画研报中的架构图、业务流程图等

以下是一些可以生成组织架构图的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. 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。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. 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。 需要注意的是，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，应考虑您的具体需求，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。

以下是一些可以输入文本快速生成组织架构图的软件推荐： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. 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。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. 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。

以下是关于 RAG 架构图和实现案例的相关内容： RAG 是当今大多数现代人工智能应用程序的标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其工作原理如下： 1. 应用程序加载和转换无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件），跨越企业数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion），通过数据预处理引擎（如 Unstructured）转换为 LLM 可查询格式。 2. 这些文件被“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，并作为向量嵌入存储在数据库（如 Pinecone）中。 3. 当用户提出问题时，系统检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含数十甚至数百个检索步骤，通常具有“提示链”，不同类型的任务并行执行多个“提示链”，然后将结果综合在一起生成最终输出。 随着 RAG 的发展，出现了自适应的检索（也被称作主动检索），其核心思想与 LLM Agent 相似。根据判断依据可分为 Promptbase 和 Tuningbase： 1. Promptbase：通过 Prompt Engineering 的方式让 LLM 对流程进行控制。典型实现案例是 FLARE，其核心思想是 LM 仅在缺乏所需知识时进行检索，以避免被动检索增强的 LM 中出现不必要或不适当的检索。FLARE 迭代地生成下一个临时句子，并检查是否包含低概率标记。如果是这样，系统将检索相关文档并重新生成句子。 2. Tuningbase：对 LLM 进行微调使其生成特殊的 token，以此来触发检索或生成。典型案例是 SelfRAG，具体步骤包括：给定输入提示和前面的生成结果，首先预测特殊 token“Retrieve”判断是否通过检索段落对继续的生成进行增强是有帮助；如果有帮助，调用检索模型，模型会生成一个 critique token 来评估检索段的相关性、下一个响应片段和一个批判令牌来评估响应片段中的信息是否得到了检索段的支持；最后，一个新的批判令牌评估响应的整体效用。模型会并行处理这些内容，并选择最佳结果作为最终的输出。 此外，系统的内存是 LMM 的上下文窗口，存在架构限制，窗口越大推理越慢，同时模型会失焦，降低推理的准确度。前沿模型研发团队都力争做到吞吐量、速度还有准确度的最佳平衡。大模型应用领域常用的方法是 RAG，例如 Perplexity、面向企业知识库的 Glean 以及面向个人知识库的 Maimo 等应用。

以下是一些可以用于生成架构图的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. 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。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. 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。 编码器解码器架构： 训练结束后，在服务时间，从提供编码器表示开始，给解码器一个特殊起始标记如“GO”提示生成第一个单词。生成阶段包括起始标记嵌入、循环层状态更新、生成单词概率和选择单词，单词通过贪婪搜索或波束搜索的最高概率块选择。该架构与大型语言模型的区别在于编码器和解码器块内部的内容，简单的 RNN 网络被 Transformer 块取代，这是基于注意力机制的架构。若想了解更多，还有两门概览课程：注意力机制概览，以及 Transformer 模型和 BERT 模型概览。此外还有实验室演练，展示如何在代码中生成诗歌。 增强版 Bot： 1. 图片理解与生成：在对话框输入诉求，可生成常见的系统架构风格的架构设计图，还能根据图片提取关键知识内容。 2. PPT 一键生成：根据上下文在对话框输入诉求，可生成包含架构风格的完整 PPT 及相关模板选择。 3. PDF 智能制作：根据上下文在对话框输入诉求，可生成常见系统架构风格的 PDF 文件及可选模板。 4. 系统架构论文一键创作。 温馨提示：经过不断锤炼并提取升华而来的提示词有中文版和英文版。

以下是 AI+知识库应用的架构图相关内容： 一、问题解析阶段 1. 接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，确保问题向量能有效用于后续检索。 二、知识库检索阶段 1. 知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 2. 文档向量化：要在向量中进行检索，知识库被转化成一个巨大的向量库。 三、信息整合阶段 1. 接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。 信息筛选与确认：对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，包括对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等。 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合。 语义融合：合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 四、大模型生成回答阶段 1. 整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。因为这个上下文包括了检索到的信息，大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过 LLM 的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。 五、其他预处理阶段 1. 文本预处理：包括去除无关字符、标准化文本（例如将所有字符转换为小写）、分词等，以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示：将预处理后的文本（词或短语）转换为向量，通常通过使用预训练的嵌入模型来完成。 3. 特征提取：对于整个问题句子，可能会应用进一步的特征提取技术，比如句子级别的嵌入，或使用深度学习模型（如 BERT）直接提取整个句子的表示。 4. 向量优化：问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化，例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。

