有系统模块化的原型工具吗

以下是关于目前原型工具 AI 插件的资讯： 用于产品原型设计的 AIGC 工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发了一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 AI 音乐相关： 1. LAIVE：利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台，使用者可选择喜欢的类型和情调，上传参考音源，AI 分析生成音乐，还可选择主唱和修改歌词，目前为开放测试阶段。输入促销代码“LAIVEcreator”可获得 50 代币（入口在个人资料），令牌有效期为输入代码后的 30 天，促销码失效日期为 4 月 17 日。链接：https://www.laive.io/ 2. Combobulator：DataMind Audio 推出的基于 AI 的效果插件，利用神经网络通过样式转移的过程重新合成输入音频，从而使用您自己的声音重现其他艺术家的风格。链接：https://datamindaudio.ai/ 网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面，基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能，通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。（内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）

以下是一些用于生成原型的 AI 工具： 1. 即时设计（https://js.design/）：可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev（https://v0.dev/）：Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix（https://wix.com/）：用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora（https://www.dora.run/）：使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面的工具，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，其插件系统中的一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。 从 Artifacts 到 Cursor 的连续爆火，唤起了大模型的又一春。AI Native 的口号从未停止，虽然难以定义真正的 AI Native，但借助这些 AI 工具，任何人都能在短时间内将创意变为可交互的原型。当然，这些工具还不够完美，生成的代码可能需要调整，设计可能需要优化。但随着技术的不断进步，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现，也许有一天，我们可以直接用自然语言描述一个完整的应用，AI 就能为我们构建出全功能的产品。

以下是关于如何用 AI 生成原型的相关内容： 推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 网页上与 AI 交互编程生成原型的一般流程： 1. 讨论需求：明确项目目标和用户需求，确保团队对产品方向有一致的理解。 2. 确定关键功能：根据需求确定产品最核心的功能，确保能实现最基本的用户价值。 3. AI 生成产品草图：利用 AI 快速生成界面草图，帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 4. 列出功能列表：明确产品所需的功能模块，并逐一列出。 5. 选择一个功能：每次专注完成一个功能，确保质量与效率。 6. 向 AI 描述功能：详细描述功能需求，AI 会根据描述生成代码。 7. AI 编写代码：AI 根据需求编写代码，减少开发者的重复性劳动。 8. 测试代码：测试生成的代码，确保正常运行。 9. 向 AI 提出问题：若功能不正常，将问题反馈给 AI 进行调整。 10. 功能完成：功能通过测试后标记为完成。 11. 还有功能吗：若还有未完成的功能，继续开发下一个功能。 12. 发布初始版本：所有核心功能完成后发布初始版本，以获取用户体验反馈。 非专业工程师使用 AI 辅助编程生成原型的建议： 1. 设置合理期望：AI 适合生成简单原型、写小脚本、处理数据，但不适合调试程序或解决复杂 Bug。 2. AI 是编程工具，也是学习工具：学习代码原理、编程基础知识尤为重要。 3. 实践为主：编程是一种技能，需多动手实践，学习资源的选择应符合个人需求。 4. 投资更好的 AI 模型：选用性能更好的模型节省时间并提高效率。 5. 注重安全性：在发布前做安全检查，尤其是涉及付费和数据安全的项目。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于快速生成 app 原型的 AI 工具： 1. Anifusion： 网址：https://anifusion.ai/ ，twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai 功能：基于人工智能，用户输入文本描述可生成漫画页面或动漫图像。具有 AI 文本生成漫画、直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持、商业使用权等功能。 使用案例：独立漫画创作、快速原型设计、教育内容创作、营销材料制作、粉丝艺术和同人志创作等。 优点：非艺术家也可轻松创作漫画，基于浏览器无需安装额外软件，具有快速迭代和原型设计能力，拥有创作的全部商业权利。 2. Imagic： 网址：https://get.imagica.ai/s 特点：用自然语言快速生成可以使用的应用程序，支持 Airtable 等产品直接当作数据库使用，支持多模态输入输出，包括文本、图片、3D 和视频，创建出来的应用立刻就能使用和发布。 3. Create： 网址：https://www. 特点：在几分钟内获得自动设计、构建和部署的 Web 应用程序，在 20 周内完成 10 周的项目以便更快进入市场，创作者构建自定义用户体验，拥有最终代码库，能快速生成产品的第一个版本，并为常见功能请求提供生成器。 4. 吴恩达分享的技术栈： Web API：Python + FastAPI 后端测试：Uvicorn 部署：Heroku（小型应用）或 AWS Elastic Beanstalk（大型应用） 数据库：MongoDB（快速开发阶段） AI 工具：OpenAI o1、Anthropic Claude 3.5 Sonnet（编程辅助） 借助这些工具和技术栈，能够大幅提升原型开发的效率。

以下是一些可用于产品原型设计的 AI 工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，能根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区也有一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 以下是一些产品经理常用的 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（https://uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 6. 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（https://www.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） 以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，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。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 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。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建多种架构图的功能。 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，支持多种视图创建。

