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常用的prompt的自动化词条组合有哪些?

Answer

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。

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

References

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。

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12个prompt 框架
以下是 12 种 Prompt 框架: 1. Instruction(指令):即希望 AI 执行的具体任务,如翻译或写一段文字。 2. Context(背景信息):给 AI 更多背景信息,引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data(输入数据):告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator(输出引导):告知模型输出的类型或风格。 5. Capacity and Role(能力和角色):ChatGPT 应扮演的角色。 6. Insight(见解):提供请求背后的见解、背景和上下文。 7. Statement(声明):说明要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality(个性):希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment(实验):请求 ChatGPT 回复多个示例。 10. Background(背景):说明背景,为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role(角色):希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives(目标):希望实现的目标。 此外,还有以下框架: 1. TASK(任务):定义特定任务。 2. ACTION(行动):描述需要做的事情。 3. GOAL(目标):解释最终目标。 4. INPUT(输入):描述信息或资源。 5. STEPS(步骤):询问详细的步骤。 6. EXPECTATION(期望):描述所需的结果。 7. REQUEST(请求):描述您的要求。 8. Key Result(关键结果):要什么具体效果,试验并调整。 9. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合,包括改进输入、改进答案、重新生成。 10. CONTEXT(上下文背景):为对话设定舞台。 11. OBJECTIVE(目的):描述目标。 12. SCENARIO(方案):描述场景。 同时,还有一些特定的框架,如 ICIO 框架、CRISPE 框架、BROKE 框架等。
2025-01-23
1.AI搜索的prompt怎么写 2.AI搜论文的prompt怎么写比较好
以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导: 对于 AI 搜索的 prompt 写作: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:若可能,在 prompt 中插入相关图片参考,以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免意外输出,添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作,您可以参考以下要点: 1. 设定角色为资深学术研究者,明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字,包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式,如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作,先概述规定内容,然后解读具体内容,最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战,增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例,提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语,确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构,标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念;第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失;第二部分以案例引入;第三部分对案例进一步分析;第四部分给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之,编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-22
怎么在coze的智能体总加入一个使用MARKDOWN编写的代码的prompt?
在 Coze 的智能体中加入使用 Markdown 编写的代码的 prompt 可以参考以下方法: 首先,了解相关的任务和目标,比如像实现输入任意文章链接后,AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为达到这一效果,大模型对话产品通常需要完成网页爬取、内容总结、二维码生成、卡片样式生成等关键步骤。 在编写 prompt 时,可以发现新的词生卡 Prompt 组织方法,把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”“字体规范”“颜色规范”的独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。 对于刚入门的朋友,首推 LangGPT 结构化提示词,直观易懂,可以快速上手。对于想要进阶的用户,一方面可以继续选择 LangGPT,另一方面如有额外精力和好奇心,不妨尝试刚哥推崇的 Lisp 伪代码格式,有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。但需要注意的是,真正重要的不是提示词的外在形式,而是内容是否与 AI 的“理解机制”相契合。同时,在实际应用中,还需要经过多次调试,并根据测试 bug 微调提示词,直至稳定运行。
