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有没有关于工作任务分解为具体步骤的提示词

回答

以下是关于将工作任务分解为具体步骤的提示词相关内容:

  • 提示词工程的任务可分解为两个步骤,如 Pryzant 等人(2023)所做:第一步,模型预期检查当前提示词和一批样本;第二步,模型预期编写一个改进的提示词。
  • 对于复杂任务,可将其分解成更小的步骤,并在提示词中明确每个步骤的具体操作,引导模型逐步完成任务。例如,使用以下逐步说明:步骤 1 - 用户将提供用三重引号引用的文本。用一个句子总结这段文本,并以“摘要:”作为前缀。步骤 2 - 将步骤 1 的摘要翻译成西班牙语,前缀为“翻译:”。
  • 如果将任务分解,Claude 在执行任务时犯错或遗漏关键步骤的可能性会降低。
  • 为了鼓励模型仔细检查批次中的每个示例,并反思当前提示词的局限性,可指导提案模型回答一系列问题,如输出是否正确、提示词是否正确描述了任务、是否有必要编辑提示词等。
  • 实际操作中,提示词插入整个输入序列的位置是灵活的,可能位于输入文本之前用于描述任务,也可能出现在输入文本之后以激发推理能力。在元提示词中应明确提示词和输入之间的相互作用。
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参考资料

小七姐:Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译

[title]小七姐:Prompt Engineering a Prompt Engineer精读翻译[heading2]3提示词工程师(a)提示词工程教程。为了帮助大型语言模型更好地理解提示词工程的任务,我们在元提示词中提供了一个提示词工程的在线教程²。(b)两步任务描述。提示词工程的任务可以分解为两个步骤,如Pryzant等人(2023)之前所做:在第一步中,模型预期检查当前提示词和一批样本。在第二步中,模型预期编写一个改进的提示词。³然而,在Pryzant等人(2023)中,每个步骤是即兴解释的。相比之下,我们考虑在元提示词中明确这两个步骤,并提前传达期望。(c)逐步推理模板。为了鼓励模型仔细检查批次B中的每个示例,并反思当前提示词的局限性,我们指导提案模型$$M_{proposal}$$回答一系列问题。例如:输出是否正确?提示词是否正确描述了任务?是否有必要编辑提示词?(d)上下文规定。实际操作中,提示词插入整个输入序列的位置是灵活的。它可能位于输入文本之前,用于描述任务,例如,“将英语翻译成法语”。它也可能出现在输入文本之后,例如,“让我们逐步思考”,以激发推理能力。识别这些不同的上下文,我们在元提示词中明确指出提示词和输入之间的相互作用。例如,“Q:<input> A:让我们逐步思考”。

Claude官方提示词工程最佳实践s (2).pdf

JesseErinJoeyKeishaMel </names>这里输出的名字放到{{NAMES}}每个上下文窗口10万字。链接多个上下文窗口=更多信息如果将任务分解,Claude在执行任务时犯错或遗漏关键步骤的可能性会降低就像人类一样!Human:这里有一系列名字。<names>{{NAMES}}</names>请按首字母排序。Assistant:<names> ErinJesse JoeyKeisha Mel </names>[heading4]提示词[content]C l a u d e的回答Advanced prompting techniquesChaining prompts100K promptsFor tasks with many steps,you can break the task up and chaintogether Claude’s responses

