芝士饼是什么
芝士饼的主要功能
- 0代码开发：用户无需编写代码即可快速搭建AI应用，目前支持对话型、文本型、文生图、图生图和工作流应用。提供配置/编辑应用的能力，可以设置新建 AI 应用时使用的模型、对应的提示词和应用配置参数等信息。
- 主流大模型集成：平台提供了包括通义千问、月之暗面等在内的一系列主流AI大模型，供用户选择和使用，支持各种AI应用的开发。
- 应用广场：芝士饼应用广场可以体验各类推荐应用，同时还能克隆这些应用，定制专属于自己的 AI 应用。
- 应用分发：AI应用支持发布到支付宝小程序、芝士饼应用广场、Web 应用，允许外部用户访问。
- 知识库：提供了一种直观且用户友好的方式来管理和存储数据，AI 应用能用你自己专属的数据，让机器人使用上传的数据，来回答用户的查询。
- 模型训练：支持图像大模型，训练自己的专属模型。上传训练数据集，预置训练参数，AI 自动打标，支持模型效果测试，进行优化调整。
- 个性化定制：用户可以根据需要定制AI应用的性格特点、语言风格等，打造具有个性化特征的AI产品。
芝士饼可以构建哪些应用
- 对话型应用：对话型应用采用一问一答的模式与用户持续对话。对话型应用可以用在客户服务、在线教育、医疗保健、金融服务等领域，帮助组织提高工作效率、减少人工成本和提供更好的用户体验。
- 文本型应用：文本型应用是指根据用户提供的信息自动生成高质量文本，例如文章摘要、翻译、新闻媒体、广告、SEO、市场营销等，为行业提供高效、快速的文本生成服务。
- 文生图型应用：文生图型应用可以根据你输入或选择的文字信息，应用可以自动生成相关图片。文生图型应用提供专业的图像模型生成能力，可以帮你轻松构建应用，如 AI 卡通头像、 AI 营销海报等。
- 图生图型应用：图生图型应用是指构建的 AI 应用支持用户输入文字的同时，也输入图片，以此综合生成图片。
- 工作流应用：工作流是指通过可视化的方式，对文本大模型、知识库等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。
如何使用芝士饼
- 产品官网：访问芝士饼官网 knowledgepie.cloud ，注册登录。
- 选择模板：登录后，可以浏览平台提供的各种AI应用模板。根据需求选择合适的模板作为起点。
- 定制智能体：选择模板后，可以定制智能体的人设、语言风格、性格特点等，符合品牌或产品定位。
- 使用AI大模型：芝士饼提供多种主流AI大模型供选择。可以根据应用需求选择合适的模型来增强智能体功能。
- 0代码搭建：利用平台的0代码特性，通过图形界面拖拽组件、设置参数等方式，快速搭建AI应用。
- 测试和调整：在搭建过程中，可以不断测试智能体的表现，并根据测试结果进行调整，优化用户体验。
- 发布应用：完成搭建和测试后，可以一键将AI应用发布到支付宝小程序或其他平台，供用户使用。
芝士饼的应用场景
- 支付宝小程序开发：用户可以利用芝士饼快速开发支付宝小程序，涵盖电商、服务、娱乐等多个领域。
- 智能客服：创建智能客服系统，提供24/7的自动化客户支持，处理常见问题和用户咨询。
- 内容创作辅助：辅助用户进行内容创作，如自动生成文章、设计图像或音乐等创意作品。
- 教育和培训：开发智能教育应用，提供个性化学习体验，包括语言学习、技能培训等。
- 健康管理：构建健康咨询和管理应用，提供饮食建议、运动计划和健康监测。
- 企业自动化：为企业提供自动化解决方案，如自动化报告生成、数据分析和业务流程优化。
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言犀智能体平台是什么 言犀智能体平台是京东推出的一站式AI智能体开发平台，用户无论有无编程基础，都能快速构建基于AI模型的智能体，处理问答到复杂业务逻辑。平台集成了多个大模型，提供算法库和工具，支持行业应用快速落地。目前已有超过3300个智能体在京东内部活跃，沉淀了100多个行业解决方案模板。 言犀智能体平台的主要功能 接入大模型：平台已接入数十个大模型，支持用户根据业务需求选择不同模型。 低成本快速搭建：无论用户是否有编程基础，都可以快速搭建基于AI模型的智能体。 行业解决方案模板：平台沉淀了100多个行业解决方案模板，支持行业应用快速落地。 算法库及工具库：通过插件能力，平台提供上千种算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。 如何使用言犀智能体平台 注册与登录：用户需要访问京东云言犀智能体平台的官方网站，注册账号并登录（yanxi.jd）。 选择智能体模板：平台提供了多种行业解决方案模板，用户可以根据自己的业务需求选择合适的模板作为起点。 配置智能体：用户可以对选定的智能体模板进行配置，包括但不限于设置智能体的名称、功能、交互逻辑等。 接入大模型：根据业务需求，用户可以在平台中选择和接入不同的大模型，如言犀大模型、GPT等。 知识库接入：使用Advance RAG技术，用户可以简单配置实现结构化和非结构化数据的接入，增强智能体的知识库。 算法库和工具库应用：用户可以在智能体中运用平台提供的算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。 工作流编排：通过工作流对智能体的插件和大模型能力进行编排组合，指导智能体按照既定思路行动。 智能数据分析：利用平台的数据分析能力，用户可以通过自然语言查询和分析业务数据。 测试与优化：在智能体搭建完成后，用户需要进行测试，根据测试结果对智能体进行优化和调整。 部署与应用：测试无误后，用户可以将智能体部署到实际业务场景中，开始使用智能体处理业务问题。
大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序： 📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。 🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。 📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。 🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。 🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。 🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。
