我需要找一个根据用户故事 输出界面原型的工具

以下是一些图片生成应用界面的工具： 1. 图片生成 3D 建模工具： Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。 Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成，用户可通过上传图片并描述材质和风格生成高质量 3D 模型。 CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，其 Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型。 Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，特别适用于游戏领域的模型生成，用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 2. 生成透明背景图像的辅助工具： 安装好插件后，在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式，如“Only Generate Transparent Image”。 提示中输入透明物体的描述，例如“玻璃杯”，点击生成后可得透明背景的玻璃杯图像。 也可上传背景图像，在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”，然后生成透明图像。 反之，也可以先生成透明的前景，然后选择“From Foreground to Blending”模式，生成背景。 特定模型： layer_xl_transparent_attn：用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。 layer_xl_transparent_conv：与 layer_xl_transparent_attn 类似，通过修改 conv 层的 offset 实现将 XL 模型转化为透明图像生成器。 layer_xl_fg2ble：用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。 layer_xl_fgble2bg：用于基于前景和混合图像生成背景的模型。 layer_xl_bg2ble：将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。 layer_xl_bgble2fg：将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。 vae_transparent_encoder：图像编码器，用于从像素空间中提取潜在偏移，帮助透明图像的生成。 vae_transparent_decoder：图像解码器，输出真实的 PNG 图像。 3. 文生图工具： DALL·E：OpenAI 推出的一款文生图工具，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。

要将 Coze 设置为中文界面，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开 coze.cn/home ，点击创建 Bot 。 2. 输入相关信息，例如“尝试联网”。 3. 尝试询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？如果答不出，引入联网插件 WebPilot ，操作方式为：插件> + >选择 WebPilot ，重新尝试联网。 4. 点击右侧设置进入设置界面，下滑找到语言选项选择中文即可。 另外，关于页面汉化中文版的相关信息： 地址：https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKECOMFYUITRANSLATION 安装目录：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 安装方法：三种安装方法具体步骤请跳转 使用说明：点击右侧设置进入设置界面，下滑找到语言选项选择您想要切换的语言。

OpenAI 于 10 月 4 日发布了新交互界面 Canvas。该界面旨在提升用户在写作和编码方面的协作体验，允许用户实时编辑和反馈，提供自动化建议、代码审查和错误修复等功能，并且能根据任务复杂性自动启用，以提升交互质量与工作效率。 此外，OpenAI 于 10 月 2 日宣布完成 66 亿美元融资，估值达 1570 亿美元。此资金将加速其 AI 研究和计算能力的发展，服务超过 2.5 亿用户。近期，核心技术人员变动，研究副总裁 Barret Zoph 离职并计划创业，Mark Chen 接任首席研究官。 在技术方面，OpenAI 发布的 GPT4o 是之前所有技术的集大成者，是新的全模态模型。该模型通过端到端的神经网络，把视觉、语音和文本数据混合训练，对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒，与人类对话的反应时间相似，能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等，甚至能还原训练时的环境声音。但 OpenAI 并未公开 GPT4o 的技术细节，唯一线索来自其内部模型炼丹师的一篇博客，项目名是 AudioLM，于 2023 年中启动，目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。

OpenAI 于 10 月 4 日推出了新功能 Canvas，旨在提升用户在写作和编码方面的协作体验。该界面允许用户实时编辑和反馈，提供自动化建议、代码审查和错误修复等功能，能根据任务复杂性自动启用，提升交互质量与工作效率。 此外，OpenAI 于 10 月 2 日宣布完成 66 亿美元融资，估值达 1570 亿美元。此资金将加速其 AI 研究和计算能力的发展，服务超过 2.5 亿用户。近期，核心技术人员变动，研究副总裁 Barret Zoph 离职并计划创业，Mark Chen 接任首席研究官。 在技术方面，OpenAI 发布的 GPT4o 是之前所有技术的集大成者，是一种全模态模型（Omnimoda Model）。新模型通过端到端的神经网络，把视觉、语音和文本数据混合训练，而非常用的工程手段。其对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒，与人类对话的反应时间相似，能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等，甚至能还原训练时的环境声音。但 OpenAI 并未公开 GPT4o 的任何技术细节，唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客，项目名是 AudioLM，2023 年中启动，目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。其技术可应用于多种领域，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（Large Language Model，简称 LLM）的对话机器人，能够根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 目前常见的统一 AIGC 界面可能因不同的应用和平台而有所差异，暂时没有明确的统一标准界面。但一般来说，像一些专门的 AIGC 工具或平台，会有各自独特的用户交互界面，以方便用户输入需求和获取生成的内容。

