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有没有可以根据我的需求,自动生成搜索高质量query的prompt

回答

以下是为您整理的关于自动生成搜索高质量 query 的 prompt 的相关内容:

  1. JackeyLiu (JK):
    • 作为 ChatGPT 的深度用户,为节省每次构建 Prompt 的力气,打算写一个基于初始问题自动生成优质 Prompt 的 Prompt。其构建 Prompt 的方法论来自于CRISPE 提示
  2. 做调研:
    • 生成调研报告的 prompt 构建过程艰难,经过多次尝试和迭代,包括试用 webpolit 和 web browsing 等,最终在群里大佬的建议下,通过在需要搜索网络信息的章节处打上标签让 GPT-4 自主搜索信息来生成内容,并选择使用 webpolit 插件,放弃了 web browsing 模式,完成了调研报告的 prompt。且在解决问题前,用前几版 prompt 帮团队和同学完成了 3 篇调研报告。
  3. 生成式 AI:下一个消费者平台:
    • 这种根据特定需求生成策划过的选项列表的搜索方式在产品推荐方面有价值,例如为特定的宠物推荐狗粮或特定条件下推荐服装。在企业内部搜索应用中也有巨大潜力,如Glean允许团队跨应用搜索,Vowel允许用户查询视频会议记录。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

JackeyLiu (JK):Prompt 自动优化思路

最近也算是chatgpt的深度用户了,但随着使用变长,每次我都需要重新去构建我的Prompt,虽然我已经熟知了Prompt的构建通用方法,但还是每次都需要把这个方法拿出来,根据我实际的问题去构建一遍。因为我自己平时还是喜欢用偏生活化的文字进行交流,每次构建Prompt都得动一下脑子,为了节省力气,所以就干脆一点,就写一个基于我的「初始问题」,自动生成「优质Prompt」的Prompt。构建Prompt的方法论,来自于:[CRISPE提示](https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List)

做调研:我用这条 prompt,2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告

这个部分最难,导致我半天就可以搞定一条提示词,硬是让我迭代了1天半,就这,还差点让我抑郁想打住不干了。中间细节过于繁杂,这里就打住就不说了,总之,我是一会儿试了webpolit,一会儿又试了web browsing,结果要么偶尔不起作用,要么就是全程打开搜索,让我一直等,真的是整个人绷住了。好在我去了星球和群聊求助,群里的大佬也给力,都给了我建议,这也让我有了一些思路。结合之前在即刻上看到的优秀提示词,我想:能不能在需要搜索网络信息的章节处打上标签,然后GPT-4看到标签后就会自主搜索信息再来生成内容,没打上标签的就直接输出?一试,还真行。不得不说,大佬就是大佬,思路就是不一样。为了让GPT-4有更好的选择性搜索,我这里选择使用webpolit插件,放弃了之前坚持的web browsing模式。prompt其他部分按顺序写完即可。经过以上一番操作后,终于写完了完成调研报告的prompt。只不过,在最后解决这个问题之前,我就已经用前几版的prompt帮团队和同学写完了3篇调研报告,虽然还凑合,但总是不及我最后一版提示词的效果。哎,感觉亏了。最后,再附上最新版本的prompt:

生成式 AI:下一个消费者平台

这种搜索方式对于产品推荐尤为有价值。今天,做出明智的购买选择通常需要浏览数十个链接和数百条评论。如果你可以根据你的特定需求得到一个策划过的选项列表,那会怎样呢?例如,一些可能的提示:“为一只六个月大、胃部敏感的拉布拉多贵宾犬推荐的最佳狗粮”,或者“纽约冬天低于250美元的骆驼色大衣”。此外,我们看到企业内部搜索的应用中具有巨大潜力。现在,大多数公司使用一系列通信应用和数据库,如Gmail、Slack、Drive、Asana等。在所有这些工具中找到单一的文档、消息或指标可能是一个挑战。像[Glean](https://www.glean.com/)这样的产品允许团队跨应用搜索,而[Vowel](https://www.vowel.com/)允许用户查询他们的视频会议记录。

