FAQ
企业 AI 落地常见问题
企业在规划、开发、接入和运营 AI 应用时常问的问题，一问一答。
全部问答
第 35 / 812 页
文章提取器有哪些？
以下是关于文章提取器的相关内容： Yeadon 提出了利用 Cursor+Coze 工作流打造网页内容提取插件的方法。Cursor 是具有 AI 功能的革新性代码编辑器，Coze 工作流是可视化的组合工具。该插件的功能需求包括对当前网页链接的提取、LLM 对网页内容的总结、LLM 输出三个变量（主角、文章概括、金句提取）、通过图片搜索工具搜主角图片以及进行排…
查看全文法律AI是什么？
以下是关于法律 AI 的相关内容： 在法律领域，AI 具有多方面的应用和作用： 法律意见书撰写： AI 能够根据案件背景、证据材料及适用法律法规，自动撰写初步的法律意见书，包含对案件事实的梳理、法律分析和结论部分。例如： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，为客户提供应对策略。；为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，包括股东权益保护和董…
查看全文学习大模型请给我一张知识图谱
以下是为您提供的大模型知识图谱： 非技术背景，一文读懂大模型 整体架构；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。；数据层：企业根据自身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。；模型层：LLm 或多模态模型，LLm 即大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现；多模态模型包括文生图、图生图…
查看全文excel表格导出的用户的对话记录，来进行自定义标签并打标，有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面，以下是一些常见且好用的工具和方案： Microsoft Excel 本身：可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。；Google Sheets：具有类似 Excel 的功能，且在线协作方便。；R 语言：通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。；Python 及相关库，如 Panda…
查看全文logo AI创作工具有哪些
以下是一些常见的 logo AI 创作工具： Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。；Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。；Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。；LogoMa…
查看全文AI 智能体的四大组成部分是什么？
AI 智能体由以下四大组成部分构成： 推理：在最基本的层面上，智能体必须能够对非结构化数据进行推理。基础模型如 Anthropic 和 OpenAI 已在这方面取得一定成效，其部分世界模型编码到了 LLM 的预训练权重中，用于一般知识和基本逻辑。；外部记忆：智能体需要外部内存来存储和调用特定于域的知识以及所解决问题的有限上下文，通常通过像 Pinecone …
查看全文AI chatbot、agent、copilot 有什么区别？
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。；Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。；Chatbot：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 核心功能： …
查看全文有哪些视频脚本生成工具？
以下是一些视频脚本生成工具： ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频小说脚本，剪映能根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，能快速实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。；PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。；Pictory：AI 视频生成器，允…
查看全文有哪些 AI 自动安排批量设置工作任务的个人效率 app 推荐？
目前在市场上，有一些可以实现 AI 自动安排批量设置工作任务以提升个人效率的应用程序，以下为您推荐几款： Todoist：它具有强大的任务管理功能，支持设置优先级、提醒和分类，能帮助您合理规划工作任务。；Microsoft To Do：与微软生态系统紧密集成，方便您在不同设备上同步任务，并进行批量设置。；Trello：以看板的形式展示任务，直观清晰，便于批量…
查看全文有哪些 AI 自动安排批量设置工作任务的效率工具？
以下是关于 AI 自动安排批量设置工作任务的效率工具的相关内容： 对于中小企业利用人工智能（AI）进行转型，在任务自动化方面： 首先要评估和识别日常重复性高的任务，通过分析工作流程、观察和记录员工工作，确定耗时且重复性高的活动，明确通过观察和记录要达成的具体目标，如提高效率、减少错误率等，计划和安排对员工日常工作的观察，与员工交谈了解其看法，分析收集的数据以…
查看全文有没有可以抓取公众号文章的 agent
以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息： 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面（http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom）来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时，建议使用分析 XML 页面，比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章，由于本地部署，无法直接将文章同步到 Coze，所以选择…
查看全文dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 搭建工作流框架： 进入 Coze，点击「个人空间-工作流-创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。；根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。；左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写…
查看全文具身智能是什么技术？用小学生能理解的话术回答
小朋友，具身智能呀，是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体，要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说，智能体要有能感觉周围环境的能力，能自己到处走，能拿东西、操作东西，还能学习新本领，适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”，这个“身体”可以是机器人的样子，也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智…
查看全文如何更好地进行提问，使得AI回复的准确性更高？
以下是一些能让您更好地进行提问，从而提高 AI 回复准确性的方法： 明确角色和任务：例如，指定 AI 为某一特定领域的专业人士，并明确其需要完成的具体任务。；清晰阐述任务目标：让 AI 清楚了解您期望得到的结果。；提供详细的上下文和背景信息：包括相关的案例、事实等，帮助 AI 理解问题的来龙去脉。；提出具体且详细的需求和细节性信息：使用清晰、具体的语言，避免…
查看全文目前好用的免费的图片生成和视频生成ai有哪些？
以下是为您推荐的好用的免费的图片生成和视频生成 AI 工具： Pika Labs： 被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI。；功能：直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频。；费用：目前内测免费。；操作步骤：；加入 Pika Labs 的 Discord 频道：在浏览器中打开链接 https://discord.gg/dmtmQVKEgt ，点击加…
查看全文如何搭建小红书文案生成系统
搭建小红书文案生成系统可以参考以下步骤： 规划阶段： 概括关键任务并制定策略，明确任务目标和实施方式。；将整体任务细分为易于管理的子任务，如生成爆款标题、生成配图、生成发布文案等，并确立它们之间的逻辑顺序和相互依赖关系。；为每个子任务规划具体的执行方案。 利用自然语言构建 DSL 并还原工作流：可以通过口喷需求的方式，在 0-1 阶段辅助快速生成一个工作流程…
查看全文有没有专门学习配置微信机器人和企业微信机器人的相关教学视频
以下是一些专门学习配置微信机器人和企业微信机器人的相关教学视频： 【共学最全版本】微信机器人共学教程：；日程安排：；6 月 19 日 20:00 开始：从零到一，搭建微信机器人回放，参与者要求为 0 基础小白，分享人为张梦飞，主持人为小元，助教为金永勋、奥伏。；6 月 20 日 20:00 开始：Coze 接入、构建你的智能微信助手回放，要求完成第一课，补充…
查看全文有没有 coze 相关教学视频
以下是一些与 Coze 相关的教学视频： 基础教程：；7 颗扣子 coze 的搭建视频：；第一颗扣子 - 野菩萨出品：2 分钟解锁超野速度的图像流 bot 创建过程，献上野菩萨的明信片：https://www.coze.cn/store/bot/7384556560263020583；第二颗扣子 - Stuart：2 分钟教你制作炉石卡牌：https://w…
查看全文作为小白如何在飞书搭建AI工具知识库机器人？分成前期、中期、后期流程回答
以下是小白在飞书搭建 AI 工具知识库机器人的流程，分为前期、中期和后期： 前期： 搭建OneAPI，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，并了解如何白嫖大模型接口。；确定机器人的功能范围，例如： 支持用户发送“关键字”，自助获取分享的“AI 相关资料链接”。；能够回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”内容回答，不足时调用 AI 大…
查看全文RAG是什么
RAG（Retrieval-Augmented 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，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点： LLM 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，受限于训练数据和学习方式，对长尾知识的接受能力不高。；LLM 的知…
查看全文