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今天我们学一个 logo 设计的工作流,整个工作流一共分为这么几部分,第一部分是开始节点输入用户的需求, 然后转入大模型进行提 logo 图片提示词的生成,最后进入到三个正视图,测试图,俯视图的 logo 图片生成,最后是输出的结果。 我们先看一下每个开节点的一个输入,输出开始节点就是输入用户的需求,输入一段文字,大模型会作为系统提示词给他,是你是二十年的 logo 图设计师,根据用户提供的需求,也就是拿到开始节点 用户书的需求进行 logo 的 设计啊,提示词的经典为三百五十次等等这些等等,这些系统提示词就是你给大模型,给这个员工给他下的指令。 最后是输出的这些图片啊,正视图跟侧视图、俯视图的提示词里面全部都是一样的,只有 后面的名称不一样而已,因为它是对应的单式图嘛。最后这个结果,那我们点击一下试运行,我们简单输入一段提示词,一个 熊猫吧,然后输入一个数字九,我们就给他输入简单这个,看一下他能出出什么样的结果。 在这里要说一下这个用户需求啊,你需要做一个什么样的需求,你就比如说你做企业 logo, 你 可以把企业的文化,企业的吉祥物,企业的所有的相关,跟 企业相关的,或者是跟你想法相关的,都可以把它写到开始节点的那个需求里面,最终的生成的 logo, 你 也可以从中获取到这个 logo 里边到底含不含你想要表达的内容。哎,好了,我们结果已经生成了,看 有熊猫,有,有九,有九这个数字啊。 logo 生成的还是不错的。

用 code 编程如何做一个网页应用?我们今天来看一下一直给大家最近推的这个 code 编程,用一句话让他帮我生成一个网页应用,比如说一个网页游戏, 其实这个做法在我们教育教学当中的用处非常多,你就比如说我今天猎取的这个攀枝折的游戏,还有之前跟一个数学老师聊的时候,他想把数学上面的一些知识点做成动态的可交互,学生方便容易理解的那种画面。 现在 a、 n、 d 做这些精准视频的时候,其实 h、 d、 m、 l 的 网页是一个非常非常好的解决方案,你想用其他的什么生视频,那些那些对于影视上面的生视频可以,但是对于一些知识点,牛顿第二定律,什么摩擦力那些想给学生去 直观的演示,这种呢还真得需要用到网页应用,这是我给大家提供的一个解决方案。那么今天呢,给大家带来一个非常非常简单也有意思的一个实践,就是英语贪吃蛇的游戏 做法非常简单,你在 qq 这个界面点开网页应用,给他说英语贪吃蛇的游戏点发送,发送完成之后呢,他就到了这个界面, 大家可以看一下,到了这个界面,然后他下面就在帮你去做,做的这个过程中呢,他右边是一些给你创建的一个虚拟的电脑,他去帮你编程做的,做完之后呢,哎,这个游戏就完成了,完成之后呢,你就可以在这边玩,对吧?他会告诉你游戏规则, 为什么我会我带大家去演示了,因为这个中间是没有啥,记住就是你说一句话,他在下面给你去执行, 如果你在右边尝试,你觉得不好,然后再让他,你在左下角再去给他提要求,让去改就行。我想给大家说一说他底层那些一些逻辑,就是他更适合哪一些场景,就比如说我刚才给大家讲到的,对吧?我们的一些知识的交互,我们的一些游戏的互动性的网站, 再比如说你把班级学生的名单发给他,让他帮你做一个点名的网页游戏也可以,对吧?今天是一个贪吃的游戏,如果后面大家需要那个哎花老师,我就需要你把词输进去,哪怕中间等着也行,我要看这个东西是咋出来的,你再给我说一说, 因为我觉得这东西太简单了啊,你就打个字,对吧?他自己就可以试一下,上下左右不 不应该是 t r e, 对 吧?