2025-01-19
仿写公众号的prompt
以下是关于仿写公众号 prompt 的相关内容: 1. 对于使用 GPT 模仿创作内容的万能思路: 明确目标是找到教 GPT 创作的方法论,即“know how”。 把方法论和示例写到 prompt 中,可改写大佬写好的 prompt,如 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3,模仿改写出自己的小红书视频笔记标题产出助手 0.1。 把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分,运用 COT(少样本提示)技巧。 若之前未写过结构化的 prompt,可打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 了解。 0.1 版的使用效果。 2. 提示词快闪答疑: 新教师辅导专家的 prompt 编写要根据教学业务知识,写备课助手、上课助手和课后反思助手等,并融入“如何做好这些事”的方法论。 对于宋小涛 FewShot 产生更好内容的问题,可能是未把握模仿说话或写作风格的要素,需有关键词和方法论。 不同模型之间的区别一般通过实际使用总结经验,也可参考他人测评,如 。 当 ChatGPT 总结提炼文本效果差时,要描述清楚总结的方法、基于的规则、总结的内容以及期望的结果,如“请为我总结以下文档,提炼出每个段落中和 XXX 有关的核心内容,并把其中关于 XXX 的部分加粗显示”。 3. 专业的战争分析官 prompt:包括原始 prompt 和仿写 prompt 。
2025-01-16
prompt是什么
Prompt 是您提供给 AI 的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现,例如“为什么天空是蓝色的?”。在不同的 AI 应用中,如 Claude、Midjourney 等,其具体含义和使用方式有所不同。 在一般情况下,Prompt 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)。支持的语言包括英语,emoji 也可以使用。语法规则方面,用英文半角符号逗号来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行不影响效果。还可以改变 tag 权重,有两种写法,一种是通过设置权重数值,另一种是通过添加括号改变权重。此外,在某些高级玩法中,还可以进行 tag 的步数控制。 在 Midjourney 中,提示是您提供的文本命令,用来指示 AI 创建什么内容。它可以是一个单词、一句话,或者是一个详细的描述,结合各种元素来引导 AI 塑造输出内容。提示设计得越周到,结果就越有可能符合您的预期。例如,一个简单的提示可以是“An alien humanoidv 6.1”,更详细的提示可以是“A lowangle shot of an alien humanoid creature with a glowing screen on its face,looking down from the side,atmospheric lighting,and a minimalist backgroundv 6.1”。但需要注意的是,生成结果可能不稳定,影响提示的元素或组成部分不稳定。
2025-01-15
prompt优化
以下是关于优化 Prompt 的相关知识: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您想要表达的内容,避免使用过于笼统的词语,以便 AI 更准确地理解您的需求。 2. 添加视觉参考:在 Prompt 中插入相关的图片参考,可显著提高 AI 理解您的意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩,让 AI 能生成出期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 5. 增加约束条件:为避免 AI 产生意料之外的输出,可以在 Prompt 中添加限制性条件,如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt:将复杂的需求拆解为逐步的子 Prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例,借鉴其中的写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同的 Prompt 写法,并根据输出效果反馈持续优化完善,直至达到理想结果。 总之,编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界。保持开放的思维尝试创新的描述方式也很有帮助。 另外,关于 Grok 角色设定 prompt 方面,目前 Grok 没有完全开放,可尝试直接用 Grok 的设定在其他大语言模型做尝试,比如先直接问问题,参考 Grok 的人物设定,对 prompt 稍微做优化。 在提示工程方面,在整个提示开发生命周期中,值得从最具能力的模型和无约束的提示长度开始,以建立性能上限。一旦达到所需的输出质量,可以尝试优化,如缩短提示或使用较小的模型,以根据需要降低延迟和成本。通过遵循测试驱动的方法论,并在一开始仔细定义任务和成功标准,投入时间设计健壮的测试用例和提示,将在模型性能和可维护性方面获得好处。
2025-01-13
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
自动化测试
