给我一些做知识问答用的prompt

小七姐写的 prompt 包括以下内容： 1. Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（二）： 自动优化排版的 Prompt，例如将输入的自我介绍进行自动排版。 让 AI 阅读文档时更靠谱的 Prompt。 结合生活或工作场景的自动化场景，如自动给班级孩子起昵称、排版微信群运营小文案、安排减脂餐、列学习计划、设计商务会议调研问卷等。 选择好上手的提示词框架来开启第一次有效编写。 2. 基于联网验证科学新闻的科普作者：创作动机来源于韩国室温常压超导新闻事件，基于严谨和科学态度梳理新闻事件并给出分析结果（必须在 4.0 的 webpilot 插件下使用）。 3. 3 月 5 日直播：prompts 书写的 6 个基础方法： 带大家学习基础知识和概念。 学习社群分享官方文档最佳实践。 学习地图官方文档的 6 个方法总结。 编写清晰的说明，提供更多信息和细节。 大模型提示词使用技巧及注意事项。 角色扮演策略提升模型问答质量。

以下是关于 Runway 官方镜头提示词的相关内容： Prompt Structures 提示结构： 使用这种结构，提示一个女人站在热带雨林可能是这样的。 在提示的不同部分重复或强调关键思想可提高输出一致性。例如在超高速拍摄中，相机会快速飞过场景。应将提示集中在场景中应出现的内容上，比如输入晴朗的天空，而非没有云的天空。 协助镜头画面描述的提示词： 样品说明： 1. Seamless Transitions 无缝转换 1. Camera Movement 相机移动 1. Text Title Cards 文本标题卡 1. Prompt Keywords 提示关键词 关键字有助于在输出中实现特定样式。确保关键字与整个提示符保持一致，会使其在输出中更明显。例如，包括关于皮肤纹理的关键字对于相机未紧密聚焦在面部的广角拍摄没有好处，广角镜头可能受益于环境的其他细节。在保持这种凝聚力的同时，可尝试不同的关键字。

Prompts 是在不同的 AI 应用场景中的一种指令或语言模板。 在 Midjourney Bot 中，它用于启动新任务或创建一组图像，可以是简单的单词或短语，也可以是更详细的指令和参数，Midjourney Bot 会根据提供的 Prompt 生成图像网格，用户可选择并进行修改和操作。您可以通过进一步了解。 从原理层面看，简单来说，它是一套与大模型交互的语言模板。通过这个模板，可以输出对大模型响应的指令，明确大模型应该做什么、完成什么任务、如何处理具体任务，并最终获得期望的结果。虽然大模型能理解大部分输入的话，但为了获得更好的回答效果，需要使用 Prompt 来提升模型返回的准确性。可以认为在大模型时代，人机交互的主要方式是 Prompt，而非过去通过代码。 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述解释过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。

Prompt 简单来说是一套与大模型交互的语言模板。它是给大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好地理解用户需求，并按照特定模式或规则进行响应。 在大模型时代，它类似于过去人机交互中的代码，成为主要的交互语言。通过 Prompt，能提升模型返回的准确性，比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续对话会按此设定展开。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容，作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量，您可以理解为将输入的文字变成对应的画面和运动形式。 这里的玩法很多，比如可以在 Prompt 的设定中，要求模型按照一定的思路逻辑去回答，像最近比较火的思维链（cot），就是在 Prompt 环节对模型的输出进行指导，还可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型变成一个输出器来使用。甚至一度还出现过 Prompt 优化师这样的角色。

Prompt 是一套与大模型交互的语言模板。简单来说，它是您向大模型输出的用于指示其响应的指令，明确大模型应做什么、完成何种任务、如何处理具体任务，并最终输出您期望的结果。尽管大模型具备基础的文字理解能力，能理解您的大部分表述，但为获得更好的回答效果，需要借助 Prompt 来提高模型返回的准确性。在大模型时代，Prompt 成为人机交互的主要方式之一。 在 AI 领域，Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好地理解用户需求，并按照特定模式或规则进行响应。例如，可以设定“假设您是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续与大模型的对话将基于此原始设定展开。此外，还有很多有趣的玩法，如在 Prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答，像最近较火的思维链（cot）就是在这个环节对模型的输出进行指导。还可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型成为一个输出器。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，会影响视频的内容和质量。如果上述解释过于抽象，您可以将 Prompt 理解为：把您输入的文字变成对应的画面和运动形式。

Prompt 简单来说是一套与大模型交互的语言模板。它能输出对大模型响应的指令，明确大模型应做的具体事项、完成的任务、处理任务的方式，并最终获得期望的结果。大模型虽有基础文字能力能理解大部分话语，但为提升回答准确性，需要借助 Prompt。在大模型时代，Prompt 成为人机交互的主要方式之一。 Prompt 是给大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好理解用户需求并按特定模式或规则响应。例如，可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续对话会按此设定展开。还有很多有趣玩法，如要求模型按一定思路逻辑回答，像最近较火的思维链（cot）就在此环节指导模型输出，还能让模型按特定格式（如 json）输出，使模型成为输出器。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容，作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果觉得抽象，可以理解为将输入的文字变成对应的画面和运动形式。

