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律师如何使用 ai

Answer

律师使用 AI 可以从以下几个方面入手:

一、认识 AI

  1. 把 AI 当成黑箱,只需知道它是能模仿人类思维、理解和输出自然语言的东西,不必深究技术原理。
  2. 认识到 AI 具有“似人非人”的特点,存在一定的不稳定性和不确定性。
  3. 借鉴人类各个文明传说和古老哲人的智慧,在与 AI 相处时,既要基于其“非人”一面,通过清晰的语言文字压缩其自由度,明确告知任务、边界、目标、实现路径和所需知识;也要接受其“似人”一面可能出现的问题,如学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行等,并加以教育、监督和鞭策。

二、具体使用方法

  1. 针对数据分析等任务,将各个环节分开处理,优化 AI 性能,便于发现和修正问题。
  2. 对于复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问,先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化或深化。
  3. 为 AI 提供参考和学习的内容,包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,编写详细的流程和知识(knowhow)。
  4. 在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 的回答方向。
  5. 对 AI 的回答进行验证与反馈,交叉验证确保信息准确性,结合自身专业知识进行筛选和判断,确保符合我国法律伦理、立法目的和实务。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

《浮士德》《一千零一夜》《酉阳杂俎》……各个地区各个时代的神怪小说一个非常重要的故事类型就是“当你面对一个‘似人非人拥有神力/魔法的异类’时,许愿没有许清楚会有什么倒霉下场。”时间到了我们这个时代,你真的想要AI发挥出期待的效果的话,最好也学习一下古人早就总结出来的智慧。(xs最好的AI提示词编写启蒙书其实是《一千零一夜》)2.基于祂“似人”的一面,你最好从一开始就接受祂会存在的“不稳定性”。也就是说,即使你的指令再清晰,祂也可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行,而你需要教育祂、监督祂、鞭策祂。虽然陶律师对AI的技术原理一窍不通,但基于“AI的方向是尽可能实现对人类思维、人类自然语言的高度模拟”这个哲学基点,可以预判一波“一定程度的不确定性/模糊性会是AI的固有属性。”因为这种一定程度内的不确定性/模糊性正是人类思维/自然语言的精华所在,是人(生灵)区别于机械的价值所在。这意味着你不能期待设计一个完美的提示词,然后AI百分百给到你一个完美的符合你要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“ BUG ”——这本质上还是前AI时代“机器编程”的思路,是工程学的,把AI当成机械的。这意味着的你要给到AI的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在你们的对话中产生——实际上你也需要在对话中来限缩你自己思维中的模糊地带。

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

AI是什么?作为一个不具备理工科背景的文科生,要搞清楚“ AI ”其实是一件很困难的事情(什么Agents、AIGC、LLM,什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚),所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱,我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解,其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处,都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果,且皆需要面对工具可能突破界限(发疯)的情况。当然,不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之,AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍,AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此,我们可以从人类各个文明的传说中,从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则:1.当你想让祂实现愿望时,基于祂的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩祂的自由度——(1)你不仅要清晰的告诉祂需要干什么,还需要清晰的告诉祂边界在哪里。(2)你不仅要清晰的告诉祂目标是什么,还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。(3)你不仅要清晰的告诉祂实现路径,最好还直接给到祂所需的正确的知识。

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

例如,如果你正在使用AI进行数据分析,你可能需要将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理。这样做的好处是,你可以针对每个环节优化AI的性能,同时也便于发现和修正问题。还有一种是针对复杂的问题,律师可以采用逐步深化和细化的方式提问。先提出一个较为宽泛的问题,然后根据AI的回答进一步细化或深化问题。这种方法有助于律师逐步深入了解问题的各个方面。例如,在处理一起知识产权侵权案件时,律师可以先问:“这起案件中,被告是否构成侵权?”然后根据AI的回答进一步提问:“如果构成侵权,那么侵权的类型和程度是怎样?”给AI参考和学习的内容让他理解结构和学习,写出流程,写出knowhowAI系统通常需要大量的数据和示例来学习和理解任务的结构。提供高质量的参考材料和学习内容是提高AI性能的关键。这可能包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等。同时,编写详细的流程和知识(knowhow)也很重要,这不仅能帮助AI更好地理解任务,也能为人类用户提供指导。例如,在自动化文档处理中,你可以编写一个详细的指南,说明如何处理不同类型的文档,以及如何使用AI工具来提高效率。利用专业领域的术语引导在Prompt中使用法律术语来引导AI的回答方向。比如,在处理合同纠纷时,律师可以提示:“从合同签订条件、排他性合作和违约责任三个方面分析该合同的履行情况。”这样的引导有助于AI更精准地提供所需信息。验证与反馈大模型的语料存在一定滞后性,在使用AI的回答后,律师一定要对内容进行交叉验证,确保信息的准确性。同时,律师在使用AI时,还应结合自身的专业知识进行引导。通过专业知识对AI的回答进行筛选和判断,确保其符合我国法律伦理、立法目的和实务。

