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我是一名律师,想找撰写合同、草拟合同方面强大的AI工具!最好是直接能够调用国内法律规定及案例。

回答

作为一名律师,如果您需要一个能够撰写和草拟合同的AI工具,可以考虑以下几个选项:

  1. 合同嗖嗖:这是一个智能合同生成与管理工具,它利用AI技术根据提供的关键词快速生成合同,并拥有海量模板库以供选择。此外,它还提供个性化定制、智能审查、合同比对、关键要素抽取和合同归档管理等功能。

  2. 百度AI开放平台的合同智能处理服务:这个服务依托于百度的文心大模型4.0、OCR和自然语言处理技术,提供合同抽取、审查、比对和归档管理等应用服务。它能够提高合同审查的效率和准确性,支持39个合同关键要素的自动抽取,并适用于多样化的合同文本类型。

在选择AI工具时,请确保它们符合国内法律规定,并且能够调用相关的法律规定及案例。同时,考虑到数据安全和隐私保护的重要性,选择一个可靠、安全的平台进行合同的撰写和管理工作也是非常关键的。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

在处理复杂案件时,律师可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。基于以上,律师和Ai的协同并非简单相加,而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时,最关键的任务是:如何根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导AI发挥其最大的效用。在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导AI精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,能够迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时,律师可以指导AI生成和修改标准化合同。例如,给出prompt “根据提供的模板,自动生成一份关于XX事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”。这样,律师可以在保证合同质量的同时,大幅减少在文档起草和修订上的工作量。同时,在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中,律师需要更多地依靠自己的专业进行分析,发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度。这个时候利用AI来辅助整理案件事实和证据,就可以减少大量的工作时间。

其他人在问
我是一名企业任用岗人,需要作一版关于AI在任用管理(包括员工入职管理,员工异动管理,员工转正管理,员工离职管理,员工合同续签管理)工作中的成果展示,进行简易的分享;我不知道如何分享,且分享的表述如何简洁而不失重点。
以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例,可作为您在任用管理工作成果展示中的参考: 营销:定制营销报告,涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公:高效做 PPT,利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容,再借助 MindShow 转换为精美 PPT;编写 Excel 公式,通过交互和迭代获取准确公式;写邮件,满足特定需求。 办公:会议总结,包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理:通过创建和维护跨团队项目协作计划,明确员工角色和职责。 销售:话术总结优缺点,考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素;定制销售解决方案,综合企业产品和服务等内容。 客服:定制客服话术,涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR:团队绩效管理,根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议;面试工具,如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学:研制采摘机器人,如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索;设计航天器零部件,提高设计效率和创新度。
2024-10-16
ai合同
以下是为您整合的关于 AI 合同的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要帮助机构通过更快速和高效的合同获取特定的 AI 产品和服务。 英国在 AI 监管方面,消费者权利法可能在消费者签订基于 AI 的产品和服务销售合同时提供保护。某些合同条款(例如商品具有令人满意的质量、适合特定目的和如描述的那样)与消费者合同相关。同样,禁止企业在消费者合同中包含某些条款。侵权法提供了一个补充制度,在民事过错造成损害时可能提供赔偿。但目前尚不清楚消费者权利法在包含集成 AI 的产品或基于 AI 的服务的背景下是否会提供适当水平的保护。
2024-10-14
AI审核合同靠谱吗
AI 审核合同具有一定的可靠性,但也存在局限性。 在法律领域,律师和 AI 的协同是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同,例如给出特定的 prompt 让 AI 生成合同草案并标注出需要人工审核的关键条款,这样能在保证合同质量的同时,大幅减少律师在文档起草和修订上的工作量。 在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,迅速获得案件准备所需的素材,从而花更多时间进行法律分析。 同时,在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中,律师需要更多依靠自己的专业进行分析,发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度,此时利用 AI 辅助整理案件事实和证据,可减少大量工作时间。 在金融服务业中,生成式 AI 也能在合规方面发挥作用,比如迅速汇总个体关键信息以助合规官员判断交易是否存在问题,检测可疑活动报告中的新模式以更准确地预测洗钱者,分析大量文档并标记潜在问题或关注区域,用于开发培训材料和模拟真实场景以教育合规官员等。 然而,AI 审核合同并非完全可靠,对于一些复杂和特殊的合同条款,仍需要律师凭借专业知识和经验进行人工审核和判断。
