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哪个AI工具可以允许我上传数据,然后进行多种多样的数据可视化?

Answer

以下是一些可以允许您上传数据并进行多种多样数据可视化的 AI 工具:

  1. GPT-4 的代码解释器模式:您可以将文件上传到 AI,允许 AI 编写和运行代码,并下载 AI 提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析,创建各种文件、网页甚至游戏。您还可以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。
  2. 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。
  3. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。
  4. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具一起使用,该工具提供图形化界面创建模型。
  5. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。
  6. 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。
  7. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。
  8. 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。
  9. 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。
  10. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。
  11. 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,ChatGPT 在数据分析领域也有应用,在个性化分析中可以处理假数据,包括游戏流水数据、产品数据、页面事件统计和用户行为数据等。但在实际业务中处理大量数据时,需要结合实际需求和场景审慎评估其适用性,并进行数据校验。

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

References

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

[我上周写了关于代码解释器的文章](https://www.oneusefulthing.org/p/what-ai-can-do-with-a-toolbox-getting)。它是一种GPT-4模式,允许您将文件上传到AI,允许AI编写和运行代码,并允许您下载AI提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析(尽管您需要充分了解统计数据和数据才能检查其工作),并创建各种文件、[网页](https://twitter.com/prkeshari/status/1678155933606637568?s=20)甚至[游戏](https://twitter.com/icreatelife/status/1678184683702566922?s=20)。尽管自它发布以来,关于未经培训的人使用它进行分析的风险有很多争论,但许多测试代码解释器的专家都留下了深刻的印象,[以至于一篇论文表明,它需要改变我们培训数据科学家的方式。](https://twitter.com/emollick/status/1678615507128164354?s=20)如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息,请访问我之前的帖子。我还制作了一个初始提示,以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。它给出了一些良好图表设计的基本原则,也提醒它可以输出许多种类的文件。

问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图

[title]问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图在软件架构设计中,创建逻辑视图、功能视图和部署视图是常见的需求。以下是一些可以用于绘制这些视图的AI工具和传统工具:1.Lucidchart:这是一个流行的在线绘图工具,它支持多种图表的创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图。用户可以使用拖放界面轻松创建架构图。2.Visual Paradigm:这是一个全面的UML工具,它提供了创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。3.ArchiMate:这是一种开源的建模语言,专门用于企业架构。它支持逻辑视图的创建,并且可以与Archi工具一起使用,该工具提供了一个图形化界面来创建ArchiMate模型。4.Enterprise Architect:这是一个强大的建模、设计和生成代码的工具,它支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。5.Microsoft Visio:这是一个广泛使用的图表和矢量图形应用程序,它提供了丰富的模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。6.draw.io(现在称为diagrams.net):这是一个免费的在线图表软件,它允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图。它支持创建逻辑视图和部署视图等。7.PlantUML:这是一个文本到UML的转换工具,可以通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,从而帮助创建逻辑视图。8.Gliffy:这是另一个基于云的绘图工具,它提供了创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。9.Archi:一个免费的开源工具,用于创建ArchiMate和TOGAF模型,支持逻辑视图的创建。10.Rational Rose:这是IBM的一个UML工具,它支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。

ChatGPT 助力数据分析:实际案例与技巧

注:个性化分析中上传的数据均是假数据,包括下面所有示例:游戏A流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据,仅供测试。单维度数据多维度数据-折线图多维度数据-柱状图有时AI会误将数据项作为维度分析,解决方式在下一个示例可以输入提示告诉它用哪个字段作为维度,也可以描述其他数据信息,使分析更为准确[heading2]总结和展望[content]ChatGPT作为一款强大的人工智能工具,在数据分析领域具有广泛的应用前景。本文所介绍的案例与使用技巧,可以看到ChatGPT在提高数据分析效率、降低技能门槛以及支持决策过程等方面的显著优势。不过本案例分析结果可能过于简单,真正接入业务也可定制多种分析模板,让GPT按相关模板格式返回,增加分析多样性。在实际业务中通常是需要处理大量数据,除了文中提到长类型字段的限制,还要指定允许查询或解析的字段告诉ChatGPT,结果数据要进一步校验是否符合要求,超长数据可以截取关键字段的内容丢给GPT总结分析。做到前后两次校验,更为可控。我们仍需结合实际需求和场景,审慎评估其适用性。随着人工智能技术的不断进步,我们有理由相信,ChatGPT及其他类似工具将为数据分析带来更多创新和突破,助力各行各业实现更高效、更智能的决策。

