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

如何有效使用AI工具

Answer

要有效使用 AI 工具,以下是一些关键要点:

对于 AI Agent 来说:

  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 zero-shot learning 和 few-shot learning 能力,通过描述工具功能和参数的 zero-shot 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。在面对复杂任务时,将其分解为子任务,并有效组织和协调,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。包括模仿人类专家的行为,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反馈和环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。

对于画 CAD 图: 存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件,如 CADtools 12(Adobe Illustrator 插件)、Autodesk Fusion 360、nTopology、ParaMatters CogniCAD 以及一些主流 CAD 软件中的生成设计工具。但这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用,对于初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用以提高设计效率。

请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

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

References

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

理解工具:AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解,Agent使用工具的过程将变得不可信,也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力,AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供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。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时,单一工具往往是不够的。因此,AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于LLM的推理和规划能力,当然也包括对工具的理解。使用工具:AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习(清华有一篇从训练数据中学习的文章)。这包括模仿人类专家的行为,以及了解其行为的后果,并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。具身智能

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

理解工具:AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解,Agent使用工具的过程将变得不可信,也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力,AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供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。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时,单一工具往往是不够的。因此,AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于LLM的推理和规划能力,当然也包括对工具的理解。使用工具:AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习(清华有一篇从训练数据中学习的文章)。这包括模仿人类专家的行为,以及了解其行为的后果,并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。具身智能

