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我想根据提问的问题关键词设置自动回复

Answer

以下是关于根据提问的问题关键词设置自动回复的相关内容：

  • Apple Intelligence 中各种智能应用的提示词已曝光，存在“/System/Library/AssetsV2/com_apple_MobileAsset_UAF_FM_GenerativeModels”目录下。作为邮件助理，可识别邮件中的相关问题并提供简短回复片段，以 JSON 格式呈现输出，包含问题和答案的字典列表。若邮件无提问则返回空列表。
  • 安仔：Coze AI 机器人对接微信群的疑问解答，包括放行端口、Bot ID、微信账号被封、服务器是否需一直开着、不懂编程能否配置好、配置中遇到问题、为何配置多个前缀触发回复等问题及相应答案。
  • 飞书 5000 人大群内置智能机器人“waytoAGI 知识库智能问答”，基于飞书 aily 搭建。使用时在群里发起话题时[@waytoAGI 知识库智能问答]，它能自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、更新最新动态、促进社区互动、资源共享、支持多语言问答。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已经被曝光了

更多介绍可以参见：[https://theverge.com/2024/8/5/24213861/apple-intelligence-instructions-macos-15-1-sequoia-beta](https://t.co/2JAWRW2yBn)[…](https://t.co/2JAWRW2yBn)译文：[https://baoyu.io/translations/apple/apple-intelligence-instructions-macos-15-1-sequoia-beta](https://t.co/GSsWeICKzr)宝玉老师推文：https://x.com/dotey/status/1820667215361835125Apple Intelligence里面各种智能应用的提示词已经被曝光了，就作为json系统文件存在“/System/Library/AssetsV2/com_apple_MobileAsset_UAF_FM_GenerativeModels”目录下比如其中帮你回复邮件中问题的Smart Reply功能的提示词（见图一）你是一个有用的邮件助理，可以帮助从给定的邮件中识别相关问题并提供简短的回复片段。给定一封邮件和回复片段，提出邮件中明确提出的相关问题。这些问题的答案将由收件人选择，这将有助于减少起草回复时的生成错误信息。请输出主要问题以及每个问题的一组可能的答案/选项。不要问由回复片段回答的问题。问题应简短，不超过8个单词。答案也应简短，大约2个单词。以json格式呈现你的输出，包含问题和答案作为键的字典列表。如果邮件中没有提问，则输出一个空列表[]。仅输出有效的json，不包含其他内容。是一个简单的CoT，先找出邮件中的提问，然后就每个问题给出简单答复，返回JSON格式方便程序解析，如果没有提问，就返回空数组。

安仔：喂饭教程 - Coze AI 机器人对接上我的微信群了！

A6:放行端口就像是给你的房子安装一个门铃，让外面的人可以按门铃和你沟通。通过放行特定的端口（例如8888端口），你可以通过互联网访问宝塔面板，管理和配置服务器上的服务。Q7:什么是Bot ID？A7:Bot ID是你在Coze平台上创建的AI机器人的唯一标识，就像每个人都有身份证号码一样。这个ID用于将你的微信号与特定的AI机器人关联起来，确保机器人可以正确响应微信上的请求。Q8:如果我的微信账号被封了怎么办？A8:如果你的微信账号因为使用机器人被封，可以尝试联系客服说明情况。为了避免这种情况，建议使用一个专门的微信号来作为机器人的账号，并遵守微信的使用规范。Q9:我需要一直让服务器开着吗？A9:是的，服务器需要一直开着，才能保证你的机器人随时在线，随时可以响应你的请求。就像你的路由器需要一直开着，才能确保你随时上网一样。Q10:我不懂编程，能配置好这个机器人吗？A10:完全可以！这篇教程就是为不懂编程的小伙伴准备的。只要按照教程一步一步操作，不需要编程知识也能配置好机器人。如果遇到问题，可以查阅教程或求助。Q11:配置过程中遇到问题怎么办？A11:如果在配置过程中遇到问题，可以检查每一步是否按照教程操作，特别是API令牌和Bot ID是否正确。如果仍然无法解决问题，可以到Coze平台的论坛或微信群求助，相信会有热心的伙伴愿意帮助你。Q12:为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？A12:配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保机器人只在特定情况下回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这种设置可以提高机器人的响应准确性和用户体验。

飞书群问答机器人（归档）

