WIKI 知识库搭建 欢迎体验Baklib,再给您介绍下Wiki功能,创建Wiki需要用到我们的知识库功能。知识库支持员工提前将产品知识分门别类整理,具备和飞书、Notion相当的编辑和管理能力,是独立的信息管理模块。如果需要将知识库内容对外展示,只需在Wiki模块选择模板并映射对应的知识库即可。比如映射产品知识库后,选择合适的首页风格,就能快速生成对外的Wiki门户,相当于给知识库“套上”了可视化的展示外壳。生成后还能在站点管理中调整页面风格、排版布局、主题颜色等,所有配置都会实时同步到前端。 这是我们Wiki的核心创新点——实现内容与站点分离。传统CMS是内容和界面绑定的,而我们的Wiki中,内容存储在知识库(纯粹的信息载体),站点只是展示载体。同一批知识库内容,可匹配不同模板生成多种展示形式:比如除了常规Wiki门户,还能生成Chat聊天界面,集成到软件系统或微信公众号的聊天窗口中,给用户提供多场景的交互体验。 除了Wiki,CMS功能也很强大,可实现任意自定义界面。我们的客户常常用它做官网,展示服务项目、产品信息、新闻资讯、视频内容;也有客户将其打造成小程序风格的内部资源平台,方便员工查询产品、案例、资料;还有客户用它做大型资源管理门户,比如将几十TB的图片资源通过CMS重新组织展示,支持搜索、批量下载、筛选等操作,解决资源管理难题。 接下来介绍应用市场,您能看到,在我们的应用库生态中,企业可灵活搭建各类内容门户,无论是共享资源、服务客户、打造品牌官网还是制作产品手册,都能实现,具备无限的拓展空间。 不同模板有不同的适配场景:比如API模板适合民宿等实体店展示信息;Wiki模板支持多目录层级分类,适合搭建产品目录站——我们自己的产品目录站就是基于这个模板做的,支持多分类、精细化功能配置和搜索功能,能精准匹配产品发布、驱动下载等需求。 #Baklib
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建议都去飞书上学AI Agent 1. Mu Li(李沐) | 亚马逊首席科学家 - 推荐理由:如果你是动手派,那么这个《动手学AI Agent》系列不容错过。课程使用PyTorch从零搭建多智能体协作框架,并附带了工业级的任务调度与实时决策完整代码,所有Jupyter Notebook均已开源。尤其值得称道的是对《AutoGPT》和《ReAct》论文的逐句精读,将Agent的记忆流、工具调用逻辑剖析得清晰透彻,对初学者非常友好。 2. Hung-yi Lee(李宏毅) | 台湾大学教授 - 推荐理由:零基础入门的最佳选择。李宏毅老师的《AI Agent系统设计2025》系列课程,用“复仇者联盟”来类比多智能体协作,用“哈利·波特的守护神咒”来解释工具调用,瞬间将抽象概念变得生动具体、易于理解。 3. Andrej Karpathy | OpenAI创始成员 - 推荐理由:为硬核技术爱好者准备。他的《From LLMs to Agents》系列,带你从零开始手搓一个AutoGPT架构,在4小时左右的课程里完整实现递归式任务分解。课程还涉及他本人位列GitHub热榜第一的项目,并通过直播实时Debug智能体的死循环问题,使用VS Code断点追踪工具调用链,实战感极强。 4. Hugging Face官方频道 - 推荐理由:想系统掌握现代Agent框架,这是必看频道。其《10小时精通Agent框架》课程,专注教授基于Transformers Agent的实战,教你如何利用GPU资源部署属于自己的、堪比AutoGPT的智能体。此外,还有从多智能体竞拍系统到股票分析机器人等一系列专题突破内容,覆盖面广。 5. Andrew Ng(吴恩达) | DeepLearning.AI创始人 - 推荐理由:适合偏爱逻辑梳理的学习者。吴恩达的《AI Agent专项课》用Excel表格演算Agent的决策树,将复杂的任务分解过程可视化,让理解变得异常轻松。同时,他还预告了关于《Multi-Agent博弈系统》的新课,将教你如何在本地运行类AutoGPT的智能体集群。 希望这份经过梳理的列表,能帮助你构建扎实的AI Agent知识体系,在开发路上事半功倍。 . 都整理好放在知识库了,希望对大家有帮助~ #AI智能体 #AIAgent #人工智能 #机器学习 #深度学习
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