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我一直在尝试将大型语言模型（LLMs）与Python/Jupyter和代理框架结合起来，看看一个人工智能“团队”是否能够处理通常交给初级分析师的探索性商业数据分析。 这不是为了“给我提供按点击率（CTR）排名前10的活动”。 而是为了： - 从两年的数据中预测下个季度的销售额 - 识别亚马逊销售中的利润驱动因素，并建模如何将净利润提高10% - 根据销售和活动数据构建自定义客户群体 工作原理（高层次概述/乐意分享基于评论的技术学习/笔记）： - 规划代理解析商业问题，将其分解为步骤，并解释Python执行结果 - 编码代理在一个隔离的Docker容器中运行Jupyter，使用pandas/matplotlib及其他库 - 报告代理创建格式化的PDF报告/叙述 早期学习： - 在良好的提示下，它可以完成1-2年分析师能够做的大部分工作； - 行业特定的系统提示（上下文）改善了结果 这是一次探索的录屏： [https://youtu.be/oMkgj1e1cxM](https://youtu.be/oMkgj1e1cxM) 这是探索的只读版本： [https://app.askprisma.ai/share/public_0kjM3bN3_UAVyfG_3s3kaQ](https://app.askprisma.ai/share/public_0kjM3bN3_UAVyfG_3s3kaQ) 我非常希望能得到反馈： - 哪些行业会发现日常使用的粘性？ - 您更喜欢云端、自托管还是专用实例？ - 这样的产品应该如何定价？ - 我应该多久专注于特定的垂直行业或生态系统（例如：Shopify或特定行业）？ P.S：我对合作持开放态度，特别是与那些拥有深厚行业专业知识并相信像AskPrisma这样的系统能为行业带来好处的人。邮箱：akshay [at] askprisma.ai

嘿，HN， 我想分享一个我创建的开源项目。这是一个电子邮件归档工具，可以备份整个电子邮件系统，并具备全文搜索功能。 这个项目叫做 Open Archiver，它能够归档和索引来自基于云的电子邮件收件箱的电子邮件，包括 Google Workspace、Microsoft 365 以及任何支持 IMAP 的电子邮件收件箱。您可以将其连接到您的电子邮件服务提供商，它会将每一封进出邮件复制到您控制的安全归档中（可以是本地存储或兼容 S3 的存储）。 一些功能包括： - 归档和索引所有电子邮件及附件 - 导入和同步整个组织的电子邮件：对于 Google Workspace 和 MS 365，Open Archiver 可以处理所有个人收件箱的电子邮件 - 支持 PST 和 .eml 文件导入 - 基于角色的访问控制 - 全文搜索：所有归档的电子邮件和附件都被索引，因此您可以搜索所有电子邮件和附件的内容 - 您可以选择将文件存储在本地计算机或任何兼容 S3 的存储提供商上 - API 访问 该项目采用 AGPL-3.0 许可证，个人和商业用途均可免费使用。如果您能试用一下并给我一些反馈，我将非常高兴。 您可以在 GitHub 上找到该项目（包含演示网站）：[https://github.com/LogicLabs-OU/OpenArchiver](https://github.com/LogicLabs-OU/OpenArchiver)

由于人们将大型语言模型（LLMs）作为朋友/导师的替代品或伴侣，我在想，怎么会没有人想出如何将广告（从心理学角度或其他方面）整合进去呢？

亲爱的团队， 希望你们一切都好。 我叫Ishwari Shelar，代表BTW集团。我们目前正在寻找能够支持我们建立雇主品牌、分享职位机会并提高我们在相关人才社区中可见性的的平台。 我们希望能与贵团队联系，以了解如何通过你们的平台在这些项目上进行合作。请问您能否指导我们有关此类合作的可用选项和流程？ 期待您的回复。