2024-08-22
合同审核AI工具
以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图的构件开始,形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起,实现数据的汇总与管理。 2. HDAidMaster:一款云端工具,建筑师可在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索,设计师输入不同房间的面积需求和周边土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 4. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。 以下是一些可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-08-18
修改合同的ai
以下是关于修改合同的 AI 相关信息: 生成式 AI 在金融服务业中的应用:可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。但在需要判断或精确答案的领域仍有局限性,目前尚不能完全依赖其准确性,至少需要人工审查。 AI Assist™:是第一个公开发布的生成式 AI 支持的合同工具,使用 OpenAI 的 GPT4 让用户根据预先批准的条款语言立即对合同进行修订。 律师与 AI 协同处理合同:律师在运用大模型时,关键是根据不同法律业务场景精准提出问题和指令(Prompt)。例如,在处理文档自动化时,可指导 AI 生成和修改标准化合同,如给出“根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”的 prompt,能在保证合同质量的同时减少工作量。但在复杂法律关系和前沿性案件中,仍需律师依靠专业分析。
2024-08-14
我是一名律师,想找撰写合同、草拟合同方面强大的AI工具!
以下为您推荐一些在撰写合同、草拟合同方面强大的 AI 工具: 1. 律师在运用大模型时,关键在于根据不同法律业务场景精准提出问题和指令(Prompt),例如:“根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”,从而引导 AI 生成和修改标准化合同,减少文档起草和修订的工作量。 2. AI Lawyer 是一款个人法律 AI 助手,能够自动处理文档、进行高级法律研究以及 AI 文档管理,如总结合同等,支持网页、iOS 和 Android 平台,并可根据个人喜好定制。
2024-07-30
AI如何生成视频
AI 生成视频主要有以下几种方式和流程: 方式: 1. 文本生成视频:通过输入文本提示生成视频。在 Adobe 的相关工具中,在 Advanced 部分可使用 Seed 选项添加种子编号来控制生成内容的随机性,相同的种子、提示和控制设置能重新生成类似的视频剪辑。 2. 图片生成视频:先生成角色和场景的视觉描述,再使用 AI 图像生成工具创建图像,最后将其组合成视频。 3. 视频生成视频:对已有视频进行处理和生成新的视频。 流程: 1. 小说内容分析:使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:利用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:借助如 Adobe Firefly 等 AI 配音工具将小说文本转换为语音,并添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等视频编辑软件将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-05
如果想学习ai,作为ai产品经理,需要ai底层的算法掌握到什么程度
作为 AI 产品经理,对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面: 1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,以便做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,能够准确判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品未来的发展趋势。 5. 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力:掌握相关算法知识,提升数据分析能力。 同时,如果希望在 AI 领域继续精进,还需要了解以下基础内容: AI 背景知识: 基础理论:清楚人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解其基本概念。 评估和调优: 性能评估:知道如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等的基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-05
有AI英语陪练的软件吗
以下为您介绍一款 AI 英语陪练软件: Coze 可以免费为您提供 24 小时英语陪练服务。使用建议:建议直接使用豆包的语音通话方式,效果更好。 实际演示效果包括: 视频演示:扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传的图片或文件的英文内容(目前支持在 Coze 端使用,豆包端暂不支持)。 直接试用: Coze 端使用链接:https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接:https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤: 创建 AI Bot:首先打开扣子的首页,直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮,然后在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建,接下来可细化其功能。 设计人设与回复逻辑:根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 调整模型设置:基于功能需求,以聊天为主的 AI Bot 建议多一些对话轮数的记录,可改为 20 轮。 插件:主要使用了英文名言警句可识别图片中的文字并返回结果。 设置开场白和预置问题:预置问题有参考价值。 设置语音:因为是英语陪练 AI Bot,选择比较亲切的英语音色。
