Category: AI工具

story-flicks是什么

story-flicks 是基于AI大模型的项目，支持一键生成高清故事短视频。用户输入故事主题后，系统基于AI技术生成包含图像、文本、音频和字幕的短视频。story-flicks 项目支持多种模型提供商，如OpenAI、阿里云等，用户根据需求选择不同的文本和图像生成模型。生成的视频长度取决于用户设置的故事片段数量。story-flicks 基于灵活的配置和一键生成的功能，为用户提供一种高效、便捷的短视频创作方式。

story-flicks的主要功能

• 文本生成：根据主题生成故事脚本。
• 图像生成：为每个故事片段生成对应的高清图像。
• 音频合成：为视频添加语音旁白。
• 字幕添加：在视频中嵌入字幕。
• 视频合成：将生成的图像、文本、音频和字幕整合成完整的短视频。

story-flicks的技术原理

• 后端架构： 基于Python和FastAPI框架搭建后端服务，负责处理用户请求、调用AI模型、管理数据流和视频合成。
• 前端架构： 基于React、Ant Design和Vite构建用户界面，提供交互式操作，让用户能选择模型、设置参数、触发视频生成。
• 多模型支持： 支持多种AI模型提供商（如OpenAI、阿里云、DeepSeek等），用户根据需求选择不同的模型优化生成效果。

story-flicks的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/alecm20/story-flicks

story-flicks的应用场景

• 教育领域：制作教学视频，辅助语言学习或儿童教育。
• 内容创作：快速生成短视频，用于自媒体发布，节省创作时间。
• 广告营销：生成品牌推广视频，提升吸引力和传播效果。
• 儿童娱乐：制作睡前故事或亲子互动视频，增添乐趣。
• 创意辅助：为创作者提供灵感，快速生成故事脚本和视觉内容。

T2V-01-Director是什么

T2V-01-Director 是海螺AI（MiniMax）推出的文本到视频生成工具，专注于通过自然语言指令实现精准的镜头运动控制。支持用户在生成视频时，通过简单的文字描述或预设模板，轻松实现电影级的运镜效果，如左移、右摇、推进、拉远等，可以组合多种镜头运动，完成复杂场景的拍摄。

T2V-01-Director的主要功能

• 精准控制镜头运动：用户可以通过自然语言或特定的镜头运动指令（如左摇、右移、推进、拉远等）来控制镜头的运动。
• 支持多种运镜方式：包括左移/右移、左摇/右摇、推进/拉远、上升/下降、变焦推进/变焦拉远、晃动、跟随和固定镜头等。
• 组合镜头运动：用户可以组合多种镜头运动，实现更复杂的电影级运镜效果。
• 预设模板：提供了常用的运镜模板，如左环移、左跟移等，方便新手快速上手。
• 自然语言支持：用户可以直接在提示词中加入镜头运动指令，如“镜头左摇，然后推进”，工具会根据指令生成相应的视频效果，无需复杂的操作。
• 高质量视频生成：生成的视频具有较高的画质和流畅度，能满足多种场景的使用需求，如广告、短剧、动画等。

如何使用T2V-01-Director

• 访问海螺AI：访问海螺AI官网，选择“文生视频”功能，在模型列表中选择T2V-01-Director 模型。
• 输入描述：输入描述视频内容的提示词，通过点击摄像机图标选择镜头运动方式。
• 选择镜头运动：点击提示词输入框右下角的摄像机图标，进入镜头控制功能。你可以选择以下镜头运动方式：
  • 左移/右移（Truck Left/Truck Right）
  • 左摇/右摇（Pan Left/Pan Right）
  • 推进/拉远（Push In/Pull Out）
  • 上升/下降（Pedestal Up/Pedestal Down）
  • 上摇/下摇（Tilt Up/Tilt Down）
  • 变焦推进/变焦拉远（Zoom In/Zoom Out）
  • 晃动（Shake）
  • 跟随（Tracking Shot）
  • 固定镜头（Static Shot）。
• 使用镜头词：可以在提示词中直接插入镜头词，以控制镜头运动的先后顺序或组合。例如：
  • [左摇]：单一镜头运动。
  • [左摇, 右移]：同时执行两种镜头运动。
  • xxx[左摇]，xxx[右移]：先左摇，后右移。
• 应用预设模板：T2V-01-Director 提供了多种预设的运镜模板，如左环移、左跟移、上扬等，适合新手快速上手。
• 自然语言描述：可以使用自然语言描述镜头运动，例如：“镜头左摇，同时上摇，从一只小兔子抬头向左开始，慢慢移向天空”。
• 生成视频：完成设置后，点击“生成”按钮，等待视频创建完成。生成的视频可以下载用于项目。

