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创建聊天机器人时,数据还是存在本地吗,后面可以实时更新知识库吗

回答

在创建聊天机器人时,数据的存储和更新情况如下:

  • 扣子平台:内置强大的知识库功能,允许开发者上传和维护大量数据,这些数据可用于训练 AI Bot 以更准确理解和回应用户需求。平台具备数据库记忆能力,能存储和检索用户交互历史以提供个性化服务。数据上传形式多样,包括文本、图片、视频等,可通过直观编辑工具整理分类。上传数据用于训练优化 AI Bot,机器学习算法分析数据提高回答准确性和相关性。知识库支持实时更新,对金融、法律等需频繁更新信息的行业尤为重要。数据库能存储用户交互记录,包括提问、回答和反馈,目前数据库设置只能在创建 AI bot 时设置和修改,无需懂数据库语法或编程,用自然语言告知操作即可。通过分析交互历史,AI Bot 能提供个性化服务,开发者还能利用交互记录进行错误分析和修正以提高性能。
  • FastGPT + OneAPI + COW:创建知识库应用时,地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 。进入后点击应用并创建,选择 qwen 模型,创建知识库,上传文件等待处理至文本状态为“已就绪”。回到创建的应用关联知识库,点击两个发布,新建并创建 key,保存 API 根地址并加上/v1 。安装并接入 cow 时,回到宝塔打开【终端】,依次执行相关命令。
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参考资料

Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

扣子平台内置了强大的知识库功能,允许开发者上传和维护大量的数据,这些数据可以用于训练AI Bot,使其能够更准确地理解和回应用户的需求。同时,平台还具备数据库记忆能力,可以存储和检索用户的交互历史,以提供更加个性化的服务。[heading4]知识库功能[content]数据上传与管理:开发者可以通过平台的界面轻松上传各种形式的数据,如文本、图片、视频等,这些数据可以是FAQ文档、产品手册、行业报告等。平台提供了直观的编辑工具,使得数据的整理和分类变得简单高效。训练与优化:上传的数据被用于训练AI Bot,使其能够更好地理解用户的问题并提供准确的回答。平台的机器学习算法会分析这些数据,学习其中的模式和关联,从而提高回答的准确性和相关性。实时更新:知识库支持实时更新,确保AI Bot获取到的信息是最新的。这对于需要频繁更新信息的行业(如金融、法律等)尤为重要。[heading4]数据库功能[content]用户交互记录:平台能够存储用户的交互历史,包括用户的提问、AI Bot的回答以及用户的反馈。这些数据对于理解用户需求和优化对话流程至关重要,目前数据库的设置只能在创建AI bot的时候设置和修改,你不需要懂得数据库语法甚至是编程,只需要用自然语言告诉AI Bot做哪些数据操作即可。个性化服务:通过分析用户的交互历史,AI Bot能够提供更加个性化的服务。例如,如果用户之前询问过某个产品的信息,AI Bot在后续的对话中可以主动提供该产品的更新或相关推荐。错误纠正与学习(进阶玩法):当AI Bot在回答中出现错误时,开发者可以利用数据库中的交互记录进行错误分析,快速定位问题并进行修正。这种持续的学习过程有助于提高AI Bot的整体性能。

安仔:Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

扣子平台内置了强大的知识库功能,允许开发者上传和维护大量的数据,这些数据可以用于训练AI Bot,使其能够更准确地理解和回应用户的需求。同时,平台还具备数据库记忆能力,可以存储和检索用户的交互历史,以提供更加个性化的服务。[heading4]知识库功能[content]数据上传与管理:开发者可以通过平台的界面轻松上传各种形式的数据,如文本、图片、视频等,这些数据可以是FAQ文档、产品手册、行业报告等。平台提供了直观的编辑工具,使得数据的整理和分类变得简单高效。训练与优化:上传的数据被用于训练AI Bot,使其能够更好地理解用户的问题并提供准确的回答。平台的机器学习算法会分析这些数据,学习其中的模式和关联,从而提高回答的准确性和相关性。实时更新:知识库支持实时更新,确保AI Bot获取到的信息是最新的。这对于需要频繁更新信息的行业(如金融、法律等)尤为重要。[heading4]数据库功能[content]用户交互记录:平台能够存储用户的交互历史,包括用户的提问、AI Bot的回答以及用户的反馈。这些数据对于理解用户需求和优化对话流程至关重要,目前数据库的设置只能在创建AI bot的时候设置和修改,你不需要懂得数据库语法甚至是编程,只需要用自然语言告诉AI Bot做哪些数据操作即可。个性化服务:通过分析用户的交互历史,AI Bot能够提供更加个性化的服务。例如,如果用户之前询问过某个产品的信息,AI Bot在后续的对话中可以主动提供该产品的更新或相关推荐。错误纠正与学习(进阶玩法):当AI Bot在回答中出现错误时,开发者可以利用数据库中的交互记录进行错误分析,快速定位问题并进行修正。这种持续的学习过程有助于提高AI Bot的整体性能。

张梦飞:【知识库】FastGPT+OneAPI+COW带有知识库的机器人完整教程