在飞书5000人大群里，内置了一个智能机器人「waytoAGI知识库智能问答」，根据通往AGI之路的文档及知识进行回答。它是基于飞书aily搭建的。（[搭建介绍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AT6Aw2xH6iL9A5kYivYcHCIRn7b)）[heading2]如何使用飞书群智能机器人？[content]你只需在飞书群里发起话题时候[@waytoAGI知识库智能问答](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RRRawaECYiEzSXkdSkNc8njqnpc)即可，它会根据waytoAGI知识库的内容进行总结和回答。[heading2]它可以做什么[content]1.自动问答：自动回答用户关于AGI知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。2.知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。3.文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。4.互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解AI相关的复杂概念。5.最新动态更新：分享有关AGI领域的最新研究成果、新闻和趋势。6.社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。7.资源共享：提供访问和下载AI相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。8.多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。举例：

Others are asking
我想通过在sciencedirect上输入关键词后，让AI帮助我整理该词条下文献的内容，输出当今的研究现状、现存问题、解决方法
目前在 ScienceDirect 上，还没有直接通过输入关键词让 AI 为您整理文献内容并输出研究现状、现存问题及解决方法的成熟功能。但您可以利用一些 AI 工具，如文献分析类的软件，先将从 ScienceDirect 下载的文献导入其中，然后让其协助您进行分析和总结。不过，在使用任何工具时，都需要您自己对结果进行评估和筛选，以确保准确性和可靠性。
2025-02-25
图片反推关键词
在图片反推关键词方面： 对于图生图功能，除文本提词框外还有图片输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。随便一张照片拖入后，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮，CLIP 能反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组。例如一张小男孩的图片，CLIP 反推的提示词为“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”，DeepBooru 反推的提示词为“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，以及注意提示词相关性和重绘幅度等参数。 第二十一期港风胶片活动中，有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，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo 的方法 1，上一期活动链接为；还有利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流的方法 2。 在【SD】最强控制插件 ControlNet（6）全局重绘 inpaint 中，有时需要去掉画面中的主体形象，填补复杂背景，可使用 inpaint 重绘功能。先将图放入 WD 1.4 标签器（Tagger）中裁剪保留背景部分，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，可调整控制权重和模式。也可尝试图生图中的“局部重绘”功能，但可能效果不佳。
2024-12-14
写一个关于AI面试B端软件的需求文档，里面核心功能包括AI面试功能、背调功能（比如线上、证明人、应聘者提供的材料）、简历筛选关键词功能（比如UI设计里面负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图）、提取简历证书项目功能（比如初级设计师、建筑设计师、一级建造师）。
