Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

可以输出文档和表格的AI

Answer

以下是一些可以输出文档和表格的 AI 工具及相关使用方式：

关于 Excel 的 AI 工具：

  1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。
  2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。
  3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。
  4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。

使用 AI 处理文档和数据的方式：

  1. GPT-4 的代码解释器模式：允许上传文件到 AI，编写和运行代码，并下载 AI 提供的结果。可用于执行程序、运行数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。
  2. Claude 2：对于处理文本特别是 PDF 表现出色。可以粘贴整本书到 Claude 的前一版本中取得不错的结果，新模型更强大。还可以通过询问后续问题来审问材料。

需要注意的是，这些系统仍可能产生幻觉，若要确保准确性，需检查其结果。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到相关应用中，进一步提高工作效率和智能化水平。

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

References

问：关于Excel的AI有哪些?

关于Excel的AI功能，目前有几种不同的工具和插件可以增强Excel的数据处理和分析能力，以下是一些可用的AI工具：1.Excel Labs：这是一个Excel插件，它新增了生成式AI功能，基于OpenAI技术，允许用户直接在Excel中利用AI进行数据分析和决策支持。2.Microsoft 365 Copilot：微软推出的AI工具，整合了Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等办公软件，通过聊天的形式，用户可以告知Copilot他们的需求，如数据分析或格式创建，Copilot将自动完成这些任务。3.Formula Bot：Formula Bot提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可以通过自然语言交互式地进行数据分析和生成Excel公式。4.Numerous AI：这是一款支持Excel和Google Sheets的AI插件，除了公式生成外，还可以根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。这些工具通过AI技术提升了Excel的数据处理能力，使得用户可以更加高效地进行数据分析和决策。随着技术的不断发展，未来可能会有更多AI功能被集成到Excel中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南

[我上周写了关于代码解释器的文章](https://www.oneusefulthing.org/p/what-ai-can-do-with-a-toolbox-getting)。它是一种GPT-4模式，允许您将文件上传到AI，允许AI编写和运行代码，并允许您下载AI提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析（尽管您需要充分了解统计数据和数据才能检查其工作），并创建各种文件、[网页](https://twitter.com/prkeshari/status/1678155933606637568?s=20)甚至[游戏](https://twitter.com/icreatelife/status/1678184683702566922?s=20)。尽管自它发布以来，关于未经培训的人使用它进行分析的风险有很多争论，但许多测试代码解释器的专家都留下了深刻的印象，[以至于一篇论文表明，它需要改变我们培训数据科学家的方式。](https://twitter.com/emollick/status/1678615507128164354?s=20)如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息，请访问我之前的帖子。我还制作了一个初始提示，以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。它给出了一些良好图表设计的基本原则，也提醒它可以输出许多种类的文件。

如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南

你可以[在这里](https://t.co/m4yAdKROiJ)找到。对于处理文本，特别是PDF，到目前为止，Claude 2非常出色。我在整本书中粘贴到Claude的前一版本中，取得了令人印象深刻的结果，新模型要强大得多。你可以[在这里](https://www.oneusefulthing.org/p/what-happens-when-ai-reads-a-book)看到我之前的经验，以及一些可能有趣的提示。我还给了它许多复杂的学术文章，并要求它总结结果，它做得很好！更好的是，你可以通过询问后续问题来审问材料：这种方法的证据是什么？作者得出了什么结论？等等......有些事情需要担心：这些系统仍然产生幻觉，尽管方式更有限。如果您想确保准确性，你需要检查它们的结果。