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你页面中的“AI提示词”是什么意思
AI 提示词是用于指挥 AI 生成您所需要内容的指令。它具有以下特点和作用: 角色设定:告诉大语言模型它在特定场景中所扮演的角色以及应专注的技能,使其能按照您的想法成为满足需求的“员工”。 描绘画面:用于描述您想要生成的画面,比如人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 输入语言:支持中英文输入,不同的模型可能对输入语言的形式有不同要求。 优化方式:可以通过启用提示词优化来更生动地描述画面内容,还可以调整负面提示词以帮助 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,以及使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 语法规则:用英文半角符号逗号来分隔提示词,改变提示词权重有多种写法,还可以进行提示词的步数控制。
2025-03-05
室内设计免费AI工具
以下为您介绍一些室内设计相关的免费 AI 工具: 1. MewXAI:这是一款操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画,拥有众多超火模型和上百种风格,支持文生图、图生图;MX Cute 是自研的可爱风动漫大模型;MJ 绘画创意度和想象力极高;边缘检测可对草图上色;室内设计方面,上传空间图能一键完成多种不同风格的室内/建筑设计,为设计师提供灵感并节约时间;姿态检测能精准控制人物动作;还有 AI 艺术二维码和 AI 艺术字等功能。访问地址:https://www.mewxai.cn/ 2. 关于使用 AI 进行室外设计的最佳实践: 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种创意设计方案,获取新颖独特的灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术在实际环境中模拟和可视化设计方案。 运用 AI 的分析和优化能力,对采光、动线、材料等方面进行优化,确保符合使用者需求。 借助 AI 的自动化设计功能,自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高效率。 融合 AI 与人工设计的协作模式,发挥各自优势。 3. 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型。 Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据汇总与管理。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
你是一个小白学习制作一个ai动画
作为小白参与制作 AI 动画短片,您可以参考以下步骤和心得: 一、前期准备 1. 特别感谢共创活动组织者「AJ、娜娜、猫叔、三思、王贝等」,以及 5 组组长「阿强」的指导和帮助。 2. 了解 SOP(标准操作程序)和工作流的重要性,它们是确保项目顺利进行的关键。 二、具体流程 1. 项目规划:确定短片主题和目标观众,制定详细的制作计划。 2. 剧本创作:编写故事脚本,设计角色和场景以及创意。分享剧本创作资料如下: https://waytoagi.feishu.cn/wiki/G11fwW8bmiVLe6kYLgYc2iGin6e 捏剧本 Bot(捏剧本离谱村专用 https://www.coze.cn/store/bot/7367669913697239052?panel=1&bid=6cs144r404016 3. 分镜头脚本:根据脚本制作分镜头脚本,确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备:准备动画制作所需的素材,包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作:利用 AI 出图工具,比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作:利用 AI 工具制作动画,通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑:添加音效、配音和字幕,进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广:将完成的动画短片发布到各大平台,并进行推广和宣传。 三、个人经验分享 1. 负责的内容:在项目中负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作,在他人指导下逐渐掌握基本技巧,并快速入门了 MJ 和 RunWayAI 工具来提高效率。 2. 学习实践:为了顺利完成任务,花时间学习和实践。首先,WaytoAGI 社群中有很多入门资料,可以快速了解动画制作的基本流程和技术。其次,积极参与团队讨论,向有经验的大佬们请教。 3. 快速入门 MJ 和 RunWay 心得:MJ 和 RunWay 是两个非常强大的 AI 工具,分别用于角色图片生成和动画制作。通过反复实践和摸索,逐渐掌握使用方法。 MidJourney 角色一致性: 角色一致性:使用cref 后接角色图片的 URL,可以在创作中保持角色形象的一致性。可以使用cw 来调整参考的强度,范围从 100 到 0。默认设置是 100,会使用面部、头发和衣服;强度为 0 时,只专注于面部,适合更换服装或发型等。 风格一致性:使用sref 后接风格参考图像的 URL,MidJourney 会生成与这些参考图风格一致的图像。可以添加多个风格参考链接,并通过::后跟权重数字来设置不同风格的相对重要性,例如:urlA::2 urlB::3。通过sw 设置样式的总权重,100 为默认值,0 为关闭值,1000 为最大值。可以结合使用垫图和 sref,垫图主要影响画面的构图和元素,而 sref 主要影响画风。 RunWay 的笔刷控制 5 月份参与制作的 AI 动画短片《奥运前夜》6.1 在广州电视台播放,作为设计小白感到非常自豪。