T2V-01-Director的应用场景

• 影视制作与广告宣传：T2V-01-Director 支持多种专业镜头运动，如推镜头、跟镜头、平移镜头等，能生成平滑且富有电影感的过渡效果。
• 创意视频制作：创作者可以通过简单的文本指令生成具有悬疑感或戏剧性的镜头，如“镜头推进，同时跟随人物移动”。
• 动画与艺术创作：艺术家和设计师可以用来将静态艺术作品转化为动态的视觉故事，为艺术创作带来新的可能性。
• 教育与培训：在教育领域，教师可以用 T2V-01-Director 快速生成教学视频，帮助学生更好地理解复杂的概念。
• 个人内容创作：创作者可以用工具制作个性化的视频内容，如旅行记录、个人故事等。

星火医疗大模型X1是什么

星火医疗大模型X1是科大讯飞发布的深度推理大模型，专门针对医疗领域设计，具备强大的复杂问题处理能力。模型通过深度推理算法，能逐步解释循证过程，显著降低医疗幻觉问题，提升医疗场景推理的逻辑性和专业性。 在应用方面，星火医疗大模型X1已广泛应用于诊断推荐、健康咨询和检查检验报告解读等任务，表现超越GPT-4o和DeepSeek R1。

星火医疗大模型X1的主要功能

• 深度推理与循证能力：X1模型能对复杂医疗问题进行分步拆解和逻辑推理，逐步解释循证过程，显著降低医疗幻觉问题，提高医疗场景推理的逻辑正确性、专业性和可解释性。
• 个性化健康建议：通过与个人健康档案的深度融合，X1可以深度洞察用户的健康状况，提供更具体、实用的医疗建议。
• 辅助诊断与质控：在专科辅助诊断和复杂病历内涵质控方面，X1的准确率可达90%。成功应用于四川大学华西医院的病历质控场景，显著提升了质控效率和效果。
• 检查检验报告解读：X1能帮助用户解读复杂的医疗报告，结合循证医学提供详细解释，提升用户对自身健康状况的理解。
• 多模态医疗应用：X1支持多模态输入和输出，例如在心脏超声诊断中，结合语音识别和图像处理技术，生成高质量的诊断报告。
• 健康管理服务：X1可以为患者提供饮食运动建议、用药指导、智能提醒、指标监测和出院随访等健康管理服务。

如何使用星火医疗大模型X1

• 通过讯飞晓医应用使用：星火医疗大模型X1已集成到讯飞晓医中，用户可以通过访问应用进行健康咨询、诊断推荐、检查检验报告解读等操作。
• 医疗场景集成：星火医疗大模型X1已与多家医院合作，如四川大学华西医院和北京安贞医院，分别应用于病历质控和心脏超声诊断等场景。通过医院内部系统集成，为医护人员提供辅助诊断和质控支持。

星火医疗大模型X1的应用场景

• 健康咨询与个性化建议：在疾病用药咨询时，模型可以结合用户的既往健康状况，提供更详细的处理意见和注意事项。
• 辅助诊断与病历质控：模型在专科辅助诊断和复杂病历内涵质控方面表现出色，准确率可达90%。
• 多模态医疗应用：与北京安贞医院合作开发的心脏超声诊断决策系统，结合高精度语音识别和多模态报告生成技术，提高了心脏超声诊断报告的质量。
• 检查检验报告解读：模型能帮助用户解读复杂的医疗检查报告，结合循证医学提供详细解释，提升用户对自身健康状况的理解。

