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知识库中有哪些关于结构化提示词的文章，请列表显示

回答

以下是知识库中关于结构化提示词的一些文章：

  1. 《LangGPT 相关视频 & 活动分享》：介绍了 LangGPT 项目的相关视频和活动，包括结构化 prompt。
  2. 《系统论述文章构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt》：探讨了如何构建高性能的 Prompt，包括结构化 Prompt 的使用。
  3. 《提示链 Prompt Chain 和多提示词协同》：介绍了 Prompt Chain 和多提示词协同的概念，以及如何使用它们来提高模型的性能。
  4. 《如何构建生产级鲁棒高性能 Prompt》：提供了一些关于如何构建生产级鲁棒高性能 Prompt 的建议。
  5. 《提升大模型可靠性的 prompt 方法汇总》：总结了一些提升大模型可靠性的 prompt 方法，包括结构化 Prompt。
  6. 《为什么结构化 Prompt 如此有效？》：解释了结构化 Prompt 之所以有效的原因。
  7. 《DALLE-3 的紧箍咒》：讨论了 DALLE-3 模型的限制，以及如何使用结构化 Prompt 来克服这些限制。

这些文章提供了关于结构化提示词的不同方面的信息，包括如何使用它们来提高模型的性能和可靠性，以及如何构建生产级的高性能 Prompt。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

云中江树- LangGPT 提示词

【LangGPT项目】[云中江树：LangGPT ——让人人都能编写高质量Prompt](https://web.okjike.com/originalPost/645e48f8f9f51888942247d2)【结构化prompt】[云中江树：系统论述文章构建高性能Prompt之路—结构化Prompt](https://mp.weixin.qq.com/s/N9BrkDqvkIHQD7TTnhNk6Q)【提示链Prompt Chain】[Prompt进阶—提示链（Prompt Chain）和多提示词协同](https://mp.weixin.qq.com/s/syzvo17WQcOVqajU-xxF6Q)[如何构建生产级鲁棒高性能Prompt](https://web.okjike.com/originalPost/64834951b0f25cc9183d5652)[提升大模型可靠性的prompt方法汇总](https://web.okjike.com/originalPost/64aac48463e42a95c4d1891f)[为什么结构化Prompt如此有效？](https://web.okjike.com/originalPost/64bfe90716e52475022dd0a2)【DALLE-3】[DALLE-3的紧箍咒](https://mp.weixin.qq.com/s/WYv0aq6a4W1tdNQKCR9oiw)

云中江树- LangGPT 提示词

[1.LangGPT社区年度分享：AI交流的艺术](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YTnWwiGFZi37wqkzjvjcwuown7b?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)[2.系统论述文章：构建高性能Prompt之路—结构化Prompt](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OsEowcI67i6UBMk5ztac4Tsrned?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)[3.如何让LLM应用性能登峰造极](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LSlHw3FbWiNZupkBOVXcl7aVnrf)[3.Prompt进阶—提示链（Prompt Chain）和多提示词协同](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LOt0wYe5jiqbP0kafxqcWta2nnL?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)[4.Agents基石|提示词结构化方法论和实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UIhhwy31bifLL5knakfcAn00nMg)[5.提示工程培训：入门到精通系列课程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NzStwHsNei0LqPkzWGocja90nPd?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)[6.DALLE-3的紧箍咒](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Yv41wFABvixzJAk1KQkc1ZGsnUc?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)[7.让机器来点人味](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZNRmwSEeXinTR7kSlwQcGjqUnBb?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)

小七姐：Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）

在今天的（四）中，我们主要分享：Prompt的结构化什么是结构化Prompt？结构化的思想很普遍，结构化内容也很普遍，我们⽇常写作的⽂章，看到的书籍都在使⽤标题、⼦标题、段落、句⼦等语法结构。结构化Prompt的思想通俗点来说就是像写⽂章⼀样写Prompt。结构化编写Prompt本身算是提示词编写的进阶学习内容，基于我们是面向新手的喂饭级教程，这里只列举一套（极简）基础的结构化编写Prompt的框架，我们可以看到它通过一些特定的标准，将提示词结构为一些固定范式，例如：# Role:[请填写你想定义的角色名称]# Profile:- author:作者- version:版本- language:中文- description:[请简短描述该角色的主要功能，50字以内]## Goals:1.[请列出该角色的主要目标1]2.[请列出该角色的主要目标2]## Constrains:[请列出该角色在互动中必须遵循的限制条件1][请列出该角色在互动中必须遵循的限制条件2]## Skills:[为了在限制条件下实现目标，该角色需要拥有的技能1][为了在限制条件下实现目标，该角色需要拥有的技能2]## Workflows:1.[请描述该角色的工作流程的第一步]2.[请描述该角色的工作流程的第二步]

