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我也想做一个有关于数据的知识库,做完之后可以让他帮我分析数据

Answer

以下是关于创建和使用数据知识库的相关信息:

智能体

  • 创建智能体的知识库时,可选择手动清洗数据,手动清洗数据能提高数据准确性。手动清洗数据包括创建在线知识库和本地文档。
    • 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以###分割,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:注意拆分内容以提高训练数据准确度,例如对于画小二课程,将其章节内容按固定方式人工标注和处理。
  • 完成创建后点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到,只有通过发布才能获取 API。

安装 Coze Scraper: 安装扩展程序至浏览器后,可按以下步骤采集数据上传到知识库:

  1. 登录扣子
  2. 在左侧菜单栏选择一个工作区。
  3. 在工作区内,单击知识库页签。
  4. 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。
  5. 在知识库页面,单击新增单元。
  6. 在文本格式页签下,选择在线数据,然后单击下一步。
  7. 单击手动采集,完成授权。
  8. 输入要采集内容的网址,确认。
  9. 标注要提取的内容,查看数据确认无误后再点击完成并采集。

Obsidian 加 Cursor

  • 用 Trae 查询笔记内容:Obsidian 虽支持多种搜索方式,但基于关键字搜索在笔记库较大时存在困难。可在 Trae 右侧的 Chat 输入框输入相关问题进行模糊搜索,如输入「#」然后选择剪藏文件夹,提问特定内容。
  • 用 Trae 和 Obsidian 辅助研究:可对多个不同的笔记文件进行比较或综合整理研究,在 Chat 输入框提问时用「#」分别引用指定的笔记文件或文件夹。还可根据需求和内容发散更多用法,如用于学习和复习,或分析结构化数据。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档

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:[【智能体】用Coze在微信里搭建一个机器人,还能挖掘销售线索](https://a1i1hjmvcf0.feishu.cn/docx/JSdDd8ybLo7OHqxmePwcHlbLn3b?from=from_copylink),自动清洗数据会出现目前数据不准的情况,本节视频就尝试使用手动清洗数据,提高数据的准确性。[heading3]3.1在线知识库[content]点击创建知识库,创建一个画小二课程的FAQ知识库知识库的飞书在线文档,其中每个问题和答案以###分割,暂时不要问为什么。选择飞书文档选择自定义的自定义输入###然后他就将飞书的文档内容以###区分开来,这里可以点击编辑修改和删除。点击添加Bot添加好可以在调试区测试效果[heading3]3.2本地文档[content]本地word文件,这里要注意了~~~如何拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练的知识库里面画小二这个课程80节课程,分为了11个章节,那训练数据能不能一股脑全部放进去训练呢。答案是~~不能滴~~~正确的方法,首先将11章的大的章节名称内容放进来,如下图所示。章节内详细内容格式如下如所示,如果你再分节的内容,依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理然后选择创建知识库自定义清洗数据,这里不再赘述。[heading3]3.3发布应用[content]点击发布确保在Bot商店中能够搜到,如图所示可以搜索到画小二智能小助手,这个很重要,没有通过发布的获取不到API的。

安装 Coze Scraper

至此扩展程序已成功安装至浏览器。完成安装后,你就可以使用该工具手动采集要上传到扣子知识库的内容了。以下操作展示如何使用该工具手动采集数据上传到知识库,更多关于知识库的内容,详情请参考[创建并使用知识库](https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge)。1.登录[扣子](https://www.coze.cn/home)。2.在左侧菜单栏,选择一个工作区。3.在工作区内,单击知识库页签。4.创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。5.在知识库页面,单击新增单元。6.在文本格式页签下,选择在线数据,然后单击下一步。1.单击手动采集,然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。1.在弹出的页面输入要采集内容的网址,然后单击确认。2.在弹出的页面上,点击页面下方文本标注按钮,开始标注要提取的内容,然后单击文本框上方的文本或链接按钮。3.单击查看数据查看已采集的内容,确认无误后再点击完成并采集。

