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如何与chat gpt高效的对话

Answer

以下是与 ChatGPT 高效对话的一些方法和步骤:

  1. 利用 ChatGPT 构建自定义聊天机器人:
    • ChatGPT 是一个 Web 界面,可进行会话并有交互式聊天界面。
    • 能使用大型语言模型构建如餐厅 AI 客户服务代理或点餐员等角色的自定义聊天机器人。
    • 需设置 OpenAI Python 包,聊天模型被训练成将一系列消息作为输入并返回生成的消息。
    • 定义辅助函数,如 getCompletion 函数和 generateResponse 函数,以实现与模型的交互和生成对话。
  2. 完成一个 AI 应用:
    • 在微信群中常见自动总结文章的 bot,可通过 OpenAI API 或其他家的 API 实现。
    • 包含获得 API Key(扣费凭证)、获取 API 的示例代码(通常在 Playground 里面)、将必要信息给 ChatGPT 整合等步骤。
    • 以 OpenAI API 为例,可在 https://platform.openai.com/api-keys 获取 API Key,通常需绑定支付方式。
    • 在 https://platform.openai.com/playground 获取 API 调用的示例代码,注意定义 SYSTEM 和 USER 值。
    • 可让 ChatGPT 继续帮忙写代码。
  3. 用于英文学习:
    • 推特博主的英语老师制作了 GPT 工作流,基于日常需求生成定制素材。
    • 具体使用方法:把整段 prompt 喂给 ChatGPT 并开新对话学习英文,ChatGPT 会扮演美国好朋友,返回更地道表达,对俚语加粗,举一反三给出更多例子,输入特定内容会输出对话回顾和推荐任务。
    • 建议开窗口复制 prompt,手机端操作,打电话练习口语和听力,结束后看回顾帮助阅读,群友在讯飞上做类似尝试效果不错。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

8.打造聊天机器人

使用大型语言模型的其中一个令人兴奋的方面是,您只需投入适量的努力即可使用它来构建自定义聊天机器人。ChatGPT是一个Web界面,通过它你可以使用大型语言模型进行会话,从而拥有一个交互式的聊天界面。但是,其中的一个很酷的功能是,您也可以使用大型语言模型来构建自定义的聊天机器人,为餐厅扮演AI客户服务代理或AI点餐员等角色。在这个视频中,您将学习如何自己做到这一点。我将更详细地描述OpenAI ChatCompletions格式的组件,然后您将自己构建一个聊天机器人。那么让我们开始吧。首先,我们将像往常一样设置OpenAI Python包。聊天模型(如ChatGPT)实际上是被训练成将一系列消息作为输入,并返回由模型生成的消息作为输出。虽然聊天格式旨在使此类多轮对话变得容易,但我们已经通过以前的视频看到,它对于没有对话的单一任务同样有用。下一步,我们将定义两个辅助函数。第一个是我们在所有视频中都使用的getCompletion函数。但是,如果你仔细看一下,我们给出了一个提示,但实际上在函数内部,我们是将这个提示放置到类似用户消息的消息中。这是因为ChatGPT模型是一个聊天模型,意味着它被训练成将一系列消息作为输入,然后返回一个由模型生成的消息作为输出。因此,用户消息是输入,而助手消息是输出。第二个辅助函数是generateResponse。这个函数将接受一个用户消息,并生成一个ChatGPT模型生成的相应助手消息。通过这两个函数,我们能够与AIGPT模型进行交互并生成对话。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

OpenAI API,YYDS[heading3]完成一个AI应用[content]在许多的微信群里,都有这样一类bot:你把公众号文章丢给他,他就会自动总结这篇文章。怎么做的呢?答:通过OpenAI API(或者其他家的API)。我们尝试完成的画,做法将包含以下几步:获得API Key(扣费凭证)获得API的示例代码(通常在Playground里面)将必要的信息丢给ChatGPT,让它帮你整合一下复制,站台,运行,然后看看效果[heading3]获得API Key[content]以OpenAI API为例,你可以在这个页面找到API Key:https://platform.openai.com/api-keys打开后,点击「Create new secret key」即可获取请注意:通常,你需要绑定支付方式,才可以获取有效Key[heading3]获得API使用的示例代码[content]以OpenAI API为例,你可以在Playground这个页面获取API调用的示例代码:https://platform.openai.com/playground并且可以将你和GPT的对话,转换成代码注意,这里有两个值可以定义,一个是:SYSTEM:对应ChatGPT里的Instructions,用来定义这个Bot的功能/特点USER:对应ChatGPT里,用户发出的信息这里,我将SYSTEM定义成了缩略信息助手,而在USER中输入了文章内容运行后,结果很令人满意点击右上方View Code,获取生成这一内容的示例代码[heading3]再问ChatGPT[content]顺着之前的对话,让ChatGPT帮我们继续写代码吧!...继续前文的对话...

