ChatGPT Wrapped 2023官网

查看2023年ChatGPT聊天记录报告

ChatGPT Wrapped 2023简介

需求人群：

“查看自己在ChatGPT上的使用情况”

使用场景示例：

我经常在ChatGPT上聊天，通过这个网站了解自己一年的聊天情况

这个网站会告诉我一年和ChatGPT的互动次数

上传聊天记录，获得免费的聊天报告

产品特色：

上传ChatGPT聊天记录

生成聊天数据报告

比较个人数据与群体数据

ChatGPT Wrapped 2023官网入口网址

https://www.kapwing.com/chatgpt-wrapped

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MiniRAG是什么

MiniRAG是香港大学推出的新型检索增强型生成（RAG）系统，专为在资源受限的场景下高效部署小型语言模型（SLMs）设计。MiniRAG基于两个关键技术实现这一目标：一是语义感知的异构图索引机制，将文本片段和命名实体结合，减少对复杂语义理解的依赖；二是轻量级拓扑增强检索方法，用图结构进行高效知识发现，无需高级语言能力。MiniRAG在实验中展现出与大型语言模型（LLMs）方法相当的性能，同时仅需25%的存储空间。MiniRAG提供全面的基准数据集，评估轻量级RAG系统在现实设备场景下的表现，推动资源受限环境下高效、私密的RAG系统的发展。

MiniRAG的主要功能

高效的知识检索：基于独特的异构图索引机制，快速准确地从大量数据中检索出与用户查询最相关的知识，为生成准确的回答提供支持。轻量级的模型兼容性：专为小型语言模型（SLMs）设计，在不牺牲太多性能的前提下，显著降低对计算资源和存储空间的需求，使其更适合在资源受限的设备上运行。强大的推理能力：借助查询引导的推理路径发现机制，MiniRAG能处理复杂的、多步骤的推理任务，即使在SLMs的语义理解能力有限的情况下，也能有效地找到正确的答案。适应性强：MiniRAG能适应不同的应用场景，包括即时通讯、个人内容管理、本地文档检索等，为用户提供个性化的信息检索和生成服务。

MiniRAG的技术原理

语义感知的异构图索引机制：文本块节点（Vc）：保留原始文本的上下文完整性，直接参与检索阶段，确保识别出最相关的上下文内容。实体节点（Ve）：从文本块中提取的关键语义元素，如事件、地点、时间引用和领域特定概念，用在锚定语义理解。实体-实体连接（Eα）：捕捉命名实体之间的语义关系、层次结构和时空依赖关系。实体-文本块连接（Eβ）：连接命名实体及其对应的上下文，保持上下文相关性和语义连贯性。边的语义描述：基于语言模型生成的描述，为连接的节点提供明确的关系上下文，增强图的语义理解能力。轻量级拓扑增强检索方法：查询语义映射：用实体提取和轻量级句子嵌入模型，将用户输入的查询与图索引数据进行对齐，识别与查询相关的文本块。查询驱动的推理路径发现：基于智能查询引导机制，在异构图中构建推理路径，综合考虑查询与实体节点的语义相关性和实体之间的结构连贯性。拓扑增强的图检索：结合基于嵌入的相似性搜索和图结构的拓扑信息，识别与查询相关的高质量实体-实体连接，基于路径发现机制提取逻辑相关的推理链。查询相关文本块的检索：基于实体-文本块连接，收集与推理路径相关的文本块，计算输入查询与文本块及其边描述的语义相似性，最终选择最相关的文本块用在后续的生成任务。融合增强生成：将检索到的关键关系和最优文本块与先前确定的答案节点基于设计的融合策略进行整合，构建全面且结构化的输入表示，用在最终的增强生成过程。

MiniRAG的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/HKUDS/MiniRAG/arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.06713

MiniRAG的应用场景

即时通讯：快速检索历史聊天记录，生成智能回复，提供知识辅助。个人内容管理：检索个人笔记，生成内容总结和提醒，管理日程。本地文档检索：检索本地文档内容，整合多文档信息，生成智能摘要。隐私敏感应用：安全管理医疗和金融信息，保护隐私的问答服务。边缘设备应用：在智能手表、智能音箱等设备上提供快速响应和智能服务。

BotStacks官网

设计、构建和部署无缝的AI助手

BotStacks简介

使用场景示例：

创建一个能够自动回答客户问题的AI客服助手

为电子商务平台构建一个能够帮助用户选择商品和提供推荐的AI助手

为旅游酒店行业开发一个能够预订机票、酒店和租车的AI助手

产品特色：

无代码机器人构建

AI模型集成

聊天界面定制

沙盒原型

集成自有机器人

BotStacks官网入口网址

https://botstacks.ai

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Riona-AI-Agent是什么

Riona-AI-Agent是Node.js 和 TypeScript 构建的 AI 驱动的自动化工具，能与 Instagram、Twitter 和 GitHub 等社交媒体平台进行交互。Riona-AI-Agent能生成引人入胜的内容，自动化交互，高效管理社交媒体账户。Riona-AI-Agent主要功能包括每天在 Twitter 上发布 17 次推文、在 Instagram 上自动登录和点赞评论，及即将推出的 Twitter 和 GitHub 自动化功能。Riona-AI-Agent支持代理管理多个账户，避免速率限制，基于保存和加载 Cookie 维持会话。

Riona-AI-Agent的主要功能

社交媒体平台自动化：Twitter API：每天发布 17 次推文，每次间隔 80 分钟。Instagram 自动化：自动登录、点赞帖子并评论。AI 驱动的内容生成：用 Google Generative AI 生成引人入胜的评论和帖子，提升用户互动和内容质量。代理支持：支持用代理服务器，管理多个社交媒体账户，避免因频繁操作而触发速率限制。Cookie 管理：保存和加载 Cookie，在应用重启后保持登录状态，确保会话的连续性。个性化训练：用户上传 YouTube 视频链接、音频文件、网站链接或支持的文件格式（如 PDF、DOC、DOCX、TXT）训练代理的个性内容。

Riona-AI-Agent的技术原理

技术栈：Node.js：构建服务器端应用程序，提供高效的异步处理能力。TypeScript：为 JavaScript 添加静态类型，提高代码的可维护性和开发效率。AI 模型集成：基于 Google 提供的生成式 AI 模型，生成高质量的文本内容，如推文、评论等。模型基于深度学习技术，理解和生成自然语言文本。浏览器自动化：Puppeteer：一个 Node 库，提供高级 API 控制 Chrome 或 Chromium 浏览器。Riona-AI-Agent 用 Puppeteer 实现对社交媒体平台的自动化操作，如登录、点赞、评论等。puppeteer-extra：提供额外的插件和增强功能，扩展 Puppeteer 的功能，提升自动化操作的稳定性和效率。

Riona-AI-Agent的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/David-patrick-chuks/Riona-AI-Agent

Riona-AI-Agent的应用场景

社交媒体内容创作：自动发布推文、生成引人入胜的评论，保持账号活跃度和用户关注度。社交媒体账户管理：基于代理支持和 Cookie 管理，同时管理多个账户，维持会话连续性。个性化内容训练：上传个性化内容训练代理，生成符合用户风格的评论和推文，提升用户形象。自动化任务执行：设置定时任务和批量操作，如定时发布推文、批量点赞评论，提高工作效率。企业与个人品牌建设：企业自动发布品牌推文、回复用户互动；个人管理账号、发布创意内容，提升品牌影响力。