以下是一些可以生成系统架构图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，有拖放界面方便操作。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 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，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. 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。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，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。

要将多篇会议纪要整理成一篇行业调研报告，您可以按照以下步骤进行： 1. 让 AI 阅读学习：提供一篇优秀的行业调研报告，让 AI 总结其中的方法论，输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 问 AI：询问文章在收集行业数据时所使用的一手数据和二手数据，并让其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI：表明您想参考以上内容写一份特定“XXX 行业调研报告”，让其作为“行业调研报告撰写专家”，为您推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，并输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI：针对上述“XXX 行业调研报告”框架，丰富每一章节内容，每章内容字数大于 200 字。 5. 经过以上 4 个步骤，AI 会为您生成一个“XXX 行业调研报告”的初稿。之后，您可以根据自身需求，让 AI 进一步完善每一个章节的内容，并结合自己的独特经验和知识，对文章内容进行润色和调整。 需要注意的是，要使调研报告有深度，可以通过以下两个途径： 1. 自身对行业比较了解，整理深度洞察和见解。 2. 一步一步深度咨询 AI，借助 AI 的海量知识，一边学习、一边研究、一边洞察总结。（通过借助 AI，可以加速我们的学习和研究能力） 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！

以下是为您生成的获取橡胶行业调研报告的提示词： 首先，确定调研报告的大纲目录，可以参考相关示例报告或行业标准。然后，明确整体的语言风格，一般为“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。 在让 AI 生成内容时，不要过于限制其发挥，例如不要过度要求每个章节的结构和语言风格完全符合示例。可以设置循环结构，让 AI 按照目录逐步生成章节内容，生成一段后您进行审核，同意后再进行下一段，否则重新生成。 对于需要搜索网络信息的章节，可以在相应位置打上标签，让 AI 自主判断是否调用插件搜索信息后再撰写。为了让 AI 有更好的选择性搜索，可以选择合适的插件，如 webpolit 插件。 提示词的其他部分按顺序完成即可。

以下是为您推荐的必看 AI 行业研报： 2024 年 6 月 18 日更新的研报： 《》：讨论了生成式人工智能的潜力和银行业的探索，预测了 AI 在支付处理效率和创造新收入流方面的关键作用。 华西证券：AIGC 行业深度报告（14）《》：介绍了英伟达新一代 GPU 架构带来的零部件升级，以及华为的昇腾 910C 芯片和 Atlas 900 SuperCluster 展示的国产算力集群潜力。 《》：通过访谈 30 余位专家，分析了端到端技术的发展、参与者、驱动力和挑战，预计 2025 年模块化端到端系统将商业化应用。 《》：来自微软，指出英国科技行业和数字优势，以及面临的基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。 关于行业调研报告撰写的指导： 步骤：包括让 AI 阅读学习优秀报告总结方法论、询问 AI 收集行业数据的一手和二手数据及靠谱网站、要求 AI 推荐行业信息网站和微信公众号并输出框架、丰富框架章节内容等。 注意事项：“有深度”可通过自身对行业了解或深度咨询 AI 实现。 操作示例：获取“kimi 对话原文”链接： 2023 年 11 月 15 日更新的研报： 《》：基于对 235 家企业数字化负责人的调研，63.5％的企业已把 AIGC 列入发展战略。 《》：结合华为实践和面向智能世界 2030 的展望，与各界进行万场以上座谈研讨。 《》：从零开始介绍越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。 如需下载部分报告，。

