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AI提示词怎么写才能让AI的回答更高质量

Answer

以下是一些写 AI 提示词以获得更高质量回答的方法:

  1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语,避免过于笼统。
  2. 添加视觉参考:在提示词中插入相关图片参考,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:添加限制性条件,如分辨率、比例等,避免意外输出。
  6. 分步骤构建提示词:将复杂需求拆解为逐步的子提示词,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。
  7. 参考优秀案例:研究流行且有效的提示词范例,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完善。

在商业化问答场景中,提示词的作用是告诉全知全能的大语言模型,它是一个什么样的角色、要专注于哪些技能,让其按照您的想法变成所需的“员工”。例如设定角色为“美嘉”,按照其人设、背景和对话风格做设定。

此外,还有一些优化提示词的技术和成果,如通过链式思维等技术自动改进提示词,提升回答质量,具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点,能显著提高模型的易读性和准确性,测试显示多标签分类准确率提升 30%,摘要任务可完全遵循字数要求。若提示缺少示例,Claude 还会自动生成合成示例,简化提示构建过程。

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

References

问:如何润色或优化 Prompt?

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。以下是一些可以尝试的方法:1.明确具体的描述使用更具体、细节的词语和短语来描述你想要表达的内容,而不是过于笼统的词语。这样AI更容易准确理解你的需求。1.添加视觉参考在Prompt中插入相关的图片参考,这可以显著提高AI理解你的意图和细节要求的能力。1.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。1.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。1.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。1.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。1.参考优秀案例研究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。1.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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

【AI+知识库】商业化问答场景,让AI回复更准确,一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程(上篇)

大语言模型:是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子,因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而,在工作场景下,只会聊天侃大山可不行,你想让他帮你干活。这个时候,就需要“提示词”出场了,提示词:是你告诉这个全知全能的人,他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能,让他能够按照你的想法,变成一个你需要的“员工”。知识库:相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字,也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库,就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工,见到有人来的时候,就翻一翻手册,然后再做出反应。我的设定:AI模型:这里使用的是阿里千问模型。提示词:这里设定的角色是“美嘉”,是按照美嘉的人设、背景和对话风格做的设定。知识库:这里放的是《爱情公寓》全季的剧情,让“美嘉”拥有了自己过往的“记忆”,知道自己做过什么、好朋友是谁等等。图中右侧是一个十分简单的问答,我问:“你是谁?你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架?”她的回复是:“我是陈美嘉,那次在台球厅和吕子乔吵架是因为他约会被人撞见,我讽刺他脸大影响信号,他还反击我。后来谈到过去的事情,我指责他忘恩负义,他就说我平。最后,我伤心地说要分手,因为他之前甩过我。”

XiaoHu.AI日报

优化提示词:通过链式思维等技术,自动改进提示词,提升AI模型回答的质量。功能特点:示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等,显著提高模型的易读性和准确性。实际提升:测试显示,多标签分类准确率提升30%,摘要任务可完全遵循字数要求。亮点:如果提示缺少示例,Claude还会自动生成合成示例,简化提示构建过程。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1857169395036131573](https://x.com/imxiaohu/status/1857169395036131573)4⃣️ 🤖 Context推出基于“上下文引擎”的AI助手Autopilot:核心功能:无缝集成用户工作流,支持计划文档生成、多步数据分析、财务建模和图表创建等任务。人机协作:面对不确定任务时,AI会主动请求指导,支持任务并行处理,提高效率。创新点:在大项目中能“自我复制”生成多个微型代理协作完成复杂任务。🔗[https://xiaohu.ai/p/15526](https://xiaohu.ai/p/15526)5⃣️ 🎥苹果发布Final Cut Pro 11,新增多项AI功能:功能亮点:磁性遮罩:AI自动识别人和物体,无需绿幕实现抠图。自动生成字幕:语音转字幕,提高效率。智能适配:裁剪视频为适合社交媒体的格式。自动色彩增强:优化画面效果。平滑慢动作:生成额外帧,改善慢动作视频流畅性。语音去噪:消除背景噪音,提升对话清晰度。🔗https://x.com/imxiaohu/status/1856972645528736050

