以下是 AI 与大健康结合的一些方式： 1. 医疗保健中的专家 AI ：鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识，并成为下一代专家的教师。AI 的性质允许将其一部分一部分地拆解研究，构建系统深入探索其内部工作机制，创造学习的飞轮。 2. AI 宠物助手 ：基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手，可帮助主人更好地照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 3. AI 宠物互动玩具 ：利用 AI 技术开发的智能互动玩具，能增强宠物的娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 4. AI 宠物图像生成 ：使用生成式 AI 模型，可根据文字描述生成各种宠物形象的图像，帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 5. AI 宠物医疗诊断 ：利用计算机视觉和机器学习技术，开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统，通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议。 6. AI 宠物行为分析 ：基于传感器数据和计算机视觉，利用 AI 技术分析宠物的行为模式，帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 7. 医疗保健领域 ：人工智能正处于生命科学和医疗保健转变的时期，两个行业都受工程技术推动。在生命科学领域，基因编辑、细胞生物学等方面的进展使科学家能以前所未有的方式操纵生物学，且存在实验与人工智能的强大反馈循环。医疗保健正在利用技术复兴，巨大的成本压力促使创新者寻求改善结果并降低成本的技术，价值导向的付费模式转变为人工智能创造了深层次效用。 总的来说，AI 与大健康的结合充满想象空间，结合 AI 技术和大健康领域需求，可以开发出各种有趣有用的应用。

搭建能够阅读、总结提炼并在给定知识库中检索的 AI Agent 可以使用 Coze 按照以下步骤进行： 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 关于一些其他问题： 1. 如何判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流？ 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常先从当前性能最强的 LLM（如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM，逐步拆解子任务，降低 LLM 执行单任务的难度，直到达成工程目标。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。 2. 只用了一段 Prompt 的 Agent，还算 AI Agent 吗？ 算。详见

以下是一些免费的文案转视频软件： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Kaiber：这是一款视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 4. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 另外，更多的文生视频的网站可以查看这里： 通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。区别于专业剪辑软件复杂的操作页面，这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。 还有一些相关的工具和平台： 1. CogVideoX：开源文本转视频生成模型，专注于根据提示创建更连贯的视频。 2. Morph Studio：人工智能驱动的视频创作平台，允许用户从文本、图像或其他视频制作视频。 3. Domo AI：人工智能视频生成工具，可以改变视频风格、生成图像并根据文本动画图像。 4. Haiper AI：视频和图像人工智能平台，正在构建自己强大的基础模型。 5. Pony Diffusion V6 by Purple Smart：能够根据简单的自然语言提示生成各种角色及其互动的惊人视觉效果。 6. Leonardo AI：一套人工智能优先的工具，用于创意工作流程。

以下是关于企业级应用集成 AI 大模型架构的相关内容： 从整体分层的角度来看，目前大模型整体架构可以分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层：这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自己的特性，维护的垂域数据。分为静态的知识库，和动态的三方数据集。 3. 模型层：包括 LLm 或多模态模型。LLm 即 largelanguagemodel 大语言模型，例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层：模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方。 此外，以下报告也涉及相关内容： 1. 量子位智库发布的《》概述了大模型技术在多个行业中的应用和发展趋势。强调大模型在编程、教育、医疗等领域的重要性，并预测其将推动生产力和创新服务的增长。大模型业务模式涵盖应用开发、模型 API 和模型服务，其中模型服务和 API 是核心。报告还讨论了大模型在不同地域和行业的落地情况，以及企业在大模型技术投资方面的需求。 2. 亿欧智库发布的《》聚焦于企业中人工智能大模型的应用和落地情况。报告涵盖了 AI 大模型在企业中的应用现状、发展趋势以及面临的挑战。它详细分析了 AI 技术如何推动企业创新、提高效率和降低成本，并探讨了不同行业如何利用 AI 大模型实现数字化转型。此外，白皮书还提供了关于如何克服实施过程中的障碍和最大化 AI 大模型价值的见解。 对于大模型 API，与大模型对话产品的提示词不同。对于大模型 API，需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数，拼搭出完整的 API 提示请求，精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例，可以看到需要在请求中传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。可以构建相应的 API 请求内容，包括设定系统提示词定义基础任务、设定用户提示词提供具体任务数据并要求大模型按 JSON 格式返回生成结果等。如果缺少参数设定的经验，也可以先询问 AI 文本总结类的模型 API 请求，temperature 设定多少合适，再逐步调试效果即可。

DeepSeek 与大健康的落地可以从以下几个方面考虑： 1. 提示词应用： 可以通过搜索 www.deepseek.com 并点击“开始对话”来使用 DeepSeek。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek，认真阅读开场白后正式开始对话。 提示词的设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并存储在文件中，以实现同时使用联网和深度思考功能，优化输出质量等。 2. 联网版实现： 通过工作流 + DeepSeek R1 大模型，实现联网版的 R1 大模型。 拥有扣子专业版账号，开通 DeepSeek R1 大模型，包括访问特定地址、在火山方舟中进行开通管理等操作，添加在线推理模型。 创建智能体，点击创建完成智能体的创建。 3. 开源策略： DeepSeek 选择走全球开源社区路线，分享模型、研究方法和成果，吸引反馈并迭代优化。开源包括模型权重、数据集、预训练方法和高质量论文等。 需要注意的是，目前提供的内容中未直接提及 DeepSeek 与大健康落地的具体关联，您可以根据以上 DeepSeek 的相关特点和技术，结合大健康领域的需求和场景，进一步探索落地的可能性。

