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小七姐知识体系

回答

小七姐关于提示词和知识管理体系有如下见解:

提示词的知识体系: 小七姐将提示词学习分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者,舒适的学习顺序应反过来。最后是思维方式,经过前面四个层次,会理解到提示词本质是逻辑思维和表达能力,交互对象从人变成大模型。最终要面对三类问题:知识储备不足(包括大模型特性的知识和世界知识)、业务 know how 不扎实(能干自己活但是抽象不出方法论)、语言逻辑有缺陷(脑子里都知道,但表述不清楚)。小七姐还建了一个学习小组快闪飞书群,有缘看到的同学可以进群一起学习。

知识管理体系: 知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产,包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。它可以非常个性化,如个人的笔记系统,也可以是组织内部的复杂系统,如企业的知识库或数据库。一个有效的知识管理体系通常包括以下关键组成部分:知识的捕捉,即收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息;知识的组织,通过分类、标签和索引等方式使知识易于访问和检索;知识的分享,促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会;知识的应用,确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。

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参考资料

小七姐:提示词思考总结

我自己把提示词学习分成五个维度,从高到低依次是:思维框架,方法论,语句,工具和场景。这是经过近一年的探索和教学总结的框架,我也把这套框架完全融入了我的提示词学习课程。很多人学习的时候或者是被教授课程的时候,由于知识的诅咒和信息整合的问题,通常也是按照由高到低的顺序去了解和接触提示词的,但这样其实并不符合初学者的认知过程,大部分人会感到困难。舒适的学习顺序应当是反过来的:

小七姐:提示词思考总结

最后是思维方式,你可以完全按自己的思路编写Prompt,经过前面四个层次,最终会理解到提示词本质上就是逻辑思维和表达能力,只不过交互的对象从人变成了大模型。最终要面对的只有三类问题:1.知识储备不足(包括大模型特性的知识和世界知识)2.业务know how不扎实(能干自己活但是抽象不出方法论)3.语言逻辑有缺陷(脑子里都知道,但表述不清楚)建了一个学习小组快闪飞书群,有缘看到的同学可以进群一起学习

小七姐:AI 时代的知识管理体系构建

知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。知识管理体系可以是非常个性化的,比如个人的笔记系统,也可以是组织内部的复杂系统,如企业的知识库或数据库。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分:1.知识的捕捉:收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。2.知识的组织:通过分类、标签和索引等方式,使知识易于访问和检索。3.知识的分享:促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会。4.知识的应用:确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。

