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一个好的prompt,应该具备哪些结构

回答

一个好的 prompt 通常应具备以下结构:

  1. CRISPE 框架:
    • Capacity and Role(能力与角色):明确希望 AI 承担的角色和具备的能力,例如指定其为专注于民商事法律领域、擅长案例研究等的律师。
    • Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如处理复杂合同纠纷案件时,向 AI 提供案件关键事实、相关法律及背景。
    • Statement(陈述):直接明确期望 AI 完成的任务,比如要求总结案件中双方诉求、检索法条、预测判决结果。
    • Personality(个性):设定希望 AI 以何种风格或方式回答。
    • Experiment(举例):通过具体例子进一步说明。
  2. 对于镜头提示词:
    • 遵循清晰结构,将场景、主题和相机运动的细节划分为单独部分,例如[camera movement]:[establishing scene].[addition]。
    • 在提示的不同部分重复或强调关键思想,有助于提高输出的一致性。
    • 尝试将提示集中在场景中应出现的内容上,比如输入晴朗的天空,而非没有云的天空。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

[title]潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇[heading1]02律师如何写出好的Prompt1.什么是Prompt?Prompt指的是给人工智能(AI)系统提供的信息或者问题,用来引导AI产生特定的回答或者执行特定的任务。就像你在聊天时提出的问题一样,Prompt是启动对话或者引导对话方向的起点。对于AI来说,一个好的Prompt可以帮助它更准确地理解你的需求,并给出更相关、更有用的回答。简言之,Prompt就像是你对AI说的一句话,告诉它你想要它做什么。2.Prompt的建议框架及格式第一种:CRISPEC apacity and R ole(能力与角色)I nsight(洞察)S tatement(陈述)P ersonality(个性)E xperiment(举例)举例:Capacity and Role,你希望它的角色和能力:比如:你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。通过赋予AI这样的角色,我们能够更有效地利用它的数据处理和模式识别能力,从而提升律师的工作效率。Insight,提供背景信息和上下文:比如,处理一起复杂的合同纠纷案件,我们可以向AI提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。这样,AI在输出答案的时候,能提前理解案件的来龙去脉,为律师提供更精准的辅助。Statement,你希望AI做什么:比如:直接明确期望AI完成的任务是什么。以合同纠纷案件为例,我们可以要求AI总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。Personality,你希望AI以什么风格或方式回答你:

Runway官方镜头提示词

当它们遵循一个清晰的结构,将场景,主题和相机运动的细节划分为单独的部分时,它们最有效。使用以下结构应该有助于在您熟悉Gen-3 Alpha时提供一致的结果:提示词结构[heading3][camera movement]:[establishing scene].[addition[content][相机运动方式]:[场景].[添加细节]使用这种结构,你的提示一个女人站在热带雨林可能看起来像这样:在提示的不同部分重复或强调关键思想可以帮助提高输出的一致性。例如,您可能会注意到,在超高速拍摄中,相机会快速飞过场景。尝试将提示集中在场景中应该出现的内容上。例如,您将提示输入晴朗的天空,而不是没有云的天空。

Runway官方镜头提示词【

当它们遵循一个清晰的结构,将场景,主题和相机运动的细节划分为单独的部分时,它们最有效。使用以下结构应该有助于在您熟悉Gen-3 Alpha时提供一致的结果:提示词结构[heading3][camera movement]:[establishing scene].[addition[content][相机运动方式]:[场景].[添加细节]使用这种结构,你的提示一个女人站在热带雨林可能看起来像这样:在提示的不同部分重复或强调关键思想可以帮助提高输出的一致性。例如,您可能会注意到,在超高速拍摄中,相机会快速飞过场景。尝试将提示集中在场景中应该出现的内容上。例如,您将提示输入晴朗的天空,而不是没有云的天空。