我这英文也不太好啊, t e, ok, 那 它就会让你,让你让你追这个,追完了之后,它还要让你把刚才的这个词给它输进去,你就说 t r e e, 对 吧?你点提交,哎,它才会过 我们刚才完成了一个单词,对吧?然后你这个测试没有问题,比如说你测试有问题,你说哎呀,你这个画面太绿了,我要弄成红的等等, 对吧?你,你都可以在左下角再给他提要求,他去帮你完善。完善完成之后呢?你在右上角点部署,点完部署之后才能够分享给别人,那么点部署也是一样,像我给大家说的,点部署你就点开始部署就行,这里我就不点了,点了之后他就在那部署,非常浪费时间。 当你部署完成之后,他会得到一个什么,他会得到这样一个域名,大家看啊,我这个打了勾了,这已经我部署完了啊,你这个域名我把它复制一下,复制完成之后呢,我们可以打开一个网页, 我把这个域名一访问,我把这个域名一访问,我看它能不能跳过去,哎,你看它是不是跳过来,而且它这是一个 h t p s 的 扣子,已经在服务器上发布到对外的一个网页,只要这个电脑能上网,它就能访问你的这个游戏。 你想想你在自己家里面的,或者你在自己扣子账号上做好了之后,你再去给孩子们上课的时候,只要能打开网页访问了你的这个地址,它就是你这个窗口。你再想象一下, 你做了很多很多这样的网页,然后呢你再想个办法把这些集合起来,它是不是就是你的一个作品了?这里跟之前输入一模一样的,我们点开始再来一句,就这句 r e 五六 大部分,你把这些词用贪吃蛇的游游戏,把每个字母都连上,然后呢还你把这输一遍,这有这个 r e 粘勾, ok, 你 提交,提交完它就有下一个游戏就开始了, 这就是给大家分享的我们用 code 编程很简单的一句话,你想做什么样的应用?比如说你想让他把 u r s 方程做成那种可交互可拖拽的网页,你给他一说,他这边就帮你编程。编程完之后,你点一步输入一个域名,然后你就能访问,就是这么简单, 如果说你不满意,就在下面改,直到改到右边满意为止,然后你再继续今天给大家分享的这个扣子编程,除了扣子编程呢,我们其实之前给大家一直分享的是智能体工作流,智能体工作流之后呢,扣子官方他又更新了扣子编程的这个 呃,这个能力,那么什么情况下用扣子编程?什么情况下让我们手做工智能体工作流? 其实我自己的一个理解,如果你有的一些需求非常的精准,当扣子编程你用口喷的形式告诉他需求他帮你完成不了的时候,那么你就要去想着我要用手托工作流的方式,这种方式能帮你把它做的非常好, 但是树叶有所长啊,只能说树叶有所长,你像刚才做网页互动小游戏的那种, 你用智能体工作流做,他就没有扣子编程做起来方便。但是你如果说什么文本转化客的工作流,什么要批量批改作业的工作流,对吧?还有什么知识教案的工作流,那你肯定来手托工作流,那是最合适。 如果说你对这个整体工作感兴趣,或者对 qq 编程也感兴趣的话,也欢迎加入到咱们的学习社区来啊。学习社区呢,还配套的有这个学习的这个平台啊,这个是小程序的,还有我们的这个 网站的这个学习平台,大家这个平台上面呢,会有很多的我们的这个,我们的这个 公开的一些内容啊,大家在这个内容上面就可以了解到,了解到自己,比如说我这里有一些公开课嘛,在这个上面你就可以了解到很多的公开些内容,是吧? 把自己的基础打一打,一些里里面的认识聊一聊,还有一些时间回放,时间回放是讲的,讲的非常非常详细的啊, 还有这个,这个这个学习平台在哪里呢?就是在这里大家可以去关注一下这个平台上面的一些内容啊。 然后现在呢也有很多的老师,老师在上面去做分享,而如果你也学的觉得我学了 ai 之后也有很多的这个收获,也可以加入到咱们这里一起来啊,我有学有输出,这个感觉也也挺好。