自动化测试适合在模块稳定后引入。当模块变化频繁时,测试代码可能成为累赘。在进度不紧张时,可以先尝试引入相关工具,成熟后再大规模应用。压缩范围,定义清晰的 MVP(最小可行产品),先完成一个 1 个月内可交付的版本,再用 1 个月进行优化迭代。 关于 AI prompts 测试框架,有以下几个平台: Langfuse:提供全面 AI Prompts 测试解决方案,允许用户设计和测试 Prompts,比较不同 Prompts 的效果,并评估 AI 模型的性能。网站: Langsmith:提供全面 AI Prompts 测试解决方案,允许用户设计和测试 Prompts、比较和评估不同 Prompts 的效果、集成和自动化 Prompts 测试到开发流程中。网站: 在智能体的实践应用方面,软件开发领域展现了 LLM 功能的巨大潜力,从代码补全发展到自主问题解决。智能体特别有效,因为代码解决方案可以通过自动化测试验证,智能体可以使用测试结果作为反馈来迭代解决方案,问题空间明确且结构化,输出质量可以客观衡量。但人工审查对确保解决方案符合更广泛的系统需求仍然至关重要。
2025-01-13
自媒体人如何打造自己的自动化工具
以下是一些自媒体人打造自动化工具的案例和相关资源,供您参考: 1. B 站 up 主村长托马斯认为 Bard 是一个不错的工具,据说准确度高且速度快,但目前只支持英文。 2. 晴岚的保姆级攻略:小白也能用 Ai 做一部电影大片,先让 GPT 写出视频内容,再细化每个分镜需要的内容,最后提炼响亮的名字,输出宣传片朋友圈宣传文案。 3. AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析,包括透视运营数据、调整运营策略、高效寻找对标、紧跟大盘趋势、高效装修主页等方面。 4. 实践:群总结工具,基于微信机器人的微信群聊总结助手,可自动收集群聊记录并用 AI 总结发送到指定群聊。 此外,还有以下工具相关的信息: 1. 工具篇中提到人和动物的本质区别之一是会使用工具,Agent 框架中自带很多工具,需先熟悉。如互联网 API 中的 Jina 和高德 API。 2. 元子为自媒体新人提供了一些解决方案,如罗文的短视频爆款文案自动二创,Stuart 的平面设计·创意辅助、图片复印机、图仔的改图神器、小鱿鱼的建筑景观人工助手等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-09
请问可以用什么方法,让电脑自动完成多线程任务,实现自动化办公。
在实现电脑自动完成多线程任务以达到自动化办公的目标方面,以下是一些常见的方法: 1. 使用编程语言:如 Python、Java 等,通过相关的多线程库和模块来创建和管理多线程任务。 2. 利用自动化工具和框架:例如 AutoIt、Selenium 等,它们提供了一些功能来实现自动化操作和多线程处理。 3. 借助操作系统的任务调度功能:在 Windows 系统中可以使用任务计划程序,在 Linux 系统中可以使用 cron 任务调度器来安排多线程任务的执行。 需要注意的是,在进行多线程任务的设计和实现时,要合理规划资源分配、避免线程竞争和死锁等问题,以确保系统的稳定性和高效性。
2025-01-06
AI驱动的自动化任务在PC端
以下是为您介绍的两个与 AI 驱动的自动化任务在 PC 端相关的产品: 1. Design Buddy:这是一个 Figma 插件,作为协作伙伴发挥作用,能对 UI 设计提供深入反馈。它涵盖布局、颜色、排版、可访问性等方面的结构化评论,并为每个类别分配客观评分,有助于识别 UI 设计中常被忽视的缺陷,减少未来修订需求。 2. AI Employe:这是一个开源、由 GPT4 视觉驱动的工具,用于自动化浏览器环境中的复杂任务。用户可通过在浏览器中概述和演示任务来创建工作流程,它能自动执行类人智能任务,如理解电子邮件、收据和发票,并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统,只记录浏览器更改,不捕获屏幕、麦克风或摄像头,还能从图表、复杂表格和基于图像的 OCR 提供独特见解。
2024-12-26
请推荐给我一些AI工具,我主要从事自动化行业
以下是为您推荐的一些适用于自动化行业的 AI 工具: 1. AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 2. 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 3. 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 4. 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 5. 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 6. 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 7. 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 8. SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 9. Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 10. 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 11. 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 此外,在小型企业服务方面,以下生成式 AI 工具也可能对您有所帮助: 1. 电话预约与短信、电子邮件、聊天处理:Sameday、Truelark 2. 后台办公室管理:Osome 3. 创建完整专业网站:Durable 4. 通用内容创建:Jasper、Copy、Writer 5. 法律团队任务自动化:Harvey、Spellbook 6. 房地产行业相关:Interior AI(虚拟布置房产)、Zuma(将潜在客户转化为预定参观)
2024-12-16
AI 自动化