要实现稳定的 AI agent ，可以从以下几个方面考虑： 1. 提示词工程与工具调用能力的配合：设计出一套与知识图谱相结合的工具调用逻辑，稳定人设。通过缩小 max_length 防止 LLM 长篇大论，每次输入到上下文窗口中的记忆只返回最近几轮的对话，并利用查询知识图谱的信息来实现永久记忆。 2. 工具设计：将与知识图谱交互这一大的任务，细分为查询、创建、修改、删除实体或关系、获取实体的所有关系、获取所有实体名称列表等多个工具，组成一个工具包供 LLM 调用。 3. 构建数字人灵魂： 写一个像人一样的 Agent ，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 解决灵魂部分如何驱动躯壳部分的问题，将灵魂部分的所有接口定义出来，躯壳部分通过 API 调用。 注意实时性，由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，要解决网络耗时和模型推理耗时问题。 考虑多元跨模态，根据实际需求添加其他感官的交互。 处理拟人化场景，如插话、转移话题等情况。 4. 工作流的设计模式：可以运用吴恩达教授提出的设计模式，如 Reflection 模式，设计工作流先检索知识库的活动内容，再通过 LLM 大模型区块进行数据修正，最终输出符合意图的结果。

以下是关于如何学习提示词工程的详细指导： 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供了上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。它能帮助模型更准确地理解并完成所需的任务。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 四、实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 七、基础提示词 简单的提示词能获得大量结果，但结果质量与提供的信息数量和完善度有关。提示词可包含指令、问题、上下文、输入或示例等元素。使用 OpenAI 的聊天模型时，可使用 system、user 和 assistant 三个不同角色构建 prompt，system 不是必需的，但有助于设定 assistant 的整体行为。 八、学习 Stable Diffusion 的提示词 1. 学习基本概念：了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分。 2. 研究官方文档和教程：通读官方文档，研究开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例：熟悉相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述。 4. 掌握关键技巧：学习组合多个词条精确描述效果，掌握控制生成权重的技巧，处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈：使用不同提示词生成图像，对比结果分析原因，在社区分享请教获取反馈。 6. 创建提示词库：根据主题、风格等建立自己的词库，记录成功案例。 7. 持续跟进前沿：关注最新更新和社区分享，掌握新技术、新范式、新趋势。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于知识库的相关知识： 知识表示和专家系统：专家系统是符号人工智能的早期成就之一，它基于从人类专家提取的知识库，并包含推理引擎。专家系统像人类推理系统一样包含短期记忆和长期记忆，以知识为基础的系统分为问题记忆（包含与当前问题有关的静态知识）、知识库（代表问题领域的长期知识）、推理引擎（协调问题状态空间的搜索过程）。例如，有根据动物物理特征判断动物的专家系统，其规则左侧的条件和操作本质上是对象属性值三元组。 银海有话说：“通往 AGI 之路”是由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库，在这里大家既是知识的消费者也是创作者。这个知识库以“无弯路，全速前进”为目标，其成长得益于大家的支持，它不仅是知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区。 知识库起飞指南：可以把知识库想象成 24 小时在线的 AI 老师、永不嫌烦的知识管家、不断成长的智慧宝库。里面藏着 AI 工具的“傻瓜式说明书”、大神们的“踩坑经验分享”、实用的“一招制胜”秘籍。开启宝藏的第一步是点击飞书链接，知识库的界面左边导航栏是指南针，上面搜索框是探宝雷达，中间内容区是知识的海洋。里面具体有什么可以参考文章。

关于 DeepSeek AI 的低成本相关信息如下： 在设计思路方面，将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，以保证最低成本的人人可用，同时减轻调试负担。通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量，增加可读性，并设计了阈值系统，用 XML 进行规范设定。 存在对 DeepSeek 的“低成本”AI 的批评声音，如被讽刺为空洞的营销噱头，无法与国际大作相比，甚至被用洋垃圾作比喻，被指“崇洋媚外”。

DeepSeek 是基于 AI 模型的产品，只是品牌名，需要搭配具体模型，如 DeepSeek V3（类 GPT4o）和 DeepSeek R1（类 OpenAI o1）。 文本嵌入可用于实现高效的知识检索，相似或相关的字符串在嵌入空间中靠得更近，利用快速向量搜索算法，一个文本语料库可以被分割成块，给定的查询被嵌入后，能进行向量搜索找到最相关的嵌入文本块。 知识库就像 AI 的“活字典”，可以随时更新，例如包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容，AI 遇到不确定问题时可从中检索相关信息给出更准确回答，像很火的 AI 搜索就是将整个互联网实时数据作为知识库。 但仅根据上述信息，不能明确判断 DeepSeek 是否适合做 AI 知识库检索工具，还需要综合考虑其具体性能、与您需求的匹配度等多方面因素。