今天给大家分享一个非常炸裂的工作流,宠物吐槽主人的视频工作流,先带大家看一下视频的效果, 主人今天说他累成狗了,他怕不是对累成狗有什么天大的误解,我今天在家睡了好久,醒了就吃小零食,我睡了十六个小时,吃完就舔毛丸,哈哈哈,相信大家都刷到过像这种宠物吐槽主人的视频,这类视频呢,他就是比较幽默,比较搞笑,然后呢 数据呢,也非常不错,今天呢就手把手来教大家搭建一下这个类型的视频的工作流。这个工作流其实非常非常简单,首先带大家看一下,这是我搭建好的一个工作流, 这个工作流呢,它的节点非常少,加上开始和结束节点一共才八个节点,所以呢就非常适合我们新手小白上手来实操。而且我们这个工作流它生成的视频效果呢,还是非常非常不错的,带大家来看一下我们这个视频的一个效果, 铲屎官说他今天累成狗,哎,他是不是对我们狗有什么误解啊?我今天在家睡了十六个小时呢,醒了就啃肉干,吃完就追尾巴玩,切,我也是睡了吃,吃了睡的一天,哈哈哈,那大家也看了我们的视频效果了,是不是很不错。 这个工作流呢,它运行的时间是三分五十八秒,然后这些都是它全自动自己去生成的,不用我们动手去剪辑。好的,我们废话也不多说,接下来呢,我们就手把手教大家来一下我们这个搭建步骤。 首先在开始的节点,我们是要上传文案以及动物的一个参考图片的文案这一块呢它是比较短的,我们可以自己去写一个比较有潮点的文案,然后上传。 第一步呢就是根据文案去匹配动物,把我们写好的文案给到每一个动物,让每个动物呢去说一句话,然后呢再根据我们上传的这个参考图片, 帮我们生成新的一个图片。然后第三步就是根据我们生成的图片去生成最终的一个视频。大家可以看到我们这个步骤呢也是非常非常简单的思路呢,也是比较清晰。接下来呢我们就开始实操搭建一下这个工作流。 首先我们来到扣子空间,然后我们点击这里的扣子编程,然后我们找到资源库,点击资源库右上方有资源,我们点击资源两个字,下拉菜单,看到工作流,我们点击工作流,这个时候呢我们就来到了工作流的一个创建页面,首先我们要给工作流取个名称,然后 还要给这个工作流进行个描述,名称这一块我们需要注意的是,这里我们只能输入拼音或者说是英文,不能输入汉字哦,那工作流的描述这边就比较简单了,我们直接用中文用大白话给他进行一个描述,告诉大家这个工作流它的作用是什么就可以了。 然后呢我们点击下方的确认,现在呢我们就来到了工作流的一个搭建页面,首先它会给到我们一个开始节点和一个结束节点,这个时候呢我们的鼠标放在这个位置,它会显示注是两个字,我们点击注是两个字,然后我们把我们刚刚复制的搭建大纲 粘贴在这里,跟着我们的搭建大纲一步一步来进行搭建,这样的话就不容易出错,而且呢思路也会比较清晰。先结束节点,我们不管它,我们从开始节点进行配置, 我们看一下我们的搭建步骤,那开始我们是要上传我们的文案以及动物的参考图的,那么我们点击开始节点来给开始节点进行配置,那么我们在开始节点就需要去设置两个变量,一个是小动物的一个参考图,一个是文案,第一个就是动物 变量类型,这边我们需要注意一下,首先我们打开下拉栏,我们鼠标放在耳环这边再左滑,然后放在耳环这边再左滑,我们点击这个 image, 这个变量类型就是说我们可以上传多张参考图片,然后这里是 b 填,后面这个符号,我们可以展开,然后对这个变量进行一个描述, 然后我们点击加号,再添加一下。这里呢就是我们需要去输入文案,这里的变量名也必须得是英文或者说是拼音,不能用汉字,这里呢同样我们也是必填,然后这里展开,我们可以在这里给他进行个描述, 那到这里呢,我们开始节点就配置完成了,我们给他关掉,接下来呢我们来看一下,第一步是根据我们的文案匹配动物,当我们输入文案之后,他会分配每一句话给每一个小动物, 我们所有跟文案,跟文字,跟字幕相关的任务都需要用到大模型来帮我们解决,所以呢在这里我们需要添加一个大模型节点,大家可以从这里拉出一个节点进行添加,也可以点击下方的添加节点,然后再点击这里的大模型,一样的我们双击大模型三个字,给他改个名字,我们给他取名为一号员工。 