2024-11-05
关于ai辅助论文的提示词
以下是关于 AI 辅助论文的提示词相关内容: 在“夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长”中: 注入个人特色方面,结合 AI 输出的结果分别“决策”,根据需求删掉无关信息,如短视频、专家访谈、要点列表等。 写作思路上,结合人设将文章重点放在 AI 工具提高工作效率上,结合自身经历分享真实案例,补充新信息和观点增加比较章节,使用个人语言风格加入幽默风趣评论和第二人称增强互动,调整结构增加“快速选择指南”。 列出写作大纲时,可选择在文章开头增加“快速选择指南”,补充新信息比较 GPT4o 与其他模型优劣。 查找资料可使用秘塔 AI 搜索,提示词为“用一小段话来介绍 XXX”。 在“拘灵遣将|不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事”中: 把 Prompt 称为【灵机符箓】,习惯用的大模型是 KIMI,也可用其他如 GPT、文心一言、豆包等。 个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】,每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。 【箓】描述所属和版本,【符】部分赋予 AI 身份划定边界,明确任务流程和关键变量【基础材料】和【语言风格】。
2024-11-05
有没有AI相关的体重记录软件
目前常见的 AI 相关软件中,专门用于体重记录的相对较少。但一些综合性的健康管理类 APP 可能会运用到 AI 技术,例如薄荷健康、Keep 等,它们在记录体重的同时,还能基于您的身体数据和饮食运动情况,为您提供个性化的健康建议和健身方案。
2024-11-05
AI表格数据处理
以下是关于 AI 表格数据处理的相关信息: 人工智能的分类: AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能)。ANI 得到巨大发展,可做如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等特定任务;AGI 则能做任何人类可以做的事,但目前还未取得巨大进展。 机器学习与数据: 监督学习是从输入到输出的过程。近期监督学习快速发展得益于数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展。数据集是以表格形式出现的数据集合,每一列代表特定变量,每一行对应某一成员的数据集问题。数据获取方式包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时,可将搜集的数据展示或提供给 AI 团队,以协助梳理。数据分为结构化数据(可放在巨大表格中)和非结构化数据(如图片、视频、文本,机器处理更难)。 Excel 中的 AI 工具: 目前有几种增强 Excel 数据处理和分析能力的工具和插件,如 Excel Labs(基于 OpenAI 技术,新增生成式 AI 功能)、Microsoft 365 Copilot(整合办公软件,通过聊天形式完成任务)、Formula Bot(提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能)、Numerous AI(支持 Excel 和 Google Sheets,可生成公式、文本内容等)。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,提高工作效率和智能化水平。 表格 Top10 的 AI 产品数据: |排名|产品名|分类|6 月访问量(万 Visit)|相对 5 月变化| |||||| |1|Highcharts|表格|235|0.389| |2|Fillout.com|表格|186|0.147| |3|Coefficient|表格|46|0.251| |4|Numerous.ai|表格|41|0.087| |5|SheetGod|表格|31|0.033| |6|GPTExcel|表格|25|0.364| |7|酷表 ChatExcel|表格|18|0.159| |8|GPT Workspace|表格|17|0.213| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|0.314| |10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|0.145|
2024-11-05
我是一个供应商品质管理专家,我要给采购和供应商品质部门做一个AI办公应用的培训,你也是AI办公类的专家,请帮我草拟一个大纲,看看如何应用AI提高办公效率,有哪些工具推荐使用,特别是对于供应商管理方面的应用,请文章要带点个人感情色彩,temperature=5
以下是为您草拟的关于 AI 办公应用培训的大纲: 一、AI 在办公中的应用概述 1. 介绍 AI 技术的发展趋势和对办公领域的影响 2. 强调 AI 在提高办公效率方面的重要性 二、AI 办公工具推荐 1. 医学:中医应用 简介:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率 应用场景:如辅助诊断、生成药方等 优势:24 小时服务,提高效率 2. 数据:数据分析 prompt 简介:适合数据团队日常使用的 prompt 案例 应用场景:数据发现、数据治理等 优势:提升数据分析的准确性和效率 3. 工作流:成为生产力工具 起床:让 AI 为您排 TODO 优先级,进行私董会脑暴 工作中:有阳光会撒娇的 AI 小助理加油 重点事项:内容创作分 bot 团队组,如选题、标题、框架、扩写等,并分组互相改 优化:包括 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot;将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护 备选:50 多个生产力 AI 待命 未来:将公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身和咨询日程预约 三、AI 在供应商管理方面的应用 1. 利用 AI 进行供应商数据的分析和预测,如供应商的绩效评估、风险预测等 2. 通过 AI 优化供应商的选择和评估流程,提高准确性和效率 3. 借助 AI 实现与供应商的智能沟通和协作,及时解决问题 希望这个大纲能够帮助您顺利开展培训,让采购和供应商品质部门的同事们充分了解并应用 AI 来提高办公效率!