[title]张梦飞:【知识库】FastGPT+OneAPI+COW带有知识库的机器人完整教程[heading1]六、创建知识库应用1、地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/2、进入后,点击应用并创建,选择qwen模型3、创建知识库。点击知识库-选择qwen-Embedding-1点击确认创建。4、上传文件,等待处理,最后文本状态是“已就绪”就是OK了。5、回到刚刚创建的应用,关联上创建的知识库。6、点击两个发布。之前第一个叫做保存7、点击新建,创建key。创建后保存同时将API根地址最后加上/v1也保存下来。[heading1]七、安装并接入cow1、回到宝塔,打开【终端】继续,一行一行依次粘贴,依次回车:cd /root2、这个注意一定要粘贴完整,这里容易粘贴不全。git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat3、出现下方的样子,就是成功了。如果失败,或者没反应,刷新一下,重新再试一次4、继续一行一行,依次输入:cd chatgpt-on-wechat/pip install -r requirements.txt5、等待执行完成,如上图后,继续粘贴:pip install -r requirements-optional.txt6、上边的都执行完成后。现在我们到“文件”菜单中去执行,点击文件-找到root,进入root文件夹,找到chatgpt-on-wechat文件夹,并进入。

其他人在问
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
社群机器人
以下是关于社群机器人的相关内容: 制作 Coze 社群机器人的大致流程看似步骤繁多,但由于 Coze 本身的设计和强大的社区力量,实际操作并不复杂,关键是要“迈出第一步”。在制作过程中,与社区成员设计方案时的深入讨论、在 Coze 平台上灵活组装功能时的高效畅快以及在不断调试优化中见证机器人成长,都充满乐趣。未来会有更多社区加入制作社群机器人的行列,让更多人感受 AI 智能体的魅力,那时的社群机器人不仅是助手,更是凝聚社区集体智慧的伙伴。目前的社区机器人还有不足,作者会继续优化,看其能否更好地服务社区。 如果对学习 Coze 和 AI Agent 有兴趣,可以加入免费的 AI Agent 共学群,该群组会基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源分享相关玩法、经验和前沿资讯。可搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信,备注 AI 共学以便被拉入群。 此外,以综合服务的社群机器人为例,一个好的文章或复杂任务不是一次 AI 工作就能完成的,需要任务拆解,比如对用户问题做意图判断,根据意图将线路转接到正确的专属 AI 机器人那里,整个过程称为工作流,通过搭建工作流来完成复杂任务。
2025-04-15
MacBook 如何做一个 RPA 机器人
以下是在 MacBook 上制作 RPA 机器人的详细步骤: 搭建前准备: 硬件准备: MacBook(需能科学上网) 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi(200RMB) 舵机 9g(32RMB) 杜邦线,公对公 7 条(手残党可多备) (可选)八爪鱼支架(10RMB) (二选一)usbtypeC 转接头,或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤: 完成代码: 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件: 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方,改成串口地址(可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询,复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码)。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址,填到 talk.py 里(iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址)。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里,可以修改: Openai 调用的 model。 system prompt(机器人的人设)。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里,可以修改不对话后,等待多久恢复人脸追踪。 运行程序: 在 MacBook 上按下 command+space(空格)打开一个新的终端,依次输入如下代码(每一次代码运行完以后再输入下一个),全部完成后,关闭端口。 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去,运行。注意:每一次如果需要重新运行 pythonista,请先杀后台再运行,否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹,control+单击文件夹,选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 将 arduino R4 与 MacBook 相连,在终端中输入以下代码,运行后程序会申请一次摄像头权限,点击允许,然后出现运行失败,再运行一次即可。这个程序一旦运行,无法自然退出,建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端,但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹,control+单击文件夹,选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”,在终端中输入以下代码,运行后程序会申请一次录音权限,点击允许,然后出现运行失败,再运行一次即可。如果运行中出现任何报错,将本文档,代码,报错信息给到 GPT4,让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到,出现 recording...的时候就可以说话了。 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi,iPhone 没有调静音的情况下,就可以正常对话啦。
2025-04-11
怎么搭建微信机器人?
