完成一篇查重率不高,用语严谨、有力,符合学术规范的论文
要让 AI 帮您完成一篇查重率不高、用语严谨有力且符合学术规范的论文,您可以参考以下内容: 在论文写作领域,AI 技术的应用正在迅速发展,为您提供了多方面的辅助。以下是一些常用的工具和方法: 论文写作工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助您进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 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,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 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:检测潜在抄袭问题。 AI 文章排版工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 是受欢迎的选择,它们提供强大的排版功能和广泛的学术支持。对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 使用这些工具时,重要的是结合自己的写作风格和需求,同时注意仔细甄别 AI 生成的内容。
2025-03-24
我希望通过ai做好我企业内部的智能巡检。巡检内容主要是针对企业的门店的招牌门头是否合规给出意见。主要合规性检查包括:Logo是否符合公司的设计标准;门头的颜色搭配、尺寸是否符合标准(还要提醒褪色),请问大体应该是各什么思路?
很抱歉,飞书知识库中没有与您关于通过 AI 做好企业内部门店招牌门头智能巡检思路的直接相关内容。但一般来说,您可以考虑以下思路: 1. 数据采集:使用图像采集设备获取门店招牌门头的图像数据。 2. 图像识别技术:运用 AI 的图像识别能力,对采集到的图像进行分析,识别 Logo、颜色、尺寸等元素。 3. 建立标准模型:根据公司设计的标准,建立合规性的模型,以便与采集到的图像进行对比。 4. 智能判断:通过算法判断门头的各项元素是否符合标准,包括 Logo 是否与标准一致,颜色搭配、尺寸是否在规定范围内,以及是否存在褪色等问题。 5. 生成报告和提醒:根据判断结果生成详细的报告,并及时提醒相关人员进行整改。
2025-02-25
我是一名初中老师,我想了解符合我应用的知识图谱的相关知识
很抱歉,目前没有关于初中老师适用的知识图谱的相关具体内容。但一般来说,知识图谱是一种以图形化方式展示知识之间关系的技术。对于初中老师而言,知识图谱可以用于组织和呈现学科知识,帮助学生更好地理解知识点之间的关联。例如在数学学科中,可以将代数、几何等不同领域的知识点通过知识图谱进行关联,让学生清晰看到知识的体系结构。您可以根据教学的具体学科和需求,有针对性地构建和运用知识图谱。
2025-02-09
在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理什么内容
在 Coze 创建一个符合需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理以下内容: 1. 规划: 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 例如,在搭建“结构化外文精读专家”Agent 时,要从制定关键方法与流程开始梳理任务目标。另外,搭建整理入库工作流时,新建工作流“url2table”,包括开始节点输入 url(无需额外配置)、变量节点引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址、插件节点获取页面内容等。
2024-12-21
我需要在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)全流程,要求流程完整(从创建之前的工作)
以下是在 Coze 创建一个符合您需求的智能体(带工作流)的全流程: 1. 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home ,注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流可处理和生成图像相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料,表格可存储结构化数据,照片可作为图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息,数据库可管理持久化的结构化数据,长期记忆可保存重要的历史对话信息,文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):开场白可设置初次对话的问候语,用户问题建议可配置智能推荐的后续问题,快捷指令可设置常用功能的快速访问,背景图片可自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 创建图像工作流: 图像流分类:图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI,但是比 ComfyUI 更普世化,更简单易上手。 空间风格化插件:空间风格化插件有个参数,image_url 就是毛坯房的图片地址;Strength 提示词强度,就是提示词对效果图的影响度;Style 生成效果的风格,比如新中式、日式、美式、欧式、法式等等。 工作流流程:按照构架配置工作流,调试工作流,毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点解析:开始节点就对应配置三项内容,提示词优化。 5. 搭建整理入库工作流: 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求,自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url,就开始流程,所以不需要额外配置(至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url,则交由外层 bot 的大模型判断)。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}},引入到参数{{url}}中;随便设置{{timeout}}为 60000。 6. 人设和回复逻辑:技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布,机器人就可以不知疲倦地给您出图了。
2024-12-21