TurboLearn是什么

Turbolearn 是AI学习工具，基于AI技术将录音和PDF文件转化为高效的学习资料，如笔记、闪卡、测验和播客。Turbolearn支持笔记中插入表格、表情符号、图表和公式，提供聊天功能，帮助用户提取笔记中的关键信息。Turbolearn 的笔记支持在应用和官网同步，方便用户随时随地查看和编辑。TurboLearn 适合学生、专业人士和教育工作者，节省时间、提升学习效果。

TurboLearn的主要功能

• 音频和PDF转笔记：将录音或PDF文件快速转换为结构化的笔记，支持文字、表格、图表和公式等多种格式，方便用户整理和复习学习内容。
• 智能聊天功能：基于AI驱动的聊天功能，用户与笔记进行交互，提取关键信息、澄清疑问，生成总结和复习要点。
• 生成学习工具：将笔记内容转化为多种学习工具，如闪卡、测验和播客，帮助用户用不同方式巩固知识。
• 笔记同步：支持在应用和官网之间同步笔记，方便用户跨设备使用。
• 个性化设置：用户根据自己的学习习惯和偏好，调整笔记的格式和内容，例如启用或禁用表情符号、图表等元素。

TurboLearn的官网地址

• 官网地址：turbolearn.ai

TurboLearn的应用场景

• 学生学习与复习：学生自动生成笔记、闪卡和测验，用于日常学习和考试复习，提升学习效率和成绩。
• 语言学习：语言学习者将语言学习材料（如音频、视频）转换为笔记和闪卡，重复练习和测验巩固词汇和语法知识。
• 职业技能提升：专业人士用于提升职业技能或准备职业资格考试。
• 教师教学辅助：教育工作者用于课堂讲解或学生作业，节省备课时间，提高教学质量。
• 自学与兴趣拓展：自学者进行自主学习和知识拓展，满足个人兴趣和终身学习需求。

WhisperChain是什么

WhisperChain 是开源的语音识别工具，基于语音输入提升工作效率。WhisperChain用 Whisper.cpp 实现实时语音识别，将语音转换为文本，基于 LangChain 对文本进行清理和优化，去除填充词、编辑并精炼内容。WhisperChain支持全局快捷键，方便用户随时启动语音输入，自动将清理后的文本复制到剪贴板，方便粘贴使用。WhisperChain 提供 Streamlit Web UI 和 FastAPI 服务器架构，支持多种配置和扩展功能，适用于需要高效语音记录和文本优化的用户。

WhisperChain的主要功能

• 实时语音识别：语音实时转换为文本。
• 文本清理与优化：对识别后的文本进行处理，去除填充词（如“嗯”“啊”）、语法优化和内容精炼。
• 全局热键支持：自定义的全局热键（如 <Ctrl>+<Alt>+R）快速启动语音输入，方便快捷。
• 自动剪贴板集成：识别清理后的文本自动复制到剪贴板，用户直接粘贴到任何需要的地方。
• Streamlit Web UI：提供图形化界面，用户基于网页与工具交互，查看历史记录或重新编辑文本。
• 灵活的配置选项：支持基于配置文件或命令行参数自定义设置，如选择不同的语音识别模型、端口等。

WhisperChain的技术原理

• Whisper.cpp：Whisper.cpp 是开源的语音识别引擎，基于 OpenAI 的 Whisper 模型。将语音信号转换为文本，支持多种语言和方言。提供高效的实时语音识别能力，是 WhisperChain 的核心组件之一。
• LangChain：LangChain 是用于文本处理和优化的工具。对识别后的文本进行清理，去除不必要的填充词、重复内容，优化语法和表达。根据上下文对文本进行语义优化，让最终生成的文本更加流畅和自然。
• FastAPI 服务器与 WebSocket：WhisperChain 用 FastAPI 构建后端服务器，基于 WebSocket 实现实时通信。语音数据基于 WebSocket 传输到服务器，服务器调用 Whisper.cpp 进行语音识别，用 LangChain 处理文本。处理后的文本最终返回给客户端，实现高效的数据处理和传输。
• Streamlit Web UI：Streamlit 是用于快速开发 Web 应用的框架。WhisperChain 用 Streamlit 构建图形化界面，用户基于网页与工具交互，方便查看历史记录、重新编辑文本或调整设置。
• 全局热键与剪贴板集成：基于系统级的全局热键监听，用户随时启动语音输入。处理后的文本自动复制到系统剪贴板，方便用户在其他应用中直接粘贴使用。