以下是为您提供的一些 AI 应用行业的研报： 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析（2024 年 5 月）》：行业移动端渗透率达 12%，月活用户超 4000 万，用户画像以高学历、白领为主。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）》：指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展，基于 4311 家 AI 企业的数据分析展示了创新版图。 《数说安全：2024 安全大模型技术与市场研究报告》：深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。 《微盟&爱分析：2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》：通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力，并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界，同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。 Coatue 的报告《The Path to GeneralPurpose Robots》 《Sensor Tower：2024 年 AI 应用市场洞察》 《2024 世界机器人大会：人形机器人十大趋势展望》 《月狐数据：2024 年智能 PPT 行业市场研究报告》 《信通院：大模型落地路线图研究报告（2024 年）》 《头豹研究院：2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《明略科技：2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《维卓：2024 人工智能行业对旅游业影响》：AI 在个性化营销、内容创作、数据分析等方面具有重要影响。 《国信证券：AI 端侧应用系列报告（二）：苹果手机+OpenAI》：着眼于 AI+手机端侧的分析。 《大数据技术标准推进委员会：数据智能白皮书（2024 年）》 《AiPPT：赋能企业数字化办公新纪元》：AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品，能够实现一键生成专业 PPT，提供丰富模板和低创作门槛。 《中泰证券：AR 行业深度报告：AI 落地最佳载体，硬件&生态共驱发展》 《山西证券：昆仑万维布局大模型，All in AI 开辟新增长曲线》 您可以通过以下链接在线查看：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe ，也可以到知识星球订阅：https://t.zsxq.com/18DnZxlrl 。

以下是为您提供的一些 AI 研报： 2024 年 6 月 18 日： 《》：讨论了生成式人工智能的潜力和银行业的积极探索，预测 AI 将在提高支付处理效率和创造新收入流方面发挥关键作用。 华西证券：AIGC 行业深度报告（14）《》：英伟达新一代 GPU 架构将带来零部件升级，华为的昇腾 910C 芯片和 Atlas 900 SuperCluster 展示了国产算力集群的潜力。 《》：通过访谈 30 余位专家，分析了端到端技术的发展、主要参与者、驱动力和挑战。预计到 2025 年，模块化端到端系统将开始商业化应用，推动技术、市场和产业格局的变革。 《》：来自微软，英国拥有先进科技行业和数字优势，但与其他国家相比领先优势有限，面临基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。 2023 年 11 月 15 日： 《》：基于对 235 家企业数字化负责人的调研，其中 63.5％的企业已把 AIGC 列入企业发展战略之中。 《》：结合华为行业智能化实践及面向智能世界 2030 的展望，与业界专家学者进行万场以上座谈研讨，凝聚各方智慧与经验。 《》：从零开始介绍越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。 《AI50 年度关键词——腾讯研究院.pdf》： 基于全年研究积累的三十余万字 AI 进展数据库，对当前 AI 发展进行阶段性总结。精选 50 个年度关键词，覆盖大模型技术的八大领域，通过“快思考”与“慢思考”两种维度进行分析，形成 50 张 AI 技术图景卡片。 介绍了 DiT 架构，这是结合扩散模型和 Transformer 的架构，用于高质量图像生成的深度学习模型，并给出了核心观察。

以下是一些适合您完成调研报告和活动策划工作的 AI 工具： 1. Kimi：https://kimi.moonshot.cn/ 2. ChatGPT4o：越智能的大模型输出质量通常会更好。 此外，近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，能辅助高效处理信息。智能摘要功能可帮助您快速筛选信息。在工作流方面，您可以尝试使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议您先摸清楚自己的日常工作流，再根据每个工作节点线索找到适合自己的工具。

以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程： 平台：Tusiart Prompt 提示词： 用英文写您想要 AI 生成的内容，不用管语法，仅使用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写您想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 辅助网站： 1. http://www.atoolbox.net/ ：通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ ：可抄作业，复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时，可先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。

以下是几种使用 AI 生成流程图的方法： 1. 使用 Lucidchart 生成项目管理流程图： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. 使用 Midjourney 生成 B 端产品页面的流程图： 图片描述：把找到的设计参考图上传到 Midjourney 中，得到一个专属的链接，再使用「参考图链接+文本描述」的方式生成图像。 使用方法：例如想得到一个带有交互流程的 UI 界面图，先把找好的素材图上传到 Midjourney 中。在 Midjourney 中复制参考图的链接再加上文字提示，如「参考图链接+node UI」，就能得到和参考图很类似的设计图。如果想要纯正面、扁平效果的设计流程图，可以继续调整文字提示，如「参考图链接+flat UI,node UI,frontal」。如果想要手绘风格、黑白风格的交互设计图，在文字提示中加入「参考图链接+node UI,drawing style,frontal,black and white,flat UI,2D,no shadow」。 加入参数：Midjourney 生成的图默认是正方形，如果想得到其他比例的图，需要在文字描述中加入特定的参数来做到这一点，如「aspect」或「ar」。比例为 9:16 的设计图，使用提示「参考图链接+node UI,black and whitear 9:16」；或者 16:9 的图「参考图链接+node UI,ar 16:9」。 组件设计：Midjourney 的作用不同于设计软件，利用 AI 能在几秒钟内得到很有创造力的图像，这些设计图能为后面的设计提供更多灵感。除了生成整张的设计图，还可以扩宽思路，利用 AI 输出多种风格的设计组件，探索更多设计风格的可能性。例如，扁平组件系统的关键词：「UI kit,flat design,outline,ar 16:9」。 3. 使用 ChatGPT 生成各种流程图、时序图等： 确定制作目标：明确要生成的流程图类型，如时序图或流程图。 通过自然语法描述逻辑：用自然语言描述生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功：最后测试生成的图形是否符合预期。