其他人在问
怎么样写prompt?有哪些技巧?你能举个例子吗
写 prompt(提示)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议: 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:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助模型理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整 prompt。 此外,还有“Fewshots”的技巧,即在写 Prompt 时,通过提供 1 3 个输入 输出示例,让 GPT 学到样本共性,提升输出结果质量。比如: 初始 Prompt: 你是一个优秀的翻译人员,你会把我说的汉字翻译成英文和日语,日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中,结构化是对信息进行组织,使其遵循特定模式和规则,方便有效理解。常用模块包括: Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标,让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件,帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项,强化对应领域信息权重。 Workflow:重点,希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白,强调重点。
2024-10-22
12种Prompt框架
以下是 12 种 Prompt 框架: 1. Key Result(关键结果):说明想要的具体效果,试验并调整。包括改进输入(从答案不足之处着手改进背景、目标与关键结果)、改进答案(在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点)、重新生成(在 Prompt 不变情况下多次生成结果,优中选优)。 2. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合。 3. APE 框架:未提供具体说明。 4. COAST 框架:未提供具体说明。 5. CONTEXT(上下文背景):为对话设定舞台。 6. OBJECTIVE(目的):描述目标。 7. ACTION(行动):解释所需的动作。 8. SCENARIO(方案):描述场景。 9. TASK(任务):描述任务。 10. ICIO 框架:相关链接 。 11. CRISPE 框架:相关链接 。 12. BROKE 框架:作者陈财猫,相关链接 。 此外还有: 1. 框架集合:右侧附件做成了海报。 2. Instruction(指令):即希望 AI 执行的具体任务,比如翻译或者写一段文字。 3. 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。 4. Input Data(输入数据):告知模型需要处理的数据。 5. Output Indicator(输出引导):告知模型要输出的类型或风格。 6. Capacity and Role(能力和角色):ChatGPT 应扮演的角色。 7. Insight(见解):提供请求的背后见解、背景和上下文。 8. Statement(声明):要求 ChatGPT 做什么。 9. Personality(个性):希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 10. Experiment(实验):请求 ChatGPT 为您回复多个示例。 其他框架: 1. ACTION(行动):描述想做什么。 2. RESULT(结果):描述所需的结果。 3. EXAMPLE(示例):举一个例子来说明观点。 4. ROSES 框架:未提供具体说明。 5. ROLE(角色):指定 ChatGPT 的角色。 6. OBJECTIVE(目的):陈述目标或目标。 7. SCENARIO(方案):描述情况。 8. EXPECTED SOLUTION(解决方案):定义所需的结果。 9. STEPS(步骤):要求达到解决方案所需的措施。 10. RACE 框架:未提供具体说明。 11. PATFU 泡芙提示词框架:作者口袋君。 12. Problem(问题):清晰地表述需要解决的问题。 13. Aera(领域):问题所在领域以及需要扮演的角色。 14. Task(任务):解决问题需要执行的具体任务。
2024-10-21
李继刚大神提出的伪代码prompt 相关文章
李继刚等的 prompt 最佳实践相关内容如下: 方法论: 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 使用 BotDesigner 观察 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为,以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。 结论: 所有参与者都能进行机会性的提示迭代设计,并能对提示更改进行局部测试。 参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。 参与者倾向于从单一数据点过度推广,也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。 关键信息: 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle😜、小七姐等群友。 李继刚的,最近收录不是很及时,可在李继刚的即刻查看更多。 每个角色都有版本迭代,标注版本号,争取更新到最新版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt,有具体场景需求可评论留言,作者可帮忙写定制,也可自己用结构化方式写。 使用方法:开一个 new chat,点代码块右上角的复制,发送到 chat 聊天框,里面的描述可按需求修改。 思路来源:云中江树的框架: 方法论总结: 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试,有这些 prompt 的加持效果不错。 此外,还有相关的高阶使用方法,如陈财猫的“如何用 GPT 写长篇科幻?用分治法完成复杂任务”(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GY3sw4LQli5k9ckzrDZcRnVmnQf),刘海的“Prompt 纵向研究的最新成果:伪代码提示词”(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MjUDwTbq9iUtBrkskPXcpfOHnPg),陈财猫的“由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏,体验无穷变化的多重人生”(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WyJSwjvN5iZudhkd8iocrSy3njc)