以下是关于如何用 Midjourney 生成 B 端产品页面的详细介绍： 文本描述： 文本描述是 Midjourney 中最重要的出图逻辑，在输入框中输入“/image+文本描述”来生成图像。 若要生成 B 端界面，需清楚 B 端产品的可用关键词。例如输入“「SaaS dashboard」”可得深色 B 端界面效果。若想要简约浅色风格，可加入“白色背景”描述，如“「SaaS dashboard,UI,white background」”。还可尝试其他颜色，如“「SaaS dashboard,UI,purplr,black,white background,frontal」”。 Midjourney 会默认给出 4 张图像，图像下有两行按钮。第一行的 U 是放大图像提升细节，数字对应图像（U1,U2,U3,U4）；第二行的 V 是在基础上发生变化，数字对应图像（V1,V2,V3,V4）。 文本描述操作便捷，但对于新手可能存在两个问题：一是难以准确描述所需关键词提示；二是输入很多关键词提示但生成图像与预想效果不一致，调整关键词的字序或增减字可能对结果产生很大影响，导致产生废稿。 图片描述： Midjourney 中的图片描述可理解为以图生图。将找到的设计参考图上传到 Midjourney 中得到专属链接，再使用“参考图链接+文本描述”的方式生成图像。 例如想得到带有交互流程的 UI 界面图，先上传素材图，在 Midjourney 中复制参考图链接再加上文字提示，如“「参考图链接+node UI」”。若想要纯正面、扁平效果的设计流程图，可调整为“「参考图链接+flat UI,node UI,frontal」”；若想要手绘风格、黑白风格的交互设计图，可加入“「参考图链接+node UI,drawing style,frontal,black and white,flat UI,2D,no shadow」”。 若想得到特定比例的图，在文字描述中加入特定参数，如 9:16 比例的设计图提示为“「参考图链接+node UI,black and whitear 9:16」”，16:9 比例的图提示为“「参考图链接+node UI,ar 16:9」”。 Midjourney 不同于设计软件，能快速得到有创造力的图像，为设计提供灵感。除生成整张设计图，还可利用 AI 输出多种风格的设计组件，如扁平组件系统，关键词为“「UI kit,flat design,outline,ar 16:9」”，还有古驰风格按钮。

以下是关于图片提示词反推工具的相关信息： LayerStyle 副本：根据图片反推提示词，可设置替换词。使用 Google Gemini API 作为后端服务，需在申请 API key，并填到插件根目录下的 api_key.ini 文件中（默认名字为 api_key.ini.example，初次使用需将后缀改为.ini，用文本编辑软件打开，在 google_api_key=后面填入 API key 并保存）。节点选项包括：api（目前只有"geminiprovision"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、exclude_word（需要排除的关键词）、replace_with_word（替换 exclude_word 的关键词）。 PromptEmbellish：输入简单的提示词，输出经过润色的提示词，支持输入图片作为参考。使用 Google Gemini API 作为后端服务，同样需申请并填写 API key。节点选项包括：image（可选项，输入图像作为提示词参考）、api（目前只有"googlegemini"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、discribe（在这里输入简单的描述，支持中文）。 【SD】真人转二次元：图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。有两个反推提示词的按钮：CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 第二十一期港风胶片： 活动介绍：墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型，文艺复兴，唯美胶片复古。lora 模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 教程： 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo。上一期活动链接： 胶片 lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page

以下是一些图片提示词提取工具： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址： OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便快速可视化生成自己的绘画提示词，网址： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，网址： AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供选择，网址： 关于悠船工具的基础使用教程： 进入官网，可以选择桌面端下载和浏览器使用。为方便选择浏览器使用，第一次使用需注册，选择企业用户注册，输入对应名称和手机号即可注册成功（目前不需要填写企业信息）。注册完成后进入具体操作页面。 基础操作：点击开始想象按钮，将生成的提示词粘贴在下面，回车等待几十秒生成 4 张图片，可选择喜欢的图片进行对应操作。 创作调整： 风格化：数字越大，越艺术，但并非越大越好，取决于创作，人像不用调整过高。 怪异化：数字越大越奇怪，可不碰。 多样化：数字越大，结果越意想不到，越低越接近提示词。建议新手一开始不用怪异和多样化，可做实验测试。 模式：默认标准，朴实 raw 会让图片质感更好，个人喜爱。 版本：默认最高 V6，建议最高，二次元可选 NIJI。 生成图片的速度：默认快速，越快对支付套餐要求越高。 “城市狂想”直接上手操作的教程中关于图片提示词生成： 提供了猫叔写的一段提示词的 prompt 并生成了三条，还为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词，可直接使用。注意提示词在悠船和 MJ 中可直接用，在其他平台工具请复制后删除包含“”以后的部分。拿到提示词后可进入喜欢的 AI 绘画工具界面，例如悠船，点击开始想象按钮粘贴提示词。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