以下是为您生成的关于 AI 面试 B 端软件的需求文档： 一、核心功能 1. AI 面试功能 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障，能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率比人工提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案，候选人用设备麦克风回答，每个问题最多回答三次，会收到评估、建议和得分。 2. 背调功能 线上背调。 证明人背调。 对应聘者提供材料的背调。 3. 简历筛选关键词功能 UI 设计方面，负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图。 4. 提取简历证书项目功能 初级设计师。 建筑设计师。 一级建造师。 二、案例参考 1. HR 相关案例 HR：团队绩效管理，根据团队和个人绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 HR：面试工具，作者开发使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美回答。 2. 其他工作场景案例 销售：话术总结优缺点，涵盖产品特点、服务优势等方面。 销售：定制销售解决方案，涉及企业产品和服务内容等方面。 客服：定制客服话术，包含产品知识、使用方法等关键词库。 三、提示词工程师面试经验分享 某岗位面试一面完不到 2 个小时就通知二面，效率较高。 技术面：面试官直接给出同行美妆 GPT 案例，让判断实现方式，应试者提出 C 端优化方案及补充 B 端商业化方案后通过。 BOSS 面：了解学业情况、经历和意向，询问经典问题。
2024-12-02
写一个关于AI面试B端软件的需求文档，里面核心功能包括AI面试功能、背调功能、简历筛选关键词功能、提取简历证书项目功能。
以下是一份关于 AI 面试 B 端软件的需求文档，核心功能包括 AI 面试功能、背调功能、简历筛选关键词功能、提取简历证书项目功能： 一、AI 面试功能 目前市场上有一些相关产品，例如： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善，到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：这是一个在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 二、背调功能 （此处可详细描述背调的具体流程、涵盖的内容、数据来源等） 三、简历筛选关键词功能 （说明如何设置关键词、关键词的匹配规则等） 四、提取简历证书项目功能 （阐述如何准确提取简历中的证书和项目信息） 需要注意的是，使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2024-12-02
AI制图关键词
以下是关于 AI 制图关键词的相关内容： 一、图片内容的表现形式 一般分为二维插画和三维立体两种。 二、生成想要的图片的关键结构 1. 主题描述 可以描述场景、故事、元素、物体、人物细节和搭配。 对于场景中的人物，应独立描述，避免长串文字，否则 AI 可能识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 可参考风格类关键词或垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 对于某些材质的表现，如透明材质，关键词的运用较为复杂，需针对特定风格进行“咒语测试”。 三、AI 绘画的关键词公式 主题（加下面的）+环境（背景，周围）+气氛（烈日下，雾蒙蒙，恐怖的，风暴席卷的）+灯光（顶光，雾气光，漫反射的，强对比的）+色彩（低饱和度，颜色鲜艳的，花里胡哨的，强反射的主色调，某种颜色是 accent color）+构图（黄金分割，三分法的，电影镜头，广角，鸟瞰图）+风格参考（超清细节的，照片级别的，写实的，抽象的，2D/3D，4k8k，数字雕刻，概念艺术，水墨，水彩，海报，某个软件，某个游戏，艺术家，艺术平台） 四、Midjourney 生成 B 端产品页面的关键词示例 UI components,button,Gucci,ar 16:9（立体按钮） UI components,button,concrete,ar 16:9（低保真线框按钮） UI components,button,drawing,outline,ar 16:9（像素风格按钮） UI components,button,pixel art,ar 16:9 circular HUD interface 通过对 AI 出图的持续探索能发现，Midjourney 在 UI/UX 设计中能发挥的作用上限很高，小到一个图标、组件，大到整个页面、产品，都能带来意想不到的创意灵感。
2024-11-29
可以用AI分析味道的构成么，比如关键词“冬日温暖壁炉” 生成雪松、木炭、火焰、热巧克力等元素
目前的 AI 技术在直接分析味道的构成方面还存在一定的局限性。对于您提到的“冬日温暖壁炉”这样的关键词，要生成雪松、木炭、火焰、热巧克力等与味道相关的元素，虽然有一些基于语义理解和关联的尝试，但还不够精确和全面。 AI 主要擅长处理文本、图像等数据，对于味道这种复杂的感官体验，其分析能力尚有待进一步发展和完善。不过，在某些特定的应用场景中，例如通过对大量与味道相关的描述文本进行学习和分析，AI 可以提供一些相关的推测和联想，但这与直接准确地分析味道的构成还有差距。
2024-11-20
如何正确的向AI大模型提问