2025-03-05
pdf ai工具有哪些
以下是一些常见的 PDF AI 工具: 1. DeepL(网站):点击页面“翻译文件”按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部“更多”按钮,选择“制作双语 BPUB 电子书”“翻译本地 PDF 文件”“翻译 THML/TXT 文件”“翻译本地字幕文件”。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译“Document”按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏“文件翻译”,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击“文档翻译”,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方“切换成电子书”,轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
可以写党政材料的AI有哪些
以下是一些可以用于写党政材料的 AI 工具和平台: 1. 元典问达:能够自动生成基础材料,例如检索报告,可作为后续写作的依据。 2. Anthropic Claude:其上下文窗口已扩展到 10 万文本标记,能消化和分析数百页材料。Poe 率先支持了该能力,订阅用户可用。Anthropic 还推出了“宪法人工智能”,能帮助制定明确的价值观和行为准则。 3. 对于论文写作领域,有以下相关的 AI 工具和平台,也可适用于党政材料写作的某些方面: 文献管理和搜索:Zotero 能自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等服务,Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析:Google Colab 支持 AI 和机器学习研究,Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化和模板处理格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭。 需要注意的是,使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,仔细甄别生成的内容。
2025-03-05
如何让ai帮我写小说
以下是让 AI 帮您写小说的一些方法和经验: 1. 先让 AI 生成大量创意,您进行判断和挑拣。 2. 在写作过程中,AI 像水手那样勤勤恳恳工作,您负责掌舵。 3. 让 AI 帮助先写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按您的审美略做修改。 4. 让 AI 一段一段进行细节描写,为确保文章前后一致,可先让其以表格形式输出细节描述,这样有三个好处: 打破 AI 原本的叙事习惯,减少陈词滥调。 按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变。 确保内容都是具体的细节,避免整段输出时因缩减而丢失细节只剩笼统介绍。 5. 把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章,偶尔您给点建议。 6. 但需要注意的是,在一些小说比赛中可能有特殊要求,比如最后的作品必须是 AI 直接输出的,不能有任何改动,且有字数限制。在修改时可能会遇到 AI 记性不好或关键情节被改等问题。
2025-03-05
构建项目 ,如何通过ai生成可视化数据报表,设计方案
以下是一个通过 AI 生成可视化数据报表的设计方案: 1. 理解需求:明确查询要求,例如适应特定尺寸(如宽 1734px、高 1071px)的 TSX 代码,确保生成的组件符合尺寸要求,避免出现滚动条。 2. 生成静态代码:创建一个静态的 React 组件,将所有数据和组件进行硬编码。 3. 实现数据可视化:构建一个复杂的数据可视化平台,支持多种图表类型、实时数据更新、自定义仪表板和数据钻取功能。 4. 设计用户界面:为复杂的数据可视化平台编写 TSX 代码,界面包括多个图表、定制仪表板和实时数据更新,尺寸为宽 1734px 和高 1071px。 5. 定义 React 组件:定义一个用于渲染主界面的 React 组件,包括网格布局、图表组件、导航 UI 组件、按钮和输入字段等,并加入模拟实时更新和自定义仪表板的开关和切换等组件。 6. 规划 UI 结构:设计包含头部、侧边栏和主内容区的 UI 结构,主内容区展示多个图表,并考虑自定义控制。 7. 探索图标资源:从 'lucidereact' 提取图标,如主页、用户和搜索等,使界面更加直观和易用。
2025-02-27
推荐几个可以做数据可视化的AI
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。
2025-02-24
把数学公示可视化的工具
以下是为您找到的一些与数学公式可视化工具相关的信息: Google DeepMind 发布了一套可视化工具,可用于了解语言模型的内部工作原理,该工具像“显微镜”一样能提取有意义的特征,揭示语言模型内部的激活状态。详细原理解释:https://xiaohu.ai/p/12186 链接:https://x.com/imxiaohu/status/1818825233778061560 MathGPTPro 是一款数学问题 AI 解决工具。
2025-02-23
