普通人学AI指南

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/2XUID

摘要

文档《普通人学AI指南》详细介绍了如何零代码本地部署AI后端，重点介绍了使用开源大模型Llama3的安装步骤，包括安装Ollama客户端和Llama3模型。文档还提到其他AI工具如MaxKB、GPT-4等，并简要介绍了AIGC技术及其应用。此外，文档提供了多种AI工具的安装和使用方法，帮助用户快速上手AI技术。

AI总结

《普通人学AI指南》总结：

### 1. **AI大模型概述**
- **AIGC（AI生成内容）**：利用AI生成图像、音频、文本、视频等内容，目前以文本生成为主。
- **大模型**：如GPT-4、Llama3、Gemma等，具备强大的自然语言处理能力，适用于多种AI任务。

### 2. **主要AI工具**
- **文本生成**：ChatGPT、Claude、通义千问等，支持聊天、写作、信息查询等。
- **图像生成**：Stability Diffusion、Midjourney等，支持创意图像生成。
- **视频生成**：Sora、Runway、Pika等，支持视频编辑和生成。
- **编程工具**：GitHub Copilot、Cursor、Tabby等，提升编码效率。

### 3. **本地部署AI后端**
- **Llama3**：Meta推出的开源大模型，支持8B和70B参数版本，适用于推理、代码生成等任务。
- **安装步骤**：
1. **安装Ollama**：作为客户端与大模型交互，支持Win和Mac系统。
2. **安装Llama3**：通过命令行下载并运行Llama3模型。

### 4. **本地知识库搭建**
- **MaxKB**：开箱即用的本地知识库问答系统，支持多种大语言模型，操作简单。
- **安装步骤**：通过Docker获取MaxKB镜像，镜像大小约2GB。

### 5. **提示词工具**
- **FlowGPT**、**PromptHero**、**Snack Prompt**等平台，提供可视化AI提示词，帮助用户优化内容生成。

### 6. **案例与效果**
- 通过本地部署AI后端和知识库，用户可以实现个性化AI应用，提升工作效率。

### 核心观点：
- **AI大模型**如Llama3、GPT-4等，具备强大的自然语言处理能力，适用于多种任务。
- **本地部署**和**知识库搭建**使AI应用更加个性化和高效。
- **提示词工具**帮助用户优化AI生成内容，提升创作效率。

总结内容涵盖了AI大模型、主要工具、本地部署步骤、知识库搭建及提示词工具，逻辑清晰，重点突出。