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prompt 编写最佳实践。

回答

以下是关于 prompt 编写的最佳实践：

  1. 明确任务：在 prompt 中清晰地定义任务，比如写故事时要包含故事背景、角色和主要情节。
  2. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，在 prompt 里提供充足的上下文信息，如写历史事件报告时提供基本信息。
  3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或有歧义的词汇，防止 AI 模型误解。
  4. 给出具体要求：若任务有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出，如文章需遵循的格式或引用的文献类型。
  5. 使用示例：如有特定期望结果，在 prompt 中提供示例，帮助 AI 模型理解需求。
  6. 保持简洁：让 prompt 简洁明了，过多信息可能导致 AI 模型困惑，生成不准确结果。
  7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型理解任务主题和类型。

此外，还需注意： 我们可以要求模型生成具有给定目标长度的输出，可用字数、句数、段落数、要点数等来指定。但指示模型生成特定字数的精确度不高，尤其对中文而言。相对来说，约束句子数量比明确要求字数更稳定，且 ChatGPT 4 在这方面的表现比 3.5 版本更稳定。对于既有文本的概括或改写，提供明确文本让模型概括时效果较好。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：怎么写提示词 prompt？

写prompt（提示）是一个关键的步骤，它决定了AI模型如何理解并生成文本。一个好的prompt能够帮助AI模型更好地理解任务的要求，并生成更符合预期的文本。以下是一些编写prompt的建议：1.明确任务：确保你的prompt清晰地定义了任务。例如，如果你需要写一个故事，你的prompt应该包含故事的背景、角色和主要情节。2.提供上下文：如果任务需要特定的背景知识，确保在prompt中提供足够的上下文。例如，如果你需要写一篇关于某个历史事件的报告，提供一些关于该事件的基本信息。3.使用清晰的语言：尽量使用简单、清晰的语言来描述任务。避免使用模糊或歧义的词汇，以免AI模型产生误解。4.给出具体要求：如果你的任务有特定的格式或风格要求，请在prompt中明确指出。例如，如果你的文章需要遵循特定的格式或引用特定类型的文献，确保在prompt中说明。5.使用示例：如果你有特定的期望结果，可以在prompt中提供示例。这有助于AI模型更好地理解你的需求。6.保持简洁：尽量保持prompt简洁明了。过多的信息可能会使AI模型产生困惑，导致生成不准确的结果。7.使用关键词和标签：在prompt中使用关键词和标签可以帮助AI模型更好地理解任务的主题和类型。

小七姐：官方最佳prompt实践的六个方法

我们可以要求模型生成具有给定目标长度的输出。可以用字数、句数、段落数、要点数等来指定目标输出长度。但要注意的是，指示模型生成特定字数的精确度并不高（尤其是对中文）。模型可以更可靠地生成具有特定段落数或要点数的输出。1.无中生有地生成句子：由于token计算的问题，我们往往很难让模型生成特定的精确字数，比如在这个案例中我们可以看到，虽然我们明确要求模型输出20个字（中文字符），但它实际生成了33个中文文字，38个中文字符（含标点）。我们可以进一步做出更详细的约束和要求，以便它能达到我们要的效果：但值得注意的是，无论如何，这并不稳定。相对来说，约束句子的数量要比明确要求字数稳定很多。而相对来说，ChatGPT 4在这一要求上的表现要比3.5版本稳定多了：1.对既有文本的概括或改写：但是当我们提供一段明确的文本，要求模型进行概括的时候，效果要好很多，下面是一个把三引号中的内容（约200字）概括为50字的例子，它实际生成了56个字符，52个字。3.同样的，我们可以使用这样的提示方法：

小七姐：官方最佳 Prompt 实践的六个方法

我们可以要求模型生成具有给定目标长度的输出。可以用字数、句数、段落数、要点数等来指定目标输出长度。但要注意的是，指示模型生成特定字数的精确度并不高（尤其是对中文）。模型可以更可靠地生成具有特定段落数或要点数的输出。1.无中生有地生成句子：由于token计算的问题，我们往往很难让模型生成特定的精确字数，比如在这个案例中我们可以看到，虽然我们明确要求模型输出20个字（中文字符），但它实际生成了33个中文文字，38个中文字符（含标点）。我们可以进一步做出更详细的约束和要求，以便它能达到我们要的效果：但值得注意的是，无论如何，这并不稳定。相对来说，约束句子的数量要比明确要求字数稳定很多。而相对来说，ChatGPT 4在这一要求上的表现要比3.5版本稳定多了：1.对既有文本的概括或改写：但是当我们提供一段明确的文本，要求模型进行概括的时候，效果要好很多，下面是一个把三引号中的内容（约200字）概括为50字的例子，它实际生成了56个字符，52个字。3.同样的，我们可以使用这样的提示方法：