其他人在问
一个 prompt 有 10 段文本内容,怎么标记不同段落的权重
当一个 prompt 有 10 段文本内容时,标记不同段落权重的方法如下: 使用双冒号“::”将提示分成不同部分,并在双冒号后面立即添加一个数字来指定该部分的相对权重。例如,“hot::2 dog”表示单词“hot”比“dog”重要度高出两倍。 在版本 1、2、3 中只接受整数作为权值,版本 4 能接受权值的小数位数。未指定权值时默认为 1。 负数权值可用于提示中以删除或排除不需要的元素,但所有权值的比必须是正数。 改变 tag 权重有多种方式: :数值从 0.1 到 100,低于 1 减弱,大于 1 加强。 括号,权重就重 1.1 倍;每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 小括号权重乘 1.1,如 a;中括号权重除以 1.1;小括号里面直接用冒号写权重也行;反斜杠可以让小括号的权重不生效当做一般字符串处理。 花括号写法,一个花括号权重为 1.05。 提示词其他常用语法:是画到一半的时候开始不画女孩。
2024-11-17
什么是prompt?
Prompt 是您给大模型的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。它可以是一套与大模型交互的语言模板,通过这个模板,您可以输出对大模型响应的指令,明确大模型应该做什么、完成什么任务以及如何处理具体任务,并最终获得期望的结果。大模型的本质是基于语言的概率模型,没有 Prompt 时,大模型随机给出答案,有了 Prompt 则相当于给了一个包含对模型要求、输入和输出限制的模板,让大模型在限制下得到概率最大的答案。此外,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特定模式或规则进行响应。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,还能在设定中要求模型按一定思路逻辑回答,如思维链(cot),也能让模型按特定格式(如 json)输出,使模型成为输出器。
2024-11-17
用 mj 做文生图,Prompt 模板
以下是使用 MJ 进行文生图的 Prompt 模板: 1. 定主题:明确您需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。 2. 选择基础模型 Checkpoint:按照主题,找内容贴近的 checkpoint。一般喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型,如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等,效果较好。 3. 选择 lora:在想要生成的内容基础上,寻找内容重叠的 lora,以控制图片效果及质量。可多参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 4. ControlNet:用于控制图片中特定的图像,如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能,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. Prompt 提示词:用英文写想要 AI 生成的内容,使用单词和短语的组合,不用管语法,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要 AI 避免产生的内容,同样不用管语法,只需单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法:较复杂,一般选 DPM++ 2M Karras 较多。最稳妥的是留意 checkpoint 的详情页上模型作者是否有推荐采样器,使用推荐的采样器更有保障。 10. 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++ 2M Karras 后,采样次数一般在 30 40 之间,多了意义不大且慢,少了出图效果差。 11. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 另外,使用 Stability AI 基于 Discord 的媒体生成和编辑工具进行文生图时: 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 2. 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 3. 输入/dream 会提示没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,点击提交,会免费试用三天,三天后开始收费。 4. 输入/dream 提示词,这部分和 MJ 类似。 5. 和 MJ 手工输入参数不同,可选参数有五类: prompt:提示词,正常文字输入,必填项。 negative_prompt:负面提示词,填写负面提示词,选填项。 seed:种子值,可以自己填,选填项。 aspect:长宽比,选填项。 model:模型选择,SD3,Core 两种可选,选填项。 Images:张数,1 4 张,选填项。完成后选择其中一张。 在 MJ 应用篇儿童绘本制作、人物一致性方面: 1. 生成人物图片:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt + 人物动作 + 风格词”,在 mj 中生成直到得到满意的人物图像。垫图 URL + “In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”,iw 取值范围,不填写默认 iw = 1,iw 值越大越接近垫的图像,反之更接近提示词。为确保人物一致性,取 iw 2 。 2. 合成人物和场景,垫图并重新生成:使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐(若画面和谐或 PS 技术足够,也可不用图生图),将合成后的图作为垫图(iw 2),mj 重新生图,如“prompt:垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 3. 绘本展示。
