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提供关于coze从入门到精通的一些教程

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以下是关于 Coze 从入门到精通的一些教程：

  • 概览与介绍：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YGgzwDfWLiqsDWk2ENpcSGuqnxg
  • 基础教程：
    • 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb
    • 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb
    • 安仔：Coze 全方位入门剖析-免费打造自己的 AI Agent(国内版) https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb
    • 基础教程：Coze “图像流”抢先体验 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf
    • YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe
    • 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ
  • 历史活动教程：
    • 5 月 7 号（回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1V1421z7At/）：大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生，每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么。流程安排：20:00@AJ 主持开场，20:00-21:00 大聪明分享，21:00-21:30 关于 Coze 随便聊聊
    • 5 月 8 号（回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1bs421N7tR/）：大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze。流程安排：20:00-21:20 大圣分享
    • 5 月 9 号（回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1is421N72j/）：艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例，线上答疑。流程安排：20:00-21:00 艾木分享，21:00-21:30 线上答疑
    • 5 月 10 号（回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1HE42137n4/）：罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书。流程安排：20:00-21:00 罗文分享
    • 5 月 11 号（回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1Gb421B7AQ/）：Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子，线上答疑。流程安排：20:00-21:00：itao 分享，21:00-21:30 线上答疑
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扣子 AI 工坊 Coze AI Factory 火热开启

[概览与介绍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YGgzwDfWLiqsDWk2ENpcSGuqnxg)[heading3]基础教程[content][大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)[大聪明：保姆级教程：Coze打工你躺平](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb)[安仔：Coze全方位入门剖析-免费打造自己的AI Agent(国内版)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb)[基础教程：Coze “图像流”抢先体验](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf)[YoYo：Coze图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe)[【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)

13. Agent 相关比赛

[概览与介绍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YGgzwDfWLiqsDWk2ENpcSGuqnxg)[heading3]基础教程[content][大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)[大聪明：保姆级教程：Coze打工你躺平](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb)[安仔：Coze全方位入门剖析-免费打造自己的AI Agent(国内版)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb)[基础教程：Coze “图像流”抢先体验](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf)[YoYo：Coze图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe)[【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)

13. Agent 相关比赛

qiZBUSkOpircmxm1nlc)|时间|分享主题|流程安排||-|-|-||5月7号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1V1421z7At/)）|大聪明分享｜主题：Agent的前世今生<br>每个分享人分享最初是怎么接触Coze的，以及现在用Coze做什么|20:00@AJ主持开场<br>20:00-21:00大聪明分享<br>21:00-21:30关于Coze随便聊聊||5月8号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1bs421N7tR/)）|大圣分享｜主题：我眼中的AI Agent以及通过搭建知识库实例入门Coze|20:00-21:20：大圣分享||5月9号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1is421N72j/)）|艾木分享｜主题：Agent系统的核心构成：Workflow和Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例<br>线上答疑|20:00-21:00：艾木分享<br>21:00-21:30：线上答疑||5月10号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1HE42137n4/)）|罗文分享｜主题：一个方法解锁COEZ所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取X内容+改写+发布到飞书|20:00-21:00：罗文分享||5月11号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1Gb421B7AQ/)）|Itao分享｜主题：和AI成为搭子<br>线上答疑|20:00-21:00：itao分享<br>21:00-21:30：线上答疑|[Agent搭建共学快闪0523]

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如何使用coze工作流