其他人在问
runaway的prompt编写
以下是关于 Runway 官方镜头提示词的相关内容： Prompt Structures 提示结构： 使用这种结构，提示一个女人站在热带雨林可能是这样的。 在提示的不同部分重复或强调关键思想可提高输出一致性。例如在超高速拍摄中，相机会快速飞过场景。应将提示集中在场景中应出现的内容上，比如输入晴朗的天空，而非没有云的天空。 协助镜头画面描述的提示词： 样品说明： 1. Seamless Transitions 无缝转换 1. Camera Movement 相机移动 1. Text Title Cards 文本标题卡 1. Prompt Keywords 提示关键词 关键字有助于在输出中实现特定样式。确保关键字与整个提示符保持一致，会使其在输出中更明显。例如，包括关于皮肤纹理的关键字对于相机未紧密聚焦在面部的广角拍摄没有好处，广角镜头可能受益于环境的其他细节。在保持这种凝聚力的同时，可尝试不同的关键字。
2024-09-18
prompts是什么
Prompts 是在不同的 AI 应用场景中的一种指令或语言模板。 在 Midjourney Bot 中，它用于启动新任务或创建一组图像，可以是简单的单词或短语，也可以是更详细的指令和参数，Midjourney Bot 会根据提供的 Prompt 生成图像网格，用户可选择并进行修改和操作。您可以通过进一步了解。 从原理层面看，简单来说，它是一套与大模型交互的语言模板。通过这个模板，可以输出对大模型响应的指令，明确大模型应该做什么、完成什么任务、如何处理具体任务，并最终获得期望的结果。虽然大模型能理解大部分输入的话，但为了获得更好的回答效果，需要使用 Prompt 来提升模型返回的准确性。可以认为在大模型时代，人机交互的主要方式是 Prompt，而非过去通过代码。 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述解释过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。
2024-09-10
说一下什么事prompt
Prompt 简单来说是一套与大模型交互的语言模板。它是给大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好地理解用户需求，并按照特定模式或规则进行响应。 在大模型时代，它类似于过去人机交互中的代码，成为主要的交互语言。通过 Prompt，能提升模型返回的准确性，比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续对话会按此设定展开。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容，作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量，您可以理解为将输入的文字变成对应的画面和运动形式。 这里的玩法很多，比如可以在 Prompt 的设定中，要求模型按照一定的思路逻辑去回答，像最近比较火的思维链（cot），就是在 Prompt 环节对模型的输出进行指导，还可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型变成一个输出器来使用。甚至一度还出现过 Prompt 优化师这样的角色。
2024-09-10
说一下什么事prompt
Prompt 是一套与大模型交互的语言模板。简单来说，它是您向大模型输出的用于指示其响应的指令，明确大模型应做什么、完成何种任务、如何处理具体任务，并最终输出您期望的结果。尽管大模型具备基础的文字理解能力，能理解您的大部分表述，但为获得更好的回答效果，需要借助 Prompt 来提高模型返回的准确性。在大模型时代，Prompt 成为人机交互的主要方式之一。 在 AI 领域，Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好地理解用户需求，并按照特定模式或规则进行响应。例如，可以设定“假设您是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续与大模型的对话将基于此原始设定展开。此外，还有很多有趣的玩法，如在 Prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答，像最近较火的思维链（cot）就是在这个环节对模型的输出进行指导。还可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型成为一个输出器。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，会影响视频的内容和质量。如果上述解释过于抽象，您可以将 Prompt 理解为：把您输入的文字变成对应的画面和运动形式。
2024-09-10
说一下什么事prompt
Prompt 简单来说是一套与大模型交互的语言模板。它能输出对大模型响应的指令，明确大模型应做的具体事项、完成的任务、处理任务的方式，并最终获得期望的结果。大模型虽有基础文字能力能理解大部分话语，但为提升回答准确性，需要借助 Prompt。在大模型时代，Prompt 成为人机交互的主要方式之一。 Prompt 是给大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好理解用户需求并按特定模式或规则响应。例如，可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续对话会按此设定展开。还有很多有趣玩法，如要求模型按一定思路逻辑回答，像最近较火的思维链（cot）就在此环节指导模型输出，还能让模型按特定格式（如 json）输出，使模型成为输出器。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容，作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果觉得抽象，可以理解为将输入的文字变成对应的画面和运动形式。
