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AI提示词怎么写才能让AI的回答更高质量

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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

其他人在问
制作PPT的AI应用有那些
以下是一些制作 PPT 的 AI 应用: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 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,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 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领域的技术优势,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/ 5. 爱设计 PPT:在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色,背后有实力强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-22
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,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: 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。 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。
2024-12-22
AI英文全称
AI 的英文全称是 Artificial Intelligence,意思是人工智能。它是指让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。在不同的应用场景中,AI 有着丰富的表现形式,比如聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织等。同时,在 AI 领域还有众多的术语,如 BlackBox Attack(黑盒攻击)、Bonding Environments(成键环境)、Bonferroni Correction(邦弗朗尼校正)等。
2024-12-22
ai音乐创作管线
AI 音乐创作管线包括以下几个方面: 1. ByteComposer:由字节跳动人工智能实验室开发,利用大型语言模型(LLM),通过概念分析、草稿创作、自我评估与修改、审美选择四个关键步骤生成旋律。其核心模块包括专家模块、生成器模块、投票器模块以及记忆模块,通过精心设计的提示激发 LLM 的音乐理论知识,并通过交叉验证优化提示设计。在实验中证明了其在音乐创作方面的有效性,达到了初级作曲家的水平,为用户提供了直观、可控且富有创造性的音乐创作平台。 2. 《We Are The One》的融合工作流:呼应了 AI 技术在音乐创作中不可或缺的愿景,核心是介绍使用 AI 音乐平台 UDIO.com 进行音乐创作的技术分享,以歌曲《We Are the One》的制作过程为例,展示如何结合 AI 与传统音频处理手段,打造以 AI 为主导的音乐制作工作流。 3. 自定义前奏的工作流:Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能,可精确控制速度、旋律、配器、合成等。节省的点数可用于多 Roll 与流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材,也可用于 roll 更多细节调整部分以提升作品品质。通过简单例子演示工作流。
2024-12-22
AI客服用哪个智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并具有以下关键组成部分: 1. 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆:包括短期记忆(所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习)和长期记忆(通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力)。 4. 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。 在追求人工通用智能(AGI)的征途中,具身 Agent(Embodied Agent)正成为核心的研究范式,强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比,LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务,而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境,进而与其互动,并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而,关于 AI 客服适合使用哪个智能体,需要根据具体的需求和场景来确定。例如,如果需要处理大量复杂的任务分解和协调,可能需要具备强大规划和推理能力的智能体;如果需要与用户进行频繁的互动和反馈,可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。
2024-12-22
ai怎样精准搜索
AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现: 1. 意图识别:对用户提问进行分类,如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等,还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词,很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成,但准确度不够高,大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写(Query Rewrite):在完成意图识别并确认需要联网检索后,对用户的 query 进行改写,目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写,即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合(Multi Source):提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写,假设用户搜索特定问题,可根据意图判断是否联网及搜索类型,提取概念名词,除常见检索外,还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术,传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排(Reranking):AI 搜索做多信息源整合时,需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序,便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架,但前者效率低,后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取(Read Content)
2024-12-22
有没有可以根据我的需求,自动生成搜索高质量query的prompt
以下是为您整理的关于自动生成搜索高质量 query 的 prompt 的相关内容: 1. JackeyLiu (JK): 作为 ChatGPT 的深度用户,为节省每次构建 Prompt 的力气,打算写一个基于初始问题自动生成优质 Prompt 的 Prompt。其构建 Prompt 的方法论来自于。 2. 做调研: 生成调研报告的 prompt 构建过程艰难,经过多次尝试和迭代,包括试用 webpolit 和 web browsing 等,最终在群里大佬的建议下,通过在需要搜索网络信息的章节处打上标签让 GPT4 自主搜索信息来生成内容,并选择使用 webpolit 插件,放弃了 web browsing 模式,完成了调研报告的 prompt。且在解决问题前,用前几版 prompt 帮团队和同学完成了 3 篇调研报告。 3. 生成式 AI:下一个消费者平台: 这种根据特定需求生成策划过的选项列表的搜索方式在产品推荐方面有价值,例如为特定的宠物推荐狗粮或特定条件下推荐服装。在企业内部搜索应用中也有巨大潜力,如允许用户查询视频会议记录。
2024-08-09
做 video lip sync 的高质量项目有哪些?
