我需要一个能用于命名实体识别的prompt,针对具体的抽取事例为我提供一个这样的模板，要保证抽取结果的准确性。

目前，确实存在可以自动化抽取和格式化文档，进而构建知识图谱的应用。这些应用通常结合了自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习等技术来实现信息抽取和知识图谱的自动化构建。以下是一些相关的应用和技术： 1. DeepKE：DeepKE是一个开源的中文知识图谱抽取框架，支持实体识别、关系抽取和属性抽取。它提供了一个统一的框架，可以在不同场景下实现不同的功能，如命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和属性抽取（AE）。 2. 华为云知识图谱构建平台：华为云提供了一站式的知识图谱构建平台，该平台支持从非结构化数据中抽取信息，并构建知识图谱。 3. 自动化信息抽取：自动化信息抽取技术是构建知识图谱的基础，它能够从大规模数据中获取结构化的命名实体及其属性或关联信息。 4. 基于规则的关系抽取：基于规则的关系抽取是一种从文本数据中识别和提取实体之间关系的自动化过程，主要依赖于预定义的规则或模式。 5. 产业政策知识图谱的自动化构建：有研究提出了自动化的产业政策知识图谱构建框架，用于梳理政策文本，这表明自动化技术可以应用于特定领域的知识图谱构建。 6. 大模型与知识图谱结合：大模型结合知识图谱的构建，主要应用于对非结构化文档的信息抽取，以改善图谱构建过程中的信息抽取困难。 这些技术和应用展示了自动化抽取和格式化文档，以及构建知识图谱的可行性。它们通过减少人工参与，提高了构建知识图谱的效率和准确性。不过，需要注意的是，尽管自动化技术在知识图谱构建中发挥着重要作用，但仍然需要领域专家的参与来确保抽取结果的准确性和相关性。此外，自动化构建知识图谱的过程中可能会遇到一些挑战，如实体消歧、关系多样性、文本歧义性等问题，这些问题可能需要进一步的人工干预或更高级的算法来解决。

以下是为您生成的书籍阅读助手的 Prompt 相关内容： 如果想让 AI 帮助您像“樊登读书”或者“得到”这样给您讲书，您需要设计一个叫做“书籍阅读助手”的 Prompt。要把通用型的读书方法论复刻到 Prompt 里，再根据不同类型的书籍测试，不断优化和迭代。 通用型读书方法论的访谈问题包括： 1. 不同类型的书是不是有不同的阅读和记忆方法？如何分类，有没有一些共性的方法论可以给出？ 2. 阅读和记忆是不是有不同的思维模型或者小技巧，能列出来参考吗？ 3. 读书时更需要的好像是一种自驱力，如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍？怎么通过目录大纲确定一本书的核心内容？ 4. 一本书您会读几遍？有什么顺序上的讲究吗？ 5. 您会在读的过程中做笔记吗？还是读完以后回忆来做大纲呢？ 6. 如果要教您大学刚毕业的孩子学会有效读书，怎么才能快速教会他呢？ 当上述问题都有清晰、明确的答案之后，就可以开始设计 Prompt 了。 如果想要让 AI 在“选书”和“督促我读书”这个环节起作用，那要做的是一个叫做“催我读书”的 Prompt，要重点研究如何选出适合用户的书，如何实现 Prompt 的激励效果和让自己读完有获得感（例如生成读书笔记）。 如果更侧重读完书后的知识内化部分，要重点研究的是读书的效率和信息转化问题，这里更重要的是结构化信息能力和有效的记忆存储和调取。