WhisperChain的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/chrischoy/WhisperChain

WhisperChain的应用场景

• 会议记录：快速将会议语音转为精炼文本，便于整理要点。
• 写作辅助：把口语想法转为书面文本，提升写作效率。
• 远程协作：实时记录会议内容并快速分享，提高沟通效率。
• 内容创作：口述内容转脚本，优化语言表达，助力视频或播客制作。
• 个人笔记：随时随地用语音记录想法，自动转文本并可快速粘贴。

Avat3r是什么

Avat3r 是慕尼黑工业大学和 Meta Reality Labs 推出的高保真三维头部头像的大型可动画高斯重建模型，仅需几张输入图像，能生成高质量且可动画化的 3D 头部头像，降低了计算需求。模型通过大型多角度视频数据集学习强大的三维人头先验，结合 DUSt3R 的位置图和 Sapiens 的特征图，优化重建效果。Avat3r 的关键创新在于通过简单的交叉注意力机制实现表情动画化，能从不一致的输入（如手机拍摄或单目视频帧）中重建三维头部头像。

Avat3r的主要功能

• 高效生成：仅需几张输入图像，可快速生成高质量的 3D 头部头像，大大减少了传统方法所需的计算资源。
• 动画化能力：通过简单的交叉注意力机制，Avat3r 能为生成的 3D 头部头像赋予动画效果，支持实时表情控制。
• 鲁棒性：模型在训练时使用了不同表情的图像，能处理不一致的输入，例如手机拍摄的模糊照片或单目视频帧。
• 多源输入支持：Avat3r 可以从多种来源生成 3D 头部头像，包括智能手机拍摄的照片、单张图像，古董半身像。

Avat3r的技术原理

• 高斯重建技术：Avat3r 使用3D高斯喷洒技术（3D Gaussian-splatting）作为基础表示。通过将3D空间中的点用高斯分布表示，每个高斯分布不仅描述点的空间位置，还编码颜色、法线等属性。能高效地重建和渲染复杂的3D头部模型。
• 多视图数据学习：Avat3r 从多角度视频数据集中学习三维人头的强大先验，在仅有少量输入图像的情况下，能生成高质量的3D头部头像。模型能更好地处理不一致的输入，例如手机拍摄的模糊照片或单目视频帧。
• 动画化技术：Avat3r 的关键创新之一是通过简单的交叉注意力机制实现表情动画化。模型在训练时输入不同表情的图像，提高对表情变化的鲁棒性。生成的3D头像能实时响应表情变化，实现自然的动画效果。
• 结合先验模型：Avat3r 结合了DUSt3R的位置图和Sapiens的广义特征图，进一步优化重建效果。先验模型为3D头部的几何结构和纹理提供了额外的约束，提升生成头像的真实感和细节表现。
• 高效性和泛化能力：Avat3r 在少输入和单输入场景中表现出色，能在几分钟内从几张输入图像生成高质量的3D头像。模型具备良好的泛化能力，能处理来自不同来源的输入，如智能手机照片或单张图片。

Avat3r的项目地址

• 项目官网：https://tobias-kirschstein.github.io/avat3r/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.20220

Avat3r的应用场景

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：Avat3r 可以生成高质量且可动画化的 3D 头部头像，适用于 VR 和 AR 场景。
• 影视制作和视觉特效：Avat3r 仅需几张输入图像可生成高质量的 3D 头像，可广泛应用于影视制作中的角色建模和动画生成。
• 游戏开发：在游戏开发中，Avat3r 可以快速生成角色的 3D 头像，支持实时动画化，为玩家提供更具沉浸感的游戏体验。
• 数字人和虚拟助手：Avat3r 可用于生成数字人的 3D 头像，头像可以结合语音合成和自然语言处理技术，为用户提供更加自然和个性化的交互体验。

xAR是什么

xAR 是字节跳动和约翰·霍普金斯大学联合提出的新型自回归视觉生成框架。框架通过“下一个X预测”（Next-X Prediction）和“噪声上下文学习”（Noisy Context Learning）技术，解决了传统自回归模型在视觉生成中的信息密度不足和累积误差问题。

