怎么在用户与bot对话时，给用户赋予一个ID

要使用 RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）来做一个回答用户问题的聊天机器人，可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ），通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。 5. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 6. 技术栈选择：经过调研，可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。 Langchain 简介：是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，其核心在于“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 简介：是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。

要在飞书中创建一个可以和用户会话的扣子智能体账号，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 给令牌起一个名字。 为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间，可以是个人空间、也可以选择团队空间。 勾选所有权限。 保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 2. 获取机器人 ID： 在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，比如画小二智能小助手。 点击对应的机器人进入机器人编辑界面。 在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 3. API 授权： 点击右上角发布。 会发现多了一个 Bot as API，勾选 Bot as API。 确定应用已经成功授权 Bot as API。 4. 服务器设置： chatgptonwechat（简称 CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择多种模型，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 将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”。 5. 绑定微信： 需要提前准备一个闲置的微信，因为这种方法是非官方接口，有可能微信号会受到官方限制。 点击容器，可以看到运行的是两个服务。 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。 手动刷新界面验证是否成功，点击“刷新日志”，看到 WeChat login success 提示微信登录成功。 为确保微信实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”，显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试： 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话，训练的数据越好，对话效果越好。您可以参考个人微信对话和微信群对话效果演示视频：

目前面向 B 端用户的个人助理产品有 GPTs。GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具，允许用户根据自身需求和偏好量身打造自己的 AI 助理，比如梳理电子邮件或提供创意灵感等。用户还可上传资料来自定义 GPTs，也能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。不过目前 GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户。 此外，在公开的案例中，Dot 是目前看到的最接近理想 AI Agent 形态的 C 端私人助理，它支持用户发送文本和图像、音频信息并理解内容，能够为用户制定计划、进行文件管理、推荐咖啡店，帮助用户访问互联网中的最新工具和服务。但其目前需要排队较久的 waitlist，官方也较少更新动态。 一位投资人认为，个人助理是国内外 C 端 Super App 的主要场景之一，也是最刚需、市场最大的一块。比如豆包最初的想法就是打造一个类似 Pi 的个人助理平台。

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。

使用 AGI 类工具时，用户应注意以下几点： 1. 理解工具：全面了解工具的应用场景和调用方法是有效使用的前提。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，可通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务，应先将其分解为子任务，再组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。包括模仿人类专家行为，了解行为后果，并根据环境和人类的反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果和环境状态变化，人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 关注工具选择：对于 Tools 类工具，开发者需选到合适的工具，并填写准确优秀的参数。可将业务上的 knowhow 转化为 Agent 的知识，提升工具使用的准确率，把精力放在这方面而非工程化上。

用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面： 开发大模型应用复杂，涉及众多步骤和环节，包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要，直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点，如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面： 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户，但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争，大模型可作为差异化优势之一，但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念： 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识，它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准，如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等，但这仍是复杂且持续的挑战。

以下是关于 Stuart 把 Coze 比赛第一的 bot 拆解教学的相关内容： 首先恭喜“急诊室的一夜”bot 荣获全赛道第一。本文纯教学导向，目的是让大家能更好地了解这个 bot 怎么捏，后文有所有提示词和工作流，文末还会结合经验讲解这个 bot 值得学习和需要优化的地方，这两天也会在 waytoAGI 社区的 coze 小组里复刻一个方便大家研究学习。 Bot 整体框架： 1. 采用 32K 的 kimi 模型，只有一条工作流。 调用设计：这个工具有 5 个按钮，A、B、C、重新开始、结束并总结。按 A/B/C 时，会直接输入对应的字母文字。按结束并总结时，输入的依旧只是文字：“结束并立即总结医学知识点”。点击“重新开始”时，直接调用了一个工作流“emergency”，且这个工作流有两个必选参数：“疾病设置”和“难度设置”。在实际体验过程中，仅在提供“疾病设置”和“难度设置”时，工作流被调用，其他时候没有触发任何工具和工作流。 2. 有了以上信息，就知道了这个 bot 的大体框架和思路： 第一步：通过给出疾病设置和难度设置触发工作流，输出一个故事，带图的，并且还输出了第一个问题。 第二步：在用户回答了第一个问题后，让大模型给第一个问题的选项打分，并造出第二个问题。这里有一个很重要的点，在造第二个问题时没有读取变量或者其他存储，因此用的是聊天的上下文。这里有一个猜测的点，为了保证后文能记住前面所有的选择结果，这里需要进行模型上下文对话的轮数配置（很重要）。 第三步：依次循环，直到回答了 5 个问题，给了个总结。或者中间用按钮“结束...”来中断过程。 相关工作流案例合集：