以下为一些关于 video lip sync(视频唇形同步)的高质量项目介绍: 谷歌的“Generating audio for video”项目正在开展进一步研究。该项目具有以下特点: 1. 与现有视频音频解决方案相比,它能够理解原始像素,并且添加文字提示是可选的。 2. 系统无需手动调整生成的声音和视频,避免了对声音、视觉效果和时间等不同元素进行繁琐的调整。 3. 但仍存在一些限制因素需要解决,比如音频输出质量依赖于视频输入质量,视频中的假象或失真超出模型训练分布范围会导致音频质量明显下降。 4. 正在改进涉及语音的视频唇形同步。V2A 尝试从输入的文稿生成语音并与角色的唇形动作同步,但配对的视频生成模型可能不受文稿条件的限制,这会造成不匹配,导致唇形同步不自然。 需要注意的是,这一项目仍在不断完善和改进中。
2024-07-24
有哪些高质量 sft 多轮对话数据集
高质量的SFT(Supervised FineTuning)多轮对话数据集在训练对话系统时至关重要。以下是一些公认的高质量多轮对话数据集: 1. ConvAI2 Dataset ConvAI2数据集是基于PersonaChat数据集构建的,用于ConvAI2挑战赛。它包含了多轮对话,且每个对话都有明确的角色和背景信息,有助于训练更具个性化的对话系统。 链接: 2. DSTC系列数据集 DSTC(Dialogue State Tracking Challenge)系列数据集是多轮对话系统研究中的经典数据集,涵盖了多种任务和领域,如任务导向对话、对话状态跟踪等。 DSTC2: 专注于餐馆预订任务。 DSTC3: 扩展了DSTC2,增加了更多的任务和对话状态。 DSTC6: 涉及对话行为理解和对话状态跟踪。 链接: 3. MultiWOZ Dataset MultiWOZ(MultiDomain Wizard of Oz)是一个大规模、多领域任务导向对话数据集,涵盖了多个对话场景,如餐馆预订、酒店预订、出租车预订等。数据集中的对话是由实际用户和客服人员通过WizardofOz方法生成的,质量较高。 链接: 4. Ubuntu Dialogue Corpus Ubuntu Dialogue Corpus是一个大规模、多轮对话数据集,基于Ubuntu的IRC日志。数据集包含技术支持对话,适用于训练技术支持和问答系统。 链接: 5. CoQA Dataset CoQA(Conversational Question Answering)数据集用于对话式问答系统的训练。数据集中每个对话包含一个给定的文本和相关的问题回答对。 链接: 6. TopicalChat Dataset TopicalChat数据集是微软创建的,用于开发和评估开放领域对话系统。数据集包括不同主题的多轮对话,涉及科技、娱乐、体育等多个领域。 链接: 7. PersonaChat Dataset PersonaChat数据集包含多轮对话,每个对话参与者都有预定义的个人信息或“persona”,旨在开发更具个性化和情感的对话系统。 链接: 总结 这些数据集覆盖了多种对话场景和任务类型,是开发高质量对话系统的重要资源。在使用这些数据集进行训练时,可以结合具体的应用场景和需求,选择合适的数据集进行SFT。
2024-06-13
为什么说“当下的人工智能技术,只有高质量输入,才能得到高质量输出?”
