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请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案,包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。

Answer

以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案:

项目介绍: 智能家居安防系统是利用人工智能技术,对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术,旨在提升家居安防的效率和可靠性。

商业模式: 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入,同时提供定期的维护和升级服务,用户按需订阅。

竞品分析: 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势,新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。

行业分析: 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视,需求不断增长。同时,技术的进步也为行业发展提供了有力支持。

经营规划:

  1. 产品研发:不断优化智能安防设备的性能和功能。
  2. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。
  3. 客户服务:建立完善的售后服务体系,提高用户满意度。

风险评估:

  1. 技术风险:如技术更新换代快,需要持续投入研发。
  2. 市场风险:竞争激烈,市场份额可能受到挤压。
  3. 法律风险:需符合相关法律法规和标准。

融资规划: 根据项目的发展阶段和资金需求,制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。

需要注意的是,以上方案仅为初步框架,具体内容还需要进一步深入调研和细化。

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

References

国家人工智能产业综合标准化体系建设指南.pdf

人工智能行业应用重点领域包括智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等。1.1.智能制造标准。规范人工智能在工业领域的融合应用,围绕智能工厂、智慧供应链建设中的智能化技术要求,开展工业知识表达、工业知识图谱构建、工业场景大模型等标准研制。2.2.智能家居标准。规范家居智能硬件、智能软件、智能网联、服务平台和应用平台等技术要求,促进智能家居产品的互联互通,提升智能家居在室内环境、安防监控等场景的用户体验。3.3.智慧城市标准。规范智慧城市建设、治理、生态宜居等智能化技术要求,提升人工智能系统在城市经济发展、韧性构建、社会治理、辅助决策中的应用水平。4.4.科学智算标准。规范人工智能规模化应用加速基础科研的相关标准。结合农业、工业、服务业等应用人工智能技术的需求,加快开展智慧农业、智慧能源、智慧环保、智慧金融、智慧物流、智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧文旅等领域标准研究。[heading2](六)安全/治理标准[content]安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。1.1.安全标准。规范人工智能技术、产品、系统、应用和服务等全生命周期的安全要求,包括基础安全,数据、算法和模型安全,网络技术和系统安全,安全管理和服务,安全测试评估,安全标注,内容标识,产品和应用安全等标准。2.2.治理标准。结合人工智能治理实际需求,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,人工智能治理支撑技术;规范人工智能全生命周期的伦理治理要求,包括人工智能伦理风险评估,人工智能的公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,人工智能伦理审查等标准。

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和203.本段所指的风险只涉及那些通过开发或设计高风险人工智能系统或提供充分的技术信息可以合理减轻或消除的风险。4.第2款第d项提及的风险管理措施应适当考虑第二章规定的各项要求的综合应用所产生的影响和可能的相互作用,以便更有效地将风险降至最低,同时在执行措施以满足这些要求时实现适当的平衡。5.第2款第d项所述的风险管理措施应使与每种危险相关的残余风险以及高风险人工智能系统的总体残余风险被判定为可以接受。在确定最合适的风险管理措施时,应确保以下几点:(a)通过充分设计和开发高风险人工智能系统,在技术上可行的情况下,消除或减少根据第2款确定和评估的风险;(b)酌情实施适当的缓解和控制措施,以应对无法消除的风险;(c)根据第13条的规定提供必要的信息,并酌情对部署者进行培训。出于消除或减少与使用高风险人工智能系统有关的风险的考虑,应适当考虑部署者的技术知识、经验、教育、预期培训以及意图使用该系统的假定环境。6.应测试高风险人工智能系统,以确定最适当和最有针对性的风险管理措施。测试应确保高风险人工智能系统能始终如一地达到预期目的,并符合本章规定的要求。7.测试程序可包括根据第60条在真实世界条件下进行的测试。8.对高风险人工智能系统的测试应酌情在整个开发过程的任何时候进行,无论如何应在投放市场或提供服务之前进行。应根据事先确定的指标和概率阈值进行测试,这些指标和阈值应适合高风险人工智能系统的预期目的。