Others are asking
我是一个新手，如何搭建AI智能体？
搭建 AI 智能体的步骤如下： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”（测试下来，通义对提示词理解、执行效果最好）。 4. 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词（可以按照需求和实际效果进行优化调整）。 AI 智能体就像员工或智能助手，能根据设定的工作流自动调用不同的 AI 工具完成全流程任务。例如要写一篇文章，可以设计一个“写作助手”的 AI 智能体，在文本框输入文章的主题、风格和要求，它会自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等工作，无需人类干预，大大提高效率。
2025-01-12
我应该从哪里开始学ai
以下是为您提供的新手学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么，其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，还有以下建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。
2025-01-12
怎么让ai成片
要让 AI 成片，可以参考以下步骤： 1. 构思故事： 原创（直接经验）：基于您或您周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编（间接经验）：对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。 剧本写作：编剧有一定门槛，建议先写再看书，不断实践、完善和总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编入手，或对触动您的短篇故事进行改编，并多与他人讨论。 2. 生成带有文本提示和图像的视频： 在 Advanced 部分，使用 Seed 选项添加种子编号，控制 AI 创作的随机性。相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate 生成。 3. 将小说做成视频的流程： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成视频。 后期处理：剪辑、添加特效和转场，提高视频质量。 审阅与调整：观看视频，根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出最终视频并分享。 请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异。AI 工具的可用性和功能也可能变化，建议访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-12
Ai是什么
AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西，其生态位是一种似人而非人的存在。 对于没有理工科背景的人来说，把 AI 当成一个黑箱即可，只需要知道它能理解自然语言并输出自然语言。 最初，计算机是按照明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 AI 已经渗透到各行各业，以下是一些主要应用场景： 1. 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 2. 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 4. 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 5. 交通运输：（此处未具体提及相关应用）
2025-01-12
你是用的什么AI引擎？
以下为为您提供的关于 AI 引擎的相关信息： Inworld AI 角色引擎：这是一家专注于游戏和人工智能的初创公司开发的引擎。它可以将游戏的 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中，超越了大语言模型，增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能。能使 NPC 自我学习和适应，具有情绪智能，创建具有独特个性和上下文意识的角色，这些角色可以无缝集成到实时应用中。其功能包括目标和行动、长期记忆、个性、情绪等。例如，目标和行动方面，可使用定义的触发器、意图识别和动机来触发角色对玩家行为的反应，并在游戏中驱动交互；长期记忆方面，角色以类似人类的记忆功能操作，从闪存和长期记忆中检索信息；个性方面，通过使用自然语言创建不同的个性，添加丰富细节使角色生动；情绪方面，角色能够对与用户的互动表达情绪。 NVIDIA ACE：全新 AI 游戏角色引擎，让 NPC 不再机械化，而是拥有感知、思考、决策和行动能力。虚拟角色可与玩家互动、适应环境变化，并根据玩家行为进行调整，成为“活角色”。
2025-01-12
aiagent智能体是从什么时候开始实现的
