超级个体系列共学课01|小白也能搭建的 AI 知识库

文摘   2024-08-17 10:03   云南  



我们正处在一个高速变化、速度竞争的时代。

新技术普及美国四分之一人口所需的时间,电力花了快五十年,电话用了三十余年,而智能手机仅用了大约5年时间。智能手机普及的速度几乎是电力的10倍。


大前研一| 《大前研一解读AI与Fintech》


技术革新不断加速,大模型应用已经逐步渗透进日常工作生活中:

层出不穷的讯息、越来越多的数据如洪水毫无差别地淹没所有人。如何掌握更高效的工具,如何更聪明地让 AI 为自己服务,正在成为未来核心竞争力之一。


在每个人都有可能成为「超级个体」的时代,我们都有必要重新审视自己的时间。

在自身实践以及跟社区成员的交流中,一个基础的需求被频繁提及:有效搭建个人数据库、有效组织海量信息、有效检索和生成所需。

拥有一个 RAG (Retrieval-Augmented Generation)知识库是高效利用时间的解决方案之一。

RAG 是什么?

RAG 即检索增强生成。用人话来说就是:你会有一个自有知识库,之后的检索就不止是纯调用全网的数据,而是跟此知识库相配合产出更具明确指向、有充分上下文的内容。它能持续更新和积累特定领域的数据,能提高响应准确性,还能保证输出一致性。

宋伟|RAG 系列之一:RAG 简介

你将拥有一个属于个人的强大知识库,免去前期调教的烦恼,让 LLM 大模型结合精准、上下文相关的深度信息,更快速地得到更符合想象的回答。


具体而言是怎样的场景呢?——

  • 当你想撰写文案,通常会检索资料、撰写、优化和发布。而现在,只需在 RAG 知识库里跟熟悉你个人风格的 bot 对话,就能得到不同素材和生成文案,甚至直接输出一版初稿

  • 当你想练英语口语,通常是跟真人助教练习;而现在,你可以随时随地打开 RA过 知识库即刻开练,即使是凌晨三点心血来潮也能随时响应

  • 当你需要面试辅导,只需构建职业知识库,就可以跟模拟面试官无限次1v1配合练习、修改简历……


听上去真的很美好。然而我们发现:无论网络上教程写的多么详尽,对于新手而言依旧无法很好动手落地——缺少了答疑者,你很难能直接地看到问题并纠正问题;缺少了同行者,共同讨论收获启示的机会将变得更小……


「让每位伙伴都能有自己的 RAG 知识库,让 AI 成为得力助手提高生产力」是我们发起本次活动的目的。

➡️ 从0到1搭建属于自己的 RAG 知识库

➡️ 学会怎样更高效地收集和管理庞大的知识库

➡️ 更系统地学习提示词工程,高效调用和生成

➡️ 一封超级个体系列共学课· AI 知识库的「结业证书」




本次 RAG 知识库后台示意图


--- 附赠课程 ---
如何获取最佳回复?有效的提示结构至关重要。
CO-STAR 框架由新加坡政府科技局数据科学与 AI 团队创立,是一个实用的提示构建工具 。
前不久新加坡(GovTech)举办的首届GPT-4提示工程竞赛,Sheila Teo正是凭借CO-STAR框架构建提示词、使用LLM护栏创建系统提示等提示词策略的深化应用一举夺冠。这些策略可以让任何LLM都可以完全满足用户的需求,也适用于广泛的场景。
我们会一起共学和实践此框架。

新加坡政府科技局(GovTech)组织的首届 GPT-4 提示工程大赛颁奖现场
visa: https://towardsdatascience.com/how-i-won-singapores-gpt-4-prompt-engineering-competition-34c195a93d41

知识库的基本理论在网上触手可得,但我们在实践中总是磕磕绊绊:问题无人解答,两眼一抹黑,每个知识都要学到天荒地老……我们不想要大家单兵作战,而是共同升级。


实操分享✖️案例研究✖️小组互助✖️结业评选

在共学过程中,所有成员将会在小组里讨论在大模型使用过程中遇到的问题、解决方案。不仅能了解不同应用场景中的案例,还能互相启发、支持创建自己的项目;

无论是导师还是伙伴,全程每一个微小的问题都会有回应和解答;还有嘉宾接分享最落地的 AI 提效分享……

  1. 想要学习个人知识库搭建的所有伙伴

  2. 已经在使用 AI 或期待利用 AI 来提升自我生产力的伙伴

  3. 梦想成为「超级个体」的数字游民以及「超级个体」预备役

  4. 对于提示词爱好者与“修炼玩家”、迫切想要提升知识库调用效果的初学者



⏰ 课程时间:8月30日-9月8日

✍️ 课程形式:3次直播课(课时60-90mins) ➕ 课后一周集中答疑时间

💬 交流平台:微信群 + 腾讯会议

🎫 课程费用:

 🐣 早鸟价(8月25日前报名) 119元  🐥 全价票(8月25日后报名) 199元

退款和转让政策:
*正式开课的72小时之前(8月27日前)支持100%退款;
* 8月27日之后(包含8月27日)不接受退款
支持名额转让



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