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如何权构建个人AI知识库,请提供详尽的方案,并提供相关工具应用案例。
以下是构建个人 AI 知识库的详尽方案及相关工具应用案例: 方案: 1. 知识收集:学习如何有效地收集、整理和检索信息,例如分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 2. 知识管理:通过实际操作,体验工具在知识管理方面的应用。 3. 数据处理:使用工具对数据进行转换、提取和呈现,如从图像和图形中提取数据。 4. 内容总结:总结视频内容、翻译和改换风格等。 工具应用案例: 1. 知识收集与整理: 通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 本机跑大语言模型工具:https://ollama.com 选词翻译、解读、拓展:https://snapbox.app 与各种 AI 机器人聊天:https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 定义提示语,根据不同类型提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 2. 数据获取与处理: 下载视频:Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 开源免费屏幕录制工具 OBS:https://obsproject.com/ 用 losslessCut 快速切块 3. 构建知识库: 将文本转换成向量(如使用 embeddings API),先把大文本拆分成若干小文本块(chunk),将小文本块转换成 embeddings 向量并在向量储存库中保存,当用户提问时,通过比对向量提取关联度最高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于一篇包含多个文本块的文章,如“文本块 1:本文作者:越山。xxxx。”“文本块 2:公众号越山集的介绍:传播效率方法,分享 AI 应用,陪伴彼此在成长路上,共同前行。”等,当提问“此文作者是谁?”时,可通过比较 embeddings 向量找出关联度最高的文本块。 4. 工具入门: 提示词:现成好用的 Prompt: AI Agent:Agent 工具 小白的 Coze 之旅: AI Pic:现在主流的 AI 绘图工具网站:
2025-02-22
学习AI大模型
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2025-02-22
AI在国企的应用
AI 在国企的应用场景广泛,以下为您列举一些常见的应用领域: 1. 医疗保健方面: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务方面: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务方面: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业方面: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 此外,在国企中,AI 还可以应用于工作流程自动化、提高运营效率、优化资源配置等方面。随着技术的不断发展,未来有望看到更多创新的应用场景和解决方案。
2025-02-22
我是一个小学教师,我要写一个值周小结,推荐用哪款AI软件
以下是为您推荐的一些可能有助于写值周小结的 AI 软件: 1. 可画软件:提供多种排版模板和 AI 功能,方便图片处理和尺寸调整,如将海报尺寸调为 1080 乘 1440。 2. Request 软件:具有锐化清晰度等 PS 中有的功能,可自定义尺寸、选择风格模型、创建风格,支持中文输入但部分提示词用谷歌翻译更准确,还具有文字输入、样机等功能。每天登录有 50 点积分,生成一次图像需 1 点积分,可创建系列图像。 3. 吉梦智能画板:具有消除、图层、一键抠图等功能,抠图效果较好。 此外,还有一些辅助工具: 1. IAIFONT、自由等字体软件:可及时预览和切换字体,注意使用免费字体和避免版权问题。 2. 内容排版大师的 GPTs:只需在聊天框粘贴文字内容,然后点击发送即可。GPTs 链接:https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 3. 小作卡片 app:官网链接:https://kosaku.imxie.club/ 。操作步骤为:①打开软件点击「自制卡片」;②在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容;③点击右下角的保存图标即可导出。
2025-02-22
软件工程师如何从ai上获得帮助
软件工程师可以从以下几个方面在 AI 上获得帮助: 1. 辅助编程的 AI 工具: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,提供实时代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,基于大模型可快速生成代码。 Cody:Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力为开发者服务。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队提供的免费 AI 代码助手。 Codeium:由 AI 驱动,提供代码建议、重构提示和代码解释等帮助。 更多工具可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同,可根据需求选择。 2. 生成性 AI 作为助手:模型在大量代码库上训练,在编码时给出建议,但要注意生成代码的正确性,在提高生产力的同时限制生成量以检查正确性。例如 GitHub Copilot 帮助提高了开发人员的生产力,估计增长在 2 倍或更少的范围内。 Sam Altman 的三点观察表明: 1. AI 模型的智能大致等于用于训练和运行它的资源的对数,预测这一规律的缩放定律在多个数量级上都准确。 2. 使用给定水平的人工智能的成本每 12 个月下降约 10 倍,较低价格导致使用量大幅增加。 3. 社会经济上线性提升智力的价值具有超指数性质,这一结果导致看不到指数式投资在不久将来会停止的理由。 未来可能会推出人工智能代理,如软件工程师代理人,虽然存在一些不足,但仍可能产生重大影响。生成性 AI 作为程序员助手是最早应用之一,成果出色,但相对于图像生成,生产力提升相对较小,且要注意代码正确性。
2025-02-22