其他人在问
小七姐写了哪些prompt
小七姐写的 prompt 包括以下内容: 1. Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二): 自动优化排版的 Prompt,例如将输入的自我介绍进行自动排版。 让 AI 阅读文档时更靠谱的 Prompt。 结合生活或工作场景的自动化场景,如自动给班级孩子起昵称、排版微信群运营小文案、安排减脂餐、列学习计划、设计商务会议调研问卷等。 选择好上手的提示词框架来开启第一次有效编写。 2. 基于联网验证科学新闻的科普作者:创作动机来源于韩国室温常压超导新闻事件,基于严谨和科学态度梳理新闻事件并给出分析结果(必须在 4.0 的 webpilot 插件下使用)。 3. 3 月 5 日直播:prompts 书写的 6 个基础方法: 带大家学习基础知识和概念。 学习社群分享官方文档最佳实践。 学习地图官方文档的 6 个方法总结。 编写清晰的说明,提供更多信息和细节。 大模型提示词使用技巧及注意事项。 角色扮演策略提升模型问答质量。
2024-09-19
我想找小七姐的提示词课程
以下是关于小七姐提示词编写提升课的详细信息: 课程内容: 自由学习时间(22 节视频课),以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式学习。 提示词基础: 第一课:Hello,大模型 第二课:提示词基础方法 第三课:开始编写你的第一条提示词 第四课:按需求设计和迭代提示词 您将收获: 元能力:提升表达能力、逻辑思维能力的方法论和练习 个人提升:熟练编写任何您想要实现的提示词 工具化能力:学会以商业化和工具化标准交付提示词 职业化能力:熟知提示词工程和行业常识和发展路径 企业落地:搞懂提示词如何封装成工具 进阶学习:获得自学路径,课程后能继续深度学习 总之,这是一门从提示词入门到精通的优质课程,非常值得推荐。
2024-09-13
笔记思路,小七姐
好的,以下是根据你的需求为你生成的内容: 小七姐:K12 领域应用儿童 PBL 项目 Prompt 原始设计思路: 1. 主题选择:从孩子的兴趣出发,选择一个合适的主题,如科学、艺术、历史等。 2. 相关主题拓展:根据选定的主题,继续拓展 5 个相关主题,以丰富项目内容。 3. 项目设计:为孩子设计一个 PBL 项目,包括目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估等。 4. 反馈优化:根据家长的反馈,对项目进行优化,以满足孩子的需求。 5. 能力与知识评估:设计一套测试,评估孩子在项目中所获得的知识与能力,以及哪些部分是有提升可能的,同时了解孩子的学习风格和兴趣点。 6. 个性化学习方案:根据孩子的评估数据,设计一个个性化学习方案,以激发孩子的兴趣,提高学习效果。 7. 家长支持:为家长提供在项目中可以承担的角色和给予支持的建议。 8. 吸引孩子参与:写一封信,吸引孩子参与由家长设计的学习项目。 小七姐:晚餐盲盒 | 经典的少样本提示和思维链提示的用法 prompt 思路分享: 1. 需求背景:解决独居者或小情侣的晚餐选择困难症。 2. 使用场景:用户抽到盲盒结果后决定晚餐吃什么。 3. 输出格式:俏皮灵动、趣味盎然、比喻精妙的和美食有关的短句子。 4. 注意事项:文风优美,句子让人充满食欲。 范例解析: 1. “罗勒叶缠绕着小牛排,交织摩擦,情欲荡漾。”这个句子很好,因为他巧妙的比喻了两种食材在烹饪中的形态,联想到情感关系,带来一些新鲜的体验。 2. “张牙舞爪的小龙虾与没能力的领导莫名契合,清蒸还是麻辣?”这个句子很好,因为他巧妙的把张牙舞爪和职场中令人讨厌的角色联想起来,并提出“泄愤”方式:清蒸还是麻辣。 3. “串串锅里选择今日运势。”这个句子很好,因为他用极其精炼的句子,完美符合食材的形态(串串锅里有非常多的食材,恰似可以用来抽签的运势签)和生活的选择。 思维链运用: 1. 食物名称和食材:明确句子中涉及的食物名称和食材。 2. 美妙联想:根据食物的名称或食材,联想到相关的事物或情境。 3. 优美词汇:选择符合联想的优美词汇来描述食物。 4. 巧妙比喻:运用比喻来形容食物的文化、形态、隐喻、色彩、口感等。 5. 句子组合:将上述元素组合成精炼、优美、巧妙、恰当的美食句子。 符合需求的句子: 1. 香菇在汤锅里跳跃,像小精灵在森林中嬉戏。 2. 面条如瀑布般垂挂在碗中,仿佛一幅流动的艺术品。 3. 红烧肉肥而不腻,像极了婴儿的脸蛋。 4. 辣椒在口中燃烧,犹如热情的火焰在舞动。 5. 蛋糕上的水果如宝石般璀璨,散发着甜蜜的光芒。 6. 寿司饭的柔软与鱼片的鲜嫩,仿佛在舌尖上跳了一场华尔兹。 7. 烤鸡的皮脆肉嫩,让人想起了初恋的甜蜜。 8. 意大利面的酱汁浓郁,像一幅五彩斑斓的油画。 9. 饺子的形状宛如元宝,寓意着团圆和幸福。 10. 汉堡的丰富层次,就像一个小小的世界,包容着各种美味。
2024-05-23
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台: 1. 飞书软件:例如“通往 AGI 之路”,您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze:在“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem:如 https://get.mem.ai/ ,它可以保存组织中每次会议的记录,并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员,节省时间。 4. GPT:通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案,可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库,但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
这个对话,是怎么调用WaytoAGI知识库的?
在 WaytoAGI.com 网站,新增了智能对话功能,您可以在首页输入 AI 相关问题,系统会迅速提供答案要点和参考文章。在导航目录下,还能看到别人在问的 AI 问题。该功能的上线离不开飞书 Aily 团队的支持。
2024-09-19
基于产品知识库构建智能问答助手
以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤: 创建知识库: 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址: 选择其中一个文档,如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果,使用 Local doucuments 的方式,上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式,每个问题使用作为开头(这是 Markdown 的语法)。准备开始上传文件,至此,一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答: 1. 2024.06.05 更新,对数据库不太了解的小伙伴,可以阅读。 2. 首先创建一个机器人:外贸大师产品资料问答机器人,进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答,方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化,所以这个需求依赖数据库,将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述: 现代产品更新换代速度快,用户在使用产品时经常会有疑问,而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架,能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库,用户能够快速获得到需要问题的答案,极大地提升了用户体验,让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络,省时又省力。 特别需要注意的是:文档的分片策略会严重影响查询的结果,这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。
2024-09-19
想系统的了解文档问答相关的知识