有哪些好用的ai可视化工具
以下是一些好用的 AI 可视化工具: 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,支持逻辑视图的创建,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、设计和生成代码的工具,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,允许创建各种类型的图表,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:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 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,Google DeepMind 发布了一套可视化工具,可用于了解语言模型的内部工作原理,提取有意义的特征,揭示语言模型内部的激活状态。详细原理解释:https://xiaohu.ai/p/12186 链接:https://x.com/imxiaohu/status/1818825233778061560 。
2025-02-22
文字可视化的AI哪个好用
目前在文字可视化方面,AI“词生卡”是一个受到关注的工具。在人工智能技术迅速发展的当下,它将文字描述转化为视觉图像,重塑了创意产业格局。 AI“词生卡”之所以受欢迎,原因在于:它在 Lisp 语言和 Claude3.5 的支持下焕发新生,制造新卡,适应了时代需求。当前存在“人们日益增长的 AI 创作输出需求与大厂创新不够实用之间的矛盾”,而“词生卡”做到了信息提纯、跨界融合、文图合一、审美优先、情绪输出、管用好用。 不过,对于哪款文字可视化的 AI 最好用,还需根据您的具体需求和使用场景来判断。
2025-02-13
我是一个UI界面设计师,现在我需要找一个UI界面设计的AI软件,能根据我的文字方案生成高大上的可视化界面UI图,或者能根据我设计的基本的UI界面图能进行优化
以下为您推荐几款可用于 UI 界面设计的 AI 软件: 1. Midjourney: 能生成数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。 生成的图片在某些方面质感不错,但 UI 设计可能不规范、文字较乱,目前只能作为风格参考。 对于完全不懂 AI 绘图的新手来说容易上手。 设计指令:如果没想好输入哪些指令,可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」,把里面的“类型”替换成想设计的产品的关键词描述(英文),就能生成想要的 UI 设计图。 2. 星流一站式 AI 设计工具: 具有无限画布区域,包括浏览视图、操作快捷键查询、图像快捷修改。 浏览视图包括视图百分比调节、聚焦、画布清理等功能。 图像快捷操作有细节微调、整体微调、增强模型、提示词、用作图生图、用作图片参考等。 支持图像分享与信息查看,包括图像信息查看、生成分享链接与发送到 LiblibAI 等。
2025-02-13
如何通过langchain实现上传 一个客户需求文档,生成一个产品规格书doc格式的文档
要通过 LangChain 实现上传客户需求文档并生成产品规格书(doc 格式),可以按照以下步骤进行: 1. 上传文档:用户可以上传包含知识的文档,支持 txt、pdf、docx 等格式,LangChain ChatChat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割:为便于分析和处理,将长文本切割为小块(chunk)。 3. 文本向量化:将切割的 chunk 通过 embedding 技术,转换为算法可以处理的向量,存入向量数据库。 4. 问句向量化:用户提问后,同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配:将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配,匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 prompt 至 LLM:将匹配出的文本和问句,一起添加到配置好的 prompt 模板中,提交给 LLM。 7. 生成回答:LLM 生成回答,返回给用户。
2025-02-27
有什么AI工具支持上传图片后,将图片内的文字翻译成多种语言后重新生成图片?
以下是为您找到的相关 AI 工具: MangaimageTranslator:具有高效 OCR 和 AI 翻译技术,支持多语言,能对去文字区域修复上色并重新渲染文本。相关链接:https://github.com/zyddnys/mangaimagetranslator 、https://touhou.ai/imgtrans/ 、https://x.com/imxiaohu/status/1770700877172736238?s=20
2025-02-21
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置:变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
帮我查找关于文件上传的智能体搭建教程 、