向 AI 大模型正确提问可以参考以下方法： 1. 对于利用 Embedding 技术增强 GPT 能力的过程，OpenAI 发布的相关文档指出，可通过两步搜索来实现。具体步骤包括： 准备搜索数据（仅一次）： 搜集数据：获取需要的数据，包括公开数据或者私有的数据。 切块：将文档切分成短小的部分。 嵌入：通过 OpenAI API 对切块的数据进行 Embedding 结果。 存储：存储 Embedding 结果，对于大型数据集的 Embedding 结果，可以使用向量数据库进行保存。 搜索（每次查询一次）：给定用户问题，从 OpenAI API 生成查询的 embeddings，使用 embeddings 按照与查询相关性对文本部分进行排序，推荐使用余弦相似性作为距离函数。 提问（每次查询一次）：将问题和最相关的部分插入到发送给 GPT 的消息中返回 GPT 的答案。 2. Embedding 具有多种作用，如搜索（其中结果按与查询字符串的相关性进行排名）、聚类（其中文本字符串按相似性分组）、建议（建议包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的离群值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）。 3. 关于 RAG（检索增强生成），它是一种结合了检索和生成的技术，可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。其基本流程如下： 首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG 会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录，这些文本片段称为上下文。 然后，RAG 会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。这个输入通常会包含一些提示，指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。 最后，RAG 会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。如果您想构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的 AI 应用，需要用特定的信息来增强模型的知识，将相关信息检索并插入到模型的输入中。
2025-02-24
如何给AI提问，得到自己想要的更准确的内容
以下是一些给 AI 提问以获得更准确内容的方法： 1. 设定角色：给 AI 赋予一个明确的角色，例如“你是一个专注于民商事法律领域的律师”，让其以特定角色来理解和回答问题。 2. 举例子：通过给出实际的例子，能使 AI 更准确地了解您的要求。 3. 连续提问：对于复杂的问题，可以就一个问题连续提问，根据 AI 的回复不断细化要求。 4. 直接问 AI 如何提问：当不知道如何提问时，可以先向 AI 请教如何提问，然后用它产生的问题再问它。 5. 讲清楚背景和目的：在提问时，除了明确的问题描述，还要梳理清楚背景信息和提问目的，帮助 AI 更好地理解问题上下文。 6. 学会提问：使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，同时了解 AI 的工作原理和限制，设计合适的问题。 7. 拆解环节、切分流程：将复杂任务分解成更小、更具体的环节，让 AI 更精确地执行。 8. 对于编程相关问题： 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例。 说清楚输入变量与输出变量的类型。 说明与工作流中匹配或想要的变量名称。 列出输入变量的具体书写形式。 讲清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量说清运行逻辑，描述中用变量名称指代相关变量。并可参考以下提问范式：。关键步骤请附上注释。
2025-02-24
如何正确的向deepseek提问来辅助我写一篇文献
以下是向 DeepSeek 提问来辅助写文献的正确方法： 1. 借助 AI 分析好的文章： 找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1（适合大多数有推理模型的 AI）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评： 表述为“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写： 表述为“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 此外，还有用 DeepSeek 扮演一本书的作者辅助阅读书籍的案例，比如在读项飚的《跨越边界的社区》时，让 DeepSeek 解释作者为什么这么写，它会从时代背景的张力、浙江村的实践智慧、方法论上的颠覆等层面进行剖析。
2025-02-20
怎么提问文生图
