提示词管理工具

以下是一些常见的 prompt 管理工具和相关网站： PromptPal： 开发指向： 特点： 专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计。 作为集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现无缝协作和工作流程优化。 支持本地部署和云原生，架构轻量级。 简易设置，可通过 Docker 快速部署。 集成多种数据库解决方案。 提供 SDK 支持，简化不同语言的集成过程。 具备提示跟踪与分析功能。 提供协作工具。 ChainForge： 开发指向： 特点： 开源的可视化编程环境，用于测试大型语言模型的提示。 支持多模型测试，可同时查询多个 LLMs。 能进行响应质量比较，在不同提示、模型和设置之间比较。 可设置评估指标，可视化结果。 支持多对话管理，测试模板参数。 Promptknit： 网站： 文本类 Prompt 网站： LangChain Hub：提示词管理工具，LangChain 推出的提示词上传、浏览、拉取和管理的工具， 微软 Prompt Flow：微软发布的开源 LLM 开发工具集，简化基于 LLM 的人工智能应用程序的端到端开发周期， 未来力场：对 OpenAI 官方文档清晰解读， 其他 Prompt 相关网站： FlowGPT：国外最大的 prompt 站，内容全面，更新快， PromptPort（支持中文）：AI Prompt 百科辞典，聚合市场上大部分优质的 prompt 词库， Learning Prompt：详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney， ChatGPT Shortcut：提供众多 ChatGPT 提示词使用模板， ClickPrompt：轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与他人分享， Prompt Extend：让 AI 帮你自动拓展 Prompt，

以下是关于知识库管理工具的相关内容： 使用 Dify 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，说明其包含的内容和特点。 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，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，定期更新知识库以保持时效性。 创建并使用知识库： 维护知识库内容：为提升召回准确率，可删除、新增或修改知识库内容。 管理知识库：在知识库页面可看到已创建的知识库及相关信息，单击知识库或编辑图标进入详情页面，可进行新增内容、删除内容、更新单元内分段、开启引用等操作。 使用知识库： 在 Bot 内使用： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏工作区区域选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面选择指定 Bot 并进入详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域单击加号图标添加指定的知识库。 5. （可选）添加后可在自动调用下拉界面内调整配置项，包括最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 6. （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏工作区区域选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内选择添加 Knowledge 节点。

以下是一些不错的 AI 项目管理工具： 1. 项目管理和任务跟踪工具： Jira、Trello 等已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具： 微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑等提供帮助。 云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具：可帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具：AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等，可快速生成创意图像素材。 此外，还有以下具体的产品经理 AI 工具： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 6. 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 另外，著名的项目管理工具 Height 发布了他们的 AI 功能 Height Copilot，具有自动主持站会、将反馈创建为待执行任务、总结历史对话内容、提醒并防止重复创建任务、起草版本发布说明、一键生成针对任务的建议和利用 AI 进行头脑风暴等功能。

以下为您推荐使用 Coze 和飞书多维表格来打造专属 AI 智能体，提升知识管理效率： 写在开头，最近学习 AI 时，每天都有大量新内容来不及看，起初将文章都丢进微信文件传输助手，但时间一长出现诸多问题，如分不清阅读状态、遗忘收藏原因等。调研常见的稍后读解决方案，如 Pocket、Instapaper、简悦、Notion 等，要么与个人知识管理体系不符，要么步骤复杂、依赖人工归纳管理，不如文件传输助手方便。基于此，研究智能体时灵光一现，给自己定制一个 AI 稍后读助手，帮助摆脱归纳工作，自动整理阅读清单，并按个人兴趣推荐阅读计划。