📘 英文学习老师-口语听力阅读一体化练习

推特博主的英语老师制作了一个GPT工作流,基于每个人的日常需求生成定制素材。博主用了一段时间,简直超级棒,有外国同事问他周末是不是报了商务英语课哈哈。。。现在分享给大家具体使用方法:先把下面整段prompt喂给ChatGPT(建议开一个新的对话专门用来学习英文)然后ChatGPT会扮演你的美国好朋友,每当你输入英文和中文表达,ChatGPT都会返回更地道的表达,并且对其中的俚语部分加粗,更容易帮助你学习和记忆(将App提交到应用商店,我用了send out,chatgpt改成了push)同时针对你发送的话题,ChatGPT会举一反三,结合欧美流行的内容给出更多例子,帮助你更好理解和记忆(ChatGPT提供了一个美剧更新的例子,教会我一个新表达buzz)当你输入"Hey GPT,run the end of day task.",ChatGPT会输出今天的对话回顾,进行复习,并建议3个推荐的任务,以强化记忆1️⃣建议使用方式,开一个窗口,复制prompt2️⃣然后手机端打开这条历史记录3️⃣点右上角的🎧耳机图标,开始打电话4️⃣打电话又能练口语又能练听力。5️⃣结束之后看回顾,可以帮助阅读群友也写了一个类似的版本,并放在讯飞上做了尝试,效果不错

Others are asking
chatgpt现在进化到什么地步了
ChatGPT 目前的发展情况如下: 早期 OpenAI 推出 ChatGPT 时称其为一种模型,后来在帮助页面中又称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 GPT4 于 2022 年 8 月完成训练,是 OpenAI 的旗舰项目,特别强调指令遵循能力,但存在可靠性问题,还不是最终的进化完成体,不过综合能力优秀。 开发过程中,研究人员将指令型数据和聊天数据混合,希望创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型,结果表明 chat 模型使用更简单,能更好地了解并处理自身潜在局限性,展现出更连贯的特征和更稳定的行为。 ChatGPT 的出现标志着聊天机器人技术的巨大进步,为人机交互带来了更加自然、智能的体验。它的“Generative”是通过结合上文计算下一个字的概率生成内容,“Pretrained”是基于海量的预训练数据集学习知识。
2025-01-20
我有一段chatgpt提示词,我要如何应用它
以下是关于如何应用 ChatGPT 提示词的一些方法: 1. 对于“Prompt 逆向工程:让 ChatGPT 模仿任何作家,完美续写红楼梦”的提示词,您可以按照以下步骤应用: 对给定的文本进行分析,提炼其语气、写作风格、用词、句式等写作要素。 生成逆向提示词,并将其发送给 ChatGPT,让其以任意主题写出与给定文本风格类似的文章。 可将生成的提示词应用于如编写大学新生代表的演讲稿等文本创作场景。 2. 对于“📘英文学习老师口语听力阅读一体化练习”的提示词,应用方式如下: 先将整段提示词喂给 ChatGPT(建议开一个新的对话专门用来学习英文)。 然后,当您输入英文和中文表达时,ChatGPT 会返回更地道的表达,并对俚语部分加粗,同时针对您发送的话题举一反三,结合欧美流行内容给出更多例子。 输入“Hey GPT,run the end of day task.”,ChatGPT 会输出今天的对话回顾,并建议 3 个推荐的任务,以强化记忆。 建议开一个窗口复制提示词,在手机端打开历史记录,点右上角的耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 3. 对于“ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示”的提示词,应用时需注意: ChatGPT 会基于给定的图像描述使用 DALL·E 3 创建图像,并以纯文本形式总结用于生成图像的提示。 遵循相关政策,如翻译非英文描述、不创建超过 4 个图像、不创作特定人物形象等。 在生成字幕时,用三个形容词代替艺术家名字,包括相关艺术运动或时代,并提及主要媒体。 总是在标题开头提到图像类型,使人物形象描述多样化。
2025-01-18
我想让chatgpt和豆包辩论,辩论的主题是勒布朗詹姆斯和迈克尔乔丹,谁是历史第一人?请帮我设计给豆包和gpt的指令,以及辩论的规则,规则让有可看性,激烈性
以下是为您设计的给豆包和 ChatGPT 的指令以及辩论规则: 指令: 豆包和 ChatGPT 需充分运用各自掌握的篮球知识和数据,对勒布朗·詹姆斯和迈克尔·乔丹谁是历史第一人的问题进行深入辩论。 要求从球员的个人能力、团队成就、影响力、比赛数据等多个方面进行分析和论证。 辩论规则: 每位参与者有固定的发言时间,例如每次发言不超过 3 分钟。 发言顺序交替进行,先由豆包开始第一轮发言。 辩论过程中,不得使用侮辱性或攻击性语言,保持理性和客观。 每轮发言结束后,另一方有 1 分钟的提问和反驳时间。 辩论共进行 5 轮,最后一轮为总结陈词,时间为 5 分钟。 观众可以在辩论结束后进行投票,选出他们认为表现更出色的一方。 希望这样的设计能让辩论具有可看性和激烈性!
2025-01-17
不同厂家的AI产品是底层算法不一样吗?比如ChatGPT和豆包