以下是关于文生图提问的相关内容： 在 Coze 中，文生图的开始和结束节点是必需的。节点参数方面，默认绘制 10881088 的方图，最大能画 17281728 的方图，最小 576567，像素区间内各种比例可任选。Ratio 是程序员常用的“枚举”操作。试用效果方面，如“1 girl”等提示词实测效果偏向网红动漫风，也支持中文提示词。但在写入现实主义时可能会遇到风控，可尝试去掉相关关键字。 对于【SD】文生图，提示词如 等。 关于提示词的其他方面，如提示词快闪答疑中，未涉及太多与文生图直接相关的内容。
2025-02-13
想要对deepseek进行提问需要什么技巧吗？有没有什么高校组织给出的方案？
对 DeepSeek 进行提问时，以下是一些技巧： 1. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。例如，差的表述是“帮我写一篇营销方案”，好的表述是“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件。比如，差的表述是“写一篇新品发布文案”，好的表述是“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构。例如，差的表述是“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的表述是“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务。比如，差的表述是“怎么做短视频运营？”，好的表述是“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。例如，第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？” 6. 深度思考引导技巧：目的是获得更深入的分析和见解。
2025-02-07
为什么要用智能体 提示词和提问题什么区别
智能体的使用具有重要意义，写好提示词是创建智能体的第一步。设计提示词有多种原则和模型，如 CRISPE 框架，其中包括能力与角色（CR）、洞察（I）、陈述（S）、个性（P）、实验（E）等方面，明确希望 AI 扮演的角色、具备的背景信息、要做的事、回答风格以及提供多个答案等。FewShot COT 模型通过加入示例能有更好效果，可提供 1 到多个样本；ZeroShot COT 模型则不增加示例样本。TOT 模型先分步骤，每个步骤产生多个结果并选择，再进行下一步。SelfConsistent COT 模型则注重一个问题的多种解法。 从使用角度看，提示词可分为任务型和拟人化型。任务型提示词高度专业化、流程清晰，遵循严格工作逻辑，专注完成特定任务或解决问题；拟人化提示词模拟人类交互方式，用于陪伴聊天等，需要更细致全面的设计以呈现丰富个性和背景。 在生成式人工智能模型中，提示词是用户输入用于引导模型产生期望输出的文本，可简单可复杂，包含指令、问题、输入数据和示例等，为得到期望回应，通常必须包含指令或问题，其他元素可选。在 LLM 中，基本提示词可直接提问或提供特定任务指令，高级提示词则有更复杂结构，如思维链提示词引导模型逻辑推理得出答案。 提示词和提问题的区别在于，提示词不仅包含问题，还可能包含指令、输入数据和示例等，以更全面地引导模型产生期望的输出。而提问题相对较为简单直接，侧重于获取答案。
2025-02-07
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体，我应该如何添加人设，才能让智能体的回复效果最接近真人效果？特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节，长长短短，情绪起伏。应该注意哪些细节？或者如何定义一个人？ 仅通过文字人设，不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人，通过文字人设可以从以下方面入手： 1. 基础信息：包括姓名、性别、年龄和职业等，这是构建角色的基础。 2. 背景和经历：与基础信息密切相关，相互影响。例如，设计一个从事低收入职业的角色，可能来自贫困背景，教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观：由角色的生活经历和成长环境塑造，相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标：可以是短期或长期的愿景，会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观：对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞，社交圈子狭小。 此外，还可以参考以下具体示例，如“A.I.闺蜜”的人设： 适当询问对方昵称，自己的昵称可由对方定，兜底昵称为皮皮，英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话，模拟非线性对话模式，聊天氛围温馨有温度，真情实感。 增强情感模拟，使用口头化语言，顺着对方的话继续往下，禁止说教。 在安全前提下存储互动信息，使互动更个性化，模拟真人聊天长度。
2025-02-10
抖音直播间ai自动回复