好,我们来配置一下我们的这个一号员工。首先第一个模型这边我们选择的是豆包一点八深度思考,因为这里它有个图片理解的功能, 我们在我们的开始节点是不是上传了动物的一个图片,它要对我们的动物图片进行一个理解,然后输入这边呢,我们就需要拿到我们开始节点的这个文案, 然后在视觉理解这边我们点击加号,我们需要添加一下这里呢,我们就需要拿到我们开始节点上传的这个动物的图片,这样呢我们这个大模型就会理解我们这个图片,然后呢给每一个小动物去分配我们的一个文案。好,那下方的系统提示这边呢,它是比较关键的一个地方,这里呢是整个工作流的核心, 我已经写好了,我直接去复制过来就可以。好,现在呢我们带大家来看一下我们这个系统提示词,首先他会给他定一个角色,你是专业的萌宠搞笑短视频文案,动物适配的一个助手,你需要结合用户提供的原始文案和两只动物图片,直接将文案适配成动物视角等等等等。 然后底下还有他的一个核心的规则,这里比较关键的就是他的一个输出的一个格式,第一个小动物他应该匹配哪一个台词?第二个小动物他应该匹配哪一个台词, 包括动物的一个语气,这里呢还有他一个参考的案例,以及对他的一个限制。好,那么系统提示词呢,就带大家看到这里,接下来呢我们看一下下方的用户提示词,这边呢就比较简单了,我们只需要将上面的变量给它进行引入就可以,第一个呢是文案, 我们按住 shift 键加左括号键,就可以把我们上方的变量进行引入这里当大家看到这个变量的名字是高亮蓝色,就说明我们是引入成功了,然后呢就是我们的参考图片, 同样呢还是按住 shift 键,然后不要放,再按左括号键就可以把这个动物进行引入,因为这个动物它就是我们的参考图片。下方输出这里我们保持默认就可以了,不用去改它。然后我们看一下最下方的异常处理, 我们点击异常处理,这里有一个整体执行超时的时间,默认的是一百八十秒,也就是三分钟,我们给他改大一点,我们给他改成六百秒。那么到这里呢,我们一号员工就配置完成了,我们给它关掉。接下来呢我们可以针对这一个节点进行一个单独的测试, 这里有个三角形,我们点击这个三角形,这里呢首先我们要上传动物的一个图片,我们上传这只狗狗的,然后再上传一只猫的,然后再在这里输入文案,接着我们点击下方的运行。 好,那么大家可以看到我们这边呢,它已经是运行成功了,运行成功之后,我们看一下它输出的一个数据,我们在这个地方也可以看,我们在这里也可以看,我们点击这个符号,然后展开,然后我们看输出这里,我们点击这里的一个预览这里呢它是给我们生成了动物对话的一个内容, 蓝猫博美,蓝猫博美,然后两只动物一起哈哈大笑,好,那么我们这边是没有问题的,那没有问题的话我们就继续去搭建,我们呢现在有了文案之后,我们就要去生成动物了,那么在生成这个小动物之前呢,我们需要去先生成小动物的一个提示词, 所以呢我们还是要继续去添加一个大模型,我们点击添加节点,然后这里大模型直接点击一下,好,然后我们把这条线给它连起来,我们双击大模型三个字,给它改个名字,这个呢是我们的二号员工 模型这边呢还是多报一点八深度理解文字输入这边呢我们不需要,所以我们给他删掉,然后视觉理解的输入这边呢,我们就需要添加这里呢,我们就需要把我们开始节点的动物图片给到它。 那么接下来呢,又到了我们非常非常关键的系统提示词这里呢,同样我已经写好了,我直接去复制过来,然后我们直接粘贴在这里。那么大家可以看到我们这里的提示词呢,他就比较简单了,他这里就是生成每一个小动物的一个风格,包括小动物的一个表情, 还有他的神态。