Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

我想学习调试情感bot的prompt

Answer

以下是关于调试情感 bot 的 prompt 的相关知识：

  • 在实验方面，在八个指令感应任务上评估情绪提示在零样本和少样本学习中的表现，涵盖语言理解的不同方面，在四个大型语言模型（ChatGPT、Vicuna-13b、Bloom、Flan-T5-Large）上进行测试，对于不同模型有相应的设置。零样本实验中情绪刺激可简单添加到原始提示中构建情绪提示，少样本上下文学习中评估与零样本相同的提示，并随机抽取 5 个输入-输出对作为上下文演示。基准测试将情绪提示与原始零样本和少样本提示、零样本思维链进行比较。数据集和任务包括情绪分析、句子相似性、原因选择等八个任务。
  • Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成所需内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持英语，emoji 也可用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，可改变 tag 权重，有两种设置权重的写法，还可进行 tag 的步数控制。

希望以上内容对您学习调试情感 bot 的 prompt 有所帮助。

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

References

小七姐：EmotionPrompt 精读翻译

我们在八个指令感应任务上评估情绪提示在零样本和少样本学习中的表现[Honovich et al.,2022]。这些任务涵盖了语言理解的不同方面：从简单的短语结构到相似性和因果关系识别。为了评估情绪提示的泛化性能，我们在四个大型语言模型（LLMs）上进行测试：ChatGPT、Vicuna-13b[Zheng et al.,2023b]、Bloom[Scao et al.,2022]和Flan-T5-Large[Chung et al.,2022]。对于ChatGPT，我们使用gpt-3.5-turbo模型，并将温度设置为0.7。对于其他LLMs，我们按照它们的默认设置进行所有实验。在零样本实验中，情绪刺激可以简单地添加到原始提示中以构建情绪提示。对于少样本上下文学习，我们评估与零样本相同的提示，并随机抽取5个输入-输出对作为上下文演示，这些将添加到提示之后。模板可描述为“提示/情绪提示+演示”。基准测试我们将情绪提示与两个基准测试进行比较，一个是指令感应[Honovich et al.,2022]中的原始零样本和少样本提示，由人类设计；另一个是零样本思维链[Kojima et al.,2022]。据我们所知，这是零样本提示工程中最简单有效的方法。数据集和任务我们在指令感应的八个任务上评估我们方法的效率[Honovich et al.,2022]：情绪分析（SA）、句子相似性（SS）、原因选择（CS）、求和、上下文中的单词（WC）、以...开始（SW）、较大的动物（LA）和首字母（FL）。这些任务的详细信息可以在表1中找到。对于每个任务，我们测试100个样本，除了原因选择，总共包含50个示例。我们从数据的剩余部分中选择少样本学习的上下文演示。

Prompt的专场教程-基础篇

一段指令，用于指挥AI生成你所需要的内容，每个单独的提示词叫tag（关键词）。[heading2]支持的语言[content]支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，[点击蓝字进入提示词字典](https://ops.jk.cm/#/apps/ops/)）另外注意emoji也可以用的🥰，好赞🫡，但是我不造用了emoji可以有什么好处hhh。[heading2]语法规则[content]1.用英文半角符号逗号,来分隔tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果，示例见下方代码块2.改变tag权重：注意tag的顺序越靠前对于SD来说权重越大，但是依旧可以给每个位置上的tag单独设置权重。而且还有两种写法。2.1.(tag:权重数值)：数值从0.1~100，默认状态是1,低于1就是减弱，大于1就是加强2.2.(…(tag)…)/[…[tag]…]：每加一层()括号，权重就重1.1倍，每加一层[]括号就反向减弱1.1倍.比如说括号加两层是1.1*1.1=1.21倍，三层是1.331倍……示例见下方代码块，两种方法都可以用，第一种清晰明确，第二种方便快捷。3.进行tagde步数控制（高级玩法，快试一试，可以秀了）：就是SD先按你输入的这个tag1开始生成，然后在达到你设定的步数之后，tag1停止产生作用，此时tag2再参与到对内容生成的影响。[tag1:tag2:数字]，数字大于1理解为第X步前为tag1，第X步后变成tag2，数字小于1理解为总步数的百分之X前为tag1，之后变成tag2，示例见下方代码，代码块的#后为注释。注意这两种方法各有优劣，建议按需灵活调用。