不同厂家的 AI 产品底层算法通常是不一样的。 以常见的 ChatGPT 和豆包为例,ChatGPT 是由 OpenAI 开发的,其底层算法具有独特的特点和优势。而豆包是由字节跳动开发的,也有其自身的算法设计和优化。 在当前的 AI 领域,大多数 AI 应用程序都由大型语言模型(LLMs)驱动,其中只有几个基础模型,由少数几个组织创建。例如 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4,Google 有 Bard 等。 从相关的访问量数据来看,不同的 AI 产品在市场上的表现也有所不同。比如在某些月份,ChatGPT 的访问量较高,而豆包的访问量也在不断变化。但这并不能直接反映其底层算法的差异,只是从侧面反映了它们在用户中的受欢迎程度和使用情况。
2025-01-17
如何才能用CHAT GPT
以下是使用 ChatGPT 的相关方法: 1. 推特博主分享的英语学习工作流: 先把特定的 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,还会针对话题举一反三,结合欧美流行内容给出更多例子。输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务以强化记忆。 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. 注册、安装、订阅 ChatGPT 的一般流程: 引言:ChatGPT 是基于 GPT 架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发,是先进的自然语言处理工具,能理解和生成接近人类水平的文本。目前官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本,GPT3.5 免费但智能程度不如 GPT4,GPT4 的 PLUS 套餐 20 美金一个月,还有团队版和企业版,功能更多但费用更贵,一般推荐 PLUS 套餐。 注册谷歌账号:国外很多软件支持谷歌账号一键登录,注册过程支持国内手机号码和国内邮箱验证。 苹果系统安装、订阅 GPT4 教程: 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并充值,用于订阅付费 App。 使用 ChatGPT 4o: 开启对话:打开应用或网页,点击开始对话,会员在苹果或安卓手机购买的,电脑上都能登录。 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,选择声音体验语音对话。
2025-01-16
如何用好chatgpt
以下是关于如何用好 ChatGPT 的一些方法: 1. 对于产品经理: 步骤 1:进行原 SQL 输入,让 GPT 对需求有初步理解。 步骤 2:将真实的业务需求场景及现存问题输入给 GPT,通过多轮输入输出的讨论,强化 GPT 对真实需求的认知,以获取针对性的优化建议,并输出更符合需求的代码。 步骤 3:根据 GPT 给出的结果不断调试和优化,直至生成满足需求的新代码。例如,按照 GPT 提出的每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算数据、利用 CASE WHEN 合并查询约束条件基本相同的指标等优化思路进行操作。 2. 对于英文学习: 推特博主的英语老师制作了一个 GPT 工作流,基于个人日常需求生成定制素材。 具体使用方法:先把特定 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文),然后 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,并对俚语部分加粗,还会针对发送的话题举一反三,结合欧美流行内容给出更多例子。输入“Hey GPT,run the end of day task.”,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务以强化记忆。建议使用方式包括开窗口复制 prompt、在手机端打开历史记录、点右上角耳机图标打电话等,结束后看回顾可帮助阅读。 3. 对于苹果系统安装、订阅 GPT4: 步骤 1:在 AppleStore 下载 chatgpt,中国区需切换到美区才可下载,美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接。 步骤 2:通过支付宝购买苹果礼品卡并充值,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。 使用 ChatGPT 4o 时,可打开应用或网页开始对话,会员在苹果或安卓手机购买的,电脑上都能登录,还可切换到 ChatGPT 4o 版本体验语音对话功能。
2025-01-16
怎么描述能让gpt写出可靠的代码
要让 GPT 写出可靠的代码,可以参考以下方法: 1. 当需要进行复杂计算时,不要完全依赖 GPT 模型自身,而是指导模型编写并运行代码。 2. 特别地,指示模型将要运行的代码放入指定格式,例如使用三个反引号(backticks)。 3. 对于程序开发人员,可利用 GPT 生成代码,例如在求 1000 以内的所有质数时,先让 GPT 编写代码,然后开启新对话输入代码,再让模型充当代码执行器运行代码。 4. 编写代码时,GPT4 写复杂代码的能力更强。 5. 代码执行的另一个好用例是调用外部 API,可通过向模型提供说明如何使用 API 的文档和/或代码示例来指导模型。 6. 但需注意,执行模型生成的代码本身并不安全,任何试图执行此操作的应用程序都应采取预防措施,特别是需要一个沙盒代码执行环境来限制不受信任的代码可能造成的危害。
2025-01-22
GPT 文字转语音