2024-11-15
文生图的 Prompt 模板
以下是关于文生图的 Prompt 模板的相关内容: 通常描述逻辑包括人物及主体特征(如服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(如室内室外、大场景、小细节),环境光照(如白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(如距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(如高画质、高分辨率),画风(如插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。 对于新手,有功能型辅助网站帮助书写提示词,如 http://www.atoolbox.net/ ,可通过选项卡方式快速填写关键词信息;https://ai.dawnmark.cn/ ,每种参数有缩略图参考,方便直观选择提示词。还可以去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏,然后点击生成按钮下的第一个按键,不过要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同,也可只取其中较好的描述词使用。 在 Tusiart 中,文生图的操作流程如下: 定主题:确定要生成的图的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:找内容贴近主题的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定的图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 设置 VAE:无脑选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写要避免的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:如选 DPM++ 2M Karras,留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 采样次数:根据采样器特征,如选 DPM++ 2M Karras 采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据喜好和需求选择。 在一些提示词中,括号和“:1.2”等是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。同时还有反向提示词,告诉 AI 不要的内容。
2024-11-15
关于儿童绘本的Prompt
以下是关于儿童绘本的 Prompt 相关内容: 对于儿童故事读物,通常需要具备以下特点: 1. 语言简单易懂,使用简洁的语言和短句子,便于孩子理解和跟随故事情节。 2. 具有丰富的想象力,充满奇幻和想象,带有魔法、奇妙的生物和奇异的世界,激发孩子的创造力和想象力。 3. 包含教育意义,常包含道德教训或生活启示,帮助孩子理解基本价值观。 4. 拥有生动的角色,包括可爱的动物、勇敢的英雄、善良的公主等,以有趣的人物形象吸引孩子注意力。 5. 经常使用重复的句子或韵律感强的语言,增强记忆力和语言的音乐感。 6. 具备互动性,许多儿童故事设计为互动式,鼓励孩子参与情节发展。 7. 有明确的情节结构,故事情节简单明了,有清晰的开始、发展和结局,方便孩子跟随和理解。 8. 配有丰富的插图和图画,增强视觉吸引力,帮助孩子更好地理解和记忆故事内容。 在让 LLM 生成故事时,需要限定生成的内容主题、风格、适合人群等的 prompt,例如生成「漫画小书虫📚🐛」的相关故事,并按照格式返回文本内容,以方便后续对数据解析、配图。 此外,小七姐在 K12 领域应用中提到儿童 PBL 项目 Prompt,原始设计思路包括: 1. 作为家长,获取 10 个生活中可能的 PBL 项目主题。 2. 对感兴趣的主题进一步拓展 5 个相关主题。 3. 选择主题后,设计包含目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估的 PBL 项目。 4. 根据反馈优化项目。 5. 设计测试评估孩子在项目中的知识与能力、提升可能、学习风格和兴趣点。 6. 根据孩子的真实反馈设计个性化学习方案。 7. 明确家长在项目中承担的角色和提供的支持。 8. 写一封信吸引孩子参与家长设计的学习项目。 例如为一位特别喜欢识认汽车品牌、喜欢交通工具、挖掘机等工程机械车的 3 岁小朋友设计一个包含能练习中、英文的 PBL 项目式学习任务,包含项目目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估。 在提示简介中,提示是给 Claude 的用于引发相关输出的文本,通常以问题或指示的形式出现,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。
2024-11-15
prompt是什么
Prompt 是您给 AI(如 Claude)的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如:“Why is the sky blue?” 它是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持的语言为英语,emoji 也可以用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag,改变 tag 权重有两种写法,还可以进行 tag 的步数控制。此外,prompt 是给到大模型输入的一段原始输入,能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。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设定展开,还能在 prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答,如思维链(cot),也能让模型按照特定格式(如 json)输出,将模型变成输出器。
2024-11-14
