AI 的回答通常来自以下过程： 1. 知识库检索部分： 将输入的问题通过 Embedding 做向量化。 使用语言模型对问题进行优化，并添加接近的检索词。 进行知识库向量检索，抽取条件包含相似度 0.85，最终抽取 11 个内容块（chunk）。 2. 大模型对话部分： 将问题解析、知识库检索到的信息一起传递给大语言模型（LLM），最终得到 AI 的回答。 整个问答流程包括问题解析阶段、知识库检索阶段、信息整合阶段和大模型生成回答阶段。若要优化回答结果，可从这些环节入手。 此外，RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成能力的技术，由检索器和生成器组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统。 在生成式 AI Studio 中，每次向模型发送请求时都会应用上下文。例如，可定义场景并告诉 AI 如何响应查询，还能通过调参数和设计提示来影响回答。同时，Google 提供了 API 和 SDK 帮助构建应用程序。对于大型语言模型，可通过调整来提高响应质量。提示是传递给模型的文本输入，及时的设计允许快速试验和定制，但制作提示可能存在措辞或词序影响结果等问题。

AI（人工智能）的起源最早可以追溯到上世纪。 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。 1945 年，Alan Turing 考虑用计算机来模拟人脑，设计了 ACE 来模拟大脑工作。 1950 年，伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试。 1956 年，在美国的达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西在香农的支持下，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，“人工智能（Artificial Intelligence）”一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照一套明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。然而，对于像从照片判断人的年龄这类任务，我们无法明确解法，也难以编写明确程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。

知识库可以用比较通俗的方式来理解： 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人，但对于一些特定的工作场景中的细节，比如见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折，它可能并不清楚。这时候，知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说，知识库的运作原理通常包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从各种不同的来源，比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割：把加载的文档分割成指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：这包括两个环节，一是将分割好的文档块进行嵌入，转换成向量的形式；二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索：当需要使用数据时，通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型，大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例，每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时，就能匹配到对应车型的分段，然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge

很抱歉，暂时没有适合 AI 展位的风趣口号相关内容，不过我可以为您现创几个，比如：“AI 的魅力风，又迷倒了众人”“AI 的智慧风，再次席卷而来”“AI 的神奇风，又吹进你心怀”

以下是为您提供的一些适合 AI 展会的口号，供您参考： 1. “连接创造力与企业需求，共同推动 AI 应用的未来” 2. “AI 创未来·创作者与企业对接大会” 3. “开启 AI 新时代，共创智慧新未来” 4. “AI 引领，创新无限，共筑未来辉煌” 5. “探索 AI 无限可能，引领未来科技潮流” 6. “AI 驱动进步，展会连接你我” 7. “聚焦 AI 前沿，展现实力与未来” 8. “AI 新视野，展会新起点” 9. “走进 AI 世界，展望未来发展” 10. “AI 创新展，开启未来之门”

AI 智能体是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词，简单理解就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 在 C 端，比如社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，让其与他人的智能体聊天，聊到一起后真人再介入，这是有趣的场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 在 B 端，如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那还有帮助 B 端商家搭建智能体的机会，类似 APP 时代专业做 APP 的。 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，像字节的扣子，阿里的魔搭社区等。AI 智能体拥有各项能力，能帮我们做特定的事情，包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，可以完成比较复杂的工作。其出现是为了解决如 GPT 或文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题，用户可以结合自己的业务场景和需求，捏出自己的 AI 智能体来解决问题。 例如，扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论用户是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后还可将其发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体可通过简单 3 步：起名称、写介绍、用 AI 创建头像。

以下是关于图生文模型的相关信息： Kolors 是一款强大的开源文生图模型，具有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错，展现了快手的技术实力。 Tripo AI 中，文生 3D 模型是用一段文字生成 3D 模型，在「Create」界面底部输入框输入提示词（不支持中文），不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好提示词后点击右侧「Create」生成 3D 模型，每次生成 4 个基础模型，不满意可点击「Retry」重新生成。有满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，精修进度在「My Models」中查看，一般 5 分钟左右完成。图生 3D 模型是用一张图片生成 3D 模型，点击输入框右侧的图标上传图片即可生成，一次生成一个基础模型，同样支持重生成和精修。 Tusiart 文生图操作流程包括：定主题，确定生成图片的主题、风格和信息；选择基础模型 Checkpoint，找内容贴近的模型；选择 lora，寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量；ControlNet 用于控制图片中特定图像；设置 VAE 无脑选择 840000；Prompt 提示词用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开；负向提示词 Negative Prompt 用英文写避免产生的内容，单词和短语组合并用英文半角逗号隔开；采样算法一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器；采样次数根据采样器特征，选 DPM++ 2M Karras 时一般在 30 40 之间；尺寸根据个人喜好和需求选择。

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以下是关于与 PDF 对话的相关内容： AIGC 落地应用中，有 ChatWithPDF 官方 Pulgin 可解决 Chat GPT 无法阅读、解析 PDF 的问题，推荐指数为????。还有 Voice control for ChatGPT Chrome 插件用于和 ChatGPT 语音对话，支持多种语言，可当英语口语/听力老师，但 TTS 效果生硬，期待改善，推荐指数???，下载地址： 增强的 PDF 结构识别框架（pdflux.com）应用于 ChatDOC（海外官网：chatdoc.com），它是 AI 文档阅读助手，能在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息，在可靠性和准确性方面居所有 ChatPDF 类产品之首。其优势包括精通表格理解、多文档对话、每个回答均可溯源至原文、支持多种文档类型。 阅读书籍、论文的互动式问答场景对应的关键词库有 15 个，如书籍、报告、文件等。ChatGPT 知识库截止于 2021 年 9 月，对于新数据或最新出版的内容无法提供答案，如有现成 PDF，建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答，并提供了输入信息和提出问题的步骤及模板，还有相关案例。

要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索，一般会涉及以下步骤： 1. 文档向量化：知识库中的文档需要被转换成向量形式，以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时，会完成文档的向量化，这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索： 相似性计算：使用相似性度量方法（如余弦相似性）计算问题向量和各个文档向量之间的相似度，以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择：根据相似性得分对所有文档进行排序，通常会选择得分最高的几个文档，认为这些文档与问题最相关。 信息抽取：从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案，可能涉及进一步的文本处理技术，如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段：将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境，为生成回答提供基础。 此外，像生物进化中通过自然选择的方式，从特定规则开始逐步改变（可能随机），在每一步保留最有效的规则并丢弃其他，这种方法不是我们通常定义的“人工智能”（更像是“遗传算法”），但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好，因为维度越多，陷入局部最小值的可能性越小。 同时，给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书，当 AI 遇到不确定问题时，可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，或者利用整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。