chatbot专题
转型AI产品经理（11）：“损失规避”如何应用在Chatbot产品中
损失规避是行为经济学和心理学中的一个重要概念，它揭示了人们在面对潜在的收益和损失时，表现出对损失的强烈偏好避免，相比于获得同等价值的利益，人们对损失的感受更为强烈。它主要有以下特征： 1、不对称性 损失规避体现了人们在风险决策中的一种不对称性，即"损失所带来的负面效用"大于"同等大小的收益"所带来的正面效用。 2、风险偏好反转 在涉及收益时，人们通常表现出风险厌恶，倾向于选择确定的收益而非
【chatbot-api开源项目】开发文档
chatbot-api 1. 需求分析1-1. 需求分析1-2. 系统流程图 2. 技术选型3. 项目开发3-1. 项目初始化3-2. 爬取接口获取问题接口回答问题接口创建对应对象 3-3. 调用AI3-4. 定时自动化回答 4. Docker部署5. 扩展5-1. 如果cookie失效了怎么处理5-2. 如何更好的对接多个回答系统 Gitee： https://gitee.co
2分钟用手机开发一个ChatBot
前言： 在上一期，我们测评了CodeFlying，用它开发出了一个复杂推文管理系统，然后体验了一下它的热门应用：AI智能机器人。今天咱就继续用CodeFlying来开发一个属于我们自己的聊天机器人。 老规矩，我们先在手机上打开CodeFlying。 顺带一提，目前CodeFlying推出了html5的版本，支持在手机上开发复杂个性化数据管理系统、小游戏、ChatBot....等应用的
Milvus Cloud 问答机器人 上线！构建企业级的 Chatbot
01. 背景 早些时候我们在社区微信群发出了一份关于Milvus Cloud 自动问答机器人的调研问卷。 调研受到了社区同学的积极响应，很快我们就收到了很多热心用户的回复。 基于这些回复，我们整理出了 Milvus Cloud Chatbot 的形态： 以功能使用和文档查询为核心 提供聊天和搜索双形态提供 经过数月的努力，我们完成了原型验证，对接测试
转型AI产品经理（8）：“习惯形成模型”如何应用在Chatbot产品中
习惯形成模型是心理学中用来解释习惯如何产生、发展以及如何被改变的理论框架。它通常包含以下几个关键阶段： 1. 触发 习惯循环的开始是一个触发因素，它可以是外部的（如时间、地点、情绪状态、特定的人或物）或内部的（如想法、感受）。触发因素激活了习惯行为的准备阶段，告诉大脑即将进行某个习惯行为。 2. 行动 触发因素之后，个体执行习惯行为，这可以是简单的动作（如刷牙）或复杂的序列（如晨练）。
转型AI产品经理（6）：“ 序列位置效应”如何应用在Chatbot产品中
序列位置效应是心理学中的一个记忆现象，指的是人们对一系列信息的记忆效果受到信息在序列中位置的影响。具体来说，人们通常更容易记住列表的开头和结尾部分的项目，而对中间部分的项目记忆较差。这个效应可以进一步分为“首因效应”和“近因效应”。序列位置效应的主要解释包括 信息处理理论：人们在记忆信息时，最先进入短时记忆的项可以更容易被转移到长时记忆中（首因效应），而最后进入的项仍保存在短时记忆中，因此更容
Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena阅读笔记
使用 MT-Bench 和 Chatbot Arena 评估 LLM 作为评审的效果 Lianmin Zheng1∗ Wei-Lin Chiang1∗ Ying Sheng4∗ Siyuan Zhuang1 Zhanghao Wu1 Yonghao Zhuang3 Zi Lin2 Zhuohan Li1 Dacheng Li13 Eric P. Xing35 Hao Zhang12 Jose
转型AI产品经理（5）：“锚定效应”如何应用在Chatbot产品中
锚定效应是认知心理学中一个重要的概念，它描述了人们在进行判断或决策时，往往过于依赖最先接收到的信息或数字（即“锚点”），即使后续信息与初始锚点无关甚至相反，这个初始信息也会显著地影响最终的判断结果。人们在处理信息时倾向于节约认知资源，因此常常依赖于最直接、最简单的线索，如最近接触的数字或容易回忆起来的信息等来做出决策判断。通常来说，锚定效应的基本特征： 信息的初始性：信息出现的顺序至关
转型AI产品经理（4）：“认知负荷”如何应用在Chatbot产品
认知负荷理论主要探讨在学习过程中，人脑处理信息的有限容量以及如何优化信息的呈现方式以促进学习。认知负荷定律认为，学习者的工作记忆容量是有限的，而不同类型的认知任务会对工作记忆产生不同程度的负荷，从而影响学习效果。以下是对认知负荷定律的简要介绍： 1、认知负荷的三种类型： 内在认知负荷：由任务本身的复杂性决定，是无法减少的。例如，学习复杂的数学公式自然会带来较高的内在认知负荷。 外在认
重点解码效果总结#####论文阅读——《Towards a Human-like Open-Domain Chatbot》
Introduction 开放的chatbot API总结 cleverbot API: https://www.cleverbot.com/api/ https://github.com/plasticuproject/cleverbotfreexiaobing: https://www.msxiaobing.com/mitsuku: https://www.pandorabots.com/
Chatbot 在教育中的应用
Chatbot 在教育中的应用 基本信息 这篇博客主要介绍几篇Chatbot在教育领域中应用的文章，根据文章的侧重点不同，分为介绍教育理论，与介绍系统设计两类。从问题定义、技术方法、教育学理论、实验设计、结论证据几个方面概括各篇文章。 博客贡献人 柴进 标签 Chatbot, language learning, education technology, et al. 文章详情
如何使用pgvector为RDS PostgreSQL构建专属ChatBot？
背景 越来越多的企业和个人希望能够利用LLM和生成式人工智能来构建专注于其特定领域的具备AI能力的产品。目前，大语言模型在处理通用问题方面表现较好，但由于训练语料和大模型的生成限制，对于专业知识和时效性方面存在一些局限。在信息时代，企业的知识库更新频率越来越高，而企业所拥有的垂直领域知识库（如文档、图像、音视频等）可能是未公开或不可公开的。因此，对于企业而言，如果想在大语言模型的基础上构建属于特
HelpLook AI ChatBot：自定义Prompts综合指南
