quickbi数据集报错
2026/1/9 0:55:08
作者通过喂给AI三份个人资料（月度消费清单、童书和聊天记录），使AI从提供泛泛而谈的回答转变为能够理解个人需求的专属助手。这三份资料分别代表行为数据、认知素材和交互记录，帮助AI从三个维度理解"提问者"。文章强调，比起通用知识库，AI更需要理解"人"本身，并提供具体方法帮助读者建立"灵魂资料库"，让AI成为真正理解自己的伙伴。
如果你看过我之前写的那篇[Day3:教你从0到1，建立自己的知识库！]
可能已经动手搭建好了自己的知识库。但我知道，很多人会面临和我一样的困惑：
架子搭好了，里面却空荡荡的。到底该里面放什么？怎么放？放多少
更让人心塞的是，放了一堆资料进去，AI给出的回答还是泛泛而谈、不痛不痒，完全不像“我的专属助手”。
就在上周，我误打误撞地喂给了AI三份“神秘资料”，它的回答质量，发生了质的飞跃。
今天我就一五一十的把过程全部记录下来。希望可以给到同行的你一点启发或帮助。
01
我的知识库，为什么“不好用”？
先说说我之前的知识库长什么样子
一堆公众号干货文章（如何选选题、如何写爆款标题）
收藏的行业报告PDF（2026AI趋势、副业市场分析）
我的零散笔记。（工具操作步骤、课程要点）
瞅起来挺满当吧？但当我问到AI：“帮我规划一个适合宝妈的AI副业路径”时，它给出的回答，和你在知乎、百度搜到的几乎一模一样：
可以考虑内容创作、电商运营、在线教育…注意平衡时间…利用碎片化时间…
说了一堆正确的废话。它根本不了解当妈妈的时间到底有多碎片？我的技能点到底在哪里？我面对的真实阻碍是什么？
我觉得我的知识库，更像一个没有灵魂的资料堆积站。
02
三份“神秘资料”的意外收获
那天我正在整理手机内存，顺手把几个文件扔进了知识库的文件夹，开始没觉得它们有什么用。
第一份资料是我记录的月度网购消费清单
当我将这份记录清晰的购物清单喂给AI后，再次询问“宝妈副业规划”时，它的回答让我瞪大了眼睛：
从分析你的消费清单：过去一个月，你共下单8次，其中6次是儿童用品和家居品，唯一一次明确为自己消费的是一支39元的口红。所有订单都发生在晚上9点后。
这透露了三个关键信息：
你的消费身份高度集中在家庭照料者。
你的个人需求被严重压缩。
深夜是你仅有的、不受干扰的决策时间。
因此，你的副业规划必须符合这三点现实：优先选择能从家庭经验中，提取价值的方向（如母婴好物分享、家居技巧），必须设计明确的自我奖励机制，来维持动力，将核心创作任务安排在深夜那段完整时间里。
同样的副业规划问题，之前的我要打分的话，顶多30分，但这次我觉得可以打80分，它的回答完全贴合了我的真实生活。这50分的提升，就是给了它一份我的月度消费清单。
第二份资料：是我给孩子买的绘本《青蛙弗洛格》电子版，语言简单，充满生活哲理。
把它喂给AI之后，它神奇的能用我可以理解的比喻说话了！
以前它解释“向量数据库”这种概念时，会说：向量数据库是一种将文本转换为数学向量并进行相似度检索的技术……”
但现在它却会说：
想象你的知识库像弗洛格的小池塘。每份资料就像一片荷叶（向量）。AI要找东西时，不是记住荷叶上写了什么字，而是记住每片荷叶的气味和纹路。当你提问时，AI就像一阵风，吹过池塘，找到气味最相似的几片荷叶给你，这就是向量检索。
看！这样一番操作后，它学会了如何用我的认知体系里的知识，来和我沟通。
第三份资料：近400条我和闺蜜的微信聊天记录。
投喂给AI后，它回答的效果最为震撼。当我说:今天好累，没动力写文章时，它不再是冷冰冰地回复“要加油坚持”，而是说：
记得上次你和闺蜜吐槽孩子发烧整夜没睡后，第二天你说不管怎样先把今天最小那件事干了。后来你完成了你的文章写作，虽然只花了30分钟，但你说感觉自己内心还挺轻松的。要不今天也试试这个“最小一件事”策略？就做5分钟，怎么样？
它从我的聊天语言模式中，学会了如何激励我。
03
喂给AI“你的知识世界”，而非“世界的知识”
这次实验让我恍然大悟：我们总想要AI给出“正确的答案”，却忘了AI最需要的是:如何理解提出问题的这个人”。
这三份资料为什么有效？因为它们从三个维度描绘了“我”：
行为数据（消费清单）→ 我的真实生活重心与决策模式
认知素材（绘本）→ 我的思维和语言偏好
交互记录（聊天）→ 我的情感模式和决策倾向
这才是让AI“懂你”的关键。它不需要知道你的所有报告，它只要知道你是如何生活、如何思考、如何感受的就够了。
绝大多数人都忽略了，我们真实的行为模式数据，比如:钱花在哪？时间流向哪？我们最关注什么？，这些都远比我们收藏的正确观点更有价值。
04
给你可照抄的“资料喂养清单”（小白友好版）
你不需要完全照搬我的清单。根据我的经验，你可以从以下三个方面建立你的“灵魂资料库”。
第一：记录你的生活轮廓，
比如:你的时间日志，简单记录一周，几点到几点在做什么。
你的消费结构，最近10笔消费，看看钱流向哪里。
你的屏幕使用报告，看看你的注意力经常用在哪个app？
第二：输入你的语言体系。
找出你最爱看的3篇文章或者帖子：写出你为什么喜欢？然后将它保存下来。你写过的任何东西：朋友圈、备忘录、哪怕只有100字。
第三：映射你的决策模式。
记录下你的高光时刻：任何你觉得自己做得很棒的小事。
比如你的踩坑复盘，最近犯的一个错误，你是怎么走出来的？重要决策的思考过程，比如为什么选择现在的副业，当时怎么想的？
喂养原则：
先有“你”，再有“知识”，先喂个人资料，再喂行业干货。
质量 > 数量，10份高度个人化的资料，胜过100篇通用文章。
持续迭代：每季度更新一次，就像更新你的个人简介。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
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02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。