聚类分析是一种将数据集中相似的数据点分组在一起的方法。当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时，KNN 算法也可用于聚类任务。 异常检测算法用于识别数据集中偏离常态的异常数据点。KNN 算法由于可以识别与大多数邻居不同的点，常用于异常检测。此外，大语言模型（LLM）在识别模式和趋势方面表现出色，也适用于异常检测任务，能够基于一个或多个列值来识别异常数据点。

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 具体来说： 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。 当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，可通过 RAG 实现。其过程包括文档加载（从多种不同来源加载文档）、文本分割（把文档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形式并存储到向量数据库）、检索（通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它和 RAG 的关系在于：RAG 是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能够为 LLM 提供来自外部知识源的附加信息，使得 LLM 在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少 LLM 的幻觉现象。而 LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，为使用 LLM 提供行为抽象和实现集合，允许开发人员构造新链或实现现成的链。

以下是为您找到的有关定制个人食谱的相关内容： ChefGPT 具有以下核心特性： 个性化食谱推荐：能根据您手头的食材提供建议。 定制化饮食计划：可根据健身目标和饮食要求创建计划。 完美搭配：为每道菜寻找理想的葡萄酒或啤酒。还有 PantryChef、MasterChef、MacrosChef、MealPlanChef、PairPerfect 和 Shopping List 等其他功能。 Claude 官方提示词（厨艺大师）：根据食材和饮食偏好，推荐菜谱主意。需要注意的是，这个是 API 里的 system prompt 。其任务是根据用户提供的可用食材和饮食偏好，生成个性化的食谱建议。利用这些信息，建议各种创意美味的食谱，可以使用给定的食材，同时满足用户的任务需求（如果有提及）。对于每个食谱，提供简短的描述、所需食材清单和简单的做法步骤。确保食谱易于操作、营养丰富，且只需最少量的额外食材或厨具即可烹制。

以下是一些应用在教育方面的 AI 工具： 1. 智能辅助教学工具：如 AI 教师能够引导学生通过对话学习，解答疑问并提供即时反馈。 2. 定制学习内容创建工具：像 Google 的 AutoML 可用于创建定制的学习内容，让学生通过有趣方式加深对学科概念的理解。 3. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）相关工具：例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全地进行实验操作并获得 AI 系统反馈。 4. 写作辅助工具：如 Grammarly、Orchard 和 Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 5. 演示文稿创建辅助工具：像 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 此外，ChatGPT 问世后很快在全球被应用于教学与科研场景。目前，人工智能教育已基本覆盖“教、学、考、评、管”全链条，主要方向包括自适应/个性化学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育以及基于虚拟现实/增强现实的场景式教育。

以下是关于《AI Agent 系列：系统性学习大脑模块》的相关内容： 大脑模块（Brain）是 AI Agent 智能行为的核心，是一个高度集成的系统，负责处理信息、做出决策和规划行动。通常基于大型语言模型（如 Llama 或 GPT），在海量文本数据上训练，赋予强大的自然语言理解和生成能力。 其不仅包含丰富的语言知识（词法、句法、语义学和语用学），还融入广泛的常识知识，能做出符合现实世界的合理决策。此外，还集成特定领域专业知识，能在专业领域执行复杂任务。 具备记忆能力，可存储和检索过去的观察、思考和行动序列，对处理连续任务和解决复杂问题至关重要。还具备推理能力，能基于证据和逻辑决策，并通过规划能力将复杂任务分解为可管理的子任务，制定相应行动计划。 计划反思机制使 Agent 能评估和完善策略，适应变化环境，支持任务泛化，根据指令完成新任务。上下文学习能力让其从给定示例快速学习适应新任务，持续学习机制避免灾难性遗忘，保持知识更新累积。 接收感知模块处理信息后，会访问存储系统，检索知识并提取信息，帮助制定计划、推理和做明智决策。还能记录 Agent 过去的观察、思考和行动，以不同形式存储，不断更新常识和专业知识库。基于大型语言模型的 AI Agent 具备出色概括和迁移能力，适应新奇或陌生场景。以下是大脑模块中对不同能力的关注点。

以下是为您整理的关于 AI 更换产品背景图的相关信息： Zmo：AI 商品背景替换工具（https://www.zmo.ai/aibackgroundchanger/），这是一个 AI 驱动的背景更换器，可为您的产品照片生成逼真的 AI 背景。能以较低成本创建令人惊叹且逼真的产品图片，几秒钟内个性化产品背景，可更换包括纯色、图案、渐变、纹理或自定义图像等各种背景。 无界 AI 电商产品背景更换。 在创意资产是业务重要组成部分的行业中，生成式 AI 有望带来明显变化，例如在游戏中创建 2D 艺术、纹理、3D 模型并协助关卡设计，在营销中取代库存艺术、产品摄影和插图，在网页设计、室内设计和景观设计中也有应用。

以下是一些可用于电商做图的 AI 软件： 1. CADtools 12：这是 Adobe Illustrator（AI）的插件，添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 以下是一些可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的 AI 工具和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，可拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，与 Archi 工具一起使用，支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板创建相关视图。 6. draw.io（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 请注意，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但并非都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是一些基于 Agent 开发的优秀应用案例及拆解： 1. 平台方面： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色，提供深入环境感知和记忆功能。 2. 项目方面： AppAgent：由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发的 AI 学习模型，能模仿人类在手机上操作 APP。通过模仿能力提升，对模仿数据反利用有不错应用场景，如优化产品原型和 UE 交互。主要功能特点包括多模态代理，能处理和理解多种类型信息，在 50 个任务和 10 种应用程序上进行广泛测试。在烹饪场景和 Adobe Lightroom 图像编辑测试中有出色表现，能通过不同模态准确推理，完成实时场景交互。

以下是一些关于 Agent 的优秀案例和相关知识： 优秀的 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具以拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据自身需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来状态变化并据此采取行动。例如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统，有明确目的地并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 关于 Agent 的定义： Agent 是执行特定任务的 AI 实体，是一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 中的使用方式不同，Agent 拥有复杂工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。 最有名的案例：斯坦福 25 人小镇。 相关参考文章： 1. https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 2. https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/

以下是一些能够快速生成教案的 AI 工具： 1. AI Lesson Plans：这是一个创新平台，官网链接为 https://ailessonplan.com/ 。它利用生成式人工智能帮助教育工作者快速高效地创建定制的、适合不同年龄段的教案，具有节省时间、提供学科专业知识支持、可定制教案辅助功能、教科书记忆以及支持多种教案格式等好处。 2. 开搜 AI 搜索：教育教师群体可通过它获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。 3. LessonPlans.ai：官网为 https://www.lessonplans.ai/ 。这是一个 AI 生成的课程计划生成器，能够为教师改变课程创建方式。它使用人工智能技术，能快速生成适合每个学生需求和能力的课程计划，具有量身定制课程计划、节省时间、提供详细指南和可定制等特点和优势。其使用场景适合各类教育专业人士，包括寻求节省时间和精力的教师、希望为教职工提供强大课程计划工具的教育机构、寻求为学生量身定制有效课程的家教和家庭学校家长们。