AI问答机器人（AI Chatbot）日益在各行业普及，但回答准确率的不足仍是其面临的痛点。用户在与AI问答机器人的互动中常发现，机器人难以完全理解和准确回答复杂问题。HelpLook可以通过自定义提示词（Prompts）和集成用户自有API Key的方式，不断优化AI问答机器人的语料库，增强对用户意图的理解，并提供更精确的答案。 | 自定义Prompts，灵活应对各种问答场景 1
Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference
Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference 相关链接：arxiv 关键字：Large Language Models、LLMs、Human Preference、Chatbot Arena、Benchmark Platform 摘要 随着大型语言模型（LLMs）解锁新功能和应用，评估它们
#LLM入门|Prompt#1.8_聊天机器人_Chatbot
聊天机器人设计 以会话形式进行交互，接受一系列消息作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。原本设计用于简便多轮对话，但同样适用于单轮任务。 设计思路 个性化特性：通过定制模型的训练数据和参数，使机器人拥有特定的个性化特点。专门任务设计：针对特定任务或行为进行设计，模型可针对该任务进行Fine-tune，提高效果和准确性。 优势 简化开发：减少了构建聊天机器人所需的工作量和复杂度。灵活性：
Lingke: A Fine-grained Multi-turn Chatbot for Customer Service
最近做问答系统领域，要求自己每天读一篇论文，为帮助自己理解和记忆，将要点记录在博客上 摘要 机器人类型：信息检索型机器人（给一段资料回答问题）特色功能：1)基于给定的产品说明书回答问题；2)能够应对多轮对话 方案流程
AliMe Chat: A Sequence to Sequence and Rerank based Chatbot Engine论文笔记
摘要 阿里小蜜是开放域的问答系统，是检索式问答系统和生成式问答系统的结合体。 框架 直接上流程图，比较清晰 用户输入一个问题q，先采用IR(Information Retrieval)模型检索出一些数据库中的QA对作为候选，然后采用attentive Seq2Seq模型对上述检索出的候选答案进行重新排序，如果排名第一的候选答案的得分高于某个阈值，将此答案作为标准答案输出，否则输出基于a
【论文笔记】Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion Causes
Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion Causes 文章目录 Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion CausesAbstractMotivationIntroductionDataset:X-EMACModelExperiments 任务：共情对话生成
机器学习周刊第六期：哈佛大学机器学习课、Chatbot Ul 2.0 、LangChain v0.1.0、Mixtral 8x7B
— date: 2024/01/08 — 吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript 生成式 AI 短期课程：《使用 LangChain.js 构建 LLM 应用程序》 大家好，欢迎收看第六期机器学习周刊 本期介绍10个内容，涉及Python、机器学习、大模型等,目录如下： 1、哈佛大学机器学习课2、第一个 JavaScript 生成式 Al 短期课程3、一个地理相关
浅谈聊天机器人 ChatBot 涉及到的技术点 以及词性标注和关键字提取
一、浅谈聊天机器人 ChatBot 涉及到的技术点 聊天机器人到底该怎么做呢？我日思夜想，于是乎我做了一个梦，梦里面我完成了我的聊天机器人，它叫chatbot，经过我的一番盘问，它向我叙述了它的诞生记 请尊重原创，转载请注明来源网站 www.shareditor.com 以及原始链接地址 聊天机器人是可行的 我：chatbot，你好！ chatbot：你也好！ 我：聊天
AI chatbot technology review
Meta is a hotspot in last year and lots of companines keen on building a super Meta world to replace real world. More and more product can be created based on this concept. 【1】introduce a virtual huma
Elasticsearch：使用 Elasticsearch 向量搜索及 RAG 来实现 Chatbot
Elasticsearch 的向量搜索为我们的语义搜索提供了可能。而在人工智能的动态格局中，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation - RAG）已经成为游戏规则的改变者，彻底改变了我们生成文本和与文本交互的方式。 RAG 使用大型语言模型 (LLMs) 等工具将信息检索的能力与自然语言生成无缝结合起来，为内容创建提供了一种变革性的方法。在本文中，我们将使用
实在IPA Pro章鱼数字员工+全自研Chatbot的组合，电商人直呼内行！
2.5亿观看量，累计交易额达到107亿元，这是李佳琦双十一预售直播间的战果，也让无数电商人清楚的意识到，今年的双十一必将迎来又一波硬仗。 而面对即将到来的这场电商盛会，最紧张的人，无疑是需要在一线不分昼夜鏖战的电商小二们，对于他们来说，专注销售转化无疑是最重要的事情，然而他们中的大多数人往往都被大量繁琐重复性的订单咨询等工作所困扰着。 一个人的力量绝对是有限的，所以，在竞争激烈的双
PLATO-2: Towards Building an Open-Domain Chatbot via Curriculum Learning论文学习
一、概述 Motivation：直接提升PLATO的size训练不work Methods： 通过curriculum learning技术来构建一个高质量的开放领域机器人第一阶段：coarse-gained generation model：再简单的one-to-one框架下学习粗力度的回复生成模型第二阶段：精调的模型来提高多样性和选择best的回复 latent variable