用AI搭建网站

很抱歉，上述提供的内容中没有直接提到可以分析历史事件关联性的 AI 相关信息。但目前在 AI 领域，有一些自然语言处理和数据分析的技术及工具可能会被应用于历史事件关联性的分析。例如，利用大规模的语言模型结合历史数据进行文本挖掘和关联分析。不过，具体的专门用于此目的的成熟 AI 应用可能还需要进一步的研究和开发。

以下是关于历史进程分析的 AI 相关内容： AI 技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：有元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：包含强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 对于大众来说，AI 领域的使用随着国内互联网的发展，在近 20 年才开始普及。最初的应用主要是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。随后，中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破，在日常生活中的应用广泛，如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但以前的技术突破大多限于特定领域，模型应用范围相对狭窄。而随着 OpenAI ChatGPT 等大型语言模型的突破，展示了通过大规模模型预训练涌现出广泛智能应用的新发展路线，一个模型就能实现多种能力。 此外，在法律法规方面，某些用于司法和民主进程的 AI 系统应被归类为高风险，考虑到其对民主、法治、个人自由以及有效补救和公平审判权利的潜在重大影响。但某些用于纯辅助行政活动且不影响个别案件实际司法管理的 AI 系统不应被归类为高风险。

以下是一些可以做数据可视化的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 此外，还有 Graphy：这是一个数据可视化平台，其 AI 功能可帮助用户添加数据并自动生成图表和关键见解，用户还能通过视觉注释和一键增强功能使数据更有意义，并通过故事讲述来传达见解。

以下是最近的一些 AI 新闻： 2024 年 7 月： 苹果发布了 AI 原生操作系统，加强了硬件和模型布局。 Claude Sonnet 3.5 发布，挑战 OpenAI。 视频生成领域 Runway Gen3 和快手可灵表现优秀。 AI 3D 技术逐渐崭露头角。 Google 和月之暗面推出长上下文缓存技术。 快手发布可灵网页版及大量模型更新。 阶跃星辰发布多款模型。 商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示。 GraphRAG：微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 9 月： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 2024 年 1 月： 斯坦福大学 Mobile Aloha。 1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D。 1 月 11 号 GPT store 上线。 1 月 MagnificAl 高清放大爆火。 1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售。 此外，红杉资本美国合伙人 Pat Grady 在最新访谈中表示，AI 技术将为服务行业带来变革机遇，而非取代软件公司。AI 的潜力在于赋能服务行业，但人际关系和实际执行仍需人工。对于基础模型公司，Grady 认为它们可能像数据库公司一样发展，提供开发者 API，有机会进入应用层。他认为现有模型已足够强大，关键在于工程化优化和认知架构设计。

AI 能够在以下售前售中售后等业务场景中发挥重要作用： 1. 医疗保健： 售前：通过分析患者数据，为潜在患者提供个性化的医疗建议和服务介绍。 售中：辅助医生进行诊断，如医学影像分析。 售后：为患者提供个性化的康复方案和护理建议。 2. 金融服务： 售前：利用信用评估为潜在客户提供贷款可能性的初步评估和相关产品介绍。 售中：进行风控和反欺诈，确保交易安全。 售后：提供投资分析和客户服务，解答客户疑问。 3. 零售和电子商务： 售前：通过产品推荐和个性化搜索，吸引潜在客户。 售中：提供动态定价和优化购物体验。 售后：利用聊天机器人解决客户售后问题。 4. 制造业： 售前：展示产品的制造优势和质量保障。 售中：确保生产过程的高效和质量控制。 售后：进行预测性维护，为客户提供优质的售后维护服务。 5. 交通运输： 售前：通过虚拟试驾等方式展示产品特点。 售中：提供智能导购服务，帮助客户选择合适的车型。 售后：持续监测车辆状态，提供维护建议。 6. 汽车行业： 售前：AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，进行热点营销、用户画像预测等。 售中：提升“销售体验”，如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购等。 售后：监测车辆使用情况，提供相关服务。 7. 企业运营： 售前：协助准备营销材料和市场分析。 售中：提供销售策略咨询。 售后：处理法律文书和人力资源相关事务。 8. 教育： 售前：为潜在学生提供学习规划建议。 售中：定制化学习内容。 售后：审核论文和提供后续学习支持。 9. 游戏/媒体： 售前：进行游戏定制化推广和出海文案宣传。 售中：提供动态生成的游戏体验和媒体内容。 售后：处理用户反馈和优化内容。 10. 金融/保险： 售前：提供个人金融理财顾问服务。 售中：处理贷款信息和风险评估。 售后：进行保险理赔处理和客户服务。 11. 生命科学： 售前：介绍研发成果和服务。 售中：协助医疗过程中的诊断和治疗。 售后：提供术后护理和康复辅助。

以下是一些擅长修改简历的 AI 工具： 1. 超级简历优化助手：这是一款 AI 简历优化工具，使用自然语言处理技术，能分析简历内容并提供优化建议，帮助用户提高求职成功率，市场规模达数亿美元。 2. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 3. Rezi：是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 。您可以根据自己的需要选择最适合的工具。

以下是关于如何搭建个人知识库的详细介绍： 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，首先需要给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字，这个容量对于绝大多数领域知识是不够的。为解决此问题，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案，可参考 OpenAI embedding documents。 embeddings（直译为嵌入）是一个浮点数字的向量（列表）。两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。向量是数学中表示大小和方向的一个量，通常用一串数字表示，在计算机科学和数据科学中，向量通常用列表（list）来表示，列表是一种包含一组有序元素的数据结构。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法，最常见的是欧几里得距离，其计算方法是将两个向量的对应元素相减，然后取平方和，再开平方。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似，例如“猫”和“狗”距离近，它们都是宠物，与“汽车”距离远，相关性低。文档上给了创建 embeddings 的示例。 将文本转换成向量能大大节省空间，可简单理解为索引，发送给 GPT API。 LlamaIndex 是更高一层 LangChain 的抽象，之前叫 GPT Index。之前的文章中的例子就是使用的 LlamaIndex 包。它简化了 LangChain 对文本分割、查询这块的接口，提供了更丰富的 Data Connector。LlamaIndex 只针对 GPT Model 做 Index，而 LangChain 是可以对接多个 LLMs，可扩展性更强。参考 https://gptindex.readthedocs.io/en/latest/ 。 最近各家大厂接连放大招，AI 技术和应用突飞猛进，GPT4 接口已经支持最大 32K 输入，AI 的开发和使用门槛肯定会越来越低。垂直领域知识库的搭建和优化可能更多的是一个业务问题，而不是一个技术问题。欢迎关注公众号“越山集”，多交流。

SiliconFlow 本身并不能直接搭建 RAG 知识库。但一般搭建 RAG 知识库的步骤通常包括以下方面： 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. 创建知识库： 访问相关平台的知识库索引，如阿里云百炼，单击创建知识库。在创建知识库界面填入知识库名称与描述。 选择文件，类目位置单击默认类目，文件名称选择准备好的数据文件。 进行数据处理，使用默认的智能切分或根据需求选择合适的处理方式。 3. 配置相关设置：如在 Dify 中提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，可根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到相应的应用中，作为应用的上下文知识库使用，并在应用设置中配置数据集的使用方式。 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时效性。 需要注意的是，不同的平台和工具在具体操作上可能会有所差异。

搭建 RAG 主要包括以下步骤： 1. 导入依赖库：加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，若需接收多个 url 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终合并成列表返回用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 4. 了解 RAG 概念：大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，通过检索增强生成 RAG。RAG 应用可抽象为 5 个过程，包括文档加载（从多种来源加载）、文本分割（切成指定大小的块）、存储（嵌入转换为向量形式并存入向量数据库）、检索（通过检索算法找到相似嵌入片）、输出（问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 5. LangChain 和 RAG 的结合：LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具构建 RAG 应用。包括数据加载器（将数据转换为文档对象）、文本分割器（分割文档）、文本嵌入器（将文本转换为嵌入）、向量存储器（存储和查询嵌入）、检索器（根据文本查询返回相关文档对象）、聊天模型（生成输出消息）。使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下。

以下是搭建知识库的相关内容： 使用 Dify 构建知识库的步骤： 1. 准备数据：收集纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供三种索引方式，根据实际需求选择，如追求更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式持续优化和迭代，定期更新增加新内容。 使用 Coze 智能体机器人搭建知识库的步骤： 1. 手动清洗数据：本次创建知识库使用手动清洗数据，提高数据准确性。 2. 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义，输入，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 3. 本地文档：注意拆分内容提高训练数据准确度，将海报内容训练到知识库，按章节进行人工标注和处理，选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 本地部署大模型以及搭建个人知识库中关于 RAG 的介绍： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需先了解 RAG。RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，通过检索增强生成的技术。其应用可抽象为 5 个过程：文档加载、文本分割、存储（包括将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成更合理答案）。文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

以下是一些可用于搭建个人知识库的软件及相关信息： 1. Coze 或 FastGPT 等工具：在当下技术条件下，其 RAG 能力对问答场景较友好，其他场景效果一般。若需企业级复杂知识库场景，可能需找专业团队，收费几万到几十万不等。 2. 推荐文章《手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库》中提到的 AnythingLLM 软件： 包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 该软件中有 Workspace 的概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式和 Query 模式），配置完成后可进行对话测试。 3. 基于 GPT API 搭建定制化知识库：涉及给 GPT 输入定制化知识，因 GPT3.5 交互容量有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案，可参考 OpenAI embedding documents 理解 embeddings 相关知识。

以下是一些 Coze 的进阶教程和搭建过程的资源： 5 月 7 号（）：大聪明分享，主题为“Agent 的前世今生”，每个分享人分享最初接触 Coze 的经历以及现在用 Coze 做什么。流程为 20:00@🌈AJ 主持开场，20:00 21:00 大聪明分享，21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号（）：大圣分享，主题为“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”，20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号（）：艾木分享，主题为“Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以‘Dr.Know’和‘卧底’为例），线上答疑。流程为 20:00 21:00 艾木分享，21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号（）：罗文分享，主题为“一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书”，20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号（）：Itao 分享，主题为“和 AI 成为搭子”，线上答疑。流程为 20:00 21:00 Itao 分享，21:00 21:30 线上答疑。 此外，还有以下案例合集和教程：

以下是为您找到的一些可能针对网站更新内容进行分析的人工智能工具： 1. NotebookLM：可以综合不同材料生成笔记，但存在交互设计不够清晰的问题。 2. Excel 中的 Copilot：能帮助写复杂公式、创建可视化图表及书写 Python 代码完成复杂任务。 3. Loop：可以生成对应内容的表格和其他 Office 软件链接。 4. Stream 中的 Copilot：能够帮助理解视频内容，询问并跳转到对应时间点。 5. Bard：推出了英语版 Bard Extensions，可从 Google 工具中查找并显示相关信息，还能使用“Google it”按钮核实答案，分享聊天时可继续对话并询问。 6. PaLM 2 模型：根据用户反馈应用强化学习技术训练，更加直观和富有想象力。 7. Youtube 的 AI 工具：包括 Dream Screen 可添加背景、YouTube Create 编辑手机视频、AI Insights 获取创意和大纲建议、Aloud 自动配音、创作者音乐中的辅助搜索找到配乐。 8. Dzine：更新了 Insert Character 能力，可快速替换画面角色。 9. 谷歌 IOS 中 Google Lens：在手机 Chrome 浏览器中可更快视觉搜索，还将 AI Overviews 广泛集成到搜索结果中。

以下是关于使用 Cursor 建网站的相关信息： 1. 借助@Web，Cursor 会根据查询和您提供的上下文构建搜索查询，并在 Web 上搜索以查找相关信息作为附加上下文，这对于查找最新信息特别有用。您可以通过打开 Chat>功能光标设置下的“始终搜索 Web”，使光标在每个查询中搜索 Web 聊天。 2. 免费模式（Hobby 计划）：用户可以免费体验两周，享受每月 2000 个代码补全、50 个慢速优先的高级请求和 200 次使用 cursorsmall 模型的数。付费模式（Pro 计划）:用户每月支付 20 美元则可以获得更多的 GPT4 使用次数和无限次的代码补全。企业专业模式（Business 计划）：每月收取 40 美元，提供额外的数据保留等服务。 3. 按下快捷键 Ctrl+K 唤醒 Edit 功能，输入：创建一个简单的支付页面，包括姓名、手机号、支付方式、支付金额，支付方式包含微信支付和支付宝支付，简洁、高级，用乔布斯的风格设计，就能直接生成支付页面的代码。如果生成的效果满意，可以在原有的基础上修改、优化、增加新功能等，有看不懂的代码也可以在 chat 对话框直接提问。 4. 相关课程讲解包括：无影安装流程及相关问题的直播讲解，介绍了 AIPO 编码相关的问卷发布及复制链接操作，无影的概念、安装步骤、注意事项等；AI 时代编程难度降低，共学搭建网站过程及相关要点，强调编程变得简单，普通人也可通过编程提升工作、学习效率，并介绍了网站部署操作；网站部署与工具 bot 使用的课程讲解及相关操作演示，介绍了网站部署相关内容，包括使用 cursor 搭建 conf UI 工作流小应用、网站部署流程中的注意事项、作业内容等。

Dify 网站有以下两种部署方式： 1. 云服务版本： 直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 2. 部署社区版： 开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台（约 159 元），本地也可部署，但较折腾。 方案一：腾讯云一键部署 优惠：打开腾讯云官网，左上角【最新活动】进入，新老用户均可享受。 购买：Dify 社区版官方要求 2 核 4G，境内境外根据需求选择，境内 159 一年。 创建：选好后，选择【使用应用模板创建】【AI】，其他按需选择，不选额外花钱的。 使用：服务器初始化完成，在控制台服务器中查看，若显示运行中则初始化成功。复制公网 IP 到浏览器中加上 /apps 回车，进入安装页面，设置管理员账号密码，正常情况下会以管理员身份进入网站，配置模型服务即可使用。 方案二：云服务器 Docker 部署 腾讯云一键部署存在问题，如买服务器后能否做其他事、Dify 更新频率高升级麻烦等。 装系统：安装宝塔面板（可视化服务器管理），登陆凭证选自定义密码。 登陆：控制面板服务器查看详情，找到【应用信息】卡片，点击管理应用，放行防火墙端口，获取宝塔面板的账号密码。 Docker 安装：登陆成功 bt 面板后，点击左侧菜单栏【Docker】，按提示操作。

以下是一些能接入招聘网站的 AI 工具： 1. 智联招聘 APP：具有 AI 招聘筛选工具，利用自然语言处理和机器学习技术，帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率。 2. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 3. Rezi：是一个领先的 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 此外，通过对 Cursor 等工具进行魔改，如文中提到的在一小时内实现类似 Devin 90%的功能，也可以用于相关招聘网站的开发。更多相关信息，您还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/79 。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

WaytoAGI 网站是一个在 AI 领域为用户提供多种功能的网站，包括： 1. 和 AI 知识库对话，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. 提供集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 3. 集合了精选的提示词，您可以复制到 AI 对话网站使用。 4. 呈现每天知识库的精华内容。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立，希望成为您学习 AI 路上的好助手。 它的愿景和目标是让每个人在学习 AI 的过程中少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。 此外，它还有以下相关信息： 公众号：通往 AGI 之路 内置知识库 AI 助手 B 站：https://space.bilibili.com/259768893 ，以视频普及 AI 知识 小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/6457d2e4000000001f030dbe ，及时传递 AI 消息 X（Twitter）：https://twitter.com/WaytoAGI ，同步知识库精选内容 社区小伙伴写的介绍可参考：

以下为您推荐一些表情包生成的网站或工具及相关使用方法： 1. 即梦（https://jimeng.jianying.com/）：可以生成类似的猫咪表情包，您可以输入相关提示词，生成图片后用 PPT 加文字制作成可发布的表情包。 具体过程：如生成“我觉得我又行了”的相关猫咪表情包。 2. 可灵 AI 1.6 图生视频工具：用于让生成的场景动起来。 提示词示例：可爱的拟人小鹿拿着红包对你说谢谢老板，非常开心忍不住跳舞，背后下着红包雨。 此外，在生成统一角色的插画海报时，也可以参考以下步骤： 1. 生成基础的第一套图形：写明确的关键词，如“Flat illustration design,a man,black hair,half body,face front,front view,sitting at the table,working,using computer or holding mobile phone,yellow and white clothes,blue solid color background,emoticon pack 6 emoji tables,red and white clothes,multiple poses and expressions,anthropomorphic style,different emotions,multiple poses and expressions,8kar 3:4niji 5style expressives 180”，多生成几套并挑选满意的。 2. 局部重绘不满意的区域：从得到的结果里挑选合适的放大，用 PS 抠出来。