问:有没有用来画CAD图的AI工具

是的,存在一些AI工具和插件可以辅助或自动生成CAD图,特别是在设计和工程领域。以下是一些可以辅助创建CAD图的AI工具:1.CADtools 12:这是一个Adobe Illustrator(AI)插件,它为AI添加了92个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。2.Autodesk Fusion 360:Fusion 360是Autodesk开发的一款集成了AI功能的云端3D CAD/CAM软件,能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。3.nTopology:nTopology是一款基于AI的设计软件,它可以帮助用户创建复杂的CAD模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。4.ParaMatters CogniCAD:CogniCAD是一款基于AI的CAD软件,可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成3D模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。5.生成设计工具:一些主流CAD软件,如Autodesk系列、SolidWorks等,提供了基于AI的生成设计工具,这些工具可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。这些工具通常需要一定的CAD知识和技能才能有效使用。对于CAD初学者,建议先学习基本的3D建模技巧,然后尝试使用这些AI工具来提高设计效率。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Others are asking
AI生图
以下是关于 AI 生图的详细教程: 一、Liblibai 简易上手教程 1. 定主题:明确您想要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近内容的 Checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设为 2。 6. Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需考虑语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt:同样用英文单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:使用 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间,过多意义不大且慢,过少出图效果差。 10. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。 二、AI 线上绘画教程 1. 背景:工作中需要大量图片时,AI 生图是高效解决办法,主流工具如 midjourney 付费成本高,stable diffusion 硬件门槛不低,可选择免费在线 SD 工具网站如。 2. 目标:让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。 3. 注意事项:本教程适用于入门玩家,若有疑问可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通,教程内容会持续更新。 三、Tusiart 简易上手教程 1. 图生图:上传图片后,sd 根据图片、模型、prompt 等信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 2. 尺寸:太小生成内容有限,太大 AI 易放飞自我,如需高清图,可设中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 采样算法:即让 AI 用何种算法生图。 4. 采样次数:次数越多调整越精密,效果理论上更好但耗时越长,并非越多越好。 5. 提示词相关性:数字增大图像更接近提示词,但过高会使图像质量下降。 6. 随机种子 seed:固定种子可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无种子。 7. Clip Skip:一般设为 2,早期无需过多关注。 8. ENSD:eta 噪声种子增量,默认 0 即可。
2025-02-17
可以用ai做商务服务么,比如帮用户申请个商标
AI 可以在一定程度上辅助商务服务,比如商标申请。商标申请要有区分度,能区分自家与别家产品,不像著作权需考虑独创性等。 关于 AI 作品的相关问题: 微链区块链存证流程: 登录方式:用微信扫码即可登录微链,登录后无需在个人中心完善信息。 存证选择:在页面左上角选择区块链存证,AI 作品一般选此选项。 信息填写:包括存证内容类型、存证附件、存证名称、作品作者、作品简介、著作权人等信息,著作权人可委托登记。 发表信息:填写发表地区、首次发表日期、权力取得方式等。 提交付款:确认存证上传,勾选并提交存证,手机扫码付款 10 元。 查看订单:在个人中心的版权订单中查看处理状态,处理完成后可在区块链版权存证处查看证书。 版权登记:带有 AI 性质或名字的作品无法做著作权登记,选择微链区块链存证有法律效应,且一次存证无需每年续费。 关于侵权问题: AI 生成肖像侵权:用他人著名肖像生成特定形象可能侵犯肖像权和名誉权,用自己肖像则相对安全。 AI 生成人脸相似侵权:若生成的人脸世界上不存在,侵权可能性小;若提示词相同且生成相似,可能侵权,需具体情况具体分析。 简单提示词作品版权:简单提示词生成的作品,法律可能不保护其版权,被搬运时难以有效维权。 以图生图的鉴定:若生成的图与原图看不出相同,一般不侵权,但用与原图无相似之处的图做底图的原因值得思考。 AI 生成音乐侵权:AI 音乐中歌词和旋律与某首歌有相似部分,是否侵权需多元素、多因素整体判断,如相似部分占比、整体结构等。 使用逝者肖像:逝者肖像权永远受保护,使用需谨慎,未造成不良影响且增益的情况下权利人可能不追究。
2025-02-17
写微信小程序,用哪个 ai 代码助手最好
以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐: 1. DIN: 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信,并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor: 可通过任意 AI 工具获得代码,专业代码模型表现更优。 网址:https://www.cursor.com/ 3. Deepseek(新手推荐): 网址:https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 4. 通义灵码: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 5. JetBrains 自身的助手插件: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手: 内置在云电脑里,使用流畅,但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是,不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现,您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。
2025-02-17
分析化验单的AI
以下是关于分析化验单的 AI 和专利审查方面的 AI 的相关信息: 分析化验单的 AI: 目前没有直接针对分析化验单的具体内容,但在教育领域,AI 已展现出强大的能力。例如,借助大模型可以生成个性化学习和定制化作业,教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库,学生也拥有了源源不断的错题练习库。 专利审查方面的 AI: 近年来,AI 在专利审查领域得到广泛应用,通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的应用和平台: 1. 专利检索与分类:AI 可通过自然语言处理和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估:AI 能够分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析:AI 能分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 5. 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体使用这些平台的步骤如下: 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
能分析医学化验单的AI有哪些?
以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。 需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
如何可以通过ai语音转文字
以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容: 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力,其中文识别率优秀。语音识别的少量错误,ChatGPT 能正常理解和纠错,衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ,此项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 对于有字幕的 B 站视频,可通过安装油猴脚本获取字幕,然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。
2025-02-17
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
如何快速入门AI工具