以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤： 创建知识库： 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址： 选择其中一个文档，如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果，使用 Local doucuments 的方式，上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式，每个问题使用作为开头（这是 Markdown 的语法）。准备开始上传文件，至此，一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答： 1. 2024.06.05 更新，对数据库不太了解的小伙伴，可以阅读。 2. 首先创建一个机器人：外贸大师产品资料问答机器人，进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答，方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化，所以这个需求依赖数据库，将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述： 现代产品更新换代速度快，用户在使用产品时经常会有疑问，而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架，能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库，用户能够快速获得到需要问题的答案，极大地提升了用户体验，让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络，省时又省力。 特别需要注意的是：文档的分片策略会严重影响查询的结果，这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。

以下是关于文档问答的系统知识： 在使用 Claude 进行文档问答任务时，有以下要点： 1. 告诉 Claude 仔细阅读文档，因为稍后会被提问。 2. 对于文档问答，将问题置于提示的末尾，在其他输入信息之后（这在结果质量上有较大的定量差异）。 3. 要求 Claude 在回答之前先找到与问题相关的引语，只有找到相关引语时才进行回答。 4. 给 Claude 提供从被查询文本的其他部分生成的示例问题和答案对（可以由 Claude 生成或手动生成）。通用的外部知识示例似乎对性能没有帮助。有关更多信息，请参阅 Anthropic 的关于 Claude 长上下文窗口的提示工程博客文章。 一个 10 万上下文长度的提示词案例： Human: I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: <document>{{TEXT}}</document> First, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order. Quotes should be relatively short. If there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead. Then, answer the question, starting with "Answer:". Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don't say "According to Quote" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences. Thus, the format of your overall response should look like what's shown between the <examples></examples> tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly. 此外，还有以下建议： 1. 将问题放在提示的末尾，在输入数据之后。这已被证明显著改善了 Claude 的回答质量。 2. 要求 Claude 在回答之前找到与问题相关的引语，并且只有在找到相关引语时才回答。这鼓励 Claude 将其回答扎根于所提供的背景，并且减少了幻觉风险。 3. 示例提示：人类:我将给您一份文档。然后我会问您一个关于它的问题。我希望您首先摘录文档中有助于回答问题的部分的确切引用，然后用摘录的内容回答问题。这是文档: <document>{{TEXT}}</document> 以下是第一个问题: {{QUESTION}} 首先，找出文档中对回答问题最相关的引用，并按编号顺序列出。引用应该相对较短。如果没有相关引用，请写“无相关引用”。然后，回答问题，以“回答:”开始。回答中不要直接包含或引用引用的内容。回答时不要说“根据引用"近 90%的营收来自小部件销售，而小工具销售占了剩下 10%。"

要创建知识库问答群机器人，可基于以下步骤： 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成当问一个复杂问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。

waytoagi 的知识库问答是基于 RAG 机制实现的。具体步骤如下： 1. 创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，并通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG 机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成这样一个场景：当问一个很复杂的问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给出详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，这对于提升对话 AI 的理解力和回答质量非常有帮助。

以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐： Contextual Answers：这是一个端到端的 API 解决方案，其答案完全基于组织知识，能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作，将其应用于图书馆解决方案套件，为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品：结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划，包括短、中、长期目标，帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力，为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料，利用大模型处理用户咨询问题，确保回答准确一致，必要时提供原回答完整版，还能对接人工客服，在智能助手无法解决问题时快速转接，提升服务质量和客户满意度。

智谱清言在视频问答方面的表现如下： 在结构化 prompt 测试中，能够按照 prompt 指示回答，理解意图较好。但对于“离婚”相关问题，输出内容起初较抽象，不符合客户咨询场景，经要求改进后有所改善，但仍存在内容偏软、像心灵鸡汤、作用有限的情况。对于律师助理或客户来说，能达到最低标准，对有经验的执业律师作用不大。 在与文心一言 4.0 等的小样本测评中，对比来看，智谱清言在处理复杂提示词时，属于言简意赅地分析结果但错误，而文心一言 4.0 很努力分析很多步骤但依然错误。 从产品角度，智谱 AI 在中国 AI 领域具有开创性，模型质量出色，以 ChatGPT 为对标打造用户体验，是国内首批开放智能体应用的公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面有明显优势，在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

在 WaytoAGI.com 网站，新增了智能对话功能，您可以在首页输入 AI 相关问题，系统会迅速提供答案要点和参考文章。在导航目录下，还能看到别人在问的 AI 问题。该功能的上线离不开飞书 Aily 团队的支持。

成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手： 1. 知识学习与案例研究：利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台，深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助：借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量，确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析：通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景，进行分析和应对策略的制定，提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析：利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析，以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新：借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势，为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时，要对其结果进行审慎评估和验证。

搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，在搭建整理入库工作流时，首先新建工作流「url2table」，然后根据弹窗要求自定义工作流信息，并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式，由于篇幅原因不在此详述。