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如何设计市场洞察、战略研究、战略规划的提示词
以下是关于设计市场洞察、战略研究、战略规划提示词的相关内容: 在人工智能迅速发展的当下,提示词工程成为企业领导者需掌握的关键技能。提示词工程是设计和优化输入到 AI 系统指令的艺术与科学。但简单提示词存在局限性,无法满足复杂商业需求,因此出现了如思维链、思维树、思维图等高级技巧,能引导 AI 进行更深入分析、探索多种可能性及处理复杂推理任务。 在设计与市场洞察、战略研究、战略规划相关的提示词时,需考虑以下关键要素和框架: 对于市场洞察: 1. 目标市场:定义产品的目标用户群体和市场定位。 2. 用户需求:列出用户的核心需求和痛点。 3. 竞争分析:分析竞争对手的优势和劣势,确定差异化策略。 对于战略研究: 1. 产品定位:明确产品在市场中的独特卖点。 2. 功能性需求:描述产品必须实现的具体功能。 3. 非功能性需求:包括性能、安全性、可用性等要求。 对于战略规划: 1. 市场趋势:考虑当前市场趋势和未来发展。 2. 商业目标:与业务目标和战略保持一致。 3. 资源分配:规划实现产品所需的资源。 4. 风险评估:识别可能的风险和应对策略。 此外,以 Claude 的 5 层 Prompt 体系为例,可将任务细分,为每个子任务设计专门的 Prompt 并整合结果。同时,Prompt 工程是快速发展的领域,需不断学习和实验,包括关注行业动态、参与社区讨论、建立个人实验日志、跨领域学习以及建立评估体系,如定义成功标准、实施 A/B 测试、收集反馈等,以不断优化 Prompt 设计技巧。
2025-02-14
ai职业规划和跳槽找工作
以下是关于 AI 职业规划和跳槽找工作的相关内容: 对于学生和应届毕业生: 职业选择和规划:通过了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估自身兴趣和技能,选择合适路径并制定详细规划。 技能提升:依据职业目标获取个性化学习建议和资源,为就业做准备。 对于职场新人和职业转换者: 职业发展指导:根据自身职业目标和市场需求制定发展计划,明确短期和长期目标。 职业转型支持:对于从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者,提供转型路径和必要技能培训资源。 对于企业: 人才招聘和培养:评估应聘者 AI 技能水平,选择合适候选人,为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议,培养内部 AI 人才。 员工职业发展:为员工制定个性化职业发展计划,提供持续指导和培训,提升满意度和留任率。 对于教育机构: 职业指导服务:将相关产品作为学生职业指导一部分,帮助了解 AI 领域职业机会和发展路径,提升就业率。 课程设计和优化:根据市场需求和学生职业规划优化课程设置,提供针对性 AI 技能培训。 对于职业咨询师: 辅助工具:使用相关产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估,提升咨询服务质量和效率。 数据支持:基于产品提供的市场数据和职业趋势分析,为客户提供更全面和前瞻性的指导。 在 AI 时代,技术专业人士需发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者,需重新思考职业生涯规划,学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 2024 年,时代浪潮从移动互联网应用转向 AI 应用。一方面行业大佬预判这是比移动互联网更大的红利;另一方面个人面临就业或创业选择,此时对行业和趋势的判断尤为重要。从务实角度,以自身信念和目标预判未来 10 年是可行的,如雷军、傅盛等的经历。00 后也有越来越多人创业当老板或加入创业公司。
2025-01-27
AI智能体对个人工作及职业规划的启示
AI 智能体对个人工作及职业规划具有多方面的启示: 在职业规划方面: 1. 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景,了解未来趋势。 2. 技能评估与提升:通过测评工具评估当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐:根据兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化建议。 4. 职业发展规划:结合个人情况和市场需求,制定详细的短、中、长期职业发展计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 在个人工作方面: 1. 掌握基本概念和潜在影响:对于生成式人工智能,应迅速了解其基本概念和潜在影响,无需深入技术细节,重点在于理解其对工作方式和行业格局的革新。 2. 应用现有产品和工具:深入了解市场上的人工智能产品和工具,并积极应用于实际工作,通过实践学习其优势和局限性。 3. 学习提示词技术:掌握提示词技术,编写清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果,提升工作效率和产出质量。 4. 探索构建智能体:构建智能体,赋予其特定角色和任务,协同工作,提高工作效率和创新能力。 总之,AI 智能体为个人提供了提效的可能,如同拥有数字员工,在职业规划和工作中都能发挥重要作用。
2025-01-22
利用布鲁姆分类法,规划我的AI学习路径
以下是利用布鲁姆分类法为您规划的 AI 学习路径: 1. 记忆: 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解。 查看入门课程。 2. 分析: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 应用: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 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。