2024-08-31
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ,你如何看待
2023 年下半年,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但强调是为快速起步。12 月,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决,暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究,且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外,不仅国内存在此类现象,24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时,提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,系统提示处于泄露状态,大模型应用脆弱,数据易被获取。
2024-11-03
deepseek支持function calling,在dify的agent的prompt里要如何写才能调用工具。我说的是如何写提示词,才能让deepseek通过Function Calling调用工具。
要在 Dify 的 agent 的 prompt 里让 DeepSeek 通过 Function Calling 调用工具,您可以参考以下内容: 1. 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入:将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中。INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表,可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传:利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。对于 interpreter 工具,使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码。通过识别 LLM 返回的调用工具的字典,提取对应值传入工具函数,将结果以 observation 角色返回给 LLM,对于不接受该角色的 LLM 接口,可改为回传给 user 角色。 2. 当模型判断需要调用工具函数时,检测到返回的 json 里 function_call 字段不为空,则执行异步函数调用,采用回调方式获取函数返回结果。通过判断返回的 functionCall 的名称执行不同函数并返回结果。 3. 在大模型请求中,最大的两个变量是 Messages 和 Tools。Messages 里放 sys prompt、memory、user query;Tools 里放能力的 Json Scheme,两者组合形成整个完全的 Prompt。Agent 应用开发的本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述成新的 prompt。短期记忆在 messages 里的历史 QA 对,长期记忆是 summary 之后的文本再塞回 system prompt。RAG 是向量相似性检索,可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。Action 是触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型交互,没有 tool_calls 标记则循环结束。Multi Agents 是更换 system prompt 和 tools。
2024-10-24
deepseek支持function calling,在dify的agent的prompt里要如何写才能调用工具
在 Dify 的 agent 的 prompt 中实现调用工具的方法如下: 1. 提示词注入阶段: INSTRUCTION 为注入到系统提示中的字符串,包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。 TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时应使用无关紧要的工具作为示例,避免 LLM 混淆。 tools_instructions 是将通用的工具字典转换成 LLM 可读的工具列表,实际使用时可动态调整。 REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。 2. 工具结果回传阶段: 利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。 对于 interpreter 工具,使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码,提高使用成功率。 通过识别 LLM 返回的调用工具的字典,提取对应的值,传入相应的工具函数,将工具返回的结果以 observation 的角色返回给 LLM。对于不接受该角色的 LLM 接口,可改为回传给 user 角色。 此外,当模型判断需要调用工具函数时,即检测到返回的 json 里面 function_call 字段不为空,则执行异步函数调用,可通过判断返回的 functionCall 的名称来执行不同的函数并返回结果。 在提升可控性方面,有以下建议: 1. 放弃 JSON mode,虽然模型能力提升能输出 JSON,但仍会出错,且不能保证 100%正确,而模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 2. 降低 System prompt 依赖,化繁为简,能在 Tools 里写的东西尽量写在里面。 3. API Response 增强 Prompt,这一步的准确率很高,可增加给大模型的约束和提示。 4. 尽量让模型做选择,而不是填空,减少 token 输出,提高速度和准确率。 5. 利用 Tools 来做 Route,构建 Multi Agent,术业有专攻。
2024-10-24
deepseek支持function calling,prompt里要如何写才能调用工具。