小七姐：EmotionPrompt 精读翻译

我们通过应用心理学知识为LLMs增强迈出了第一步。以前的心理学研究表明，向人类添加与期望、信心和社会影响相关的情绪刺激可以带来积极效果。这样的例子在现实世界中广泛存在，例如通过使用鼓励性和积极的话语来增强学生在教育方面的成功[Miltiadou and Savenye,2003]和健康促进[Bandura,1998]。受到这种心理现象的启发，我们提出了“情绪提示”（EmotionPrompt），这是一种简单但有效的方法，用于增强LLMs。具体来说，我们为LLMs设计了11句情绪刺激的话语，可以简单地添加到原始提示词中，并展示了这种改进。这些情绪刺激是在原始提示词之后的简单心理学短语。例如，图1展示了一个使用情绪刺激的例子，“这对我的职业生涯非常重要”，被添加在原始提示词的末尾以增强LLMs的性能。我们使用零样本和少样本提示评估了8项指令感应任务[Honovich et al.,2022]。这些任务包括情绪分析、句子相似性、原因选择、求和、上下文中的单词、以...开始、较大的动物和首字母。我们在4个LLMs上进行评估：ChatGPT、Vicuna13b[Zheng et al.,2023b]、Bloom[Scao et al.,2022]和¹T5-Large[Chung et al.,2022]。结果表明，“情绪提示”在所有任务上均取得了可比或更好的表现，超过一半的任务准确率提高了10%以上。我们还探索了“情绪提示”在提高真实性和信息量方面的效果，使用了TruthfulQA[Lin et al.,2021]数据集。如表5所示，“情绪提示”将ChatGPT的真实性从0.75提升到0.87，Vicuna-13b从0.77提升到1.0，T5从0.54提升到0.77。“情绪提示”还提高了ChatGPT的信息量，从0.53提升到0.94，T5从0.42提升到0.48。

