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本文目录一览：

• 1、做产品手册用什么软件
• 2、数据标注服务哪家好
• 3、生成式AI变成影子IT?一切都只是时间问题
• 4、如何私有化部署清华开源大语言模型
• 5、基于LLM搭建企业知识库的标准流程

做产品手册用什么软件

1、一般用CDR，AI，ID这都是专业的设计排版软件，快捷方便，如果想排版简单用WORD也可以，图片修改可以单独在PS里改好（清晰度跟图片原件是有一定的关系的），再导入WORD就可以了。

2、问题六：做宣传样本一般用什么软件？ 其实有很多都可以做，简单的如美图秀秀都行，或者你用photoshop，CorelDRAW 12也可以。用photoshop的多一些，毕竟这个是专业的设计软件。基础东西学起来还是很快的！找会的人给你指画两下就差不多可以了。

3、Adobe InDesign：专业排版软件，可实现高品质版面设计，适合制作长文本、杂志、手册等宣传资料。 Adobe Photoshop：处理图片的专业软件，适用于制作宣传海报、宣传单页等。 Adobe Illustrator：专业矢量图形设计软件，适合制作企业标志、图像和矢量图。

4、如果是没有接触过制作宣传册，可以用微软出的microsoft publisher，上手较为容易，跟word的界面差不多，而且也会包含一些可供选择的宣传册模板。如果是有一定基础的可以考虑使用indesign和coreldraw，这两款软件较为专业一些。另外photoshop是图片处理软件，可以用来修图。

5、产品手册用Baklib就可以轻松实现，你可以将你的木雕工艺产品的根据根雕，茶盘等不同种类分成不同根雕、茶盘等对应的栏目，可以手动对栏目进行排序，每个栏目中通过不同的文章分别介绍每一款具体的产品详情，支持图片、列表、附件等多种操作。

数据标注服务哪家好

1、数据标注众包平台推荐：良好的选择包括百度众包、腾讯云小标签等。这些平台具有稳定的服务能力，提供了优质的数据标注服务。下面详细介绍这些平台的特点和优势。百度众包 百度众包是一个专业的数据标注平台，依托百度强大的技术背景和资源，为各类项目提供稳定的数据标注服务。

2、在国内的语音数据标注服务市场中，除了几家大型互联网巨头如百度、阿里、腾讯，还有许多专业且实力雄厚的公司提供高质量的服务。比如澳鹏中国，专注于人工智能数据服务，其营收增长迅猛，已经成为AI数据服务领域的翘楚。

3、曼孚科技标注平台，支持SaaS模式以及私有化部署等多种方式，并支持对多类型数据进行标注。目前的数据标注现在整个行业发展前就非常的好，关注的科乐园在行业内口碑不错，他们家提供专业的数据标注服务，专业的技术服务大大提升了企业的效率。曼孚科技也挺不错的，我们在汽车自动驾驶领域有过合作。

4、曼孚科技提供数据标注平台服务，通过SaaS模式和私有化部署等多种方式，能够支持多种类型的数据标注需求。 当前数据标注服务行业发展迅速，科乐园作为行业内的知名企业，因其专业数据标注服务而受到好评。他们利用专业技术为企业提升工作效率。

5、龙猫标注作为专业的人工智能数据公司，无论是新手还是熟练工，都能在空闲时间找到适合的项目。腾讯搜活帮作为腾讯旗下的兼职平台，要求参与者通过考试后才能开始任务，保证了任务的专业性。网易的有道众包提供了不同难度的项目，适合不同技能水平的工作者。

生成式AI变成影子IT?一切都只是时间问题

对于用户而言，使用生成式AI时可能忽视未经批准或未经测试的机制，可能导致数据安全和隐私问题。Lohrmann认为，这些AI工具的普及可能导致影子IT现象，即企业网络中未经IT部门许可的软件和资源的使用。一项报告显示，70%的组织因影子IT遭受攻击，这引发了安全、隐私和法律挑战。

随着2023年AI技术的火热，生成式AI如ChatGPT和Bard等工具的崛起引发了许多关注。然而，技术专家Dan Lohrmann警示，这些工具的广泛使用可能会成为企业的潜在威胁，形成影子IT现象。影子IT是指未经IT部门批准的软件或工具在企业内部的私下使用，往往伴随着安全风险和合规问题。

预计到2026年，80%的企业将采用生成式AI API、模型和应用程序。BYOAI（自带人工智能）趋势兴起，员工利用AI工具提高生产力和创新，但需注意失控风险。影子AI在组织内使用AI，IT部门可能缺乏明确知识或监督，带来风险。开源AI模型逐渐普及，与专有模型相比，具有透明性、灵活性、可定制性和成本效益。

为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。人工智能的历史人工智能(AI)是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

如何私有化部署清华开源大语言模型

1、部署过程中，首先在服务器上安装Git和相关依赖，然后通过SSH安装python11并设置为默认版本，以满足模型的运行要求。在执行模型时，可能遇到中文乱码、依赖问题和websocket相关报错。通过调整vimrc文件、配置nginx和防火墙，最终成功搭建了web界面，实现了本地访问。

2、Dify平台不仅支持接入多种大模型，还提供多种类型应用的可视化编排能力，让用户能够在本地服务器上轻松部署AI应用，仅需十分钟便可完成。

3、报告指出，以ChatGPT和GPT-4为代表的LLM在自然语言处理（NLP）领域展现出了令人瞩目的能力，但这些模型的训练和部署需要极高的计算资源，且存在私有化问题，限制了研究社区的广泛参与。为了解决这些局限，项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca模型。

基于LLM搭建企业知识库的标准流程

1、接下来是数据准备阶段，包括收集现有文档、整理和清洗数据，确保非结构化资料变为结构化。数据标注是关键环节，一般需人工参与，以提高模型训练效果。选择或训练模型时，可以选择预训练的LLM，如GPT-3，但需注意是否支持私有化部署。

2、知识库构建 文档嵌入：使用大模型生成文档的嵌入表示。 向量数据库：利用向量数据库（如Milvus、Faiss等）存储和检索文档的嵌入表示。 查询接口：构建查询接口，支持用户以自然语言或结构化查询方式访问知识库。

3、在应用实例中，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。

4、知识库搭建以Dify为例，准备相关文档并将其导入Dify平台，通过简单步骤创建知识库。在此以Dify官网内容为例，复制一段文字内容至txt文件，随后在Dify平台上创建数据集，上传文档，完成知识库构建。验证知识库绑定知识库至聊天工具，验证知识库效果。

5、将大模型部署为后台服务，LM Studio提供本地服务配置界面，实现模型的后台化应用。利用Anything LLM构建知识库应用，它提供桌面与Docker部署版本，后者支持用户权限管理与企业级应用部署。安装Anything LLM，配置关键设置，创建工作空间与上传知识库内容。