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常用的prompt的自动化词条组合有哪些?

回答

以下是一些常用的 prompt 自动化词条组合:

  1. 情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):这是一个基础的提示词框架,可作为入手选择。
  2. 对于 Dynamic Prompts 插件,魔法提示词能自动生成补充,如勾选魔法提示词并设置相关参数,包括创意度、模型选择等。以 MagicPrompt 模型为例,能根据输入的关键词生成丰富的补充内容。
  3. 在 Prompt 的基础篇中,每个单独的提示词叫 tag(关键词),支持英语及 emoji 。语法规则包括用英文半角逗号分隔 tag ,改变 tag 权重有两种写法,还能进行 tag 的步数控制。

如果您觉得这些例子过于复杂,可结合自身生活或工作场景,如自动给班级孩子起昵称、排版微信群运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计商务会议调研问卷等,来思考能帮助简单自动化的场景。

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参考资料

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二)

[title]小七姐:Prompt喂饭级系列教程小白学习指南(二)于是这个提示词解决了你自己,和任何收到你Prompt的人微调几个关键信息就能自动让GPT或者Kimi帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦!如果你觉得这些例子对你来说还是过于复杂了,请你结合你自己的生活或者工作场景来想一个能帮你简单自动化的场景:自动给班级里的每个孩子起个昵称?自动排版你微信群经常发的一些运营小文案?自动帮你安排周一到周日的减脂餐?帮你列一个清晰的学习计划,day1-day7?帮你的下一次商务会议设计一个调研问卷?……第三步、选一个好上手的提示词框架来帮你开启你第一次有效的编写如果你这时候问什么是提示词框架,那说明你第一课没认真学,回去复习吧。对框架的理解和运用是非常重要的一部分,参考上图,来源:[prompt-engineering/prompt-patterns:Prompt编写模式:如何将思维框架赋予机器,以设计模式的形式来思考prompt(](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)[github.com](http://github.com)[)](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)提示词框架有很多,有的简单有的复杂,你可以选一个看起来不那么难的先入手,比如可以从非常基础的:情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):开始。如果你拿到我给你的这个由四个词语组成的提示词框架还是觉得无从下手,你可以试试这样:恭喜你,就在刚才你已经写出你的第一个提示词了,它是:

Dynamic Prompts插件,魔法提示词由魔法帮你补全(插件篇)

[title]Dynamic Prompts插件,魔法提示词由魔法帮你补全(插件篇)[heading1]魔法关键词如果说前面分离生成,组合生成可以手动操作,不算特别常用的话,这部分就是本篇的重点了。因为被称为魔法的关键词也能用别的魔法自动生成补充了。勾选上魔法提示词,加到多少个词自己设。创意度可以理解就是与原提示词的贴切程度,进行过图生图的也好理解。前面说的下模型在这里就需要选择提示词的模型了,一般选中后都会后台下载,每个大概800m,因为安装了路径很蛋疼,这里我就不提供手动下载的方式了。可以通过上面的url去详细了解其他的prompt模型。以MagicPrompt模型为例(官方说这个模型Lexica.art那训练8000个关键词。举例"dogs playing football":dogs playing football,in the streets of a japanese town at night,with people watching in wonder,in the style of studio ghibli and makoto shinkai,highly detailed digital art,trending on artstationdogs playing football,in the background is a nuclear explosion.photorealism.hq.hyper.realistic.4 k.award winning.dogs playing football,in the background is a nuclear explosion.photorealistic.realism.4 k wideshot.cinematic.unreal engine.artgerm.marc simonetti.jc leyendecker其他设置,包括不希望出现的prompt,赋予prompt权重也都很好理解。需要注意的是如果你只是在找寻灵感,目标不明确,可以勾选“手气不错”(I'm feeling lucky)会得到一些让人意外的图片。那么,我们实际跑一下看?<br>|关键词1girl,school uniform,white shirt with blue collars,blue shorts,dynamic posture,|通过动态提示词,我们得到了若干组魔法补充后的提示词,如果勾选“手气不错”还有更多意想不到的结果哟。