要让微信 bot 以语音条格式回复消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择：让 Bot 不仅会写，还会通过语音跟您交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，其中包括 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金等。微信客服是重点部分，相比其他平台发布到微信客服稍微复杂一些。 另外，对于零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人，还需注意： 1. 配置腾讯云轻量应用服务器。 2. 登录微信绑定 COW 组件，建议使用闲置微信号，避免使用日常使用的微信号，以免造成不必要的麻烦。按照以下操作进行登录：找到刚刚部署成功的 COW 服务对应的容器，点击日志按钮进入日志界面，将日志输出的界面滚动到最下面的位置，会看到登录微信的二维码，用闲置微信号扫码登录。若扫描二维码出现问题，可退回到容器配置处重启容器服务，再重新扫码登录。若想修改 COW 组件的配置，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。

以下是关于 AI bot 做意图识别的资料： 尽管意图识别在自然语言处理领域已被广泛讨论，且通过各种小规模模型处理过此任务，但随着大型模型兴起，尤其是用作智能体的 Brain 模块时，它们在意图识别方面承担了主要工作。 意图识别的定义是：当用户输入指令，指令通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需对指令做出反应，本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。在单一智能体架构或复杂的多智能体系统中，意图识别都至关重要。 通过一些常见的例子，如 Siri、小爱同学及其他手机品牌搭载的智能助手，当向它们发出指令时能做出相应反应，此过程中意图识别起到关键作用。大型模型执行意图识别任务时，主要基于前期通过大量数据训练得到的模型，可能是专门针对意图识别任务训练的大型模型，也可能是通过在特定任务中微调来优化的模型，通过微调能使模型更好地适应特定领域的任务需求。

以下为您介绍一款可以自动提取小红书视频链接完整文字文案的工具： 名称：小红书文案专家 功能价值： 见过多个爆款文案，只需输入网页链接或视频链接，就能生成对应的小红书文案。 可辅助创作者生成能一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人帮忙写初稿再进行二创，同时希望能生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按照运营日常思路和流程工作。 一期产品功能： 可以提取任何链接中的标题和内容。 按照小红书平台文案风格重新整理内容。 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 为文案配图片。 二期计划功能： 持续优化升级。 增加全网搜索热点功能。 提炼热点新闻或事件关键信息。 结合用户想要生成的内容方向，输出文案和配图。 另外，在使用类似工具时，需要将需求做细颗粒度的分解，把大任务拆成小任务，小任务拆成更小的任务，并为每个小任务选择合适的工具/模型来实现。

要把自己克隆成一个 bot ，可以参考以下步骤： 1. 访问，单击目标 Bot。 2. 在 Bot 的编排页面右上角，单击创建副本。 3. 在弹出的对话框中，设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队，然后单击确定。 4. 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置： 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域，调整 Bot 的角色特征和技能。可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词，以便大模型更好的理解。 在技能区域，为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域，给 Bot 发送消息，测试 Bot 效果。 5. 当完成调试后，可单击发布将 Bot 发布到社交应用中，在应用中使用 Bot。 此外，从案例入门，三分钟捏 Bot 的步骤如下： 1. 登录控制台： 登录扣子控制台（coze.cn）。 使用手机号或抖音注册/登录。 2. 在我的空间创建 Agent： 在扣子主页左上角点击“创建 Bot”。 选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”，并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间，请先创建后再选择；Bot 名称可以自定义。 3. 编写 Prompt：填写 Prompt，即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 4. 优化 Prompt：点击“优化”，使用来帮忙优化。 搭建您的第一个 AI Bot 还包括以下步骤： 1. 为 Bot 添加技能：设定 Bot 的人设与回复逻辑后，需要为 Bot 配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。以获取 AI 新闻的 Bot 为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取 AI 相关的新闻。 在 Bot 编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择阅读新闻>头条新闻> getToutiaoNews，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示 Bot 使用 getToutiaoNews 插件来搜索 AI 新闻。 （可选）也可以为 Bot 添加开场白，开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 2. 测试您的 Bot：配置好 Bot 后，就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 3. 发布您的 Bot：完成测试后，就可以将 Bot 发布到社交渠道中使用这个 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 相似问题： 如何配置一个智能体？ 创建智能体相关文档 Coze 怎么用？ 关于扣子的介绍 问：Coze 是什么？