xAR的主要功能

• 下一个X预测（Next-X Prediction）：扩展了传统的“下一个标记预测”，支持模型预测更复杂的实体（如图像块、单元、子采样、整个图像等），捕捉更丰富的语义信息。
• 噪声上下文学习（Noisy Context Learning）：通过在训练中引入噪声，提高模型对误差的鲁棒性，缓解累积误差问题。
• 高性能生成：在 ImageNet 数据集上，xAR 模型在推理速度和生成质量上均优于现有技术，如 DiT 和其他扩散模型。
• 灵活的预测单元：支持多种预测单元设计（如单元、子采样、多尺度预测等），适用于不同的视觉生成任务。

xAR的技术原理

• 流匹配（Flow Matching）：xAR基于流匹配方法将离散的标记分类问题转化为连续的实体回归问题。具体来说：
  • 模型通过插值和噪声注入的方式生成带噪声的输入。
  • 在每个自回归步骤中，模型预测从噪声分布到目标分布的方向流（Velocity），从而逐步优化生成结果。
•  推理策略：在推理阶段，xAR采用自回归的方式逐步生成图像：
  • 首先从高斯噪声中预测初始单元（如8×8的图像块）。
  • 基于已生成的单元，模型逐步生成下一个单元，直到完成整个图像的生成。
• 实验结果：xAR在ImageNet-256和ImageNet-512基准测试中取得了显著的性能提升：
  • xAR-B（1.72亿参数）模型在推理速度上比DiT-XL（6.75亿参数）快20倍，同时在弗雷歇 inception 距离（FID）上达到1.72，优于现有的扩散模型和自回归模型。
  • xAR-H（11亿参数）模型在ImageNet-256上达到了1.24的FID，创造了新的最优水平，且不依赖于视觉基础模型（如DINOv2）或高级引导区间采样。

xAR的项目地址

• 项目官网：https://oliverrensu.github.io/project/xAR/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.20388

xAR的应用场景

• 艺术创作：艺术家可以用xAR生成创意图像，作为艺术作品的灵感来源或直接用于创作。xAR能生成具有丰富细节和多样风格的图像，支持不同分辨率和风格的创作需求。
• 虚拟场景生成：在游戏开发和虚拟现实（VR）中，xAR可以快速生成逼真的虚拟场景，包括自然景观、城市环境和虚拟角色等，提升用户体验。
• 老照片修复：通过生成高质量的图像内容，xAR可以修复老照片中的损坏部分，恢复其原始细节和色彩。
• 视频内容生成：xAR可以生成视频中的特定场景或对象，用于视频特效制作、动画生成和视频编辑。
• 数据增强：通过生成多样化的图像，xAR可以扩充训练数据集，提升模型的泛化能力和鲁棒性。

MakeBestMusic是什么

MakeBestMusic 是基于AI技术的音乐创作平台，帮助用户快速生成高质量的个性化音乐。用户用文本描述生成器乐或人声音乐，支持上传音频进行分离、混音和再创作。MakeBestMusic支持多种音乐风格，提供从免费到专业版的多种付费计划，满足从初学者到专业人士的需求。MakeBestMusic 基于AI技术和丰富的音乐库，为音乐创作、视频制作、游戏开发、广告营销等领域提供高效、便捷的解决方案。

MakeBestMusic的主要功能

• 文本生成音乐：用户基于简单的文字描述或歌词生成高质量的音乐，支持多种风格和流派，如流行、摇滚、古典、电子等。
• 音乐分离：用户上传音乐文件，提取其中的鼓声、人声或其他特定音频元素，方便进行进一步的创作或编辑。
• 音乐混音与重制：用户上传音频文件，基于文字描述指定混音需求，如调整节奏、添加新元素或改变风格，AI 根据描述重新修改音频。
• 高质量音频输出：生成的音乐支持多种格式（如 WAV、FLAC、MP3），提供高音质的音频导出功能。