以下是为您推荐的根据文字生成流程图的 AI 工具： 1. Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可自动化绘制多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图等。AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net： 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/

以下是关于自动化流程图的 AI 相关内容： 如果您需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 使用 AI 来绘制示意图可以大大提高效率和效果。以下是一些推荐的 AI 工具和平台，可以帮助您轻松创建专业的示意图： 1. Lucidchart 简介：Lucidchart 是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能： 拖放界面，易于使用。 支持团队协作和实时编辑。 丰富的模板库和自动布局功能。 官网： 2. Microsoft Visio 简介：Microsoft Visio 是专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能： 集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作。 丰富的图表类型和模板。 支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网： 3. 简介： 是一个免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能： 支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）。 多种图形和模板，易于创建和分享图表。 可与多种第三方工具集成。 官网： 在 AI 不断进化的时代，AI“词生卡”技术展现出独特优势。通过将抽象文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图，改变了我们处理和呈现信息的方式。例如，在商业领域，AI 可以根据项目描述自动生成清晰的流程图，帮助团队更好地理解和执行复杂任务。在商业领域，每个公司甚至每个员工都可以通过“词生卡”方式，自定义活动海报、商务名片、简历，也可以用来日报、月报等介绍工作进度，这种用几句自然语言，实现了可 AI 自动设计、批量化、定制化的文图双输出，不仅提高了信息传导的效率，也为创新思维提供了新的工具。

以下为为您提供的自动化流程图相关内容： 在化学领域，使用大型语言模型进行自主化学研究的自动化流程图如下： 从一个简单的人类提示开始，到实验结束的整个过程包括： 文献搜索：当被问及是否能合成某个分子 A 时，首先会在互联网上搜索相关的合成路线。 协议选择：接着，根据搜索结果制定实验协议。 翻译成代码：然后，将实验协议写成代码，以指导自动化实验设备。 实验：最后，机器人根据代码执行实验任务。这个过程是可迭代的，意味着可以根据实验结果调整协议，以改进实验并实现预期目标。 该系统的价值在于： GPT 在自动化化学研究方面有极高的潜力。 人们用自然语言提需求（目标），GPT 帮读论文、生成方法、生成代码、运行程序、改变配方配比、观察实验结果、反馈实验结果、对比与目标是否一致，如果不一致进行微调更新，达到目标后给人类反馈结果和方法（或直接用于工业制造进入大生产）。 未来，稀缺的不是执行，而是目标。 此外，还有一张复杂的流程图展示了一个科学实验自动化系统的工作流程，分为三个主要部分： a 部分：展示了从科学家的输入提示开始，通过不同的模块和步骤，直到实验自动化的整个过程。流程包括使用谷歌搜索 API、浏览器、代码提交和执行、实验规划、文档搜索和索引检索等。这里涉及到的技术包括 Docker 容器、Python 编程语言和硬件 API 文档。流程图中还指出了哪些模块使用了大型语言模型（LLMs）。 b 部分：列出了为了验证代理（可能是指自动化系统或软件代理）而执行的实验，以及在线搜索有机合成的过程。还包括执行交叉偶联反应和优化反应条件的步骤。 c 部分：是流程图的实际应用场景的照片，显示了实验室中的设备和计算机。照片中标注了加热振荡模块、液体处理器的移液管和一台笔记本电脑，笔记本电脑上显示的界面可能是用于控制实验流程的软件。 在新闻播报领域，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步：内容获取 只需输入新闻链接，系统就能自动提取核心内容。 开始节点，入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。 添加网页图片链接提取插件，承接开始节点的新闻链接。 获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，提取新闻主图。 利用图片链接提取节点，获取图片链接集合的第一条。 调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 使用链接读取节点，提取文字内容。 接上一个大模型节点，用 DeepseekR1 模型重写新闻成为口播稿子，可在提示词里加上个性化台词防伪。手动接入推理模型。

