提示词模版有哪些类型？

以下为您介绍可以根据 PPT 模版和文稿自动生成 PPT 的软件或网站： 1. 闪击 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 操作步骤： 选择模版。 输入大纲和要点，由于闪击的语法和准备的大纲内容可能有偏差，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 ，将大纲转换成适配闪击的语法。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT，可在线编辑。 注意事项：导出 PPT 需要会员。 2. Process ON 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对较耗时间。 导入方式：复制最终大纲的内容到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md（若看不见后缀，可自行搜索开启后缀）；打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中；在 Process ON 导入 Xmind 文件，以导入方式新建思维导图，选择准备好的 Xmind 文件，导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作，生成结束。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版，再点击下载。若喜欢用 Process ON，没有会员，可在某宝买个一天会员。 此外，目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的一些 AI 风格的 PPT 模板及相关工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计。可能包含丰富的模板库和设计元素，用户可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，可能提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，帮助用户更高效地创建演示文稿。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有以下与 PPT 相关的网站和应用： 1. SlidesAI 2. Decktopus AI 3. Tome 4. MagicSlides 5. Presentations.AI 6. Canva 7. Simplified 8. GlimmerAI 9. Sendsteps 10. Plus AI 11. Microsoft 365 Copilot 12. Canva Magic Design 13. ChatGPT 14. Beautiful.AI

以下是为您提供的利用 AI 搜索设计模版的相关信息： 利用 AI 批量制作单词卡片： 模板设计方式有多种。可以在表格中手动添加信息，也可使用特定方法。 模板通常为压缩格式文件（如 zip、rar、7z），内含 Excel 文档用于放置内容，格式固定。 可使用 ChatGPT 辅助，一是生成单词内容并批量生产，二是整理内容放入 Excel 文件。 曾使用 ChatGPT 的代码解释器和 Python 做图，但效率低、有格式文字限制。此次选用搞定设计批量产图，因其能降低人工成本、节约时间，对新手友好，模板易制作。批量生产步骤为：点击右上角三个点，选择批量套版，依次点击，保留要替换部分并去掉不需要的，保证命名一致，最后批量产出页面。 利用 Midjourney 生成 UI 界面： Midjourney 中没有固定的 Prompt 来生成某种 APP，具体效果需多尝试。 可先使用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，将「类型」替换成想设计产品的关键词描述（英文），如出行类的「距离、车费、费用结算、优惠金额、地图」等，餐饮类的「介绍咖啡的特色、口味、咖啡豆产地、价格」等，运动类的「卡路里、步数、距离、某种运动」等描述，来生成想要的 UI 设计图。

以下是为您精选的一些提示词生成网站： |站点名|网站介绍|地址| |||| |MidLibrary|Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库|| |MidJourney Prompt Tool|类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分|| |OPS 可视化提示词|有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便快速可视化生成自己的绘画提示词|| |AIart 魔法生成器|中文版的艺术作品 Prompt 生成器|| |IMI Prompt|支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器|| |Prompt Hero|好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT & Midjourney|| |OpenArt|AI 人工智能图像生成器|| |img2prompt|根据图片提取 Prompt|| |MidJourney 提示词工具|专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用|| |PromptBase|Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板|| |AiTuts Prompt|精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供广泛的不同风格|| || |NovelAI tag 生成器|设计类 Prompt 提词生成器|| |魔咒百科词典|魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器|| |KREA|设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts|| |Public Prompts|免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词|| |AcceleratorI Prompt|AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词|| |MidJourney.TalkGame.Ai|野菩萨出品||