Prompt的专场教程-基础篇

一段指令,用于指挥AI生成你所需要的内容,每个单独的提示词叫tag(关键词)。[heading2]支持的语言[content]支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,[点击蓝字进入提示词字典](https://ops.jk.cm/#/apps/ops/))另外注意emoji也可以用的🥰,好赞🫡,但是我不造用了emoji可以有什么好处hhh。[heading2]语法规则[content]1.用英文半角符号逗号,来分隔tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果,示例见下方代码块2.改变tag权重:注意tag的顺序越靠前对于SD来说权重越大,但是依旧可以给每个位置上的tag单独设置权重。而且还有两种写法。2.1.(tag:权重数值):数值从0.1~100,默认状态是1,低于1就是减弱,大于1就是加强2.2.(…(tag)…)/[…[tag]…]:每加一层()括号,权重就重1.1倍,每加一层[]括号就反向减弱1.1倍.比如说括号加两层是1.1*1.1=1.21倍,三层是1.331倍……示例见下方代码块,两种方法都可以用,第一种清晰明确,第二种方便快捷。3.进行tagde步数控制(高级玩法,快试一试,可以秀了):就是SD先按你输入的这个tag1开始生成,然后在达到你设定的步数之后,tag1停止产生作用,此时tag2再参与到对内容生成的影响。[tag1:tag2:数字],数字大于1理解为第X步前为tag1,第X步后变成tag2,数字小于1理解为总步数的百分之X前为tag1,之后变成tag2,示例见下方代码,代码块的#后为注释。注意这两种方法各有优劣,建议按需灵活调用。