因此在prompt中,把query放到头部和尾部,同时根据相似度,把相似度大的文档放到context的两端,是什么意思,要如何做到
在开发产品视角的大模型 RAG 应用的 Prompt 阶段,匹配出与问句向量最相似的 top k 个 chunk 后,将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。在这个过程中,根据论文《Lost in the Middle:How Language Models Use Long Contexts》,由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差,所以把 query(即问句)放到 prompt 的头部和尾部,同时按照相似度,将相似度大的文档放置在 context(上下文)的两端,这样做能够提升回答效果。要做到这一点,需要在进行 prompt 工程时,选择最合适的 prompt 模板,并按照上述原则对 query 和相似度大的文档进行合理的位置安排。
2024-08-19
做 video lip sync 的高质量项目有哪些?
以下为一些关于 video lip sync(视频唇形同步)的高质量项目介绍: 谷歌的“Generating audio for video”项目正在开展进一步研究。该项目具有以下特点: 1. 与现有视频音频解决方案相比,它能够理解原始像素,并且添加文字提示是可选的。 2. 系统无需手动调整生成的声音和视频,避免了对声音、视觉效果和时间等不同元素进行繁琐的调整。 3. 但仍存在一些限制因素需要解决,比如音频输出质量依赖于视频输入质量,视频中的假象或失真超出模型训练分布范围会导致音频质量明显下降。 4. 正在改进涉及语音的视频唇形同步。V2A 尝试从输入的文稿生成语音并与角色的唇形动作同步,但配对的视频生成模型可能不受文稿条件的限制,这会造成不匹配,导致唇形同步不自然。 需要注意的是,这一项目仍在不断完善和改进中。
2024-07-24
有哪些高质量 sft 多轮对话数据集
高质量的SFT(Supervised FineTuning)多轮对话数据集在训练对话系统时至关重要。以下是一些公认的高质量多轮对话数据集: 1. ConvAI2 Dataset ConvAI2数据集是基于PersonaChat数据集构建的,用于ConvAI2挑战赛。它包含了多轮对话,且每个对话都有明确的角色和背景信息,有助于训练更具个性化的对话系统。 链接: 2. DSTC系列数据集 DSTC(Dialogue State Tracking Challenge)系列数据集是多轮对话系统研究中的经典数据集,涵盖了多种任务和领域,如任务导向对话、对话状态跟踪等。 DSTC2: 专注于餐馆预订任务。 DSTC3: 扩展了DSTC2,增加了更多的任务和对话状态。 DSTC6: 涉及对话行为理解和对话状态跟踪。 链接: 3. MultiWOZ Dataset MultiWOZ(MultiDomain Wizard of Oz)是一个大规模、多领域任务导向对话数据集,涵盖了多个对话场景,如餐馆预订、酒店预订、出租车预订等。数据集中的对话是由实际用户和客服人员通过WizardofOz方法生成的,质量较高。 链接: 4. Ubuntu Dialogue Corpus Ubuntu Dialogue Corpus是一个大规模、多轮对话数据集,基于Ubuntu的IRC日志。数据集包含技术支持对话,适用于训练技术支持和问答系统。 链接: 5. CoQA Dataset CoQA(Conversational Question Answering)数据集用于对话式问答系统的训练。数据集中每个对话包含一个给定的文本和相关的问题回答对。 链接: 6. TopicalChat Dataset TopicalChat数据集是微软创建的,用于开发和评估开放领域对话系统。数据集包括不同主题的多轮对话,涉及科技、娱乐、体育等多个领域。 链接: 7. PersonaChat Dataset PersonaChat数据集包含多轮对话,每个对话参与者都有预定义的个人信息或“persona”,旨在开发更具个性化和情感的对话系统。 链接: 总结 这些数据集覆盖了多种对话场景和任务类型,是开发高质量对话系统的重要资源。在使用这些数据集进行训练时,可以结合具体的应用场景和需求,选择合适的数据集进行SFT。
2024-06-13
为什么说“当下的人工智能技术,只有高质量输入,才能得到高质量输出?”
之所以说"当下的人工智能技术,只有高质量输入,才能得到高质量输出",主要有以下几个原因: 1. 数据驱动的本质 现有的人工智能技术,尤其是深度学习技术,高度依赖于训练数据的质量。模型的学习能力、推理能力都来源于训练数据。如果输入的训练数据质量不佳(含噪声、偏差、覆盖面不全等),模型很难学习到有效的模式,自然也难以产出高质量的输出结果。 2. 无监督学习的局限性 目前主流的人工智能方法大多采用无监督学习的范式,通过自主发现数据中的模式和规律进行建模。这种方式对训练数据的质量要求更高,因为只有高质量数据才能真实反映潜在的知识模式。低质量数据往往会导致模型学习到错误规律。 3. 缺乏逻辑推理能力 现有人工智能系统缺乏对因果逻辑的深刻理解能力,无法对输入数据的合理性和正确性进行有效判断,从而依赖于训练数据的质量来保证输出质量。 4. 黑箱特性和可解释性不足 深度学习模型本质上是一个黑箱,我们难以判断其内在机制是否符合逻辑,也无法完全解释模型输出的依据和原因。因此只能最大程度地保证输入质量来期望获得理想输出。 5. 显式知识和常识缺失 大多数人工智能模型缺乏对现实世界的显式知识和常识理解能力,无法对输入数据中的明显错误或矛盾进行识别和纠正,从而也需要高质量的输入数据作为前提。 总的来说,当前人工智能技术在自主学习和逻辑推理能力上还有不足,更多依赖于训练数据的质量。只有保证高质量的输入,才能最大限度地利用人工智能系统的优势,获得令人满意的输出结果。这也是人工智能领域需要继续改进的重要方向之一。
2024-05-02
目前大部分的高质量的ai图片都是那些网站,是不是都要付费?
目前大部分的高质量的 AI 图片主要来自于例如 Midjourney、DALL·E 等。这些工具通常需要付费使用,但是,也有一些免费的 AI 绘画工具,但是它们的图片质量可能不如付费工具高。
2024-04-18
图生视频有什么办法生成高质量视频