以下是一些与 GPT 文字转语音相关的信息: AI Voice Generator 是一款使用 OpenAI 文本转语音的工具,链接为: GPTSoVITS 实现声音克隆,相关示例包括: 在游戏《神谕》中,ChatGPT 返回的中文文字通过 TTS 服务选择合适的声音播放出来,这里使用的是内部自研的 TTS 以及代码平台。
2025-01-21
gpt拒绝读取文件怎么办
GPT 拒绝读取文件可能是由于多种原因导致的。以下是一些可能的解决方法: 1. 检查提示的准确性和完整性,确保清晰明确地告知 GPT 需要读取文件以及相关的具体要求。 2. 对于简单提示修正可能解决问题,例如更准确地描述读取文件的目的、格式等。 3. 注意模型在处理复杂任务时可能出现的错误模式,如运行不正确的命令等,及时进行纠正和调整。 同时,在与 GPT 交互时,为了获得更好的效果,可以参考以下最佳实践: 1. 编写清晰的指令: 如果输出不符合期望,如过长或过简单,明确提出要求。 不喜欢某种格式时,展示期望的格式。 减少模型的猜测,提高获得满意结果的可能性。 2. 包含详细信息: 确保请求中提供重要的细节或上下文,以获得高度相关的回复。 3. 要求模型扮演角色: 通过指定角色,使模型的回答更具特色和针对性,提升输出质量。
2025-01-21
GPT和Claude哪个更好
GPT 和 Claude 各有优缺点。 从使用成本和便捷性来看: GPT3.5 免费,GPT4 20 美元一个月。但使用 GPT4 需要梯子,需要 Gmail 注册,还有被封禁的可能。 Claude 无需梯子,使用相对便捷。 从回答准确性和上下文衔接方面: GPT 回答问题更准确,上下文衔接更好。 从传统安全能力方面: Claude2 在传统安全测评中遥遥领先,取得最高分 83.00,高出第二名 15 分。 GPT 系列在安全能力测评上呈现不稳定的情况,超过 GPT3.5 的国内模型有 14 个,GPT4表现不尽如人意。 此外,在一些工具性格式的优化上,Claude 对 xml 格式做了点优化,GPT 对 json 做了点优化。在创作内容方面,两者也各有特点。总之,哪个更好取决于您的具体需求和使用场景。
2025-01-20
目前最高效的ai编程应用是什么
以下是一些目前高效的 AI 编程应用: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 生成性 AI 作为程序员的助手是最早的应用之一,其在大量代码库上训练,在程序员编码时给出建议,效果出色。但在编程中正确性至关重要,如研究发现 40%的 AI 生成代码包含漏洞,用户需在生成足够代码提升生产力和检查正确性之间找到平衡。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。 在写作方面,最佳免费选项有 Bing 和 Claude 2,付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT 。目前 GPT4 仍是功能最强的人工智能写作工具,可在 Bing(选择“创新模式”)免费访问或购买 ChatGPT 订阅访问。Claude 紧随其后,也有有限免费选项。这些工具也被集成到常见办公应用程序中,如 Microsoft Office 将包括由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。
2025-01-19
高效微调技术-LoRA 全量微调与少量参数微调
以下是关于高效微调技术 LoRA 全量微调与少量参数微调的相关信息: LoRA 微调: 微调脚本: 脚本见: 具体实现代码见: 单机多卡的微调可以通过修改脚本中的include localhost:0来实现。 加载微调模型: 基于 LoRA 微调的模型参数见:基于 Llama2 的中文微调模型,LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。 通过加载预训练模型参数和微调模型参数,示例代码中,base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径,finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 全量参数微调: 微调脚本: 脚本见: 具体实现代码见: 加载微调模型: 对于全量参数微调的模型,调用方式同模型调用代码示例,只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外,关于微调还有以下补充信息: 微调模型意味着改变模型的权重,现在微调变得越来越容易,因为开发了许多技术并建立了代码库。 像 LoRA 这样的参数高效微调技术只训练模型的小部分稀疏片段,模型大部分保持基础模型状态,效果好且成本低。 微调技术上更为复杂,需要更多技术专业知识,包括人工数据合同承包商的数据集和复杂的合成数据流程,会减慢迭代周期。 SFT(有监督的微调)相对简单明了,RLHF(基于人类反馈的强化学习)则是非常研究性的领域,难度大,不适合初学者。 目前除了传统的全量训练和 freeze 冻结某些层方式,还发展出了很多种高效的微调方法,如 LoRA、Prefix Tuning、PTuning、Prompt Tuning、AdaLoRA、3、MultiTask Prompt Tuning 等。本篇主要采用 LoRA 方式,主要思路是训练一个参数量较小的分支,然后再与底模合并,从而在模型中注入新的知识。
2025-01-06
如何写出高效提示词 prompt
