生成式搜索和知识问答存在以下区别： 生成式搜索： 采用大型语言模型技术，能更好地理解用户自然语言查询的语义，不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎，通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答： 例如 RAG ，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。 原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外，为您推荐一些 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

关于您上传数据到 Coze 数据库的数据安全保障问题，以下是相关信息： 合规说明方面： 不存在产出违法违规内容，包括色情暴力、政治敏感和违法犯罪等。 不存在爬取行为，遵循 robot.txt 爬虫协议，未使用匿名代理。 不存在版权争议问题，未爬取强版权资源、付费内容等。 不存在跨境数据传输，未使用海外 API 和海外模型。 有安全合规声明，作者声明作品没有侵权，作品安全可用且公开可接受。 Coze 数据库的功能特点： 知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容，还提供多样化的检索能力，能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识的不足，显著提升回复准确性。支持从多种数据源上传文本和表格数据，自动将知识内容切分成多个片段进行存储，并允许用户自定义内容分片规则，提供多种检索方式，适应各种使用场景。 数据库具备记忆能力，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。支持实时更新，确保信息最新。能存储用户的交互历史，包括提问、回答和反馈，用于理解用户需求和优化对话流程，可进行个性化服务和错误纠正与学习。 综上所述，从目前的信息来看，您上传给 Coze 数据库的数据在一定程度上是有安全保障的。但具体情况还需参考 Coze 数据库的最新政策和规定。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其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，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验。 6. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了 AI 大模型的概念和原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

AI 在装修行业的赋能主要体现在以下方面： AI 房地产装修设计平台：例如酷家乐装修设计软件，利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据自身喜好进行选择和调整。 目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在装修等行业还存在一些问题，很多还在走“数字化转型”的老路，把 AI 往现有流程上套用，讲“固化流程”“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的当下，这样做可能导致“做出来就是过时的”，限制企业的主动进化能力。我们应从“AI 能创造和满足装修行业的什么新需求”出发，重新定义未来业务模式。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 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）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 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，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 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，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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。 此外，还可以通过以下方式加深对 AI 技术原理的理解： 1. 观看相关视频，了解如什么是 AI 大模型及其原理。 2. 学习相关技术名词和概念关系： 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。 3. 了解技术里程碑，如 2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出的 Transformer 模型。

以下是一些可以用于提取视频图片和声音的工具及方法： 1. 提取视频帧：可以使用 OpenCV 从视频中提取帧。 2. 处理和讲述视频：可以利用 GPT 的视觉功能和 TTS API。 3. 制作小说视频： 小说内容分析：使用 AI 工具如 ChatGPT 提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：使用工具如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建图像。 视频脚本制作：将关键点和生成的图像组合成脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具如 Adobe Firefly 转换语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件如 Clipfly 或 VEED.IO 合成视频。 后期处理：对视频进行剪辑、添加特效和转场。 审阅与调整：根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 4. 声音训练及推理：基于 Sovits 进行训练。 准备数据集：百度网盘：https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码：hjhj 处理提取的声音：使用 iZotope RX 去掉混响和杂音。链接：https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd 提取码：kmhd 安装时记得勾选 vst3 和 aax。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是关于 prompt 教程的详细内容： 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇： 什么是 prompt（提示词）：一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持的语言：支持英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，但是依旧可以给每个位置上的 tag 单独设置权重。有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成，然后在达到您设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。

AI 在企业战略方面的应用场景主要包括以下几个方面： 1. 构建负责任的 AI 战略： 制定企业 AI 战略时，需在提高效率、促进创新的同时规避潜在风险。企业可通过优化实际操作流程，满足市场需求并保持长远发展。 2. 明确 AI 的适用范围： 并非所有决策都需由 AI 完成，在复杂决策场景中，AI 更适合作为辅助工具。 常见适用场景包括： 数据密集型工作，如市场分析、客户画像、生产优化等，能提升效率、降低人力成本。 重复性任务，在自动化流程、预测维护等方面表现出色，可降低人为错误。 有限范围内的创新，能基于已有数据提供初步创新建议，但跨领域创新、产品设计等仍由人类主导。 实操提示：企业管理层可引入内部评估机制，每季度评估 AI 在不同业务线中的表现，并设定不同使用权限。AI 可部署在低风险、可标准化的任务上，涉及品牌形象、用户隐私、产品战略的决策由人类主导。 3. 数据驱动决策： 利用 AI 工具分析大量客户和市场数据，为决策提供有力支持。 为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，将分析结果转化为实际业务策略，与相关部门紧密合作，持续监控效果并收集数据，形成闭环不断优化。 通过以上应用，企业能够将数据转化为商业价值，更精准定位市场和客户，优化产品和服务，在竞争中获得优势，做出更明智的决策并适应市场变化。

以下是一些可以帮助采购提高工作效率的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让采购人员专注关键方面。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测能力闻名，能统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 此外，以下是一些与其他工作相关的 AI 工具，供您参考： 1. 编程相关： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 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。 Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：AI 驱动的编程助手工具，提供代码建议等帮助。 2. 留学顾问相关： 智能问答系统：提供 24/7 在线咨询服务，回答常见问题等。 个性化留学规划：利用机器学习和数据分析制定个性化规划和申请策略。 语言学习辅助：利用语音识别等技术提供个性化语言学习辅助。 智能文书起草：自动生成留学申请文书等文件。 数据分析和预测：分析历史数据和趋势，预测录取率等信息。 虚拟导览和校园参观：利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务。 需要注意的是，每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据具体需求选择最适合的工具。

以下是一些可以帮助财务提高工作效率的 AI 工具： 1. 生成式 AI： 预测方面：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并建议如何适应模型以支持公司决策。 报告方面：自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 会计和税务方面：综合、总结税法和潜在扣除项，提供可能的答案。 采购和应付账款方面：自动生成和调整合同、采购订单、发票以及提醒。 2. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务。 3. Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。