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AI加速文献综述：10大高效提示词大揭秘

文献综述可能让人感到压力山大，尤其是当需要处理数百篇学术论文时——我对此深有体会。幸运的是，如今我们可以借助一些最先进的助手——例如 ChatGPT、Claude AI、Google 的 Gemini、NoteBookLM 等人工智能工具。这些工具可以显著简化文献综述的过程。只需将您的学术论文上传到这些 AI 助手中，并使用以下提示词（prompts）来加速您的文献综述。

Posted by 活水智能 on December 03, 2024 · 1 min read

GraphRAG解析：高效RAG系统构建全攻略

我经常在Reddit上看到关于GraphRAG的帖子，但直到大约一个月前，我才决定尝试一下。在花了一些时间进行实验后，我可以说它的表现令人印象深刻，但如果你使用的是OpenAI API，成本也相当高。在文档中运行他们提供的示例书籍测试花费了我大约7美元，所以虽然它的性能和组织能力非常出色，但它并不算经济实惠。

Posted by 活水智能 on December 02, 2024 · 1 min read

Benchmark投资人深度解析：AI初创公司如何通过销售“工作”颠覆市场！

在过去的25年里，应用软件初创公司一直专注于一个目标：提高公司和员工（包括开发人员）的生产力。这通常表现为构建能够提升员工生产力的软件，促进员工和团队之间的协作，或者在领导层面实现更好的监督和管理。大多数情况下，这类软件的定价是基于每个席位的费用，实际上是以员工人数的成本为基准，并通过提高这些员工的生产力来增加价值。 大语言模型（LLM）的出现改变了这一局面。第一批利用LLM的产品和初创公司仍然保持着通过销售软件来实现终端用户生产力大幅提升的思维模式。“Copilot for x”的趋势正反映了这种思维模式。尽管有许多出色的初创公司正在努力提高员工的生产力，LLM为初创公司提供了一个机会，让他们超越这种思维方式，探索过去由于市场进入策略（GTM）和定价限制而无法触及的软件销售领域。要做到这一点，创始人应当考虑不仅仅是销售提高终端用户生产力的软件，而是直接销售“工作本身”。 销售工作本身打开了以前无法支撑软件公司的新垂直领域机会。以EvenUp为例（我毫不怀疑他们将主导他们的垂直领域）。如果你是一名个人伤害律师，你为原告创建的工作产品叫做“索赔包”。基本上，索赔包是案件的摘要、伤害的医疗费用（包括工资损失），以及对被告保险公司和解金额的建议。律师事务所通常让律师、律师助理或外包团队来撰写这些文件。 如果你仍然处于销售软件的思维模式中，你可以想象为个人伤害律师事务所提供一种基于每个席位定价的软件，利用AI帮助事务所中的人员创建索赔包（想象一下一个构建器，你可以在流程的某个步骤中插入医疗记录）。但这将使EvenUp陷入销售软件的范式——销售10%的生产力提升，而不是95%。相反，EvenUp有远见地选择销售工作产品本身：索赔包。 当你销售工作时，销售周期不同，定价是基于人类执行工作的成本，而不是作为生产力提升工具，而且与类似产品的竞争（除了公司的自有人员）基本上是国际外包团队。一个由AI驱动的产品，凭借其一致性和服务水平协议（SLA），应该比外包服务更具优势——是一个10倍的机会且成本更低。实际上，我猜测，测试通过AI构建“工作”市场机会可行性的一个好方法是，粗略地看是否已经存在一个专注的国际外包团队来支持这一需求。 例如，为了激发一些想法，以下是一些外包服务提供商的BPO服务： 以下是一些法律流程外包的例子： 我想，这些服务中的任何一项都可能面临利用AI自动化的风险。 在我写这篇文章时，我意识到自己触碰到了一个敏感话题——即对AI逐渐取代人类的恐惧。在这里，我以EvenUp为例。当律师和律师助理从撰写索赔包的工作中解放出来时，客户（原告）将受益于更好的索赔包，而事务所中的人员则可以将时间转移到更少机械性的任务上，如客户服务、获取更多客户，或是对索赔包进行最后的润色。 如果你看到其他类似的例子，我非常乐意听到。如果你正在构建一个利用LLM来销售工作的公司，我也很乐意听取你的意见。我的X平台私信是开放的，我的Benchmark邮箱是sarah@benchmark.com。 此外，仅仅销售工作是不够的——你必须摆脱竞争。为此，我还建议阅读我之前的文章《如何逃避竞争——通过LLM构建持久的应用级价值》，以免陷入提供服务但利润被挤压殆尽的陷阱。

Posted by 活水智能 on November 21, 2024 · 1 min read

构建知识图谱新突破：OpenAI GPT-3.5-turbo高效提取实体关系

本文将探讨如何使用 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 从原始文本数据构建知识图谱。大语言模型（LLM）在文本生成和问答任务中表现优异。检索增强生成（RAG）进一步提升了它们的性能，使其能够访问最新的领域特定知识。本文的目标是利用大语言模型作为信息提取工具，将原始文本转换为可查询的事实，从而获取有用的见解。但在此之前，我们需要定义一些关键概念。

Posted by 活水智能 on November 07, 2024 · 7 mins read

Python自动化利器：17个高效脚本提升效率

我已经使用 Python 近 5 年了，Python 的自动化能力依然吸引我，并激励我进行更多的研究。在过去的一年里，我一直在探索 Python 的自动化领域，并发现了一些令人惊叹的 Python 包、事实和有趣的脚本。在这篇博客中，我将分享一些我每天使用的自动化脚本，它们极大地提高了我的生产力和工作效率。

Posted by 活水智能 on November 06, 2024 · 25 mins read

揭秘GraphRAG：RAG检索模式的深度解析

你是否曾在探索检索增强生成（RAG）系统时遇到过“GraphRAG”这个术语？如果是这样，你并不孤单。这个术语正在引起广泛关注，但其含义可能令人困惑。有时，它是一种特定的检索方法；而其他时候，它则是一个完整的软件套件，比如微软的GraphRAG“数据管道和转化套件”。由于使用方式多种多样，即使是最专注于RAG讨论的追随者也可能感到有些迷失。

Posted by 活水智能 on September 20, 2024 · 3 mins read

AI助力律师：提升效率，优化沟通技巧全解析

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的中国律师事务所和法律从业人员开始使用先进的AI工具，如大型语言模型（LLMs），以提高工作效率、简化案件准备，并改善客户沟通。作为一名律师，你可能曾经为繁重的案件准备工作感到压力，或者在与客户沟通过程中遇到过困难。现在，这些AI驱动的提示词可以成为你的得力助手，帮助你以更高的效率和准确性处理法律事务。

Posted by 活水智能 on September 18, 2024 · 1 min read

《生成式人工智能服务管理暂行办法》8月15日起施行

《生成式人工智能服务管理暂行办法》中所称的生成式人工智能技术，是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术；生成式人工智能服务提供者，是指利用生成式人工智能技术提供生成式人工智能服务（包括通过提供可编程接口等方式提供生成式人工智能服务）的组织、个人。

Posted by 活水智能 on August 15, 2023 · 1 min read