AI生成商家logo图的工具

扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法： 1. 容器编排不运行： 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安，通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件（如果已经存在可以不用创建）。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务：systemctl restart docker。若仍无法解决，可继续排查。 2. 本地镜像的方法： 服务下载：服务的百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ；服务的夸克网盘地址：https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务：在宝塔操作面板中点击文件，选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像：选择 Docker 中选择本地镜像，然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录，如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效：需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容，再重新生成一次。 4. 知识库不更新：确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图，给的图片链接点进去有错误提示：查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后，手机登陆后，没有任何机器人的反应：配置有错错误，或者安装不对，根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题：COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力，可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去：按下图所示重启服务器之后就好了，重启时间可能会久，但一定会重启成功，请耐心等待。 此外，零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下： 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： Coze 相关配置： 创建 Coze API 令牌：进入到，点击左下角的扣子 API 选项，进入到 API 管理页面，点击 API 令牌，按照图示创建第一个 API 令牌，创建成功后保存好，因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID：去到要绑定的 AI Bot 的设计界面，在所在的链接里面记下 Bot ID，将 Bot 发布到 Bot as API 上。

目前的观点认为，剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如，在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到，AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中，AI 有可能将人们从单调任务中解放出来，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时，在好莱坞的现状中，尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用，但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满，但也有观点认为如果有适当保护措施，AI 可以创造就业机会。 另外，有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生，AI 可能会取代部分岗位，但也会创造新的工程机会。

以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息： 社区 AI 讲师招募： 招募背景：随着 AIGC 技术的快速发展，传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务，现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务： 公开课：针对 B 端渠道持续展开公益科普，形式免费，部分渠道有经费，内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享，目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训：通过培训转化或直接招生，分成两天一夜、三天两夜的培训班，50 人以上开班，建议 100 人。 咨询服务：针对企业的咨询陪跑服务，包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播，用户群体是重庆地区相关领导，公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费，需评估讲师资历和案例，主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课：时间待定，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播，用户是 SaaS 平台上的企业，主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训，付费，主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出，免费： 重磅福利： AI 编程重磅直播：会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流，由黄叔亲自主持，还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营：WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营，包含图文教程、视频、直播，社群内有老师答疑，完全免费。 相关链接：Trae Windows 版本已经上线，Mac 版本也可下载，官网地址：https://www.trae.ai/

以下是为您推荐的国产图片转视频的 AI 工具： 1. 可灵：由快手团队开发，生成的图像和视频质量高。在视频生成方面，其视频生成质量卓越，画面清晰、连贯且内容丰富，生成速度快，对于国内用户可访问性强。但价格相对较高，重度用户年费可能达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 2. 通义万相：作为国产 AI 工具，在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但为符合国内监管要求，某些类型图像无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 更多相关网站可以查看： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的图片转视频的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 另外，在视频转绘制作视频过程中，Topaz Video AI 是一个不错的插件，用于消除视频抖动和运动模糊。其使用方法如下： 解压对应文件，推荐使用绿色版，右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件，导入处理好的视频。主界面左边是原视频，右边是待处理视频，下面是对应的视频轨道。右边部分是主要对视频处理的方式，预设部分主要是放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧，做转绘选择完整帧，强度在 60 左右，抖动需要开启，次数一般选择 2 保持默认不变。 在制作新年表情包时，生成新年场景可以输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”之类的词汇得到合适的新年背景。然后使用可灵 AI 1.6 图生视频工具让场景动起来，抽卡性价比不错，简单效果一般抽两三次即可。

作为前端开发人员，以下是一些推荐学习的 AI 技术： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 此外，如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些国内可以用于设计 logo 的平台或网站： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，利用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。使用这些工具时，通常可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得一系列设计方案，并进一步定制和优化，直到满意为止。

以下是一些免费的 logo 生成工具： 1. LogoFast：选择喜欢的图标，施加色彩魔法并稍作调整，即可快速免费制作精美 logo。 2. Impakt:AI Coach：虽然主要是健身方面的 AI 教练，但也提供免费服务。 以下是一些常见的生成 logo 的 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成设计方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块，获取更多好用的工具。使用这些工具时，用户通常可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得一系列设计方案，并进一步定制和优化，直到满意为止。