其他人在问
一个 prompt 有 10 段文本内容,怎么标记不同段落的权重
当一个 prompt 有 10 段文本内容时,标记不同段落权重的方法如下: 使用双冒号“::”将提示分成不同部分,并在双冒号后面立即添加一个数字来指定该部分的相对权重。例如,“hot::2 dog”表示单词“hot”比“dog”重要度高出两倍。 在版本 1、2、3 中只接受整数作为权值,版本 4 能接受权值的小数位数。未指定权值时默认为 1。 负数权值可用于提示中以删除或排除不需要的元素,但所有权值的比必须是正数。 改变 tag 权重有多种方式: :数值从 0.1 到 100,低于 1 减弱,大于 1 加强。 括号,权重就重 1.1 倍;每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 小括号权重乘 1.1,如 a;中括号权重除以 1.1;小括号里面直接用冒号写权重也行;反斜杠可以让小括号的权重不生效当做一般字符串处理。 花括号写法,一个花括号权重为 1.05。 提示词其他常用语法:是画到一半的时候开始不画女孩。
2024-11-17
什么是prompt?
Prompt 是您给大模型的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。它可以是一套与大模型交互的语言模板,通过这个模板,您可以输出对大模型响应的指令,明确大模型应该做什么、完成什么任务以及如何处理具体任务,并最终获得期望的结果。大模型的本质是基于语言的概率模型,没有 Prompt 时,大模型随机给出答案,有了 Prompt 则相当于给了一个包含对模型要求、输入和输出限制的模板,让大模型在限制下得到概率最大的答案。此外,Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入,能帮助模型更好地理解用户需求并按特定模式或规则进行响应。例如可以设定“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,后续对话会按此设定展开,还能在设定中要求模型按一定思路逻辑回答,如思维链(cot),也能让模型按特定格式(如 json)输出,使模型成为输出器。
2024-11-17
用 mj 做文生图,Prompt 模板
以下是使用 MJ 进行文生图的 Prompt 模板: 1. 定主题:明确您需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。 2. 选择基础模型 Checkpoint:按照主题,找内容贴近的 checkpoint。一般喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型,如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等,效果较好。 3. 选择 lora:在想要生成的内容基础上,寻找内容重叠的 lora,以控制图片效果及质量。可多参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 4. ControlNet:用于控制图片中特定的图像,如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能,可后续学习。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词:用英文写想要 AI 生成的内容,使用单词和短语的组合,不用管语法,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要 AI 避免产生的内容,同样不用管语法,只需单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法:较复杂,一般选 DPM++ 2M Karras 较多。最稳妥的是留意 checkpoint 的详情页上模型作者是否有推荐采样器,使用推荐的采样器更有保障。 10. 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++ 2M Karras 后,采样次数一般在 30 40 之间,多了意义不大且慢,少了出图效果差。 11. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 另外,使用 Stability AI 基于 Discord 的媒体生成和编辑工具进行文生图时: 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 2. 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 3. 输入/dream 会提示没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,点击提交,会免费试用三天,三天后开始收费。 4. 输入/dream 提示词,这部分和 MJ 类似。 5. 和 MJ 手工输入参数不同,可选参数有五类: prompt:提示词,正常文字输入,必填项。 negative_prompt:负面提示词,填写负面提示词,选填项。 seed:种子值,可以自己填,选填项。 aspect:长宽比,选填项。 model:模型选择,SD3,Core 两种可选,选填项。 Images:张数,1 4 张,选填项。完成后选择其中一张。 在 MJ 应用篇儿童绘本制作、人物一致性方面: 1. 生成人物图片:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt + 人物动作 + 风格词”,在 mj 中生成直到得到满意的人物图像。垫图 URL + “In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”,iw 取值范围,不填写默认 iw = 1,iw 值越大越接近垫的图像,反之更接近提示词。为确保人物一致性,取 iw 2 。 2. 合成人物和场景,垫图并重新生成:使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐(若画面和谐或 PS 技术足够,也可不用图生图),将合成后的图作为垫图(iw 2),mj 重新生图,如“prompt:垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 3. 绘本展示。
2024-11-15
文生图的 Prompt 模板