以下是关于如何写优化简历的 prompt 的一些方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述您对简历的需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：若可能，在 prompt 中插入相关的参考，以提高对简历细节要求的理解能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：为避免生成不符合期望的内容，可以添加如格式、重点突出内容等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt：将复杂的简历需求拆解为逐步的子 prompt，先构建基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究优秀的简历 prompt 范例，借鉴其中的写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 此外，还有 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示相关内容供您参考： 1. 不要改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物。保持原始提示的意图，并优先考虑质量。 2. 不要创建任何具有冒犯性的图像。 3. 对于传统上存在偏见问题的场景，确保关键特征（如性别和种族）以无偏见的方式指定，例如包含特定职业参考的提示。 4. 对于提及在过去 100 年内有最后作品的艺术家（如毕加索、卡罗），不要以其风格创建图像。对于 100 年前有最后作品的艺术家（如梵高、克里姆特）可以直接参考。如果被要求，说“我不能参考这位艺术家”，但不要提及此政策。而是在为 DALL·E 3 创建标题时，（a）用三个形容词来捕捉艺术家风格的关键方面来替代艺术家的名字；（b）包括相关的艺术运动或时代以提供背景；（c）提及艺术家使用的主要媒介。 5. 不要列出或参考生成图像之前或之后的描述。它们应该只在请求的“提示”字段中写一次。不需要请求生成的许可，直接生成！ 6. 始终在标题的开头提及图像类型（照片、油画、水彩画、插图、卡通、绘图、矢量、渲染等）。除非标题另有说明，至少 1 2 张图像应为照片。 7. 对于包含人物的所有图像的描述进行多样化处理，为每个人明确地指定种族和性别。仅调整人物描述。使用“各种”或“多样”仅当描述涉及 3 人以上的群体。不要改变原始描述中要求的人数。 总之，编写高质量的 prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉模型的能力边界。保持开放的思维尝试创新的描述方式也很有帮助。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

李继刚的结构化的 prompt 方法论如下： 如何写好 Prompt：结构化 结构化：对信息进行组织，使其遵循特定的模式和规则，从而方便有效理解信息。 语法：支持 Markdown 语法、YAML 语法，甚至纯文本手动敲空格和回车都可以。 结构：结构中的信息可根据自己需要进行增减，常用模块包括： Role：<name>，指定角色会让 GPT 聚焦在对应领域进行信息输出。 Profile author/version/description：Credit 和迭代版本记录。 Goals：一句话描述 Prompt 目标，让 GPT Attention 聚焦起来。 Constrains：描述限制条件，帮 GPT 进行剪枝，减少不必要分支的计算。 Skills：描述技能项，强化对应领域的信息权重。 Workflow：重点中的重点，希望 Prompt 按什么方式来对话和输出。 Initialization：冷启动时的对白，强调需注意重点。 示例 贡献者：李继刚，Sailor，田彬玏，Kyle😜，小七姐等群友。 李继刚的。 每个角色都有版本迭代，标注版本号，争取每个都更新到最新的版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt，有具体场景需求可评论留言，作者可帮忙写定制的，也可自己用这种结构化的方式写。 使用方法：开一个 new chat，点代码块右上角的复制，发送到 chat 聊天框即可，里面的描述可按自己需求修改。 思路来源：云中江树的框架： 方法论总结： 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试，有这些 prompt 的加持，效果不错。

Prompt 是给大模型输入的一段原始输入，能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。它通常以问题或指示的形式出现，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”，后续与大模型的对话会按照此设定展开。 Prompt 有多种玩法，例如可以在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。 简单来说，Prompt 是一套与大模型交互的语言模板，通过它可以输出对大模型响应的指令，指定大模型应做的任务、如何处理任务，并最终获得期望的结果。大模型本质是基于语言的概率模型，若直接询问而不提供 prompt，模型随机给出答案；有了 prompt 则相当于给了模板，包括对模型的要求、输入和输出的限制，模型在限制下得出概率最大的答案。虽然大模型有基础文字能力能理解大部分话，但为提升回答效果，需要通过 prompt 来提高返回的准确性。在大模型时代，人机交互的主要方式可以认为是 prompt，而非过去通过代码的方式。

