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

有什么类似于 ragflow,dify 可以本地部署的

Answer

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。其具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。此外,允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同需求,其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。Dify 的设计理念注重简单、克制和快速迭代,能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力,还是技术爱好者探索 LLM 潜力,Dify 都提供相应支持和工具。Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans 。一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目,推荐使用多种框架结合,效果更好。

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

References

RAG 提示工程(三):迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索LLM的潜力,Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索LLM的潜力,Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索LLM的潜力,Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

Others are asking
dify
Dify 相关信息如下: 构建知识库的具体步骤: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建新的数据集,上传准备好的文档,并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式:Dify 提供三种索引方式,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择合适的方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库。 平台特点: 是一个开源的大模型应用开发平台,结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求,通过开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。
2025-02-22
有dify相关的教程吗
以下是关于 Dify 的一些教程: 1. 接入企业微信: 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信,包括创建知识库、导入文件、设置节点等操作。 把 Agent 应用接入微信,创建应用、设置模型和工具、生成 API 密钥等。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 免费搭建微信机器人: 参考丁先生的教程,从特定步骤开始接入微信,把 fastgpt 当成 dify 来看,大同小异。 注意一些命令和配置要求,如微秘书登陆要用小号,且不能是新号,可能需要一个礼拜以上,并绑定一张银行卡。若删除数据退出登陆,需在宝塔面板上重启微秘书的容器。修改配置后,可私聊小号输入“更新”,一分钟后新配置生效。 3. 相关能力介绍: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze,同理也可为 dify、kimi 等制作收费前端。参考: 自定义配置,包括变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。 支付: Actionflow: 权限: 代码组件: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-22
dify使用秘诀
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,具有以下特点和优势: 1. 理念创新:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 2. 界面直观:为用户提供直观的界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 3. 功能强大:具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 4. 智能体支持:允许用户定义 Agent 智能体。 5. 性能优化:通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 6. 部署灵活:提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。 7. 数据可控:通过开源特性确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 8. 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 9. 适用场景广泛:无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都能提供相应的支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify;如果是企业级落地项目,推荐使用多种框架结合,效果更好。
2025-02-21
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序的性能。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合,效果更好。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-18
类似dify的工具有哪些
以下是一些类似 Dify 的工具: ElevenLabs 发布了 Dubbing Studio 并获得 8000 万美元的 B 轮融资,Dubbing Studio 可以自动识别视频中的发言者,并能手动或自动调整每句话的语气和翻译。 Poe 的机器人创建者为 Poe 带来新用户能获得高达 50 美元的收入。 HayGen 发布了可以实时对话的数字人产品。 字节发布了 Depth Anything 深度估计模型。 此外,在开源社区中,还有像 fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,具有强大的工作流构建工具、广泛的模型集成、功能丰富的提示词 IDE 等特点,还允许定义 Agent 智能体并进行性能监控优化,提供云服务和本地部署选项。其官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-02-17
关于dify,有没有推荐的网上教材?
以下是为您推荐的关于 Dify 的网上教材: 1. 在 Dify 的官网,有一篇手把手教您将 Dify 应用接入微信生态的教程,包括创建聊天助手应用、下载 Dify on WeChat 项目、填写配置文件、把基础编排聊天助手接入微信、把工作流编排聊天助手接入微信、把 Agent 应用接入微信等步骤。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 《》,介绍了如何一键部署自己的 Dify 网站,提供了腾讯云一键部署和云服务器 Docker 部署两种方案,用户需要配置模型供应商的信息,成功保存设置后可创建 Agent 进行测试。 3. AIGC Weekly21 中提到:,GooCarlos 开发的 Dify 是一款易于使用的 LLMOps 平台,允许团队基于语言模型(如 GPT4)开发和运营 AI 应用。能在几分钟内创建 AI 驱动的应用程序,将自然语言转换为 SQL,转换编程语言,从文本中汇总关键信息等,适用于多种应用场景。