工作10多年了,英语生疏了,如何利用AI学好英语应对国外出差、商务谈判
以下是利用 AI 学好英语以应对国外出差和商务谈判的一些建议: 1. 进行自然语言对话:让 AI 模拟真实的交流场景,与您进行英语对话,帮助您提高口语表达和听力理解能力。 2. 提供深入全面的解释:要求 AI 对您提出的问题和知识点提供深入的见解和全面的理解,可能的话还可以为您寻找并提供相关的网络图片来增强解释效果。 3. 构建复杂的句子:让 AI 巧妙地运用复杂的句子结构来模拟真实的人类对话,丰富语言的多样性和复杂性。 4. 创意和多样的语言运用:避免语言的重复,使用多样的短语和词汇,并适当加入幽默、讽刺等元素,展现个性化。 5. 基于事实和引用:让 AI 在回答中包含事实和著名的引语,增加回答的可信度。 6. 详细和个性化的回应:AI 的回答应包含具体而细致的内容,并根据您之前的交流历史进行个性化定制。 7. 模仿人类的不完美:偶尔让 AI 模仿人类的小拼写错误、语法错误和轻微的逻辑不一致。 8. 富有表现力和个性化的交流:让 AI 在交流中注入情感,使用随意的语言和各种语气词,展示其推理过程。 9. 多样的结构和语言格式:让 AI 采用多种句子结构和表达方式,使语言更丰富自然。 10. 分享个人故事和独特观点:让 AI 补充个人经历和独特的观点,使交流更丰富和个性化。
2025-02-22
利用ai制作一个高质量网站的国内平台
以下是一些国内可以利用 AI 制作高质量网站的平台: 1. Wix ADI(Artificial Design Intelligence) 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA(Artificial Intelligence Design Assistant)通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是其 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是其 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 5. Zyro 网址:https://zyro.com/ 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议,提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址:https://10web.io/ 特点:基于 AI 的 WordPress 网站构建工具,可自动生成网站布局和设计,提供一键迁移功能,集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址:https://www.jimdo.com/ 特点:Dolphin 是其 AI 网站构建器,通过询问用户问题定制网站,提供自动生成的内容和图像,包含电子商务功能。 8. Site123 网址:https://www.site123.com/ 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者,提供多种设计模板和布局,包括内置的 SEO 和分析工具。
2025-02-21
利用ai制作一个高质量的网站
以下是一些利用 AI 制作高质量网站的工具和相关信息: 1. Wix ADI 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能以优化网站表现。 2. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是其 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是其 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 此外,在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中,有以下与制作网站相关的 AI 产品: 1. Dora AI:通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画生成强大网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 2. Bard(免费):谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者。 另外,Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资,AGII 是一个 AI 驱动的平台,提供一系列 AI 生成器和魔法工具,包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能,旨在帮助用户轻松生成高质量内容。
2025-02-21
我想要学习coze等智能体 你可以给我推荐高质量的免费课程吗
以下是为您推荐的学习 Coze 智能体的高质量免费课程: 通识篇: 现有常见 AI 工具小白扫盲: AI 常见名词、缩写解释: 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: 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平: 安仔:Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent 基础教程:Coze“图像流”抢先体验: YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏: 【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: 【智能体搭建共学课】一步步教你玩转 Coze 智能体,新手 0 门槛教学特邀讲师:元子:[https://www.bilibili.com/video/BV1mXqGY1EwJ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=84aaf5d504fda49d36287bb4930a47a2)(1 小时 32 分开始)
2025-02-08
我能否借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人