2024-10-21
prompt 测试工具推荐
以下是为您推荐的一些 AI prompts 测试工具: 1. Langfuse:网站为 ,是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台,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。 2. Langsmith:网站为 ,也是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台。允许用户设计和测试 Prompts,比较和评估不同 Prompts 的效果,还能将 Prompts 测试集成到开发流程中实现自动化测试。 3. PromptPal:开发指向为 ,是专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具,作为集中化平台,能让开发者在 AI 项目中轻松管理提示,实现无缝协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。 4. ChainForge:开发指向为 ,是一个开源的可视化编程环境,专门用于测试大型语言模型(LLMs)的提示。具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。 5. Promptknit:网站为 ,是一个为 AI Prompts 测试提供服务的平台,可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化他们的 AI 模型的提示。 此外,您还可以参考以下资源: 最流行的“AI 提示生成器”的比较分析: 。 选择合适的 AI Prompts 测试框架可以显著提升开发效率和 AI 模型的质量。开发者可以根据自己的具体需求和偏好来选择最合适的工具。
2024-10-19
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识: 什么是 prompt:提示是您给 Claude 的文本,用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如:|Role|Prompt| || |User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的?Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。 什么是提示工程及与提示词的区别:提示工程是人工智能领域中,特别是在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLMs)的上下文中一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示,以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,它们是提示工程的一部分。提示词可以简单或复杂。提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本,用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念,不仅包括创建提示词,还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能,而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中,提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。 头脑风暴常用的 20 个 prompt:20 ChatGPT prompts to brainstorm and find infinite new ideas in every field: 1. Brainwriting Prompt: "Let's brainstorm ideas for coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions." 3. Mind Mapping
2024-10-18
什么是System prompt?什么是user prompt?二者有何区别?
System prompt(系统提示)是指在与语言模型(如 ChatGPT 等)的交互中,用于指定模型如何根据设定的角色和逻辑进行回答的文本。它通常包括任务定义(确保模型清楚自己的任务)、输出格式(指导模型如何格式化回答)、操作边界(明确模型不应采取的行为)等部分。在对话中,每次模型给出回应时,都会考虑到系统提示,它就像一个过滤器,模型在回应新提示之前会自动应用。 User prompt(用户提示)则是用户给语言模型(如 Claude 等)的文本,通常以问题或指示的形式出现,用于引发相关输出。 二者的区别在于: 来源不同:System prompt 是为模型设定的规则和指导,而 User prompt 是由用户发起的输入。 作用不同:System prompt 影响模型的整体回答方式和范围,User prompt 则是具体的问题或指令,期望得到针对性的回答。
2024-10-18
推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型
目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面,一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。
2024-09-19
我想把网页上教学视频内容编译成教学课件,哪些AI或者插件或者软件具备这个功能。
目前尚未有专门用于将网页上教学视频内容直接编译成教学课件的成熟 AI 工具、插件或软件。但您可以尝试使用以下方法来实现类似的效果: 1. 手动转录视频内容,并使用办公软件如 Microsoft PowerPoint 或 WPS 来制作教学课件。 2. 利用语音转文字工具,将视频中的讲解转换为文字,然后进行整理和编辑,再制作成课件。 3. 部分视频平台可能提供视频下载功能,下载后通过剪辑软件提取关键内容,再整合到课件中。 在未来,随着 AI 技术的不断发展,可能会出现更便捷的相关工具。
2024-08-28
AI时代孩子需要具备的能力