以下是一些关于艺术设计师的 AI 绘画常用提示词： 风格提示词： 点彩派（pointillism） 克劳德莫奈（Claude Monet） 桁缝艺术（quilted art） 局部解剖（partial anatomy） 彩墨纸本（color ink on paper） 涂鸦（doodle） 伏尼契手稿（Voynich manuscript） 书页（book page） 真实的（realistic） 3D 风格（3D） 复杂的（sophisticated） 真实感（photoreal） 国家地理（national geographic） 超写实主义（hyperrealism） 电影股的（cinematic） 建筑素描（architectural sketching） 对称肖像（symmetrical portrait） 清晰的面部特征（clear facial features） 室内设计（interior design） 武器设计（weapon design） 次表面散射（subsurface scattering） 游戏场景图（Game scene graph） 角色概念艺术（character concept art） 废土风格（Wasteland Punk） 数字雕刻风格（digitally engraved） 建筑设计风格（architectural design） 海报风格（poster style） 东方山水画（Tradition Chinese Ink Painting） 浮世绘（Japanese Ukiyoe） 日本漫画风格（Manga style） 童话故事书插图风格（stock illustration style） 梦工厂动西风格（CGSociety） 梦工厂影业（DreamWorks Pictures） 皮克斯（Pixar） 时尚（Fashion） 日本海报风格（poster of Japanese graphic design） 90 年代电视游戏（90s video game ） 法国艺术（french art） 包豪斯（Bauhaus） 日本动画片（Anime） 像素画（卜绘 and Pixel Art） 古典风，1819 世纪（Vintage） 黑白电影时期（Pulp Noir） 乡村风格（Country style） 抽象风（Abstract） 印刷风（risograph iso） 设计风（Graphic） 在 SD 文生图中，提示词的写法示例： 英文为：,drawing,paintbrush 。在这组提示词中，括号和:1.2 都是用来增加权重的，权重越高在画面中体现越充分，同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词：NSFw，，(融合的手指:1

以下是关于 OpenAI 接口调用和提示词编写的相关知识： OpenAI 接口调用： OpenAI API 可应用于众多涉及生成自然语言、代码或图像的任务。提供了不同能力级别的模型，适用于不同任务，还能微调自定义模型。这些模型可用于内容生成、语义搜索、分类等众多领域。 提示词编写： 1. 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成，与多数专为单个任务设计的 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，如内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 2. 遵循最简化原则： 不需要包含作者信息，如“author”“version”等不相关信息。 避免分类错误，将输出错误分类到目标中，如“提供改进建议，以及改进原因”和“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分，10 分为满分”应明确区分。 注意拼写正确，如“Constraints”的正确拼写。 常见的限制条件包括内容长度限制、内容类型限制、逻辑和一致性限制、风格和语调限制。 避免无意义或重复的描述，如“理解中文语义”“评估和打分文本质量”“提供文本改进建议”等。 注意 Markdown 格式的正确使用，如“ Profile: Goals:”的结构错误，应将 Goals 放到“ Role”层级下面。 在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。您的文本提示词和生成的补合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是 2048 个 Token，或大约 1500 个单词）。可以查看 OpenAI 的分词器工具来了解有关文本如何转换为 Token 的更多信息。

以下是一些常见的提示词框架： ICIO 框架：包括 Instruction（指令）、Context（背景信息）、Input Data（输入数据）、Output Indicator（输出引导）。 CRISPE 框架：涵盖 Capacity and Role（能力和角色）、Insight（见解）、Statement（声明）、Personality（个性）、Experiment（实验）。 BROKE 框架：包含 Background（背景）、Role（角色）、Objectives（目标）、Key Result（关键结果）。 TRACE 框架：有 TASK（任务）、REQUEST（请求）、ACTION（行动）、CONTEXT（上下文）、EXAMPLE（示例）。 ERA 框架：包括 EXPECTATION（期望）、ROLE（角色）、ACTION（行动）。 CARE 框架：由 CONTEXT（上下文）、ACTION（行动）、RESULT（结果）、EXAMPLE（示例）组成。 ROSES 框架：包含 ROLE（角色）、OBJECTIVE（目的）、SCENARIO（方案）。 Evolve 框架：包括试验并改进，通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架：包含 CONTEXT（上下文背景）、OBJECTIVE（目的）、ACTION（行动）、SCENARIO（方案）、TASK（任务）。 TAG 框架：包括 TASK（任务）、ACTION（行动）、GOAL（目标）。 RISE 框架。