2025-02-15
如何私有化部署deepseek
私有化部署 DeepSeek 的步骤如下: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。 网址:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台。 2. 创建一个接入点: 点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议,一路点击开通(免费)。 确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面,复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 保存。 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】,若没有则点击【创建 API key】,复制并保存。 3. 前往 DeepSeek 官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。 早期 DeepSeek 有赠送额度,若没有赠送余额可选择充值,支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式。 创建一个 API key,注意 API key 只会出现一次请及时保存。 4. 下载代码编辑器,如 cursor(https://www.cursor.com/)或 vscode(https://code.visualstudio.com/)。 以 cursor 为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。 安装完后,打开三角箭头,选中 RooCline 并点击齿轮,进入设置。 配置基本参数: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士:记得把 HighRisk 选项都打开,最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。
2025-02-21
deepseek本地部署知识库
以下是关于 DeepSeek 本地部署知识库的相关信息: 您可以参考以下链接获取更多详细内容: DeepSeek 资料库:照着做可直接上手🔗 需要注意的是,日报中提到本地部署并不适合普通用户,纳米 AI 搜索是目前较为稳定的第三方替代方案,其满血版推理能力接近官方但速度较慢,高速版速度快、体验流畅但推理能力稍弱。体验地址:🔗或下载纳米 AI 搜索 APP 。
2025-02-21
deepseek本地部署
DeepSeek 大模型尤其是有推理功能的 DeepSeek R1 大模型,其权重文件开源,可本地部署。DeepSeek 公司名为深度求索,其网页和手机应用目前免费,但 API 调用收费。 一夜之间,DeepSeek R1 大模型成为国民刚需,但官网卡顿,不能使用联网搜索等问题困扰了很多人。很多平台上线的 DeepSeek R1 版本存在各种不足,如不是满血版本或不能联网。本地部署的版本能作为替补,但很难长期使用。 通过工作流+DeepSeek R1 大模型,可实现联网版的 R1 大模型。实现的核心路径包括:拥有扣子专业版账号(若为普通账号,请自行升级或注册专业号);开通 DeepSeek R1 大模型(访问地址:https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,在火山方舟中找到开通管理,开通服务,并添加在线推理模型,在扣子开发平台才能使用);创建智能体(点击创建,完成智能体的创建)。
2025-02-20
deepseek 分布式如何部署
DeepSeek 的分布式部署情况如下: 腾讯云(自建服务器):提供全版本,采用多机分布式部署,节点数量为 2 个,单节点配置为 HCCPNV6 机型,可在线体验(需开通 T1 平台服务)。 腾讯云(调用 API):提供 DeepSeekR1 和 DeepSeekV3 版本,API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59,所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务,单账号限制接口并发上限为 5。在此之后,模型价格将恢复至原价。 京东云:提供“deepseekr1:1.5b”、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”版本,价格为 1.89 元/小时起,采用服务器部署的方式。 Gitee AI:提供全版本,R1 价格 0.1 元/次,基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群,有在线体验。 此外,还可以通过以下步骤实现 DeepSeek 联网版的部署: 1. 拥有扣子专业版账号,如果是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型,访问地址:https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 。打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务。添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体,点击创建,先完成一个智能体的创建。
2025-02-20
deepseek 分布式部署
以下是关于 DeepSeek 分布式部署的相关信息: 云计算厂商提供的 DeepSeek 版本及特点: 腾讯云(自建服务器):全版本,多机分布式部署,节点数量 2 个,单节点配置为 HCCPNV6 机型,可在线体验(需开通 T1 平台服务)。 腾讯云(调用 API):DeepSeekR1、DeepSeekV3,API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费,即日起至 2025 年 2 月 25 日 23:59:59,所有腾讯云用户均可享受限时免费服务,单账号限制接口并发上限为 5,之后模型价格将恢复原价。 京东云:“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”,价格 1.89/小时起,服务器部署方式。 gitee ai:全版本,R1 价格 0.1 元/次,基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群,有在线体验。 价格方面: 腾讯云(调用 API):即日起至 20250208 24:00 享受折扣价,20250209 00:00 恢复原价。输入:¥2¥1/M Tokens,输出:¥8¥2/M Tokens。当前有优惠活动,包括邀请好友赚 2000 万 Tokens,注册即送 2000 万 Tokens。 阿里云(人工智能平台 PAI):以 R1 为例,所需计算资源价格 316.25/小时,模型部署成在线服务,在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云(阿里云百炼):全版本,免费额度:10000000/10000000,通过 API 调用。 华为昇腾社区:全版本,部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2(864G)服务器,用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2,服务器调用 Docker 下载部署权重资源,非 API 调用模式。