目前有一些可以自动设计 UI 界面的 AI 工具，例如： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，能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，其社区也开发了一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中一些插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 使用 Midjourney 也可以生成 UI 界面，如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，如“landing page、Profile Page”。通过一系列操作发现，Midjourney 产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意，但直接用于落地开发仍有距离。 以下是一些相关的资源和工具： 1. 2. 3. 4. 5. 6. Figma 平台的 AI 插件有： 1. 2. Magician for Figma 3. 4.

我不是基于 ChatGPT 开发的。ChatGPT 于 2022 年 11 月横空出世，背后基于 GPT3.5，其训练包括多个阶段，如预训练（PT）阶段建立模型的能力上限，监督微调（SFT）阶段让模型学会对话形式，强化学习从人类反馈（RLHF）阶段细分为奖励模型（RM）和强化学习（RL）阶段以激发多种能力。 此外，Hugging Face 推出了自己的 ChatGPT 版本，Stability AI 发布了 DeepFloyd IF 图像生成模型，效率和效果都有提升。AudioGPT 是一个能理解和生成语音、音乐等的系统，具有多种特点和应用领域。

以下是一些画原型的 AI 工具推荐： Uizard： Lucidchart： 是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可绘制多种示意图，具有拖放界面、支持团队协作和实时编辑、丰富模板库和自动布局等功能。 Microsoft Visio： 是专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图等，集成 Office 365，有丰富图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。 是免费且开源的在线图表绘制工具，支持本地和云存储，多种图形和模板，可与多种第三方工具集成。 即时设计： 是可在线使用的「专业 UI 设计工具」，注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev： 是 Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix： 是用户友好的 AI 工具，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供广泛模板和设计选择，以及移动优化和集成电子商务功能等。 Dora： 可通过 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动和高级 AI 动画。请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在 AI 领域，有一些系统模块化的原型工具，例如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，它们提供了丰富的模块和组件，方便开发者构建和测试 AI 模型的原型。此外，像 Microsoft Power Apps 这类低代码开发平台，也能以模块化的方式帮助创建应用程序的原型。但具体选择哪种工具，取决于您的具体需求和技术背景。

要使用 AI 绘制指定的动漫人物原型，如日漫《好想告诉你》中的黑沼爽子，您可以按照以下步骤进行： 1. 选择合适的 AI 绘画工具：目前有许多在线的 AI 绘画平台和软件可供选择，例如 DALL·E2、StableDiffusion 等。 2. 明确描述特征：在输入描述时，尽可能详细地描述黑沼爽子的外貌特征，包括发型（如黑色的长直发）、眼睛（如大而明亮的眼睛）、服装（如校服的款式和颜色）、表情（如羞涩的微笑）等。 3. 参考相关图片：如果可能，找到黑沼爽子的官方图片或其他粉丝绘制的作品，作为参考提供给 AI 绘画工具，以帮助其更好地理解您的需求。 4. 不断调整和优化：根据生成的初步结果，对描述进行调整和优化，例如修改某些特征的描述、增加更多细节等，以获得更符合您期望的图片。 需要注意的是，AI 绘画的结果可能会受到多种因素的影响，不一定能完全符合您的预期，但通过不断尝试和优化，您有机会获得较为满意的作品。

