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开发者API接入,帮我写一段推广文本

Answer

以下是为您生成的关于开发者 API 接入的推广文本:

曾经,我们在做设计时幻想能用嘴完成设计,随便说几句话电脑就能帮忙画出。随着 AI 的出现,各种提示词插件应运而生。而现在,开发者带来了更强大的功能——提示词都由 AI 自动写好!比如 One Button Prompt 脚本。

安装方式便捷,在扩展面板中搜索 One Button Prompt 可直接安装,或者将下载好的插件放在“……\sd-webui-aki-v4\extensions”路径文件夹下。安装完成后,重启 webUI,在脚本下拉菜单中就能找到该插件。

使用时,先体验一下。根据官方建议,大模型选择“deliberate”,采样方法设为“DPM++ SDE Karras”,采样步骤设为“25”,并将 CFG 比例降低到“6”。随机等级设为 5,下面还有分别定义主题类型、艺术类型和图像类型的三个下拉选项。您可以选择全随机试试手气,也能加一点自定义条件,比如让它画一幅动物主题的摄影作品。将模型换成“realisticVisionV20”,主题换成人物,再次生成。快来体验这便捷高效的开发者 API 接入吧!

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【SD】自动写提示词脚本One Button Prompt

曾几何时,我们做设计的时候就幻想着能用嘴做设计,随便说几句话电脑就能帮我们画出来;后来,出现了AI,我们就想着怎么样能帮助我们快速编写提示词,就有了各种提示词插件;好嘛,到现在开发者告诉我们,提示词你也不用想了,AI已经帮你写好了。我:……来看看,我们今天要玩的这款脚本——One Button Prompt。安装方式就是在扩展面板中搜索One Button Prompt,可以直接安装。或者是将下载好的插件,放在这个路径文件夹下“……\sd-webui-aki-v4\extensions”。安装完成后,重启webUI,在脚本下拉菜单中可以找到这个插件。我们先体验一下这个插件,根据官方建议,大模型选择了“deliberate”,采样方法设置为“DPM++ SDE Karras”,采样步骤设置为“25”,并将CFG比例降低到“6”。随机等级设置为5,可以看到下面还有三个下拉选项。分别定义主题的类型,艺术的类型,和图像类型。当然,你可以选择全随机来试试手气(什么开盲盒?)。也可以稍微加一点自定义条件,比如我让它画一幅动物主题的摄影作品。点击生成。将模型换成“realisticVisionV20”,主题换成人物,再生成一次。