2025-02-20
本地部署deepseek
DeepSeek 具有多种含义,包括 DeepSeek 公司(深度求索),其网页和手机应用目前免费,但 API 调用收费。DeepSeek 大模型尤其是具有推理功能的 DeepSeek R1 大模型,权重文件开源,可本地部署。 一夜之间,DeepSeek R1 大模型成为国民刚需,但官网卡顿,不能使用联网搜索等问题困扰了很多人。很多平台上线的版本存在各种不足,本地部署的版本能作为替补,但难以长期使用。 通过工作流 + DeepSeek R1 大模型,可实现联网版的 R1 大模型。实现的核心路径包括:拥有扣子专业版账号(若为普通账号,请自行升级或注册专业号),开通 DeepSeek R1 大模型(访问地址:https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,在火山方舟中找到开通管理,开通服务,并添加在线推理模型),创建智能体。
2025-02-19
市面上还有阿里百炼平台类似的竞品吗? 我的意思是工作流
市面上与阿里百炼平台类似的工作流竞品有以下几种: 1. 智谱 GLM4V:通用视觉类大模型,拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,一个接口支持图片/视频/文本,视频和图片类型不能同时输入,调用成本为 0.05 元/千 tokens,可参考。 2. 阶跃星辰:通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为 0.005~0.015/千 tokens,输出成本为 0.02~0.07/千 tokens,可参考。 3. 百度 PaddlePaddle:OCR 垂直小模型,文本识别能力补齐增强,私有化部署服务费,API 调用在 0.05~0.1/次,开源地址为。
2025-02-21
市面上还有阿里百炼平台类似的竞品吗?
目前市面上与阿里百炼平台类似的竞品有: 1. 智谱的 GLM4V:通用视觉类大模型,拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,一个接口支持图片/视频/文本,视频和图片类型不能同时输入,调用成本为 0.05 元/千 tokens。 2. 阶跃星辰:通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为 0.005~0.015/千 tokens,输出成本为 0.02~0.07/千 tokens。 3. 百度 PaddlePaddle:OCR 垂直小模型,文本识别能力补齐增强,采用私有化部署服务费,API 调用在 0.05~0.1/次。
2025-02-21
类似于ollama和vllm这样的LLM 框架有哪些
以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架: 1. Encoderonly 框架(也叫 AutoEncoder),典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架,典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架(也叫 AutoRegressive),典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外,还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架,如: 1. LangChain:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供了一系列工具和接口,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。 2. LlamaIndex:在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色,抽象出许多提示链的细节,与外部 API 的接口,从向量数据库检索上下文数据,并在多个 LLM 调用中维持内存。
2025-02-17
chatpdf类似的工具
以下是一些类似于 ChatPDF 的工具: 1. Phind(http://phind.com/):是生产力工具类别中的一员。 2. MaxAI(http://maxai.me/):属于生产力工具。 3. Blackbox AI(http://blackbox.ai/):在生产力工具范畴。 4. Otter.ai(http://otter.ai/):能够记录会议内容并进行实时语音转写。 5. SciSpace Copilot(https://typeset.io/):用于以问答形式解释科学文献中的文本、数字和表格。 6. AIPRM for ChatGPT(https://www.aiprm.com/):一款 SEO Prompt 模板插件。 7. Teamsmart(https://www.teamsmart.ai/):有趣的文档助手。 8. Boring Report:应对标题党的神器,去除文章中的夸张表述,仅保留客观事实。 9. ChatAll(https://github.com/sunner/ChatALL):可以同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具。 10. AIProductsAllInOne(https://github.com/TheExplainthis/AIProductsAllInOne):整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 11. Shell GPT(https://github.com/TheR1D/shell_gpt):在命令行中集成了 ChatGPT,帮助编写 shell 命令等内容。 12. 飞书 GPT(https://github.com/Leizhenpeng/feishuchatgpt):集成了多种功能。 13. GitHub Copilot X(https://githubdaily.gitee.io/posts/20230323githubcopilotx/):基于 AI 驱动的跨时代代码编辑器。 14. OpenGpt(https://github.com/futantan/OpenGpt):能快速尝试各种 ChatGPT 应用并创建自己的应用。
2025-02-11
未来类似deepseek这种推理大模型普及,结构化提示词是不是会成为过时的知识
未来类似 DeepSeek 这种推理大模型普及,结构化提示词不会成为过时的知识。 虽然未来模型可能在某些情况下无需提示词,仅通过简单对话就能理解用户意图,但基础的如何与模型对话的认知仍需具备,这就涉及提示词。例如李继刚老师的结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有意思的提示词,如“酷老师”“抬杠高手”等,近期提示词有升级,李继刚老师将其玩到新高度,cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片,小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 从工程视角看,AI 提示词在游戏创作及优化中也有应用。此外,提示工程的本质是提供足够的信息来明确指定要求,即使模型在理解上下文方面变得更好,能够清晰地陈述目标始终很重要,仍需要明确预期结果的能力和技巧。未来可能会更多地利用提示工程来让模型为我们生成、调整提示词,对于没有太多提示工程经验的人来说,提示词生成器可以帮助他们。未来的提示可能更像是一种自省,模型会尝试理解用户真正在思考什么、需要什么。 在 R1 时代,使用 AI 提示词的关键在于提供足够的背景信息,而非复杂的结构。简单大白话仍然有效,但信息量不足则难以得到理想结果。示例和框架可帮助理清思路,但最终影响在于用户的思考和表达。利用乔哈里视窗分析信息需求,避免过度指令化,让 AI 自由思考,从而激发更高的创意和效果。“有用的不是技巧,而是你的思考!”
2025-02-07