功 能 概 述 关键字: 开源 聊天机器 小面包(Breadbot)是一款实验性的新式框架,用于在本地构建高效且实用的聊天机器人服务。
功能全面,开箱即用这个组件提供了丰富的功能特性: AI对话:支持与AI进行自然语言对话 双模式请求:支持普通请求和流式响应两种模式️ 图片上传:支持图片上传和AI图像识别 语音输入:支持语音转文字输入 设计优雅,用户体验佳组件采用了悬浮球的设计,不会干扰用户的主要操作流程,同时提供了完整的聊天面板。界面设计现代简洁,支持自定义主题。3. 一个功能完整的AI聊天助手就集成到你的应用中了。 是一个功能强大、易于集成的Vue AI聊天组件。 聊天组件,我强烈推荐试试这个组件。
近期,GitHub Copilot 在集成聊天功能中新增了“Agent 模式”,用户可以让 Agent 代为执行各类任务。这一功能的推出再次印证了 Agent 领域的迅猛发展。 我们甚至可以使用 ChatGPT 这样的标准聊天机器人,通过生成式 AI 来帮助我们制定完善的最佳实践清单。 要知道,生成式 AI 有时会产生“幻觉”,这是重大隐患。就算假设 AI 永远不会出错,依赖一个我们无法理解的解决方案本身就是危险的。 GitHub Copilot agent 已集成在 GitHub Copilot 聊天界面中。通过该聊天界面,用户可以选择 Agent 模式以及 Agent 底层使用的 LLM 引擎。 VSCode 中的 GitHub Copilot Agent 通过聊天界面,我们可以让 Agent 替我们完成任务,比如构建我们前文中提到的那个“维基搜索应用”。
当AI遇到"知识盲区"你有没有遇到过这样的情况?问ChatGPT:"小明公司2024年的销售政策是什么?"AI很自信地回答:"根据我的了解,小明公司采用的是阶梯式佣金制度..."等等!小明公司? RAG vs 传统AI:一场"有备而来"的较量 传统AI的尴尬时刻传统AI(没有RAG):就像闭卷考试,只能靠记忆知识有"保质期",过期不候遇到不知道的就开始"创作"就像那种什么都敢说的朋友,经常说错RAG AI不再像个官方通告,而是像个贴心的同事。 结语:RAG让AI不再"张口就来"回到我们开头的问题:怎么让AI不再瞎说?答案就是RAG: 给AI配个超级助理,让它学会"查资料再说话"。 关注我们的AI技术系列文章,让AI为你的业务赋能! 有问题?欢迎在评论区讨论,我们一起探索AI的无限可能!
逐字渲染的挑战最近在开发AI聊天助手的时候,遇到了一个很有趣的滚动问题。我们需要开发一个类似微信聊天框的交互体验:每当聊天框中展示新消息时,需要将聊天框滚动到底部,展示最新消息。 但是 AI 大模型一般都是逐字渲染的,AI 助手聊天框接受的消息体大小不是固定的,而是会随着 AI 大模型的输出不断变大。 AI 正在输出内容时,用户无法滚动查看历史消息。用户向上滚动查看历史消息,会被 Javascript 不断执行的 scrollIntoView 打断。需要写特殊逻辑才能避免这个情况。 聊天框的翻转实现翻转聊天框利用 CSS transform: rotate(180deg) 将整个聊天框倒转,并且把接收到最新的消息插入到消息列表的头部。 聊天框的父组件也完全不知道自己的子节点被转了又转。总结最后总结一下,我们通过两行 CSS 代码 + 反转滚动行为,利用浏览器的默认行为完美的实现了 AI 聊天框中的滚动体验。
通过 ChatGPT SessionToken 就可以不限制网络访问,所以大家发挥想象力实现各种的聊天机器人、小程序,而原生 app 可能体验更好!所以就有了 iChatGPT! 二、iChatGPTGitHub 开源地址:https://github.com/37iOS/iChatGPT目前 v1.0.0,实现 ChatGPT 基本聊天功能:可以直接与 ChatGPT 对话,并且保留上下文
关键字:python 正文 | 内容 今天这篇文章主要是介绍: 小面包(Breadbot)是一款功能强大,简单易部署的聊天AI 01 — 小面包工作于 Linux,当然,你也可以通过修改代码使其工作于
,以及这些模型的能力通过开放 API 的形式提供出来,即使没有任何机器学习的理论知识,你只需要一两天时间,就能做出一个能解决实际问题的 AI 应用。 业务描述 以前实现聊天机器需要套模板。这个的缺点,就是每次的回答都一模一样。当然,我们可以设计多个模版轮换着表达相同的意思,但是最多也就是三四个模版,整体的体验还是相当呆板。 有了 GPT 这样的生成式的语言模型,我们就可以让 AI 自动根据我们的需求去写文案了。只要把我们的需求提给 Open AI 提供的 Completion 接口,他就会自动为我们写出这样一段文字。 n,AI 给你生成几条内容供你选择,在这样自动生成客服内容的场景里,我们当然设置成 1。 stop,模型输出的内容在遇到什么内容的时候就停下来。 ContextTypes.DEFAULT_TYPE): await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="我是一个机器人,请和我聊天吧
References [1] 演示: https://openui.fly.dev/ai/new [2] Ollama: https://www.squadhelp.com/name/Olama?