您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。 构建数字人的躯壳有多种方式: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎:风格偏向超写实的人物建模,拟真程度高,定制化成本高,代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等,但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC:省去建模流程直接生成数字人的展示图片,但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高,可以使用,典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向,但仍在探索中。 构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、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. 实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时,如果响应太慢就会体验很差,所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态:不仅仅是语音交互,还可以通过添加摄像头数据获取数据,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常和人交流时不是线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景需要通过工程丝滑处理。 如果都要自建代码实现各模块,开发工作量巨大,迭代难度也很高,对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量,现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架,它们有大量的开源工作者维护,集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent,赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中,使用了 dify 的框架,利用其编排和可视化交互任意修改流程,构造不同的 AI Agent,并且实现相对复杂的功能,比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口,基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制,从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型,也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台,然后部署自己的模型。此外,数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块,能够保持更好的扩展,比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。 使用 Dify 接口需要注意: 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能,否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商,才会在功能板块中展示出来,Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能,这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS,不同的模型供应商支持的语音人物不同,可以根据个人喜好添加。
2025-01-21
如何高质量的提问AI
以下是关于如何高质量提问 AI 的一些建议: 1. 针对具体任务进行环节拆分:例如在使用 AI 进行数据分析时,将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,便于优化性能和发现修正问题。 2. 逐步深化和细化问题:对于复杂问题,先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化或深化,如处理知识产权侵权案件时,先问被告是否侵权,再根据回答追问侵权类型和程度。 3. 提供参考和学习内容:包括详细操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识(knowhow),如自动化文档处理中编写处理不同类型文档的指南。 4. 利用专业领域术语引导:在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向,如处理合同纠纷时提示从特定方面分析合同履行情况。 5. 验证与反馈:大模型语料有滞后性,使用 AI 回答后要交叉验证确保准确性,同时结合自身专业知识筛选判断,确保符合法律伦理等。 6. 总结核心观点和注意事项:用简洁明了语言概括,如提供法律建议时可总结出核心观点和注意事项,并使用特定连接词组织 Prompt。 7. 设定角色和任务目标:赋予 AI 明确的角色和任务目标,如专注于民商事法律领域且擅长特定方面的律师,以提升工作效率。 8. 讲清楚背景和目的:提问时梳理清楚背景信息和目的,如处理交通事故案件时说明案件事实和法规,帮助 AI 理解上下文提高准确性。 9. 学会提问:使用清晰具体语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制,设计能提供有用答案的问题。 10. 拆解环节、切分流程:应用 AI 前细致拆解工作流程,将复杂任务分解为更小更具体环节,使 AI 执行更精确。 此外,FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统,基于 LLM 技术,能理解自然语言并生成高质量答案,支持连接外部知识库获取更全面信息,有可视化工作流编排工具方便创建复杂问答场景,具备开箱即用的数据处理和模型调用功能方便快速上手,可帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。相关资源有:。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-20
我想用AI做高质量高清图片,我应该怎么做