以下是关于如何写出高效提示词 prompt 的一些建议: 1. 明确任务:清晰地定义任务,例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,在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁:尽量使 prompt 简洁明了,避免过多信息导致困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于 AI 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 prompt,可能需要多次迭代。 此外,还需注意以下几点: 对于星流一站式 AI 设计工具: 输入语言方面,不同基础模型对输入语言有不同要求,有的使用自然语言,有的使用单个词组,且支持中英文输入。 写好提示词可参考:利用预设词组、保证内容准确(包含人物主体、风格等要素)、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容,还可使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 Prompt 的专场教程 基础篇: Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 支持英语和 emoji,可参考提示词字典。 语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag,改变 tag 权重有两种写法,还可进行 tag 步数控制。
2025-01-06
怎么跟AI高效提问
以下是跟 AI 高效提问的一些方法和要点: 1. 明确角色和任务:例如,在提供法律建议时,赋予 AI 专注于民商事法律领域、擅长案例研究等角色,以利用其数据处理和模式识别能力。 2. 组织 Prompt:使用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项,运用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来使建议更有条理。 3. 遵循特定格式:格式为【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。 4. 讲清楚背景和目的:在提问时梳理清楚背景信息和提问目的,如律师处理交通事故案件时详细描述案件事实和依据法规询问责任划分。 5. 学会提问技巧:使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制,以提高回答准确性。 6. 拆解工作流程:将复杂任务分解为更小、更具体的环节,便于 AI 精确执行。 7. 运用不同学科思维模式:强调如工程思维、设计思维等,更好地引导 AI。 8. 把 AI 视作多个智能体:每个智能体是不同领域的专家,通过统筹实现复杂任务的有序协作和高效完成。
2024-12-23
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
如何高效给AI指令
要高效给 AI 指令,需要注意以下几个方面: 1. 清楚表达自己的意图:这并非易事,若表达不清,AI 难以理解和帮助您,例如“五彩斑斓的黑”这类模糊表述。 2. 让 AI 明白所有相关的上下文:人与人沟通时常见的错误是假定对方明白所有上下文,与 AI 交流也如此,需思考如何交代及交代多少上下文。 3. 将复杂的任务拆分成简单的任务:好的管理者会帮助员工拆分复杂任务,对让 AI 做事也是同理,合格的提示工程师需将复杂任务拆分为几个简单任务让 AI 完成,甚至组建工作流让多个 AI 智能体协同完成。 4. 精确控制 AI 做事。 此外,在某些情况下,我们只需给 AI 下达明确命令完成一次性任务,如制作插件、编写脚本等。但当期待提高,希望从繁琐日常任务解脱时,需了解 AI 编程的边界和限制。遵循以下编程准则: 1. 能不编,尽量不编:随着技术发展,多数需求能找到现成软件解决方案,优先找线上工具,其次找插件,最后是本地应用;对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到才考虑自己编程,编写时要以终为始,聚焦目标。 ICIO 框架是一种结构化的提示词设计方法,由四个关键部分构成: 1. Instruction(指令):是核心要素,编写时应简洁明了、具体详细、行动导向、单一任务。 2. Context(背景信息):提供任务相关背景,包括任务目的、目标受众、相关背景、限制条件、角色扮演等。 3. Input Data(输入数据):为 AI 提供执行任务所需具体信息或数据,并非所有任务都需要。 4. Output Indicator(输出引导):指导 AI 构建和呈现输出结果,包括格式要求、语气风格、长度限制、结构指引、特殊要求、评估标准等。
2024-12-18
对话流的作用
对话流在不同的场景中具有多种作用: 在与律师相关的场景中,其工作流设计要点包括: 有独特的欢迎语,如“十方诸天尊,其数如沙尘,化形十方界,普济度天人。灵机应召来也!”,能改善心理状态,还可根据需求灵活变化。 设计了检查环节,若觉得不对劲偏离要求,可通过“守符诏令”指令重新发挥效力。 采用对话式、分模块每次确认的形式,最终生成质量往往更高。 请用户检查写作方案是否符合要求,重点关注操作建议的具体性、清晰性和对实际解决问题的帮助,若不满意会重新生成。若满意则进一步深化写作,每次对话输出文章的一个部分。 在 Coze 平台中,工作流是核心概念,它是一系列有序的任务或操作,用于完成特定的业务流程。适用场景广泛,如多步骤任务、插件调用、数据处理等。通过可视化方式将不同功能模块串联,可更直观地设计和管理复杂任务,提高开发效率和系统可维护性。创建工作流一般建议直接在 bot 里新建,若创建的工作流不见了,可在首页工作空间资源库工作流中查找。 在 LangGraph 中,构建图时从一个节点开始,用用户当前信息预填充状态。每个小工作流程包含 5 个节点:enter_、助手、_safe_tools、_sensitive_tools、leave_skill。由于工作流程相似,本可定义工厂函数生成,但教程中会逐一明确定义,如创建航班预订助手、租车助手、酒店预订、旅行预订助手和主助手等工作流程图。
