CMS與人工智能AI的整合應用
隨著人工智能AI的不斷火熱和普及⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯，CMS顯得越來越重要✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，因為AI最終需要原始素材㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，而原始素材就存在于CMS中⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ。
所以✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，CMS的建設和原始內容的積累☈⊙☉℃℉❅，在人工智能時代將是一項最重要的工作⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓。
本文就CMS與人工智能的結合點①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯，淺嘗輒止地對CMS和AI應用做簡要分析ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ，希望給讀者帶來更多啟發㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉。
CMS與AI的應用探討
基于CMS為基礎ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，通過CMS與AI結合❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，我們簡單的總結了如下幾個場景的應用✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，
一㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉、教學方面
1. 基于AI的內容檢索和推薦
2. 通過AI生成摘要和重點介紹✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，以及AI生成內容的思維導圖
3. 通過AI解讀論文⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，分析論文重點ⓣⓤⓥⓦⓧⓨⓩ，提取摘要等
4. 通過AI生成自動生成考題ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，包括問題和答案✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥，讀者答完之后ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，給顯示AI的參考答案
5. 通過AI生成語音介紹㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，將文字變成聽講
6. 通過AI生成視頻介紹㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦，將文字變成看視頻
7. 通過AI生成知識圖譜㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，AI不能直接生成知識圖譜ⅲⅳⅴⅵⅶⅷⅸⅹⒶⒷⒸⒹ，通過AI生成的向量數據ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，根據向量相似度生成知識圖譜
二✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅、資源庫方面
1. 通過AI自動給資源庫分類㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦、打標簽❣❦❧♡۵、做細顆粒度標引
2. 通過AI自動給文字資源生成視頻介紹✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，將視頻再保存會CMS中ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，豐富原有資源庫的資源類型
3. 通過AI給視頻自動生成音頻配音㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，或給視頻自動生成字幕㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，完善資源庫內容
4. 通過AI自動完成資源庫⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，比如只有標題和介紹♀☿☼☀☁☂☄，AI自動完成其余內容☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；，然后通過人工修訂⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤，生成最終版本
5. 通過AI自動生成多語言版本♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，自動生成方言版本的資源（比如把youtube/優酷的視頻本地化）
三❣❦❧♡۵、記錄分析方面
1. 記錄微信群✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥，搜集有用信息✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥，沉淀資料庫
2. 記錄會議記錄✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，自動生成會議紀要㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，比如將開會的發言生成文本導出（騰訊ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ、ZOOM都可以做到）❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，然后發送給ChatGPT⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯，讓其根據會議內容自動生成會議
3. 記錄課堂內容❣❦❧♡۵，從課堂講座中提取重點
四⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓、數據加工方面
1. 提取語義化信息☾☽❄☃，比如生成圖數據庫的數據提取⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯，提取知識關系☾☽❄☃，導入Neo4j
2. 自動分類☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；，自動給CMS信息分類⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓，打標簽等
3. 自動推薦⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓，通過向量和大模型檢索웃유ღ♋♂，推薦相關內容和鏈接
五㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂、糾錯方面
1. 自動批改作業✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，將問題和答案發送給Chat GPTⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，讓其批改并給出正確答案⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤。
2. 自動文檔糾錯⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤，將我們寫的合同⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯、文檔等發送給Chat GPT㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，讓其給自動糾錯㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂。
六❣❦❧♡۵、Agent類應用
1. 網站的問答客服☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；、問答機器人
2. 微信的機器人❣❦❧♡۵，問答機器人
3. 人格分析師✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥，AI+MBTI機器人
七ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ、基于RAG的應用和輔助決策工具
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一種結合了信息檢索（Retrieval）和文本生成（Generation）的自然語言處理技術♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，它本質上上是通過從大型數據集中檢索相關信息來增強語言模型的生成能力㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦。
在RAG的框架下⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，當模型需要生成文本時☈⊙☉℃℉❅，它首先會查詢一個外部的知識庫或數據庫ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，檢索與輸入問題相關的信息片段⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓。然后❣❦❧♡۵，這些檢索到的信息被用作生成過程的上下文❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，幫助模型更準確地理解和回應用戶的查詢웃유ღ♋♂。
因此ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，RAG類似一種大模型的外掛❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，所以RAG不僅僅可以借用向量數據庫ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ、圖數據庫等ⅲⅳⅴⅵⅶⅷⅸⅹⒶⒷⒸⒹ，甚至一般的關系數據庫都可以的⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，因此RAG可以很靈活❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰。
一般的問答機器人웃유ღ♋♂，比如：
1. 借用RAG♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，構建專業領域的問答機器人
2. 借助RAGⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，構建專業領域知識庫和知識檢索
高級的輔助決策工具⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤，比如SalesGPTⓣⓤⓥⓦⓧⓨⓩ、CodeGPT✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅、SQLGPT等業務集成工具
有一個Agent構建公式：Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，這個就是一般的輔助決策工具的組成㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，具體步驟如下：
1. 業務邏輯規劃 Planning♀☿☼☀☁☂☄，將業務模型安裝實際情況拆分成多個組件
2. 根據需求調用不同算法和組件✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，生成prompt
3. 再投喂大模型 LLM♀☿☼☀☁☂☄，大模型返回結果
4. Feedback♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，輸出給用戶㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，用戶可以對結果反饋⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，反饋良好的⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，再存入資料庫ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，下次可以作為上下文❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，再次投喂大數據ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，以此獲得工具的不斷升級迭代☈⊙☉℃℉❅。
比如有幾個工具SalesGPT就是這樣的①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯，并且在langchain上開放了源代碼㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，可以查看學習㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，具體的架構如下
https://js.langchain.com/docs/use_cases/autonomous_agents/sales_gpt
另外一個業務工具案例是SQL生成工具⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯，也叫自然語言SQL工具☈⊙☉℃℉❅，這個工具可以直接生成SQL☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；，不懂技術的業務人員就可以直接通過該工具⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓，查詢報表㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，生成圖譜等功能㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉。
有一個商業化的產品叫 Vanna㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，官網： https://vanna.ai/
他的架構模式也和上面的流程類似㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦，通過業務規劃☈⊙☉℃℉❅、私有數據✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥、用戶反饋等組合型RAG❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，來生成高質量的SQL☾☽❄☃，中間也可以插入其他Text to SQL的算法㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，提高生成質量ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ。
對于我們自有的業務模型☈⊙☉℃℉❅，甚至科研領域的需求♀☿☼☀☁☂☄，都可以通過上面的步驟進行拆分✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，然后存儲私有數據和組件⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，與大模型交互ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，產生更多更實用更高級的輔助決策工具⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯。
后記
借助AI✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，本身也可以實現更多技術類型的應用ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，比如內容的向量化等ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ。國內也有各種不同的AI大模型供應商⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，比如Kimi⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺、文心一言等ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，可以實現不同的功能㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦。
創作不易⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤，轉載請注明出處☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；！
更多CMS相關內容☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；，請參考我們其他相關文章㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，
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