要在 DeepSeek 中通过提示词实现工具调用,主要通过以下提示词工程实现: 1. 实现原理: 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。提示词注入将工具信息及使用提示词添加到系统提示中,工具结果回传则解析工具调用的输出,并将返回内容嵌入 LLM。 2. 提示词注入阶段: INSTRUCTION 为注入到系统提示中的字符串,包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 理解和使用工具,编写时应使用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换为 LLM 可读的工具列表,实际使用时可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。 3. 工具结果回传阶段: 利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。对于 interpreter 工具,使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码以提高成功率。通过识别 LLM 返回的调用工具字典,提取对应值传入工具函数,将结果以 observation 角色返回给 LLM,对于不接受该角色的 LLM 接口,可改为回传给 user 角色。 在游戏实操中,当模型判断需要调用工具函数时(检测到返回的 json 里 function_call 字段不为空),执行异步函数调用,采用回调方式获取函数返回结果,通过判断返回的 functionCall 名称执行不同函数并返回结果。 对于 ChatGPT,为让其返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后,开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象。本地可根据 GPT 返回的函数名、参数进行数据查询,可采用函数查询或 SQL 查询,根据实际业务需求选择,使 AI 输出更可控。
2024-10-24
openai的接口怎么调用,提示词怎么写
以下是关于 OpenAI 接口调用和提示词编写的相关知识: OpenAI 接口调用: OpenAI API 可应用于众多涉及生成自然语言、代码或图像的任务。提供了不同能力级别的模型,适用于不同任务,还能微调自定义模型。这些模型可用于内容生成、语义搜索、分类等众多领域。 提示词编写: 1. 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成,与多数专为单个任务设计的 NLP 服务不同,补全和聊天补全几乎可用于任何任务,如内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 2. 遵循最简化原则: 不需要包含作者信息,如“author”“version”等不相关信息。 避免分类错误,将输出错误分类到目标中,如“提供改进建议,以及改进原因”和“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分,10 分为满分”应明确区分。 注意拼写正确,如“Constraints”的正确拼写。 常见的限制条件包括内容长度限制、内容类型限制、逻辑和一致性限制、风格和语调限制。 避免无意义或重复的描述,如“理解中文语义”“评估和打分文本质量”“提供文本改进建议”等。 注意 Markdown 格式的正确使用,如“ Profile: Goals:”的结构错误,应将 Goals 放到“ Role”层级下面。 在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度。对于英文文本,1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。您的文本提示词和生成的补合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,这是 2048 个 Token,或大约 1500 个单词)。可以查看 OpenAI 的分词器工具来了解有关文本如何转换为 Token 的更多信息。
2024-10-17
在外层bot,能100%调用工作流的方法
在外层 bot 中封装工作流的步骤如下: 1. 点击「发布」发布工作流后,创建一个 bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”,因为此 Agent 只需在输入英文文章时返回精读结果,无需外层 bot 对输入进行其他任务理解,可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白,引导用户使用,并附上开场白文案。 6. 关闭开场白预置问题,因为使用流程中用不到。 完成封装后,可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。如果一切正常,就能获得成功结果。但在发布文章时,外层 bot 可能存在未知 bug,同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常,但在外层 bot 运行时可能报错。暂时无法确定原因,猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定,此时可直接在工作流编辑面板中获取精度结果。若自行实验时多次报错且无法定位原因,不要急于怪自己,作者已将相关 bug 提交给 Coze 团队,期待优化。 另外,您还可以为 Bot 设置触发器(Triggers),使 Bot 在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发、事件触发。定时触发让 Bot 在指定时间执行任务,无需编写代码;事件触发的触发器会生成 Webhook URL,当服务端向其发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时的执行任务方式有 Bot 提示词、调用插件、调用工作流。Bot 提示词需通过自然语言设置提示词,触发时提示词自动发送给 Bot,Bot 根据提示词向用户发送提醒消息;调用插件需为触发器添加一个插件,触发时 Bot 调用插件获取返回结果并发送给用户;调用工作流需为触发器添加一个工作流,若工作流有输入参数则需传入参数值,触发时 Bot 调用工作流获取返回结果并发送给用户。 此外,Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务,当用户在会话内点击推荐任务后,Bot 将会确认并创建定时任务。需要注意的是,一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个,且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。
2024-10-10