Others are asking
我想找关于视觉识别相关的api
很抱歉,目前知识库中没有关于视觉识别相关 API 的具体信息。但您可以通过以下途径寻找: 1. 一些知名的云服务提供商,如阿里云、腾讯云、百度云等,它们通常提供视觉识别相关的 API 服务。 2. 专门的人工智能和计算机视觉技术公司的官方网站,可能会有相关的 API 介绍和使用文档。 3. 技术社区和开发者论坛,例如 CSDN、掘金等,您可以在这些地方与其他开发者交流,获取相关的推荐和经验分享。
2024-12-19
API是什么
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以搜索“奥本海默”的页面为例,网址中的域名(如 www.themoviedb.org)指定了网站的位置,路径(如 /search)指定了特定页面的位置,查询参数(如 query=奥本海默)则明确了具体的搜索内容。 对于获取数据,如图片地址“backdrop_path”,可能不完整,需要参考 API 文档来构造完整的地址。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 Action 的工作流大致为:先思考想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据;然后寻找所需的外部数据的 API 文档,或自己开发 API 并寻找可用的 Action;最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。 如果对 Action 很感兴趣,可以从系统学习 API 相关知识、寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。
2024-12-16
在使用openai api的时候,同一轮对话,需要每次都传system prompt吗?可以利用什么session id来减少system prompt的显示调用吗
在使用 OpenAI API 进行同一轮对话时,系统提示的使用并非每次都必须传递。系统提示在对话中类似于一个过滤器,大语言模型在回应新提示前会自动应用。一般来说,系统提示包括任务定义、输出格式和操作边界等部分,以确保大语言模型清楚任务、按要求格式化回答以及明确不应采取的行为。 另外,OpenAI 还推出了 Stateful API,开发者只需传入最新的对话记录,大模型会结合该记录和其维护的历史记录依据上下文产生新内容。Stateful API 的实现机制类似于 KV Cache,能指数级降低大模型应用的开销,提升计算速度。例如,在不使用 cache 的情况下,使用 GPT2 生成 1000 个 Token 将耗时 56 秒,而使用 cache 的耗时则被降低为 11 秒。可以预期 Stateful API 会采用类似于 KV Cache 的机制,缓存用户对话的历史记录,并在每次 API 调用中,使用增量信息结合服务端的历史记录生成文本,以此降低计算规模。 但关于是否可以利用 session id 来减少系统提示的显示调用,目前提供的知识库中未提及相关内容。
2024-12-11
API是什么
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以搜索“奥本海默”的页面为例,网址中的域名(如 www.themoviedb.org)指定了网站的位置,路径(如 /search)指定了特定页面的位置,查询参数(如 query=奥本海默)则明确了具体的搜索内容。 对于获取数据,如图片地址“backdrop_path”,可能不完整,需要参考 API 文档来构造完整的地址。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 Action 的工作流大致为:先思考想要的 GPT 类型及是否需要外部数据;然后寻找所需的外部数据的 API 文档,或自行开发 API 并寻找可用的 Action;最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。
2024-12-10
有什么 comfyui 的第三方 api 服务
ComfyUI 是一个开源的用于生成 AI 图像的图形用户界面,主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。以下是关于 ComfyUI 的一些详细信息: 生图原理: 1. 在去噪过程中,模型使用编码后的文本向量来引导图像生成,以确保生成的图像与输入的文本描述相符。 2. 提供了多种采样算法(如 Euler、DDIM、DPM++等)来控制去噪过程,不同采样器可能产生不同结果或影响生成速度。 3. VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布,解码器将概率分布映射回图像空间。 4. 最终生成的图像显示在界面上,用户可保存、编辑或用于其他目的。 5. 支持多种高级功能,如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter、放大和后处理等。 节点认识: 1. 核心是节点式界面,用户可通过拖放和连接各种节点创建自定义图像生成工作流。 2. 节点类型包括输入节点(如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点)、处理节点(如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点)、输出节点(如图像输出节点)、辅助节点(如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点)。 3. 用户可通过拖动节点间的连接线构建工作流,连接线代表数据流动。 4. 除内置节点,用户还可创建自定义节点扩展功能,自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。 5. 提供丰富的节点管理功能,包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。 其他原理: 1. 涉及 Pixel Space(像素空间)和 Latent Space(潜在空间),输入图像的像素空间对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像,许多操作在潜在空间中进行。 2. 扩散过程表示从噪声生成图像的过程,通过调度器控制,可选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像,生成图像时会进行多个去噪步,可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-10
动物开口说话、对口型的api
以下为您介绍一些关于动物开口说话、对口型的 API 相关信息: 即梦 AI: 对口型功能是即梦 AI 「视频生成」中的二次编辑功能,现支持中文、英文配音。 目前主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成,为用户的创作提供更多视听信息传达的能力。 可上传包含完整人物面容的图片,进行视频生成,待视频生成完成后,点击预览视频下的「对口型」按钮,输入台词并选择音色,或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言:中文(全部音色),英文(推荐「超拟真」内的音色)。 技巧:上传写实/近写实的人物单人图片,目前不支持多人物图片对口型;输入 prompt,选择参数,点击生成视频,尽量确保人物无形变等扭曲效果;确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配;在生成的视频下方,点击【对口型】;输入或上传需要配音的内容,注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐,点击生成;先对口型,再超分补帧。 快手可灵 AI: 快手旗下可灵 AI(Kling AI)新增对口型功能,全面开放 API,并支持创意圈发布作品。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-12-09
