人工智能软件的快速搭建包括以下步骤：

    确定需求：首先需要明确人工智能软件的功能、目标用户、应用场景等需求，以便后续的开发和设计工作。

    数据收集与预处理：收集所需的数据集，并进行数据预处理，例如文本清洗、分词等操作，为模型训练做好准备。

    模型训练：使用已有的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch等，对数据进行训练，得到人工智能模型。

    接口开发：将人工智能模型封装成API接口或微服务，提供给前端或其他系统调用。

    前端开发：根据需求和设计规范，开发适合的前端界面，支持用户输入、展示结果等交互操作。

    部署上线：将开发完成的人工智能软件上线部署，保证系统的可用性和稳定性。

    在实际开发过程中，可以利用已有的开源项目、代码库和工具，加快开发进度。同时，也可以结合敏捷开发、DevOps等方法论，优化团队协作和项目管理，提高软件开发效率和质量。

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