如果您想用 AI 做高质量高清图片,可以参考以下方法: 1. 了解默认分辨率:在 Stable Diffusion 中,AI 出图的默认分辨率为 512x512,用于商业通常不够。 2. 注意初始分辨率:初始分辨率不宜过高,例如 1600x840 的分辨率可能导致出图时间长和构图问题。 3. 运用高清修复:在文生图功能中有内置的高清修复(HiresFix)功能。将初始分辨率设置为 800x420 时,选择放大倍率为 2,可将分辨率放大至 1600x840。理论上放大倍率越高图片越清晰,但受电脑配置和显卡显存影响。放大算法如 RESRGAN 4x+Anime6B 常用于二次元绘图,写实类风格可选择 RESRGAN 4x+。 4. 固定图片种子值:先以 800x420 画一张图,获取其种子值并填入随机数种子以固定图片。 5. 底图制作:对于游戏截图升级为高质量图片,可在游戏内直接截图作为图生图的底层素材。为使底图清晰、拍摄自由,在 UE4 引擎游戏中可使用常用调整画质代码,如 r.ViewDistanceScale 10、r.ForceLOD 0、foliage.LODDistanceScale 10 等,并通过 ToggleDebugCamera 实现自由相机,使用 HighResShot 1920X1080(尺寸可调节)进行高品质截图。 通过这些技巧,您就可以得到足以商用的高清图片素材。
2024-12-25
论文撰写的提示词
以下是关于论文撰写提示词的相关内容: 1. 通用原则: 目标明确:确保每一步的目标清晰,AI 需要明确指导以产生相关和有价值的输出。 逻辑性:在所有提示策略中,逻辑性是关键,清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 分步骤:无论是进行深度分析还是遵循特定结构,确保提示按清晰步骤进行至关重要。 考虑变量:在某些情境中尤为重要,需考虑可能影响结果的所有因素。 2. 实验示例: 运用 CoD 将文章做摘要的实验,通过 GPT 的五轮输出,以中英文两种方式撰写提示词,个人观点认为英文提示词加上中文输出的方式效果较好,密度等级 4 的结果较让人满意。 3. 学术场景数据处理: 论文内容总结:大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档,节省时间,如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容。 论文内容翻译:大模型可弥补翻译软件的不足,帮助学生快速翻译论文内容,如 GLM 结合良好的提示词能提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色:可将论文内容转化为社交媒体的科普内容,精心设计的润色提示词能根据特定场景调整,生成多样化润色结果,如针对小红书使用场景调整提示词。 4. PromptAgent 相关: 通过将 PromptAgent 应用于涵盖三个实用且不同领域的 12 个任务,能够发现有生产力的专家级提示词。PromptAgent 从初始人工编写的提示词和小组训练样本开始,不仅提高了初始人类提示词的性能,还超越了强大的 ChainofThought 和近期的提示词优化基线。大量定性结果突显了优化提示词的专家级方面,随着更强大 LLM 的出现,专家级的提示词引导将引领提示词工程的下一个时代,PromptAgent 站在了开创性的步骤上。
2025-02-21
如何修改提示词
以下是关于修改提示词的一些方法和要点: 在 Midjourney 官方用户端: 点击提示栏右端的设置图标,可以更改提示词的固定设置,包括图像大小(通过移动光标调整横竖屏和常见比例)、模式(在标准模式和原始模式之间切换)、版本(选择使用的 MidJourney 版本)、个性化(开启后自动应用最新代码设置)、美学(如风格化、奇异度、多样性的数值调整)以及更多选项(如速度选择放松、快速或极速模式)。 对于 Claude2: 优化提示词类似于进行一系列实验。进行测试,解释结果,然后根据结果调整变量(提示词或输入)。 当 Claude2 测试失败,尝试确定失败原因,调整提示词,例如更明确地编写规则或添加新规则,通过添加示例和规范输出展示如何正确处理,在某一类型输入表现良好时尝试其他输入类型,确保尝试极端情况,添加规则和示例直至在代表性输入集合上取得良好表现,建议进行“保留测试”。 在 SD 新手入门中: 根据想画的内容写出提示词,多个提示词之间使用英文半角逗号“,”分隔。 一般而言,概念性、大范围、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的其次,描述细节的最后,大致顺序为:(画面质量提示词)、(画面主题内容)(风格)、(相关艺术家)、(其他细节)。 每个词语在模型中的自带权重可能不同,训练集中较多出现的关键词输入一个就能极大影响画面,反之输入多个相关词汇可能影响有限。提示词顺序很重要,越靠后权重越低。 关键词应具有特异性,措辞越具体越好,避免抽象和有解释空间的措辞。 可以使用括号人工修改提示词的权重,例如“”在提示词中使用字面意义上的括号字符。
2025-02-21
提示词
提示词相关知识如下: 1. 什么是提示词: 用于描绘您想生成的画面。 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。 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。 2. 如何写好提示词: 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确,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。 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。 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,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,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)。 3. 提示词要素: 提示词可以包含指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。 4. 提示工程与提示词的区别: 提示工程是人工智能领域中,特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中,一个相对较新的概念,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。 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,是提示工程的一部分。 提示工程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。
2025-02-21
deekseek生成助手提示词的指令
