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推荐网内有关DeepSeek知识

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以下是为您推荐的有关 DeepSeek 的知识：

  • 微博上热搜，主流媒体全报道。
  • 通往 AGI 之路：关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA
  • 数字生命卡兹克：DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305（错误）
  • 宝玉：教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词，类型：提示词破解，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2w-I5ozTw-7R6jreLMw
  • 橘子汽水铺：中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw
  • 橘子汽水铺：自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg
  • 新智元：史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg
  • 一支烟花 AI：用流程图对比 DeepSeek-R1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1Ru-QOEBn31KhxQ
  • 腾讯科技：一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA
  • 张小珺腾讯科技：一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景，类型：进阶思考，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw

此外，在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中也有相关内容，如：

还有 1 月 30 日社区动态速览中的《胡凯翔：DeepSeek 为什么省钱》，详细讲述了 DeepSeek 相关的基本术语、省钱原因、蒸馏工作原理等。

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References

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

微博上热搜，主流媒体全报道|[heading4]作者|文章|类型|链接|[content]|-|-|-|-||通往AGI之路|关于DeepSeek的所有事情【知识库持续更新中】|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA||数字生命卡兹克|DeepSeek的提示词技巧，就是没有技巧。|基础认知|https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305<br>错误||宝玉|教你如何<br>破解DeepSeek R1系统提示词|提示词破解|https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2w-I5ozTw-7R6jreLMw||橘子汽水铺|中国开源，震撼世界：DeepSeek R1的变革、启示与展望|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw||橘子汽水铺|自学成才之路，DeepSeek R1论文解读|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg||新智元|史上首次，DeepSeek登顶中美AppStore！NYU教授：全球「AI霸权」之争已结束|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg||一支烟花AI|用流程图对比DeepSeek-R1,OpenAI O1,Claude说明强化学习在AI大模型训练、推理的创新和意义|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1Ru-QOEBn31KhxQ||腾讯科技|一文读懂｜DeepSeek新模型大揭秘，为何它能震动全球AI圈|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA||张小珺腾讯科技|一场关于DeepSeek的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景|进阶思考|https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw|

《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友（持续更新中）

May：快速了解最近爆火的deepseek学习材料：[详解：DeepSeek深度推理+联网搜索目前断档第一](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/D9McwUWtQiFh9sksz4ccmn4Dneg)[收集全网最好玩Deepseek案例](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IZqHwi6Xuiplugkl2KrcV2MZnBg)[集合·DeepSeek提示词方法论](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf)雪梅唠嗑：公众号文章[每天问deepseek们100个问题，你就AI入门了](https://mp.weixin.qq.com/s/AP_xLSSyiGPtuMcXmJ4mJg)感受：上面这个文档是waytoAGI整理的deepseek相关的内容，快速浏览一遍，也不会花太多时间，但是可以对deepseek的各个角度有一些基础了解。任何一个爆火的名词或者热门的AI工具出现的时候，我都会先在waytoAGI上搜一下，社区里面会有很多小伙伴已经贡献了很多相关的内容。从经验来看，只要是你能听到的词汇，基本上都能搜到。Midjourney，flux，comfyUI，Claude，deepseek……在AI领域里这一波又一波爆火的工具，入门我都会先来搜一下，通过快速阅读这些开源的资料获得第一认识。这个方式比我们去自媒体平台获得碎片信息来说，质量更高，用时更少，了解信息的视角更多。

1月30日 社区动态速览

《[胡凯翔：DeepSeek为什么省钱](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OzgnwiZrniBXASkhVBbcBR3Mnhh)》DeepSeek相关的基本术语，阐述其省钱原因，包括高效硬件使用、创新训练方法、高效模型压缩、避免无效尝试等，还提及成本对比及创新蒸馏技术。接着从核心思想、技术实现方式（知识表示、温度调节）、训练过程（基本流程、关键点）、DeepSeek的创新及有效性原因（信息压缩、概率分布学习、泛化能力）等方面详细讲述了蒸馏工作原理[heading1]?欢迎投稿[content]如果你也有不错的教程见解等欢迎投稿：?AI技术探讨与分析?实践经验与案例分享?行业动态与趋势观察?开发心得与技术教程投稿要求：✅原创、严谨、有深度?配图说明更佳?观点明确，结构清晰?建议字数1500-5000字审核流程：?提交后2-3工作日反馈✍必要时沟通修改建议?欢迎大家多多投稿?优质内容将收录知识库[heading2]更多内容请前往[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki

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DeepSeek辅助写论文
以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息： DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛，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。 写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 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。 有人用 DeepSeek 辅助写论文，如 Yvonne。 此外，还有以下关于 DeepSeek 的其他信息： 清华大学发布了《DeepSeek 政府应用场景与解决方案（2025 年）》报告，围绕其在政务领域的应用展开，指出政务数字化正迈向“AI+政务”阶段，DeepSeek 在城市治理、便民服务、数据安全等方面有广泛应用，还可辅助公文写作，采用混合部署，涉及本地知识库、模型微调等多种技术。 人们还利用 DeepSeek 做了很多其他事情，如脑爆活动方案、会议纪要、分析总结复盘内容、生成专业专用软件详细使用过程、代码编写、分析感情问题、写营销方案、写小红书笔记、做设计头脑风暴、写周报等。
2025-04-12
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ？
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益： 1. 模型优化与性能提升：英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4，适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位，使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时，需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU（如 B200），并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算，实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南：社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》，手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升：DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面，通过行业知识蒸馏和领域自适应训练，实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面，为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式，重构了传统工作流效率，并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时，还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加，如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制；以及可信计算架构的升级，针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
DeepSeek，里面搜索怎么能出来图片？
要在 DeepSeek 中搜索出图片，您可以参考以下信息： 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口，简单描述您想要的画面，DeepSeek 会生成详细的提示词，将提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成。 DeepSeek 使用平台包括 DeepSeek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号）。Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 将下载的 html 文件及图片放到同一个文件夹，让 Cursor 进行图片增加即可。 此外，DeepSeek 深夜发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。其具有统一 Transformer 架构，提供 1B 和 7B 两种规模，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异等特点。模型地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus
2025-04-09
DeepSeek使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. 了解其特点与优势： 推理型大模型：通过理解用户真实需求和场景提供答案，无需详细步骤指令。 更懂人话：能理解用户自然表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 2. 具体使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 3. 更多提示词技巧请查看 。 4. 在“AI 切磋大会第十期2 月 23 日 deepseek 专场”中，分享了使用 DeepSeek 的方法技巧，包括： 运用在工作生活上的案例。 输出“超预期结果”的惊艳场景。 与其他工具的协同方案。 模型微调/部署的技巧方法。 用 DeepSeek 获取流量/客户等。
2025-03-23
个人用户使用DeepSeek 卡顿怎么办
个人用户使用 DeepSeek 卡顿可参考以下解决方法： 1. 创建工作流： 创建一个对话流，命名为 r1_with_net。 开始节点直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型选择豆包通用模型lite，输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入，系统提示词设为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件选择 BingWebSearch，参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数，结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答：这里需要在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek，输入包括搜索结果、选择开始节点的 USER_INPUT，开启对话历史并设置 10 轮。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}}。 测试并发布工作流：输入测试问题，测试完成后直接发布工作流。 2. 核心路径：通过工作流+DeepSeek R1 大模型，实现联网版的 R1 大模型。 3. 拥有扣子专业版账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 4. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 5. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 6. 多种可以使用的方法和途径： 使用 Coze 接入：2 月 14 日 8 点直播进行中，火山引擎解决方案专家带大家在 Coze 搭建满血版 R1 bot。飞书会议直播结束，回放看： 。 创建账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。如果在最上面的教程里已经创建好自己的推理点了，那么直接在 Bot 编排里就可以直接看到和选择创建好的推理模型了。测试一下，可以用了直接发布。注意事项：如果发布到公共空间，其他人用的是你的 API，要注意 Token 消耗（也可以设置成仅自己使用）。如果想搭建联网及复杂的工作流，可以看完整搭建教程：
2025-03-20
DeepSeek R1卡顿如何解决
以下是解决 DeepSeek R1 卡顿的方法： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型： 访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。 添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 4. 创建工作流： 创建一个对话流，命名为 r1_with_net。 开始节点，直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型选择豆包通用模型lite，输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入，系统提示词为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件选择 BingWebSearch，参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数，结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答：在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek，输入包括搜索结果和开始节点的 USER_INPUT，开启对话历史并设置 10 轮。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}}。 测试并发布工作流：输入测试问题，测试完成后直接发布工作流。 此外，您还可以通过以下途径获取更多相关信息： 1. 2 月 14 日 8 点直播进行中：火山引擎解决方案专家带大家在 Coze 搭建满血版 R1 bot，飞书会议直播结束，回放看： 2. 学习文档： 3. 模板更新了：
2025-03-20
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
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图和三元组。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中，知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-04-17