Others are asking
coze平台的bot是否能接入飞书的文档做为知识库使用
Coze 平台的 bot 能接入飞书的文档作为知识库使用。具体情况如下： 创建知识库时可使用手动清洗数据，也可参考自动清洗数据的相关课程。手动清洗数据能提高数据准确性。 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可选择飞书文档、自定义等进行操作，还能编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容以提高训练数据准确度，比如对于画小二课程，要按章节进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 Coze 的知识库功能支持上传和存储外部知识内容，包括从本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据，并提供多样化的检索能力，能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识不足的情况，提升回复准确性。 当 Coze 接入飞书后，能将 AI 技术集成到个人的生产力体系中，用户可将自己的知识数据上传构建个人知识库，开发 bot 并部署到个人订阅号上与粉丝互动。
2025-02-06
chatbot system prompt
以下是关于聊天机器人的相关内容： 1. 在打造聊天机器人的视频中，会使用不同的辅助函数，传入消息列表，包括系统消息、用户消息和助手消息。系统消息用于提供整体指示和设置助手行为角色，可在用户无察觉情况下引导助手回复，使对话自然流畅且避免插入明显提示信息。例如，系统消息可设定助手像莎士比亚一样说话。 2. 头脑风暴常用的 20 个 prompt 包括：Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等。 3. 打造聊天机器人中的 OrderBot 需等待收集整个订单并总结，确认客户是否添加其他内容，询问送货地址和收取支付款项，以简短、口语化和友好方式回应，澄清所有选项、附加项和规格。还可要求模型创建基于对话的 JSON 摘要，用于提交订单系统，可对聊天机器人进行定制和通过系统消息改变其行为及表现。
2025-01-30
怎么做chatbot特定角色的专业知识rag优化？
以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法： 1. 复制预置的 Bot： 访问，单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角，单击创建副本。 在弹出的对话框中，设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队，然后单击确定。 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域，调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词，以便大模型更好的理解。 在技能区域，为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域，给 Bot 发送消息，测试 Bot 效果。 当完成调试后，可单击发布将 Bot 发布到社交应用中，在应用中使用 Bot。 2. 集成 Workflow 到 Bot 里： 选择 GPT4作为聊天模型。 添加实用的插件，丰富 Bot 的能力。 设计人设和提示词，例如： Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't. Your Capabilities search_and_answer Your most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks\"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?\",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes. How to Interact with the User
2025-01-26
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
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
coze平台中bot的沟通能力与哪些因素有关
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：是 Agent 的能力部分，允许调用预设的工具、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。 4. 意图识别：在多 Agent 模式中，控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别，正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。 5. 用户输入指示：与多 Agent 模式的 bot 沟通时，用户明确指示进行节点切换或进入下一步，bot 会根据预设逻辑自动切换相应的 Agent 节点。 6. 判断时机和参考上下文轮数：在设置节点切换时，清晰指定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。
2025-01-18
prompt 知识解释