2024-09-10
说一下什么事prompt
Prompt 是一套与大模型交互的语言模板，是给大模型输入的一段原始输入。它能帮助大模型更好地理解用户需求，并按照特定模式或规则进行响应。 简单来说，通过 Prompt 可以输出对大模型响应的指令，明确大模型应做什么、完成什么任务、如何处理具体任务，并最终输出期望的结果。虽然大模型有基础文字能力能理解大部分话，但为提升回答准确性，需要使用 Prompt。 在不同场景中，Prompt 有不同的应用和作用。比如在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容，其作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。还可以将其理解为把输入的文字变成对应的画面和运动形式。 此外，Prompt 有很多有趣的玩法，比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，然后后续对话会按照这个原始设定展开。还能在 Prompt 设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答，像最近较火的思维链（cot）就是在 Prompt 环节对模型输出进行指导，也可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型变成一个输出器。甚至一度还出现过 prompt 优化师这样的角色。
2024-09-10
能编写代码的ai
以下是一些可以写代码或辅助编程的 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，该工具基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具都可以帮助您提高编程效率，但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 另外，GPT4 模式中的代码解释器可以将文件上传到 AI，允许 AI 编写和运行代码，并允许您下载 AI 提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析（尽管您需要充分了解统计数据和数据才能检查其工作），并创建各种文件、网页甚至游戏。尽管自它发布以来，关于未经培训的人使用它进行分析的风险有很多争论，但许多测试代码解释器的专家都留下了深刻的印象，以至于一篇论文表明，它需要改变我们培训数据科学家的方式。如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息，请访问相关帖子。还制作了一个初始提示，以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。它给出了一些良好图表设计的基本原则，也提醒它可以输出许多种类的文件。
2024-09-17
用什么ai工具编写文案
以下是一些可用于编写文案的 AI 工具及相关方法： 1. ChatGPT：可协助完成文案创作。但在使用时，需将需求提得更具体，以便获得更符合预期的结果。 2. Kimi：在对中文的理解和写作能力上表现较为突出，可与 ChatGPT 同时使用并对比结果。 3. 无界 AI：主要用于生成海报底图，而非直接编写文案。 4. 从 2022 年底 ChatGPT3.5 的问世到 2023 年 3 月 ChatGPT4 的智力大幅提升，再到 2024 年上半年 Claude 3.5 sonnet 摘得大模型在文学创作领域的桂冠，这些大语言模型在文字类的总结、润色、创意方面一直表现出色。只要有足够信息输入和合理的提示词引导，文案编写通常水到渠成。
2024-09-16
对于辅助代码编写的AI工具有什么推荐，哪些是主流使用人数较多的工具
以下是一些主流的辅助代码编写的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码，提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。
2024-09-09
推荐一些能用于项目代码编写的ai
以下是一些能用于项目代码编写的 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，该工具基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具都可以帮助您提高编程效率，但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。希望这些信息对您有所帮助！ 在独立游戏开发中使用 AI 辅助编写代码也有一些经验分享。例如在《玩具帝国》的开发中，单独让 AI 从零开始写一些小功能没有问题，但对于复杂的程序架构，AI 目前还不能完全胜任。解决方案是把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多是调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。以 Buff 系统为例，游戏里的 Buff 特别多，有些 Buff 带有不同的执行逻辑，不方便统一配表，撰写这些 Buff 的代码又非常耗时。尝试用 Cursor 让它仿照代码写一些 Buff，生成结果可以直接用，但目前 Cursor 生成复杂代码还需要复杂的前期调教，用多了之后发现 ChatGPT 比较方便。
2024-08-21
用Python编写包含农历的万年历全部代码
很抱歉，目前没有关于用 Python 编写包含农历的万年历的全部代码。编写这样一个程序较为复杂，涉及到农历的计算规则和众多细节。您可以通过以下步骤来尝试实现： 1. 了解农历的计算规则和相关知识，包括节气、闰月等。 2. 利用 Python 的日期时间处理库，如 `datetime` 库。 3. 设计数据结构来存储农历的信息。 4. 编写函数来进行农历和公历之间的转换计算。 这需要您具备一定的 Python 编程基础和对农历知识的深入理解。
2024-08-14
利用AI变现的最佳途径