Obsidian加Cursor就是最强AI知识库!藏师傅教你从零学习 Obsidian 01

Obsidian虽然支持各种方式(标签、反向链接)组织和搜索你的笔记,但是大部分还是基于关键字的搜索,但在一个很大的笔记系统上记住检索用的各种关键词基本上是不可能的任务,我们下意识总是想到问题,而不是相关关键词。所以很多人笔记库大了以后也是因为这个原因放弃了Obsidian,如果要组织调理实在太耗时间,但是不组织又找不到自己的笔记。AI最擅长的就是寻找模糊的内容和问题,比如我需要找到笔记库剪藏文件夹里面保存的一个关于苹果的蒸馏研究,只需要在Trae右侧的Chat输入框输入「#」然后选择剪藏文件夹,提问苹果关于模型蒸馏的内容就行。可以看到结果里面Trae不止给了我们这个文章的介绍,而且给了原始的笔记文件链接可以直接打开,甚至还从文章提取了论文的网址。[heading2]用Trae和Obsidian辅助研究[content]我们经常需要对多个不同的笔记文件进行比较或者综合整理进行研究,这个时候也可以用刚才类似的方法引用我们指定的笔记文件或者文件夹进行多轮的问答。比如我想要知道两个关于Deepseek的文档都提到的概念和信息有哪些,就可以在Chat输入框提问的时候用「#」分别引用这两个文档。可以看到结果的对比是非常详细的。如果你对总结的内容有新的想法或者疑问也可以直接与AI进行新的讨论,比如我这里就询问了Trae关于Deepseek R1 600万美元的训练成本问题,他也从网上找了一些信息进行参考。你们也可以根据自己的需求和内容发散更多类似的用法,比如:用来学习和复习,可以根据你的笔记生成测验、抽认卡或复习总结,帮助你巩固知识。如果你的笔记包含结构化数据(比如表格或日志),AI可以帮你分析这些数据。