MakeBestMusic的官网地址

• 官网地址：makebestmusic.com

MakeBestMusic的产品定价

• Free（免费）：每月3个AI音乐积分
• Basic（基础）：$14.9/月，每月200个AI音乐积分，AI文本转音乐创作
• Standard（标准）：$29.9/月，每月600个AI音乐积分，AI文本转音乐创作，AI唱歌生成器（转换声音），强大的拆分音乐功能，高质量音频导出，1000次下载。
• Professional（专业）：$129.8/月，无限AI音乐积分，AI文本转音乐创作，AI唱歌生成器（转换声音），强大的拆分音乐功能，高质量音频导出，无限下载。

MakeBestMusic的应用场景

• 音乐创作与制作：为音乐人、作曲家提供灵感，快速生成旋律、编曲或歌词，辅助创作过程。生成高质量的背景音乐或完整乐曲，用于个人作品或商业项目。
• 视频内容创作：为 YouTube、TikTok、B站等视频平台的内容创作者提供定制化的背景音乐，增强视频的吸引力和情感表达。
• 游戏开发：为独立游戏开发者生成适合游戏场景的音效和配乐，提升游戏的沉浸感。
• 广告与营销：为广告公司和营销团队快速生成符合品牌调性的广告配乐或宣传曲，满足不同项目的音乐需求。
• 音乐教育：为音乐教育者提供多样化的音乐素材，帮助学生学习不同风格和流派的音乐创作。

WarriorCoder是什么

WarriorCoder 是华南理工大学计算机科学与工程学院和微软推出的代码生成大语言模型（LLM）。基于模拟专家模型之间的对抗生成高质量训练数据，提升模型性能。与传统方法不同，WarriorCoder 不依赖于现有的专有模型或数据集，从零开始挖掘指令，基于 Elo 评分系统和裁判模型评估对抗结果，选择最优响应作为训练数据。WarriorCoder整合多个开源代码专家模型的优势，避免数据收集过程中的人工参与和系统偏见。实验表明，WarriorCoder 在代码生成、代码推理和库使用等任务上达到新的 SOTA 性能，展现了强大的泛化能力和数据多样性。

WarriorCoder的主要功能

• 代码生成：根据给定的指令或需求生成高质量的代码片段。
• 代码优化：对现有代码进行优化，提高其性能和效率。
• 代码调试：帮助识别和修复代码中的错误或漏洞。
• 代码推理：预测代码的输出或根据输出反推输入，增强对代码逻辑的理解。
• 库和框架的使用：生成与特定编程库（如NumPy、Pandas等）相关的代码，提升对复杂库的调用能力。
• 多语言支持：支持多种编程语言，适应不同开发场景的需求。

WarriorCoder的技术原理

• 专家对抗框架：构建竞技场，让多个先进的代码专家模型（如开源LLM）相互对抗。每轮对抗中，两个模型（攻击者和防守者）根据特定指令生成代码，其他模型作为裁判评估结果。目标模型从对抗中的胜者学习，逐步整合所有专家模型的优势。
• 指令挖掘：基于补全的方法挖掘专家模型已掌握的能力，避免依赖私有数据。用模型的生成能力，从分布中采样指令，避免模式过拟合和数据偏移。
• 难度评估与去重：对挖掘出的指令进行去重，裁判模型评估其难度，保留高质量的指令（难度等级为“优秀”或“良好”）。
• Elo评分系统：引入Elo评分系统，结合局部对抗结果和全局表现，评估模型的综合能力。动态更新Elo评分，平衡局部偶然性和全局一致性，避免弱模型因偶然因素获胜。
• 训练与优化：用对抗中胜者的响应作为训练数据，基于监督微调（SFT）训练目标模型。无需依赖人工标注或私有LLM，用低成本生成多样化、高质量的训练数据。

WarriorCoder的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.17395

WarriorCoder的应用场景

• 自动化代码生成：根据自然语言描述快速生成代码，提升开发效率。
• 代码优化与重构：提供优化建议，提升代码性能和可读性。
• 代码调试与修复：帮助定位错误并提供修复方案，减少调试时间。
• 编程教育辅助：生成示例代码和练习题，助力编程学习。
• 跨语言代码转换：支持代码从一种语言转换为另一种语言，便于技术栈迁移。

