TabTab_个人页

2025年02月

• 02.08 16:21:50
  发表了文章 2025-02-08 16:21:50

  使用Ollama和Botnow本地部署DeepSeek R1模型的对比分析

  本文详细对比了使用Ollama和Botnow两种方式在本地运行DeepSeek R1等开源大模型的不同。通过Ollama，用户可以在个人电脑（如MacBook Pro）上快速部署和测试模型；而Botnow则提供了企业级的API接入和本地部署方案，支持更复杂的应用场景。具体步骤包括环境准备、模型下载与运行、图形化界面操作等，帮助用户选择最适合自己的方式体验大模型的强大功能。

2024年12月

• 12.11 19:29:55
  发表了文章 2024-12-11 19:29:55

  多模态、数据血缘、QA拆分、语音对话等特点解析

  知识库问答拆分将文档内容转换为问答对，提高信息检索效率和用户体验，同时便于信息结构化和维护。数据血缘能力支持查看和维护知识来源，确保信息准确性。多模态知识库整合文本、图像等多种数据，提升信息检索质量和用户体验。语音对话功能支持音色选择、语音输入和播报，增强互动性。Rerank排序优化知识库召回结果，提升查询精准度。

2024年09月

• 09.18 14:52:35
  发表了文章 2024-09-18 14:52:35

  深入浅出智能工作流（Agentic Workflow）｜技术干货

  著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出AI Agent的四种设计方式后，Agentic Workflow（智能体工作流）在全球范围内迅速走红，多个行业纷纷实践其应用，并推动了新的Agentic AI探索热潮。吴恩达总结了Agent设计的四种模式：自我反思、工具调用、规划设计及多智能体协作。前两者较普及，后两者则为智能体使用模式从单一大模型向多智能体协同配合完成业务流程的转变奠定了基础。
• 09.12 14:03:59
  发表了文章 2024-09-12 14:03:59

  智能体工作流使用最佳实践

  工作流（Workflow）通过可视化方式组合大语言模型、条件判断及插件等功能，实现复杂的业务流程编排，适用于多步骤且需高精度输出的场景，如新闻搜索、报告分析等。本文以构建搜索新闻的工作流为例，详细介绍从创建到发布的全流程，并演示如何在Bot中应用及测试该工作流。
• 09.10 11:38:00
  发表了文章 2024-09-10 11:38:00

  深入浅出 AI 智能体（AI Agent）｜技术干货

  随着人工智能技术的发展，智能体（AI Agents）逐渐成为人与大模型交互的主要方式。智能体能执行任务、解决问题，并提供个性化服务。其关键组成部分包括规划、记忆和工具使用，使交互更加高效、自然。智能体的应用涵盖专业领域问答、资讯整理、角色扮演等场景，极大地提升了用户体验与工作效率。借助智能体开发平台，用户可以轻松打造定制化AI应用，推动AI技术在各领域的广泛应用与深度融合。
• 09.05 14:37:42
  发表了文章 2024-09-05 14:37:42

  Bot 商店 + 一键优化提示词 Prompt，开启AI新体验！| Botnow上新

  Botnow 迎来了重大更新，新增了 Bot 商店功能，并优化了 Bot 编排，提升了 AI 使用效率。用户可在 Bot 商店中轻松浏览和体验各类官方及用户发布的 Bots，并可一键发布或下架自己的 Bot。此外，还推出了一键优化 Prompt 功能，帮助用户生成清晰、精准的指令，提升对话质量。新老用户快来体验吧！[链接]

2024年08月

• 08.27 17:08:29
  发表了文章 2024-08-27 17:08:29

  基于知识库快速搭建智能客服问答 Bot

  在数字化转型的大潮中，智能客服系统成为提升企业客户体验与运营效率的关键工具。Botnow平台集成智能体创作与分发功能，提供一站式智能客服问答Bot搭建服务。本文详细介绍了如何利用Botnow的知识库功能及RAG（Retrieve-Augmented Generation）方案快速构建智能客服问答Bot。通过Botnow平台，用户可以轻松创建知识库、配置智能体，并关联知识库以实现智能回答。该方案广泛适用于对话沟通、行业知识库建设、企业内部信息检索及内容创作等多个场景。Botnow平台以其可视化编排、低技术门槛等特点，助力企业轻松实现智能客服系统的搭建与优化，成为数字化转型的重要推手。
• 08.27 16:55:35
  发表了文章 2024-08-27 16:55:35

  知识库优化增强，支持多种数据类型、多种检索策略、召回测试 | Botnow上新

  Botnow近期对其知识库功能进行了全面升级，显著提升了数据处理能力、检索效率及准确性。新版本支持多样化的数据格式，包括PDF、Word、TXT、Excel和CSV等文件，无需额外转换即可直接导入，极大地丰富了知识来源。此外，还新增了细致的文本分片管理和编辑功能，以及表格数据的结构化处理，使知识管理更为精细化。 同时，平台提供了多种检索策略，包括混合检索、语义检索和全文检索等，可根据具体需求灵活选择，有效解决了大模型幻觉问题，增强了专业领域的知识覆盖，从而显著提高了回复的准确性。这些改进广泛适用于客服咨询、知识问答等多种应用场景，极大提升了用户体验和交互质量。
• 08.27 16:47:33
  发表了文章 2024-08-27 16:47:33

  Llama 3.1发布：4050亿参数模型，迄今为止最强的开源大模型之一

  Meta宣布发布Llama 3.1 405B，这一目前公开的最大且最先进的语言模型，标志着开源语言模型新时代的到来。Llama 3.1 405B不仅在常识理解、数学、工具使用及多语言翻译等功能上媲美顶尖AI模型，其8B和70B版本亦支持多种语言，拥有长达128K的上下文理解能力。该模型在150多个多语言基准测试中表现出色，并经过广泛的人工评估。为克服大规模训练挑战，Meta采用标准解码器架构和迭代后训练策略，大幅提升了数据质量和模型性能。此外，Llama 3.1通过监督微调、拒绝采样和直接偏好优化等手段提高了模型对指令的响应性和安全性。
• 08.26 17:27:43
  发表了文章 2024-08-26 17:27:43

  插件开发最佳实践：以必应（Bing）搜索插件开发为例

  插件是Botnow中增强Bot功能的关键工具，可通过添加各类插件如新闻阅读、效率工具等，扩展Bot的知识与技能。本文以开发“必应搜索”插件为例，详细介绍从登录控制台开始，经过创建插件、定义接口、设置认证信息直至在Bot中实际运用插件的全过程。遵循最佳实践，开发者能构建高质量插件，显著提升Bot的服务能力。