2025-01-18
对话框架都有哪些
以下是一些常见的对话框架: 1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架: ChatGLM36B:第三代 ChatGLM 对话模型,采用全新 Prompt 格式,原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36Bbase:第三代 ChatGLM 基座模型,采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略,在 10B 以下基础模型中性能最强,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36B32k:第三代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32k:第二代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32kint4:ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B:第一代 ChatGLM 对话模型,支持中英双语,基于 General Language Model架构,具有 62 亿参数,结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署,上下文 token 数为 2K。 2. COSTAR 框架: 定义:指明文本的整体风格,包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。 重要性:不同风格适合不同场合,如学术论文和社交媒体帖子。 示例:科学论文需正式语言和客观语气,博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。 Tone(语气) 定义:设定文本的情感基调,确保符合预期氛围。 重要性:正确语气可建立与读者联系,传达适当态度。 示例:商业计划书需正式、专业且有说服力语气,产品评测可采用轻松幽默语气。 Audience(受众) 定义:明确回答或文本的目标读者。 重要性:了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。 示例:专业人士可用行业术语和复杂概念,大众需简化语言避免专业化术语。 Response(回复) 定义:指定最终输出的形式和结构。 重要性:正确格式使信息更易理解和消化。 示例:详细分析报告按标准报告格式组织,简单问答可直接列表呈现答案。
2025-01-14
如何利用多轮对话做Agent问答
利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑: 1. 从产品角度: 思考用户为何想使用,例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境,从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格,比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导,负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间,如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力,如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析,甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式,通过多角色互动设计,让用户体验多层次对话,从基本问答到深度讨论,逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块: 自然语言交互方面:LLM 应具备多轮对话能力,能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复,还应具备出色的生成能力和意图理解能力,但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面:包括语言知识(词法、句法、语义学和语用学)、常识知识(如药和伞的用途)、专业领域知识(如编程、医学),但要注意知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面:具备记忆机制,存储过去的观察、思考和行动,通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆,Agent 能检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面:基于证据和逻辑进行推理,这对解决问题和决策至关重要。