飞书知识问答是什么

飞书知识问答是飞书智能办公平台推出的AI知识库工具，帮助企业快速获取信息、提升知识共享效率。基于强大的AI技术，支持实时联网搜索和多格式文件解析，能连接本地文档、飞书云文档、企业业务系统等多种数据源，快速生成简洁、结构化的答案。 核心功能包括智能问答、标准问答库管理、术语调优等，可针对企业高频问题沉淀答案，提升回答一致性和效率。飞书知识问答支持图片和表格展示。

飞书知识问答的主要功能

• 多模型支持：飞书知识问答支持多种模型，包括DeepSeek R1（满血版）和字节自家的豆包模型。用户可以根据需求选择不同的模型来获取答案。
• 深度思考模式：默认开启“深度思考”模式，模型会先进行问题理解、资料检索，生成推理过程和最终答案。用户可以通过点击文末的参考资料或引用序号，直接跳转到相关文档。
• 实时联网搜索：结合实时联网功能，获取最新信息并生成答案，确保知识的时效性。
• 多数据源连接：支持连接本地文件（如Excel、PDF、Word等）、飞书云文档、企业业务系统以及数据库等，整合多源知识。
• 多模态回答：支持文本、图片、表格等多种形式展示答案，复杂信息更直观易懂。系统自动根据问题类型和内容，选择最优的回答方式，提升用户体验。
• 群问答机器人：在飞书群中，用户可以通过@机器人发起问题，快速获取答案，促进群内知识共享和讨论。
• 自动同步飞书资料：登录飞书账号后，飞书知识问答会自动同步用户在飞书内的所有文件、文档、知识库等资料，无需手动导入，降低了使用门槛。
• 智能的资料管理：新上传或新建的文档会自动存入“知识问答”文件夹，方便用户管理和查找。

如何使用飞书知识问答

• 访问飞书知识问答：访问飞书知识问答的官方网站。
• 开通权限并添加技能：确保已开通飞书智能伙伴Aily的权限，点击链接添加知识问答技能。
• 创建知识库
  • 进入飞书智能伙伴创建平台，选择“知识问答”模式，创建新的知识库。
  • 可以选择导入本地文件（如Excel、PDF、Word等）、飞书云文档或连接企业内部数据库作为知识库的数据源。
• 配置问答模式：在知识问答节点中，选择问答模式：
  • 使用全部数据：根据输入内容自动推导数据和知识进行回答。
  • 使用指定数据：圈选特定知识或分类，提升问答效果。
  • 使用指定场景：配置复杂查询场景，输入简单内容即可进行丰富查询。
• 添加标准问答对
  • 在“标准问答库”中，添加高频问题及其标准答案，用于提升问答速度和答案一致性。
  • 可以设置问题的前置拦截，直接输出匹配的标准答案。
• 调试与优化
  • 在知识问答调试预览中，查看检索到的标准问答对数据，调整匹配度阈值和召回数量。
  • 根据需要对知识库内容进行分段优化，以提升召回效果。
• 发布应用：完成配置后，点击“发布”按钮，将知识问答应用发布到线上环境。

飞书知识问答的应用场景

• 企业知识管理：飞书知识问答能帮助企业高效管理内部知识，通过连接本地文件、飞书云文档、企业业务系统和数据库等数据源，快速检索和总结知识。
• 智能客服：飞书知识问答可以作为智能客服应用，发布到飞书机器人、服务台或企业自建客服系统中，为企业员工和客户提供高效、准确的解答。支持多种数据源导入，能够快速学习企业内外知识，确保回答的专业性和准确性。
• 团队协作：在飞书群中，用户可以通过@机器人的方式发起问题，机器人会根据知识库内容进行回答。
• 数据洞察与分析：飞书知识问答支持连接多种数据源，包括飞书表格、MySQL等，能通过对话形式快速生成数据分析和图表呈现。用户可以通过问答获取数据洞察，生成专属的数据看版，满足个性化需求。
• 业务流程管理：结合飞书智能伙伴的流程管理能力，知识问答可以用于业务流程的跟进和提醒。
• 智能办公助手：飞书知识问答可以作为智能办公助手，帮助企业员工快速获取信息、更新数据或获取商业洞察。