提示工程: 如何与大型语言模型高效沟通【OpenAI官网翻译】

使用三重引号、XML标签、章节标题等分隔符,可以帮助模型区分不同类型的文本内容,例如需要总结的文本、需要翻译的文本等。|角色|内容|<br>|-|-|<br>|USER|使用三重引号分隔的文本,总结成一句俳句。”””在这里插入文本”””||角色|内容|<br>|-|-|<br>|SYSTEM|你将收到两篇关于同一主题的文章(用XML标签分隔)。请先分别总结每篇文章的论点,然后指出哪篇文章的论点更有说服力,并解释原因。|<br>|USER|<article>在此处插入第一篇文章</article><br><article>在此处插入第二篇文章</article>||角色|内容|<br>|-|-|<br>|SYSTEM|你将收到一篇论文摘要和一个建议的标题。论文标题应该能让读者对论文主题有一个好的理解,同时也应该具有吸引力。如果标题不符合这些标准,请提出5个替代标题。|<br>|USER|摘要:在此处插入摘要<br>标题:在此处插入标题|[heading3]技巧:明确完成任务所需的步骤[content]对于复杂的任务,可以将其分解成更小的步骤,并在提示词中明确每个步骤的具体操作,引导模型逐步完成任务。|角色|内容|<br>|-|-|<br>|SYSTEM|使用以下逐步说明来回应用户输入:<br>步骤1 -用户将提供用三重引号引用的文本。用一个句子总结这段文本,并以“摘要:”作为前缀。<br>步骤2 -将步骤1的摘要翻译成西班牙语,前缀为“翻译:”。|<br>|USER|“””在这里插入文本”””|