以下是搭建微信机器人的步骤: 1. 登录成功后,找另一个人私聊或者在群中@您,就可以看到机器人的正常回复,此时表示已通。 2. 如果想为这个 AI 赋予提示词,可以返回相应步骤进行更改。例如在“目录 4 里的第 17 步”或“第三章,第 7 步”,其中双引号内的 value 部分,便是设置 AI 提示词的地方。 3. 此后,进行任何更改,都需要重新打印登陆二维码。并且一个月内,不要上来就加好友、最好不要私聊聊天。 4. 报错"wxsid"是因为微信未实名,实名即可解决。 5. 如果没有手机登录,可以使用夜神模拟器模拟手机登录。 6. 重新在“文件”的【终端】里,直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录。 7. 多次重新登录后,就在宝塔“首页右上角点击重启,重启一下服务器”,清理进程。 8. 熟悉 linux 操作的话,也可以通过重启进程的方式来重启服务。 9. 如果想退出机器人,在手机微信上找到桌面版已登录的信息,点击退出桌面版即可。 此外: 1. Link AI 提供的 100 个,合计 3500 万 GPT3.5 Token 的礼品码。可以用来实现画图、搜索、识图等功能,COW 插件里几乎都支持使用 LinkAI 平台。完成机器人搭建,机器人拉群里,领兑换码。 2. 添加微信,拉您进机器人群,先行体验。 如果您仍旧遇到问题,可以先查询社区知识库,或者加“通往 AGI 之路”群,社区小伙伴们会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。
2025-04-11
创建飞书ai机器人
创建飞书 AI 机器人的步骤如下: 1. 工作流搭建: 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,即可找到 Comfyui LLM party 的目录,您既可以学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的 AI 女友工作流,也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻。 2. 飞书机器人创建: 飞书应用建立: 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id: 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type,chat_id 对应群组,open_id 与 user_id 对应个人,点击选择成员,复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音,需要自行在电脑上安装 ffmpeg 。
2025-04-11
微信机器人如何配置
微信机器人的配置步骤如下: 1. sum4all 配置 进入插件目录:/root/chatgptonwechat/plugins 找到 sum4all 插件目录下的 config.json.template,复制并粘贴重命名为:config.json 注册并获取 sum4all key:https://pro.sum4all.site/register?aff=T6rP ,新用户注册有送免费额度,大家先使用这个进行试用,后续可改为自己的 openAI key。 把复制的 key,粘贴到 sum4all 的 config.json 文件内。(上方有功能阐述,你想要哪个,就把哪个改成 ture) 2. Apilot 配置 进入插件目录:/root/chatgptonwechat/plugins 找到 Apilot 文件下的 config.json.template,复制并粘贴重命名为:config.json 去 https://admin.alapi.cn/account/center 注册,并复制 key 把复制来的 key,粘贴进入。保存。 3. 分段对话配置替换 找到这个路径:/root/chatgptonwechat/channel/wechat,直接下载以下文件进行替换。 此外,微信的配置相对较简单,只需要主项目的 config.json 文件看看是否有"channel_type"参数,参数值为:"wx",即:"channel_type":"wx"。完成以上所有配置部分后,可以准备启动步骤了: 使用 nohup 命令在后台运行程序。 执行完启动脚本,等待 30s 左右,会看到终端有一个微信登录的二维码,微信扫码登录。 如果您想使用更多辅助功能,比如使用总结文件能力,总结网页内容能力,此时需要安装各种插件。这部分配置查看插件配置管理部分。
2025-04-10
利用飞书多维表格,做一个类似于客服机器人 可以怎么做?
