AI 对质量管理的帮助主要体现在以下几个方面： 1. 制造业： 预测性维护：可预测机器故障，帮助工厂避免停机。 质量控制：能够检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 2. 金融服务业： 贷款员工作：生成式 AI 模型可在相关系统数据上训练，贷款员提供客户名称即可立即生成贷款文件，提高数据收集效率和准确性。 质量保证：可大大加速确保符合众多监管机构要求的过程。 3. 软件开发：在构建和维护生产级大型语言模型（LLM）应用程序中，评估指标对于质量控制和防止重复故障案例至关重要。LLM 应用程序的评估可分为端到端和步骤/组件式评估，前者提供整体质量感知，后者有助于识别和减轻可能影响整体质量的故障模式。

AI 的应用场景十分广泛，包括但不限于以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，辅助贷款决策。 投资分析，帮助投资者做出明智决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人，回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化交通信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化物流路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 自动驾驶技术，自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统，预防事故。 3. 个性化用户体验，根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 4. 预测性维护，预测潜在故障和维护需求。 5. 生产自动化，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析，理解客户需求制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理，优化电池使用和充电时间。 8. 共享出行服务，优化路线规划、调度车辆和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐，通过语音控制车辆功能获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断，实时了解车辆状况并采取相应措施。

以下是关于模型测评的相关内容： Llama2 模型评测：为了解其中文问答能力，筛选了具有代表性的中文问题进行提问，测试了 Meta 公开的 Llama27BChat 和 Llama213BChat 两个版本，未做任何微调和训练。测试问题涵盖通用知识、语言理解等八个类别，使用特定 Prompt 进行测试，测试结果见相应文档。发现该模型对于中文问答的对齐效果一般，基于中文数据的训练和微调十分必要。 小七姐：文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 小样本测评：测评机制包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力，测评轮次包括复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力，每轮次均有不同的任务和模型测试次数。 斯坦福发布大模型排行榜 AlpacaEval：相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 经济成本和时间成本低。从统计角度探讨了区分模型的评估数据，AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式，评测过程分为选择评估集并计算输出、计算 golden 输出、选择自动标注器并计算胜率三步。

以下是一些可以部署 DeepSeek 且相对简单、无需代码的网站： 1. 网址：https://www.deepseek.com/zh 。DeepSeek 很方便，国内能访问，网页登录很便捷，目前完全免费。点击开始对话，左边选择代码助手即可。 2. 网址：https://www.cursor.com/ 。使用 Cursor 可以不用下载上一步中的 Pycharm，通过对话获得代码即可。因为这里面用的是大语言模型 Claude3.5sonnet、GPT4o 等语言模型。

AI（Artificial Intelligence，人工智能）是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于AI的理解，作为不具备理工科背景的文科生，可以把它当成一个黑箱，只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术角度看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。有些任务如根据照片判断人的年龄，因无法明确步骤而难以编程，这类任务正是AI感兴趣的。 在相关概念方面，GenAI（Generative AI，生成式AI）是基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新数据或内容的AI应用。AIGC（AIGenerated Content）则指利用GenAI创建的内容，包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。 目前典型的GenAI有OpenAI推出的ChatGPT、GPT4、DALLE，百度的文心一言，阿里云的通义千问等。AIGC在数据处理中存在潜在合规风险，国内在相关法律框架下对其进行监管。

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，以便大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力和特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。

AI 翻译的应用场景广泛，包括但不限于以下方面： 1. 企业在多语言市场中的运营，便于与不同国家和地区的客户、合作伙伴进行有效的沟通和业务拓展。 2. 个人获取全球信息，打破语言障碍，更便捷地了解世界各地的知识和资讯。 3. 教育领域，国内外院校的合作教育分享更加便捷，促进知识的共享和共同学习。 4. 旅行中，帮助游客更好地理解当地的语言和文化。 5. 娱乐方面，为观众提供多语言的影视作品和娱乐内容。 AI 翻译的发展前景十分广阔： 1. 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展，每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 2. 神经机器翻译（NMT）通过大规模语料库学习，能够更好地理解上下文和语境，提供更加流畅、准确的翻译。 3. 大模型技术的引入使得翻译进入一个新的阶段，超大规模预训练模型通过海量数据学习，能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景，提供更符合语境的翻译，显著提升了翻译的准确性与流畅度。 例如，Meta AI 发布的实时人工智能语言翻译模型 Seamless，统一了之前的三个 Seamless 系列模型，可以实时翻译 100 多种语言，延迟不到 2 秒钟，还能保持说话者的情感和语气、语调等，使得翻译后的语音更加自然和真实。 此外，还有一些具体的开发案例，如用 whisper 生成原视频的英文字幕，让 GPT 结合字幕全文翻译并进行行数拆分，形成新的双语字幕文件；ChatGPT 助力数据分析等。

以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图： 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 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm（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（应用层） 用户实际看到的地方。 此外，在翻译场景中： 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展，每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 传统机器翻译存在局限性，基于规则和统计模型，常常出现死板和字面化的结果，尤其在遇到多义词、习语或文化差异时，翻译往往不自然，且容易误导。 深度学习翻译技术通过大规模语料库学习，能够更好地理解上下文和语境，提供更加流畅、准确的翻译。 大模型翻译技术引入后，通过海量数据学习，能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景，提供更符合语境的翻译，显著提升了翻译的准确性与流畅度。 在学术场景中： 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译，节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时，需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。

以下是关于 Faiss 知识库搭建和维护的相关内容： 搭建步骤： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在相关工具（如 Dify ）中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：提供了多种索引方式供选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式等。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 维护方面： 1. 维护知识库内容：为了提升召回的准确率，可以删除、新增或修改知识库内容。 2. 管理知识库：在知识库页面，可以看到已创建的知识库和每个知识库内的单元数量和创建时间等信息。单击知识库或编辑图标，进入知识库详情页面。在知识库详情页，可以进行新增内容、删除内容、更新单元内的分段、开启引用等操作。如果不开启引用，即便 Bot 中使用了所属的知识库，该单元内容也不会被召回。 此外，还需了解知识库由大到小可分为：知识库（一整套领域知识，是 Bot 加载的最小单位）、单元（知识库的一部分，可上传的最小内容单位可以是一个.txt、.pdf、.csv 文件或一个网页）、分段（一个单元切分成多个分段，模型查询的最小单位。分段内容的完整度和准确性度会影响模型回答问题的准确性）。

写提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法： 要点： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：避免模糊或歧义词汇，用简单清晰的语言描述。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词。 文生图提示词编写： 对于文生图，描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。您可以通过以下方式获取和优化提示词： 1. 利用模板和快捷按钮：选择模板，点击相关按钮快速输入标准提示词。 2. 参考辅助网站：如 http://www.atoolbox.net/ 可通过选项卡填写关键词，https://ai.dawnmark.cn/ 每种参数有缩略图参考，还可在 C 站（https://civitai.com/）抄作业，复制参数粘贴使用，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA。 3. 选取优秀描述词：只取人物描写、背景描述、小元素或画面质感等较好的描述词。 星流一站式 AI 设计工具中的提示词： 在星流一站式 AI 设计工具的 prompt 输入框中可输入提示词或使用图生图功能辅助创作。 1. 提示词用于描绘画面，输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言，基础模型 1.5 使用单个词组，支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 调整负面提示词：点击提示框下方齿轮按钮弹出负面提示词框，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词并调节权重，权重数值越大越优先，也可编辑已有提示词权重。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。启用提示词优化后，可扩展提示词更生动地描述画面内容。 希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。