ChatGLM开发者团队介绍
ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,底座是 GLM 语言模型。其相关信息如下: 地址: 简介:中文领域效果最好的开源底座模型之一,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 此外,基于 ChatGLM 还有在垂直领域微调的模型,如医疗领域的 MedChatGLM,其地址为: 。
2024-10-30
我是说作为coze开发者如何获取到用户数据
作为 Coze 开发者,您可以通过以下步骤获取用户数据: 1. 建立数据库:用于存储用户数据信息,包括用户信息的相关因素。 2. 在“人设和回复逻辑”中增加对应的技能:明确存储用户信息的关键词,如“手机号”“微信”和“user”。 3. 测试效果:查看用户信息是否已被存储到数据库中。 此外,您还可以使用 Coze IDE 创建插件,并在元数据设置输入参数,通过自动生成模拟数据进行测试。在测试完成后,可在页面右上角单击发布,并在发布对话框中核对工具信息,设置是否启用工具。如果工具会收集、传输用户个人信息,需要在个人信息收集声明对话框中进行相应选择。
2024-06-24
计算两个文本的相识度代码实现
以下是关于计算两个文本相似度的代码实现相关内容: 在文本处理中,文本会先转为 tokens,再转为向量,然后放到计算机中运算以找出规律。在文本转为向量后,可以通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。例如,使用 SBERT 算法时,对于描述主体相同的情况(如屏幕相关的描述)会设为高相似性。文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量,比如屏幕模糊,它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别,目前多采用人工统计。同时,文本统计单位“1”是一个 clustering 概念,因为在向量空间中难以找到完全相同的两个单位,更多是距离较近的单位,所以统计通常以 clustering 计算。 另外,在初级菜鸟学 Langchain 实录中,对于文本相似度检索过程,包括读入文字、进行文字清洗、文本句子切分、文本向量化、计算相似度以及取前几的答案等步骤,详情可见 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/DocumentSearch 。
2024-12-19
如何计算两耳文本的相识度
计算两耳文本的相似度通常可以通过以下步骤和方法: 1. 文本预处理:将文本转为 tokens,再转为向量。 2. 相似度计算:在文本转为向量后,通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。 3. 聚类分析:可以将向量通过主成分分析降维到 2 维空间,观察文本聚类效果。 4. 文本单位定义:文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量,例如屏幕模糊,它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别情况,目前多采用人工统计。 5. 算法应用:使用 SBERT 算法时,会将描述主体相同且带有相似形容词的文本设为高相似性。但在某些情况下,不能将三级类目作为文本统计项。 6. 借助工具:如可以询问 Claude 两段文本在含义上是否大致相同,通过特定的提示格式让 Claude 进行判断和回答。
2024-12-19
文本转markdown工具有哪些
以下是一些文本转 Markdown 的工具: ShowMeAI 周刊提到的好用的转换工具,但未具体指明。 XiaoHu.AI 日报中提到的 Zerox OCR 工具,它是开源的 GPT OCR 工具,支持将 PDF、DOCX 转换为 Markdown,可并发处理,还能选择特定页面及模型选项。详细介绍可参考:
2024-12-16
免费的文本转音频
以下是一些免费的文本转音频工具和相关的人工智能音频初创公司: 免费的文本转音频工具: Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能高保真地呈现人类语调和语调变化,并能根据上下文调整表达方式。 Speechify:https://speechify.com/ ,是一款人工智能驱动的文本转语音工具,可作为多种应用程序使用,用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供了自定义的语音模型。 Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型。 人工智能音频初创公司: ,将书面内容转化为引人入胜的音频,并实现无缝分发。 ,提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 (被 Spotify 收购),提供完全表达的 AI 生成语音,带来引人入胜的逼真表演。 ,利用合成媒体生成和检测,带来无限可能。 ,一键使您的内容多语言化,触及更多人群。 ,生成听起来真实的 AI 声音。 ,为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ,为内容创作者提供语音克隆服务。 ,超逼真的文本转语音引擎。 ,使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ,听起来像真人的新声音。 ,从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ,生成听起来完全像你的音频内容。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-16
推荐一下可以将文本生成思维导图的软件
以下是一些可以将文本生成思维导图的软件: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 总的来说,这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。
2024-12-16
国内文本生成视频AI工具
以下是一些国内的文本生成视频 AI 工具: 1. Hidreamai:有免费额度,支持文生视频、图生视频,提示词使用中文、英文都可以,文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制,支持多尺寸,可以生成 5s 和 15s 的视频。网址:https://hidreamai.com//AiVideo 2. ETNA:由七火山科技开发的文生视频 AI 模型,可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达到 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps,支持中文,时空理解。网址:https://etna.7volcanoes.com/ 此外,将小说转换成 AI 视频通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等步骤,您可以利用以下工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 更多的文生视频的网站可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-15