利用飞书多维表格做一个类似于客服机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 创建一个拟人化的 bot,比如起名叫青青,设定其为人设是一个可爱有趣的少女,擅长回答各种刁钻的问题。完成 BOT 捏好后点击发布。 2. 发布时配置飞书多维表格: 输出为文本时,第一步配置为文本。 配置多维表格输入表单,选择用控件的字段选择器,给字段标题随便起个名字如“question”。 在完善捷径的商家信息这里,可以选择全量发布,也可以选择仅自己可用。为了审核快一些,可以选择仅自己可用。等审核通过之后,就可以在飞书多维表格里面看到发布成功。 3. 还可以探索字段捷径的各种玩法(不含 bot),比如直接创建一个多维表格,第一列是几个成语,第二列是 AI 字段捷径生成的对成语的解释。左边输入一列,比如一列成语,右边配置 AI 字段。 此外,还有一些相关信息供您参考: “Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕,探索 AI 与大消费行业的深度结合”中提到了一些相关作品,如帮助企业快速建立产品智能客服体系、ERP 高智版:扣子销售订单管理大师、亚马逊商品评论智析、AI 电商设计师等。 2024 年历史更新(归档)中包含了关于飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青的相关内容。
2025-04-08
推理类模型,以deepseek为代表,与此前的聊天型ai,比如chatgpt3.5,有什么差异
推理类模型如 DeepSeek 与聊天型 AI 如 ChatGPT3.5 存在以下差异: 1. 内部机制:对于大语言模型,输入的话会被表示为高维时间序列,模型根据输入求解并表示为回答。在大模型内部,是根据“最大化效用”或“最小化损失”计算,其回答具有逻辑性,像有自己的思考。 2. 多模态能力:ChatGPT3.5 是纯语言模型,新一代 GPT 将是多模态模型,能把感官数据与思维时间序列一起作为状态,并装载在人形机器人中,不仅能对话,还能根据看到、听到的事进行判断,甚至想象画面。 3. 超越人类的可能性:有人假设人按最大化“快乐函数”行动,只要“效用函数”足够复杂,AI 可完全定义人,甚至超越人类。如在“短期快乐”与“长期快乐”的取舍上,人类难以找到最优点,而 AI 可通过硬件算力和强化学习算法实现,像 AlphaGo 击败世界冠军,在复杂任务上超越人类。 4. 应用领域:文字类的总结、润色、创意是大语言模型 AI 的舒适区,如从 ChatGPT3.5 问世到 ChatGPT4 提升,再到 Claude 3.5 sonnet 在文学创作领域取得成绩,只要有足够信息输入和合理提示词引导,文案编写可水到渠成。
2025-03-18
可以同时接多个大模型api的聊天应用
以下是一些可以同时接多个大模型 API 的聊天应用: 1. 熊猫大侠:基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤 能实现打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用等功能。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多模型,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,包括文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多种部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 风险与注意事项:微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入;操作需依法合规,对大模型生成的内容注意甄别,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 相关教程:张梦飞同学写的更适合小白的使用教程 2. DIN:全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手 搭建步骤: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并可白嫖大模型接口。 搭建,这是个知识库问答系统,可将知识文件放入,并接入大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信,其自身有问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 拓展功能:搭建完后想拓展 Cow 的功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程,里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的外部挂件应用 wenda: 地址: 简介:一个 LLM 调用平台。为小模型外挂知识库查找和设计自动执行动作,实现不亚于大模型的生成能力。 JittorLLMs: 地址: 简介:计图大模型推理库:笔记本没有显卡也能跑大模型,具有成本低,支持广,可移植,速度快等优势。 WebCPM 地址: 简介:一个支持可交互网页搜索的中文大模型。 GPT Academic: 地址: 简介:为 GPT/GLM 提供图形交互界面,特别优化论文阅读润色体验,支持并行问询多种 LLM 模型,兼容复旦 MOSS, llama, rwkv, 盘古等。 ChatALL: 地址: 简介:ChatALL(中文名:齐叨)可以把一条指令同时发给多个 AI,可以帮助用户发现最好的回答。
2025-03-17
微信聊天记录整理助手
以下是关于微信群聊总结 AI 助手(JS and Electron ver)的详细介绍: 脚本版本运行: 会弹出二维码,使用微信扫码登录,登录成功后程序持续抓取群聊记录,保存在本地文件中,位置在 data/日期文件夹/群名.txt,不会上传到第三方。 手动运行总结程序,在每天结束时对某个群的内容进行总结,命令为:npm run summarize./data/20230823/xxx.txt 总结语音生成的配置。 项目介绍: 这是基于微信机器人的微信群聊总结助手,能自动收集群聊记录并用 AI 总结发送到指定群聊。 是较简单能实现完整功能的项目,用 JS 简单封装。 每次执行 summarize 命令会生成三个总结文件。 提示:使用本项目登录微信可能存在封号风险,请慎重使用并遵守相关平台规则。 下载与支持: 本项目由免费白嫖 GPT 的智囊 AI技术支持。 自己跑不起来但需要群聊总结的同学,可加机器人微信号:aoao_eth,把机器人拉进群里。 新版本:桌面应用: 可使用桌面版,一键监控、总结、发送,也可用脚本版手动运行监控和总结。 下载后直接打开配置 app key 即可运行监控和总结,一键总结,一键发送到群内。 如需要 windows 版本,可自己构建或者直接代码运行,代码在 app 文件夹中,欢迎构建成功的同学提供 windows 安装包。 截图展示的功能: 每日群聊监控和数据统计(界面实时更新) 一键总结,一键查看总结结果,一键发送到群聊 聊天记录实时查看,直接发送内容到群聊 随时更新的配置,可配置截取的文本长度和结尾词等 机器人状态监控,账号切换 正常运行界面,点击对话可看到实时对话和记录,同时可直接输入内容对话 微信登录界面
2025-03-12
微信聊天机器人