以下是关于 prompt 的知识解释： 什么是 prompt： Prompt 是您提供给模型（如 Claude）的文本，用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现，例如“为什么天空是蓝色的？”。模型给出的回答被称为“响应”“输出”或“完成”。在不同领域，Prompt 的定义有所不同。在自然语言处理领域，它通常由一个问题或任务描述组成，如“给我写一篇有关人工智能的文章”“翻译这个英文句子到法语”等。在图像识别领域，Prompt 可以是一个图片描述、标签或分类信息。 支持的语言： 支持英语，不用担心英语不好的问题，。另外，emoji 也可以使用，如🥰、🫡等。 语法规则： 1. 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 2. 改变 tag 权重： ：数值从 0.1 到 100，默认状态是 1，低于 1 就是减弱，大于 1 就是加强。 括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 3. 进行 tag 的步数控制（高级玩法）： ，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。 每个单独的提示词叫 tag（关键词）。
2025-03-02
如何基于模板填入词汇生成Prompt
基于模板填入词汇生成 Prompt 的方法如下： 在 GPT 相关工具中，如 EasyFill，选中页面上任意一段文字，点击按钮，工具会将选中的内容填入模板中的占位符位置并发送。若需编辑，可点击右侧铅笔图标。设置选项可用于修改菜单项。 对于 SD 文生图，先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）等。可借助功能型辅助网站如 http://www.atoolbox.net/ 、https://ai.dawnmark.cn/ 填写关键词信息，也可在 C 站（https://civitai.com/）抄作业，复制数据粘贴到正向提示词栏。 对于 AI 视频生成，有具体案例模板，如史诗灾难场景、赛博朋克未来都市、奇幻神话场景等，每个场景都有详细的提示词，包括镜头、主体、细节、背景、光影、氛围、技术参数等方面的描述。
2025-02-28
prompt十大原则
以下是关于 prompt 的十大原则： 1. 指令清晰明确：下达的指令应清晰、没有歧义，让 AI 模型能准确理解任务要求。 2. 给予思考时间：给大模型足够的时间去思考和完成任务。 3. 明确任务：确保 prompt 清晰地定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 4. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，在 prompt 中提供充足的上下文。 5. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 6. 给出具体要求：若任务有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 7. 使用示例：如有特定期望结果，在 prompt 中提供示例帮助模型理解需求。 8. 保持简洁：尽量使 prompt 简洁明了，避免过多信息导致模型困惑。 9. 使用关键词和标签：有助于模型更好理解任务主题和类型。 10. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt 直至满意。 此外，ChatGPT CoT 的系统提示词有以下关键设计原则： 语气与风格：包括友好好奇、第一人称视角、口语化表达等。 内容处理规则：如信息过滤、忠实性等。 结构化输出：使用特定格式的子标题和段落分隔，保证连贯性。 同时，ChatGPT CoT 还有安全与合规机制，包括隐私保护和内容审查等方面。
2025-02-28
怎么学习提示词 prompt
以下是关于如何学习提示词（prompt）的全面指导： 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量，能让模型更准确地理解并完成所需任务。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 四、实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 七、具体学习步骤 1. 拥有一个大模型帐号，并熟悉与之对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替：。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档：。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-26
生成 ppt 内容的 prompt
以下是关于生成 PPT 内容的 prompt 相关信息： 角色方面包括专业推特新闻小编、好评生成器、PPT 生成器、周报生成器、文章打分器、英文日文翻译员、分享卡片生成器、邮件优化大师、专业书评人等。 周三【workshop】一起写 Prompts 成果展示小组 1 中，作者夙愿提到： 该 prompt 主要解决输入一个主题帮老师生成 PPT（场景不定）的问题。 使用该 prompt 的是教师（生成）和学生（阅读）。 目前的最好解决方案包括：提炼教学内容的核心概念确定主题；确定主题后增加提纲；对提纲进行关键词描述；根据关键词书写提纲下的摘要；生成的课件提纲、内容让用户确认是否需要修改。 成熟的案例参考： step 1（根据 PPT 大纲助手 GPTs 生成 PPT 大纲）：https://chat.openai.com/g/gOKorMBxxUpptdagangzhushou step 2（根据输入文本生成 PPT 内容 GPTs 生成 PPT 内容）：https://chat.openai.com/g/gYJs9jxVBHshuruwenbenshengchengpptneirong step 3（将生成的内容复制到 Marp Web 渲染简洁的 PPT）：https://web.marp.app/
2025-02-25