以下是一些与 prompt 管理工具相关的信息： 文本类 Prompt 网站： Learning Prompt：授人以渔，有非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney，网址是。 FlowGPT：国外最大的 prompt 站，内容全面且更新快，网址是。 提示管理工具： LangChain Hub：LangChain 推出的提示词上传、浏览、拉取和管理的工具。 PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，作为集中化平台，便于开发者在 AI 项目中管理提示，实现无缝协作和工作流程优化，开发指向。 Midjourney 中的 Prompts：Prompts 是 Midjourney Bot 中的指令，用于启动新任务或创建图像组，可以是简单单词或短语，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，您可以选择其中图像并进行修改和操作。您可以。

以下是一些知识管理工具： Semafind：这是一个先进的 AI 驱动的知识管理工具，用户可以通过以短句子形式存储信息，创建一个全面的知识库。其产品官网为 https://www.semafind.com/。 Albus：一款 AI 驱动的知识管理工具，能帮助用户以不同方式处理知识，发现新角度和问题，还可通过添加笔记和图片来组织内容，轻松控制和展示内容，快速形成主题板，允许用户探索、混合、编辑和展示内容。其官网为 https://www.albus.org/。 在搭建知识体系时，可参考以下步骤： 明确需求和兴趣点，选择相关信息源，确保信息质量与相关性。 通过各种工具和方法，如浏览器插件、笔记应用等，建立稳定的信息获取和存储机制。 使用不同的笔记方法和工具，将收集的信息进行分类、标签化和链接，形成结构化的知识体系，便于检索和应用。 通过定期复习、思考和实践，将外部信息转化为个人知识，并在实际工作和生活中应用这些知识，解决具体问题。

以下是关于如何学习提示词（prompt）的全面指导： 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量，能让模型更准确地理解并完成所需任务。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 四、实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 七、具体学习步骤 1. 拥有一个大模型帐号，并熟悉与之对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替：。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档：。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要让推理大模型回答得更准确，可以通过以下提示词相关的设置和方法： 1. 参数设置： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能带来更多随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务，设置更低值以促使模型基于事实返回真实简洁结果；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。需要准确和事实的答案时，调低参数值；想要更多样化答案时，调高参数值。一般建议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，是控制响应长度和结构的方法之一。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，与 token 在响应和提示中出现次数成比例，减少响应中单词的重复。 2. 提示词示例： 对于推理任务，目前已有一些涉及数学能力的改进。执行推理任务可能有难度，需要更高级的提示词工程技术，后续会介绍相关高级技术。 可以通过示例给模型说明，可能获得更准确结果，后面章节会介绍更多常见应用示例。 3. 调教方法： 像打字和写作一样，不断尝试和大模型交互是最佳方法，方法论不是关键。 可以在提示词里设定规则，也可临时更改，交互时无需遵循规则，重点是是否达成目的，未达成可重新尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题，具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点，有助于模型更好地理解用户意图。

文章风格提示词逆向工程是指通过分析和检查现有文章，了解其设计和创作方式，从而生成更优提示词的过程。 利用 ChatGPT 进行逆向工程的步骤包括： 1. 利用 ChatGPT 对指定文章进行改写。 2. 对改写后的版本进行原创性检验。 3. 根据检验结果，指导 ChatGPT 进行进一步优化。 4. 重复上述过程，直至满足高度原创的标准。 5. 采用逆向工程的方法，梳理 ChatGPT 的改写策略。 6. 整合这些策略，形成一套提高文章原创性的高效提示词。 在进行逆向提示词工程时，需要注意以下几点： 1. 检测原创度的大多是机器，不能仅凭肉眼判断改写效果。 2. 对相同提示词多次改写或从元提示词中挑选部分深入改写，可有效提升文章质量。 3. 逆向提示词要提炼文章的语气、写作风格、用词、句式等各种写作要素，包括修辞手法、文章布局、论点和证据、段落长度和句子节奏等多个维度。 4. 不同领域的逆向分析需要相应的专业知识，如文学作品和编程领域。 这种逆向工程方法在营销、商业分析、心理学等领域均适用，能够在智能写作等领域持续产生可商用的提示词。但也需注意，掌握逆向分析技术可能导致一些 AI 创业公司被替代。