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
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式： 1. 从 Trae 的插件市场安装： 在左侧导航栏中，点击插件市场图标，界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中，界面上显示该插件的详情窗口，展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装，Trae 开始安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装： 前往。 搜索您想要的插件，例如：Pylance。 在搜索结果中，点击您所需的插件，您会前往该插件的详情页。 在详情页中，点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息，提取出以下信息（以 Pylance 为例）： itemName：URL Query 中的 itemName 字段，如截图中的 mspython.vscodepylance，并将小数点（.）前后的内容分成以下两个字段： fieldA：mspython fieldB：vscodepylance version：如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL，然后按下回车键，浏览器开始下载该插件。 下载完成后，返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中，Trae 开始自动安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 此外，如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口，则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History，然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件： 1. 禁用插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件，然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击禁用。 2. 卸载插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件，然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击卸载。
2025-04-19
我想找一个好用的ai绘画，有什么推荐吗
以下是为您推荐的一些好用的 AI 绘画平台： 1. Midjourney：综合体验较好，尤其是其 v6 版本。 2. 可灵 AI：成熟的综合类工具。 3. 即梦 AI：成熟的综合类工具。 4. Krea：集成平台。 5. MewXAI：操作简单，功能丰富，包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址：https://www.mewxai.cn/
2025-04-15
推荐一些 AI 工具
以下是为您推荐的一些 AI 工具： 辅助编程的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 5. Cody：Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可根据需求选择。 内容仿写的 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译，支持全文改写等功能，并智能分析文章属性。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是得力的智能写作助手，支持多种写作类型的一键改写/续写/扩写等。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发的创作助手，提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，可通过 AI 自动生成思维导图，支持多种模式。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，可输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能。 这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-14
想要学习AIGC，推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐： ：归臧整理的 AIGC 周刊，关注 AI 的朋友每周必读。 ：连续创业者，Prompt 版块共建者。 。 ：“互联网的那点事”，微博互联网观察家。 ZHO：建筑师｜ComfyUI 设计师。 ：AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心：最新最快的 AI 资讯，作者大聪明。 张蔚：华兴资本经理，架构和投资版块共建者。 ：热爱分享，永远好奇，AI 高质量社群组织者。 汗青：产品经理｜AI 设计师。 此外，还有北京分队中的一些相关人士： Lucky：在信息技术领域公司任职 7 年+，目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理，3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理，5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问，目前一只 20 人+AI 项目团队，终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目，包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔：目前抖音上的 AIGC 相关博主，粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱，俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam：做技术行业，热爱互联网和 AI 技术。 海地老师：AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim：自由体验设计师，前保利威设计负责人，先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣，目前在做 AI 口语教育类产品（上线了），和 web3 相关设计，以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔：国企工作 10 余年，后沉迷 AI 提示词研究编写，小七姐第一期课程毕业生，微软、讯飞认证提示词工程师，曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练，共创有约 10 万字 AI+教育手册，使用 AI 辅助阅读和开智，标书、论文的写作，玄学取名和头像设计，目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin：目前在家科技公司从事产品工作，主要和 Ai，3D 视觉内容+数字人相关；有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
图生图网站排名推荐
以下是为您推荐的图生图网站排名： 1. 文生图： Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 Luma：影视感强，但风格单一，糊。 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 SD 3.5 Large：崩。 2. 图生视频： pd 2.0 pro：即梦生成的画面有点颗粒感，p2.0 模型还是很能打的，很适合做一些二次元动漫特效，理解能力更强，更适合连续运镜。 luma 1.6：画面质量挺好，但是太贵了。 可灵 1.6 高品质：YYDS！ 海螺01live：文生视频比图生视频更有创意，图生也还可以，但是有时候大幅度动作下手部会出现模糊的情况，整体素质不错，就是太贵了。 runway：我的快乐老家，画面质量不算差，适合做一些超现实主义的特效、经特殊就容镜头的。 智谱 2.0：做的一些画面特效挺出圈的，适合整过，但是整体镜头素质还差点，好处就是便宜，量大，管饱，还能给视频加音效。 vidu1.5：二维平面动画的快乐老家，适合做特效类镜头，单镜头也很惊艳，大范围运镜首尾帧 yyds!就是太贵了！！！！！ seaweed 2.0 pro：s2.0 适合动态相对小的，更适合环绕旋转运镜动作小的。 pixverse v3 高品质：pincerse 的首尾帧还是非常能打的，就是画面美学风格还有待提升的空间。 sora：不好用，文生视频挺强的，但是最需要的图生视频抽象镜头太多，半成品都算不上，避雷避雷避雷，浪费时间。 3. 小白也能使用的国内外 AI 生图网站： 可灵可图 1.5：https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new 通义万相（每日有免费额度）：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation 文心一言：https://yiyan.baidu.com/ 星流（每日有免费额度）：https://www.xingliu.art/ Libiblib（每日有免费额度但等待较久）：https://www.liblib.art/
2025-04-13
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下，比如鼠标，眼镜，耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具： 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件，您可以参考： 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器，用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标：推荐 2. 在可穿戴方面，以 GenAI 硬件为例，Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息，比如： ，该榜单包含多个分类，数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13