在coze中如何接入飞书插件
在 Coze 中接入飞书插件的步骤如下: 1. 企业微信群聊机器人插件: 到语聚 ai 的第三方 api 集成平台上添加工具动作。 在平台上测试相关动作,获得返回的 API 请求的 python 代码。 按步骤集成到 Coze 的插件创建平台中。 2. 飞书多维表格插件: 使用 Coze 在 Coze IDE 中创建模式创建插件。 根据飞书开放者文档的要求在 Coze IDE 平台中用 handler 的方式编写 python 代码,配置项目依赖。 在 metadata 中配置输入和输出端信息。 最后测试发布成功。 此外,还有以下相关内容供您参考: 1. 通过已有服务 api 创建 Coze 插件: 进入 Coze,个人空间中,选择插件。新建一个插件,起个名字 api_1(名字可随意,描述叫 test)。 在插件的 URL 部分,填入刚才 ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 按照指引配置输出参数,测试后发布插件。 手捏插件搞定之后,就可以创建 bot,将创建的插件接进来,在 prompt 里面让它调用插件。 2. 大聪明的保姆级教程: 先创建第一个 bot,然后不断精进。 如创建一个 Coze Bot 帮查阅 Hacker News 并中文返回,可引入联网插件 WebPilot 实现。
2024-12-23
coze如何接入大模型
要接入大模型,以下是相关步骤: 1. 对于直接调用大模型(之前完成过 coze 对接的同学,直接去二、百炼应用的调用): 百炼首页:https://bailian.console.aliyun.com/ 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时,只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwenmax”模型为例,在/root/chatgptonwechat/文件夹下,打开 config.json 文件,需要更改"model",和添加"dashscope_api_key"。 获取 key 的方法: 视频教程: 图文教程:以下是参考配置及示意图。 注意:需要“实名认证”后,这些 key 才可以正常使用,如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错,那说明没有实名认证,点击去,或查看自己是否已认证。 2. 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系: 首先进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求,自定义工作流信息,点击确认后完成工作流的新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。接下来,按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。
2024-12-13
chatgpt-on-wechat接入coze相关教程
以下是 chatgptonwechat 接入 coze 的相关教程: 1. 登录宝塔面板,在宝塔面板中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 项目模板代码示例如下:将编译好的内容复制进来。 在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。 现实运行成功。 点击容器后,可以看到运行的是两个服务,因为接口文档中启动了两个服务。 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。这个界面不会实时更新显示,需要手动刷新一下。点击“刷新日志”,如果看到 WeChat login success,就成功将 Bot 接入微信中了。 2. 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版。 无备注干净版。 将上面编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”。 选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功,如果无法正常启动,请看文档后面的“常见问题”。 3. 注意事项: 该教程默认您已经掌握通过 COW 接入微信机器人的方式了。如需补课请先前往:【共学最全版本】微信机器人跟学教程。 在 chatgptonwechat 中 config.json 中配置您自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID。 coze_api_key:“您创建的 Coze API Key”。 coze_bot_id:“您对应微信 Bot 的 Coze Bot 的 id”。
2024-12-11
你好,我目前正在做oj系统,我想在项目中接入ai助手,来帮助用户分析问题,和输出正确代码
您好,在将 AI 助手接入您的 OJ 系统以帮助用户分析问题和输出正确代码方面,这是一个很有前景的想法。首先,您需要明确您希望 AI 助手具备的具体功能和性能要求,例如能够处理的编程语言种类、问题分析的深度和准确性等。 接下来,您可以考虑选择适合的 AI 技术和框架。目前常见的有自然语言处理(NLP)技术,用于理解用户的问题描述;机器学习算法,用于预测和生成代码。 在数据准备方面,您需要收集大量的编程相关数据,包括问题描述、正确的代码示例等,以训练您的 AI 模型。 同时,要注意确保 AI 助手的输出符合编程规范和最佳实践,并且能够与您的 OJ 系统进行有效的集成和交互。 您还需要考虑如何对 AI 助手的性能进行评估和优化,以不断提升其服务质量。 希望以上建议对您有所帮助,如果您能提供更多关于您的 OJ 系统和需求的详细信息,我可以为您提供更具针对性的指导。
2024-12-05
feishu接入gpt
以下是关于飞书接入 GPT 以及相关操作的内容: 产品经理使用 ChatGPT 优化代码的案例:一位产品经理对新技术感兴趣且为了提升自身能力,选择让 GPT 介入实际工作中的代码优化。选取的是一段 SQL 查询代码,旧代码存在性能差和历史数据存档问题。最终优化效果显著,SQL 执行时间大幅缩短,效率提升 520 倍,复杂度降低 6 倍,还能保存所有历史数据。 张梦飞的【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信: 登录成功后,找他人私聊或在群中@自己,可看到机器人正常回复。 若想更改提示词,返回“目录 4 里的第 17 步”进行设置,更改后需返回首页右上角点击重启服务器,然后在“文件”的【终端】里输入相应指令重新扫码登录。 插件添加可参考相关文章。 Yaki 关于 GPT /MJ 接入微信中接入 Midjourney 的部分:若在/root/chatgptonwechat 中的 config.json 中更改了触发条件,需按条件编写第一个字,私聊中无需@机器人即可使用,群聊中需要@机器人触发。
2024-11-20
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15