系统提示词和用户提示词相关知识如下： 在 SD 绘画中，根据想画的内容写提示词，多个提示词之间用英文半角逗号隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，描述细节的最后。每个词在模型中的自带权重可能不同，顺序也很重要，越靠后权重越低。关键词应具特异性，措辞具体，避免抽象和有解释空间的措辞。还可使用括号人工修改提示词权重。 基本概念方面，通过简单提示词能获得结果，其质量与提供的信息数量和完善度有关。提示词可包含指令、问题、上下文等信息。使用 OpenAI 聊天模型时，有 system、user 和 assistant 三种角色，system 非必需但有助于设定 assistant 行为。提示工程探讨如何设计最佳提示词以高效完成任务，语言模型能基于给定上下文续写，但可通过改进提示词获得更好结果。 在办公通用场景中，有编辑写作助手、语法纠正助手、头脑风暴助手、翻译助手、总结助手等，各自有相应的提示词格式和用途，如编辑写作助手是“编辑以下段落，提高其整体清晰度和连贯性：{粘贴段落}”。

以下是一些教写提示词的网站： http://www.atoolbox.net/ ：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。 https://civitai.com/ ：可以抄作业，每张图有详细参数，可复制使用。 此外还有： 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： 图像类 Prompt 网站： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库， MidJourney Prompt Tool ：类型多样的 promot 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分， OPS 可视化提示词：有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便快速可视化生成绘画提示词， AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器， IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器， Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索， OpenArt：AI 人工智能图像生成器， img2prompt ：根据图片提取 Prompt， MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用， PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板， AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供广泛不同风格选择，

数据标注涉及以下方面： 1. 从量到质的转变：早期大模型训练侧重依靠大量算力和大规模数据集提升性能，如今数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，更需注重提高数据质量和相关性。 2. 向知识密集型转变：多模态模型需处理多种类型数据，如文本、图像、声音等，这使数据标注过程更细致复杂，需要更高水平的理解和分析能力，不再是简单的劳动力作业。 3. 对标注方式的理解：大模型的数据标注不仅关注清晰的行业术语，还需要能被模型理解的标注方式，可能涉及更多上下文的理解和语义分析。 4. 对业务的理解：目前数据服务依赖于标注员对业务的理解，通用型数据需求减少，更多是公司内部独有的数据内容和词语，能承接大模型数据标注的服务商不多。 现在更需要标注的数据类型和行业包括： 1. 多模态模型相关的数据，如同时包含文本、图像、声音等多种类型的数据。 2. 公司内部独有的、与特定业务相关的数据。 在数据标注过程中，还需注意数据隐私与安全问题，如数据加密与计算效率的权衡等。

目前没有关于如何让 AI 根据您的多份项目相关资料生成其他类型文档的具体内容。但一般来说，您可以先将这些资料进行整理和分类，然后选择适合处理文档生成任务的 AI 工具，例如一些自然语言处理模型。在使用时，向 AI 清晰地描述您的需求，包括期望生成的文档类型、格式、重点内容等。同时，可能需要对 AI 生成的结果进行多次调整和优化，以达到您满意的效果。