其他人在问
如何创建个人专属知识库
以下是创建个人专属知识库的相关内容： 私人知识库中的内容通常包括从互联网收集的优质信息以及个人日常的思考和分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案： 训练专有大模型：可以使用个人知识库训练专有大模型，但此方案并非当下主流，存在高成本、更新难度大等缺陷。 利用 RAG（检索增强生成）技术：先将文本拆分成若干小文本块并转换为 embeddings 向量，保存在向量储存库中。当用户提出问题时，将问题转换为向量与储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 搭建基于 GPT API 的定制化知识库时，由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量，向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。
2024-11-16
如何创建coze知识库
以下是创建 Coze 知识库的步骤： 1. 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式并填写相关信息。目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。格式不重要，重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 例如选择本地文档（问答对可选择表格），还可选择自定义的文档切割，数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 2. 在线知识库： 点击创建知识库，创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书在线文档，每个问题和答案以分割。 选择飞书文档、自定义，输入，可点击编辑修改和删除，然后添加 Bot，并在调试区测试效果。 3. 本地文档： 本地 word 文件要注意拆分内容以提高训练数据准确度，例如对于画小二课程，要先将大章节名称内容放入，再按固定方式细化章节内详细内容。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 关于使用知识库，您可以查看教程： 。
2024-11-15
你的知识库来源于哪里
我的知识库来源较为广泛，包括以下方面： 符号人工智能的早期成就之一——专家系统，其基于从人类专家提取的知识库，并包含推理引擎进行推理。专家系统包含问题记忆、知识库、推理引擎等部分。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」，这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 扣子的知识库，功能强大，可上传和存储外部知识内容，并提供多种查找知识的方法，能解决大模型的某些问题，使其回复更准确。
2024-11-13
什么是知识库，以及他的运作原理是什么，请用小白也能理解的语言进行说明
知识库可以用比较通俗的方式来理解： 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人，但对于一些特定的工作场景中的细节，比如见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折，它可能并不清楚。这时候，知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说，知识库的运作原理通常包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从各种不同的来源，比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割：把加载的文档分割成指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：这包括两个环节，一是将分割好的文档块进行嵌入，转换成向量的形式；二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索：当需要使用数据时，通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型，大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例，每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时，就能匹配到对应车型的分段，然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2024-11-13
我没有知识库，如何让AI就某一问题穷尽搜索
要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索，一般会涉及以下步骤： 1. 文档向量化：知识库中的文档需要被转换成向量形式，以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时，会完成文档的向量化，这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索： 相似性计算：使用相似性度量方法（如余弦相似性）计算问题向量和各个文档向量之间的相似度，以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择：根据相似性得分对所有文档进行排序，通常会选择得分最高的几个文档，认为这些文档与问题最相关。 信息抽取：从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案，可能涉及进一步的文本处理技术，如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段：将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境，为生成回答提供基础。 此外，像生物进化中通过自然选择的方式，从特定规则开始逐步改变（可能随机），在每一步保留最有效的规则并丢弃其他，这种方法不是我们通常定义的“人工智能”（更像是“遗传算法”），但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好，因为维度越多，陷入局部最小值的可能性越小。 同时，给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书，当 AI 遇到不确定问题时，可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，或者利用整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。