之所以说"当下的人工智能技术,只有高质量输入,才能得到高质量输出",主要有以下几个原因: 1. 数据驱动的本质 现有的人工智能技术,尤其是深度学习技术,高度依赖于训练数据的质量。模型的学习能力、推理能力都来源于训练数据。如果输入的训练数据质量不佳(含噪声、偏差、覆盖面不全等),模型很难学习到有效的模式,自然也难以产出高质量的输出结果。 2. 无监督学习的局限性 目前主流的人工智能方法大多采用无监督学习的范式,通过自主发现数据中的模式和规律进行建模。这种方式对训练数据的质量要求更高,因为只有高质量数据才能真实反映潜在的知识模式。低质量数据往往会导致模型学习到错误规律。 3. 缺乏逻辑推理能力 现有人工智能系统缺乏对因果逻辑的深刻理解能力,无法对输入数据的合理性和正确性进行有效判断,从而依赖于训练数据的质量来保证输出质量。 4. 黑箱特性和可解释性不足 深度学习模型本质上是一个黑箱,我们难以判断其内在机制是否符合逻辑,也无法完全解释模型输出的依据和原因。因此只能最大程度地保证输入质量来期望获得理想输出。 5. 显式知识和常识缺失 大多数人工智能模型缺乏对现实世界的显式知识和常识理解能力,无法对输入数据中的明显错误或矛盾进行识别和纠正,从而也需要高质量的输入数据作为前提。 总的来说,当前人工智能技术在自主学习和逻辑推理能力上还有不足,更多依赖于训练数据的质量。只有保证高质量的输入,才能最大限度地利用人工智能系统的优势,获得令人满意的输出结果。这也是人工智能领域需要继续改进的重要方向之一。
2024-05-02
目前大部分的高质量的ai图片都是那些网站,是不是都要付费?
目前大部分的高质量的 AI 图片主要来自于例如 Midjourney、DALL·E 等。这些工具通常需要付费使用,但是,也有一些免费的 AI 绘画工具,但是它们的图片质量可能不如付费工具高。
2024-04-18
图生视频有什么办法生成高质量视频
有以下几种方法可以生成高质量的图生视频: 1. 使用阿里妈妈推出的 AtomoVideo 框架 AtomoVideo 可以将静态图片自动转换为高质量视频动效 采用了多项新技术,如优质数据集构建、多粒度图像注入、渐进性动作强度增加等 可与现有的文生图(T2I)模型进行兼容,生成视频保真度高 2. 使用 Runway ML Gen2 视频生成器 Runway ML Gen2 是一个多模式人工智能系统,可以从文本、图像或视频剪辑生成新颖的视频 允许用户通过文本到视频生成来创建各种风格的视频 提供高级设置来微调生成效果,如调整分辨率、插值等 3. 使用 Kaiber AI 视频生成器 Kaiber AI 可以从图像、音频或视频开始,生成高品质的视频 提供精选样式和提示模板,帮助用户获得更多灵感 易于使用,适合初学者 4. 使用 SD 社区的 I2VAdapter 插件 I2VAdapter 可以与 Stable Diffusion 等图生模型进行兼容 通过时空建模等技术,生成高质量的视频内容 为图生视频领域的创意应用开辟了新的可能性 总的来说,这些基于 AI 的图生视频技术都可以帮助用户快速生成高质量的视频内容,大大提高创作效率。
2024-04-18
如何写好提示词
以下是关于如何写好提示词的一些要点: 1. 明确任务:清晰地定义任务,如写故事时包含故事背景、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: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,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:如有特定期望结果,提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,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:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 此外,还需注意以下几点: 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,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调节权重,数值越大越优先,也可编辑已有提示词权重。 善用辅助功能:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 同时要记住,提示词应清晰明确,避免模糊不清的指令,提供足够的背景信息和清楚的需求描述,以确保模型给出准确结果。
2024-12-21
如何写提示词
以下是关于如何写提示词的一些建议: 1. 明确任务:清晰地定义任务,比如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需要特定背景知识,要提供足够信息。 3. 使用清晰语言: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,应在提示词中明确指出。 5. 使用示例:如有期望结果,可提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词。 对于特定的设计工具,如星流一站式 AI 设计工具: 1. 输入语言方面,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。 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,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:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 此外,还需注意提示词应清晰明确,避免模糊不清的指令,提供足够的背景信息和清楚的需求描述,以确保模型给出准确结果。
2024-12-21
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法: 1. 选择自定义提示词或预定义话题,在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时,输入对话内容等待内容生成,若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型,需稍作等待,最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒,要实话实说,补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错,这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中,提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”,选择映射到单个 token 的类,推理时指定 max_tokens=1,确保提示加完成不超过 2048 个 token,每班至少有 100 个例子,可指定 logprobs=5 获得类日志概率,用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中,可微调分类器,使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术,它是思维链技术的衍生,适用于数值推理任务,会引导模型生成一系列代码,再通过代码解释器工具进行运算,这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术,遵循零样本和少样本的学习范式,零样本 PoT 与 CoT 方法相似,不需要大量样本即可进行有效推理,少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是,大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
有哪些好的提示词网站