在AI时代,孩子需要具备多种能力,以适应快速变化的社会和技术环境。这些能力不仅包括传统的知识和技能,还涵盖了新兴的跨学科素质和软技能。以下是一些关键能力: 1. 技术素养: 编程和计算思维:了解基本的编程概念和逻辑思维方式。 数据素养:理解和分析数据的能力,知道如何使用数据来做出决策。 2. 批判性思维和问题解决能力: 分析和评估信息:能够辨别信息的真实性和可靠性。 创新思维:寻找新颖的解决方案和思考方式。 3. 创造力: 艺术和设计思维:通过艺术和设计培养创造力和创新能力。 跨学科的思考能力:结合不同领域的知识来创造新的想法和解决方案。 4. 沟通和协作能力: 团队合作:能够有效地与他人合作,共同完成任务。 跨文化沟通:理解和尊重不同文化背景的人。 5. 情绪智力和适应能力: 情绪管理:理解和管理自己的情绪,以及理解他人的情绪。 适应性:在变化的环境中保持灵活性和适应性。 6. 道德和伦理素养: 数字伦理:理解和遵守在数字世界中的道德和伦理规范。 社会责任感:认识到科技对社会的影响,并积极参与社会公益活动。 7. 终身学习能力: 自我驱动力:培养对学习的兴趣和积极性。 学习方法和策略:掌握有效的学习方法,能够自主学习新知识和技能。 在AI时代,培养这些能力不仅有助于孩子更好地适应未来的工作环境,也能帮助他们在快速变化的世界中保持竞争力和创新力。教育系统和家庭都应该重视这些能力的培养,提供相应的支持和资源。
2024-06-04
什么是结构化提示词
结构化提示词是一种提示词构建的方法,由云中江树提出并开源发布。其思想类似于日常写作中使用的文章结构,通俗来说就是像写文章一样写提示词。 例如,小七姐提供了一套极简的基础结构化编写 Prompt 的框架,包括定义角色、描述角色信息(如作者、版本、语言、主要功能)、列出主要目标、限制条件、所需技能以及工作流程等。 在一些领域如舞曲提示词中,也存在特定的结构提示词,如上行进行、预示性歌词、气氛转变等。 LangGPT 提出的结构化提示词已被国内主流大模型智能体平台使用,并发展成为有影响力的学习交流社群。
2024-10-21
提示词结构
提示词结构包括以下方面: DALL·E 自动优化提示词: 提示词生成指南:强调使用精确、视觉化的描述,清晰明确的指示有助于生成高质量图像。 提示词结构模板:包含媒介(指定图像模仿的艺术形式)、主题(包括颜色、姿势和视角等)、背景(描述主题与环境的关系,如时间、光线方向等)、风格特点(包括独特艺术特点,如使用的技术、影响等)、生成图像和新想法(提供具体步骤和要求),默认设置(除非另有说明,使用默认宽高比和风格),重要注意事项(提醒避免使用违反服务条款的词语或概念)。 Runway 官方镜头提示词: 协助镜头画面描述的提示词,包括无缝转换、相机移动、文本标题卡等。 提示关键词:有助于在输出中实现特定样式,确保与整个提示符一致会使它们在输出中更明显。例如,对于广角拍摄,包括皮肤纹理的关键字可能无益,而环境的其他细节可能更有益。在保持凝聚力的同时,可尝试不同的关键字。
2024-09-23
请选择一个产业,比如手机、汽车、石油化工等产业,围绕行业传感器的技术原理和应用,进行背景概况、传感器分类、发展历程、智能传感器、产业链结构、应用领域、发展趋势和展望等要点完成调研分析报告和PPT。
很抱歉,目前知识库中没有您所需的关于特定产业(如手机、汽车、石油化工等)中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路,您可以据此进行进一步的资料收集和研究: 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性,阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型,如压力传感器、温度传感器、位置传感器等,并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段,从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势,如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节,包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域,如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势,如微型化、集成化、智能化、无线化等,并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。
2024-09-06
我给你设计一个有机化学结构式,你能找出合成路线吗
目前的技术可以帮助您找出化学结构式的合成路线。例如,像“Coscientist”这样的人工智能系统,当被问及能否合成某个分子时,它会首先在互联网上搜索相关的合成路线,然后根据搜索结果制定实验协议,接着将实验协议写成代码以指导自动化实验设备,最后由机器人执行实验任务。这个过程是可迭代的,能够根据实验结果调整协议以改进实验并实现预期目标。 另外,在一些研究中也提到,解决诸如寻找化学合成途径等问题遵循一定的模式,虽然在实际情况中相关的可能性图可能非常庞大,但可以通过一些常见的方法来应对挑战,比如为不同的可能状态或结果分配分数,只追求得分较高的路径;在自动定理证明中,也有从初始命题向下和从最终定理向上工作,试图找到中间的交汇路径等方法。同时,如果已经确定了从 X 到 Y 存在路径的“引理”,可以将 X → Y 作为新规则添加到规则集合中。
2024-08-30
我给你分子结构,能设计合成路线吗
目前利用大型语言模型,如“Coscientist”人工智能系统,可以为给定的分子结构设计合成路线。其工作流程大致为:当被问及能否合成某个分子时,首先会在互联网上搜索相关合成路线,接着根据搜索结果制定实验协议,然后将实验协议写成代码以指导自动化实验设备,最后由机器人执行实验任务。这个过程是可迭代的,能根据实验结果调整协议以改进实验并实现预期目标。 在生物学领域,AI 也能在创造新的蛋白质方面发挥作用。例如,华盛顿大学的研究员克里斯·诺恩先生最近使用 AI 创造了一种类似萤火虫的发光蛋白质,其他研究人员也已在寻找治疟疾疫苗和帕金森病研究中使用了 AI。过去创造新蛋白质需要确定氨基酸序列如何折叠成最终分子结构以确定其实际功能,过程艰难,而现在 AI 极大地提高了效率。
2024-08-30
数据结构代码可视化的工具
以下是一些可以用于数据结构代码可视化的工具: 字节 Coze 本质上是「AIfirst aPaaS」,Bot Builder 属于此类,它把实现一个应用所需的不同类型代码(如数据、状态、API 调用、逻辑、UI 等)用不同的可视化工具来实现,生成的是「配置」,创建的「应用」一部分作为「配置」存储和运行在 Bot Builder 平台自身,一部分存储和运行在各种 Chatbot 平台(如 ChatGPT)。 在软件架构设计中,以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括上述视图,有拖放界面。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 draw.io(现 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。
