Привет всем, я Сяомай.

Я считаю, что многие студенты будут отрезаны от лука-порея при изучении ИИ. Например, очень популярный некоторое время назад доктор Цинхуа — живой случай. Поскольку ИИ становится все более популярным, многие люди используют ИИ как трюк, чтобы начать зарабатывать деньги посредством обучения в прямом эфире, видеокурсов, обмена опытом и других форм. После того, как многие люди покупают курсы, услуги, которые они получают, сильно отличаются от услуг. они получили перед покупкой. Разве это не то же самое, что быть отрезанным при жизни?

Несколько платформ искусственного интеллекта, о которых я хочу рассказать сегодня, определенно окажут большую помощь большинству людей. И вы можете полностью реализовать свое собственное определение ИИ. Несколько крупных отечественных ИИ-платформ, а также несколько зарубежных ИИ-платформ могут полностью реализовать ваш собственный независимый выбор.

В то же время в этой статье не будет подробно описано, как использовать эти платформы по отдельности, а также даны некоторые советы по использованию. Если бы мне пришлось написать все это, я, вероятно, не смог бы закончить в 100 000 слов. В этой статье представлены только общие функции этих платформ. Каждая платформа будет разделена на несколько глав, которыми позже можно будет бесплатно поделиться.

Если вы хорошо изучите эти платформы, ваше использование в области ИИ в основном превысит таковое у большинства людей. Сао Ниан, поторопись и учись.

Dify

Dify — это платформа разработки приложений для моделей больших языков (LLM) с открытым исходным кодом. Он сочетает в себе концепции Backend as Service (Бэкенд как услуга) и LLMOps, позволяя разработчикам быстро создавать генеративные приложения искусственного интеллекта производственного уровня. Даже если вы нетехнический человек, вы можете участвовать в определении и процессе работы с данными приложений ИИ.

Dify делится на платную версию и версию сообщества. Большинству людей вполне достаточно версии сообщества. Вы можете использовать офис сообщества для создания личной базы знаний, вопросов и ответов, обнаружения данных, совместного офиса и других сценариев применения. Dify Community Edition не только готов к использованию «из коробки», но также имеет встроенные сервисы API. используйте сервисы API для взаимодействия с вашими собственными интегрированными бизнес-системами. Он также поддерживает пользовательские модели и модели искусственного интеллекта со многих основных платформ, таких как ChatGPT, Alibaba и Baidu.

Dify Community Edition также очень удобен в сборке. Для его сборки можно использовать Docker, запуск исходного кода и другие методы. Для сборки рекомендуется использовать Docker. Использование исходного кода для сборки требует настройки среды Python. После настройки среды может возникнуть множество проблем при запуске службы, что очень громоздко.

1. Установите Docker. Поскольку установка Docker очень проста, я не буду здесь показывать, как его установить. Если не знаете как, можете поискать на Baidu самостоятельно.

2. Клонируйте репозиторий кода локально. Рекомендуется использовать адрес репозитория кода на Gitee. На Github это в значительной степени не удастся.

git clone https://gitee.com/dify_ai/dify.git

3. Запустите службу и дождитесь установки на этом этапе.

cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

Кнопка ИИ

Coze — это чат-бот с искусственным интеллектом, а также платформа для редактирования и разработки приложений, запущенная ByteDance, которую можно понимать как версию GPT от ByteDance. Независимо от того, есть ли у пользователей опыт программирования, платформа может быстро создавать различные типы чат-ботов, агентов, приложений искусственного интеллекта и плагинов, а также развертывать их на социальных платформах и в приложениях для обмена мгновенными сообщениями, таких как Discord, WhatsApp, Twitter, Feishu, официальный WeChat. аккаунт, Дубао и т. д.

Международная версия Coze (coze.com) предоставляет API на основе OpenAI GPT-4 и GPT-3.5 для создания и использования чат-ботов с искусственным интеллектом и не использует собственную большую модель Skylark. Как и ранее выпущенная международная версия чат-бота Doubao под названием Cici, Byte также запустила внутреннюю версию Coze (coze.cn), которая использует модель Skylark, позволяющую пользователям создавать индивидуальные чат-боты.

Самым большим преимуществом Coze является то, что он предоставляет платформу и не требует самостоятельного создания среды. Это снижает требования к входу для пользователей. Для создания собственного робота с искусственным интеллектом вам нужен только браузер. Созданный ИИ также может быть подключен к другим платформам для реализации таких операций, как обмен человеком и машиной, а также опубликован на платформе для использования другими пользователями.

MaxKB

MaxKB — это система вопросов и ответов базы знаний, основанная на модели большого языка LLM. Вы можете просто использовать его как свою собственную цифровую базу знаний, а также использовать в своих продуктах в качестве помощника по обслуживанию клиентов.

MaxKB = Max Knowledge Base — это система вопросов и ответов из базы знаний с открытым исходным кодом, основанная на модели большого языка LLM и призванная стать самым мощным мозгом предприятия.

1. Готово: поддерживает прямую загрузку документов, автоматическое сканирование онлайн-документов, автоматическое разделение текста, векторизацию, RAG (генерацию улучшений поиска) и хороший интерактивный опыт интеллектуальных вопросов и ответов;

2. Нейтральность модели: поддержка стыковки с различными большими языковыми моделями, включая локальные частные большие модели (Llama 3/Qwen 2 и т. д.), внутренние общедоступные большие модели (Tongyi Qianwen/Zhipu AI/Baidu Qianfan/Kimi/DeepSeek и т. д.) и зарубежные общедоступные крупные модели (OpenAI/Azure OpenAI/Gemini и т. д.);

3. Гибкая оркестрация. Встроенный мощный механизм рабочих процессов поддерживает оркестрацию рабочих процессов ИИ для удовлетворения потребностей сложных бизнес-сценариев;

4. Бесшовное внедрение: поддерживает отсутствие кодирования и быстрое встраивание в сторонние бизнес-системы, позволяя существующим системам быстро получать интеллектуальные возможности вопросов и ответов и повышать удовлетворенность пользователей.

Его также очень удобно собирать. Еще используя Docker, достаточно одной строки команд.

docker run -d 
--name=maxkb 
-p 8080:8080 
-v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb