AI数据分析案例，工具，玩法，技巧推荐？

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些可以帮助您运营小红书账号的 AI 工具： 1. 小红书文案专家： 功能价值：见过多个爆款文案，只需输入网页或视频链接，就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 一期产品功能：可以提取任何链接中的标题和内容；按照小红书平台文案风格重新整理内容；加入 emoji 表情包让文案更有活力；为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级中，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 2. GPT4、WPS AI 和 chatPPT：可用于制作 PPT 等内容。 此外，还有一些小红书优质科技内容案例中的工具值得参考，如：

以下是一些可以检查文章是否由 AI 写的软件： 1. Writer.com：提供免费的 AI 内容检测工具，使用时将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 4. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文，系统自动分析并提供详细报告。 5. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 6. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，将文本粘贴到编辑器中选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 7. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告。 8. Originality.AI：专门设计用于检测 AI 生成内容，上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 以下是一些 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，帮助改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。

以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以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. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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，了解其工作原理和交互方式，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

PIKA 推出了特效工具 PIKAFFECT，它能够提供崩塌、溶解、瘪掉、魔术等特效处理，有助于创意视频的制作。关于 Pixverse 的特效玩法原理，目前所提供的内容中未给出明确的相关信息。

Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它旨在简化 AI 机器人的开发过程，使得无论是开发者还是非技术用户，都能够快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 Coze 平台的主要特点包括： 1. 多语言模型支持：Coze 使用了大型语言模型，如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供了云雀语言模型等，以支持不同场景下的对话和交互。 2. 插件系统：平台集成了超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件，以扩展 Bot 的能力。 3. 知识库功能：Coze 允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可以上传 TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV 格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力：Coze 提供了数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计：用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，Coze 提供了大量灵活可组合的节点，如大型语言模型（LLM）、自定义代码、判断逻辑等。 总的来说，Coze 是一个强大而灵活的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，它提供了丰富的功能和工具，帮助用户快速构建和部署智能聊天机器人应用程序。

很抱歉，目前知识库中没有关于智能送餐机器人大数据分析的相关内容。但一般来说，智能送餐机器人大数据分析可能涉及以下方面： 1. 送餐路径优化：通过分析机器人的运动轨迹和送餐时间，优化送餐路径，提高送餐效率。 2. 客户需求预测：根据历史订单数据，预测不同区域和时间段的客户需求，合理安排机器人的配送任务。 3. 机器人性能评估：分析机器人的运行数据，如电池寿命、故障频率等，评估其性能，以便进行维护和改进。 4. 服务质量分析：通过收集客户的反馈数据，分析机器人送餐的服务质量，如准时性、准确性等，从而进行针对性的提升。 希望以上内容能为您提供一些思路和方向。

目前国内关于 Excel 到数据分析的 AI 工具主要有以下几种： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成任务，包括数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 另外，在 ShowMeAI 周刊 No.10 中也提到了一些相关话题，如“把大模型输出的数据搞成 Excel 表格，一共有几种方法？”等。

以下是关于 Excel 到数据分析 AI 的相关内容： 目前有多种工具和插件可以增强 Excel 的数据分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成任务，包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 在使用 AI 撰写专业区域经济报告时： 1. 信息收集：利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分：针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。但要注意 AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 在数据收集、报告拆分、分析与写作等方面，要把 AI 作为辅助，优化信息处理和写作效率，注重人工与 AI 配合，确保数据准确性和结论可靠性。

以下是为您推荐的学习用 AI 做数据分析的工具、课程和相关资源： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。同时，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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，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。 书籍推荐：在 Python 方面，推荐《Python 学习手册》《Python 编程》；在 AI 方面，推荐《人类简史》《深度学习实战》。 课程&资源推荐：对于 Python 入门，推荐 B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课（https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019）；对于大模型的讲解，推荐 Andrej Karpathy 的课程，油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g，B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob。对于资料库，推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的「🌈通往 AGI 之路」（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e）。 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。 实际案例与技巧：您可以参考《ChatGPT 助力数据分析：实际案例与技巧》（原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg），文中介绍了两种 AI 数据分析方式，包括 SQL 分析和个性化分析，并展示了分析完成后的结果数据图表和分析结论。

以下是为您生成的以数据分析师为职业目标，且希望在计算机行业公司工作的职业规划建议： 首先，鉴于您在社交和处理数据方面的优势，您可以积极利用这两点。在社交方面，主动参与行业相关的社交活动、线上论坛或社群，扩大人脉资源，这有助于您获取更多的行业信息和潜在的工作机会。在处理数据方面，不断提升自己的专业技能，例如学习更高级的数据处理工具和技术，以提高工作效率和质量。 对于您在创新方面的弱势，建议您多关注行业内的创新案例和趋势，通过学习和模仿来逐渐培养创新思维。可以参加一些创新思维的培训课程或者阅读相关的书籍。 在求职过程中，有针对性地投递计算机行业中对数据分析师有需求的公司。准备一份精心制作的简历，突出您在社交和数据处理方面的优势，并诚实地提及您在创新方面的不足以及您为改进所做的努力。 进入公司后，持续学习和提升自己，与团队成员保持良好的沟通和合作，不断积累项目经验，逐步提升自己在数据分析领域的专业能力和影响力。

以下是关于表格数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT 查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段，可用 count/substring 等函数处理。 系统提示是表结构信息，对难以理解的字段可告知 GPT 其意义，若有多个表可分开描述。 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的用户提示：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据 key 的映射以渲染图表，根据结果数据的维度选择不同的 prompt 传递给 GPT，且结果数据 tableData 已通过 SQL 查询，不能让 GPT 再次生成，以免耗时。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 数据来源：Similarweb、Visit，单位：万，变化公式：3 月/2 月 1 100%。 包括数据分析（446 万）、天花板潜力（1000 亿美元）、对标公司（oracle）、总体趋势（快速增长，88.19%）、月平均增速（70 万 PV/月）、原生产品占比（高）、竞争情况（Top1、Top3 占比，马太效应、网络效应强弱，大厂是否入局及占比，技术门槛）、Top1 公司（非大厂）的相关信息等。 还提供了 23 年 12 月至 24 年 3 月月访问量排行榜及变化情况、赛道月访问总量及构成、23 年 4 月访问量 Top10 等数据。 58 数据分析 161 万： 包含名称、二级分类、三级分类、网址、2 月至 11 月的数据及 11/5 月的变化计算等信息，如帆软数据、RATH、rows.com、亚信科技数智产品、神策数据等。

以下为您提供两个智能体搭建案例： 案例一： 智能体名称：市场分析报告 智能体简介：品牌营销公司在用的生成智能体，输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告。数据化呈现更具真实性，附带信息来源网址便于源信息校正。可帮助品牌主/营销人员减少信息收集时间，聚焦决策判断。 应用场景： 目标人群：企业管理层（做发展策略评估）、投资者（评估投资机会）、创业者（评估项目可行性）、营销人员（做营销计划依据）。 当前痛点：信息收集需要长时间；报告的真实性是否可验证；现有大模型做的市场报告太过概念化，不能做有效参考。 应用价值：减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能：根据用户的要求或指定的行业、产品，搜索网络信息，生成一份完整的市场调研报告，用数据支撑，并附引用链接。 案例二： 智能体开发平台：字节扣子和腾讯元器。 概念定义：智能体（Agent）简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，很多公司开始关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后再真人介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：帮助 B 端商家搭建 Agent。 智能体开发平台介绍：字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人比较常用的还是扣子。

以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例： 一、视频镜头 1. 浅焦镜头（Shallow focus shot） 提示词：一个老奶奶手拿照片面对观众，镜头从照片聚焦到老奶奶脸上，营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头（Spy shot） 提示词：镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片，面带思念地看着照片，场景温馨。 3. 摇晃镜头（Handheld shot） 提示词：镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵，画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友，增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头（Hyperlapse shot） 提示词：镜头穿过一条隧道，通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头（Tracking shot） 提示词：镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头（Carmounted shot） 提示词：镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发，展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词：镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒，增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角（Drone perspective shot） 提示词：无人机视角展示一个人站在高山顶峰，俯瞰壮丽景色，远处是连绵的山脉和云海，营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词：镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑，增强仰视感和宏伟感 提示词：相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人，背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头（Lowangle shot） 提示词：镜头从树底向上拍摄，展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头（Dolly in） 提示词：镜头从远处向前推进，打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词：镜头在变焦的同时快速旋转，展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头（Timelapse shot） 提示词：镜头固定不动，长时间拍摄并加速播放，展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词：镜头逆光拍摄，一个男人站在夕阳下，背光照亮他的轮廓，面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词：镜头失焦拍摄城市的霓虹灯，灯光模糊，呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头（Side dolly shot） 提示词：镜头与骑自行车的少年平行移动，跟随他的骑行路径，保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词：镜头同时进行推拉和变焦，展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词：镜头将真实场景和虚拟场景结合，以 X 光效果拍摄骨骼，以真实场景展示一个手拿着一把钥匙，钥匙的轮廓清晰，背景虚化。 19. 反射镜面镜头（Reflection shot） 提示词：反射镜头，通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词：黑白镜头，展示一个老街区的复古场景，增强怀旧感。 21. 特写镜头（Closeup shot） 提示词：特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期：平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt：女孩后退，拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换，近景正面拍摄女孩的上半身，她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接： 2. 一致性多镜头提示词 Prompt：远景拍摄，一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换，近景拍摄男人的上半身，他一脸忧愁。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接： 3. 一致性多镜头提示词 Prompt：穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换，近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换，近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接：

以下是一些智能客服的实践案例： 在销售方面，有“销售：话术总结优缺点”，涉及产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等方面。 详情： 入库时间：2023/10/30 在销售方面，还有“销售：定制销售解决方案”，涵盖企业产品和服务内容、客户需求和参数等内容。 详情： 入库时间：2023/10/30 在客服方面，有“客服：定制客服话术”，包含产品知识、使用方法等 13 个关键词库。 详情： 入库时间：2023/10/30 腾讯运营在智能客服方面的应用： ChatGPT 承担客服功能，通过告知其具体客服身份，要求其解答用户问题并进行私域流量转化。 ChatGPT 能够理解社区用户的评论和问题，并生成合适的回复，管理社区互动，模拟运营人的语言风格，与用户进行更自然的互动。 ChatGPT 可以监测舆情和热点，从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态，并对抓取到的文本数据进行深度分析。 其他相关案例：

以下是 AI 应用在测试领域的一些案例： 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 总结：AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的关于 RAG 案例的相关内容： 在商业化问答场景中，存在大模型根据知识库回复不准确的情况，如回答牛头不对马嘴、未依据正确内容回答等错误场景，这凸显了优化大模型根据知识库回答准确性的重要性，而在 AI 领域中，此优化过程称为 RAG。 RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统。 在案例研究中： 案例 B 中，用户查询特定研究论文中的“表格 8”及所列因变量，ChatDOC 能有效检索整个表格，包括标题和内容，准确响应查询，而 Baseline 模型未检索到真正的“表格 8”。 OpenAI 在提升 RAG 准确率方面，从 45%开始，尝试多种方法，如假设性文档嵌入和精调嵌入等效果不理想，通过调整信息块大小、嵌入不同内容部分、Reranking、对不同类别问题特别处理、提示工程、查询扩展等方法，最终达到 98%的准确率，强调了模型精调和 RAG 结合使用的潜力。

要引入 AI 对包括 PDF、PPT、WORD 等文件的案例进行解析，以方便用户智能搜索和对文本内容进行全文提问，可以参考以下方法： 1. 对于法律文本阅读场景： 操作动作：选择某一份或者若干份文档上传，AI 完成解析，然后根据需要了解的内容进行提问。 Prompt 指令词示例：“图纸是谁设计的？”“谁负责承担本项目的设计、建设？”“贷款期限是多少？”“谁承担律师费？”“请概括原告的诉讼请求和事实理由？”“根据民事答辩状，被告张三一方还有更好的答辩建议吗？” 拼接模板：根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号+文件名开头】。你需要尽可能的参考材料内容：【文档 1 内容】+【文档 2 内容】+...+【文档 n 内容】+ 我的问题是：参考上述 Prompt 指令词。 2. 对于 AI 产品案例和投稿中的自媒体场景： 例如“创作：社群的每日资讯”“创作：写科普内容”“分发：内容分发”“沟通：小团队与甲方沟通”等案例，涵盖了品牌推广、科普创作、内容分发、团队沟通等方面。 3. 对于 AI 产品案例和投稿中的工作场景： 包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等七大行业的商业化应用，如企业日常办公文档撰写、教育资源平等获取、游戏剧情生成、电商舆情监测、金融理财顾问等方面。