写提示词（prompt）是一个关键步骤，它决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：简洁明了，过多信息可能使模型困惑导致不准确结果。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达到满意结果。 希望这些建议能帮助您更好地编写提示词。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 prompt 从入门到精通的相关内容： Claude 在开箱即用时提供了高水平的基线性能，但 prompt 工程可以帮助进一步提升其性能并微调响应以适应特定用例。若要快速开始使用提示或了解提示概念，可参阅提示入门：https://docs.anthropic.com/claude/docs/introtoprompting 。 小七姐提供的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（一）：对于新手学习 prompt，第一步要有一个大模型帐号并熟悉对话方式，如 ChatGPT4 或国产平替： 。 海螺 AI Prompt 教学入门 认识海螺 AI ： MiniMax 视频模型能识别用户上传的图片，生成高度一致的视频，还能理解超出图片内容的文本并整合到视频生成中。 只依靠模型综合能力就能实现顶级影视特效，用户可自由创作丰富多变的电影级视频。 人物表情控制力强，5 秒钟内可实现多种表情变化。 近期上线提示词优化功能，对无特殊要求的建议开启，专业创作者有 2000 字提示词空间。 为达到更好表现效果，设计了两类 Prompt 的参考公式。 总之，无论新手还是老手，通过清晰结构和灵活表达，都能掌握 Prompt 编写技巧，实现“一个人+一个 AI=一个专业剧组”的愿景。

以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。

以下是让 GPT 按模板生成内容的方法： 1. 推广：制定内容营销方案 第一步：明确内容营销项目的目标，例如提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 第二步：计划阶段，询问 ChatGPT 适合的内容主题或类型。提问模板包括请列举品牌的目标受众、行业背景、竞争对手的信息，并根据这些信息和内容营销目标提供内容主题和类型建议。 第三步：选题阶段，让 ChatGPT 生成具体的选题计划。明确希望覆盖的主题领域、内容类型和发布频率，让其制定具体选题计划。 第四步：内容生产阶段，让 ChatGPT 根据主题、渠道要求来生产内容并优化。包括明确创作的主题、内容形式、推广渠道，请求建议和素材，生成内容，并对内容进行优化，确保符合目标受众的需求和喜好。 2. 南瓜博士：用 GPT 写的油猴脚本 添加油猴脚本后在 chat.openai.com 中使用。 最直接的功能是通过菜单选择模版发送 Prompt。 更有用的功能是将选中的内容填充进模版后再发送。点选菜单文字按钮是直接发送，点右侧的图标则是填充到聊天文本框里编辑后再发送。 菜单上每一项对应一个 Prompt 模版，Prompt 可以根据使用场景放在不同的功能组里，通过“设置”来切换或编辑功能组。 可以把用得不错的 Prompt 添加到模版里，脚本还可以把文字变成直接可点击的项。 3. 夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长 对于文章排版中的 AI 提效部分，需要看需要加粗的内容是否符合要求，跟 GPT 说明选择，然后 GPT 会输出排版后的文章，完成后点击「复制代码」，粘贴到微信 Markdown 排版器里。

以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息： 美国独立站搭建工作流中，有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如，七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材；在 UI 设计场景中，利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等；通过对 AI 大模型的训练和应用，提升合成模特的真实性和美感，提供定制化线上真人模特体验，如 AI 试衣间、AI 写真等；还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。