以下是关于文件上传的智能体搭建教程: 1. 上传文档至知识库: 点击【上传知识】按钮,进入知识上传和配置页面。 上传文档文件或 URL 导入。 上传文档类知识:支持上传 pdf(建议)、doc/docx、ppt/pptx、xlsx、csv、txt、md 等类型的文档,当前文档默认上传大小不超过 50M。对于本地化部署的知识库,可通过配置文件调整此限制。 可以添加 URL 类知识:支持添加多个 url 链接,添加后将会至网页中抓取静态内容,当前暂不支持下钻抓取其他网页的内容;手动点击更新后将会从网页上重新爬取内容(仅包含静态网页内容,不可下钻爬取内容)。若企业自有网站会做知识的动态更新,可以手动快速同步到清流平台上。 配置知识的切片方式:切片类型选择当前系统会根据解析的知识类型自动选择,若想了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】处查看。设置支持配置图片处理方式和自定义切片方式,了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】、【图片解析】处查看。 知识预览:根据选择的知识类型,展示预览内容方便查看切片效果。 2. 知识处理学习:配置完成后知识将进入数据处理中状态,主要对知识进行解析、切片和向量化处理,此时耐心等待数据处理完成即可。
2025-02-16
图生图 / img2img:上传一张图片,然后系统会在这个图片的基础上生成一张新图片,修改一些提示词(Prompt)来改变新图片的效果 , 给我推荐这类大模型
以下为您推荐可用于图生图(img2img)的大模型: 1. Stable Diffusion(SD)模型:由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。在图生图任务中,SD 模型会根据输入的文本提示,对输入图片进行重绘以更符合文本描述。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码成机器能理解的数学信息,用于控制图像生成。 2. Adobe Firefly image 2 模型:上周发布了 Beta 测试版本,增加了众多功能,模型质量提升。默认图片分辨率为 20482048,对图片的控制能力增强,具有更高质量的图像和插图生成、自定义选项和改进的动态范围。支持生成匹配(img2img),应用预先选择的图像集中的风格或上传自己的风格参考图像以创建相似图像,还有照片设置、提示建议、提示链接共享、反向提示词等功能。
2025-02-12
扣子工作流上传图片并让AI理解图片内容
扣子工作流可以实现上传图片并让 AI 理解图片内容。具体步骤如下: 1. 上传输入图片:将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL,以便在平台中进行调用。 2. 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息:通过封装的图片理解大模型和图片 OCR 等插件来实现。 3. 场景提示词优化/图像风格化处理。 4. 返回文本/图像结果。 在搭建工作流时,主要关注以下几个步骤: 1. 点击工作流后面的“➕”来添加一个工作流。 2. 点击创建工作流。 3. 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述清晰以便区分。 4. 初始化的工作流:左边有各种可用的插件和搭建 Agent 的工具,可通过点击加号或直接拖拽使用。插件一般有对应的参数说明,初始化后会生成开始模块和结束模块,且只能以开始模块启动,结束模块终结工作流。 此外,扣子平台具有以下特点和功能: 1. 集成了丰富的插件工具,包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型,支持内置插件和自定义插件。 2. 提供简单易用的知识库功能来管理和存储数据,支持多种格式的数据上传,包括文本格式、表格格式,也支持本地文件和在线网页内容及 API JSON 数据的上传。 3. 具有持久化的记忆能力,可记住用户对话的重要参数或内容。 4. 工作流功能灵活,可通过拖拉拽的方式搭建处理逻辑复杂且稳定性要求高的任务流。
2025-02-10
我想通过ai先提取图片数据,然后将获取的数据根据固定话术模板输出,要用什么软件可以实现呢
目前有多种软件可以帮助您实现从图片提取数据并根据固定话术模板输出的需求。以下是一些常见的选择: 1. TensorFlow:这是一个广泛使用的深度学习框架,可用于图像识别和数据处理。 2. OpenCV:提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。 3. PyTorch:常用于深度学习任务,包括图像数据的处理。 但具体选择哪种软件,还需要根据您的具体需求、技术水平和项目特点来决定。同时,您还需要掌握相关的编程知识和图像处理技术,以便有效地运用这些软件来实现您的目标。
2025-03-05
先喂给一些数据文本,然后进行分析的AI有哪些比较好
以下是一些可以先喂给数据文本然后进行分析的 AI 示例: DeepSeek R1:理论上适合大多数 AI,尤其是有推理模型。您可以找出最喜欢的文章投喂给它,并进行多次询问,如从写作角度、读者角度分析文章,指出文章的缺点和不足以及改善提升的空间,还可以对作者进行侧写,分析其成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 此外,OpenAI 的 GPT 系列模型也是不错的选择。OpenAI 研究团队收集了海量的文本数据,涵盖各种内容,基于 Transformer 架构进行实验,在自然语言处理领域取得了显著成果。
2025-03-05
数据集