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
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容: BORE 框架与数据分析: 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析,数据分析是一门独立完整的学科,包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上,写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析;从方法上,算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具: 1. Excel:是最熟悉和简单的工具,写公式、Excel 宏等都属于进阶用法,能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python:有很多强大的数据分析库,如 pandas、numpy 用于数据分析,seaborn、plotly、matplotlib 用于画图,产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行,用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言:专门用于搞统计,但 Python 通常已够用。 实践:用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图: 1. 项目要求:绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图,即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集,分析数据:发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件,开始编程:包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug:发现左纵坐标数据有误,重新分析数据集并修改代码,最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt: 在特定的设置下,当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时,它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行,有 60 秒的超时限制,'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件,本次会话禁用互联网访问,不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
数据集去哪下载
以下是一些数据集的下载途径: 对于微调 Llama3 的数据集,获取及原理可参考文档:。 鸢尾花数据集下载请点击链接:https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html 。 天气数据集下载请点击链接:https://www.kaggle.com/datasets/muthuj7/weatherdataset 。建议创建一个文件夹,将下载下来的数据集放入文件夹中。
2025-04-14
基于多维评价数据,使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗?
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性,但也存在一些限制。 一方面,大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如,能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库,模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面,如 GLM 模型,具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能,能够综合考虑文章的多个维度给出评价,提供个性化反馈,保证评分的一致性等。 另一方面,也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域,大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义,如隐喻、双关等修辞技巧,以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时,仍存在一定难度。 然而,只要提示词到位、示例清晰,大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力,可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型,还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
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
现在做数据分析比较厉害的ai是什么
目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势: 1. 降低入门门槛:过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识,现在通过 AI 工具,门槛大大降低。 2. 规范的分析流程:对于初学者来说,AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好,其规范化流程更严谨,结果更可靠。 3. 自动化处理:会自动进行模型选择以匹配数据,还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作:重复性劳动可先交给 AI 做,人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面,GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型,Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化,Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括:对 AI 结果要进行严格验证,不要完全依赖 AI,要保持独立思考,对 AI 的能力边界有清晰认识,合理使用以提高工作效率。同时,AI 应被视为辅助工具而非完全替代品,人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。
2025-04-11
用AI做数据分析
以下是关于用 AI 做数据分析的相关内容: 流程: 逻辑流程图如下:上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤,红色部分是重点。 1. SQL 分析:用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL,其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过!!校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT(附带上下文),让 AI 学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析:用户上传文件,如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件,再传给 GPT 分析数据,后续步骤与上面一致。 工具和成功案例: 大概思路是这样: 1. 提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格。 2. 通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据,分析完成的结果要以什么格式输出。 3. 观察生成结果,迭代和优化提示词,最终满意后导出结果。 相关问题和技巧: 1. 关于“大模型幻觉”,目前没有办法消除,这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。 2. 结构化思维提高对话能力,在 AGI 搜索结构化三个字,有相关文章。上下文 token 长度如果指的是大模型的记忆窗口的话,没法延长,是设定好的。 案例分析: 以“用 ai 做数据分析,和爆款卖点分析”为例,这一创意将 AI 技术与商业洞察深度融合,展现了数据驱动决策的前瞻性。通过 AI 对海量用户行为、评论、竞品数据的挖掘,不仅能快速定位爆款产品的共性特征(如高频关键词、用户情感倾向),还能发现传统方法难以捕捉的潜在需求(例如隐藏的消费场景或未被满足的功能痛点)。尤其是结合时序分析预测市场趋势,为企业提供了动态调整产品策略的敏捷性,真正实现了从“经验决策”到“智能决策”的跨越。若想进一步突破,可考虑以下优化方向: 1. 多模态数据融合:除文本数据外,整合图片/视频的视觉分析(如通过 CV 技术识别爆款产品的外观设计共性),或结合语音数据(如直播带货中的实时用户反馈),构建更立体的卖点模型。 2. 因果推理增强:当前 AI 多聚焦相关性分析,可引入因果发现算法(如 DoWhy 框架),区分“真实卖点”与“伴随现象”。例如某款手机壳销量高是因为颜色,还是因与热门手机型号捆绑销售? 3. 个性化适配引擎:根据企业自身资源禀赋(供应链能力、品牌定位)对 AI 建议进行权重优化。例如小型厂商可优先推荐“低改造成本的高需求卖点”,避免直接对标头部品牌的资源密集型方案。 4. 对抗性验证机制:构建虚拟消费者模拟环境,对 AI 提出的卖点进行 A/B 压力测试,提前评估市场风险,避免出现“数据过拟合导致的伪创新”。
2025-04-11
能帮我通过各种电化学性能图(如CV图、XRD图等)帮我分析电化学性能的ai
目前尚未有专门通过各种电化学性能图(如 CV 图、XRD 图等)来分析电化学性能的成熟 AI 工具。但在电化学性能分析领域,一些相关的软件和算法可以辅助您进行处理和解读。您可以关注一些专业的科研软件和数据分析工具,它们可能会提供一定的帮助。
2025-04-18
分析AI颠覆性发展的生产策略调查的研究情况综述