以下是关于文生图的 Prompt 模板的相关内容: 通常描述逻辑包括人物及主体特征(如服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(如室内室外、大场景、小细节),环境光照(如白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(如距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(如高画质、高分辨率),画风(如插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。 对于新手,有功能型辅助网站帮助书写提示词,如 http://www.atoolbox.net/ ,可通过选项卡方式快速填写关键词信息;https://ai.dawnmark.cn/ ,每种参数有缩略图参考,方便直观选择提示词。还可以去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏,然后点击生成按钮下的第一个按键,不过要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同,也可只取其中较好的描述词使用。 在 Tusiart 中,文生图的操作流程如下: 定主题:确定要生成的图的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:找内容贴近主题的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定的图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 设置 VAE:无脑选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写要避免的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:如选 DPM++ 2M Karras,留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 采样次数:根据采样器特征,如选 DPM++ 2M Karras 采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据喜好和需求选择。 在一些提示词中,括号和“:1.2”等是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。同时还有反向提示词,告诉 AI 不要的内容。
2024-11-15
关于儿童绘本的Prompt
以下是关于儿童绘本的 Prompt 相关内容: 对于儿童故事读物,通常需要具备以下特点: 1. 语言简单易懂,使用简洁的语言和短句子,便于孩子理解和跟随故事情节。 2. 具有丰富的想象力,充满奇幻和想象,带有魔法、奇妙的生物和奇异的世界,激发孩子的创造力和想象力。 3. 包含教育意义,常包含道德教训或生活启示,帮助孩子理解基本价值观。 4. 拥有生动的角色,包括可爱的动物、勇敢的英雄、善良的公主等,以有趣的人物形象吸引孩子注意力。 5. 经常使用重复的句子或韵律感强的语言,增强记忆力和语言的音乐感。 6. 具备互动性,许多儿童故事设计为互动式,鼓励孩子参与情节发展。 7. 有明确的情节结构,故事情节简单明了,有清晰的开始、发展和结局,方便孩子跟随和理解。 8. 配有丰富的插图和图画,增强视觉吸引力,帮助孩子更好地理解和记忆故事内容。 在让 LLM 生成故事时,需要限定生成的内容主题、风格、适合人群等的 prompt,例如生成「漫画小书虫📚🐛」的相关故事,并按照格式返回文本内容,以方便后续对数据解析、配图。 此外,小七姐在 K12 领域应用中提到儿童 PBL 项目 Prompt,原始设计思路包括: 1. 作为家长,获取 10 个生活中可能的 PBL 项目主题。 2. 对感兴趣的主题进一步拓展 5 个相关主题。 3. 选择主题后,设计包含目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估的 PBL 项目。 4. 根据反馈优化项目。 5. 设计测试评估孩子在项目中的知识与能力、提升可能、学习风格和兴趣点。 6. 根据孩子的真实反馈设计个性化学习方案。 7. 明确家长在项目中承担的角色和提供的支持。 8. 写一封信吸引孩子参与家长设计的学习项目。 例如为一位特别喜欢识认汽车品牌、喜欢交通工具、挖掘机等工程机械车的 3 岁小朋友设计一个包含能练习中、英文的 PBL 项目式学习任务,包含项目目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估。 在提示简介中,提示是给 Claude 的用于引发相关输出的文本,通常以问题或指示的形式出现,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。
2024-11-15
prompt是什么
Prompt 是您给 AI(如 Claude)的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如:“Why is the sky blue?” 它是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持的语言为英语,emoji 也可以用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag,改变 tag 权重有两种写法,还可以进行 tag 的步数控制。此外,prompt 是给到大模型输入的一段原始输入,能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。比如可以设定“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,然后后续对话会按照这个设定展开,还能在 prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答,如思维链(cot),也能让模型按照特定格式(如 json)输出,将模型变成输出器。
2024-11-14
如何了解AI的基本概念,是否有词条清单