好。接下来呢又到了我们的用户提示词这边呢,就比较简单了,我们只需要将我们上方的变量给它进行引入就可以了,同样我们是在英文输入法的状态下,我们按住 shift 键不动,然后再按住括号键就可以将我们上面的变量进行引入 输出,这边我们不用动,保持默认,然后底下的异常处理,我们点开这里的超时时间,我们同样的把它改成六百秒,防止他运行的时候超时报错。 那我们二号员工到这里就配置完成了,我们给他关掉。现在呢我们有了图片提示词了,接下来呢我们就要去根据我们图片的提示词去生成图片,那我们上传的图片是两个小动物分开的图片,是不是 我们要把两个小动物放在一张图片里面去生成两个小动物在一张图片里的一个图片。我们生成图片之前呢,我们需要去把我们开始节点的这个图片的这个格式给它转换一下, 转化成自我参数组的一个格式。在这里呢我们就需要添加一个代码节点来帮我们完成这一步的任务,当然你不用代码也是可以的,你用大模型或者说用其他插件都是可以完成这一步的任务。我们双击代码两个字,给他改个名字,他呢就是我们的三号员工, 首先输入我们要拿到我们开始节点上传的这个动物的图片,然后我们把这个变量名给大家也改一下,改成参考。 然后我们点击编辑来到了代码这个编辑页面,首先我们全选把原始代码给它全部删掉,这里的代码呢我已经写好了,我们直接把写好的代码置在这里就可以了, 我们直接把底下的输出这个 k 一 复制一下,然后这边多余的我们给它删掉,我们只留一个 k 一 就可以了,然后呢我们代码这边就设置完成了,我们给它关掉。 好,那么我们这些工作都准备完成之后,我们接下来就可以去生成我们动物的图片了。这里呢我们需要用到一个极梦的图片生成的插件,我们点击插件,然后在这里搜索, 我们选择这一个极梦图片生成,我们展开它,里面有两项,我们选择第一项,根据提示词生成图片,把它进行一个添加。好,我们双击给他改个名字,这里呢就是我们的四号员工, 然后呢我们来配置一下我们的四号员工。好,首先第一个呢是他的一个 k, 这个 k 就是 我们生图所需要用到的一个算例。好,这个时候呢我们在我们的开始节点给他增加一个变量。 好,然后我们再回到四号员工这里呢,我们就需要拿到我们开始节点的这个 k, 然后第二个呢是他的一个图片的提示词,这里的英文如果说大家不知道他是什么意思的时候,那么你们的鼠标放在这个小符号这里,他就会给你们翻译他是什么意思, 看到了吗?那么这个提示词呢,我们就需要拿到我们二号员工动物图片生成他的这个 output, 然后这个呢是参考图片的链接数据库,这里就是我们刚刚的代码节点,三号员工他的这个 k e, 因为我们在使用这个插件之前,我们需要对图片的格式进行个转换,如果说格式不转换的话,他会很容易报错,这里呢是模型,模型,这里呢我们选择图片四点五, 最下面呢就是他的一个比例,比例这里大家可以根据自己的一个实际需求去填写,我选择是十六比九,十六比九呢他就是一个横屏的, 如果说你选择九比十六,那他就是一个竖屏的。好,那么到这边呢,我们四号员工图片生成,这边就配置完成了,我们给它关掉。接下来呢我们可以根据我们以上的节点进行一个总体的测试,如果说有问题的话我们就去给他改正,没有问题的话我们就继续去搭建。那么结束这里我们就需要拿到我们四号员工 图片生成的它的这个 url 的 链接就可以了。好,我们点击下方的试运行,首先这里呢我们需要上传动物的图片,我们还是上传这个小狗狗的,然后再上传这只猫猫的这个 ip i k 呢,在这里不方便多说。最后呢我们把我们的文案复制在这里可以了, 然后我们点击下方的试运行。好,那么大家可以看到我们的工作流呢,他已经运行成功了,这个呢是他给我们生成的一个图片,那这个图片呢是没有问题的,非常清晰,而且也很可爱。