2024-08-21
作为家纺设计 需要做印花,绣花,抱枕,国朝 玩偶 应该学哪些ai工具
目前在家纺设计领域,对于印花、绣花、抱枕、国潮玩偶的设计,您可以学习以下 AI 工具: 1. DALL·E2:能够根据您的描述生成各种创意图像,为您的设计提供灵感。 2. StableDiffusion:可以生成高质量的图像,有助于您构思新颖的图案和造型。 3. Midjourney:能帮助您创作出独特的视觉效果,为您的设计增添创意元素。 这些工具都可以在一定程度上辅助您提升设计效率和创意水平。
2024-10-20
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
小朋友应该如何开展学习编程和AI
对于小朋友开展学习编程和 AI,以下是一些建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向小朋友的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以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。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 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 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 如果希望在编程方面继续精进,至少熟悉以下 Python 相关内容: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中是如何工作的。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。
2024-10-19
0基础学习AI应该从哪里开始入手呢
对于 0 基础学习 AI,您可以从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 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。 2. 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。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 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。 建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 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。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI,还可以: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以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。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 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 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
需要AI协助完成工作中的文章写作,应该用什么工具?
在工作中需要 AI 协助完成文章写作时,以下是一些可用的工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 此外,常见的文章润色 AI 工具包括: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择工具时需根据具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
我想要自己搭建一个自己的agent,应该怎么做
要搭建自己的 agent ,您可以参考以下步骤: 1. 熟悉工具: 了解通常 Agent 框架中自带的工具,比如大聪明的插件:webcopilot 。 关注 Coze.cn 插件列表,可采用罗文提供的提示词获取插件说明: 。 了解互联网 API ,如 Jina (https://jina.ai/)、高德 API ()等。 熟悉本机软件。 2. 从案例入门: 三分钟捏 Bot : Step 1 :(10 秒)登录控制台,使用手机号或抖音注册/登录扣子控制台(coze.cn)。 Step 2 :(20 秒)在我的空间创建 Agent ,在扣子主页左上角点击“创建 Bot ”,选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot ”,并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间,请先创建后再选择;Bot 名称可以自定义。 Step 3 :(30 秒)编写 Prompt ,填写 Prompt ,即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 Step 4 :(30 秒)优化 Prompt ,点击“优化”,使用来帮忙优化。 Step 5 :(30 秒)设置开场白。 Step 6 :(30 秒)其他环节。 Step 7 :(30 秒)发布到多平台&使用。 进阶之路: 15 分钟:查看下其他 Bot ,获取灵感。 1 小时:找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot ,深入沟通,阅读相关文章。 一周:了解基础组件,寻找不错的扣子,借鉴&复制,加入 Agent 共学小组,尝试在群里问第一个问题。 一个月:合理安排时间,参与 WaytoAGI Agent 共学计划,自己创建 Agent ,并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 3. 了解智能体相关知识: 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 4. 动手实践: 基于公开的大模型应用产品(如 Chat GLM 、Chat GPT 、Kimi 等),尝试开发属于自己的智能体。 比如,在相关平台上: Step.1 点击“浏览 GPTs ”按钮。 Step.2 点击“Create ”按钮创建自己的智能体。 Step.3 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 Step.4 开始调试您的智能体并发布。
2024-10-15