目前有一些基于人工智能生成内容的工具（AIGC）可以用于产品经理设计产品原型和交互，以下是相关介绍： 1. UIzard：是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，可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，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 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。 以下是一些适用于产品经理的 AI 工具集： 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（http://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（https://www.ellie.ai/） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为一些好用的原型生成 AI 工具推荐： 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/ 这是 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/ 这是一款用户友好的 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。 此外，目前还有一些基于人工智能生成内容的工具（AIGC）可以用于产品原型设计，比如： 1. UIzard：这是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，它可以根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：这是一个基于云的设计工具，它提供了自动布局和组件库，可以帮助团队快速协作并迭代产品设计。Figma 的社区也开发了一些 AI 插件，用于增强设计流程。 3. Sketch：这是另一款流行的矢量图形设计工具，它提供了插件系统，其中一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。 这些工具中的 AI 功能通常包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等，以减少设计师的重复劳动，并提高设计效率。随着 AI 技术的不断发展，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。

Claude2100k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 Tokens。Claude 可以看到的最大提示长度是其上下文窗口，具体大小可查看模型比较表。同时，Claude 是一个基于大型语言模型（LLM）的对话助手，它通过序列预测工作，逐个字符地构建响应，写完后不能返回编辑，除非在后续提示中有机会。它只能看到上下文窗口中的内容，无法记住以前的对话除非将其放入提示中，也不能打开链接。

要让智能体输出内容的格式为 PDF ，可以参考以下步骤： 1. 明确任务目标与执行形式： 详细描述期望获得的输出内容，包括确定输出是文本、图像、音频还是其他形式的数据，明确输出的具体格式和结构，以及确定输出内容的质量标准。 预估任务的可行性。 确定任务的执行形式。例如，以 LearnAndRecord 的一篇文章为例，拆解其结构，评估生成结果的输出格式（如文字、图片、音频）及可行性。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。比如，在生成思维导图的任务中，确定处理方式（如单次）、输入（如引用特定变量）和输出（如确定所需的图片格式的思维导图输出字段）。 值得注意的是，Coze 支持 Markdown 格式输出 AI 生成的内容，Markdown 作为轻量级文本标记语言，能够有效展示文本、图片、URL 链接和表格等多种内容形式。前两者可直接用 Markdown 输出/嵌入，音频则需通过 URL 链接跳转外部网页收听。总体而言，通过稍加变通，基本可以实现所需功能。

以下是系统学习 AI 相关知识并达到完善输出水准的建议： 一、基础知识学习 1. 编程语言：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 学习奠定基础。 2. 了解基本概念：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。可以阅读相关的入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、学习资源与途径 1. 在线课程：在「」中，有一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity），按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 2. 关注权威媒体和学者：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 三、实践与应用 1. 参与实践项目：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。 2. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用的第一手体验。 3. 特定模块深入学习：根据自己的兴趣选择 AI 领域的特定模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧：提示词上手容易且很有用，要熟练掌握。 四、持续学习与分享 1. 持续学习：不断吸收新知识，更新自己的知识体系。 2. 分享交流：在知识库分享自己实践后的作品和经验，与他人交流学习。 总之，要全面系统地学习 AI 知识和技能，需要从多个方面入手，不断实践和探索。

目前没有直接针对禁止大模型输出英文的明确方法。但以下相关知识可能对您有所帮助： 在大语言模型的设置方面，通过配置一些参数可以获得不同的提示结果。例如，调整 Temperature 参数，值越小模型返回越确定的结果，值越大可能返回更随机的结果；Top_p 用于控制模型返回结果的真实性，值低利于获取准确事实答案，值高可得到更多样化答案；Max Length 可控制生成的 token 数；Stop Sequences 能阻止模型生成 token；Frequency Penalty 可减少响应中单词的重复。 关于大模型的安全问题，目前主流让 AI 助手不回答危险或有害内容的方法有：在预训练阶段对模型的预训练数据进行过滤，但此方法可能因数据关联性导致效果有限；通过让模型与人类的价值观进行对齐，如 ChatGPT 的早期版本 GPT3.5 由 GPT3 对齐而来，遵循 helpful、honest、harmless 原则确保输出的无害性和真实性。