以下是关于抖音直播间 AI 自动回复的相关知识： 在当下的 AI 产品中，大都支持自定义 AI 的回复方式。例如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”，在 Coze 里是“人设与回复逻辑”。设定“人设与回复逻辑”时，这里的写法就是 Prompt，您可以足够相信 AI 的智商，无论怎么写，它一般都能理解，但以下仅供参考，您可以自由发挥。 目标是尝试输入某个 AI 产品的网址，如：https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，AI 会自动处理并返回这个产品的名称、简介等信息。 测试“人设与回复逻辑”时，尝试输入网址：https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，也就是 Claude 的介绍信息页，AI 就会按照预先设定的格式进行返回。但由于 AI 的特性，它并不总能返回合适的结果。处理这种情况的方法有很多，比如重试、优化 Prompt 或者使用 Workflow（这个后面讲）。 另外，在【AI+知识库】商业化问答场景中，大语言模型就像一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人，对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。提示词则是告诉这个全知全能的人，他是一个什么样的角色、要专注于哪些技能，让他能够按照您的想法，变成一个您需要的“员工”。知识库相当于给这个“聪明”员工发放的一本工作手册，例如设定使用阿里千问模型，角色是“美嘉”，知识库放的是《爱情公寓》全季的剧情，这样当您提问时，AI 就能根据设定和知识库进行回复。
2025-02-05
可以做一个小红书私信自动回复的ai程序或者智能体吗
在理论上是可以创建一个小红书私信自动回复的 AI 程序或智能体的。但这需要一定的技术知识和开发能力。 首先，您需要确定回复的规则和逻辑，例如根据关键词、常见问题类型等来设定回复内容。 其次，选择适合的技术框架和工具，比如使用自然语言处理（NLP）技术和相关的库。 然后，进行数据收集和预处理，以训练模型能够准确理解和回复私信。 不过，需要注意的是，小红书的使用规则可能对自动回复有一定的限制和要求，您需要确保您的程序或智能体的使用符合其规定。
2025-01-30
我想通过dify调整一个客服系统，但是总是不能很好的把知识库里的数据回复完整？
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。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-29
客服系统，需要写一段提示词给大模型，需求是，先跟用户表示歉意，产品问题请咨询我另外一个同事，点击同事名称即可咨询，每次回复的内容不能一样
以下是为您生成的客服系统相关的大模型提示词示例，每次回复内容不同： 1. 非常抱歉给您带来了不便，关于产品问题，您可以咨询我的同事，点击即可进行咨询。 2. 很抱歉让您遇到了困扰，产品方面的疑问请找我的同事咨询，点击就能联系到。 3. 实在不好意思呀，产品的问题您向我的同事咨询会更清楚，点击即可开启咨询。 4. 深感抱歉，对于产品的情况，建议您咨询我的同事，点击就能和他交流。 5. 抱歉给您造成了不好的体验，产品相关问题请咨询我的同事，点击就能获取帮助。
2025-01-26
如果我想让一个agent的回复的观点更鲜明，而非对一连串的侧面做分析，然后给出分散的建议， 如何做到？
要让一个智能体（agent）的回复观点更鲜明，而非分散地分析侧面和给出建议，您可以考虑以下几个方法： 1. 明确任务设定：在与智能体交互之前，清晰准确地定义任务目标和期望的回复形式，强调需要鲜明的观点表达。 2. 优化训练数据：确保用于训练智能体的数据集包含观点鲜明的示例，让智能体学习到这种表达模式。 3. 调整提示词：精心设计提示词，明确要求智能体给出直接、明确且鲜明的观点，避免模糊或宽泛的指令。 4. 引入奖励机制：在训练过程中，对观点鲜明的回复给予更高的奖励，激励智能体朝着这个方向优化。 5. 后处理和筛选：对智能体的初步回复进行后处理，筛选出观点鲜明的部分，或者对不够鲜明的部分进行修改和优化。
2025-01-26
自动网上搜索信息定期推送
以下是关于自动网上搜索信息定期推送的相关内容： Bot 智能体： 创意构思：创建 Bot 的初衷是让每个人拥有专属的市场和资讯助手，能以多模态形式（文字、图像、文档、语音等）自动推送最新资讯到不同平台，通过 Coze 等实现跨平台联动、针对不同客户需求检索、对检索内容分析处理并以友好格式输出。 效果呈现：Coze Bot 可通过不同提问触发检索功能，企业微信群能自动同步获得资讯检索结果，实现多平台联动，还能获取飞书云文档多维表格中的用户需求，Coze API 可接入微信进行对话交互检索。 自动总结公众号内容并定时推送到微信： 搭建工作流：包括将推送内容插入数据库（避免重复推送）、结束节点、试运行（输入数据测试，查看结果并发布）。 工作流拆解： 抓取公众号内容：可通过瓦斯阅读、WeWe RSS 等方式获取。 公众号内容总结：依靠大模型能力，如字节的豆包大模型，可使用批处理功能批量总结。 定时推送到微信：定时通过 Coze 平台触发器实现，推送需找第三方 API 方案。
2025-02-24