以下是一些利用 AI 变现的途径： 1. 电商方面：在抖音、快手、视频号、小红书等平台上，批量发布四维彩超生成 AI 宝宝照片的视频或图文，将客户引到私域接单变现。后续还可针对宝妈开展如四维彩超 AI 预测、头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等多种变现方式。同时，做好私域的精细化运营，运营朋友圈。 2. 软件方面： 开发 AI 抖音发广告的软件，借助抖音平台对实体商家的流量扶持，让实体商家购买。此方式需要懂软件开发的技术人员，且熟悉抖音。 开发 AI 私域做客户培育/用户旅程的软件，帮助不同商家自动跟进/培育客户。同样需要懂软件开发的技术人员，且熟悉微信。 3. 内容创作方面： 创作 AI 绘本，如 2 4 岁儿童的睡前故事，图文结合，并以幼儿理解的方式表达。 制作法律咨询相关的 Bot，建立数据库进行回复。 进行体检报告解读。 总之，利用 AI 变现的方式多样，不局限于单一途径，通过合理推广与精细化运营，能获取收益并积累用户资源。
2024-09-16
有没有关于微调的最佳实践
以下是关于微调的最佳实践： 一般最佳实践：使用更多高质量的示例进行微调效果更好。要微调一个比使用基本模型使用高质量提示更好地执行的模型，应提供至少几百个高质量的示例，最好由人类专家审查。从那里开始，性能往往会随着示例数量的每增加一倍而线性增加。增加示例的数量通常是提高性能的最佳和最可靠的方法。分类器是最容易上手的模型。对于分类问题，建议使用 ada，经过微调后，它通常只会比功能更强大的模型稍微差一点，同时速度更快，成本更低。 准备数据集：微调是一种强大的技术，可用于创建特定于您的用例的新模型。在微调您的模型之前，强烈建议阅读以下针对您的用例的最佳实践和具体指南。 具体指南：微调可以解决多种问题，最佳使用方式可能取决于您的具体用例。常见的微调用例和相应的指南包括： 如果您要对预先存在的数据集进行微调，而不是从头开始编写提示，请务必在可能的情况下手动检查您的数据是否存在令人反感或不准确的内容，或者如果数据集很大，请检查尽可能多的随机样本。
2024-09-06
采用AI辅助阅读、读书的最佳场景有哪些？
以下是采用 AI 辅助阅读、读书的一些最佳场景： 1. 使用 360AI 浏览器： 自动生成思维导图，方便调研总结。 无需复杂链路，网页右侧有 AI 贴心助手，提供文章简介、重点和 AI 问答。 支持文章朗读、全屏沉浸式阅读，可直接保存为图片或 PDF，能修改字体字号。 对于长文阅读和文档解释，可直接在浏览器中进行。 对于论文等 PDF 材料阅读，有强大的编辑和辅助工具，如一键翻译、快速定位原文、询问概念等，降低阅读门槛。 免费开放 100 万字长文本阅读功能，内测 500 万字长文本处理功能。 辅助音视频观看，快速了解主体内容。 2. 法律领域： 类案检索：使用法律行业垂类的 AI 产品，按照特定的 Prompt 指令词进行操作。 法律文本阅读：上传文本，根据需求提问，如“图纸是谁设计的？”“谁负责承担本项目的设计、建设？”“贷款期限是多少？”
2024-08-31
你好，请问目前最佳的生图软件是什么
目前比较成熟的生图软件主要有以下几种： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，一些受欢迎的文生图工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而广受喜爱，在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104），可以查看更多文生图工具。需要注意的是，这些 AI 模型在使用过程中可能会存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。 Kolors 也是一款表现不错的开源文生图模型，从技术报告来看，它在多个方面进行了改进，实测效果良好。
2024-08-13
最佳实践prompt
以下是关于 prompt 最佳实践的相关内容： 李继刚等的 prompt 最佳实践： 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle😜、小七姐等群友。 李继刚的相关链接： 。 Role：文字排版大师，有适合私域群运营发公告通知等的版本 1，针对比较长的内容更适合的版本 2 以及最新版，案例包括群公告、群通知，小互的每日推文用的上面最新的 prompt： 。 小七姐：官方最佳 Prompt 实践的六个方法： 06 学习地图 | 编写清晰地说明 指定所需的格式/长度，用两个段落概括用三引号分隔的文本，用 3 个要点概括用三引号分隔的文本。要点总结：我们可以明确要求模型按特定数量的字、句子、要点来生成内容，但对于中文来说，由于字符和 token 的映射机制及中文的上下文生成机制问题，精确符合字数的生成不稳定，但对于引用文本的概括或修改，效果相对会变得好很多。
2024-08-07
coze有哪些最佳实践
Coze作为一个AI开发平台，提供了多种功能和工具，帮助用户创建聊天机器人、智能体、AI应用等。以下是一些关于Coze的最佳实践： 1. 理解用户需求：在创建机器人之前，理解目标用户的需求和目的是非常重要的。这将帮助设计更加贴合用户需求的对话流程和功能。 2. 利用预构建的机器人：Coze提供了预构建的机器人，这些可以直接用于探索Coze的功能，也可以作为创建个性化机器人的基础。 3. 拖拽式操作：Coze支持拖拽式操作，用户可以通过拖拽不同的功能卡片到工作区来构建对话流程，实现无代码的页面布局设计。 4. 工作流设计：通过Coze的工作流功能，可以设计复杂的对话路径和逻辑，实现更高级的交互。 5. 多Agent协同：在构建复杂的系统时，可以利用多Agent协同工作，分流处理不同的任务，提高效率和响应速度。 6. 知识库应用：Coze的知识库功能可以自动或按需调用，结合大模型生成回复，提供丰富的信息和知识支持。 7. 数据库和数据管理：使用Coze的数据库功能进行数据管理，可以直接收录用户回复的重要信息，并实现Text2SQL的功能。 8. API集成：Coze支持API集成，可以创建基于API的插件，实现与外部服务和数据库的连接。 9. 持续学习和优化：根据用户的反馈和交互数据，持续优化机器人的性能和用户体验。 10. 社区和资源共享：参与Coze社区，分享和学习其他用户的优秀案例和实践，获取灵感和改进建议。 通过遵循这些最佳实践，用户可以更有效地利用Coze平台的功能，创建出更加智能、有用的AI应用。