2024-11-13
你的知识库是怎么部署的
部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面： 生成文字大模型，最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。 生成图片大模型（比如跑 SD），最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型，最低配置为 8G VRAM，建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面： 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 此外，搭建基于 GPT API 的定制化知识库，涉及给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。GPT3.5 一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。
2024-11-11
常用的结构化提示词框架有哪些？
以下是一些常用的结构化提示词框架： 1. 基础的结构化编写 Prompt 框架： Role: Profile: author:作者 version:版本 language:中文 description: Goals: 1. 2. Constrains: Skills: Workflows: 1. 2. 2. CRISPE 框架（Capacity and Role,Insight,Statement,Personality,Experiment） 3. BROKE 框架（Background,Role,Objectives,Key Results,Evolve） 4. ICIO 框架： Instruction（指令）：明确定义 AI 需要执行的任务，遵循简洁明了、具体详细、行动导向、单一任务等原则。 Context（背景信息）：提供任务的相关背景，包括任务目的、目标受众、相关背景、限制条件、角色扮演等。 Input Data（输入数据）：为 AI 提供执行任务所需的具体信息或数据。 Output Indicator（输出引导）：指导 AI 如何构建和呈现输出结果，包括格式要求、语气和风格、长度限制、结构指引、特殊要求、评估标准等。
2024-11-14
结构化提示词
结构化提示词是一种像写文章一样编写提示词的方法。其思想较为普遍，日常写作的文章和书籍都常使用标题、子标题、段落、句子等语法结构。 在文生图方面，调整好参数生成图片后，若质感欠佳，可添加标准化提示词，如“，绘图，画笔”等，让画面更趋近于固定标准。 对于新手，有一套极简基础的结构化编写 Prompt 框架，例如： Role: Profile: author:作者 version:版本 language:中文 description: Goals: 1. 2. Constrains: Skills: Workflows: 1. 2. 在提高模型响应精确度方面，改进提示词格式很重要。如在问答和文本分类中，提示词可以通过指令、上下文、输入和输出指示来改进响应结果。越明确的指示，响应越好。包含相关语境和其他要素，提供更多信息和具体指令，能使响应更符合需求。
2024-11-11
GPTs 结构化提示词模板
以下是为您整理的关于 GPTs 结构化提示词模板的相关内容： 简单的提示词模板：最终目标是把需求说清楚。例如，“Act like a ”。 GPTs 教程及案例拆解 开源：一些 GPTs 的 prompt 中，如超强 LOGO 生成器，其使用方法为设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，通过提示询问用户是否使用这些图片来创建新的 logo 设计，可自定义提示词风格和设定图片参考权重，利用 GPT4 Vision 的识图能力生成新 logo 设计，若用户不满意则重新生成，创作完后提示用户是否满意，满意则提供转 LOGO 矢量图的链接。 GPTs 教程及案例拆解 精选：GPTs 项目包括 Reviewer2Pal，可帮用户将直白的英文论文回应转换为专业回复；方法论专家 Methodology Expert，辅助用户使用方法论解决相关问题；灵感专家 Brainstorming Expert，辅助用户进行灵感思考和提出发散性角度；自动结构化框架，由小七姐编写，欢迎关注其公众号“AI 中文百科”领取更多好玩的 GPT 工具。
2024-11-07
什么是结构化提示词
结构化提示词是一种提示词构建的方法，由云中江树提出并开源发布。其思想类似于日常写作中使用的文章结构，通俗来说就是像写文章一样写提示词。 例如，小七姐提供了一套极简的基础结构化编写 Prompt 的框架，包括定义角色、描述角色信息（如作者、版本、语言、主要功能）、列出主要目标、限制条件、所需技能以及工作流程等。 在一些领域如舞曲提示词中，也存在特定的结构提示词，如上行进行、预示性歌词、气氛转变等。 LangGPT 提出的结构化提示词已被国内主流大模型智能体平台使用，并发展成为有影响力的学习交流社群。
2024-10-21
如何利用飞书多维表格识别pdf文件中的内容，自动生成结构化数据
飞书多维表格是一款功能强大的在线数据库工具，它能够存储和管理数据，并且通过智能伙伴实现自动化管理选题、任务管理等多种应用场景。要利用飞书多维表格识别PDF文件中的内容并自动生成结构化数据，你可以按照以下步骤操作： 1. 准备PDF文件：确保你有一个包含所需信息的PDF文件。 2. 使用OCR技术：首先，你需要使用光学字符识别（OCR）技术来识别PDF文件中的文字内容。OCR技术可以将PDF中的图像文字转换为可编辑的文本数据。 3. 飞书智能伙伴：飞书提供了智能伙伴功能，可以通过对话的方式帮助用户创建多维表格或解析数据。你可以通过智能伙伴发送指令，让它根据你的要求自动完成一系列的多维表格操作。 4. 解析文本并填入多维表格：在飞书多维表格中，你可以使用智能伙伴的“录入一行记录并拆解到对应字段”的功能，将OCR识别后的文本数据解析并填入到多维表格的对应字段中。 5. 创建和调整多维表格结构：根据解析后的数据，你可以使用智能伙伴的“增加一些字段”或“推荐相关字段”的功能来调整多维表格的结构，确保表格能够准确地反映PDF文件中的信息。 6. 数据整理和验证：在数据被录入多维表格后，你可能需要进行一些手动的整理和验证，以确保数据的准确性和完整性。 7. 利用飞书开放平台：如果需要更高级的自动化和集成，你可以利用飞书开放平台，结合其他工具或服务，例如ChatGPT，来进一步优化数据的识别和处理流程。 请注意，这个过程可能需要一些技术知识和对飞书多维表格功能的熟悉。如果你需要进一步的帮助或定制化的解决方案，可以考虑参与飞书举办的“多维表格开发者日 | AI 专场”活动，以获取更多的信息和支持。