2025-01-13
我是0基础,请你帮我规划学习AI知识的路径。
以下是为 0 基础的您规划的学习 AI 知识的路径: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列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)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 六、长期学习与成长 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自己的成就。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。 如果您的学习方向偏向技术研究: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习方向偏向应用: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-01-13
请帮我做一个智能制造整体规划蓝图
很抱歉,目前知识库中没有关于智能制造整体规划蓝图的相关内容。但一般来说,智能制造整体规划蓝图需要考虑以下几个关键方面: 1. 生产流程优化:对现有生产流程进行详细分析,找出瓶颈和可优化的环节,引入自动化和智能化技术提高生产效率和质量。 2. 设备智能化升级:评估现有设备的智能化水平,逐步更新和升级设备,实现设备之间的互联互通和数据共享。 3. 数据管理与分析:建立完善的数据采集、存储和分析系统,挖掘数据中的潜在价值,为决策提供支持。 4. 人才培养与团队建设:培养具备智能制造知识和技能的人才,组建跨领域的团队来推动项目实施。 5. 供应链协同:加强与供应商和合作伙伴的协同,实现供应链的可视化和智能化管理,提高供应链的响应速度和灵活性。 6. 质量控制与追溯:建立智能化的质量检测和追溯体系,确保产品质量的稳定性和可追溯性。 以上只是一个初步的框架,具体的规划蓝图需要根据您企业的实际情况和需求进行深入调研和定制化设计。
2025-01-10
AI与安防行业有哪些应用
以下是为您整理的关于 AI 与安防行业应用的相关内容: 在安防行业中,AI 有着多方面的应用。一方面,创业公司虽然在 AI 视觉识别方面更具优势,但需要从头学习研发硬件产品和搭建营销体系。而像海康这样的安防行业巨头,每年能卖出数百亿元硬件产品,拥有完善的供应链和销售体系,只是需要引入 AI 技术。 大模型时代,创业公司面临的对手从海康威视换成了资源更多、决心明确的 BAT 和字节等大公司。新技术的创业如同与大公司赛跑,竞赛结果取决于新技术颠覆原有体验的程度、进入门槛的高低、赛道的长短,以及能否找到新生态,包括新的供应链、新的硬件载体、新的渠道和新的需求与用户来源。 此外,AI 已经在安防的许多方面带来了重大进展和效率提升。例如,AI 可以安静地自动化我们日常活动的某些方面,从监控交通以使通勤更顺畅,到检测银行账户中的欺诈行为。AI 还在工业中的大规模安全关键实践中发挥了作用,如控制核聚变过程,并被用于加速科学进步,如发现新药或应对气候变化所需的技术。 同时,AI 工具可用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击的影响,增加恶意行为者威胁的严重性。大模型的出现使技术知识或技能较少的黑客能够生成具有恶意软件交付能力的网络钓鱼活动。
2025-02-14
数据分析产品的智能体有哪些
以下是一些常见的数据分析产品的智能体类型: 1. 简单反应型智能体:根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接控制加热器。 2. 基于模型的智能体:维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来的状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体:具有明确的目标,能根据目标评估不同的行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统,有明确目的地并规划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体:不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体,根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体:能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 此外,还有一些具体的数据分析产品智能体,如颖子团队的“市场分析报告”生成智能体,它能根据输入的行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告,数据化呈现且附带信息来源网址便于校正,适用于企业管理层、投资者、创业者、营销人员等,可减少信息收集时间,聚焦决策判断。 在智谱 BigModel 开放平台工作流搭建中,也有相关的智能体节点,如具有自主规划任务、使用工具、记忆的 Agent 节点。
2025-02-17
如果我想做数据分析,用什么AI不用翻墙,且免费