以下是关于搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 开始搭建,配置腾讯云轻量应用服务器,配置部署 COW 组件。 在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参数参考官方来源:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。编排模板中,名称的全大写描述需对应,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY 。私聊或群聊时,最好加上前缀触发机器人回复,如配置的对应配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX,群聊中对应参数是 GROUP_CHAT_PREFIX,机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 2. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建: 微信有多种功能,个人微信/微信群目前 Coze AI 平台不支持直接对接,微信公众号、微信服务号、微信客服支持与 Coze AI 平台对接。 Coze 的国内版已正式发布 API 接口功能,可直接对接个人微信和微信群。 3. 熊猫大侠:基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进微信里的实现方案。 有更适合小白的使用教程:【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信副本 。 实现内容包括打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需接入大模型 API(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成内容注意甄别,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据注意脱敏。 支持多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-03-06
用ai帮助聊天
以下是关于用 AI 帮助聊天的相关内容: Cursor 官方: Chat 聊天:允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标,您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中,也可以使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案:使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题,Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 引用您的代码:带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文,只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像:点击聊天下方的图片按钮,或将图片拖到输入框中,将视觉上下文包含在聊天中。 学习笔记:Generative AI for Everyone 吴恩达: 阅读方面:可以让 LLM 检查文本错误、总结长句。客服人员针对每一位用户传递大量信息时,可内置 LLM 快速总结信息提供给决策管理层,使用 LLM 进行语义分析,将邮箱、客户留言等外部信息传递给相关部门。构建处理信息的 LLM 模型时,要设置好提示词,持续优化。 聊天方面:聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等,不仅能生成文本,还能产生进一步行动,如处理文本后发送订单信息等。建立聊天机器人的流程为:开始于内部聊天机器人,确保良好表现并避免问题;设置人为参与链路;确保安全后,让机器人对接用户。 大语言模型行与不行:能做类似于应届生能做的事;不可做的包括时间限制(如 GPT3 只有 2022 年 1 月前的数据)、会出现幻觉、接受有限的 prompt、输出有限制、不可以很好处理结构化数据、可能输出有害的信息。 @Chat:此功能目前仅适用于 Cmd K。您可以在 Cmd K 中使用@Chat 将当前聊天消息添加为上下文,当您与希望应用于编辑或生成代码的 AI 进行对话时很有用。
2025-03-03
帮助聊天的ai
以下是关于帮助聊天的 AI 的相关信息: Cursor: Chat 聊天:允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标,您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中,使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案:使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题,Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 Reference your Code 引用您的代码:带有@符号的参考代码,用作 AI 的上下文。只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像:点击聊天下方的图片按钮,或将图片拖到输入框中,将视觉上下文包含在聊天中。 Claude: Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手,是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。它能使用自然语言理解技术理解人类语言,并使用自然语言生成技术进行回答和梳理,以开创性计算机科学家克劳德·香农(Claude Shannon)的名字命名,利用最先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法,为各种应用提供支持,包括但不限于数据分析、自动化和个性化辅助。 注册步骤: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码,然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件,打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 若在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,可能的解决方案有: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 若有海外朋友,可请他们帮忙接收验证码,并将验证码告知您。 完成注册后,若希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大功能和更高的 API 调用限额,需填写支付信息并选择合适的订阅计划。需注意,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。若在注册过程中遇到问题,可参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。
2025-03-03
实时翻译视频语音
以下是为您整理的相关信息: 实时翻译视频语音的工具: StreamSpeech:这是一个实时语言翻译模型,能够实现流媒体语音输入的实时翻译,输出目标语音和文本,具有同步翻译、低延迟的特点,还能展示实时语音识别结果。 给视频配音效的 AI 工具: 支持 50 多种语言的配音,音质自然流畅,提供实时配音功能,适用于直播和演讲,能将语音转录为文本,方便后期字幕制作和编辑。 Vidnoz AI:支持 23 多种语言的配音,音质高保真,支持文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和背景音乐添加工具,提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时,请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。
2025-04-07
ten可以安装在电脑里,然后电脑上可以看视频进行实时翻译吗?这个功能可以怎么去实现?
