刚才的问题推荐一个ai

recommend-prompt的请求参数chat_id代表整个对话窗口的唯一Id标识，而group_id代表本轮对话kimi的回复内容的唯一Id标识。recommend-prompt是一个通用接口，Kimi的服务器通过这两个参数获取到指定回复内容，再根据内置的「问题建议生成Prompt」，生成三条具体的问题建议，并用json格式返回输出到前端进行解析。问题建议Prompt类似下述表述：简单复现一下：我们随便找一篇文章给到Kimi进行总结，并输出相关推荐问题。输入prompt：??????可以看到，我们输出的问题推荐，跟Kimi自带的内容推荐相差无几。对比效果在之后，我在一个chat对话框内进行了多轮对话，内容涉及了人工智能、娱乐圈、体育圈等多个没有相关性的话题讨论，发现Kimi每次给出的「问题建议」都是根据最后一段回复进行的上下文问题推荐。至于为什么这么做？一方面，节省token，不用获取全部的上下文去进行推理生成；另一方面，很多人在使用AI工具的时候往往都在同一个对话框中生成多轮对话，可能主题相关，可能主题完全风马牛不相及，所以，只针对最后一段话进行推理生成更为合理一些~[heading3]结论[content]Kimi自带的「追问」功能是以「最后一段回复内容」作为上下文，基于「问题建议生成器」Prompt，为用户生成3条相关建议。

了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。体验AI产品：与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。

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