以下是一些多模态的 AI 工具： GPT4VAct：这是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。它可以识别网页上的元素并理解其功能，目的是自动完成一些人工操作任务以提高效率。主要特点包括有限的视觉处理能力、自动标记、鼠标和键盘操作等，但目前存在一些功能暂不支持。 Sora：是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，标志着在生成式 AI 研究和开发中的重大突破。 DiT：能将视频分解为一帧帧图像并逐帧去噪生成流畅连贯的视频，不仅能生成高质量逐帧图像，还能在时间维度上保持一致性。 Topview.ai：是一款面向海外市场的多模态转换工具，作为 AI 驱动的营销视频生成工具，可自动实现模态转换，帮助社交媒体达人将素材一键转换为爆款商业短视频。

以下是关于文本打标工具的相关信息： OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像任务，提供不同能力级别的模型，可微调自定义模型，适用于内容生成、语义搜索和分类等领域。模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理，Token 可以是单词或字符块，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，可查看分词器工具了解更多。 对于某些文本打标任务，如根据问题的主要主题为文本打标签，有相应的指示和选项，如根据问题围绕的对象选择不同的标签类别。 在语音合成中，标注是常见问题，一般利用文本前端产生基线的音素序列和音素时长，再由人类参与检查，包括音素层级、单词层级、句子层级等方面，标注人员可采用 Praat 进行可视化标注和检查，不同场景的标注可能有细微变化。

以下是目前比较火的各垂类 AI 工具： 图像生成器：有 14 个工具，如 Midjourney 等。 AI 聊天机器人：有 8 个工具，如 Claude、ChatGPT、Bing Chat 等。 AI 写作生成器：有 7 个工具，如 Rytr、Copy AI 等。 视频生成器：有 5 个工具。 语音和音乐：有 5 个工具。 设计：有 4 个工具，如 Canva 等。 其他：有 7 个工具。 此外，还有以下一些热门的 AI 工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。

要让 AI 识别对话并生成结构化数据存储到软件系统里，可以参考以下方法： 1. 基于结构化数据来 RAG：如果原始数据本身就是结构化、标签化的，不必将这部分数据做向量化。结构化数据的特点是特征和属性明确，可用有限标签集描述，能用标准查询语言检索。以餐饮生活助手为例，流程包括用户提问、LLM 提取核心信息并形成标准查询、查询结构化数据、LLM 整合回复。 2. 利用 Coze 平台设计 AI 机器人：创建好 Bot 后，从“个人空间”入口找到机器人，进行“编排”设计。Coze 平台常用的概念和功能包括提示词（设定 Bot 身份和目标）、插件（通过 API 连接集成服务）、工作流（设计多步骤任务）、触发器（创建定时任务）、记忆库（保留对话细节，支持外部知识库）、变量（保存用户个人信息）、数据库（存储和管理结构化数据）、长期记忆（总结聊天对话内容）。设计 Bot 时要先确定目的，比如“AI 前线”Bot 的目的是作为 AI 学习助手，帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能，并提供高效站内信息检索服务。 注：Coze 官方使用指南见链接：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，遇到疑问也可查阅该指南。

以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 （2）历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 （2）模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 （1）网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。

以下是一些 AI 提示词系统课程： 1. 藏经阁个人专栏中的课程： LangGPT 社区年度分享：AI 交流的艺术 系统论述文章：构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt Prompt 进阶—提示链（Prompt Chain）和多提示词协同 LangGPT—让人人都能编写高质量 Prompt 提示工程培训：入门到精通系列课程 2. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的课程： 2024 年 7 月 19 日至 21 日的 DAY33 至 DAY35 吴恩达的 prompt 课程 目录：吴恩达讲 Prompt ChatGPT 提示工程中文翻译版（仅用于学习分享） 3. 从零开始：AI 视频制作小白的成长之路中的相关内容，但主要是关于提示词应用的案例和经验，而非具体的课程。

大模型使用应用系统数据可以通过检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术来实现。 RAG 是一种结合检索和生成的技术，能够让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。其基本流程为：首先，当用户给出输入，如问题或话题，RAG 会从数据源（如网页、文档或数据库记录）中检索出相关的文本片段，这些片段称为上下文。然后，RAG 将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型（如 GPT），输入通常包含提示，指导模型生成期望的输出，如答案或摘要。最后，RAG 从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 从大模型的整体架构来看，其分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。这里的数据层指的是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层：包含 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练所用数据为图文或声音等多模态数据集）。 4. 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 5. 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。

AI 的能力主要包含以下方面： 1. 在品牌卖点提炼中： 逻辑推理：通过分析数据和信息，为寻找品牌卖点提供思路。 数据分析：快速处理和分析相关数据，提取有价值的信息和模式。 内容理解和输出：理解用户提供的内容，按照正确结构梳理并输出有效的内容。 但需要注意的是，AI 对公司的具体情况了解程度接近于 0，更适合作为引导型助手，在思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 在网页浏览模拟中： 像 GPT4VAct 这样的多模态 AI 助手能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览的行为。 它可以通过视觉理解技术识别网页元素，目的是自动完成一些人工操作任务，提高工作效率。 3. 在通用人工智能（AGI）的发展等级中： 聊天机器人：具备基本对话能力，依赖预设脚本和关键词匹配，用于简单服务和查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT。 智能体：不仅能推理，还能执行全自动化业务，但目前仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如预测蛋白质结构等。 组织：最高级别，能自动执行组织的全部业务流程。

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。