企业官网建设流程全解析

购物网站的页面设计,爱站小工具计算器,简单网站开发流程图,网站的建设目标文档AI时代希望和大家一起#xff1a;深入AI、实战AI、分享AI、共创AI。 这段时间#xff0c;我一直在做一件事#xff1a; 把每天散落在互联网上的 AI 新闻#xff0c;自动收进自己的本地知识库#xff0c;然后随时拿来分析、复盘、写文章。 不是收藏链接#xff0c;不是手…AI时代希望和大家一起深入AI、实战AI、分享AI、共创AI。这段时间我一直在做一件事把每天散落在互联网上的 AI 新闻自动收进自己的本地知识库然后随时拿来分析、复盘、写文章。不是收藏链接不是手动复制粘贴而是——信息一出现就自动进库。历经千辛万苦越过重重障碍最终我跑通了一条完整链路AI新闻RSS定时抓取 → 内容清洗 → Markdown 结构化 → 本地 WeKnora 知识库入库今天这篇文章我就把这套流程完整拆开讲清楚三件事这个自动化方案到底解决了什么问题最终能达到什么效果n8n 里每一步是怎么“真正落地”的我们将按照整个流程详细拆解实操过程。01 ——— 先说原因为什么我要折腾这套流程如果你经常写 AI 相关内容一定有这种感受信息非常多但真正能用来写文章的非常少大部分时间都花在 找信息 复制 粘贴 整理格式写文章反而成了最后一步。我后来意识到一个问题我不是缺“观点”我是被“信息获取和整理”拖死了。所以我给自己定了一个目标把“找素材”这件事彻底交给自动化。于是这套流程就诞生了。02 ——— 再看结果最终效果是什么样的先说结论不然你不知道值不值得往下看。我现在能做到什么多个 AI 新闻源RSS自动抓取原始 HTML 内容自动清洗转成结构化 Markdown自动入库到本地 WeKnora知识库里每一条都是一篇“可分析、可引用”的素材然后我只做一件事基于这些素材做总结、对比、判断和观点输出。也就是说信息获取自动信息整理自动信息存储自动写作价值判断我来这才是我真正想要的状态。03 ——— 全局流程整体技术架构整条链路其实非常清晰RSS Feed ↓ n8n 定时触发 ↓ 抓取文章标题 / 链接 / 时间 / 内容 ↓ 内容清洗去 HTML、去广告 ↓ 拼接 Markdown统一格式 ↓ String → Binary生成文件 ↓ HTTP 上传到 WeKnora 本地知识库实际的流程图长这样子这不是 Demo这是可以长期跑的生产流程。下面我们一步一步拆。04 ——— 实操 ①RSS 抓取数据获取场景我关注的 AI 信息源基本都有 RSS官方博客技术社区媒体号研究机构n8n 节点RSS Feed Read支持定时拉取自动去重获取全文 / 摘要这一层我不做任何“聪明事”只做一件事把原始信息尽量完整地拿下来。05 ——— 实操 ②字段标准化统一结构RSS 源最大的问题是字段不统一。所以我做了一个非常“土”但非常有用的动作用Set节点统一字段统一成这样{ title: ..., link: ..., pubDate: ..., content: ... }注意一点经验不要在这一层做清洗。这一层的目标只有一个统一结构。06 ——— 实操 ③内容清洗数据瘦身RSS 内容基本都是HTML内嵌样式图片代理链接各种 span / div如果你直接丢进知识库结果只有一个知识库里全是 HTML 垃圾。我的做法用 n8n 的Code / Function节点做三件事去标签保留段落生成“可读文本”这一步我踩过很多坑但结论只有一句宁可简单不要完美。干净、稳定比“格式精致”重要得多。07 ——— 实操 ④拼 Markdown数据格式化这一步是整条链路的价值放大器。为什么一定要 Markdown因为 Markdown 具备三个优势结构清晰可二次加工天然适合分析、总结、再创作我的 Markdown 模板示意# {{title}} 来源{{link}} 时间{{pubDate}} --- {{content}}这个格式有几个好处后面做分析时模型能清楚区分标题来源正文我自己写文章时也能快速引用这一步我用的还是Set / Code 节点纯字符串拼接非常稳定。08 ——— 实操 ⑤String → Binary转为文件这是很多人卡住的地方我也不例外。为什么要这一步因为WeKnora 的入库接口接收的是“文件”不是字符串。所以必须把 Markdown 文本 从 JSON 变成一个真正的文件正确节点Move Binary DataString → Binary关键配置只有两项Source KeymarkdownDestination Keydata记住一句话Destination Key 决定了后面 HTTP 节点能不能“看到文件”。09 ——— 实操 ⑥HTTP 上传到 WeKnora保存到知识库接口本质WeKnora 的入库接口本质就是POST /knowledge/file Content-Type: multipart/form-datan8n 配置核心点Body Content TypeForm-DataParameter Typen8n Binary FileInput Data Field NamedataNamefileHeaderAuthorization: Bearer xxx这一步只要前面 Binary 没问题一次就能通。实际上这个节点我也折腾了很久主要是上传的这些参数的配置不对导致总是报错。10 ——— 流程跑通的那一刻我终于解放了跑通之后我最大的感受不是“技术成就感”而是我终于解放了我终于把精力从“找信息”拉回到了“想问题”从苦力中彻底解放了。这套流程的真正价值是信息 → 自动沉淀素材 → 长期积累写作 → 从“搬运”变成“判断”你不是在追热点你是在构建自己的本地知识库。写在最后如果你现在还在手动刷资讯收藏一堆链接写文章前先“翻半天历史记录”那我真心建议你哪怕只搭一半也要开始。因为一旦你体验过信息自动流向你而不是你追着信息跑你就再也回不去了。这个流程的完整文件## 如何学习大模型 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。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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】大家有需要的可以私信我呦