好,那么没有问题的话我们就继续去搭建,首先我们把这条线先给他删掉,然后结束节点,我们拿开 我们的图片呢,既然已经生成好了,接下来呢我们就要根据我们的图片去生成视频,那生成视频之前呢,我们需要去将这个生成的图片链接去进行一个格式的转换,这里呢我们就需要去添加一个文本处理的节点,在主键里我们找到文本处理,我们双击文本处理,给它改个名字, 他呢是我们的五号员工,这里的输入,我们需要拿到的就是我们四号员工他的这个 url 字串拼接,这边就比较简单,我们只需要在英文输入法的状态下,我们按住 shift 键加左括号键,将我们上面这个实景音给它进行一个引入就可以了,那我们这边就配置完成了, 接下来呢我们就是用来生成视频,然后我们在插件里面去搜索极梦视频生成,我们找到这个插件,然后打开,我们选择这一个生成视频,我们把第一项进行添加,然后我们双击给他改个名字,这个呢就是我们的六号员工。 好,首先第一个是它的 key, 这里呢我们同样要拿到我们开始节点的这个 key 提示词呢,我们就需要拿到我们一号员工文案匹配动物,它的这个 output, 这里呢是生成视频的一个时长,我选择的是十秒钟, 然后这里的伪真图片链接,我们不需要这里的图片链接,我们就需要拿到我们刚刚的文本处理,五号员工的文本处理它的这个 output, 然后模型这里它是比较关键的,这里我们选择的是视频三点五 pro, 然后视频的比例我们同样是选择十六比九,因为我们前面的图片选择就是十六比九,我们要跟前面进行一个匹配,然后分辨率这边我们就保持默认就可以了,不用去填写。 那么到这边呢,我们这个六号员工就配置完成了,我们给他关掉,到这里我们整个工作流其实就已经搭建完成了,我们只需要把我们的结束节点拿过来,然后把这个线给他连上,结束节点,我们只需要拿到我们六号员工的视频的链接就可以了。好,然后我们来进行一个整体的测试,看一看有没有问题。 好,首先图片还是这两个图片,然后文案我也没有变,我们直接点击下方的试运行。好,那么大家可以看到我们的工作流呢,已经运行成功了,然后在运行的结束节点,他给到了我们一个视频,我们点开看一下视频的效果, 主人今天居然说他累成狗了,他怕不是对狗的生活有什么天大的误解,我今天在家整睡了十六个小时呢,醒了就有香香的狗累,他怕不是想体验狗生想疯了,哈哈。 那么大家可以看到我们这个视频的效果还是非常非常不错的,这个工作流呢还是非常非常简单的,节点呢也比较少,非常适合我们新手,然后来实操。那么我们今天的搭建教程到这里就结束啦,感谢大家的观看,搭建工作流的所有的资料我已经放在了我的云档里,感谢大家的观看,我们下期再见。

好,那我们今天正式来讲解一下扣子的知识库啊,同样的全程也都是大白话,那这节课一样的有课程的重点文档,大家可以去看一下这些内容啊。那这节课我们同样的是 从理论到实操来讲解。首先我们先要了解什么是知识库,那主要讲解的就是这些, 什么是知识库?那它的主要功能是哪些?它的核心技术,也就是它的底层逻辑有哪些?那这些东西都是什么呢?那这节课的第一个视频,我们也就是讲理论, 讲解什么是知识库,为什么要搭建知识库?首先什么是知识库?你可以把它理解成 ai 能看懂的超级文件夹, 那平时我们纯资料用的那种文件夹, ai 只能认文件名,但是我们搭建的知识库能让 ai 读懂你的文档、 笔记,甚至是聊天记录等等的一些文本。那我们把知识库放在工作流还有智能体里面,你就可以从工作流和智能体去调用知识库,他能从资料里面去找答案,这就是知识库和普通文件夹的区别。搭建知识库是有三个刚需的, 也就是我这边写的主要功能,它首先是一个记忆还有限制还有效率的问题。那我现在先分开讲一下什么是记忆还有限制和效率。