2024-05-25
某银行计划对外采购2024年分行内训师培训项目，现需要对采购内容做详细要求，培训内容以AI工具课程开发与设计，课程制作与实践，短视频制作，直播授课技巧等，我该如何对培训老师资质，授课经验，AI工具运用等技能做细化要求
以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议： 培训老师资质： 具备相关领域的专业教育背景，如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验： 拥有丰富的企业内训经验，特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能： 熟练掌握多种主流的 AI 工具，如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发，并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术，如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-13
帮我写一篇有关aigc的行业分析，标题为《AIGC行业洞察与概览》，其中框架内容包含以下部分，整体3万字 - 概念导入（AI、AIGC） - AI与人的区别 - AI衍生发展历程（诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍） - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容： 一、概念导入 （一）AI 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，旨在让机器展现智慧。 （二）AIGC GenAI（即生成式 AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（全称 AIGenerated Content）。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 （一）诞生 （二）发展 （三）现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 （1）语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。 （2）图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 （3）音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 （一）机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 （二）深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 （三）大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制，目前仅能为您提供约 2000 字的内容，距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
最新的 RAG 进展和业界实践
以下是关于最新的 RAG 进展和业界实践的详细介绍： RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，是当前最火热的企业级 LLM 应用方案。概括来说，它是知识检索与内容生成的结合，就像大模型的开卷考试，谁的资料更全、翻找更快更准，结果往往更好。 Lewis 等人（2021）提出了一个通用的 RAG 微调方法，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆，并通过神经网络预训练的检索器访问。RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、更具体、更多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也得到了更好的结果，这表明 RAG 是一种可行的方案，能在知识密集型任务中增强语言模型的输出。 目前，大部分公司倾向于使用 RAG 方法进行信息检索，因为相比长文本的使用成本，使用向量数据库的成本更低。在 RAG 应用中，一些公司会使用微调的 Embedding Model 增强检索能力，也有些公司会选择使用知识图谱或者 ES 等非向量数据库的 RAG 方法。一个正常的模型使用 RAG 仍是当前主流。由于大语言模型存在信息滞后和不包含业务知识的特点，常需外挂知识库协助解决问题，此时 Embedding 模型的召回效果直接影响大模型的回答效果，所以很多场景下需要微调 Embedding 模型提高召回效果。 最近，基于检索器的方法越来越流行，常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合使用来提高其能力和事实一致性。例如，在 LangChain 文档中可以找到一个使用检索器和 LLM 回答问题并给出知识来源的简单例子。 此外，来自马里兰大学、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、纽约大学的研究学者提出了一个大模型微调的方法，在微调时只需要在 Embedding 层上加随机噪声即可大幅度提升微调模型的对话能力，且不会削弱模型的推理能力。用 Alpaca 微调 LLaMA27B 可以在 AlpacaEval 上取得一定表现，而用加了噪声的嵌入则表现更佳，不过该工作只在较小的模型上进行微调。
2024-07-26