以下是为您提供的相关信息： Hedra：hedra.com 放出了基础模型 Character1 的研究预览版，即日起在 http://hedra.com（桌面和移动）上提供。它可以直接文字转语音，目前有 6 个语音，也可以直接上传音频。 Sovits：关于基于 Sovits 的声音训练及推理，需要准备数据集，百度网盘链接为：https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码：hjhj 。模型的安装比较简单，拷贝就行，详情请看网盘里的说明。提取人声的最佳模型是 mdxnet，提取出来的声音一般还需要用 iZotope RX 等软件精细处理，去掉杂音、和声和混响，达到“干声”效果。iZotope RX 软件链接：https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd 提取码：kmhd 。安装时记得把 vst3 和 aax 勾上，主程序安装完成后，替换补丁是直接复制粘贴，不需要双击运行。安装完成后，打开提取的人声，左下角的控件移动到最左边，让图形更加清爽。去混响可按特定顺序操作，并通过调整数值以耳朵为准感受效果，合适则点击渲染应用到整首歌。

以下是为您整理的关于如何利用 AI 打造爆款公众号文章的内容： 陶力文律师指出，写好提示词对于律师用好 AI 至关重要。文章结构需精华，包括定义身份、流程和所需资源描述，对资源及使用的阐述，以及对最终输出结果的描述。同时，要遵循相关要求，如结论有案例基础、文字简练精准、案例脱敏等。 利用 AI 生产文章过程相对简单，关键是提供清晰且具指导性的提示词。好的提示词能助 AI 准确理解需求并生成预期内容。若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 设定基本结构和内容要求，生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出可能需微调以符合预期和公众号风格。不到十分钟就能完成文章内容产出。 第五部分为结语及作者宣传，欢迎有问题联系咨询。

目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。

使用 AGI 类工具时，用户应注意以下几点： 1. 理解工具：全面了解工具的应用场景和调用方法是有效使用的前提。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，可通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务，应先将其分解为子任务，再组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。包括模仿人类专家行为，了解行为后果，并根据环境和人类的反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果和环境状态变化，人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 关注工具选择：对于 Tools 类工具，开发者需选到合适的工具，并填写准确优秀的参数。可将业务上的 knowhow 转化为 Agent 的知识，提升工具使用的准确率，把精力放在这方面而非工程化上。

用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面： 开发大模型应用复杂，涉及众多步骤和环节，包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要，直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点，如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面： 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户，但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争，大模型可作为差异化优势之一，但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念： 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识，它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准，如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等，但这仍是复杂且持续的挑战。

设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件，您可以考虑以下几个关键方面： 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统，如关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra），以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构，包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等，确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面，方便用户录入知识，支持多种格式，如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能，允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系，让用户能够将知识分类存放，便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签，提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能，支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法，确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型，如自然语言处理模型，用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化，使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别，如管理员、普通用户等，控制用户对知识库的操作权限，保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据，以防止数据丢失。 提供数据恢复功能，确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面，提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则，使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化，确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试，包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况，不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助，祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件！

以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai： 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址：

系统提示词和用户提示词相关知识如下： 在 SD 绘画中，根据想画的内容写提示词，多个提示词之间用英文半角逗号隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，描述细节的最后。每个词在模型中的自带权重可能不同，顺序也很重要，越靠后权重越低。关键词应具特异性，措辞具体，避免抽象和有解释空间的措辞。还可使用括号人工修改提示词权重。 基本概念方面，通过简单提示词能获得结果，其质量与提供的信息数量和完善度有关。提示词可包含指令、问题、上下文等信息。使用 OpenAI 聊天模型时，有 system、user 和 assistant 三种角色，system 非必需但有助于设定 assistant 行为。提示工程探讨如何设计最佳提示词以高效完成任务，语言模型能基于给定上下文续写，但可通过改进提示词获得更好结果。 在办公通用场景中，有编辑写作助手、语法纠正助手、头脑风暴助手、翻译助手、总结助手等，各自有相应的提示词格式和用途，如编辑写作助手是“编辑以下段落，提高其整体清晰度和连贯性：{粘贴段落}”。