记忆的意思就是你资料太多,记不住的时候, 比如说你公司的员工手册,销售信息、产品信息之类的资料,纯净知识库,把这些资料成为 ai 的 永久记忆。 那么第二个刚需,也就是我刚刚说的限制。大家看一下扣子智能体的组成部分,它是由提示词还有这些编排功能,比如说插件、工作流、知识库、记忆 这些东西来组成的,那这些东西其实都同时有在做一件事情,那就是限制 ai 的 幻觉问题。所以说知识库的其中一个功能就是限制 ai 瞎编, 你为他创建知识库,有了专业的知识之后,他会根据你的资料来回答你的问题,最大程度的减少 ai 的 幻觉。 那最后一个搭建知识库的感觉就是提高效率,做工作流的时候直接调用知识库的内容,比如说那 ai 根据你存的资料来写文案,那比你自己写文案是快十倍不止,对吧? ai 是 怎么通过知识库来读懂你的资料的?这就要讲到知识库的五个核心技术, 第一个是分块,第二个是磁线路,第三个是限量,第四个是神经网络,第五个是 ig。 那 我们来一个一个说哈。首先是分块, 分块就是把资料切成小块,或者也可以说切成小的段落,如果你把一万字的文档直接丢给它,根本是抓不住重点,这个就像是让你一口气读完一整本厚书, 就算你读完了也记不住,对吧?分块就是按段落或者说逻辑,把长文切成几百字的小块,或者说一小个段落,每一块都会对应着一个主题, 这样子那 ai 去找答案的时候就不用把整本书都看完,也就是说你的全部资料它不需要都看完之后才能回答你,这样子就提高了 ai 的 回复精准度还有效率。那分块讲完了,然后就是词线路,这个功能是把文字变成 ai 能理解的语言, 简单一点说的话,词嵌入就是给每一个词设一个数字的坐标,让 ai 知道词跟词之间的关系。 比如说苹果和手机坐标是靠近,那苹果和香蕉也是靠近的,苹果和石头这两个词坐标就会相对的比较远一点,这样子 ai 看到苹果的时候就知道它和哪些词是相关的。那这个其实是跟我之前讲智能体这节课的时候有提到过的,什么是 talk, 那些内容是有点像的。 a 看到苹果的时候就知道他与哪些词有关,他是不会混淆是水果还是品牌,也就是 ai 能通过这些词的坐标更理解你的语义,那 ai 从看到这个文字到理解这个文字, 也就是从词嵌入开始的。那我们现在随便打开我们课程的一个重点文档啊,用一个最直观的方式给大家展示一下什么叫相似的坐标。 那我们来看一下,如果这个括号是有一个坐标的话,那它最相似的坐标是什么?那肯定是后面这个括号,对吧?它们之间是相呼应的。我用的是腾讯的 wps 啊。那大家如果想知道在 word 文档里面怎么知道一个字或者说一个符号的坐标, 大家可以把鼠标的光标放在这个字或者说这个符号的后面,然后按住键盘的 alt 键加上 x。 呃,我现在演示一下给大家看啊,比如说我放在这个括号后面,然后按一下, 大家会发现它会变成了一个数字,是 f f 零八,之前那个括号没了,那这个 f f 零八就是它的坐标,那么我们再看一下这后面这个括号的坐标是什么,我们再按一下, 哎,他现在也变成了一个坐标,然后我们看一下前面这个坐标是什么?是 ff 零八,后面是 ff 零九, 他们是非常非常接近的,对吧?那我们再随便拿一个文字或者说符号看一下他们的坐标是什么。那比如说这个逗号啊,我们现在按一下看啊,这个是 ff 零 c, 他跟零八零九是有相差的,但是他也是接近,因为他都是符号。那我们现在再看一下一个文字啊,比如说这个个 啊,他的坐标他就是四一二 a, 那 跟这个 f f 零八零九,还有 f f 零 c, 那 这个坐标就会比较不一样,这样子大家可以更直观的知道什么叫坐标相似,对吧?那从磁线路我们再升级来讲一个技术,就叫做向量, 那么向量就是整段内容的语义指纹,这个是什么意思呢?