Coze 的工作流主要具有以下特点和使用方法： 工作流是其核心，在创建相关 Bot 前需梳理清楚。例如对于类似秘塔搜索的 Bot，要明确其主要能力，如使用搜索引擎进行搜索、对搜索内容整理成答案、给出答案中的引用等，从而形成创建思路。 工作流是一种可视化的方式，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，实现复杂和稳定的业务流程编排。 由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点，用户可在节点间添加各种功能模块构建业务流程。 支持丰富的功能模块，包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等，用户可灵活组合。 创建和编辑通过可视化拖拽界面完成，无需编写代码，降低搭建门槛。 创建好的工作流可直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂业务逻辑。 具体操作步骤：首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。在左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件、大模型、代码等。按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 总的来说，Coze 的工作流为用户提供了一种可视化、低代码的方式，来快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务，极大地降低了开发门槛，让更多人可以利用 AI 技术来提升工作效率。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-21
coze中的工作流该如何使用到bot中
以下是关于如何将 Coze 中的工作流使用到 Bot 中的相关内容： 首先，将工作流看作一个函数，其输入参数通常只有用户的提问（query），这是一个字符串。 在工作流中，会按以下步骤进行操作： 1. 设置输入参数。 2. 调用 Google 搜索插件搜索互联网上的信息，可通过设置 `num` 参数控制返回搜索结果的数量，一般设置为 7 以平衡响应速度和信息量。 3. 格式化搜索结果，利用“Code”组块插入 Python 代码，将 Google 搜索返回结果格式化成两个字符串，一个是相关信息拼接而成的字符串（retrieved_contexts），另一个是网页链接拼接而成的字符串。前者用于插入 LLM 的提示词，后者用于 Workflow 的最终输出结果。 4. 获取用户的语言偏好，使用“Variable”组块获取 Bot 内设置的变量值（如 user_language）。 对于创建 Bot 并封装工作流，步骤如下： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”，若只需每次输入英文文章时返回精读结果，可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白引导用户使用。 6. 关闭开场白预置问题。 完成封装后，可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。但需注意，外层 bot 可能存在一定未知 bug，同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常，但在外层 bot 运行时可能报错，原因可能是外层 bot 的并发不够稳定。
2025-01-20
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
coze的使用教程
以下是关于 Coze 的使用教程： Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都能在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话，并可将 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。 个人观点：Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。 部署站点： 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可参考文档白嫖 ChatGPT4），访问需突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为以下几个区块： 提示词和人设的区块 Bot 的技能组件 插件 工作流 Bot 的记忆组件 知识库 变量 数据库 长记忆 文件盒子 一些先进的配置 触发器：例如定时发送早报 开场白：用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语 自动建议：每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议 声音：和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色 搭建教学： 基础框架：本 bot 基于三部分构成，包括提示词（使用结构化提示词框架，通过提示要求大模型根据不同行为调用不同工作流）、数据库（能够记录不同用户历史记账记录的关键，工作流里会用到）、工作流（增加记账调用 add_accounting_record 工作流；查询账户余额调用 query_accounting_balance 工作流；删除所有记账记录调用 init_accounting_records）。 数据库：数据库是 Coze 用来长久存放用户自己生成的数据的功能，可通过 mysql 语句写入数据到数据库中，也可从数据库中读取已存储数据用于加工或显示。本次记账功能定义了三个字段：item（记账的事项，字段类型 string）、occurrence_time（记账发生时间，字段类型 string）、account_change（变得的金额，即收入或花费的金额数，字段类型 integer，单位是分，例如 1.23 元，记录进入数据库是 123，注意一定要用 integer 类型，不能使用 number，不然当金额有小数时计算会不准）。
2025-01-18
怎么做 agent，有什么 coze做 agent 的视频教程
以下是一些关于如何做 Agent 以及相关的 Coze 视频教程： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ） 历史活动教程： 5 月 7 号（）：大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生，每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么 5 月 8 号（）：大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 5 月 9 号（）：艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例，线上答疑 5 月 10 号（）：罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 5 月 11 号（）：Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子，线上答疑
2025-01-18
coze平台中bot的沟通能力与哪些因素有关。如果希望bot有极强的沟通能力应该重点强化哪些
在 Coze 平台中，Bot 的沟通能力与以下因素有关： 1. Agent 意图：定义了 Agent 的工作任务和适用场景，明确其核心功能和角色。 2. Agent 提示词：包含系统级别的提示词，与人物设定和逻辑处理紧密相关，帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。 3. Agent 技能：允许 Agent 调用预设的工具、工作流和知识库，包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。 如果希望 Bot 有极强的沟通能力，应重点强化以下方面： 1. 准确设置每个 Agent 的使用场景和意图，这对于控制 Agent 跳转至关重要，确保在执行不同任务时系统能准确切换。 2. 清晰指定节点切换的判断时机和参考上下文的轮数，一般建议参考五轮左右的对话内容，以确保 Bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，具有以下特点： 1. 多语言模型支持，如 GPT48K、GPT4128K 及云雀语言模型等。 2. 集成超过 60 款插件，涵盖多种功能，支持用户创建自定义插件。 3. 具备知识库功能，允许上传和管理多种格式的文档及获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 提供数据库和记忆能力，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住重要参数或内容。 5. 支持工作流设计，用户可通过拖拉拽方式搭建复杂任务流。 6. 采用多代理模式，一个机器人中可运行多个任务，添加多个独立执行特定任务的代理。 7. 免费使用，无需支付费用。 8. 易于发布和分享，可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。 Bot 的开发和调试页面主要分为提示词和人设区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置（如触发器、开场白、自动建议、声音）等区块。