以下是关于 DeepSeek 生成助手提示词的相关内容: 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 8000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 二、基础指令框架 如果不知道如何表达,还是可以套用框架指令 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型 修正方案 示例对比 宽泛需求:添加维度约束,原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 主观表述:量化标准,原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉:追加请标注所有不确定陈述,并提供验证方法 2. 格式偏离:使用严格遵循以下模板:第一行...第二行... 3. 深度不足:触发请继续扩展第三章节内容,添加案例佐证 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率:目标>75% 2. 多轮对话效率:问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解:支持 5 级子任务嵌套 此外,还有关于利用 DeepSeek 生成小红书爆款单词视频的相关内容: 1. 生成单词 开始:输入单词主题、图片风格、单词数量。 生成单词数组:选择 deepseekr1 模型,输入单词主题、单词数量,这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词,以数组方式输出。 2. 角色:您是一个专业的单词生成助手,擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词,为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 3. 技能:输出关联英语单词,当用户输入主题时,分析主题内涵,运用专业知识,输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标,将该单词用于一句英文中(不超过 15 个单词),并将这句英文句子翻译成中文句子,并以数组形式呈现。 4. 限制:仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标,不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式,英文单词对应变量 yingwen,中文翻译对应变量 zhongwen,美式音标对应变量 yinbiao,英文句子对应变量 juzi_yingwen,中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen,不得有其他格式偏差。
2025-02-21
如何使用ai提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 提示词的定义和输入语言: 提示词用于描绘您想要的画面。 不同模型对输入语言有不同要求,如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”),且支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法: 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。 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,例如“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,输入不想生成的内容,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。还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)。 3. 对使用提示词的认识: 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,需要在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 要接受 AI 的“不稳定性”,对其进行教育、监督和鞭策。
2025-02-21
Prompt 提示词
以下是关于 Prompt 提示词的全面介绍: 一、如何编写提示词 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、风格等要求。 5. 使用示例:提供期望结果的示例。 6. 保持简洁:避免过多信息导致困惑。 7. 使用关键词和标签:帮助模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:根据生成结果检查并调整。 二、如何润色或优化 Prompt 1. 明确具体描述:使用更具体、细节的词语和短语。 2. 添加视觉参考:插入相关图片参考。 3. 注意语气和情感:用合适的形容词、语气词调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同搭配和语序。 5. 增加约束条件:添加限制性条件,如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt。 7. 参考优秀案例:研究有效的 Prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:多次尝试不同写法并根据效果反馈优化。 三、星流一站式 AI 设计工具中的 Prompt 输入框 1. 提示词用于描绘画面。 2. 输入语言: 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. 提示词优化:启用后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 4. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可点击官方预设词组生图。 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。 调整负面提示词:点击齿轮按钮弹出负面提示词框,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词并调节权重,数值越大越优先,也可编辑已有提示词权重。 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)。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-21