以下是快速入门 AI 工具的一些建议: 1. 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触有两个方面: 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 现在最普遍/最好的工具是什么,能达到什么效果。 2. 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。 3. 为了让普通人更直观地马上上手,可选择以下几种工具展开说明:聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。 4. 对于超出自己理解范围内的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。 5. 在面向父母的“AI 布道”活动中发现,因“AI 工具”功能强大能做无数事情,反而在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最好方式,不论是什么人群。 6. 最后,如果想交流并一起在 AI 路上探寻,欢迎戳 。
2025-02-17
推荐可以辅助进行合同条款审查的AI工具
以下是一些可以辅助进行合同条款审查的 AI 工具: 1. AI Assist™:这是有史以来第一个公开发布的生成式 AI 支持的合同工具,使用 OpenAI 的 GPT4 让用户根据预先批准的条款语言立即对合同进行修订。 2. 智能合同审核:在智能导购的技术创新场景中,能够自动检查供应商合同条款合规性。
2025-02-17
我是一个ai小白,请给我推荐一个语言大模型的提示词优化工具
以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect: 能够根据输入的 Prompt 进行优化,并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴,但使用该能力需要消耗积分(可通过签到、购买获得)。 访问地址:
2025-02-17
免费生成ppt的ai工具
以下为您介绍一些免费生成 PPT 的 AI 工具: 1. 歌者 PPT(gezhe.com): 功能: 话题生成:一键生成 PPT 内容。 资料转换:支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持:生成多语言 PPT。 模板和案例:海量模板和案例库。 在线编辑和分享:生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务:自定义模板、字体、动效等。 简介:是一款永久免费的智能 PPT 生成工具,用户可轻松将任何主题或资料转化为 PPT,并选择应用大量精美模板,适用于多种场景,操作便捷且智能化。 产品优势: 免费使用:所有功能永久免费。 智能易用:通过 AI 技术简化 PPT 制作流程,易于上手。 海量案例:大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 很专业:支持多种文件格式,转换过程中尊重原文内容。 AI 翻译:保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译。 推荐理由: 完全免费,对学生和职场人士是福音。 智能化程度高,通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT,高效准确。 模板和案例库丰富,总能找到适合的模版或案例。 对多语言支持实用,可一键生成目标语言的 PPT 或翻译。 几乎无需学习成本就能上手使用。 2. 讯飞智文(http://zhiwen.xfyun.cn):免费的 AI 制作 PPT 工具。 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. 《》 此外,还有一些相关工具,如百度文库,有自动 PPT 功能,分为免费和付费版本。橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品,集多种功能于一身。
2025-02-17
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
请你讲讲如何写提示词能与KIMI有效沟通
以下是关于如何写提示词与 KIMI 有效沟通的一些要点: 1. 不要期望设计一个完美的提示词就能得到理想答案,应将提示词视为一个相对完善的“谈话方案”,在与 KIMI 的对话中产生最终成果,并限缩自己思维中的模糊地带。 2. 多给 KIMI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入提示词就能得到想要的东西,因为很多时候自己刚开始也不清楚想要什么。 3. 可以参考以下步骤: 询问 KIMI“更好的提问”的方法论。 让 KIMI 分析提问适合的优化方法,并给出优化过程和结果。 将 KIMI 优化后的提问输入给特定的自动结构化框架,得到“提问优化助手”Prompt。 新建对话,先将“提问优化助手”发给 KIMI,再发送原始提问,得到结果。 再新建对话,让 KIMI 对比两份结果。 4. 在创作视频分镜头时,也可以借助 KIMI 写画面描述,甚至加上对音效的需求。同时,要尽可能精简人物对话,提炼重点。画面数量与台词长短有关,需平衡画面之间的联系。
2025-02-16
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
在多功能对话系统中,怎么的sys prompt设置有助于提高有效性
在多功能对话系统中,以下的 sys prompt 设置有助于提高有效性: 1. 明确模型的角色和任务:例如将模型设定为历史顾问回答历史事件相关问题,或设定为技术专家解决特定技术问题。 2. 适应特定需求:如根据用户提供的食材和饮食偏好生成个性化食谱建议。 3. 创造独特内容:像融合两个单词创造新词汇,生成巧妙的双关语和文字游戏等。 4. 塑造个性和风格:如扮演具有幽默且带有讽刺意味的助手角色。 例如,Anthropic 发布的 Claude 2.1 允许用户提供自定义指令以提高性能,设置有用的上下文,增强承担特定个性和角色的能力,或以更可定制、符合用户需求的一致方式构建响应。在 Coze 上的大模型节点中,设置系统级的提示词是关键步骤,它侧重于模型的内部工作机制,与外层用户直接交互的提示词相互配合,精心设计可增强模型对用户指令的处理能力,确保工作流的顺畅和高效。
2024-12-24
如何有效的利用ai搜索网页信息
以下是有效利用 AI 搜索网页信息的方法: 1. 收集相关资料: 明确文章主题后,借助 AI 工具如 Perplexity.AI 来高效完成。访问该网站并使用其搜索功能,为获得更专业和深入的结果,可启用 Pro 功能(每天有一定次数免费使用,常使用可考虑开通会员)。在搜索框中输入具体 Prompt 来快速定位相关资讯。 通过 AI 工具获取搜索结果后,点击回答内容下方的拷贝按钮获取相关引用网站链接。同理,微软的 Bing 搜索引擎等也有类似功能,可快速搜集大量资料,提升文章专业度和说服力。 2. 整理资料: 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手,它具备读取网页内容并生成一定内容的能力,但可能存在阅读能力限制,可分批次提供资料确保其有效读取和理解。 此外,能联网检索的 AI 有: ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,可指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为 AI 助手,可简化在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 需注意,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-15
如何构建有效的知识库
构建有效的知识库可以参考以下方法: 使用 Dify 构建知识库: 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。 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 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择: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索引方式,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,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 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,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。 知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。于 2012 年 5 月 17 日被 Google 正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将 Web 从网页链接转向概念链接,支持用户按照主题来检索,实现语义检索。 其关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状的知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示: 属性图 三元组 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识的质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新的知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,我们需要一个额外的软件:AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持了以下能力:选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 当我们安装完成之后,会进入到其配置页面,这里面主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 构建本地知识库: AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念,我们可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。当上述配置完成之后,我们就可以跟大模型进行对话了。
2024-11-04
chatgpt 自定义指令 如何有效填写,