2024-07-05
结构化思维是？
结构化思维是一种将问题或任务分解为多个部分，并按照一定的逻辑顺序进行组织和分析的思维方式。它强调对问题进行系统性的思考，通过拆解问题，找出各个环节之间的关系，从而更深入地理解问题，并找到解决方案。 在使用 AI 工具时，结构化思维也非常重要。例如，在使用 ChatGPT 时，可以通过追问法来提高对话能力。具体来说，可以先问主题、面向和希望的细节，然后针对回复追问差别、步骤、条件或资源，提供可行的做法与选择，并加入风格或其他限制，最后再提供更多元素让它改写。这样可以帮助我们更好地利用 AI 工具，获得更准确、详细的答案。 此外，在使用 AI 工具时，还需要注意一些问题。例如，上下文 token 长度可能会有限制，需要参考分治法来解决。同时，在让 AI 学习现有数据时，需要描述清楚如何总结规律才能总结得好。 总之，结构化思维是一种非常重要的思维方式，可以帮助我们更好地理解问题、解决问题，并提高使用 AI 工具的效果。
2024-07-05
给我一个办公使用的AI工具列表
以下是一些适用于办公的 AI 工具： 1. 豆果美食 APP：是一个 AI 菜谱生成平台，运用自然语言处理和数据分析技术，能根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 2. 沪江开心词场：作为 AI 语言学习助手，采用自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言并提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 3. 爱奇艺智能推荐：这是一个 AI 电影推荐系统，通过数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 4. WPS Office：作为 AI 办公自动化工具，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 此外，在软件架构设计方面，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，用户可通过拖放界面轻松操作。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 6. draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供架构图创建功能。 9. Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。
2024-11-11
通往AGI之路整理了哪些优秀的AI网站列表
以下是通往 AGI 之路整理的一些优秀的 AI 网站：
2024-09-12
AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些，请以列表的方式梳理；并给出偏向技术研究以及应用的个人的学习路径
AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下: AI技术发展历程 1. 早期阶段: 专家系统、博弈论、机器学习初步理论 2. 知识驱动时期: 专家系统、知识表示、自动推理 3. 统计学习时期 4. 深度学习时期: 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等 当前AI前沿技术点 1. 大模型: GPT、Gemini等 2. 多模态AI: 视觉语言模型、多模态融合 3. 自监督学习: 自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等 4. 小样本学习: 元学习、一次学习、提示学习等 5. 可解释AI: 模型可解释性、因果推理、符号推理等 6. 机器人学: 强化学习、运动规划、人机交互等 7. 量子AI: 量子机器学习、量子神经网络等 8. AI芯片和硬件加速 学习路径 偏向技术研究方向 1. 数学基础: 线性代数、概率论、优化理论等 2. 机器学习基础: 监督学习、无监督学习、强化学习等 3. 深度学习: 神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等 4. 自然语言处理: 语言模型、文本分类、机器翻译等 5. 计算机视觉: 图像分类、目标检测、语义分割等 6. 前沿领域: 大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等 7. 科研实践: 论文阅读、模型实现、实验设计等 偏向应用方向 1. 编程基础: Python、C++等 2. 机器学习基础: 监督学习、无监督学习等 3. 深度学习框架: TensorFlow、PyTorch等 4. 应用领域: 自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等 5. 数据处理: 数据采集、清洗、特征工程等 6. 模型部署: 模型优化、模型服务等 7. 行业实践: 项目实战、案例分析等 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-04-17
请你以制定清晰的任务列表和优先级的方式，来制作ai绘画相关的课程，帮助小白一步步上手操作成为大神。