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Dify构建知识库的具体步骤
使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。
2024-04-24
可将复杂任务分解为简单子任务的ai工具是什么
以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务的 AI 工具和相关策略: OpenAI 官方指南中提到,对于需要大量独立指令集来处理不同情况的任务,可以首先对查询类型进行分类,并使用该分类来确定需要的指令。例如,在客户服务应用程序中,将查询分类为计费、技术支持、账户管理或一般查询等主要类别,并进一步细分次要类别。 如同软件工程中将复杂系统分解为模块化组件,对 GPT 提交的任务也可如此。复杂任务往往可被重新定义为一系列简单任务的工作流程,早期任务的输出用于构造后续任务的输入。 在 AIAgent 系列中,基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。
2024-11-05
将复杂任务分解为简单子任务以简化问题,这样的ai工具都有什么
以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务以简化问题的 AI 工具和相关策略: 1. OpenAI 官方指南中提到的策略: 使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。 对于需要很长对话的对话应用程序,总结或过滤之前的对话。 分段总结长文档,并递归构建完整总结。 指示模型在急于得出结论之前先自己找出解决方案。 使用内心独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。 询问模型在之前的回答中是否遗漏了什么。 使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索。 使用代码执行来进行更准确的计算或调用外部 API。 2. 在 AIAgent 系列中: 基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于 LLM 的推理和规划能力,当然也包括对工具的理解。
2024-11-05
什么ai对思路分解做的比较好
以下几种 AI 在思路分解方面具有一定的优势和特点: 1. 专家 AI:鉴于其神经网络基础,可能通过元学习更快地获得知识。通过构建系统深入探索其内部工作机制,能创造学习的飞轮,未来甚至可能成为下一代专家的教师,帮助我们将复杂问题一部分一部分地拆解研究。 2. ChatGPT:在某些实用向话题,如写代码、解数学题等方面表现相对稳定,能够为解决问题提供一定的思路。 3. 大语言模型:可以加速认知提升,指导学习。人类可以利用其培养结构化思维,将复杂问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤来解决,从而达到解决整体问题的目的。 需要注意的是,不同的 AI 在不同的场景和任务中表现各异,具体的效果还需根据实际需求和使用情况来评估。
2024-11-02
有什么工具可以帮助用户用okr的方式,分解成mvp
将OKR(目标与关键结果)分解成MVP(最小可行产品)的过程需要一些工具和方法来帮助用户进行有效的规划和执行。以下是一些常用的工具和方法,可以帮助用户实现这一目标: 工具 1. Trello: 功能:Trello 是一个基于看板的项目管理工具,可以帮助团队将OKR分解成具体的任务和MVP。 使用方法:创建一个看板,添加列表如“目标(Objectives)”、“关键结果(Key Results)”、“任务(Tasks)”、“MVP”等,将OKR逐步细化为具体的任务和MVP。 2. Asana: 功能:Asana 是一个强大的任务管理和项目管理工具,适合进行OKR到MVP的分解。 使用方法:在Asana中创建项目,设置目标和关键结果,然后将这些目标进一步分解成具体的任务,确定哪些任务构成MVP。 3. Notion: 功能:Notion 提供灵活的笔记、数据库和任务管理功能,可以用来管理OKR和MVP。 使用方法:创建一个数据库用于管理OKR,设置不同的视图(如任务视图、看板视图等)来跟踪目标的进展,并将关键结果细化为可执行的MVP。 4. Jira: 功能:Jira 是一个广泛使用的项目和问题跟踪工具,特别适合软件开发团队。 使用方法:在Jira中创建项目和用户故事,将OKR分解为具体的故事和任务,确定哪些故事构成MVP,使用sprint和看板视图来管理和跟踪进展。 5. Microsoft Planner: 功能:Planner 是微软提供的一个简单易用的任务管理工具,集成在Office 365中。 使用方法:创建计划板,设置OKR和相应的任务,将这些任务分配到团队成员,并标记出构成MVP的关键任务。 方法 1. SMART原则: 描述:确保每个目标都是具体的(Specific)、可衡量的(Measurable)、可实现的(Achievable)、相关的(Relevant)和有时间限制的(Timebound)。 应用:在定义OKR时,使用SMART原则确保目标清晰明确,有助于进一步分解为MVP。 2. 价值流映射: 描述:一种分析和设计流程的方法,旨在识别和减少浪费,提高效率。 应用:绘制从OKR到交付MVP的整个流程图,识别每一步的价值和瓶颈,将OKR有效地转化为MVP。 3. MoSCoW法则: 描述:一种需求优先级排序的方法,将任务分为必须(Must have)、应该(Should have)、可以(Could have)和不会(Won't have)。 应用:在分解OKR时,使用MoSCoW法则来确定哪些任务是MVP的一部分,确保优先完成关键任务。 4. 用户故事映射: 描述:一种用于管理产品功能和用户故事的技术,帮助团队了解和安排产品的工作。 应用:将OKR转化为用户故事,创建故事地图,确定哪些故事和功能构成MVP,确保MVP能实现核心目标。 这些工具和方法可以帮助团队有效地将高层次的OKR分解为具体的MVP,确保目标的实现和产品的快速迭代。
2024-05-28
AI提示词方法
以下是关于 AI 提示词方法的全面介绍: 优化和润色提示词(Prompt)对于提高文生图、对话等 AI 模型的输出质量非常重要,方法包括: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述想要表达的内容,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:在 Prompt 中插入相关的图片参考,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,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。 编写 prompt 时,还应遵循以下建议: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需要特定背景知识,提供足够的上下文。 3. 使用清晰的语言:尽量用简单、清晰的语言,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例:如有特定期望结果,在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁:尽量简洁明了,避免过多信息使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:帮助 AI 模型更好地理解任务的主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整 prompt,可能需要多次迭代。 在星流一站式 AI 设计工具的 prompt 输入框中: 1. 提示词用于描绘画面。 2. 输入语言方面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 3. 写好提示词的方法包括: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图,提示词内容应准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,如一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大越优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。
2024-11-22
文生图反向推出提示词