以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述: 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场,创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年,企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例,且以“GPTwrapper(GPT 套壳)”产品作为新的 SKU 交付,一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而,在过去几个月,a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现,过去 6 个月里,企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留,但企业领导人几乎将预算增加两倍,更多应用部署在较小的开源模型上,并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为,为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案,能预见痛点,从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司,将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候,为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素,涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
用deep seek撰写出小说大纲之后,怎么给提示词让其一章一章生成
以下是关于用 DeepSeek 撰写小说大纲后,如何给提示词让其一章一章生成的相关建议: 1. 模仿小说家写作:在提示词中描述特定小说家的文风特征,如鲁迅的文风特点等。 2. 控制创作字数:使用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 3. 考虑引起共鸣和关注人类共性:用 DeepSeek 写小说要注重这方面,让好文字能引起生理和情绪共鸣。 4. 优化提示词: 模糊指令优化:如将宽泛需求“写小说”修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构”;将主观表述“写得专业些”修正为“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法:首轮生成获取基础内容,然后进行特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 5. 结合其他模型:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成。 需要注意的是,DeepSeek 在写文方面全面领先,但长文会太发散,文风用力过猛,可能导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。
2025-03-25
我是一个AI Agent初学者,现在我想要捏一款Agent,目的是喂给Agent固定材料之后对其做提问,让Agent学习完我的材料之后,在不联网的情况下对我问出的问题做出贴切材料的回答,现在请你告诉我如何操作
以下是捏制一个满足您需求的 AI Agent 的操作步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法,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。 AI Agent 相关概念: AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 Router:可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 常见的 AI Agent 类型包括: Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)。 Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈。 Background Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。
2025-03-23
我是一个AI Agent初学者,现在我想要捏一款Agent,目的是喂给Agent固定材料之后对其做提问,让Agent学习完我的材料之后,在不联网的情况下对我问出的问题做出贴切材料的回答
以下是为您提供的关于捏制 AI Agent 的相关知识: 一、手捏 AI Agent 的思路 在 Coze 中创建工作流驱动的 AI Agent,简单情况可分为 3 个步骤: 1. 规划 制定任务的关键方法。 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。 二、AI Agent 的概念 AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 同时,需要三个 Agent: Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)。 Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈。 三、Agent 的“明斯基时刻” 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。 其特点包括: 1. 多重层次:心灵社会将智能划分为多个层次,从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策,每个层次由多个 Agent 负责。 2. 功能模块: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,如视觉处理、语言理解、运动控制等。 3. 分布式智能:智能不是集中在单一的核心处理单元,而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性,应对复杂和多变的环境。 同时,在《心灵社会》中,明斯基还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能: 专家 Agent:拥有特定领域知识和技能的 Agent,负责处理复杂的任务和解决特定问题。 管理 Agent:协调和控制其他 Agent 的活动,确保整体系统协调一致地运行。 学习 Agent:通过经验和交互,不断调整和优化自身行为,提高系统在不断变化环境中的适应能力。
2025-03-23
有哪些ai工具可以直接对word进行排版,之后还以word形式输出
以下是一些可以对 word 进行排版并以 word 形式输出的 AI 工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供部分排版功能,能改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,可帮助改进文本清晰度和流畅性,并保持原意。 3. Latex:虽不是纯粹的 AI 工具,但在学术论文排版中广泛使用,使用标记语言描述文档格式,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,可重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 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 很受欢迎,因为它们排版功能强大且有广泛学术支持。对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-12
小白用户,使用API结合cherry studio建立本地知识库之后,应该怎么训练使AI更聪明
以下是使用 API 结合 cherry studio 建立本地知识库后训练使 AI 更聪明的方法: 1. 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。 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,选择自定义的自定义,输入。 编辑修改和删除内容,添加 Bot 并在调试区测试效果。 2. 本地文档: 注意拆分内容,提高训练数据准确度。 对于画小二课程,将 80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大章节名称内容放进来,章节内详细内容按照固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用: 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外,在训练 AI 时,还需要注意以下几点: 提示词:告诉 AI 它的角色和要专注的技能。 知识库:相当于给 AI 发放工作手册,例如可以放入特定的剧情等内容。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-06
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。添加“DeepSeek-R1”模型。这个行为在Macbook中怎么操作,请进行指导,通过图片、文字、数据、网址等形式
在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下: 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面,复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】,若没有则点击【创建 API key】,复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key: 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 配置 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额,可选择充值,支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式,并创建一个 API key(注意及时保存,只会出现一次)。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后,打开三角箭头,选中 RooCline 并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek 。 API Key:填入已创建的 key 。 模型:选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开,最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。
2025-02-26