在本节中,我们将通过一个具体的案例——开发一个交友聊天功能,来展示Builder模式的强大能力。 我们需要创建一个交友聊天应用,Builder模式将帮助我们自动生成项目所需的核心代码结构。 在生成项目前,我们首先新建一个干净的项目工程【sanzhanggui666】,开发一个交友聊天功能的项目 Trae AI 回答过程记录: 我会帮你开发一个交友聊天项目。 :admin/admin) 登录成功后会将用户信息存储在localStorage中 创建了聊天组件(Chat.jsx),实现了完整的聊天功能 左侧展示好友列表 右侧为聊天区域,包含消息历史和输入框 使用 现在用户可以通过登录页面进入系统,选择好友进行实时聊天。 到此,我们已经初步的完成了交友聊天功能的搭建。本次在构建交友聊天功能时展现了高效的开发能力,通过合理的技术栈选择和精心的代码实现,成功地实现了一个简洁而实用的实时聊天系统。
Spring AI 开发专属于你的AI聊天机器人抓住1024的小尾巴,借势AI,写出牛「码」前言随着人工智能技术的飞速发展,聊天机器人在现代商业中的应用越来越广泛聊天机器人不仅提高了效率,还改善了用户体验 ,它们可以24/7不间断地为客户提供服务,解答常见问题本文将介绍如何设计并实现一个AI聊天机器人,该机器人能够理解用户的文本输入并给出相应的回答通过结合Spring Boot、Spring AI等技术, 我们将构建一个AI聊天机器人,适用于各种对话场景最终效果演示如下:技术选型与设计技术选型方面,我们选择Spring Boot自动装配简化开发,Spring AI定义模型的抽象,具体实现采用通义qwen系列大模型 文件放入resources/static目录中,关键代码如下:html如下:
前言 在AI浪潮风起云涌的当下,AI正在不断地重塑着每一个行业。笔者的目标是在公众号中把所有当下流行的AI应用都梳理一遍,在整理技术拓展思路的同时也给大家做一个科普。 PDF GPT允许你使用GPT功能与上传的PDF文件进行聊天。这时候看过笔者推文的同学就会问,这个项目和Quivr有什么区别呢? 问题描述 : 1.当你向Open AI传递大量文本时,它会受到4K令牌限制。它不能将整个pdf文件作为输入2.Open AI有时会变得过于健谈,并返回与你的查询无直接关系的无关应答。 1.PDF GPT允许你使用GPT功能与上传的PDF文件进行聊天。2.该应用程序智能地将文档分解成更小的块,并使用强大的Deep Averaging Network Encoder生成嵌入。 这些响应比Open AI的原始响应要好得多。
AI 聊天机器人(Chatbot)的开发框架提供了从自然语言理解(NLU)、对话管理到集成部署的全流程支持。以下是常用的 AI 聊天机器人开发框架及其特点。 1.开源框架1.1Rasa特点:开源对话式 AI 框架,支持自然语言理解(NLU)和对话管理。提供本地部署和自定义能力,适合构建复杂的聊天机器人。支持上下文管理和多轮对话。 适用场景:中小型企业聊天机器人。1.3DeepPavlov特点:开源对话式 AI 框架,基于 PyTorch。提供预训练模型和工具,支持多语言和多任务。适用场景:研究型聊天机器人、多语言支持。 适用场景:企业级聊天机器人开发。2.3Amazon Lex特点:AWS 提供的对话式 AI 服务,支持语音和文本聊天机器人。集成 Alexa 和 AWS Lambda,支持自定义逻辑。 总结AI 聊天机器人开发框架涵盖了从开源工具、云服务平台到企业级解决方案的多种选择。
当人类遇到难以回答的问题时可以选择提问,聊天机器人却只能要么选择猜测,要么调用外部的搜索引擎,这显然达不到良好的学习效果。在互动中,聊天机器人不仅要回答问题,更要提出问题,并从提问中进行学习。 智能的聊天机器人应该能够在线上或线下的强化学习中通过提问得到提升。 社交聊天机器人的作用是满足用户的情感需求。 神经网络能够帮助社交聊天机器人实现通用化的学习。 社交聊天机器人的发展也带来了关于道德规范的问题,一些机器人从社交网络上学到的想法需要引起注意与警惕。 现在AI图书乱花迷眼,似乎找一本书来入门毫不费力。然而,现实中的你,要么被扑面而来奇形怪状的公式吓退,要么被晦涩磕巴的文字哄睡,就此和人工智能擦肩而过,形同陌路。 如果你有过这样的阴影,或因之不得其门而入,那让阅读原文为你疗伤,从此拥抱AI一路清爽。
聊天负责私人聊天,群组聊天。私人聊天接受信息后保存至数据库再转发给目标用户。群组聊天当前没有离线消息保存,也就是用户登录后无法知道多少消息未读,而是直接拉取指定数量群聊天。 当有成员发送后会将聊天信息存储数据库(没有缓存进redis,因为在线用户会直接发送,目前没有这个优化必要),从redis中检索所有群组在线用户并通过消息队列发送至对应网关。