在文生图中,反向推出提示词的方式主要有以下几种: 1. 在图生图功能中,除了文本提词框外,还有图片框输入口。随便照一张照片拖入后,文本输入框旁边有两个反推提示词的按钮:CLIP 可以通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru 可以反推出关键词组。例如一张小男孩坐在长凳上的图片,通过 CLIP 反推得到的提示词为“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”,通过 DeepBooru 反推得到的提示词为“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但这两种方式生成的提示词可能存在瑕疵,需要手动补充信息。补充好提示词后,调整宽度和高度,使红框刚好匹配图片,同时注意两个重要参数:提示词相关性和重绘幅度。 2. 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,在大模型后接一个相关模型。上一期活动链接:。 3. 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 。 在写文生图的提示词时,例如“”。
2024-11-22
我想要学习AI提示词的使用方法
以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍: 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),并且支持中英文输入。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 3. 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能:一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词:清空提示词框。 3. 会员加速:加速图像生图速度,提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. 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)。 2. 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则: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。改变 tag 权重有两种写法:括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI,建议先了解 AI 基本概念,阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧,通过实践和尝试巩固知识,体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。
2024-11-22
通过图反向退出提示词
在 Stable Diffusion(SD)中,通过图反向退出提示词有以下几种情况: 1. 图生图功能除了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。随便照一张照片拖入,文本输入框旁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。例如一张图通过两种反推方式得到的提示词分别为:CLIP——“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”;DeepBooru——“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵,需要手动补充信息,调整宽度和高度,使红框匹配图片,还要注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 2. 去除图像人物时,将图放入 WD 1.4 标签器中裁剪只保留背景部分,然后反推提示词,如“outdoors,no humans,tree,scenery,grass,sky,cloud,day,blue sky,mountain,road,house,path,building,nature,cloudy sky”,检查无误后发送到文生图中,开启 ControlNet,使用 inpaint 模型涂抹人物部分生成。可调整控制权重和控制模式来优化效果。 3. 进行角色设计时,设置文生图提示词,如大模型“majicmixRealistic_v6.safetensors”,正向提示词“,lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w”,设置参数如迭代步数 50、采样方法 DPM++ 2M Karras、尺寸 1328×800px 后出图,可得到 15 个不同角度的人物图片。
2024-11-22
哪些AI软件可以设计提示词和优化提示词
以下是一些可以设计和优化提示词的 AI 软件: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证内容准确(包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等)、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt 网站精选: :AI 艺术提示词生成器。 :通过玩游戏练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器,地址为。 魔咒百科词典:简单易用的 AI 绘画 tag 生成器,地址为。 KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts,网址为。 Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词,网址为。 AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词,网址为。 3. OpenAI API: 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。 模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本,可通过分词器工具了解更多。 需要注意的是,在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度,文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,约为 2048 个 Token 或 1500 个单词)。
2024-11-22
leap提示词技术
以下是关于 leap 提示词技术的相关内容: 在工作中,将两个观察联系起来,对 PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER 进行研究,构建元提示指导 LLM 更有效地进行提示词工程。引入元提示组件,如逐步推理模板和上下文规范,从常见优化概念中汲取灵感并引入口头化对应物。在两个数学推理数据集上测试并确定最佳性能组合 PE2,其在 MultiArith 和 GSM8K 数据集上取得了强大的实证性能,在多种设置中超过自动提示词工程基准,在反事实任务上最为有效,在优化生产中使用的冗长、真实世界提示词方面也证明了适用性。 实验中将方法与普通人类提示词、ChainofThought,并介绍了实施细节。 随着 LLM 和生成式 AI 的发展,提示词设计和工程将更关键,讨论了基础和尖端方法,如检索增强生成(RAG),自动提示词工程(APE)这样的创新未来可能成为标准实践。
2024-11-22
有没有免费的好用的ai
