目前市面上有一些工具可以尝试将图片转换为 Excel 表格，例如 ABBYY FineReader、Adobe Acrobat Pro 等。但这些工具的转换效果可能会受到图片清晰度、表格复杂度等因素的影响。

创建智能体通常可以通过以下步骤： 1. 打开扣子官网（https://www.coze.cn/）。 2. 进入“画小二智能小助手”Coze商店体验地址（https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00），点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手。同时，在提示词区、插件区和调试区进行相应设置。 3. 另外，还可以通过以下简单的 3 步来创建： 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍，介绍越详细越好，因为它会根据您的介绍智能生成符合主题的图标。 最后点击确认，新的智能体就诞生了。

以下是一些可用于生成室内效果图的 AI 模型： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 5. roomGPT：只需上传一张房间照片，即可用 AI 生成对应的梦幻房间效果图。 此外，在整个设计领域，包括室内设计，生成性 AI 都有广泛应用。例如在网页设计、景观设计中都能发挥作用，还能为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计。在营销中，也有望取代库存艺术、产品摄影和插图。但需要注意的是，这些 AI 模型仍存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

以下是关于本地部署大模型搭建个人知识库的详细步骤： 一、Ollama 的安装以及大模型下载 安装完成 Ollama 后，在命令行中运行如下命令即可：。考虑机器配置及不同版本的内存要求，可选择 7b 参数的模型。运行大模型时，Ollama 会自动下载大模型到本地。 二、RAG 是什么 利用大模型的能力搭建知识库属于 RAG 技术的应用。在进行本地知识库的搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG（Retrieval Augmented Generation）实现。RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档。LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及两个环节，分别是将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式，第一种是聊天对话，第二种是 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。若要求不高，已搭建本地大模型并通过 Web UI 实现对话功能。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于其服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。若想更灵活掌握知识库，请继续探索。

目前知识库中没有关于如何建立一个个人助手并随时吸收新知识的相关内容。但一般来说，要建立这样一个个人助手，您可以考虑以下步骤： 1. 确定个人助手的功能和应用场景，明确其要解决的问题和提供的服务。 2. 选择适合的技术框架和工具，例如自然语言处理库、机器学习框架等。 3. 收集和整理大量的数据用于训练，以提高助手的理解和回答能力。 4. 设计有效的学习机制，使其能够不断从新的数据和用户交互中吸收新知识。这可能涉及到在线学习、增量学习等技术。 5. 不断优化和改进个人助手的性能，通过测试和用户反馈来调整和完善。 需要注意的是，这是一个较为复杂的过程，需要具备一定的技术知识和经验。

以下为您介绍一些关于个人产品知识对话机器人的相关内容： 在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中提到，可按照标准流程搭建产品问答机器人。首先创建一个机器人，如外贸大师产品资料问答机器人，进入到 Bot 的开发和预览页面。由于要记录用户的问题和机器人的回答以方便统计用户最关心的问题并进行优化，这需要依赖数据库，将用户的每一次提问都保存到数据库中，包括创建和定义数据库。 在“AIGC Weekly 10”中指出，现代产品通常有大量来自不同来源的用户研究数据，理解这些数据具有挑战性。传统方法是维护有序的数据库并添加相应标签，但也可以拥有个人人工智能聊天机器人来回答有关用户研究数据的任何问题。 在“小七姐：AI 时代的知识管理体系构建”中提到，可以创建个人知识管理员机器人，随时与之对话，询问特定知识点或寻求解决问题的思路，它能基于知识库自学习，逐渐了解您的知识结构和需求，成为不可或缺的知识伙伴。

以下为能够实时解析或快速解析视频内容和播客内容的工具、应用和网站： 通义听悟小程序：可通过点开小宇宙播客分享链接，直接在通义听悟中查看概括总结，2 小时的播客约 4 分钟左右分析完，还可一键转录解析导出 txt 文字版，丢到 kimi 自定义分析。不过 kimi 虽也能读取播客链接进行音频解析，但目前好像无法进行逐字稿。

要做一个可以智能检索的 AI 工具，用语音直接提问并根据原有知识库回答，以下是一些相关信息： 关于冷启动和提升准确度： 对于一些如“你好”“你是谁”“10 的 9 次方等于多少”等有标准答案的数学、编程、生活常识问题，可不联网检索，直接用大模型训练好的知识库回答，这样能节省搜索成本，快速响应提问，提升搜索效率。 主要实现方案有两种：一是内置问题库，将常见无需联网的问题缓存，与用户提问做相似度匹配，命中关键词库则大模型直接回复，不联网检索，但存在枚举无法穷尽的问题；二是设置提示词，请求大模型判断是否需要联网，但大模型的识别准确度不够高。 意图识别的关键作用是对用户提问进行分类，如导航类（希望找到特定网站或网页）和信息查询类（希望找到问题答案或事物详细信息）。 关于检索原理： 文本预处理包括去除无关字符、标准化文本（如转换为小写）、分词等，以清洁和准备文本数据。 嵌入表示是将预处理后的文本（词或短语）转换为向量，通常通过使用预训练的嵌入模型如 Word2Vec、GloVe、BERT 等完成，将每个词或短语映射到高维空间中的一个点（即向量）。 对于整个问题句子，可能应用进一步的特征提取技术，如句子级别的嵌入，或使用深度学习模型（如 BERT）直接提取整个句子的表示，以捕捉句子的上下文信息。 在某些情况下，问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化，例如通过调整模型参数来更好地与检索系统协同工作。 在知识库检索阶段，不是依靠传统关键字搜索，而是依靠问题在空间中的向量位置，寻找距离这个向量最近的其他词句来完成检索。

以下是一些做 PPT 的 AI 产品： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，可提高文档编辑效率，生成结构化文档。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Gamma：在线 PPT 制作网站，允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，增强演示文稿吸引力。网址：https://gamma.app/ 3. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许通过输入简单文本描述生成专业的 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 4. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，简化设计流程，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 另外，还有免费的 AI 制作 PPT 软件，不过内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 Claude 官方提示词的相关内容： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 此外，有人深入拆解了 Claude 曝光的内置提示词，认为 Claude 官方的提示词设计硬核、实用，充满借鉴价值。其结合 Claude 3.5sonnet 的解答和主观理解，深入解析了每段提示词的设计理念与作用效果，可作为以后设计提示词时的参考指南和查漏补缺的速查手册，强烈建议收藏。