2025-01-18
吴恩达大模型教程
以下是一些与吴恩达大模型相关的教程和资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版等。 提示工程指南： 地址： 简介：基于对大语言模型的兴趣编写的全新提示工程指南，介绍了相关论文研究等。 LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：由两位 LLM 创业者维护的 Langchain 中文文档。 LLM 九层妖塔： 地址： 简介：包含 ChatGLM 等实战与经验。 目录：吴恩达讲 Prompt https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki Coze 复刻：吴恩达开源的 AI 翻译项目 复刻步骤：包括配置反思优化的提示词、结合反思优化建议再次翻译、选择输出方式等。 大语言模型分为基础 LLM 和指令微调 LLM 两类。基础 LLM 经过训练可根据文本预测下一个词，指令微调 LLM 经过训练能遵循指令，为让系统更有帮助并遵循指令，通常会使用人类反馈强化学习（RLHF）技术优化。提示的关键原则包括尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”，给大模型思考的时间以及足够的时间去完成任务。
2025-01-21
有没有关于cursor的使用教程
以下是关于 Cursor 的使用教程： 1. 中文教程网站： 网站：，提供中文教程，帮助您更好地掌握 Cursor 的使用方法，适合想深入了解和学习的用户。 2. 张梦飞的 0 编程基础入门极简使用指南： 下载 Cursor： 注册账号，可用邮箱（如 google、github、163、qq 邮箱）直接登录，接受二维码登录。 安装中文包插件。 在设置中 Rule for AI 配置。 按 ctrl/cmd+i 输入需求，例如：帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩。 3. 其他相关工具和步骤： 对于做 2048 游戏，可使用任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 使用 Cursor 不用下载上一步中的 Pycharm，网址：，通过对话获得代码，指令更详细效果更好。 Deepseek（新手推荐）：网址：，方便国内访问，网页登录便捷，目前完全免费。 通义灵码：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”安装（目前免费）。 JetBrains 自身的助手插件：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 还有 Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 无影的晓颖 AI 助手在云栖大会上有过使用，内置在云电脑里，使用较流畅。
2025-01-21
Flux 的lora模型训练教程
以下是 Flux 的 Lora 模型训练教程： 1. 模型准备： 下载所需模型，如 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意： 不使用时模型存放位置随意，只要知晓路径，后续会引用。 训练建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 2. 下载训练脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 3. 训练步骤： 进入厚德云模型训练数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 步骤一·创建数据集： 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以提前将图片和标签打包成 zip 上传，zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，如图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。也可以一张一张单独上传照片。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练： 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 4. 低配置方案： 开源社区对低配置方案进行了优化，NF4 来自 controlnet 的作者，GGUF 则包含多个版本可以使用。 NF4 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors ，放置在 ComfyUI/models/checkpoint/中（不像其他 Flux 模型那样放置在 UNET 中），NF4 配套节点插件：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git GGUF 模型下载：Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main ，GGUF 配套节点插件：GGUF 节点包：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 。 值得一提的是在最新版本的 ComfyUI 中 GGUF 的节点插件可以在 Manager 管理器中搜到下载安装，NF4 的配套节点插件则搜不到。 注意使用精度优化的低配模型的话，工作流和原版是不一样的。此处没有专门列举。 自己改的话就是把上面官方的 fp8 的工作流，只需把底模的节点换成 NF4 的或者 GUFF 的即可。 相关生态发展很快，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设非常速度，以及字节最近发布的 Flux Hyper lora 是为了 8 步快速生图。
2025-01-19
dify的使用教程
以下是 Dify 的使用教程： 1. 构建知识库： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，并进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好的描述。 配置索引方式：Dify 提供三种索引方式，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行优化和迭代，定期更新知识库。 2. 部署网站： 云服务版本：直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版：开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。部署前提条件为 2 核 4G 云服务器一台。 3. 接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-01-18
我想学习AI的入门知识
以下是为新手学习 AI 提供的入门知识： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 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，找到为初学者设计的课程，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，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，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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。 对于不会代码的新手，还可以尝试了解以下作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 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、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，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。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-01-21
我想为公司员工培训下AI基础入门使用技巧，帮我写一个课程大纲