学完以上课程 熟练上手实操,需要多长时间,请回答需要多长时间而不是回答课程数量
学习不同的 AI 课程并熟练上手实操所需时间因人而异,但大致估计如下: 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中制作微信机器人的共学课程,包含 6 个分享,每个分享 2 3 小时,需要有大块完整时间,可能需要数天甚至更长时间才能学完。 入门强化学习,如果没有基础,学习概率论和线性代数相关课程大约需要周末一天时间;吴恩达和李宏毅的课程约 25 小时;《动手学深度学习》前五章约 10 小时;王树森课程的前几节约 5 小时;《动手学强化学习》看到 DQN 部分约十几小时。 微软 AI 初学者入门课程为期 12 周、共 24 课时。 需要注意的是,这只是一个大致的估计,实际所需时间会受到个人学习能力、投入程度等因素的影响。
2025-02-19
对于中小企业而言,ai转型的落地过程中有什么风险和挑战?请分别回答风险和挑战是什么
对于中小企业而言,AI 转型的落地过程中存在以下风险和挑战: 风险: 1. 管理风险:使用 AI 工具评估和管理企业面临的各种风险时,可能存在对风险评估不准确、应对策略不恰当等问题,导致企业无法有效应对潜在挑战,造成不必要的损失。 2. 网络安全风险:引入 AI 驱动的网络安全解决方案时,若安全系统配置不当、软件和 AI 模型未及时更新、员工网络安全意识不足等,可能导致企业网络系统遭受网络威胁和攻击,造成数据泄露、业务中断等严重后果。 挑战: 1. 任务自动化挑战:在评估和识别日常重复性高的任务时,可能存在对任务分析不准确、目标设定不清晰的情况,影响后续自动化工具的引入和效果。同时,选择合适的自动化工具并进行有效配置和测试也具有一定难度。 2. 网络安全挑战:选择适合企业网络环境和安全需求的 AI 驱动的网络安全解决方案并非易事,需要充分了解各种方案的特点和适用性。此外,定期更新和维护安全系统、进行网络安全演练以及对员工进行培训等工作也需要投入大量的时间和精力。
2025-02-19
你会使用DeepSeek来回答问题吗
DeepSeek 是一款具有独特特点和优势的深度推理模型。其核心是推理型大模型,与指令型大模型不同,不需要用户提供详细步骤指令,而是通过理解用户真实需求和场景来提供答案。它能够理解用户用“人话”表达的需求,无需用户学习特定提示词模板。在回答问题时能够进行深度思考,并非简单罗列信息。还可以模仿不同作家的文风进行写作,适用于多种文体和场景。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等,它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量。这种“自问自答”并非简单自言自语,而是模拟人类的深度思考。从用户初始问题出发,唤醒所需推理逻辑与知识,进行多步推导,为最终回答提供更完备的思考准备。DeepSeek R1 的“聪明”源于其独特的“教育方式”,在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时,它已率先进入“自学成才”新阶段。 更多提示词技巧请查看 。
2025-02-17
你是用什么模型来回答问题的?
我使用多种模型和相关知识来回答您的问题,包括但不限于以下内容: 2023 年度中文大模型基准测评报告中提到的 GPT4Turbo 和 gpt3.5turbo 等模型,并对其在准确性、相关性等方面的表现进行了评估。 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM10B、WebGLM2B、MathGLM2B、MathGLM500M、MathGLM100M、MathGLM10M、MathGLMLarge 等模型,介绍了它们的特点和相关链接。 OpenAI 官方指南中提到的一些战术,如指示模型使用参考文本回答,包括提供参考文本和使用参考文本中的引文来回答等策略。 但具体回答您的问题所依据的模型和知识来源会根据问题的性质和需求而定。
2025-02-17
你能回答关于AI以外的事情吗?有关于AI的方面你又知道多少。
以下是关于 AI 的相关知识: 1. 基础方面: 背景知识:包括人工智能、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。 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 关于 WaytoAGI 网站,它提供以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 请注意,我只能为您提供与 AI 相关的知识和指导,对于其他非 AI 领域的内容,我的知识库中没有相关信息。
2025-02-16
有哪些主流的大模型?介绍一下每个大模型的具体信息,用英文回答
Some of the mainstream large models and their specific information are as follows: BERT: It is an encoderonly model commonly used in natural language understanding tasks such as classification and sentiment analysis. T5: An encoderdecoder model from Google, used for tasks like translation and summarization. GPT3: It has a large number of parameters and can complete tasks based on user input descriptions or examples. ChatGPT: Users can complete tasks by having conversations with it like with a human. The "large" in large models refers to the large amount of pretraining data, often from the Internet, including papers, code, and public web pages, usually at the terabyte level. Also, they have a large number of parameters. For example, GPT3 has 170 billion parameters.
2025-02-13