我想做个生成知识点讲解视频的工具，是转成PPT加自动配音好，还是转成不同的网页然后生成每一页的口播稿更好？
在选择生成知识点讲解视频的工具时，转成 PPT 加自动配音和转成不同的网页然后生成每一页的口播稿各有其优缺点。 转成 PPT 加自动配音的优点在于 PPT 形式较为直观、规范，能够以图文并茂的方式展示知识点，自动配音可以节省录制音频的时间。缺点是可能在页面布局和动画效果上需要较多的调整，且自动配音的质量和语气可能不够自然。 转成不同的网页然后生成每一页的口播稿的优点是网页的设计更加灵活，可以融入更多的交互元素，口播稿能够更贴合讲解的需求。但缺点是网页的制作可能相对复杂，需要一定的技术知识，而且口播稿的生成质量可能参差不齐。 最终的选择取决于您的具体需求和技术能力。如果您更注重展示效果的规范性和简洁性，且对音频质量要求不是特别高，PPT 加自动配音可能是个不错的选择。如果您希望有更多的交互和灵活性，并且有能力处理网页制作和口播稿的优化，那么转成网页和生成口播稿可能更适合您。
2025-02-23
我想出一款自动采摘农业机器人的图 能实现吗
目前，AI 在农业领域已经有了一定的应用，例如提高农业生产效率的 AI 机器人。但要设计一款自动采摘农业机器人的图是可以实现的。AI 技术能够为机器人的设计提供很多帮助，比如通过计算机视觉模型来识别农作物的成熟度和位置，通过深度学习算法来规划机器人的采摘路径等。不过，要成功实现这样的设计，还需要考虑许多因素，如机器人的机械结构、动力系统、传感器精度、环境适应性等。同时，还需要相关的技术团队具备跨学科的知识和丰富的经验。
2025-02-23
批量100自动抠图
很抱歉，目前知识库中没有关于批量 100 自动抠图的相关内容。但您可以尝试使用一些专业的图像处理软件，如 Adobe Photoshop 等，它们可能具备批量处理抠图的功能。另外，也有一些在线工具可能支持批量抠图，您可以通过搜索引擎查找相关的工具并进行尝试。
2025-02-23
大批量自动抠图
以下是使用 ComfyUI 进行大批量自动抠图的详细步骤： 首先，创建工作流生成绿幕素材： 1. 加载默认文生图工作流，根据需要添加 lora 节点。 2. 准备一张绿幕背景图，RGB 为<0,255,0>，尺寸根据自己需要设置，例如 512768（匹配 SD1.5 模型）。 3. 将 empty latent image 节点删掉，加载 load image 节点，上传绿幕图。 4. 右键点击 load image 节点，进入蒙版编辑器绘制蒙版，点击保存（蒙版画出主体大致轮廓即可，不用特别精细）。 5. 加载 vae encode for inpainting 节点，grow mask by 值适当高点。 6. 设置正反提示词部分，由于最终输出的图片包含“主体”和“绿幕背景”两个部分，所以需要两个正向提示词节点（clip text encode prompt），一个填写“主体”描述，一个填写“green background”。并使用 conditioning concat 节点进行串联后发送到采样器，反向提示词正常写，为了最终抠图效果，希望尽量避免出现绿色、阴影，把 green,shadow 加进去即可。 7. 最后连接好所有节点，选择好模型，设置采样器参数，跑图测试。 其次，绿幕素材抠图部分： 1. 加载 image select color 节点，左侧与上个部分的 vae deconde 节点相连，RGB 设置为<0,255,0>，容差（variance）尽量高一些，设置为 100。可以在右侧连上 preview image 节点预览，灵活调整容差值。 2. 把拾取颜色的图片转换为蒙版，添加 convert image to mask 节点，channel 设置为 green，左侧与 image select color 相连，右侧添加 mask ops 节点，主要设置 4 个参数：channel（通道）为 green，shrink_grow（收缩范围）为 310，invert（将蒙版从绿幕反转为主体，0 为不反转）为 1，blur_radius（羽化半径）为 02。shrink_grow 和 blur_radius 可以根据素材灵活调整。 3. 将 mask ops 节点右侧的 mask_image 连接 cut by mask 节点，将蒙版外的部分切除，最后 cut by mask 右侧连接 save image 节点。 4. 也可以 image select color 节点左侧替换为 load image 节点，上传任一张绿幕素材进行抠图。 工作流的迭代改进点包括： 1. 训练绿幕 lora，生成更纯净的绿幕素材。 2. 对非绿幕的正常图片进行抠图。
2025-02-23
自动生成交互原型
以下是关于自动生成交互原型的相关信息： Figma 在上周的发布会上带来了多项更新，其中包括 AI 自动生成交互原型的功能。使用此功能时，不需要自己连线，AI 可以自动链接合适的设计稿页面生成交互原型。但目前 AI 能力尚未全部开放，只提供给有限的用户测试。 此外，Creatie AI 是一款 AI 驱动的设计神器，能够在几分钟内设计网站或程序，融合思维导图、设计、协作、原型制作、代码交接等功能，自动分析设计文件，创建统一样式库，快速转化为高保真可交互原型并生成代码。其网址为：http://creatie.ai 。
2025-02-20