AI 自动化在中小企业利用人工智能(AI)进行转型中主要体现在以下几个方面: 一、提高效率和自动化流程 任务自动化 通过任务自动化,中小企业能够显著提高工作效率,降低错误率,同时减轻员工的工作负担,使他们能够专注于更加重要和创造性的工作。 二、改善客户体验 客户服务自动化 1. 部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询: 根据企业的特定需求和预算,选择合适的 AI 聊天机器人解决方案。 定制聊天机器人的回答库,包括产品信息、价格查询、订单状态跟踪等。 将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道。 2. 通过机器人提供 24/7 客户支持,提升响应速度和服务质量: 提供全天候的客户支持,改善客户体验和满意度。 由于 AI 聊天机器人无需休息,可提供 24 小时服务,确保客户随时获得所需信息。 相比人工客服,机器人能提供更快的响应速度,减少客户等待时间。 定期监控聊天机器人的性能,如解答准确性、客户满意度,并根据反馈进行优化。 分析聊天记录和客户反馈,以识别机器人性能的改进点。 随着 AI 技术的发展,定期更新聊天机器人的算法和知识库,提高其效能和准确性。 三、提升市场营销效果 营销自动化 1. 实施基于 AI 的营销自动化工具: 通过自动化工具提高营销活动的效率和一致性,减少人工工作量。 选择能够满足企业特定需求的 AI 营销自动化工具,如自动化电子邮件平台、社交媒体管理工具等。 根据目标市场和营销目标,设置和配置自动化工具,例如在电子邮件营销工具中设置触发器,当客户执行特定行为时自动发送相关邮件。 将客户数据源(如 CRM 系统)与营销自动化工具集成,实现更个性化和针对性的营销。 通过社交媒体营销工具自动发布定时内容,并根据用户互动自动调整发布计划。 2. 通过 AI 分析结果调整和优化营销内容: 利用 AI 工具分析营销活动的效果,如电子邮件打开率、点击率、社交媒体互动等指标。 根据分析结果,调整营销内容和策略,例如修改不受欢迎的电子邮件主题或内容,或调整社交媒体帖子的发布时间。 根据市场反应和客户行为的实时分析,持续调整和优化营销活动。 持续监控营销活动的各项指标,确保营销策略与市场趋势和客户需求保持一致。 定期更新营销自动化策略,确保其与最新的市场数据和分析结果相匹配。 通过实施营销自动化,中小企业可以有效地管理和执行复杂的营销活动,同时确保内容的相关性和吸引力。AI 的加入不仅提高了营销活动的效率,还使企业能够根据数据洞察做出更精准的营销决策。通过实施客户服务自动化,中小企业可以显著提高客户服务的效率和质量,同时降低成本。AI 聊天机器人不仅可以处理大量常规咨询,还可以释放人工客服资源,使其专注于更复杂和个性化的客户需求。
2024-12-06
什么样的模型或者工具组合可以实现一键抠图?
以下模型或工具组合可以实现一键抠图: 1. 在 Yeadon 提供的图像流搭建中,智能处理工具包括“智能抠图”,可以帮助快速完成抠图任务。在图像流编辑界面,左侧的工具栏集合了所有可能用到的功能,其中智能处理工具中的“智能抠图”能够一键去除图片背景。 2. 在【SD】相关内容中,虽然主要介绍的是放大算法,但也提到了一些图像处理的相关内容。可以通过相关工具和设置来实现一键抠图的可能。 需要注意的是,具体的实现效果和操作可能因不同的场景和需求而有所差异。
2025-01-20
nova有个图生视频的功能,但是只能生成6秒钟,我要如何组合服务去实现可以文生长视频并且也可以图生长视频呢
以下是一些实现文生长视频和图生长视频的方法: 1. 使用 PixVerse V2 模型: 单个视频生成(8s):8s 的视频生成需要花费 30 Credits,5s 的视频生成需要花费 15 Credits,且只能使用 PixVerse V2 模型,生成时请注意模型选择。目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频:点击“Text to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成,您可以通过在提示词中加入“Anime”,“Realistic”等词语做到这点。 图生视频:点击“Image to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能,如需要使用上述功能,请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. 利用 runway: 视频的大部分片段用 runway(https://app.runwayml.com/)制作,少数的片段用的是即梦(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)的动效画板和首尾帧。 以汽车内饰这一片段为例,登录 runway 账户后,在首页的左侧点击“Text/Imagine to Video”,中文即是“文生视频/图生视频”。点击 2 处将汽车内饰的图片上传到 runway 中。其中 1 处可以更改生成图片所用到的大模型版本,数字越大代表模型越强。目前只有 Gen2 每天有免费额度。3 处用于输入提示词。4 处可以修改生成的视频时长为 5s 或 10s,时长越长,生成的效果可能越不稳定。5 处可以看到生成的结果。提示词方框中输入的运镜方式“Roll Clockwise Shot slowly”是,即摄像机围绕垂直轴顺时针旋转,常用于创造动态的、有时令人眩晕的视觉效果。不想动脑的话,每个片段的运镜方式根据分镜表的建议来即可。运镜提示词该如何填写呢?可以参照:。runway 对于这些专有的运镜方式理解的很好。其他的提示词可以不填,先看看效果,如果效果不好,再补充简短的提示词重新生成视频。很多时候提示词过多,生成的视频就很怪异,像吃了毒蘑菇后看到的幻觉一样。改变提示词,改变生成时长,多抽卡几次,毕竟 runway 会员可以无限抽卡。 3. 海外产品 viva: viva 发布了首个开放给全部用户使用的 Sora 同架构视频生成模型,而且现阶段免费。支持文本生成视频、图片生成视频以及 4K 分辨率放大功能,另外也支持提示词的自动优化。文生视频单次可以生成一条 5 秒的视频,图生视频是 4 秒视频。
2024-12-19
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