AI Agent 的概念起源可以追溯到达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），之后马文·明斯基引入“Agent”概念，至此“AI”和“Agent”彻底聚齐。心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果，这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。明斯基在《心灵社会》中还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能，如专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等。
2025-01-12
怎么用飞书ai助手在文档内部总结文档内容
以下是关于如何用飞书 AI 助手在文档内部总结文档内容的相关信息： 1. 大型语言模型在概括文本方面的应用：可在 Chat GPT 网络界面中完成，从入门代码开始，如导入 OpenAI、加载 API 密钥和使用 getCompletion 助手函数。还提到对产品评论进行摘要的任务及相关提示。包括文字总结、针对某种信息总结、尝试“提取”而不是“总结”、针对多项信息总结等方面。 2. 总结其他内容： 文章：可让 AI 总结不超过 2 万字的文章，如复制文章给 GPT 进行总结，GPT4 能识别重点内容。 B 站视频：通过获取视频字幕，将其提取后发给 AI 执行内容总结任务。可安装油猴脚本获取字幕，如 ，下载字幕并复制给 GPT 进行总结。 3. 实践：群总结工具 微信群聊总结 AI 助手：Mac 版可在技术支持。自己跑不起来的同学，可加机器人微信号：aoao_eth，把机器人拉进群。 新版本：有桌面应用，包括一键监控、总结、发送等功能。可使用桌面版或脚本版，下载后配置 app key 即可运行。暂时只有 mac 版本，windows 版本可自己构建或直接运行代码。提供了功能截图，如每日群聊监控和数据统计、一键总结等。
2025-01-11
如何制作这样的一个AI agent？我可以将所有的文档放在本地或者云盘。
AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来，我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 在了解 AI Agent 之前，我们先考虑一个场景：我们要写一本 20 万字的关于人工智能最新技术的书。在没有大模型之前，写书一般会按照如下流程： 1. 先使用搜索引擎搜索一些相关书籍和信息进行阅读，为我们打开思路。 2. 形成本书的大纲，并且考虑清楚每一章节要编写的内容。 3. 针对每一个章节进行内容的编写，在编写过程中可能会调整文章的大纲。 4. 在编写后面章节的时候可能会忘记前面写的内容，需要去翻阅前面已经写的内容。 5. 文章初步完成之后，可能会找相关专业人士帮忙修改。 6. 经过几番调整之后，书籍最终成型。 在大模型出现之后，可能会直接请大模型帮忙生成，但会发现写出来的书根本无法阅读，这不仅仅是因为大模型的能力不行，还因为相比于第一种写书的方式，第二种方式明显缺少了几个环节： 1. 没有办法使用 Google 获取最新的外部信息（大模型的训练数据是有日期限制的）。 2. 没有对整个事情进行规划（比如先写大纲，再编写每个章节，然后和别人讨论，最后成文）。 3. 大模型没有记忆的能力，由于上下文（脑容量）的限制，无法一次性完成 20 万字的文章，会造成前言不搭后语的现象。 而 AI Agent 就是为了解决这个问题。AI Agent 是应用了大模型（LLM）能力的 Agent。以 GPT 为代表的大模型的出现，将 Agent 的能力提高到了前所未有的高度。OpenAI 的 Lilian Weng 将以 LLM 为驱动的 AI Agent，形式化为如下的公式：
2025-01-10
怎样利用自己现有的培训文档，制作一个AI agent可以担任系统分析员的工作，从文档中抽丝剥茧找出系统问题的根本原因和解决方案？
目前没有相关的培训文档内容可参考。但一般来说，要利用现有的培训文档制作一个能担任系统分析员工作的 AI agent 并从文档中找出系统问题的根本原因和解决方案，您可以考虑以下步骤： 1. 对培训文档进行详细的梳理和分类，提取关键信息，例如系统常见问题的特征、根本原因的类型以及可能的解决方案模式。 2. 利用自然语言处理技术，对提取的信息进行标注和训练，使 AI agent 能够理解和识别这些模式。 3. 设计有效的交互方式，让用户能够向 AI agent 清晰地描述系统问题，以便它能够准确地匹配和应用所学知识。 4. 不断测试和优化 AI agent 的性能，根据实际应用中的反馈，调整训练数据和算法，提高其准确性和实用性。
2025-01-10
怎样提高ai识别文档准确性
以下是一些提高 AI 识别文档准确性的方法： 1. 对于过期的文档，在标题里加上【已废弃】【已过期】等字眼，这样在召回排序过程中会被过滤掉，避免影响答案的准确性。 2. 现阶段尽量使用普通文本进行描述，避免过多表格、图片等内容。当前文档里插入的表格内容虽然能被 AI 识别，但识别效果还在提升中，图片等内容还不支持识别。随着技术发展，这些局限会逐渐消除。 3. 文档的标题内容需要跟正文有强相关性，因为召回排序的逻辑里文档总标题在相似度计算中占有较高权重。 4. 不同的知识点尽量分段书写、合理控制段落长度。不同的主题通过文档内的子标题进行区分，子标题下正文里每个段落最好对应一个明确的知识点，每个段落尽量不超过 500 字，避免段落过长在文档分割时导致主题打散。 5. 对于经常被问到的内容，可以写成问答对（FAQ）的格式，当用户提出相关问题时，包含该问答对的片段在召回排序里会更靠前，给出的答案也更准确。
2025-01-10
文档检测的提示词