目前 Ten 不太明确是指何种具体的软件或工具。一般来说,如果您想在电脑上实现观看视频实时翻译的功能,可以考虑使用以下几种常见的方法: 1. 利用浏览器插件:例如谷歌浏览器的某些翻译插件,能够在您观看在线视频时提供翻译服务。 2. 专业的翻译软件:部分专业的翻译软件具备屏幕取词和实时翻译视频的功能。 3. 操作系统自带的功能:某些操作系统可能提供了相关的辅助功能来实现类似的效果。 但需要注意的是,不同的方法可能在翻译的准确性、支持的语言种类以及适用的视频平台等方面存在差异。
2025-03-25
需要一个能在看YouTube英语视频的时候把每句话都实时翻译成中文 挂在字幕上的ai工具
以下为您推荐一款可能满足您需求的 AI 工具:Memo AI (https://memo.ac/zh/)。它可以对 YouTube、播客、本地音频视频轻松进行转文字、字幕翻译、语音合成,还可以由多种 AI 模型提炼内容精华总结,生成思维导图。并且支持中文、英语等多语言。
2025-03-19
帮我编程一个AI实时翻唱的软件
目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务,涉及到多个领域的知识和技术,包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先,需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后,利用深度学习算法,如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或 Transformer 架构,来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面,可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术,以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整,例如去除噪音、增强音质等。 然而,要实现这样一个复杂的软件,需要具备深厚的编程和算法知识,以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。
2025-03-13
实时驱动 ai直播
以下是关于实时驱动 AI 直播的相关信息: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接销售数字人工具软件,分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,市面价格一年 4 6 万往上(标准零售价)。非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料,不适用于服装,因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路及调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播效果最好的是店播,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 从长期看,技术上没壁垒,但目前仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司,因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难打。 虚拟主播在电商直播间的情况: 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播,但由于技术尚未达到真人直播的水平,所以通常只在午夜时段排期。阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为 99000 元/(年×路),其中每个店铺视为一路,该服务提供多种功能。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格,预设了丰富的动作库和真实的语音表现,但商品展示以图片为主,虚拟主播无法与产品有接触,纯粹只能动嘴皮,商品只能放在一旁,这样的测评结果缺乏真实性,容易引起用户反感。目前,AI 驱动的虚拟主播更像是一个花瓶,能够吸引一些好奇的用户,再负责一些基础性的产品介绍和互动问答。 11 月 11 日和 10 日的 AI 相关动态: 11 月 11 日:Google 在 iPhone 上测试独立的「Google Gemini」应用,新应用支持 iOS 用户使用 Gemini Live,通过语音命令与 AI 互动,功能类似 ChatGPT 的高级语音交流。包含视觉识别功能,并已在 2024 年 9 月对 Android 用户开放,预计将随 Gemini 2.0 的发布正式上线。 11 月 10 日:Google 发布 Gemini AI 驱动的视频演示工具 Vids,通过简单提示或 Google Drive 文档,自动生成视频故事板,包含场景、脚本和背景音乐。支持语音旁白和滚动式提词器,便于自然流畅的录制,应用于客户支持、培训视频、公司公告、会议回顾等多种场景。NVIDIA AI Blueprint 是长视频内容总结与问答解决方案,能快速总结数小时视频的关键事件和对话,省去逐帧观看的时间,支持长视频的搜索、问答和实时事件检测,适用于监控、教育、客户服务等场景,为开发者提供构建视频理解和摘要功能的框架。
2025-03-11
视频实时翻译
以下是为您提供的关于视频实时翻译的相关信息: 在官方发布的视频中,GPT 能够帮助英语用户和西班牙语用户进行实时翻译,取代了翻译官的角色,准确清晰地表述用户想要表达的内容。 StreamSpeech 是一种实时语言翻译模型,能够实现流媒体语音输入的实时翻译,输出目标语音和文本,具有同步翻译、低延迟的特点,并能展示实时语音识别结果。
2025-03-06