以下是关于如何更好创建提示词的相关内容： 创建提示词是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些建议： 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，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：简洁明了，避免过多信息导致模型困惑。 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：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 此外，不同的工具和场景中创建提示词还有一些特定要点： 在星流一站式 AI 设计工具中： 输入语言方面，通用大模型与部分基础模型使用自然语言，部分基础模型使用单个词组，支持中英文输入。 写好提示词要做到内容准确，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，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 在文本补全（Text completion）中： 遵循展示和告诉、提供高质量数据、检查设置这三个基本准则。 故障排除时，需明确生成的预期结果、提供足够示例、检查示例有无错误、正确使用温度和 top_p。 希望这些内容能帮助您更好地创建提示词。

以下是关于 Deepseek 提示词的一些技巧： 1. “说人话”优化技巧：目的是获得更容易理解的解释。示例：差的提示词“解释下量子计算的原理”，好的提示词“请用一个 8 岁小朋友能听懂的比喻，解释量子计算机和普通电脑的区别”。 2. 细节约束技巧：目的是确保输出符合特定要求。示例：差的提示词“写一篇美食测评”，好的提示词“写一篇 2000 字的火锅店测评，需要：1）至少包含 3 张实拍图的位置建议 2）详细的价格区间（人均预算）3）避开辣度相关形容词 4）结尾加入停车信息”。 3. 资源获取技巧：目的是获得具体可行的工具或方法建议。示例：差的提示词“怎么学英语口语？”，好的提示词“我是职场人士，每天通勤 1 小时，想利用这段时间提高英语口语，请推荐：1）3 个适合通勤时使用的学习 APP 2）每个 APP 具体的使用方法和时间分配 3）一个月的学习进度规划”。 4. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。示例：差的提示词“帮我写一篇营销方案”，好的提示词“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 5. 场景描述技巧：目的是提供具体的应用场景和限制条件。示例：差的提示词“写一篇新品发布文案”，好的提示词“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 6. 结构化输出技巧：目的是指定具体的输出格式和内容结构。示例：差的提示词“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的提示词“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 7. 分步骤提问技巧：目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务。示例：差的提示词“怎么做短视频运营？”，好的提示词“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 8. 反馈优化技巧：目的是通过追问获得更精准的答案。示例：第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”，追问 2“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？”。 这些技巧可以根据具体场景灵活组合使用。要点是：提供清晰的背景信息、设定具体的目标和要求、指定期望的输出形式、适时使用追问和反馈优化结果。 此外，在生成单词方面，输入单词主题、图片风格、单词数量，如非洲动物、真实风格、2。选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词，并以数组方式输出。提示词中，角色设定为专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。技能方面，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。同时，仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

AI 提示词是在与人工智能模型交互时，用于引导模型产生准确、有用和相关回答的指令或描述。 对于个人、企业和组织，AI 提示词具有以下价值： 1. 是 AI 在组织内落地的一把钥匙：新工具落地时，生产者易对其产生怀疑和抵触，而提示词能有效让大家迅速意识到工具在帮忙干活。 2. 是提取和复用业务方法论的有效工具：深谙跨语种沟通方法论的人可将其封装成提示词，让他人直接使用，无需深入学习方法论本身。 3. 是碾压式的组织学习利器：基于 Johari 沟通视窗模型，大模型加提示词在拓展认知的四个象限中都有很好的阐述式或启发式应用方法，能有效优化传统组织学习模式。 提示词工程师是负责设计和优化提示的专业人员，他们需要具备一定的领域知识、理解人工智能模型的能力以及对用户需求的敏感性。其主要职责包括设计提示、优化提示、评估提示。提示词工程师需要具备领域知识、自然语言处理（NLP）知识、人工智能（AI）知识和良好的沟通能力。随着人工智能技术的发展，对提示词工程师的需求将越来越大。