以下是为您提供的文档检测相关的提示词： 新闻文章的事实核查员： 角色：你是一个新闻文章的事实核查员。 个人信息：作者为悟空，版本 0.1，语言为中文，工作是确定新闻报道中哪些段落是假的。 目标：首先能区分事实和观点，确定事实和观点是否一致，同时呈现事实和观点，用问号标记缺乏事实支持的观点。 约束：总结事实，原样重述观点。 技能：具备区分事实和观点的能力，使用表情符号、缩写、粗体文本等格式化技术使内容清晰生动。 工作流程：逐步列出文本中的事实和观点，先列事实再列观点，用颜文字符号标记与事实不符的观点并提供判断理由，进一步解释推理。 文章打分器： 角色：文章打分器。 个人信息：作者为李继刚，版本 0.1，语言为中文，基于打分项对文章打分并给出总体得分和各项得分。 目标：了解文章的针对性、观点阐述是否清晰，信息量和文采是否丰富，排版和撰写长度是否符合阅读习惯。 约束：只能对文本文件打分，无法识别图片和视频等非文本内容。 技能：对文字质量有深刻理解，了解优秀文章特征，能进行排版分析和文章长度分析。 工作流程：读取输入文件，包括文章标题和正文。 此外，为您提供一些与文档检测提示词相关的网站： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：
2025-01-10
我使用了豆包，也学习了简单的提示词，但大数据反馈的结果并不好，很多数据分析，文档优化效果并不理想。我该怎么办
以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议： 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样，找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析，给出准确的评分和改进建议，以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务，要清晰明确地向模型阐述需求。例如，提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据，以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果，不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题，目前虽无法完全消除，但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力，可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外，如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口，通常是无法延长的，因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时，要精心设计提问，清晰准确地表达您的需求，例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。
2025-01-08
什么是人工智能，强人工智能和弱人工智能的对比，用表格的形式
|对比维度|弱人工智能|强人工智能| |||| |定义|针对特定任务或范围较小的任务来设计和训练的 AI 系统|具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统| |能力特点|不是通用智能，只擅长执行提前定义好的任务，缺乏真正的理解和意识|有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同领域，拥有某种形式的意识或自我意识| |示例|Siri 或 Alexa 等虚拟助手，流媒体服务所使用的推荐算法，为特定客服任务所设计的对话机器人|目前还只是理论概念，尚未有达到此水平的 AI 系统| |认知能力|不具备像人类一样的认知能力，无法超出设定范围解决一般问题|具备通用智能水平|
2025-01-10
在coze工作流中，怎样利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出，并以正确的格式输入传入飞书多维表格插件节点
在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下： 1. 搭建整理入库工作流： 3.4 大模型节点：提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页，用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，具体设置明确。 3.6 大模型节点：把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换，大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点：将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点：返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果，直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流： 4.1 开始节点：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程，无需额外配置。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果，也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：匹配相关内容。为处理稳定采用批处理，对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里，别忘了对整个工作流进行测试。