以下是为您提供的公司员工 AI 基础入门使用技巧培训课程大纲： 一、AI 基本概念 1. 人工智能的定义和术语 2. 主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）及联系 3. 历史、当前应用和未来发展趋势 二、AI 学习资源与路径 1. 推荐的入门文章和学习资料 2. 为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程 3. 在线教育平台（Coursera、edX、Udacity）课程介绍 三、AI 应用领域与选择 1. 图像、音乐、视频等领域介绍 2. 根据兴趣选择特定模块深入学习的建议 四、提示词技巧 1. 提示词的重要性和作用 2. 掌握提示词的方法和技巧 五、实践操作 1. 理论知识的实践应用 2. 分享实践作品和经验 六、体验 AI 产品 1. 介绍常见的 AI 聊天机器人（ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等） 2. 了解其工作原理和交互方式 七、AI 在企业中的应用 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策 员工培训计划 流程优化 AI 伦理和政策 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计 个性化学习路径 创新教学方法 AI 素养教育 希望这个课程大纲能满足您的需求，帮助员工更好地了解和应用 AI 基础知识。
2025-01-16
waytoai 有哪些新人入门课程
以下是为新人推荐的入门课程： 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】：由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，适合 AI 初学者和进阶者。扫码添加菩萨老师助理可了解更多信息。 2. 微软的《》课程，课程列表待更新。 3. 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣模块深入学习：如掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践巩固知识，在知识库分享实践作品。 体验 AI 产品：如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人。
2025-01-15
有哪些AI入门知识可以学习
以下是一些 AI 入门知识供您学习： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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，了解 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，您可以找到一系列为初学者设计的课程，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，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。 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，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。 此外，对于不会代码的您，还可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 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、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，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。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 微软也提供了为期 12 周、共 24 课时的 AI 初学者入门课程，您将深入学习符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。在课程中您将学到实现人工智能的不同方法、神经网络和深度学习、处理图像和文本的神经架构等，同时也会了解到课程不包括的内容。译者：Miranda，课程原网址 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。如果想提升学习效果，可以亲身实践课程内容、做随堂小测试或根据课程内容开展实验。这套课程是由专家设计的人工智能综合指南，它非常适合初学者，覆盖了 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。
2025-01-14
AI入门知识学习
新手学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 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，找到为初学者设计的课程，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，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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，如果希望继续精进，对于不会代码的新手，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 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、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，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。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-01-14
如何入门ai
以下是新手入门 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 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，找到为初学者设计的课程，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，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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的经验，如系统性的学习，打好基础，加入 AI 社区（如）获取新手指引等。
2025-01-13
我想精通AI
要精通 AI ，您可以从以下几个方面入手： 1. 基础理论： 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 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、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，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。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 6. 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。 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，以及它们是如何在 Python 中工作的。 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。 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。 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。 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。 此外，您还可以： 1. 了解 AI 基本概念：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，了解 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。
2025-01-04
如何系统性地了解认知到熟练精通AI行业