以下是一些好的提示词网站: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,有非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney。网址: FlowGPT:国外最大的 prompt 站,内容全面且更新快。网址: LangChain Hub:LangChain 推出的提示词管理工具。网址: 微软 Prompt Flow:微软发布的开源 LLM 开发工具集,简化了基于 LLM 的人工智能应用程序的开发周期。网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,聚合了市场上大部分优质的 prompt 词库。网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers。网址: ChatGPT Shortcut:提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出。网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享。网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt。网址: 图像类 Prompt 网站: MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库。网址: MidJourney Prompt Tool:类型多样的 prompt 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分。网址: OPS 可视化提示词:有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便快速可视化生成自己的绘画提示词。网址: AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器。网址: IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器。网址: Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney。网址: OpenArt:AI 人工智能图像生成器。网址: img2prompt:根据图片提取 Prompt。网址: MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用。网址: PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板。网址: AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格。网址: 其他图像类 Prompt 网站: NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器。网址: 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器。网址: KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts。网址: Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词。网址: 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:
2024-12-20
Ai视频镜头提示词,及案例
以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例: 一、视频镜头 1. 浅焦镜头(Shallow focus shot) 提示词:一个老奶奶手拿照片面对观众,镜头从照片聚焦到老奶奶脸上,营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头(Spy shot) 提示词:镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片,面带思念地看着照片,场景温馨。 3. 摇晃镜头(Handheld shot) 提示词:镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵,画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友,增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头(Hyperlapse shot) 提示词:镜头穿过一条隧道,通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头(Tracking shot) 提示词:镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头(Carmounted shot) 提示词:镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发,展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词:镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒,增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角(Drone perspective shot) 提示词:无人机视角展示一个人站在高山顶峰,俯瞰壮丽景色,远处是连绵的山脉和云海,营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词:镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑,增强仰视感和宏伟感 提示词:相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人,背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头(Lowangle shot) 提示词:镜头从树底向上拍摄,展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头(Dolly in) 提示词:镜头从远处向前推进,打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词:镜头在变焦的同时快速旋转,展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头(Timelapse shot) 提示词:镜头固定不动,长时间拍摄并加速播放,展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词:镜头逆光拍摄,一个男人站在夕阳下,背光照亮他的轮廓,面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词:镜头失焦拍摄城市的霓虹灯,灯光模糊,呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头(Side dolly shot) 提示词:镜头与骑自行车的少年平行移动,跟随他的骑行路径,保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词:镜头同时进行推拉和变焦,展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词:镜头将真实场景和虚拟场景结合,以 X 光效果拍摄骨骼,以真实场景展示一个手拿着一把钥匙,钥匙的轮廓清晰,背景虚化。 19. 反射镜面镜头(Reflection shot) 提示词:反射镜头,通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词:黑白镜头,展示一个老街区的复古场景,增强怀旧感。 21. 特写镜头(Closeup shot) 提示词:特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期:平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt:女孩后退,拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换,近景正面拍摄女孩的上半身,她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 2. 一致性多镜头提示词 Prompt:远景拍摄,一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换,近景拍摄男人的上半身,他一脸忧愁。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 3. 一致性多镜头提示词 Prompt:穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换,近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换,近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接:
2024-12-19
我想要让AI来操作,我这个电脑,然后呢?去充当一个AI客服的角色去回答微信上的问题有什么办法吗?