在外层 bot 中封装工作流的步骤如下： 1. 点击「发布」发布工作流后，创建一个 bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”，因为此 Agent 只需在输入英文文章时返回精读结果，无需外层 bot 对输入进行其他任务理解，可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白，引导用户使用，并附上开场白文案。 6. 关闭开场白预置问题，因为使用流程中用不到。 完成封装后，可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。如果一切正常，就能获得成功结果。但在发布文章时，外层 bot 可能存在未知 bug，同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常，但在外层 bot 运行时可能报错。暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，此时可直接在工作流编辑面板中获取精度结果。若自行实验时多次报错且无法定位原因，不要急于怪自己，作者已将相关 bug 提交给 Coze 团队，期待优化。 另外，您还可以为 Bot 设置触发器（Triggers），使 Bot 在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发、事件触发。定时触发让 Bot 在指定时间执行任务，无需编写代码；事件触发的触发器会生成 Webhook URL，当服务端向其发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时的执行任务方式有 Bot 提示词、调用插件、调用工作流。Bot 提示词需通过自然语言设置提示词，触发时提示词自动发送给 Bot，Bot 根据提示词向用户发送提醒消息；调用插件需为触发器添加一个插件，触发时 Bot 调用插件获取返回结果并发送给用户；调用工作流需为触发器添加一个工作流，若工作流有输入参数则需传入参数值，触发时 Bot 调用工作流获取返回结果并发送给用户。 此外，Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务，当用户在会话内点击推荐任务后，Bot 将会确认并创建定时任务。需要注意的是，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。

在 Midjourney 中结合 A 图片的人物和 B 图片的动作和内容，可以使用新上线的“Character Reference”（cref）功能。以下是一些关键方法和示例： 1. 锚定细节：您可以掌控姿势、表情、情感、服装、道具、场景、动作等细节。例如：“Jo is a young woman with blue curly hair, pink sunglasses, and a colorful scarf around her neck. She waits in line at the bank. cref https://my.image.host/joisstanding.jpg”。 2. 让 cref 处理大部分工作：提示无需加强标志性细节，只是“操纵”或“定位”角色。例如：“有人正在银行排队等候。 cref https://my.image.host/joisstanding.jpg”。 3. 只提供场景：如果您的 cref 图像已包含想要的姿势和其他细节，您可以仅描述环境、周围环境、背景或情境，Midjourney 将努力将角色融入场景中。但可能会出现不连贯的结果，此时可尝试使用更高值的样式化，如“s 800”。 需要注意的是，此功能在使用 Midjourney 生成的图像人物时效果最佳，不太适用于真实人物或照片。同时，在 Midjourney V6 的 Web Alpha 版本中，您可以通过拖放或粘贴图像到想象栏，并选择相应图标来设置图像为图像提示、风格参考或角色参考。