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请问有那款ai是能通过Lisp 语言实现一些输出操作的呢?
以下是一些能够通过 Lisp 语言实现输出操作的 AI 示例: 在“AI‘词生卡’的蝴蝶效应:从文字到视觉盛宴跨界蝶变”中提到,古早的 Lisp 语言在 Claude3.5 强大的理解力和绘图支持下焕发了新生,制造了新卡。 在“艾木:提示词编程|有必要用 Lisp 语言写提示词吗?”中,将提示词用 Lisp 语言编写后丢给 Claude,例如输入文本,Claude 大概率会直接输出 SVG 代码。但对于复杂的函数调用,大语言模型处理起来较困难。
2025-01-23
请问 有哪几款ai是可以使用claude语言的呢?
Claude 是由 Anthropic 公司开发的 AI 助手。目前,Claude 本身就是一款独立的 AI,不存在其他可以使用 Claude 语言的 AI。 要注册 Claude.ai,您可以按照以下步骤进行: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写您的邮箱地址并设置密码,然后提交表单。 4. 系统会向您的邮箱发送一封验证邮件,您需要打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,以下是一些可能的解决方案: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 如果您有海外朋友,可以请他们帮忙接收验证码,并将验证码告诉您。 完成注册后,如果您希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额,您需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。 请注意,Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果您在注册过程中遇到任何问题,可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。
2025-01-23
ai在线课程
以下是为您提供的关于 AI 在线课程的相关信息: 新手学习 AI 的步骤: 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,包括主要分支(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。同时浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并可能获得证书。 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,您可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 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。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品:与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 推荐的“野菩萨”AI 课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费获取课程的机会:参与 video battle,获胜者可获得课程。冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。 “通往 AGI 之路知识库”中的课程: 1. 推荐 B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟。 2. 二十四节气相关教程和关键词已开源,可直接复制使用。 3. 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹。 希望以上信息对您有所帮助,祝您在 AI 学习的道路上不断进步!
2025-01-23
怎么用AI提高团队工作效率,贸易类
以下是一些利用 AI 提高贸易类团队工作效率的方法: 1. 利用 AI“词生卡”技术:将抽象的文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图,帮助团队更好地理解和执行复杂任务。团队成员可以通过“词生卡”方式自定义活动海报、商务名片、简历,也可以用于日报、月报等介绍工作进度,实现文图双输出,提高信息传导效率,并为创新思维提供新工具。 2. 参考哈佛商学院的研究:在工作中使用 AI 可以带来工作效率的显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。同时要注意,类似 GPT4 这样的模型有能力边界,过于依赖可能适得其反。能力较弱的被测试者提升较大,高级人才和低级人才的差距会被拉平。 3. 采用合适的协作方式:如“半人马”模式,强调人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程,根据任务性质调配资源;“机械人”模式,人与 AI 高度融合,在细节上循环迭代优化,最终实现人机一体化。 总之,合理利用 AI 技术和选择合适的协作方式,能够有效提高贸易类团队的工作效率。
2025-01-23
langchain开发手册
LangChain 是专注于大模型应用开发的平台,提供一系列组件和工具助您轻松构建 RAG 应用。 组件包括: 1. 数据加载器(DocumentLoader):能从数据源加载数据并转为文档对象,文档包含 page_content(文本内容)和 metadata(元数据如标题、作者、日期等)。 2. 文本分割器(DocumentSplitter):将文档分割成多个小文档,方便后续检索和生成,因大模型输入窗口有限,短文本更易找相关信息。 3. 文本嵌入器(Embeddings):将文本转为高维向量的嵌入,用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器(VectorStore):存储和查询嵌入,常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器(Retriever):根据文本查询返回相关文档对象,常见实现是向量存储器检索器,利用向量存储器相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型(ChatModel):基于大模型如 GPT3 实现文本生成,根据输入序列生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程: 1. 加载数据:根据数据源类型选择合适的数据加载器,如网页可用 WebBaseLoader。 2. 分割文档:根据文本特点选择合适的文本分割器,如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 3. 转换和存储嵌入:选择合适的文本嵌入器和向量存储器,如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 4. 创建检索器:使用向量存储器检索器,传递向量存储器和文本嵌入器对象创建。 5. 创建聊天模型:根据性能和成本选择,如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-01-23