以下是关于数据集的相关信息: 厚德云创建数据集及 Lora 训练步骤: 步骤一·创建数据集 在数据集一栏中,点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件,也可以只有图片没有打标文件(之后可在 C 站使用自动打标功能),建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间,确认创建数据集。返回到上一个页面,等待一段时间后就会上传成功,可以点击详情检查,可预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集,点击右侧箭头,会跳出所有上传过的数据集。 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置,可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可以按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。 然后就可以等待训练,会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 中文数据集: |ID|标题|更新日期|数据集提供者|许可|说明|关键字|类别|论文地址|备注| ||||||||||| |1||42856|北京极目云健康科技有限公司||数据来源于其云医院平台的真实电子病历数据,共计 800 条(单个病人单次就诊记录),经脱敏处理|电子病历|命名实体识别|\\|中文| |2||2018 年|医渡云(北京)技术有限公司||CCKS2018 的电子病历命名实体识别的评测任务提供了 600 份标注好的电子病历文本,共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体|电子病历|命名实体识别|\\|中文| |3||\\|MSRA||数据来源于 MSRA,标注形式为 BIO,共有 46365 条语料|Msra|命名实体识别|\\|中文| |4||35796|人民日报||数据来源为 98 年人民日报,标注形式为 BIO,共有 23061 条语料|98 人民日报|命名实体识别|\\|中文| |5||\\|玻森数据||数据来源为 Boson,标注形式为 BMEO,共有 2000 条语料|Boson|命名实体识别|\\|中文| Llama3 数据集相关: 大模型微调需要使用数据集,数据集是让大模型重新学习的知识。数据集的获取以及简单的原理可以参考文档: 数据集:json 下载地址: 有了数据集,就可以使用代码进行微调。首先把数据集上传到服务器,然后编写微调代码、执行微调代码,大概 15 分钟左右就可以微调完成。
2025-03-03
写论文数据最真实的ai是哪个?
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能在多个方面提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,这些工具只是辅助,使用时要结合自身写作风格和需求,选择最合适的,且内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。但目前没有哪个 AI 能保证提供的数据绝对真实,仍需您对数据进行仔细核实和评估。
2025-02-28
用AI做数据分析有什么好办法
用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面: 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格,并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果,迭代优化提示词,最终导出满意结果。 2. 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 性能,便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容,包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导,如法律术语,使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果,要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选和判断,确保信息准确。 在实际操作中,例如在 SQL 分析中,用户描述分析内容,后台连接数据库,让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句,执行后将数据传给 GPT 分析,最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中,用户上传文件并描述辅助,前端解析后传给 GPT 处理,后续步骤与前者一致。
2025-02-28
我已收集了论文相关的数据,可以让ai帮我勾勒出来吗?
AI 可以帮助您处理已收集的论文相关数据。以下是一些相关的信息和建议: 有一些 AI 工具可以辅助您,例如 Claude 和 Gamma.app。Claude 可以帮助您快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息,还能帮您找到适合的 PPT 制作工具并教会您使用。您可以向 Claude 提出如搜索特定领域权威期刊、筛选相关论文、提取论文摘要等问题。 利用 AI 写课题时,可按以下步骤:确定课题主题、收集背景资料、分析和总结信息、生成大纲、撰写文献综述、构建方法论、数据分析、撰写和编辑、生成参考文献、审阅和修改、提交前的检查。但要记住,AI 是辅助,不能替代您的专业判断和创造性思维。 论文写作中常用的 AI 工具和平台包括: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等,Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析:Google Colab 支持数据分析,Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化处理格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭。 使用这些工具时,应结合自身需求和写作风格选择合适的辅助工具。
2025-02-28