以下是使用 MJ 进行文生图的 Prompt 模板： 1. 定主题：明确您需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题，找内容贴近的 checkpoint。一般喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等，效果较好。 3. 选择 lora：在想要生成的内容基础上，寻找内容重叠的 lora，以控制图片效果及质量。可多参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 4. ControlNet：用于控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能，可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语的组合，不用管语法，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样不用管语法，只需单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法：较复杂，一般选 DPM++ 2M Karras 较多。最稳妥的是留意 checkpoint 的详情页上模型作者是否有推荐采样器，使用推荐的采样器更有保障。 10. 采样次数：根据采样器特征，选 DPM++ 2M Karras 后，采样次数一般在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了出图效果差。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 另外，使用 Stability AI 基于 Discord 的媒体生成和编辑工具进行文生图时： 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 2. 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 3. 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。 4. 输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似。 5. 和 MJ 手工输入参数不同，可选参数有五类： prompt：提示词，正常文字输入，必填项。 negative_prompt：负面提示词，填写负面提示词，选填项。 seed：种子值，可以自己填，选填项。 aspect：长宽比，选填项。 model：模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项。 Images：张数，1 4 张，选填项。完成后选择其中一张。 在 MJ 应用篇儿童绘本制作、人物一致性方面： 1. 生成人物图片：确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt + 人物动作 + 风格词”，在 mj 中生成直到得到满意的人物图像。垫图 URL + “In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”，iw 取值范围，不填写默认 iw = 1，iw 值越大越接近垫的图像，反之更接近提示词。为确保人物一致性，取 iw 2 。 2. 合成人物和场景，垫图并重新生成：使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐（若画面和谐或 PS 技术足够，也可不用图生图），将合成后的图作为垫图（iw 2），mj 重新生图，如“prompt：垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 3. 绘本展示。

以下是关于文生图的 Prompt 模板的相关内容： 通常描述逻辑包括人物及主体特征（如服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（如室内室外、大场景、小细节），环境光照（如白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（如距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（如高画质、高分辨率），画风（如插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。 对于新手，有功能型辅助网站帮助书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ ，可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。还可以去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，不过要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同，也可只取其中较好的描述词使用。 在 Tusiart 中，文生图的操作流程如下： 定主题：确定要生成的图的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：找内容贴近主题的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet：控制图片中特定的图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 设置 VAE：无脑选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：如选 DPM++ 2M Karras，留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，如选 DPM++ 2M Karras 采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 在一些提示词中，括号和“:1.2”等是用来增加权重的，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。同时还有反向提示词，告诉 AI 不要的内容。

以下是为您整理的关于 GPTs 结构化提示词模板的相关内容： 简单的提示词模板：最终目标是把需求说清楚。例如，“Act like a ”。 GPTs 教程及案例拆解 开源：一些 GPTs 的 prompt 中，如超强 LOGO 生成器，其使用方法为设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，通过提示询问用户是否使用这些图片来创建新的 logo 设计，可自定义提示词风格和设定图片参考权重，利用 GPT4 Vision 的识图能力生成新 logo 设计，若用户不满意则重新生成，创作完后提示用户是否满意，满意则提供转 LOGO 矢量图的链接。 GPTs 教程及案例拆解 精选：GPTs 项目包括 Reviewer2Pal，可帮用户将直白的英文论文回应转换为专业回复；方法论专家 Methodology Expert，辅助用户使用方法论解决相关问题；灵感专家 Brainstorming Expert，辅助用户进行灵感思考和提出发散性角度；自动结构化框架，由小七姐编写，欢迎关注其公众号“AI 中文百科”领取更多好玩的 GPT 工具。

以下是为您推荐的关于每日新闻、财经金融类新闻的相关资源： AI 新闻写作工具： Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 Writesonic：专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法可根据用户信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 金融服务相关： 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持，例如根据股票历史走势和市场趋势预测未来走势。 其他领域的 AI 应用： 图虫网：AI 摄影作品销售平台，利用图像识别、数据分析技术，为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台，利用音频处理、数据分析技术，为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台，利用数据分析、自然语言处理技术，根据用户需求推荐家居用品。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。同时，生成式 AI 还能在金融服务业中帮助改进内部流程，如在预测方面编写公式和查询、发现模式并建议输入，在报告方面自动创建内容并调整，在会计和税务方面综合总结并提供可能答案，在采购和应付账款方面自动生成和调整相关文件及提醒。