以下为一些免费的 logo 生成器： 1. LogoFast：可以选择喜欢的图标，施加色彩魔法并稍作调整，就能快速免费制作精美 logo。 2. 以下是其他一些可用的 AI logo 生成器： Logomaster.ai Free Logo Design Logo AI Looka logo maker（原名 Logojoy） Brandmark DesignEvo Tailor Brands Designhill 此外，还有一个超强的 LOGO 生成器，其使用方法为：设计一个 logo 生成工具，该工具允许用户上传多张 logo 图片作为参考，如果多张图片无法处理，需将这四张合成一个图片来处理。并通过提示询问用户是否使用这些图片来创建新的 logo 设计，同时可以自定义提示词风格，还可以设定每张图片的参考权重（例如 1:0.5:0.8:0.2），以调整各图片在生成新 logo 中的权重。接下来，利用 GPT4 Vision 的识图能力，提取四张图片的关键特征，结合用户提供的权重和提示词风格，生成一个新的 logo 设计（记住只需要生成一个 logo 填充满整个图片就行），此标记为 A1，如果用户不满意则重新生成一个新的 logo（标记为 B1），需要提示用户下一步的操作方法，下一步即用户可以以图像「A1/B1」的风格创建「主题」的图像（例如：以「A1」的风格创建一个「动物」的图像，主题是用户自定义的，下一个生成的图像标记为 A2，可以循环上面的步骤，最后用户可以以这条提示词来无限进行创作。创作完后都需要提示用户是否满意，如果不满意还可以重新用这条指令来创作，如果用户回答满意则发送「」此链接让用户去转 LOGO 矢量图操作。默认语言是中文。

以下是将拍照头像生成卡通头像 logo 的方法： 1. 复杂提示词： 如果觉得简单提示词不够好，可以使用更复杂的提示词，例如：“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5”。 效果示例： 不同照片生成：如果对照片风格不满意，可以更换新照片并使用上述提示词重新生成。 其他调整：如果觉得 Disney 风格太过卡通，可以把提示词里的“Disney”换成“Pixar”；如果是女孩，可以把“boy”换成“girl”。每次会生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击 V1~V4 进行修改。 2. 操作步骤： 准备工作：如果还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作，可以参考之前的教程，如“”。 上传图片：在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取图片，在聊天框发送（记得点击回车或发送按钮）。然后图片会上传到服务器并生成唯一链接，点击图片，在浏览器中打开，复制浏览器上方的链接。 输入提示词：在聊天窗口输入“/imainge”找到“/imagine prompt”，把刚才的链接放进去，然后空格，加一些提示词（以英文逗号分隔），最后再加上设置参数。 设置参数： “iw 1.5”设置参考图片的权重，数值越高与参考图片越接近，默认是 0.5，最大是 2，可选择中间值调整。 “s 500”设置风格强度，个性化，艺术性，数字越大，更有创造力和想象力，可设置为 0 1000 间任意整数。 “v 5”指用 Midjourney 的第 5 代版本，这一代最真实，目前 v5 需要订阅付费，不想付费可以使用“v 4”。 “no glasses”指不戴眼镜，如果不喜欢戴眼镜的图片，可以加上这个设置。 完整的提示词示例（替换您的 png 图片地址）：“simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5s 500v 5”。如果对生成效果不满意，可以调整“s”和“iw”的值进行多次尝试。 您还可以参考“科技小飞哥”的通俗易懂的教程，原文链接：https://leftpocket.cn/post/ai/cartoon/

以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图： 1. 基础层 为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm（largelanguagemodel，大语言模型），例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现。 多模态模型，即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层 模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层（应用层） 用户实际看到的地方。 此外，在翻译场景中： 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展，每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 传统机器翻译存在局限性，基于规则和统计模型，常常出现死板和字面化的结果，尤其在遇到多义词、习语或文化差异时，翻译往往不自然，且容易误导。 深度学习翻译技术通过大规模语料库学习，能够更好地理解上下文和语境，提供更加流畅、准确的翻译。 大模型翻译技术引入后，通过海量数据学习，能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景，提供更符合语境的翻译，显著提升了翻译的准确性与流畅度。 在学术场景中： 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译，节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时，需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。

以下是一些能够修改 LOGO 颜色的方法和相关的 AI 工具： 方法： 可以使用 Stable Diffusion 来修改 LOGO 颜色。但在使用过程中可能会出现颜色提示词相互污染、背景颜色不统一等问题。为解决这些问题，可以启用 cutoff 插件来进行控制。具体操作可参考文章——。 AI 工具： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个 Logo 设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，提供 Logo 设计服务，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块，获取更多好用的工具：