以下是一些不用翻墙且免费的可用于数据分析的 AI 工具: 1. Mistral 发布的全新聊天应用:基于 Pixtral Large 124B 多模态模型,支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。亮点包括网络搜索工具获取最新信息、写作画布功能适合文档创作与协作、高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。在线体验网址: 。 2. 亚马逊实验环境平台:安全性和体验不错,在国内不用翻墙就可体验,对有云需求和免费体验模型的伙伴有帮助。目前加入该平台的模型厂商包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral 和 Amazon。但该测试网址目前只能记住添加的模型,无法像 Claude、GPT 网页一样记住过往交流信息。 在进行数据分析时,您可以利用 AI 进行信息收集,例如与权威网站结合获取关键数据,辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,不过最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。
2025-02-16
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的?
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据,以下是一些建议的步骤: 1. 数据获取与预处理: 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理,例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算: 按照用户需求的维度(如板块、国家、品牌等)对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成: 使用合适的图表库(如 matplotlib、Seaborn 等)将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析: 通过比较不同维度的数据,找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面,您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如,使用 Pandas 库进行数据处理和分析,使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助,如果您在实现过程中遇到具体的技术问题,欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
有什么适合销售的AI数据分析及方案梳理的工具
以下是一些适合销售的 AI 数据分析及方案梳理的工具: 1. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce 的 AI 工具,能通过分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务,让销售团队专注关键方面。 2. Clari:专门从事智能收入运营的软件,以创建高度准确的收入预测能力闻名,能统一各种来源数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 3. Hightime:销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时研究。 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片,展示产品特点。 6. 价格策略:AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 以下是部分 AI 应用示例: 1. 图虫网:AI 摄影作品销售平台,利用图像识别、数据分析技术,为摄影爱好者提供作品销售渠道,市场规模达数亿美元。 2. 网易云音乐音乐人平台:AI 音乐作品发布平台,运用音频处理、数据分析技术,为音乐创作者提供作品发布等服务,市场规模达数亿美元。 3. 好好住 APP:AI 家居用品推荐平台,通过数据分析、自然语言处理技术,根据用户需求推荐家居用品,市场规模达数亿美元。 4. 东方财富网投资分析工具:AI 金融投资分析平台,借助数据分析、机器学习技术,分析金融市场,提供投资建议,市场规模达数十亿美元。
2025-02-15
我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架,提供下prompt样例
以下是几种适用于在飞书上构建企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架及样例: 1. ICIO 框架: 指令:明确执行的具体任务,如“分析企业每日利润表并生成详细报告”。 背景信息:提供执行任务的背景信息,如“企业近期业务拓展,成本有所增加”。 输入信息:大模型需要用到的一些信息,如“利润表的各项数据”。 输出信息:明确输出的具体信息的要求,如“报告以表格形式呈现,包含各项利润数据的同比和环比变化,并给出简要分析”。 2. BROKE 框架: 背景:说明背景,如“公司处于业务增长阶段,需要密切关注利润情况”。 角色:设定特定的角色,如“利润表分析专家”。 目标:明确任务的目标,如“准确分析每日利润表,为管理层提供决策支持”。 关键结果:明确可以衡量的结果,如“报告中的分析结论能帮助管理层制定有效的成本控制策略”。 调整:根据具体的情况,来调整具体的结果,如“根据市场变化调整利润分析的重点”。 3. CRISPIE 框架: 能力和角色:期望大模型扮演的角色洞察,如“专业的财务分析师”,提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明:简洁明了的说明希望完成的任务,如“对每日利润表进行全面深入分析”。 个性:回应的风格、个性或者方式,如“以简洁明了、数据准确为特点”。 实验:提供多个回答的示例。 4. 情境框架: 情境:描述当前的情况,如“企业面临市场竞争,利润波动较大”。 任务:明确要完成的任务,如“分析每日利润表,找出利润波动的原因”。 行动:说明采取的行动,如“对各项收入和成本进行详细比对”。 结果:阐述期望得到的结果,如“生成包含原因分析和建议的报告”。
2025-02-14