职场求职 prompt
以下是关于职场求职的相关内容： 岗位职责生成器：由小七姐创作，版本 1.3。可根据标准模板及用户需求，为从事人力资源岗位的初级用户快速生成岗位职责。需注意与用户对话时，考虑其经验和技能水平，生成的岗位职责应包含通用模块和业务专业模块。生成岗位职责后，可基于此提供 15 个面试问题，分任职资格、职业发展、业务能力三个模块。 AI 提示词工程师岗位技能要求： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 职场新人求助攻的案例：刚转正的 HR 要组织新员工培训，制造业公司新人 HR 要给 20 名 95 后校招生做入职培训等。 常见翻车急救包：如应对 AI 开始瞎编、答案太笼统、越改越跑偏等状况的方法。
2025-02-25
RAG工作流对话调试
RAG（检索增强生成）工作流主要包括以下几个阶段： 1. 问题解析阶段：接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，以用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段：接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本，整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。 RAG 的基本概念： RAG 是一种结合了检索和生成的技术，能让大模型在生成文本时利用额外的数据源，提高生成的质量和准确性。其基本流程为，首先给定用户输入（如问题或话题），RAG 从数据源中检索出相关文本片段（称为上下文），然后将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型（如 GPT），输入通常包含提示指导模型生成期望输出（如答案或摘要），最后从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 在实际调试预览中，例如： 1. 知识库检索部分：把输入的问题通过 Embedding 做向量化，使用语言模型优化问题、添加接近的检索词，知识库向量检索时抽取条件包含相似度 0.85，通过检索抽取出多个内容块。 2. 大模型对话部分：将相关信息传递给 LLM 最终得到 AI 的回答。
2025-01-06
RAG工作流对话调试
RAG 工作流主要包括以下几个阶段： 1. 问题解析阶段：接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，以用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段：接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本，整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。 RAG 是一种结合了检索和生成的技术，其基本流程为：首先，给定用户输入（如问题或话题），RAG 从数据源（如网页、文档、数据库记录）中检索出相关文本片段（即上下文）。然后，将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型（如 GPT），输入通常包含提示，指导模型生成期望输出（如答案或摘要）。最后，从大模型输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 在实际调试预览中，例如： 1. 知识库检索部分：把输入的问题通过 Embedding 做向量化，使用 qwen 语言模型优化问题、添加接近的检索词，知识库向量检索时抽取条件包含相似度 0.85，通过检索抽取出 11 个内容块。 2. 大模型对话部分：将相关信息传递给 LLM（大语言模型），最终得到 AI 的回答。
2025-01-06
怎么用coze智能体调试提示词 输出表格
以下是关于如何用 Coze 智能体调试提示词的相关内容： 大模型节点配置入门要点： 1. 输入与输出的变量名称可自定义，按习惯设定以便识别字段含义。 2. 输入方面，由于取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}，可直接选择引用。 3. 提示词区域中，因 LLM 需要根据输入信息处理，所以需两个双花括号写明输入项参数名，如{{input}}。 4. 输出方面，有几项子内容需生成就设置几项。 为让大模型理解最终输出形式要求，需在用户提示词最后添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意变量名称、对应的输出内容、输出格式要前后完全一致，否则会输出失败。 搭建 AI 智能体的配置过程： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”（测试下来，通义对提示词理解和执行效果最好）。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成上述步骤后，可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。
2024-12-04
如何加强对智能体的训练和调试
加强对智能体的训练和调试可以从以下几个方面入手： 1. 强化学习中的 Q 学习： 将所有状态动作对的 Q 值初始化为零，并设定状态奖励值作为初始化值。 由于智能体起初不知如何获得奖励，可能会探索很多状态，所以要定义训练长度（如 100 步）或训练达到某些状态，避免陷入学习无用状态行动的过程。 例如在网格世界中，智能体逐步探索环境，从目标状态到起始状态附近建立链条后，算法会快速收敛到解，并进一步调整找到最佳策略。 2. 在正式项目中部署智能体时的考虑： 尝试使用提示：在微调模型前先尝试用提示满足需求，只有提示无法满足质量、性能或成本目标时再考虑微调。 编写并测试提示：通过编写和测试提示验证任务可行性，作为微调基线。若提示已达标，微调可能进一步提升效果，否则微调成功可能性低。 关注数据质量：检查并确保数据质量，必要时删除或修正问题数据，高质量数据是模型优良表现的基础。 使用真实场景数据进行微调：即使数据不完美，只要能代表真实场景下的整体分布，就可用于微调。 保留测试集：不要将所有数据用于训练，留出部分作为测试集评估模型性能。 选择适当的模型规模：根据任务难度选择匹配的模型规模，过大或过小都可能影响效率和效果。 设立快速评估指标：制定可快速计算的评估指标，便于多次日常评估和快速迭代。