AI 大模型对亚马逊商家的作用主要体现在以下几个方面： 1. 营销活动分析：可以帮助分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 2. 库存管理：能够预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 3. 支付和交易优化：分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 4. 客户服务：通过驱动聊天机器人提供 24/7 的服务，解答疑问，提高客户满意度。 5. 市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果生成视频不受提示词控制，可以考虑以下方法： 1. 向提示添加其他描述符，以便更好地控制生成的视频内容，例如： 电影摄影术语，如浅景深、胶片拍摄和电影。 构图术语，如广角、特写、从上方拍摄和从下方拍摄。 照明术语，如背光、柔光和硬光等。 颜色分级术语，如饱和色、高对比度以及暖色调或冷色调。 情绪或语气术语，如 somber、tense、euphoric 和 mysterious。 摄像机移动术语，如向右或向左平移、向上或向下倾斜以及推拉或向外移动。 2. 对于海螺 AI： MiniMax 视频模型不仅可以准确识别用户上传的图片，并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致，且光影、色调完美嵌入新场景的设定，为创作者提供连贯、深度创作的空间。 在指令响应方面，还能理解超出图片内容之外的文本，解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合，实现“所写即所见”。 只依靠模型综合能力，就能实现最顶级的影视特效。 人物表情控制力强，5 秒钟内实现从开怀大笑到掩面哭泣，让视频表达更能深入人心。 近期，海螺 AI 视频同步上线了提示词优化功能，即使在大家对特定的构图、氛围、动作或运镜没有特殊指定要求时，建议开启此功能，聪明的海螺 AI 会结合原始 Prompt 扩展视频的美学呈现。同时，对于更专业的创作者，开放 2000 字的提示词空间，让创作更加精准。 3. 使用 Camera Motion 时： 点击“AddImage”上传图片。 在“Prompt”中输入提示词。 选择您想要的运镜方向，输入。 运动幅度和画面主体运动幅度有关，与运镜大小无关，可以设置成您想要的任意值。 选择好种子（seed），是否高清（HD Quality），是否去除水印（Remove Watermark）。 点击“create”，生成视频。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

以下是一些可以生成思维脑图的软件： 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。 此外，过去 ChatGPT 无法生成思维导图，当处理复杂代码或长篇文章时，需利用 AI 提炼后再用思维导图软件转换，较为繁琐。现在有了 GPTs，可利用 Actions 调取第三方平台提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。比如结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台进行定制化，包含如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图，以及如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。 在多智能体 AI 搜索引擎方案中，生成思维导图是其中的一个步骤。智能体能调用各种插件，除思维导图外，还有流程图、PPT 工具等，可根据工作需要选择。

要让 AI 识别对话并生成结构化数据存储到软件系统里，可以参考以下方法： 1. 基于结构化数据来 RAG：如果原始数据本身就是结构化、标签化的，不必将这部分数据做向量化。结构化数据的特点是特征和属性明确，可用有限标签集描述，能用标准查询语言检索。以餐饮生活助手为例，流程包括用户提问、LLM 提取核心信息并形成标准查询、查询结构化数据、LLM 整合回复。 2. 利用 Coze 平台设计 AI 机器人：创建好 Bot 后，从“个人空间”入口找到机器人，进行“编排”设计。Coze 平台常用的概念和功能包括提示词（设定 Bot 身份和目标）、插件（通过 API 连接集成服务）、工作流（设计多步骤任务）、触发器（创建定时任务）、记忆库（保留对话细节，支持外部知识库）、变量（保存用户个人信息）、数据库（存储和管理结构化数据）、长期记忆（总结聊天对话内容）。设计 Bot 时要先确定目的，比如“AI 前线”Bot 的目的是作为 AI 学习助手，帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能，并提供高效站内信息检索服务。 注：Coze 官方使用指南见链接：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，遇到疑问也可查阅该指南。

以下是为您生成的关于结构化提示词的相关内容： 为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板包含镜头语言、主体、细节、氛围等要素，适合生成具有电影感的大场景视频。完整提示词结构示例为：主题风格+镜头运动+主体描述+动态细节+背景环境+光影色调+情绪氛围（可附加技术参数：如时长、运镜速度、镜头焦距等） 样例驱动的渐进式引导法是让 AI 主动读懂您的想法。以 1 2 个正向样例作为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导 AI 从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。例如教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作方式的指令。 其核心步骤包括： 1. 构建初始样例：创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例，尝试提炼模板：让 AI 分析理解样例的结构和关键元素，并以专家视角优化样例。 3. 固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让 AI 提出通用模板，通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化的提示词，用户适当调整并确认后投入使用。 在这个过程中，用户的角色主要是： 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议，提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。通过引导 AI 进行分析和优化，用户可以专注于判断输出质量和提供反馈，而不需要深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。接下来，将通过一个实战案例“知识闪卡 AI”来逐步分享运用过程，帮助您直观了解如何使用该方法设计高质量的提示词。

以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/