目前在微信中,Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台,可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异: 1. 个人微信/微信群:Coze AI 平台之前不支持直接对接,但国内版正式发布 API 接口功能后,直接对接已成为可能。 2. 微信公众号:Coze AI 平台支持对接,能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号:同样支持对接,可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服:Coze AI 平台支持对接,使 AI 机器人能够自动回答用户咨询,提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后,对于类似客服的应用场景,存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者,落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。
2024-12-20
我是一个法律工作者,需要经常回答客户的一些法律问题,哪个AI适合我这种场景的工作需求
对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者,以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品: 1. 法规研究与解读:使用 Prompt 指令词,如“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”,AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料:例如“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”,AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索:如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”,AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索:同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时,要注意结构提示,如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。
2024-12-19
如何将网站搜索,修改成al聊天提问回答
要将网站搜索修改为 AI 聊天提问回答,您可以参考以下内容: 在 Cursor 中: Chat 聊天:允许您与看到您代码库的 AI 交谈,始终能看到当前文件和光标,可通过“⌘+Shift+L 或‘@’将特定代码块添加到上下文中,使用“⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案:使用“@Codebase 或“⌘Enter 询问有关代码库的问题,Cursor 会搜索代码库以查找相关代码。 Reference your Code 引用您的代码:通过带有“@符号的参考代码用作 AI 的上下文,只需键入“@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像:点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框以包含视觉上下文。 Ask the Web 询问 Web:使用“@Web 从 Internet 获取最新信息,Cursor 会为您搜索网络并使用最新信息回答问题。 在 Customize 自定义方面: 可以在 Cursor Settings>Features>Chat 下自定义光标聊天。相关设置包括: 始终在网上搜索答案:这会使 AI 模型在每个查询中浏览网络以获取最新信息。 添加聊天淡入淡出动画:为生成的 AI 消息添加平滑动画。 默认为无上下文:使 AI 模型仅使用用户消息作为上下文,不包含其他上下文如当前文件。 自动滚动聊天:在 AI 在线程底部生成文本时自动滚动聊天。 在聊天窗格中缩小滚动条。 开始新聊天时显示聊天历史记录。
2024-12-18
AI的细分方向有哪些?需要系统的回答
AI 的细分方向包括以下几个方面: 1. 使用场景: 改善大模型产品的使用体验,使其在面对细分领域需求时更好用。 助力用户工作流,对已有场景进行优化。 细分场景独立实用工具。 AI 社区。 Chatbot。 2. 产品形态: 插件(如 Chat GPT/Chrome 等)。 辅助现有产品能力。 深度结合 LLM 能力的独立网站&应用。 AI 社区。 3. 技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 4. 应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 5. 特定领域应用,如在医疗药品零售领域: 药品推荐系统。 药品库存管理。 药品识别与查询。 客户服务智能助手。 药店运营分析。 药品质量监控。 药品防伪追溯。
2024-12-16
最近gpt怎么不会正常回答问题了,出现了降智现象
GPT 有时不能正常回答问题可能有以下原因: 1. 对于一些复杂的数学问题,与 ChatGPT 相比,GPT4 虽然表现更好,但仍可能存在超出其能力范围的情况。ChatGPT 在回答问题时,常见的问题包括依赖“模板匹配”导致回答不连贯或无意义,无法抓住问题要点或数学步骤逻辑,在实现或计算方面犯错,以及倾向于无目的的代数操作或计算从而导致混乱或错误。 2. 新手在使用时可能忽略基础知识的重要性,比如在还未充分掌握基础教程的情况下就急于上手写复杂的提示词,导致后续出现一些基础问题,如模型失忆、内容混淆、无法指定准确字数等。 3. 新手期容易陷入试图用一个 Prompt 解决多个问题的误区,导致 Prompt 过长、结构复杂、逻辑不清晰,从而影响整体性能和稳定性,使生成的内容多为正确的废话或忽略初始设置的限制性语句等。 4. GPT 回答问题的方式可能较为古板,缺乏趣味性和感情色彩。通过让其扮演特定角色、给出明确输出要求,尤其是加入感情色彩和动作描述等方式,可以改善回复的灵性和人味儿。
2024-12-10
什么是chat gpt创建的AI智能体,他跟我直接与chat gpt 聊天有什么区别? 回答
Chat GPT 创建的 AI 智能体是具有特定功能和特点的人工智能实体。 与直接与 Chat GPT 聊天的区别在于: 1. 侧重点不同:例如 Character.ai 更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求;而 Chat GPT 注重提高效率和解放生产力。 2. 功能拓展:随着技术发展,Chat GPT 能够访问图像等多模态信息,并实现语音到语音的通信,如在 iOS 应用程序中,用户可激活模式与 Chat GPT 进行类似电影《她》中的直接对话。
2024-12-01