有以下几种方法可以生成高质量的图生视频: 1. 使用阿里妈妈推出的 AtomoVideo 框架 AtomoVideo 可以将静态图片自动转换为高质量视频动效 采用了多项新技术,如优质数据集构建、多粒度图像注入、渐进性动作强度增加等 可与现有的文生图(T2I)模型进行兼容,生成视频保真度高 2. 使用 Runway ML Gen2 视频生成器 Runway ML Gen2 是一个多模式人工智能系统,可以从文本、图像或视频剪辑生成新颖的视频 允许用户通过文本到视频生成来创建各种风格的视频 提供高级设置来微调生成效果,如调整分辨率、插值等 3. 使用 Kaiber AI 视频生成器 Kaiber AI 可以从图像、音频或视频开始,生成高品质的视频 提供精选样式和提示模板,帮助用户获得更多灵感 易于使用,适合初学者 4. 使用 SD 社区的 I2VAdapter 插件 I2VAdapter 可以与 Stable Diffusion 等图生模型进行兼容 通过时空建模等技术,生成高质量的视频内容 为图生视频领域的创意应用开辟了新的可能性 总的来说,这些基于 AI 的图生视频技术都可以帮助用户快速生成高质量的视频内容,大大提高创作效率。
2024-04-18
生成式搜索和知识问答的区别
生成式搜索和知识问答存在以下区别: 生成式搜索: 采用大型语言模型技术,能更好地理解用户自然语言查询的语义,不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎,通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答: 例如 RAG ,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。 原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外,为您推荐一些 AI 搜索引擎: 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰、有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来将支持多模态搜索。 Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind:专为开发者设计的 AI 搜索引擎,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
我没有知识库,如何让AI就某一问题穷尽搜索
要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索,一般会涉及以下步骤: 1. 文档向量化:知识库中的文档需要被转换成向量形式,以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时,会完成文档的向量化,这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索: 相似性计算:使用相似性度量方法(如余弦相似性)计算问题向量和各个文档向量之间的相似度,以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择:根据相似性得分对所有文档进行排序,通常会选择得分最高的几个文档,认为这些文档与问题最相关。 信息抽取:从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案,可能涉及进一步的文本处理技术,如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段:将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 此外,像生物进化中通过自然选择的方式,从特定规则开始逐步改变(可能随机),在每一步保留最有效的规则并丢弃其他,这种方法不是我们通常定义的“人工智能”(更像是“遗传算法”),但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好,因为维度越多,陷入局部最小值的可能性越小。 同时,给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书,当 AI 遇到不确定问题时,可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,或者利用整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。
2024-11-13
我想搜索全面彻底的搜索某方面客观存在的事实信息,有什么工具可以实现
以下是一些可以用于全面彻底搜索某方面客观存在的事实信息的工具和相关信息: Coze 手搓的极简版 Perplexity:它旨在结合搜索引擎和 LLM 的优势,提供更优的信息检索体验。但 LLM 本身作为知识问答工具存在缺陷,如无法实时获取最新信息、有“幻觉”问题、无法给出准确引用来源等,而搜索引擎返回的信息呈现形式原始,需要进一步处理。 基于嵌入的搜索:OpenAI 提出,如果作为输入的一部分提供,模型可以利用外部信息源,例如通过嵌入实现高效的知识检索。文本嵌入是衡量文本字符串相关性的向量,相似或相关的字符串距离更近,利用快速向量搜索算法,可将文本语料库分割成块进行嵌入和存储,给定查询后进行向量搜索找到最相关的文本块。相关示例实现可在中找到。关于如何使用知识检索来最小化模型编造错误事实的可能性,可参阅策略“指示模型使用检索到的知识来回答查询”。
2024-11-13
用20个字概括AI问答和搜索
AI 问答和搜索包括联网检索、多种引擎及检索原理 存在联网检索的 AI 及相关工具。 推荐多种 AI 搜索引擎。 介绍知识库检索的原理和步骤。
2024-11-13
搜索DragGAN
DragGAN 于 2023 年 6 月 25 日开源。喜欢 AI 绘画的对它应该不陌生,期待它带来更大的惊艳。此外,相关论文中增加了微软研究院新发布的多模态 AI 助手;学习路径中增加了适合初学者的深度学习课程 fast.ai ;AI 名词增加到 80 多个,补充了很多技术名词。您可以通过以下链接获取更多详细信息:
2024-11-11
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11