以下是帮助您了解 AI 基本概念的一些途径和内容: 阅读相关资料:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及 AI 的主要分支和它们之间的联系。 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。 学习数学基础:包括统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 了解算法和模型:监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(如聚类、降维)、强化学习(简介强化学习的基本概念)。 掌握评估和调优知识:如性能评估(包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数)。 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。同时,AI 领域广泛,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块(比如图像、音乐、视频等)进行深入学习。
2024-09-12
自动化工作流
以下是关于自动化工作流的相关内容: ComfyUI 自动生成抠图素材: 学习使用 ComfyUI 的原因:更接近 SD 的底层工作原理,符合 AI 精神,可消灭重复性工作,作为强大的可视化后端工具能实现 SD 之外的功能,还可根据定制需求开发节点或模块。 制作动机:工作室经常需要抠图素材,传统途径存在问题,在 github 上看到相关项目后创建了工作流,可自动生成定制需求的抠图素材,全程只需几秒。 效果展示及分享:将分享创建工作流的思路和详细步骤。 AIGC 落地应用中的自动化工作流: 推荐产品:Auto GPT/Agent/Baby AGI,它们是基于 GPT4 语言模型的开源应用程序。 核心特征:用户输入目标后可自主执行任务、递归开发和调试代码,包括分解任务、选择工具、执行任务和整合结果。 应用场景:自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务、增强 IDE 的补全功能等。 访问地址: 。 【拔刀刘】自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流: 工作流全貌:双击画板查看高清大图,结合具体细节反复查看。 开始节点:用户在开始节点输入 server 酱的 sendkey 和 rss 列表,key 为 server 酱的 sendkey,获取方式参看文档「相关资源」部分;rss_list 为 rss 列表,可先使用提供的测试数据。 分割 RSS 列表:使用「文本处理」节点,将输入的 rss 列表处理为一行一个,输出为数组,方便后续节点批处理。 读取 RSS 内容:在插件中找到链接读取节点,配置批处理,输入参数选择「分割 rss 列表」的 output,下方输入参数中 url 选择当前节点中的 item1。 汇总 RSS 中所有文章内容:承接上一步文章内容并格式化输出,使用「代码」节点,选择 Python 输入相关代码,配置输出项为类型选择「Array<Object>」,分别输出 title、url、author。一个正常公众号每天推送文章数量不超过 3 篇,因此代码只抓取每个公众号最近三篇的内容以提升工作流运行效率。
2024-11-10
如何用ai提升电脑刺绣的自动化程度
以下是一些可以辅助提升电脑刺绣自动化程度的 AI 相关方法和工具: 1. 图像识别技术:利用 AI 的图像识别能力,对刺绣图案进行精准识别和分析,为自动化刺绣提供准确的图案信息。 2. 智能设计软件:一些具备 AI 功能的设计软件,能够根据用户需求和设定的参数,自动生成刺绣图案的设计方案。 3. 自动化控制算法:通过 AI 算法优化刺绣设备的控制流程,提高刺绣的速度和精度。 4. 质量检测系统:借助 AI 的视觉检测技术,对刺绣成品进行自动质量检测,及时发现并纠正问题。 需要注意的是,在应用这些 AI 技术时,可能需要一定的专业知识和技能,同时要根据实际情况进行调整和优化,以达到最佳的自动化效果。
2024-11-05
我要自动化发小红书等自媒体自动运营回复评论,自动做短视频内容,自动些问题,全自动,需要学什么工具
目前要实现小红书等自媒体的全自动运营,包括自动回复评论、自动制作短视频内容、自动撰写问题等,您可能需要学习以下工具和技术: 1. 自然语言处理(NLP)相关的框架和库,例如 TensorFlow、PyTorch 等,用于处理和生成文本。 2. 自动化脚本语言,如 Python,它具有丰富的库和工具可用于实现各种自动化任务。 3. 视频编辑和生成工具,如 Adobe Premiere Pro、After Effects 等,或者一些基于 AI 的视频生成工具。 4. 社交媒体管理工具,虽然可能不是完全自动化,但可以辅助您进行部分管理和调度工作。 需要注意的是,完全的全自动运营可能存在一些风险和不符合平台规定的情况,建议您在合法合规的前提下,合理运用这些工具和技术来提高运营效率。
2024-10-20
AI建筑自动化
以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行集卡式方案创作,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,为设计师提供全新设计模式,在住宅设计早期可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图构件开始,形成全自动智能审图流程,能自动导入、划分区域、识别构件、审查强条和导出结果,还能集成建筑全寿命周期信息实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-10-16
AI建筑自动化