给我写一段AI产品经理板块的介绍,一小段话,用于在公司内部的科技论坛上
在公司内部的科技论坛上,为您介绍 AI 产品经理板块: AI 产品经理可大致分为三个层级: 1. 入门级:能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级:有技术研究和商业化研究两条路径,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级:有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级: 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,关注场景、痛点和价值。同时,为您列举一些岗位技能要求,如本科及以上学历,计算机科学等相关专业背景,熟悉多种 AI 工具的使用及原理,具备创新思维等。我们身边也有相关案例,如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。
2025-01-23
AI律师,法律咨询类如何借助ai来搞定,推荐文章和工具
以下是关于法律咨询类如何借助 AI 来搞定的相关内容: 潘帅提出,使用 AI 进行数据分析时,应将各环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。针对复杂问题,律师可逐步深化细化提问方式。要给 AI 提供参考和学习内容,包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识。利用专业领域术语引导 AI 回答方向,如在处理合同纠纷时提示特定方面。使用 AI 回答后要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选判断。还可指定 AI 模仿资深律师的风格,要求其提供多个例子和从多个角度思考,如给出多种诉讼策略并分析优劣。 陶力文律师认为不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案,应把提示词当作相对完善的“谈话方案”,在对话中产生成果。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入就得到想要的东西。 潘帅还提到了 PEMSSC 方法,包括个性化的风格、给参考或一定逻辑结构、从多个角度思考、总结概括、区分以及明确能力或角色,并分别举例说明了如何应用。
2025-01-13
法律智能律师
以下是关于法律智能律师的相关内容: 一、什么是 Prompt 及如何写出好的 Prompt 1. 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。对于 AI 来说,一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解需求,并给出更相关、更有用的回答。 2. Prompt 的建议框架及格式: CRISPE 框架: Capacity and Role(能力与角色):明确 AI 的角色和能力,如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。 Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如处理一起复杂的合同纠纷案件,向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement(陈述):明确期望 AI 完成的任务,如要求 AI 总结案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality(个性):确定希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment(举例):通过举例进一步说明。 二、关于写 Prompt 的实践经验 1. 不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到完美符合要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“BUG”。这本质上还是前 AI 时代“机器编程”的思路,是工程学的,把 AI 当成机械的。 2. 给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 3. 现在大多数人(包括各个大厂的提示词工程师们)基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。这种希望通过一个超级提示词母机,保证 AI 不出错的一次性生成用户想要的理想效果的工程学路线,恐怕原理上比较难走。 4. 对于想要尝试 AI 的朋友们,建议多给到 AI 几轮对话修正的余地,不要期望输入一次提示词 AI 就能给到想要的东西,毕竟很多时候自己刚开始也不知道自己想要什么。 三、个人写 Prompt 的习惯和示例 1. 基于个人习惯和审美偏好,把 Prompt 或者提示词称为【灵机符箓】或简称【符箓】,把 AI 称为【灵机】。 2. 习惯用的大模型是 KIMI,但别的 GPT、文心一言、豆包等也都可以,具体效果可能有不同。 3. 示例:敕令法律文章撰写 箓: author:叁随道人 version:1.0(20240626) language:中文 符: 你是一名资深中国律师,不仅精通法律,而且熟悉商业实践和人性,本任务中你需要根据【基础材料】,输出特定【语言风格】的文章。开头是惯例的赋予 AI 灵机一个“身份”,这实际上就是一次划定【边界】,避免输出的结果里出现国外的或非法律的内容,过于宽泛。而后是一个总的任务流程,和两个关键变量【基础材料】和【语言风格】。首先获得基础材料。
2024-12-30
搭建一个专业的律师智能体
搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面: 1. 多智能体的通信问题:不同智能体之间的通信至关重要,包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题,而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责:以客服多智能体为例,只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent,并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写:对于律师智能体,写好提示词很重要。例如,在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理,替换具体的人物姓名、时间和地点。同时,注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求:像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用:决策智能体在企业自动化中发挥作用,如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例,将付款方规则转换为有向无环图,利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。