以下是一些常见的画流程图的软件： 1. Processon：这是一个在线的 Web 工具，支持可视化拖拽的方式创建流程图。 优点：直观。 缺点：需要花时间在布局上。 网址：https://processon.com/ 2. Visio：本地软件，可通过可视化拖拽创建流程图。 3. Mermaid：通过语法渲染成图形。 优点： 只用关注逻辑，文本即图形，方便直接嵌入在 Markdown 文件中。 具有多样性，不同渲染引擎可渲染成多种样式。 缺点：有点抽象。 网址：https://mermaid.live/editpako:eNpVjk2Lg0AMhv9KyGkL9Q94WGh1t5fCFurN6SFo7AztfDBGpKj_fcd62c0pvM_zhkzYJYxx7px0ZTFKhK5SDNoS50NL1Y6mQZZ_ziQWsd_ya4fhx8tBrH4Jx993mH1cJium8agyijXssGyre_R_HM5T1mYL4cPtLqtHP8FWbi07n_xMdObW647yjrKGIhQU3wru0XK0ZNr0_rQmCkWzZYV5WlvuaHiKQuWWpNIg_vpyDeYSB97jEFoSLg3dI9ktXH4B_cJWqw 4. Lucidchart： 步骤： 注册并登录：https://www.lucidchart.com/ 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 5. Creately：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能： 智能绘图功能，可以自动连接和排列图形。 丰富的模板库和预定义形状。 实时协作功能，适合团队使用。 网址：https://creately.com/ 6. Whimsical：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能： 直观的用户界面，易于上手。 支持拖放操作，快速绘制和修改图表。 提供多种协作功能，适合团队工作。 网址：https://whimsical.com/ 7. Miro：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能： 无缝协作，支持远程团队实时编辑。 丰富的图表模板和工具。 支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 网址：https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的一般步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。

很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。

以下是一些关于 AI Agent 对现有业务流程提升的案例，希望对您绘制相关 PPT 有所帮助： 1. 在查询问题方面，如使用 Kimi Chat 时，它会在互联网检索相关内容并总结分析给出结论，这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子，同时 PPT 中还介绍了众多不同领域类型的工具，为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 2. 在任务执行的工作流路径规划方面，Agent 能够自行规划，面向简单或线性流程运行。例如，先识别男孩姿势，再找姿势提取模型、姿势图像模型、图像理解文本模型和语音合成模型来完成流程任务。 3. 在多智能体协作方面，吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色，如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员等，这些 Agent 相互协作共同开发应用或复杂程序。 4. 对于 AI Agent 的基本框架，OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。规划主要包括子目标分解、反思与改进，将大型任务分解为较小可管理的子目标，处理复杂任务，并对过去行动进行自我批评和反思，从错误中学习改进未来步骤，提高最终结果质量。 5. 在信息处理方面，近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，不断颠覆传统搜索引擎。智能摘要功能能辅助快速筛选信息，实现信息降噪。 6. 在信息表达方面，现在用自然语言描述一句话就能生成美观可用的图片，降低了不同角色的创作门槛和周期。 7. 对于产品经理的工作流，可使用 AI 进行搞定用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议先摸清自己的日常工作流，再根据工作节点线索找到适合自己的工具。 关于 Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。同时，在法律法规方面，相关生命周期参与者应实施适当的透明度措施，直接受 AI 系统使用影响的各方应能获取足够信息以维护自身权利，技术标准也可为评估、设计和改进 AI 系统的透明度和可解释性提供指导。

AI 结合业务数据输出汇总表格通常需要以下步骤： 1. 数据收集与整理：首先，需要收集相关的业务数据，并对其进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。 2. 选择合适的 AI 技术和工具：根据数据特点和业务需求，选择适合的 AI 算法和工具，如机器学习中的分类、回归算法，或者数据挖掘工具等。 3. 数据建模：运用选定的 AI 技术对数据进行建模，建立能够分析和处理数据的模型。 4. 训练模型：使用预处理后的数据对模型进行训练，不断优化模型的参数，以提高模型的准确性和性能。 5. 数据应用与输出：将训练好的模型应用于新的数据，生成分析结果，并将结果以汇总表格的形式进行输出。 在实际操作中，还需要注意数据的安全性和隐私保护，以及对模型结果的评估和验证，确保输出的汇总表格准确、有用且符合业务需求。