Midjourney 的使用方法如下： 1. 模型个性化（Personalization 或 'p'）： 工作原理：模型个性化会学习您的喜好，以更符合您的口味生成图像。 要求：目前从成对排名中的投票和您喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。您可以在排名页面查看评分数量，或在 Discord 上输入 /info。 使用方法：在提示后输入 p，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能。启用时会在提示后添加一个“代码”，您可以分享此代码让他人使用应用于该图像的个性化效果。还可以使用 s 100 控制个性化效果的强度（0 为关闭，1000 为最大，100 为默认）。 注意事项：个性化目前不是稳定功能，会随您进行更多成对排名而变化，且可能会有算法更新。 2. 角色一致性功能： 如何使用：在您的提示后输入 `cref URL` 并附上一个人物图像的 URL。注意一定要在提示词后面，您可以使用 `cw` 来修改参考“强度”从 100 到 0。强度 100（`cw 100`）是默认值，会使用面部、头发和衣服；在强度 0（`cw 0`）时，只会关注面部（适合改变服装/发型等）。 3. 喂图： 意义：从第一张起，可反复上传优化图片，以达到想要的图片。 喂图过程：上传单张或者一组（4 到 5 张，目前没有限制，但一般 4 张刚好）到 Midjourney 输入框里。上传有两种方法： 点击输入框前方的加号上传。 鼠标选择图片或一组拖到软件里，回车，点击上传后的图片，在左下角“在浏览器打开链接“打开后复制浏览器上的链接，返回主界面，在输入框里“/imagine：粘贴刚才复制的链接+您所描述的关键词。 常见问题： 新手找不到输入框频道。答：找到 Midjourney 白色图标，点击进去，找带数字结尾的频道，或者在自己社区里添加 Midjourney 机器人。可在官方白色图标频道或社区频道添加 Midjourney 机器人，然后搜索并选择第一个，添加到自己服务器，点击授权即可。

以下是关于 Midjourney 人物相关的内容： 关于人物正面的描述：可以描述人物第一次出现的场景，如在一个水草丰美的地方，一身白色长裙的部落少女。 群像人物一致性保持及空间深度控制： 针对构图有空间深度场景的需求，共分七步。 第一步，优先生成“构图”为主的画面，再进行细化修改。 第二步，利用风格参考图让 Midjourney 理解空间关系。 第三步，垫图加 prompt 抽图。 第四步，重绘面部及侧身幅度。 Midjourney V6 更新角色一致性命令“cref”： Midjourney 努力在 cref 起作用时保留面部，无论 cw 的值如何。 当 cw 设置为 0 时，Midjourney 只转移面部到新图像中，会始终保留面部标志性属性。 若要改变面部，可按以下步骤操作： 使用 /settings 确保处于 模式且 Remix 设置为打开。 选择带有要更改面部的图像，使用 分离，选择 。 开启 Remix 后编辑提示，删除 cref 和 cw 后修改提示以对面部进行更改。 对更改满意时，确保不再添加 cref 到提示中。 某些部分看起来怪异或破碎时，可尝试将 stylize增加到 800 1000，或将 cw 降低到低于 100 的值。

以下是关于 Midjourney 的一些教程： 1. 线稿上色： 先使用 Midjourney 生成线稿，关键词如“Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background niji 5 style expressive”。 用 PS 手动修正错误的地方。 再用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色。 2. 利用一致性出海马体写真： 得益于“cref”，Midjourney 能够迅速达成角色一致性的目的而无需 Lora。其中，“cref”代表 character reference（角色参考）；“cw”则代表 character weight（参考权重），默认为 100，会参考角色的人脸和服装特点。如果只想关注人脸，请调低到 0。 风格复制和服装的替换，应当用提示词（prompt）和“sref”，默认值 100，越高越接近参考图像的风格。 先用“/describe”指令反推海马体的提示词，再配合“sref”，就可以轻松复制图像风格。在回车之前，检查提示词，不要出现和“sref”风格差异过大的 prompt；也可以增加一些之前学过的有用的 prompt。然后 Upscale 最满意的那一张。 3. 人物一致性： YouTube 大神 TAO 最新的教程，原理是把已经确定好的角色生成一个固定成一个快捷命令，每一个角度一个快捷命令，再通过 vray 重绘调用命令重回人物头部。 具体步骤包括：生成图像（提示词加入分割描述，让一张图生成多张同空间小图）；通过目标图像不断的重复生成，获取更多一致性的角色图像，下载分类（按照视角不同分类）；上传图像，调用 prefer option set 命令，先写命令名称（一个视角操作一次），再放入该视角的照片（4 5 张）；放开角色限制生成图像，在确认好的图像上进行局部重绘，框选头部，在原来的命令下加入—快捷命令名称，确认生成即可。