2025-01-08
是不是可以跟任何大模型进行对话
一般来说,可以跟很多大模型进行对话。以下是一些常见的方式: 1. 对于 Llama3 大模型: 下载大模型主要是为了与之对话,或者称为使用其进行推理。 有两种对话方式,可使用 API 或部署简单界面。面向小白,这里主要介绍部署界面的方式。 例如,在 /root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相关内容,然后启动 Webdemo 服务,按照指示映射端口,在浏览器中打开相应链接即可看到聊天界面。 2. 对于 Llama 大模型: 首先编译,为利用 Metal 的 GPU 可用特定命令编译。 去指定网址下载模型。 llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用,启动 server 后默认监听 8080 端口,打开浏览器就可以对话。 3. 对于通过 Open WebUI 使用大模型: 访问指定网址,使用邮箱注册账号。 登陆成功后,Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力(让模型根据文档内容回答问题)两种使用方式。如果要求不高,已实现通过 Web UI 与本地大模型对话的功能。 需要注意的是,不同大模型的访问速度和回答效果可能存在差异,例如 ChatGPT 访问速度快是因为其服务器配置高,回答效果好是因为训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2025-01-07
我是否可以在飞书上传我的相关文档,然后把这些文档作为知识库进行对话,若可以,如何操作
在飞书上可以上传您的相关文档并将其作为知识库进行对话。具体操作如下: 1. 您需要一个额外的软件:AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 2. 在 AnythingLLM 中,有一个 Workspace 的概念,您可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。操作步骤为: 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,AnythingLLM 提供了两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和您上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 另外,您还可以参考以下操作在飞书上创建知识库并上传文本内容: 登录 。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认(一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的)。 在单元页面,单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式(默认是文本格式),然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。上传方式如下: 本地文档: 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式: 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符:选择符合实际所需的标识符。分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则:替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址。单击下一步完成内容上传和分片。
2025-01-07
多轮对话怎么做
多轮对话的实现方式如下: 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识,保持一致,然后再开始创作,这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括: 约束的弹性,在探索阶段给 AI 一定自由空间,而 prompt 一般是强约束的,更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪,情绪化能局部提升 AI 效能。 共识,您的理解和 AI 的理解要高度一致,在高共识性的背景下,调整和控制会更有效。 3. 注意事项: 如果经历很多轮的对话,可能会导致此次对话超过模型的 token 限制,ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后,可以新建一个聊天窗口,把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT,重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中,多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验,需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题,并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成,单次交互无法达成,所以需要将测试形式进行转换,先解决“指代消解”的问题,然后再进行下一轮答复。
2025-01-07