2024-12-17
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师?我已经获得了法律职业资格证,但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手: 1. 知识学习与案例研究:利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台,深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助:借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量,确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析:通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景,进行分析和应对策略的制定,提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析:利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析,以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新:借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势,为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时,要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19
AI替代律师
以下是关于“AI 替代律师”的相关内容: 一直以来,对于“AI 替代人”的话题,有一种流行说法是“AI 无法替代律师,因为它不能背锅”。但实际上,在“AI 独立诊疗”的情况下,即使 AI 没有实体无法承担责任,AI 所属的公司、牌照发放单位甚至是保险公司是完全可以承担责任的。“不能背锅”本质上是因为按照现在的 AI 模型准确率,公司承担不起赔偿。 对于律师来说,起草与审查文档、审查证据等工作中包含不同潜力的可 AI 自动化任务。 此外,在欧洲,有人担心 AI 会替代或取代工作,比如律师。但在现代世界,AI 有可能将人们从一些单调任务中解放出来,让人们有更多时间从事专业工作。
2024-09-01
AI可以代替律师吗
AI 目前不能完全代替律师。以下是一些相关的分析: 责任界定方面:在“AI 独立诊疗”的情况下,即使 AI 没有实体无法承担责任,但所属公司、牌照发放单位甚至保险公司可以承担。然而,按照现在的 AI 模型准确率,公司可能承担不起赔偿,“不能背锅”本质上是“背不起这个锅”。 商业模式方面:对于患者付费(2C),中国消费者对于线上服务付费的意愿远低于美国。在准确性不高的条件下,AI 问诊直接按次收费还不现实。 服务能力方面:AI 大模型难以根据客户的综合性需求提供个性化的法律服务,因为大模型基于预设数据和规则,不能及时采集客户所有即时信息,很难超出语料内容生成创新且专业的答案,难以针对性地为客户提供专业服务。 但同时也要看到,AI 在某些方面有优势: 在处理医疗数据和进行临床推理方面的表现优于医生,在某些非常人类的任务上甚至可以超越人类的表现。 而律师具有以下擅长的方面: 具备深厚的法律专业知识,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。 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议,创造性地解决问题。 作为专业人士,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。 律师也有不擅长的方面: 在处理大量信息和数据时,人工效率非常有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,尤其是在复杂案件中。 精力与情绪方面可能存在局限。
2024-09-01
学习使用agi
以下是新手学习 AGI 的一些建议: 1. 了解 AGI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AGI 的术语和基础概念,了解其主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AGI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AGI 学习之旅: 在「」中,能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: AGI 领域广泛,比如图像、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。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AGI 产品: 与现有的 AGI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AGI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AGI 潜力的认识。 关于 WayToAGI 知识库的使用: 以 Agent 板块为例,链接: ,从下往上看,一个一个点进去,都有视频。共学都有视频,都是手把手从注册开始的教学,不会就多看几遍,基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。确实内容有点多,点进去看看哪个工具听过就从哪个工具开始,不然太累。 链接: ,看了一些视频之后,就知道要看理论还是应用了,找到导航,想看哪里点哪里。智能千帆、阿里云百炼都是有视频的,其余没有视频。确实内容有点多,看到这里要考虑聚焦,先挑一个,开始手把手一起做起来,只要开始用起来,这事儿就成。快捷菜单找不到的话,看这里。 YoYo 在通往 AGI 的学习之路心得: 学习前状态:不理解什么是 AGI,什么是提示词工程,个人是文科生,不懂代码,英语差,注册尝试各种 AI 工具,走了不少弯路。对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答和 SQL 学习交互,能支持工作数据提取。 学习后现状:终于可以搓多 Agent 的智能体,但需要进修 python 搓更多智能体。有营销文案 demo,SQL 代码进阶学习应用,创建了 3 个图像流智能体,2 个 Agent 智能体玩具,在公司中实践智能客服从创建到应用的过程,实现企业微信机器人问答的基本功能,学习 Dr.kown 的尝试实践,图像流的尝试,企业智能体实践,智能客服。 在 AGI 的学习路径:关键词:少就是多先有个初识目录索引推荐兴趣最重要先动手。学习路径像主线+支线的游戏通关,个人感受真的学不完,找到适合自己的就好。学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 关于 YoYo:坐标北京,铲屎官一枚,AIGC 的小白,持续进阶成长,打造一个自己的智能体。感谢家属带其在“”打开新世界,接触有趣的事情,结识有趣的人。