以下是关于文档问答的系统知识: 在使用 Claude 进行文档问答任务时,有以下要点: 1. 告诉 Claude 仔细阅读文档,因为稍后会被提问。 2. 对于文档问答,将问题置于提示的末尾,在其他输入信息之后(这在结果质量上有较大的定量差异)。 3. 要求 Claude 在回答之前先找到与问题相关的引语,只有找到相关引语时才进行回答。 4. 给 Claude 提供从被查询文本的其他部分生成的示例问题和答案对(可以由 Claude 生成或手动生成)。通用的外部知识示例似乎对性能没有帮助。有关更多信息,请参阅 Anthropic 的关于 Claude 长上下文窗口的提示工程博客文章。 一个 10 万上下文长度的提示词案例: Human: I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: <document>{{TEXT}}</document> First, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order. Quotes should be relatively short. If there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead. Then, answer the question, starting with "Answer:". Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don't say "According to Quote" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences. Thus, the format of your overall response should look like what's shown between the <examples></examples> tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly. 此外,还有以下建议: 1. 将问题放在提示的末尾,在输入数据之后。这已被证明显著改善了 Claude 的回答质量。 2. 要求 Claude 在回答之前找到与问题相关的引语,并且只有在找到相关引语时才回答。这鼓励 Claude 将其回答扎根于所提供的背景,并且减少了幻觉风险。 3. 示例提示:人类:我将给您一份文档。然后我会问您一个关于它的问题。我希望您首先摘录文档中有助于回答问题的部分的确切引用,然后用摘录的内容回答问题。这是文档: <document>{{TEXT}}</document> 以下是第一个问题: {{QUESTION}} 首先,找出文档中对回答问题最相关的引用,并按编号顺序列出。引用应该相对较短。如果没有相关引用,请写“无相关引用”。然后,回答问题,以“回答:”开始。回答中不要直接包含或引用引用的内容。回答时不要说“根据引用"近 90%的营收来自小部件销售,而小工具销售占了剩下 10%。"
2024-09-19
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师?我已经获得了法律职业资格证,但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手: 1. 知识学习与案例研究:利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台,深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助:借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量,确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析:通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景,进行分析和应对策略的制定,提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析:利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析,以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新:借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势,为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时,要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19
请列出COZE智能体工作流搭建的知识库
搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 此外,在搭建整理入库工作流时,首先新建工作流「url2table」,然后根据弹窗要求自定义工作流信息,并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式,由于篇幅原因不在此详述。
2024-09-17
关于大模型技术体系、国内外应用研究希望有一段内容总结给我
以下是关于大模型技术体系、国内外应用研究的总结: 大模型技术体系: Embedding(嵌入):是一个浮点数的向量,用于度量相关性,有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中有重要价值,可从数据集中获取结果并保存为 csv 文件。 模型架构:多模态大模型架构分为模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器等部分,不同架构有不同的应用和实现选择。 训练流程:包括多模态预训练和多模态指令微调两个阶段。 架构分类:如 encoderonly 适用于自然语言理解任务,encoderdecoder 用于理解和生成内容,decoderonly 擅长自然语言生成任务。 大模型的特点: 预训练数据量大,来自互联网上的多种来源,如论文、代码、公开网页等,通常以 TB 级别计。 参数众多,如 GPT3 已达 170B 的参数。 国内外应用研究: 企业级应用开发涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库做检索增强生成(RAG),以及购买 GPU 服务器搭建企业级大模型项目。 对多模态大模型从模型架构、训练数据集规模等多维度进行对比,总结提升模型效果的重要训练方法,并探讨未来发展的 5 大方向,包括构建更强大的模型、设计更具挑战性的评估集、移动端/轻量级部署、具备实体性的智能和持续性指令调整。
2024-09-13
我想在公司构建AI客服体系,我要准备什么内容
构建AI客服体系是一个涉及多个步骤和技术的复杂过程,需要精心规划和执行。以下是您可能需要准备的内容: 1. 需求分析: 确定您的客户服务需求,包括常见问题、客户查询类型和业务流程。 2. 技术选型: 选择合适的AI客服技术平台,如聊天机器人、自然语言处理(NLP)引擎、机器学习工具等。 3. 数据准备: 收集和整理用于训练AI模型的数据,包括常见问题、客户对话记录和业务知识库。 4. 模型训练: 使用收集的数据训练AI模型,以识别和响应客户查询。 5. 系统集成: 将AI客服系统与现有的客户服务平台(如CRM系统、呼叫中心、社交媒体等)集成。 6. 用户界面设计: 设计用户友好的交互界面,确保客户可以轻松地与AI客服系统进行交流。 7. 测试与优化: 在实际环境中测试AI客服系统的性能,并根据反馈进行优化。 8. 员工培训: 对客服团队进行培训,让他们了解AI系统的工作方式,以及如何在必要时介入。 9. 安全与合规: 确保AI客服系统符合数据保护法规和行业标准,保护客户隐私。 10. 部署与监控: 部署AI客服系统,并建立监控机制,以跟踪系统性能和客户满意度。 11. 持续学习: 实施持续学习机制,让AI系统能够根据新的客户互动不断改进。 12. 沟通策略: 制定清晰的沟通策略,告知客户AI客服系统的使用和限制。 13. 反馈机制: 建立客户反馈机制,收集客户对AI客服系统的意见和建议。 14. 预算规划: 制定项目预算,包括技术开发、系统维护、员工培训和市场营销等费用。 15. 项目管理: 建立项目管理计划,包括时间表、里程碑和风险管理策略。 构建AI客服体系是一个持续的过程,需要不断地评估、测试和优化。确保您的团队准备好应对可能出现的挑战,并利用AI技术提供更好的客户服务体验。
2024-04-17