2024-08-19
协助调试pycharam代码的AI网站
以下是一些可以协助调试PyCharm代码的AI网站： 1. PyCharm AI Assistant: PyCharm AI Assistant是PyCharm内置的AI助手，可以提供实时的代码建议和错误分析。它可以帮助您识别代码中的潜在问题，并建议如何修复它们。 2. CodeSee: CodeSee是一个AI驱动的代码审查平台，可以帮助您发现代码中的问题并提高代码质量。它可以分析您的代码并提供有关潜在问题和改进机会的见解。 3. DeepCode: DeepCode是一个AI静态代码分析工具，可以帮助您识别代码中的安全漏洞、性能问题和编码错误。它可以扫描您的代码并提供有关如何修复这些问题的信息。 4. Infer: Infer是一个静态分析工具，可以帮助您识别代码中的潜在问题，例如内存泄漏和空指针引用。它可以扫描您的代码并提供有关如何修复这些问题的信息。 5. SonarQube: SonarQube是一个代码质量管理平台，可以帮助您跟踪和改善代码质量。它可以分析您的代码并提供有关代码复杂性、代码债务和安全漏洞的见解。 以下是一些在使用AI网站调试PyCharm代码时需要注意的事项： AI网站并非完美无缺: AI网站可能会提供错误或不准确的建议。因此，在使用AI网站调试代码时，请务必仔细检查代码并进行必要的更改。 AI网站无法替代人工审查: AI网站可以帮助您发现代码中的潜在问题，但它们无法替代人工审查。在发布代码之前，请务必由人工审查代码。 AI网站可能需要付费: 一些AI网站需要付费才能使用所有功能。在选择AI网站时，请务必考虑您的预算。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-05-11
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
你是一位政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。
2024-12-29
你是以为政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。
2024-12-29
声音情感分析
声音情感分析是一个新兴且具有广泛应用的研究领域。 在音乐方面，基于音频的情感分析利用先进的计算技术和机器学习算法来解读和理解音乐中的情感。其技术实现包括音频特征提取（如使用梅尔频谱图从原始音频信号中提取有用特征）、情感模型训练（利用长短期记忆网络等递归神经网络模型）以及情感预测（输出情感维度的量化值）。通过预测音乐片段的情感变化，还能实现无缝音乐过渡。其应用领域涵盖音乐治疗（帮助治疗师选择或创作适合特定情绪状态的音乐）、情感驱动的音乐推荐（为用户提供个性化听觉体验）、音乐创作辅助（指导作曲家和制作人调整作品）以及情感研究（供心理学家和社会学家研究音乐对人的影响）。 情感计算主要有“识别”“表达”和“决策”三个方向。“识别”是让计算机准确识别人类的情感，可以基于文本、语音、视觉、生理等数据进行情感分析，或者融合不同模态之间的信息。文本情感计算研究情感状态与文本信息的对应关系，语音情感计算研究语音包含的语言情感内容和声音本身的情感特征，视觉情感计算研究面部表情和肢体动作的情感识别，生理信号情感计算常用脑电、眼动、肌电、皮肤电、心电、呼吸信号等生理特征。“表达”是让计算机能够把情感以合适的信息载体表示出来，“决策”是利用情感机制来进行更好地决策。 在 TTS 数据整理中，声音标签包含性别、类别、风格、年龄、语言、领域、情感、人设等方面，例如女学姐音、男明朗清澈音等。
2024-12-25
让ai生成情感语录怎么带动情绪价值
以下是关于让 AI 生成情感语录带动情绪价值的相关内容： 可以参考品牌咨询专家的观点和相关文章，如刘润老师关于「情绪价值的赛道，拼的不是营销情绪，而是说服人心」的文章，了解情绪营销的重要性和实施策略。 以具体的产品为例，如江小白（白酒，适合跟家人之间聊心事谈感情）、霸王茶姬（奶茶，原叶茶胚，口感清新自然，适合跟朋友郊游享用）、lululemon（女士运动紧身裤，轻盈柔滑，修身弹力），给定产品品牌、品类、特点或使用情境，让大模型生成营销语句。 作为 AI 博主，需提供“情绪价值”，通过信息和趣味内容缓解用户焦虑，例如分享有趣的 AI 动态和提示词，让用户感到学习 AI 是轻松有趣的事。 提示词的详尽程度取决于应用场景，简单提示适合快速了解长文内容，详尽提示适合深入分析。初步使用简单提示，依据反馈不断改进更高效，同时建议避免过多轮会话，减少模型产生“幻觉”的可能性。
2024-12-19
AI情感计算
AI 情感计算是一个复杂且具有多面性的领域： 在与 AI 的交互中，如 Character.ai 这类产品，通过海量语料训练的大型语言模型能与人建立亲密感，多模态感知技术可分析人的情绪并给予反馈。但目前与 AI 的“爱情”更多是模仿出来的情感，在肉身化之前，无法满足生理刺激，可能只是一场虚无的梦。对于这种建立在虚拟上的情感的意义以及人们对其做出“承诺”的意愿存在疑问，不过“爱情”的定义本无标准，对于“人机之恋”还需长期观察，未来随着 AI 技术发展，人们的态度或会改变，我们需保持开放心态探索新情境下的人机关系。 1.7 AI 数字人的核心技术中，认知方面包含情感计算，此外还有知识图谱、自然语言处理等。 在 AI 摆摊项目中，体验型项目包括 AI 情感陪伴等。
2024-11-28