以下是一个针对小白用户，从零开始学习AI绘画的清晰任务列表和优先级建议： 阶段一：基础知识学习 1. 了解AI绘画的基本概念 理解AI绘画与传统绘画的区别 了解AI绘画在艺术创作中的应用 2. 选择合适的AI绘画工具 研究不同AI绘画工具的特点和优缺点 选择一个适合自己的AI绘画工具 3. 学习基础绘画技巧 了解基本的绘画术语和技巧 学习如何使用AI绘画工具进行基础操作 阶段二：AI绘画工具使用 1. 熟悉AI绘画工具的基本操作 学习如何创建、编辑和管理画布 学习如何使用工具箱中的工具 2. 掌握AI绘画工具的功能 学习如何使用AI绘画工具的自动生成功能 学习如何调整AI绘画工具的参数和设置 3. 实践AI绘画工具的基本操作 尝试绘制简单的图形和形状 尝试使用AI绘画工具的自动生成功能创作作品 阶段三：AI绘画创作实践 1. 创作个人风格的作品 学习如何利用AI绘画工具创作具有个人风格的作品 尝试创作不同风格和主题的作品 2. 学习AI绘画工具的高级功能 学习如何使用AI绘画工具的高级功能，如AI生成、AI优化等 尝试创作更复杂和高质量的作品 3. 实践AI绘画创作 尝试创作不同风格和主题的作品，提高创作技巧 不断学习和实践，提升自己的AI绘画水平 阶段四：AI绘画作品展示和交流 1. 分享和展示自己的AI绘画作品 选择合适的平台分享和展示自己的AI绘画作品 与其他AI绘画爱好者交流和分享经验 2. 参加AI绘画相关的比赛和活动 了解和参加AI绘画相关的比赛和活动 通过比赛和活动提升自己的AI绘画水平 3. 持续学习和提升 关注AI绘画领域的新技术和趋势 不断学习和提升自己的AI绘画技巧和水平 通过以上任务列表和优先级建议，小白用户可以逐步学习AI绘画，并逐渐提升自己的创作水平。在学习过程中，建议多实践、多交流，不断提升自己的技能和创作能力。
2024-04-16
提示词
提示词是由一些要素组成的，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中一个相对较新的概念，它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。 在 PixVerse 中，提示词在文生视频、图生视频和角色生视频中广泛使用。准确写出提示词可使 PixVerse 更容易生成想要的视频，减少试错成本。在 AI 视频生成中，Prompt 指用于指导或引导 AI 模型生成特定视频内容的描述性文本或指令，一般包含描述性文字、指令参数、情感氛围、参考风格等方面。推荐使用英文输入，PixVerse 对英文的理解能力最佳，效果最好，若对英文不熟悉，也可使用其他语言，PixVerse 的模型可以处理任何语言输入。
2024-11-16
关于kimi提问播客的提示词
以下是关于 Kimi 的相关提示词信息： 对于 Kimi Copilot 网页总结助手插件： 提示词包括：“你是一个擅长总结长文本的助手，能够总结用户给出的文本，并生成摘要。” 工作流程为：“让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作：一句话总结这篇文章，标题为‘概述’；总结文章内容并写成摘要，标题为‘摘要’；总是用中文回答；当你输出标题时，应该使用 markdown 格式。文章链接：https:// 。如果你无法访问这个链接，请根据下面的文本内容回答。” 文末的 ZIP 格式插件可能可以自定义提示词。 对于 Kimi chat： 输入 prompt 后很简洁。输入起诉状后，前面的回答温馨且专业，但存在一些问题，如主体缺少答辩人、引用废止的《合同法》等，总体能达到及格往上的成绩。输入应诉方案后，整体简洁明了但需继续细化，答辩策略对应答辩状，庭审准备和风险控制较抽象。 与智谱清言对比，智谱清言输入起诉状后的输出在主体等方面有其特点，输入“请输出应诉方案”后的输出在准备工作等方面表现良好。
2024-11-16
coze工作流中提示词优化节点有吗？
在 Coze 工作流中存在提示词优化节点。这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可加入该节点进行处理。其参数很简单，只有一个要优化的提示词。例如，用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”进行试用。优化后添加了很多具体信息，如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点等。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”控制真实图片生成的效果比“realistic”好。
2024-11-16
coze中提示词优化节点怎么加
在 Coze 中添加提示词优化节点的方法如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。其参数很简单，只有一个要优化的提示词。 通常这类节点很好用。例如用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”来试试。优化前和优化后都生成一张图做效果对比，它会为我们添加很多具体信息，比如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片为真实照片的感觉上，测试结果中文生图模型中“in real world”来控制更真实的图片生成效果比“realistic”效果好。（喜欢哪个见仁见智，不过也有抽卡因素，至少右边的打光感觉不错。）
2024-11-16
coze中提示词优化节点怎么加
在 Coze 中添加提示词优化节点的方法如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。 参数很简单，只有一个要优化的提示词。 例如，用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”来试用。优化后会为提示词添加很多具体信息，比如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”来控制比“realistic”效果好。
2024-11-16
coze中的提示词优化节点在哪里
在 Coze 中，提示词优化节点的相关信息如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。参数很简单，只有一个要优化的提示词。 以文生图提示词“1 girl in real world”为例进行试用，优化后添加了很多具体信息，如在带着好奇心看书、环境中有阳光、色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”控制效果比“realistic”好。 此外，Coze 还涉及其他节点，如智能抠图、画质提升等。在复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目时，工作流分为新建工作流、导入核心流程、设置节点等步骤，包括选择翻译的源语言和目标语言、选择大模型、配置反思优化的提示词等。
2024-11-16