以下为一些提示词生成器的网站推荐:
此外,提示词也可以是一个复杂的系统性工程。由 Harrison Chase 开发的 LangChain,允许开发者将语言模型与应用程序连接起来,使应用程序能够嵌入大模型的能力。俗称 ReAct,它展示了一种提示词技术,允许模型“推理”(通过思想链)和“行动”(通过能够使用预定义工具集中的工具,例如能够搜索互联网)。下面是一个简单的提示词链示例:目的是用 AI 批量生成拆书稿(拆书搞就是把一本书分解成为一些小节,一些平台会购买优质的书稿,帮助读者快速阅读)。设计思路是十拆法,除了恰好有十个章节的书以外,多的就合并,少的就分解,根据实际情况拆分。程序输出是每次运行可以无需人工干预,自动生成上百篇内容。输入一个简单的书名,输出百篇文章,最大化效率!
|站点名|网站介绍|地址|附件|<br>|-|-|-|-|<br>|[promptoMANIA](https://promptomania.com/generic-prompt-builder/)|AI艺术提示词生成器|[https://promptomania.com/generic-prompt-builder/](https://promptomania.com/generic-prompt-builder/)||<br>|[pictionAIry](https://pictionairy.com/)|玩游戏也能练习Prompt书写|[https://pictionairy.com/](https://pictionairy.com/)||<br>|NovelAI tag生成器|设计类Prompt提词生成器|[https://wolfchen.top/tag/](https://wolfchen.top/tag/)||<br>|魔咒百科词典|魔法导论必备工具,简单易用的AI绘画tag生成器|[https://aitag.top/](https://aitag.top/)||<br>|KREA|设计AI的Prompt集合站,create better prompts|[KREA — create better prompts.](https://search.krea.ai/)||<br>|Public Prompts|免费的prompt合集,收集高质量的提示词|[https://publicprompts.art/](https://publicprompts.art/)||<br>|AcceleratorI Prompt|AI词汇加速器,加速Prompt书写,通过按钮帮助优化和填充提示词|[https://ai.dawnmark.cn/](https://ai.dawnmark.cn/)||
prompter/)||<br>|IMI Prompt|支持多种风格和形式的详细的MJ关键词生成器|[https://www.imiprompt.com/](https://www.imiprompt.com/)||<br>|Prompt Hero|好用的Prompt搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT & Midjourney|[https://prompthero.com/](https://prompthero.com/)||<br>|OpenArt|AI人工智能图像生成器|[https://openart.ai/](https://openart.ai/)||<br>|img2prompt |根据图片提取Prompt|[https://replicate.com/methexis-inc/img2prompt](https://replicate.com/methexis-inc/img2prompt)||<br>|MidJourney提示词工具|专门为MidJourney做的提示词工具,界面直观易用|[https://aijiaolian.chat/midjourney](https://aijiaolian.chat/midjourney)||<br>|PromptBase|Prompt交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计Prompt模板|[https://promptbase.com/](https://promptbase.com/)||<br>| AiTuts Prompt| AiTuts Prompt是一个精心策划的高质量Midjourney提示数据库,提供了广泛的不同风格供你选择。|[https://prompts.aituts.com/](https://prompts.aituts.com/)||
提示词也可以是一个复杂的系统性工程,本文介绍了一种自动生成大量内容的方法。由Harrison Chase开发的LangChain,允许开发者将语言模型与应用程序连接起来,使应用程序能够嵌入大模型的能力。俗称ReAct,它展示了一种提示词技术,允许模型“推理”(通过思想链)和“行动”(通过能够使用预定义工具集中的工具,例如能够搜索互联网)。下面拿我23年初,我设计的一个简单的提示词链作为示例:目的:用AI批量生成拆书稿(拆书搞就是把一本书分解成为一些小节,一些平台会购买优质的书稿,帮助读者快速阅读)设计思路:十拆法,除了恰好有十个章节的书以外,多的就合并,少的就分解,根据实际情况拆分。程序输出:每次运行可以无需人工干预,自动生成上百篇内容。输入一个简单的书名,输出百篇文章,最大化效率!