以下是关于 AI 建筑自动化的相关信息: 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,建筑师能使用主流 AIGC 功能进行集卡式方案创作,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 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,输入房间面积需求和土地约束能自动生成户型图。 3. 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,保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能自动导入、划分区域、识别构件、审查强条和导出结果,将建筑全寿命周期信息集成管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。 关于写简历的 AI 产品: 1. 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。 2. Rezi: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。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费简历模板,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 简历产品可查看:https://www.waytoagi.com/category/79 。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力:使用 AI 图像生成工具输入关键词生成多种创意方案,获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能:利用 AR/VR 等技术将 AI 生成的设计方案在实际环境中模拟和可视化,便于评估和验证。 3. 运用 AI 的分析和优化能力:使用 AI 工具对采光、动线、材料等方面进行分析优化,确保符合使用者需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能:利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具互补,在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力,提升设计效率和质量。 总之,AI 技术为室外设计带来新可能,设计师应充分利用其各项功能,并与人工设计协作。
2024-10-14
如何自动化 RAG bot 的测试评估工作流?
以下是一个关于自动化 RAG bot 测试评估工作流的参考方案: 首先,对于 RAG bot 的工作流,主要包括以下关键步骤: 1. 开始节点:接收用户选择的小说人物角色名称或向小说人物角色提问的问题。 2. 知识库节点:将输入的角色名称或问题作为查询,在知识库中检索该角色的性格特点、经典台词或相关的上下文信息。 3. 大模型节点:让大模型对检索到的信息进行筛选和处理,并以特定格式(如 JSON 格式)输出结果,或者根据问题和检索到的上下文信息生成答案。 4. 代码节点:对上游输入的数据进行规整和格式化输出。 5. Text2Image 节点:引用上一步输出的用于描述人物性格和特点的特征,作为提示生成人物的角色照。 6. 结束节点:输出人物台词、角色照或答案。 要实现自动化测试评估工作流,可以考虑以下几个方面: 1. 制定明确的测试用例:包括各种类型的输入,如不同的角色名称、问题类型和复杂程度等,以全面覆盖各种可能的情况。 2. 建立监控机制:实时监测工作流中各个节点的运行状态、数据传输和处理时间等关键指标。 3. 数据验证:在每个节点的输出端,验证数据的准确性、完整性和格式的正确性。 4. 性能评估:分析工作流的整体性能,如响应时间、资源利用率等,以优化工作流的效率。 5. 错误处理和恢复测试:模拟各种可能的错误情况,测试工作流的错误处理和恢复能力。 6. 定期回归测试:确保工作流在经过修改或优化后,仍然能够正常运行并满足预期。 通过以上的步骤和方法,可以有效地实现 RAG bot 测试评估工作流的自动化,提高其可靠性和性能。
2024-09-22
AI能给数字组合排序吗
是的,AI可以对数字组合进行排序。排序是一项基本的计算机科学任务,可以通过多种算法实现。以下是几种常用的排序算法,以及如何利用AI和编程语言实现这些排序任务: 常见排序算法 1. 冒泡排序(Bubble Sort) 描述:比较相邻的元素,如果它们的顺序错误就交换,直到列表有序。 时间复杂度:O 2. 选择排序(Selection Sort) 描述:找到列表中最小的元素并将其放在已排序部分的末尾,重复该过程。 时间复杂度:O 3. 插入排序(Insertion Sort) 描述:逐步构建有序序列,对于未排序部分中的每个元素,将其插入到已排序部分的正确位置。 时间复杂度:O 4. 快速排序(Quick Sort) 描述:选择一个基准元素,将列表分成小于基准和大于基准的两部分,然后递归地对这两部分进行排序。 时间复杂度:O 5. 归并排序(Merge Sort) 描述:将列表分成两半,递归地排序这两半,然后合并排序后的两半。 时间复杂度:O 使用Python实现排序 可以使用Python中的排序函数`sorted`,也可以自己实现上述算法。以下是一些示例: 使用内置函数 ```python 使用sorted函数 numbers = sorted_numbers = sorted print 使用list.sort方法 numbers.sort print ``` 实现快速排序 ```python def quicksort: if len <= 1: return arr pivot = arr left = middle = right = return quicksort numbers = sorted_numbers = quicksort print ``` 使用AI排序 AI可以通过实现或优化排序算法,尤其是在处理大型数据集或特定排序需求时。深度学习和机器学习模型通常不会直接用于排序,但在某些复杂情况下,AI可以辅助排序任务,例如优化排序算法或处理带有特定特征的数据。 示例:TensorFlow排序 虽然深度学习框架如TensorFlow和PyTorch主要用于复杂的数据处理和模型训练,但也可以用于实现排序任务。以下是一个简单的TensorFlow排序示例: ```python import tensorflow as tf @tf.function def bubble_sort: n = tf.shape for i in tf.range: for j in tf.range: if arr: temp = arr arr arr = temp return arr numbers = tf.constant sorted_numbers = bubble_sort print ``` 以上是一些示例和方法,展示了如何使用AI和常规编程技术来对数字组合进行排序。选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求。
2024-05-30