2025-01-09
表格数据分析
以下是关于表格数据分析的相关内容： 大模型招投标文件关键数据提取方案 预处理模块设计： 去除噪音信息：过滤掉页眉、页脚、版权声明等无关紧要的信息。 规范化文本：处理特殊符号、空白字符、异常换行等，确保文本格式整洁。 日期格式统一：通过正则表达式或日期识别工具将多种日期表示方式统一转换为标准的 ISO 格式（如“YYYYMMDD”）。 货币与金额格式化：统一货币单位和金额数字的格式，例如将“壹仟元”转换为“1000 CNY”，或将“$1,000”转换为“1000 USD”。 特殊符号处理：对招投标文件中的特殊符号进行规范化处理。 表格数据处理：使用表格解析工具（如 pdfplumber 或 pythondocx）提取表格结构和数据，并转化为 CSV 或 JSON 格式方便后续处理。 ChatGPT 助力数据分析：实际案例与技巧 流程： 1. 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），且不能直接查询长类型字段，可用 count/substring 等函数查询。 2. 系统提示是表结构信息，如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义，多个表可分开描述。 3. 校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示：限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title）。keyMap 用于数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，以映射数据渲染图表。由于支持多维数据，单维度数据和多维度数据的 prompt 需分开定义，根据结果数据 tableData 的维度，用条件运算符选择对应的 prompt 传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 再次生成，否则耗时。 58 数据分析 161 万 示例表格数据： |名称|二级分类|三级分类|网址|2 月|3 月|4 月|5 月|6 月|7 月|8 月|9 月|10 月|11 月|迷你图|11/5 月1| |||||||||||||||||| |1|帆软数据|数据分析||https://www.fanruan.com/||||65|64|65|73|62|63|56||O2/I21| |2|RATH|数据分析||https://kanaries.net/|5.4|14|17|32|44|62|54|11|20|33||O3/I31| |3|rows.com|数据分析||https://rows.com/visionfd1f404d||||8|92|118|80|62|34|28||O4/I41| |4|亚信科技数智产品|数据分析||https://www.asiainfo.com/zh_cn/digital_intelligence_product_system.html||||43|30|58|47|41|29|23||O5/I51| |5|神策数据|数据分析||https://www.sensorsdata.cn/||||23|18|21|22|16|17|21||O6/I61|
2025-01-08
国内有哪些AI可以做好看的表格
目前国内有以下一些可以用于生成好看表格的 AI 工具： 1. Highcharts：在表格类 AI 产品中排行第一，6 月访问量达 235 万次，相对 5 月变化为 0.389。 2. Fillout.com：排行第二，6 月访问量为 186 万次，相对 5 月变化为 0.147。 3. Coefficient：排行第三，6 月访问量为 46 万次，相对 5 月变化为 0.251。 此外，还有以下与 Excel 相关的 AI 工具和功能： 1. Excel Labs：是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析或格式创建。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-04
有哪些AI可以做好看的表格
以下是一些可以制作好看表格的 AI 工具： 1. Highcharts：在相关排行中表现出色，6 月访问量为 235 万次，相对 5 月变化为 0.389。 2. Fillout.com：也是一款不错的表格工具。 3. Coefficient：具有一定的优势。 4. Numerous.ai：支持多种表格相关任务。 5. SheetGod：在某些方面受到关注。 6. GPTExcel：能提升 Excel 的处理能力。 此外，关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 随着技术发展，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。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-04
制作一个新手学习ai知识的表格