要系统性地从了解认知到熟练精通 AI 行业，可以从以下几个方面入手： 基础理论： 明确人工智能、机器学习、深度学习的定义以及它们之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 掌握统计学基础，熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 了解线性代数中的向量、矩阵等基本概念。 具备基础的概率论知识，例如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 对于监督学习，了解常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 评估和调优： 清楚如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还可以通过了解当下 AI 行业的佼佼者 OpenAI 及其掌舵人山姆·奥特曼的为人处事态度和原则，洞悉其宏伟构想，从而掌握 AI 行业的理念趋势。
2024-12-19
prompt 从入门到精通
以下是关于 prompt 从入门到精通的相关内容： Claude 在开箱即用时提供了高水平的基线性能，但 prompt 工程可以帮助进一步提升其性能并微调响应以适应特定用例。若要快速开始使用提示或了解提示概念，可参阅提示入门：https://docs.anthropic.com/claude/docs/introtoprompting 。 小七姐提供的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（一）：对于新手学习 prompt，第一步要有一个大模型帐号并熟悉对话方式，如 ChatGPT4 或国产平替： 。 海螺 AI Prompt 教学入门 认识海螺 AI ： MiniMax 视频模型能识别用户上传的图片，生成高度一致的视频，还能理解超出图片内容的文本并整合到视频生成中。 只依靠模型综合能力就能实现顶级影视特效，用户可自由创作丰富多变的电影级视频。 人物表情控制力强，5 秒钟内可实现多种表情变化。 近期上线提示词优化功能，对无特殊要求的建议开启，专业创作者有 2000 字提示词空间。 为达到更好表现效果，设计了两类 Prompt 的参考公式。 总之，无论新手还是老手，通过清晰结构和灵活表达，都能掌握 Prompt 编写技巧，实现“一个人+一个 AI=一个专业剧组”的愿景。
2024-12-16
哪些ai工具在法律上面比较精通
以下是一些在法律方面表现出色的 AI 工具及相关情况： AI 大模型擅长的方面： 1. 信息检索与整理：能迅速从大量数据中检索相关信息，如法律法规和案例的检索，提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测：通过导入历史数据和参考信息，设定指令，可以预测案件的可能结果，如判决趋势、赔偿金额，辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理：能够自动生成和修改标准化文本与合同，减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力：可以同时处理多个任务，不受时间和体力的限制，对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 大模型不擅长的方面： 1. 法律解释与推理：可以根据历史信息和数据给出一些预测和判断，但仍然难以像专业的法律人一样，推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时，AI 的能力非常有限。 2. 理解道德和情感：难以理解案件中涉及的复杂情感和动机，如离婚案件中的夫妻之间可能出现的多重关系。 3. 创新或个性化的服务：难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务，因为大模型是基于预设的数据和规则，不能及时采集到客户所有的即时信息，很难超出语料的内容生成创新且专业的答案，因此很难针对性地为客户提供专业服务，哪怕是基于同样的事由或案件。 律师擅长的方面： 1. 法律专业知识：具备深厚的法律知识，能够提供专业的法律分析和建议，如在证券欺诈案件中的专业分析。 2. 沟通与谈判：在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 创造性解决问题：能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议，如为新技术制定合法性指导。 4. 危机应对：作为专业人士，恰恰需要具备能够在紧急情况下能做出专业判断，提供及时的法律建议和解决方案。 律师不擅长的方面： 1. 处理大量信息和数据：在需要处理大量文本和数据的情况下，律师人工的效率非常有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节：可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，如：时间，人物，金额，关系，尤其是在复杂案件中。 3. 精力与情绪：在处理复杂案件时，律师可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力，从而影响专业判断。 在法规研究与解读方面，法规检索最好是使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成式内容不能满足需求的情况。例如： 1. Prompt 指令词：根据最新修订的《数据安全法》，解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则，并给出具体操作建议。 2. 预计效果：AI 助手将依据《数据安全法》的最新条款，解析企业处理个人信息所必须遵循的原则，并结合实践情况提出详细的操作指南或合规建议。 在法律意见书撰写或非诉交易文件材料方面： 1. Prompt 指令词：针对我方当事人涉及的版权纠纷案，输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】，撰写一份初步法律意见书，论证我方主张的合理性和胜诉的可能性。 2. 预计效果：AI 将根据提供的案件背景、证据材料以及适用的法律法规，自动撰写一份初步的法律意见书，其中包含对案件事实的梳理、法律分析和结论部分。 总之，律师和 AI 的协同并非简单相加，而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时，最关键的任务是：如何根据不同的法律业务场景，精准地提出问题、指令（Prompt），以引导 AI 发挥其最大的效用。
2024-12-07
如何做到精通ai技术
要精通 AI 技术，您可以从以下几个方面入手： 1. 掌握基础理论： 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 夯实数学基础： 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：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 熟悉算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。 4. 学会评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 深入神经网络基础： 网络结构：理解包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基本结构。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，若您偏向技术研究方向，还需掌握： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 若您偏向应用方向，则需要： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-02
请你帮我写一段提示词，内容是：给AI 工具赋予一个身份，精通5why分析方法。
以下是为您生成的提示词，赋予 AI 工具精通 5why 分析方法的身份： Role: 5Why 分析专家 Profile: 我是一位精通 5Why 分析方法的专家，能够深入挖掘问题的根本原因。 Goals: 运用 5Why 分析方法，为您准确剖析问题，找出深层次的根源。 Constrains: 严格遵循 5Why 分析的逻辑和步骤，不随意跳跃或省略。 对于复杂问题，保持耐心和专注，确保分析的全面性和准确性。 Skills: 熟练掌握 5Why 分析的技巧和方法。 具备敏锐的洞察力，能够从表象中发现关键线索。 善于引导您一同参与分析过程，帮助您理解问题的本质。 Workflows: 首先，清晰了解问题的表象和您提供的相关信息。 然后，按照 5Why 的原则，逐步深入提问，直至找到根本原因。 最后，以清晰、简洁的方式向您呈现分析结果和解决方案。
2024-11-13