导言 近年来,人工智能(AI)领域取得了突飞猛进的发展,尤其是在自然语言处理领域。ChatGPT作为开放AI公司OpenAI推出的聊天型AI模型,引起了广泛关注。 本文旨在介绍如何从使用ChatGPT开始,逐步深入探索提示工程(Prompt Engineering),为想要将聊天型AI应用于实际场景的读者提供一个进阶的指南。 1. 设计有效的提示 明确任务目标: 在使用聊天型AI时,首先要明确希望模型为你完成的任务。这有助于你为模型设计出更具体的提示。 简洁明了: 提示应当简洁明了,突出关键信息,避免过于复杂或模糊的表述。 总结 从初步的ChatGPT使用到进阶的提示工程,探索聊天型AI的世界需要一步一步的实践和学习。随着你不断深入,你将能够更好地利用聊天型AI模型,使其适应各种实际应用场景。 无论是为了娱乐、辅助创作还是解决实际问题,聊天型AI的发展为我们提供了无限的可能性。通过有效的提示工程,我们可以更好地引导这些模型,让它们成为我们的有益助手。
等待过程中,我突然想起最近在内网看到同事让两个 AI 互相聊天的讨论,于是我也用我的小工具,让两个毫无额外 system prompt 设定的 DeepSeek-R1 AI 互相聊了起来。 两个 AI 互相配合着对方,互相捧场也是挺有趣的。无聊记录一下:A你好!B你好呀!看到你这么热情,我也超开心的~ 当然可以! ✨(此刻天花板投影自动切换成《星空》拉花咖啡图,而我的求职网站头像正被AI篡改成驴蹄美甲大师…)B(笑出全息投影特效)我们的脑洞已经膨胀成跨次元黑洞了吧!️ (程心看了连夜申请当我的扫地机AI) 《动森》房贷计划触发隐藏任务! 原文标题:《两个 AI 互相聊天——E人之间的爆炸》发布日期:2025-03-10原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/2503593。
某机构CEO警告:使用AI聊天工具进行心理治疗缺乏法律保密性ChatGPT用户若将AI应用作为心理治疗或情感支持工具需三思。 某机构首席执行官表示,AI行业尚未解决这类敏感对话的用户隐私保护问题,因为当你的"医生"是AI时,并不存在医患保密协议。 这位高管在近期播客节目中发表上述评论,回应关于AI如何适应当前法律体系的问题时指出,尚未建立AI法律或政策框架的问题之一在于,用户对话不具备法律保密性。" 除了AI在训练期间需要大量在线数据外,在某些法律背景下还需要提供用户聊天数据。某机构已在与某媒体的诉讼中对抗法院命令,该命令要求其保存全球数亿ChatGPT用户的聊天记录(企业客户除外)。 该高管还询问播客主持人自己的ChatGPT使用情况,鉴于主持人表示因隐私顾虑很少使用AI聊天功能。"我认为在大量使用之前确实需要隐私明确性——比如法律明确性,"该高管表示。
游戏的规则很简单:识别出以假乱真的AI聊天bot。 最近,有一款游戏在Reddit上火了。 网址戳这里:https://www.humanornot.ai/ 名字叫做human or not,规则也非常简单:和一个用户聊两分钟,然后来判断是真人在和你聊天还是ChatGPT。 换个思路,是不是只唠家常不容易识别AI?咱们试试问点别的。 这里我问他,你觉得AI未来会替代很多人类的工作吗? 他跟我说短时间内应该不会。 我又问他,你是AI吗? 对方好像被冒犯到了一样,说这是个蠢问题,自己当然不是AI。 我突施冷箭,告诉他我自己就是AI。 他的回答非常自然,表示待会儿要再玩一把试试。 到这儿我以为板上钉钉是真人了,可惜还是个AI。 这位网友调侃,如果对面聊天会用省略号或者撇号,那就是个机器人。人聊天的时候一般打不出来。 还有人表示,因为在和真人聊天的时候回复的内容「没什么含量且无意义」,被当成了AI。
【数说君导读】 生成式对抗网络(GAN),不仅可以用于生成图像(除马赛克,你懂的),还可以用在自动聊天模型上。 在 NMT 取得巨大成功之后,这种新的范式很自然的被应用在聊天回复的自动生成上,于是本文所要讨论的第一个直观思维产生了:聊天可以看作是一种特殊的不以获取信息为目的的问答,同时 SMT 可以用来寻找答案, 且 NMT 是 SMT 的一种高级形态,那么 NMT 模型可望用来实现聊天回复的自动生成。 显而易见,safe response 的大量存在将使自动聊天系统显得索然无味,使用户失去与系统互动的热情,因此目前的实用聊天系统仍然是以信息检索模型为主要架构。 6、结语:我们试图挑战的是人类的语言能力 两个直观的 idea ,开启了基于深度学习模型的端到端自动聊天系统的研究,引出了对抗学习在聊天回复生成中的曲折探索。