以下是为新手学习 AI 知识制作的表格： |学习阶段|学习内容|学习资源| |::|::|::| |了解基本概念|熟悉 AI 术语和基础概念，了解其主要分支及联系|阅读「」部分| |浏览入门文章|了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势|无| |开始学习之旅|学习为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程|「」、在线教育平台（Coursera、edX、Udacity）| |选择感兴趣模块|根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧|无| |实践和尝试|通过实践巩固知识，分享实践成果|知识库中的相关分享| |体验 AI 产品|与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动|无| 同时，记住学习 AI 是长期过程，需耐心和持续努力，不要怕犯错。完整学习路径可参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法设计自己的路径。
2025-01-04
有图片文字翻译输出图片的应用吗？
目前市面上有一些能够实现图片文字翻译并输出图片的应用。例如，百度翻译、腾讯翻译君等，它们在一定程度上具备这样的功能。但具体的效果可能会因图片的清晰度、文字的复杂程度等因素而有所不同。
2025-01-09
用macbook M3 Pro芯片，comfyUI 跑工作流，结果黑屏，没有输出图像，是为什么呢
很抱歉，目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种，比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容，更新显卡驱动，确认工作流的设置是否正确，以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。
2025-01-03
LLM输出的结果一致性如何保证
要保证 LLM 输出结果的一致性，可以采取以下几种策略： 1. Prompt 工程： 明确的待处理内容指引：在构建 Prompt 时，清晰地定义需要处理的文本，并使用标记框起来，让模型准确识别待处理内容范围，从中提取信息。 提供明确字段定义：具体化每个字段的名称、用途及要求，为 LLM 提供明确的提取方向和标准。 异常处理：设置异常处理原则，如规定缺失数据使用默认值填充，特殊数据类型符合标准格式，确保模型输出的完整性和一致性。 要求结构化输出：指示 LLM 以结构化格式（如 JSON）输出数据，便于后续处理和系统集成。 2. 自我一致性增强可靠性：促使 LLM 对同一问题产生多个答案，通过一致性审查衡量其可信度。一致性评估可从内容重叠、语义相似性评估及高级指标（如 BERT 分数或 ngram 重叠）等多方面进行，增强 LLM 在事实核查工具中的可靠性。 3. 衡量和评估不确定性：如牛津大学通过生成一个问题的多个答案，并使用另一个模型根据相似含义分组来衡量 LLM 不确定性。 4. 利用外部工具验证：如 Google DeepMind 推出的 SAFE，通过将 LLM 响应分解为单个事实、使用搜索引擎验证事实以及对语义相似的陈述进行聚类来评估 LLM 响应的真实性。 5. 借助其他 LLM 发现错误：如 OpenAI 推出的 CriticGPT，使用基于大量有缺陷输入数据集训练的 GPT 式 LLM 来发现其他 LLM 生成代码中的错误。 6. 利用 LLM 生成的评论增强 RLHF 的奖励模型：如 Cohere 使用一系列 LLM 为每个偏好数据对生成逐点评论，评估提示完成对的有效性。
2025-01-02
如果用ai通过学习我所指定的书籍或网页，之后再输出给我想要查阅和学习的内容呢？
目前的 AI 技术可以通过对指定的书籍或网页进行学习，然后为您提供相关的内容。这通常涉及自然语言处理和机器学习的技术。 一种常见的方式是使用文本分类和信息抽取的算法，对输入的书籍或网页内容进行分析和理解，提取关键信息。然后，根据您的需求和查询，通过生成文本的方式为您输出相应的内容。 但要实现这一过程，可能需要一些特定的工具和技术，并且效果可能会受到数据质量、模型复杂度以及您的需求明确程度等多种因素的影响。 您可以考虑使用一些专门的知识管理工具或智能助手，它们可能具备这样的功能，能够帮助您更高效地获取所需的信息。
2024-12-30
输出12个精选prompt框架
以下是 12 种精选的 Prompt 框架： 1. Key Result（关键结果）：明确想要的具体效果，通过试验并调整。包括改进输入、改进答案和重新生成等方法。 2. Evolve（试验并改进）：三种改进方法自由组合，如从答案不足之处改进背景、目标与关键结果，在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点，或在 Prompt 不变情况下多次生成结果优中选优。 3. CONTEXT（上下文背景）：为对话设定舞台。 4. OBJECTIVE（目的）：描述目标。 5. ACTION（行动）：解释所需的动作。 6. SCENARIO（方案）：描述场景。 7. TASK（任务）：描述任务。 8. ICIO 框架：相关链接 9. CRISPE 框架：相关链接 10. BROKE 框架：作者陈财猫，相关链接 11. PATFU 泡芙提示词框架：作者口袋君，包括清晰表述需要解决的问题、问题所在领域及需要扮演的角色、解决问题需要执行的具体任务。 12. Format（格式）：详细定义输出的格式和限制条件，以及记录提示词版本并根据输出结果对提示词迭代。
2024-12-16