大模型应用从技术角度可以分为多种类型，每种类型都有其特定的应用场景和优势。以下是一些主要的类型： 1. 图像识别模型： 应用于图像分类、物体检测、图像分割、场景理解等任务。 2. 自然语言处理（NLP）模型： 包括语言翻译、文本摘要、情感分析、问答系统、机器写作等。 3. 语音识别模型： 用于将语音转换为文本，应用于语音助手、自动字幕生成、会议记录等。 4. 推荐系统模型： 基于用户行为和偏好，推荐相关内容、产品或服务。 5. 生成对抗网络（GAN）： 用于图像、视频和音频的生成，如图像编辑、风格迁移、数据增强等。 6. 强化学习模型： 应用于决策制定、游戏、机器人控制、自动驾驶等需要智能决策的场景。 7. 时间序列预测模型： 用于预测股票价格、天气、销售趋势、设备维护等时间序列数据。 8. 生物信息学模型： 应用于基因组学、蛋白质结构预测、药物发现等领域。 9. 医疗诊断模型： 辅助医生进行疾病诊断、病理分析、治疗建议等。 10. 情感分析模型： 分析文本或语音中的情感倾向，应用于客户服务、市场研究等。 11. 知识图谱模型： 构建和维护大规模的知识库，支持复杂的查询和推理任务。 12. 机器人流程自动化（RPA）模型： 自动化重复性的业务流程，提高效率和准确性。 13. 数据挖掘和分析模型： 从大量数据中发现模式和趋势，支持决策制定。 14. 物理模拟和仿真模型： 模拟现实世界的物理过程，应用于工程设计、科学研究等。 15. 安全和隐私保护模型： 用于检测和防御网络攻击，保护数据隐私。 16. 教育和个性化学习模型： 提供个性化的学习体验，支持自适应学习系统。 17. 供应链优化模型： 优化库存管理、物流调度、需求预测等供应链环节。 18. 环境监测和预测模型： 监测环境变化，预测自然灾害，支持环境保护。 每种类型的大模型都有其独特的技术挑战和应用价值，选择合适的模型类型可以更好地解决特定的问题。

开发一个针对APP类型的分类器涉及多个步骤，包括数据收集、数据预处理、模型选择和训练、评估和部署。以下是详细的步骤和所需工具： 步骤一：数据收集 首先，需要收集大量已分类的APP数据。这些数据可以从各种APP商店（如Google Play Store、Apple App Store）获取。数据应包括APP的名称、描述、类别等。 数据来源 Google Play Store: 可以使用Google Play API或其他爬虫工具如Scrapy获取数据。 Apple App Store: 使用App Store API获取APP数据。 示例代码（使用Google Play Scraper） ```python from google_play_scraper import app, search 搜索关键词并获取应用信息 results = search for result in results: app_id = result details = app print ``` 步骤二：数据预处理 收集的数据需要进行预处理，包括清洗、标准化和特征提取。通常会处理文本数据，如APP的描述，进行分词、去停用词等操作。 数据清洗与特征提取 文本清洗: 去除特殊字符、标点符号、HTML标签等。 分词与词向量: 使用NLTK、spaCy等进行分词，使用TFIDF或Word2Vec将文本转化为向量。 示例代码（文本处理） ```python import nltk from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 分词与停用词处理 def preprocess_text: tokens = nltk.word_tokenize tokens = return ' '.join TFIDF 特征提取 tfidf = TfidfVectorizer features = tfidf.fit_transform ``` 步骤三：模型选择与训练 选择合适的机器学习模型进行训练。常用的模型包括朴素贝叶斯、SVM、随机森林和深度学习模型（如RNN、BERT）。 模型选择 朴素贝叶斯: 简单且高效，适合初步尝试。 SVM: 对高维数据有效。 随机森林: 强大的分类模型。 深度学习: 适合大数据集和复杂任务。 示例代码（使用朴素贝叶斯） ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score 数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split 训练模型 model = MultinomialNB model.fit 预测与评估 predictions = model.predict accuracy = accuracy_score print ``` 步骤四：模型评估与优化 使用交叉验证、混淆矩阵等方法评估模型的性能，并根据结果进行模型优化，如调参、特征选择等。 示例代码（模型评估） ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix 交叉验证 scores = cross_val_score print 混淆矩阵与分类报告 print print ``` 步骤五：部署模型 训练好的模型可以使用Flask、Django等框架部署为API服务，供实际应用调用。 示例代码（Flask 部署） ```python from flask import Flask, request, jsonify import pickle app = Flask 加载模型 with open as f: model = pickle.load @app.route def predict: data = request.get_json description = preprocess_text features = tfidf.transform prediction = model.predict return jsonify if __name__ == '__main__': app.run ``` 工具推荐 数据收集: Google Play Scraper, App Store API 数据处理: NLTK, spaCy, sklearn 模型训练: sklearn, TensorFlow, PyTorch 模型部署: Flask, Django 参考文献 通过这些步骤和工具，您可以开发一个高效的APP类型分类器，并将其应用于实际业务中。