以下是教育行业基于 AIGC 的一些业务实际落地的产品和案例： 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用，包括教师使用 AI 的小技巧。涉及人员有张亚丽、富露露、张亚玲、张楚璇、吴箭枢等，学校有深圳大学附属中学、苏州工业园区娄葑学校、上海市静安区风华初级中学南校、江苏省苏州工业园区教师发展中心中学、苏州工业园区唯亭学校初中、中央民族大学附属中学等。 AIGC 人机协同国家课程项目化学科实践设计与实施，例如以科学《计量时间博物展》为例，以及基于思维可视化的项目式主题学习设计与实践，如以智驾未来课程为例。相关人员有祝琛、崔琴、张然、刘敏、王国庆、吴沁珂等，学校有深圳市南方科技大学教育集团实验二小、成都经济技术开发区实验小学校。 Al 创作家：用 AI 辅助设计桌游，解决学校实际问题，如北京市新英才学校的魏一然所做的工作。 生成式人工智能与教学变革：AI 领雁行动的探索与实践，相关人员有邹贤莲、向雪萍、陈治佑、余初冉、阊洪娇，学校有重庆两江新区行远小学校。 北京市新英才学校的跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型，用以识别植物。 AIGC 常见名词解释，如 AIGC 意为人工智能生成内容，能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类的 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等，语音声音类的 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等，图片美术类的 Midjourney、Stable Diffusion 等。

以下是为您推荐的搭建自己业务知识结构化知识库的平台和工具： 1. Coze： 影响 RAG 输出质量的因素：当下这些平台的 RAG 能力对问答场景友好，其他场景效果一般。若需要企业级复杂知识库场景，可能需要找专业团队，收费几万到几十万不等。 基础能力：包括提示词（设定 Bot 身份、目标和技能）、插件（通过 API 连接集成平台和服务）、工作流（规划和实现复杂功能逻辑）、记忆库（保留和理解对话细节，添加外部知识库）。 相关参考：编写提示（https://www.coze.cn/docs/guides/prompt）、插件介绍（https://www.coze.cn/docs/guides/create_plugin）、工作流介绍（https://www.coze.cn/docs/guides/workflow）、知识库介绍（https://www.coze.cn/docs/guides/knowledge）、数据库（https://www.coze.cn/docs/guides/database）。 2. 您还可以参考以下文章： 《小七姐：信息管理工具与方法》：从信息源的选择、信息通路的建立、知识结构化、知识内化与应用等方面展示了信息管理和知识体系搭建的过程。 《这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了》：其中提到如果想使用专门搭建个人知识库的软件，可以查看《手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZKGmwsQhTihYZ8kdu7uccF1lnQc?from=from_copylink），忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API，建议先了解 RAG 的原理再使用。

对于零代码基础的业务小白搭建自己的 AI 自动化工作流以提升效率，您可以参考以下步骤： 1. 利用 Comfyui 界面： 打开 Comfyui 界面后，右键点击，找到 Comfyui LLM party 的目录。 您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 启动 ollama： 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。 启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 3. 对于图片相关的工作流，比如 0 基础手搓 AI 拍立得： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 为了简化流程，可以选择 Coze 平台实现零代码版本的工作流。搭建流程时，主要关注以下几个步骤： 上传图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用。 插件封装：将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件，实现便捷调用，如果市场里面有可以直接使用。 4. Coze 的工作流是一种可视化的方式，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，从而实现复杂和稳定的业务流程编排。具体来说： 工作流由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点。用户可以在这些节点之间添加各种功能模块，构建出所需的业务流程。 工作流支持丰富的功能模块，包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。用户可以根据需求灵活组合这些模块。 工作流的创建和编辑都可以通过可视化的拖拽界面完成，无需编写代码。这大大降低了工作流搭建的门槛。 创建好的工作流可以直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂的业务逻辑。 总的来说，Coze 的工作流为用户提供了一种可视化、低代码的方式，来快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务。这极大地降低了开发门槛，让更多人可以利用 AI 技术来提升工作效率。但请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。