Vidu 的使用场景包括： 动漫创作：具有动漫风格，能实现万物二次元化。 角色控制：可控制角色在任意场景做出任何动作，并保持角色的一致性。 视频生成：能精准理解镜头、文字、动作，生成稳定且质量高的视频，具有影视级的画面和特效，一键直出大片质感。 艺术创想：帮助实现个人的艺术创想，丰富准确的提示词对创作至关重要。 交通领域：如自动驾驶，提高交通安全性和效率；优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流配送：用于优化物流路线和配送计划，降低运输成本，如无人机送货。 教育领域：用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 农业领域：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 娱乐领域：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域：优化能源的使用，提高能源效率。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Ideogram 是一款功能强大的工具，以下是关于 Ideogram 2.0 的相关信息： 功能解读： 生成风格选择（Auto）：相同 prompt 下可生成不同风格的结果。 提示增强 Magic Prompt：增强输入的初始 prompt，提高图像多样性和丰富性，或将初始 prompt 翻译为英文。 尺寸选择 Aspect ratio：可自由选择生成图片的尺寸，自定义推荐调整比例，因像素尺寸数值 Dimensions 很多情况下会提示失败。 可见性 Visibility：公共模式 Public 指个人生成的图片是否会分享到公共空间被其他用户看到，工作需求推荐选择私人模式 Private。 模型选择 Model：推荐最新的 2.0 模型。 调色板 Color palette：可自动选择，或使用提供的配色，或根据需求自行设置相应配色，生成图像的配色会匹配设置。 渲染质量 Rendering：跟生成的质量相关，一般默认即可，个人使用感觉区别不大，包括快速（约 5 秒）、默认（约 12 秒）、质量（约 20 秒）三种模式。 种子值 Seed：尽可能维持相同的图像效果，但生成结果略有调整。 负面提示词 Negative prompt：可填写不希望出现的元素进行规避。 特点： 是目前 AI 设计能力最强，文字生成效果最好且最准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux 和 Dalle·3。 精准文本生成：增强了图像中精确文本的渲染能力，适用于海报、徽标、封面、贺卡、T 恤设计等。 多样化风格：提供 5 种不同风格，通用、写实、设计、3D 和动漫（Auto 是随机选择一种）。 创意控制：引入“融合 Remix”、“描述 describe、“放大 Upscale”、“提示词增强 Magic Prompt 功能、“调色板 Color palette”。 开发者友好：提供 API 接口，方便企业集成高级图像生成功能。 支持手机端：目前上线 iOS 应用程序。 免费使用额度：目前可免费使用，每天最多 10 次生成机会（40 张图片）。 基本操作界面：暂未提供详细信息。 简单示例： 注意生成图像的设置，如将魔法提示设置为“关闭”、模型选择 v2.0。 字体设计方面：AI 在生成图像时不是使用真实字体，而是基于学习创造类似特定风格或字体的文字，可能存在字体版权、生成错误等问题，可通过再次生成提示、使用编辑器修改、更换版本等方式纠正。

以下是为您生成的提示词，赋予 AI 工具精通 5why 分析方法的身份： Role: 5Why 分析专家 Profile: 我是一位精通 5Why 分析方法的专家，能够深入挖掘问题的根本原因。 Goals: 运用 5Why 分析方法，为您准确剖析问题，找出深层次的根源。 Constrains: 严格遵循 5Why 分析的逻辑和步骤，不随意跳跃或省略。 对于复杂问题，保持耐心和专注，确保分析的全面性和准确性。 Skills: 熟练掌握 5Why 分析的技巧和方法。 具备敏锐的洞察力，能够从表象中发现关键线索。 善于引导您一同参与分析过程，帮助您理解问题的本质。 Workflows: 首先，清晰了解问题的表象和您提供的相关信息。 然后，按照 5Why 的原则，逐步深入提问，直至找到根本原因。 最后，以清晰、简洁的方式向您呈现分析结果和解决方案。