2025-01-23
哪些应用或者是web服务可以使用api
以下是一些可以使用 API 的应用和 Web 服务: 1. TMDB 提供了搜索电影的 API,其文档网址为 https://developer.themoviedb.org/reference/searchmovie 。在该网站的开发者相关页面或 API 文档中,可获取 API 规则。通过在右上角的认证里能看到 API 读访问令牌,配置文件中包含了如 url、请求方法 get、查询参数 query 和 language 等。输入关键词和相关语言设置,如“奥本海默”和“zhCN”,点击 Try it 即可获取数据,返回的数据格式为 JSON。 2. RAG 加速器的数据抽取服务,基于 FastAPI 和 Postgresql 搭建,并提供了标准的 REST API 接口,附带有 dockercompose 文件方便搭建服务环境。该服务支持定义并持久化“抽取器”,包含抽取结构的图式(Schema)、抽取上下文的指令(Prompt)和抽取样例(Reference examples)。此外,提供了提交文件进行抽取的端点和通过 RemoteRunnable 使抽取服务在 LangChain Expression Language链中更易用的端点。预设了基于 MIME 类型的解析器,支持 PDF 和 HTML 文档的解析,还可扩展支持其他文件类型。使用时可通过 JSON 模式定义提取信息、指定样例提升提取结果质量,传入原始文本或二进制文件。 如果您对 Action 很感兴趣,可以从以下方向继续学习: 1. 系统学习 API 相关知识。 2. 在网上寻找可用的 API 进行练习。 3. 发掘 GPT Action 的更多潜力。
2025-01-23
想知道lora是什么,怎么使用
LoRA 是一种在图像生成领域具有重要作用的技术。以下是关于 LoRA 的详细介绍和使用方法: LoRA 可以固定图像的特征,包括人物特征、动作特征和照片风格等。在使用非 SDXL 基础模型时会用到 LoRA,使用方法和平常类似,但需要注意将 cfg 值调小,一般设置为 1,步数设置根据所使用的 LoRA 步数为准。 在实际使用中,以 Stable Diffusion 为例,点击“生成”下面的第三个按钮,会弹出新的选项框,找到 Lora 选项,就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。点击要用的 Lora ,会自动添加到关键词的文本框里面,Lora 可以叠加使用,但新手不建议使用太多,每个 Lora 后面的数字用于调整权重,一般只会降低权重。选择 Lora 时要根据最初想要生成的照片类型来选择相应风格的 Lora 。 此外,LoRA 具有极大的商用价值,比如“墨心”的 LoRA 可以把图片变成水墨风格,盲盒 LoRA 可以生成 2.5D 的卡通小人角色,还有一些明星或知名动漫角色的 LoRA 可以直接生成相应形象。但在使用时需要有很强的版权和法律意识。
2025-01-23
我该如何使用AI提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 什么是提示词: 提示词用于描绘您想要的画面。 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),且支持中英文输入。 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: 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图,提示词内容应准确,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: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. 编写提示词的建议: 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。 提供上下文:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求:明确格式或风格要求。 使用示例:如有特定期望结果,提供示例。 保持简洁:简洁明了,避免过多信息。 使用关键词和标签:帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整。 4. 对 AI 的认识: 基于 AI“似人”的一面,要接受其存在的“不稳定性”,可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行,需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-01-22
chatgpt如何使用
以下是关于 ChatGPT 的使用方法: 1. 英文学习使用: 推特博主分享的 GPT 工作流,先将特定 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会举一反三给出更多例子。 输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个任务强化记忆。 建议使用方式:开一个窗口复制 prompt,手机端打开历史记录,点右上角耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 群友在讯飞上做了类似尝试,效果不错。 2. 苹果系统安装、订阅使用: 在 AppleStore 下载 ChatGPT,中国区需切换到美区,美区 AppleID 注册教程参考知乎链接: 。 支付宝购买苹果礼品卡:打开支付,地区切换到美区任意区,找到品牌精选 折扣礼品卡,点击大牌礼品卡,下滑找到 App Store&iTunes US 礼品卡,按需购买,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡后,在 apple store 中兑换礼品卡,然后在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想订阅可在订阅列表中取消。 3. 使用 ChatGPT 4o: 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话,会员在苹果或安卓手机购买的,电脑上能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音即可体验流畅的语音对话。
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