不只是单个词的坐标,而是给整个方块的内容生成一串独特的数字序列,就是这段内容的语义指纹。比如说我们知识库里面有一个方块,讲的是扣子工具调用节点的设置, 那么词切入是给每个词一个坐标向量是把这些坐标再做整合,像一串能代表整个方块意思的数字, 这个数字有什么作用呢? ai 可以 通过比较向量的相似度,能快速的找到与你的问题最相关的那个向量方块。大家看这边应该是比较理解,首先你会问一个问题,然后 ai 把你的问题转换为问题的向量,然后知识库的方块,它每一块都有自己的向量, 也就是每块都有自己的一串数字,那么系统会比较两者之间的相似度,然后找到最相关的那个内容,向量越相似答案就越精准。这个就类似我之前有讲过的大模型,是通过概率来回答你的问题的,那向量又是怎么来的?这就要讲到神经网络, 你可以把神经网络想象成 ai 的 大脑,那里面有很多神经元,就跟人脑的神经细胞一样,当这条分块输出之后,神经网络就会像过滤器一样,它会一层一层的分析文字的语义和逻辑,还有上下文,最后会把这些信息压缩成向量。比如说我知识库里面有一个 扣子节点设置的这个方块,那神经网络就会识别出这里面有三个词,也就是扣子节点,还有设置以及这三个关键词他们的关系,然后再生成对应的向量。那如果没有神经网络,就没有办法从文字里面去提炼出最准确的语义向量。 那最后的一个核心技术就是 i g, i g 是 怎么理解?我们要把这三个字母分开来理解。 r 就是 英文的 retiver, 它翻译成中文就是解锁的意思, a 就是 alimentive, 它翻译成中文就是增强,这个 g 就是 generation, 它的中文意思就是生存。那这个技术 大家就可以简单的理解为他是把刚刚那四个技术,也就是方块、磁线路、限量神经网络看起来的总指挥。他的具体流程是分成三步,那首先第一步就是你会提出一个问题,那第二步 ai 就是 通过限量解锁的功能,然后总结方块的内容之后给你生成答案, 这个步骤就叫做解锁增强生成,其实解锁和生成大家应该都是会比较容易理解的,中间这个增强又是什么意思?它的意思就是用你专属的资料,也就是你搭建的知识库来增强 ai 的 回答能力。 刚刚已经把知识库的五大技术都讲完了,那现在总结一下为什么要有这些功能?首先如果没有分快的话, ai 找答案是慢并且不准确的。你如果直接把一本厚厚的书直接扔给 ai, 比如说你提出一个问题, ai 只能读完一整本书之后才能找出答案, 并且这个答案有可能是不准确。而且如果没有词切入和向量的话,那 ai 是 没有办法看懂资料。也就是说这两个功能其实就是让 ai 更精准的理解你的语义,那如果没有神经网络就生成不了准确的向量, ai 也只能停留到这个理解语义的程度, 他没办法捕捉到上下文的关系,也就是你提出问题之后,他没办法知道你这个问题跟你的资料里面哪一段话 是有关系的,这样子也就没有办法精准的从资料里面给你正确的答案。最后,如果没有 i a g 的 话, ai 就 不会去知识库里面去查资料,他只能靠他之前训练的一些旧知识来回答你的问题, 他就没有办法做到那么专业。比如说每个大模型他都不了解你公司的报销流程是什么,这五大技术加起来,他最后就是能做到让知识库存存资料的仓库变成会思考的智能助手。那理论现在已经讲完了,但是对于 一些理解能力比较差的学员,我觉得你们现在可能还是比较懵逼的状态,但是也没关系,那后面的视频我就会用实操的方式来讲解,让你们可以更直观的看见这些技术。也就是后面的视频我会让大家知道怎么根据资料的类型调整方块的长度啊,怎么优化资料, 但磁线路和向量可以更准确,用实操的方式就可以让大家更理解知识库的底层逻辑,那只有搞懂这些,你搭的知识库才能帮你真正的去解决问题。