以下为一些免费且好用的 AI 工具: 获取信息和学习东西:最佳免费选项为必应(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)。对于儿童,来自可汗学院的 Khanmigo(https://www.khanacademy.org/khanlabs)提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。 写东西:最佳免费选项为 Bing(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)和 Claude 2(https://claude.ai/)。 在写代码方面的免费替代品有: Tabnine(https://tabnine.com/):AI assistant that speeds up delivery and keeps your code safe Codeium(https://codeium.com/):Free AI Code Completion & Chat Amazon CodeWhisperer(https://aws.amazon.com/codewhisperer/):Build applications faster and more securely with your AI coding companion SourceGraph Cody(https://cody.sourcegraph.com/):The AI that knows your entire codebase Tabby(https://tabby.dev/):Opensource, selfhosted AI coding assitant fauxpilot/fauxpilot(https://github.com/fauxpilot/fauxpilot):An opensource alternative to GitHub Copilot server 需要注意的是,虽然 ChatGPT 功能强大,但它是收费的且不面向中国。此外,虽然 ChatGPT 的开发者 OpenAI 并不像其名字那样开放,其源码与模型数据不对外开放,但 Meta 在 2023 年 2 月开源了 LLaMA 1,并在 7 月发布了进阶的 Llama 2 且允许商用。
2024-11-21
有没有把外国PPT翻译为中文的工具
以下为您介绍将外国 PPT 翻译为中文的工具及相关方法: 有一种自动 PPT 翻译脚本,其开发过程如下: 1. 前期准备: 翻译需要外接 API,推荐讯飞大模型,新账户免费送 200 万 tokens,有效期 3 个月。 进入 https://xinghuo.xfyun.cn/ ,首页选择 API 接入,然后点服务管理进入控制台。 创建一个新项目,比如“PPT 翻译”,以避免 API 泄露。 点进去,找到左边机器翻译的模型,按提示领取 200 万 tokens 的礼包,然后在主控台看到对应的 id、apikey、api secret 和接入路径。 2. 导入依赖: 大部分依赖是常用的,只有一个 ppt 可能需要装,运行 CMD 输入 pip install pythonpptx,如果还缺的可以按提示安装。 3. 初始化 API 相关信息和文件路径: 先设置对应的 api 信息,其他模型可以对应做替换。 4. 读取并提取 PPT 文本: 根据讯飞的 API 文档配置做请求指令,确保 API 可以正确调用。打印响应数据设置方便监测脚本执行动态,如果碰到报错可以随时做优化。 5. 翻译脚本: 目前只设置了文本翻译,未对表格元素处理,排除了所有 shape,如果要加入表格翻译,可以定义 shape = table 来定义表格,然后翻译表格里的 cell 实现。 接收路径已调好,如果用其他的 API,要在 translated_text = get_result 后面替换成自己的地址。 语言选择,原文件是中文用'cn'表示,英文文档改成‘en’,其他语种对应。 此外,还有 Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版(中英对照),源地址 https://docs.anthropic.com/claude/docs ,扫码关注未来力场:AIGC 最佳实践中文互联网搬运工。
2024-11-21
有没有推荐的AI图片生成软件
以下为您推荐一些 AI 图片生成相关的软件: 1. 海报生成工具: Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可辅助选色和字体样式,通过简单拖放操作创建海报。 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,智能设计工具,采用先进人工智能技术,自动分析生成设计方案,稍作调整即可完成设计。 VistaCreate:https://create.vista.com/ ,简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,可用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可助用户找合适元素。 Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过简单拖放界面,能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 2. 图生图产品: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 Retrato:AI 工具,将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,将上传照片转换为芭比风格,效果好。 3. 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 2D 到 3D 转换,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,用户上传图片并描述材质和风格可生成高质量 3D 模型。 CSM AI:Common Sense Machines 支持从视频和图像创建 3D 模型,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,适用于游戏领域模型生成,用户上传图片或输入文本提示词生成 3D 模型。 VoxCraft: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,提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-20
有没有放一个ppt文档转化成文字的AI软件
目前有一些可以将 PPT 文档转化为文字的方法和相关的 AI 工具: 在将 PPT 转化为网站的尝试中,当遇到困惑时,如组织线下沙龙内容的两页并进行切换没有思路,可选择放手让 AI 给出建议。 市场上好用的 AI 辅助的 PPT 工具包括: Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。网址:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-11-19
有没有语音交互领域的AI Agent的好的思路
以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路: 1. 构建像人一样的 Agent:实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块,这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现:定义灵魂部分的接口,躯壳部分通过 API 调用,如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能单机部署,特别是大模型部分,会涉及网络耗时和模型推理耗时,低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态:不仅要有语音交互,还可根据实际需求加入其他感官,如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景:正常与人交流时会有插话、转移话题等情况,需要通过工程手段丝滑处理。 此外,像 AutoGLM 这样的产品,通过模拟人类操作来实现跨应用的控制,展现出了一定的智能理解能力,如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题,未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高,发展空间较大。
2024-11-19
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中,较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析,而在 AI 中,更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务,最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16