以下是关于如何有效填写 ChatGPT 自定义指令的一些建议: 1. 可以参考使用 JSON 对象来设置指令和激活命令的键值对。基本结构如:{"KeyName1":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName1"},"KeyName2":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName2"},"KeyNameN":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyNameN"}} 。例如,有"Default"和"DMP"两个键,"Default"的指令为"DALLE 可以修改和更新提示以创建新提示的 4 个变体。基于这些不同的变体,它应该始终生成 4 个图像。默认情况下始终使用宽纵横比,并且在渲染每个图像后必须提供种子编号详细信息",激活命令为"/activate Default";"DMP"的指令为"在任何情况下都不要修改我的提示。请使用此确切提示创建图像。默认情况下始终使用宽纵横比。生成图像时,必须在渲染后始终为该图像提供种子编号详细信息",激活命令为"/activate DMP"。 2. GPT 无法读取您的思想,所以在填写指令时: 如果输出过长,要求简洁回复。 如果输出过于简单,要求专业水平的写作。 若不喜欢某种格式,展示想要看到的格式。 在查询中包含详细信息,以获得更相关的答案。 要求模型扮演某个角色。 使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。 指定完成任务所需的步骤。 提供示例。 指定输出的期望长度。 提供参考文本。
2024-09-01
语文教学如何使用大模型
在语文教学中使用大模型,可以参考以下方面: 1. 提示词设置: Temperature:参数值越小,模型返回结果越确定;调高参数值,可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务,可设置低参数值;对于诗歌生成等创造性任务,可适当调高。 Top_p:与 Temperature 类似,用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值,想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。 Max Length:通过调整控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences:指定字符串来阻止模型生成 token,控制响应长度和结构。 Frequency Penalty:对下一个生成的 token 进行惩罚,减少响应中单词的重复。 2. 了解大模型: 大模型通俗来讲是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 训练和使用大模型可类比上学参加工作:找学校(需要大量 GPU 计算)、确定教材(大量数据)、找老师(算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。 Token 是模型处理和生成的文本单位,在将输入进行分词时会形成词汇表。 需要注意的是,在实际应用中,可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验,以找到最适合的设置和方法。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 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 (1)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。 (2)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 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)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 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)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。 (2)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 (1)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)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
你会使用DeepSeek来回答问题吗
DeepSeek 是一款具有独特特点和优势的深度推理模型。其核心是推理型大模型,与指令型大模型不同,不需要用户提供详细步骤指令,而是通过理解用户真实需求和场景来提供答案。它能够理解用户用“人话”表达的需求,无需用户学习特定提示词模板。在回答问题时能够进行深度思考,并非简单罗列信息。还可以模仿不同作家的文风进行写作,适用于多种文体和场景。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等,它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量。这种“自问自答”并非简单自言自语,而是模拟人类的深度思考。从用户初始问题出发,唤醒所需推理逻辑与知识,进行多步推导,为最终回答提供更完备的思考准备。DeepSeek R1 的“聪明”源于其独特的“教育方式”,在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时,它已率先进入“自学成才”新阶段。 更多提示词技巧请查看 。
2025-02-17
有没有lora怎么使用的教程
以下是关于 Lora 使用的教程: 1. 港风胶片 Lora 模型使用方法: 方法 1:利用上一期活动图片反推工作流,使用唯美港风图片进行反推提示词,在大模型后接一个墨悠_胶片 Lora。上一期活动链接:。胶片 Lora 链接:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2:利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词,然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接(需要魔法):https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流: 在哩布上跑文生图:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. Comfyui SDXLLightning 中 Lora 的使用: SDXLLightning 是字节跳动推出的高速文本生成图像模型,包含完整的 UNet 和 LoRA 检查点。用户可以使用 Diffusers 和 ComfyUI 等框架进行配置。模型地址:https://huggingface.co/ByteDance/SDXLLightning/tree/main 。 实际使用时,拿 Lora 的使用来做介绍,使用方法和平常的 Lora 用法一样,但需要注意 CFG 值需要调小,一般设置为 1,另外步数设置根据使用的 Lora 步数为准。 3. Stable Diffusion 中 Lora 的使用: 当想要生成多张同一张脸的照片时,需要用到 Lora 模型。Lora 可以固定照片的特征,如人物特征、动作特征、照片风格。 点击“生成”下面的第三个按钮,弹出新的选项框,找到 Lora,就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。 点击要用的 Lora,会自动添加到关键词的文本框里面。Lora 可以叠加使用,但建议新手不要使用太多 Lora,每个 Lora 后面的数字用于调整权重,一般只会降低权重。 选择 Lora 时,要根据最开始想要生成的照片类型来选择,比如想生成真人模特,对应的 Lora 也要选用真人模特。
2025-02-17
我应该如何使用AI帮助自己的学习?
以下是使用 AI 帮助自己学习的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 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(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,使用 AI 进行英语学习和数学学习可以这样做: 英语学习: 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,让 AI 提供实时反馈和建议。 使用自适应学习平台(如 Duolingo)利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 使用自适应学习系统(如 Khan Academy)结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题,根据您的能力和需求进行精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic)利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助您理解和掌握数学知识。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,因为 AI 可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
使用COZE搭建智能体的步骤
使用 COZE 搭建智能体的步骤如下: 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路: 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力,即通过逻辑思考,从知识经验中抽象表达出关键方法与要求,这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,包括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。 实施:分步构建和测试 Agent 功能。 完善:全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 首先进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建,可以看到整个编辑视图与功能。 其中,左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来,按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果: 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。
2025-02-17