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我想要学习prompt,请你推送10篇知识库相关文章给我

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云中江树- LangGPT 提示词

[1.LangGPT社区年度分享:AI交流的艺术](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YTnWwiGFZi37wqkzjvjcwuown7b?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)[2.系统论述文章:构建高性能Prompt之路—结构化Prompt](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OsEowcI67i6UBMk5ztac4Tsrned?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)[3.如何让LLM应用性能登峰造极](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LSlHw3FbWiNZupkBOVXcl7aVnrf)[3.Prompt进阶—提示链(Prompt Chain)和多提示词协同](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LOt0wYe5jiqbP0kafxqcWta2nnL?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)[4.Agents基石|提示词结构化方法论和实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UIhhwy31bifLL5knakfcAn00nMg)[5.提示工程培训:入门到精通系列课程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NzStwHsNei0LqPkzWGocja90nPd?table=tblp81WDObH3I20H&view=vewM2PB3Iu)

从原理到应用一次讲清楚 Prompt

原创小宝聊AI小宝聊AI 2024-01-30 00:12发表于浙江小宝聊AI十年大厂架构师,专注于大模型技术和应用29篇原创内容公众号本文长度5000字阅读时长预计需要20分钟本文目录一、什么是Prompt二、用更加专业的方式定义Prompt三、用数学来理解Prompt四、NLP发展的四大范式五、为什么Prompt可以减少幻觉六、Open AI()提供的最佳实践七、可以直接使用Prompt的关键框架八、为什么使用框架的效果好[heading2]1、什么是Prompt[content]简单来说,其实是一套你和大模型交互的一种语言模板。通过这个模版,你可以输出你对于大模型响应的指令,用于大模型应该具体做什么指定,完成什么任务,如何处理具体的任务,并最终输出你期望的结果。虽然大模型具有基础的文字能力,能够理解你对于模型说的大部分话,但是为了达成大模型更好的回答效果,需要通过Prompt,来提升模型返回的准确性。如果说,过去的时代,人机交互的主要方式是通过代码,那么我认为在大模型时代,交互语言的主要方式其实是Prompt。[heading2]2、用更加专业的方式定义[content]Prompt大模型的本质是一个基于语言的概率模型,他返回他觉得概率最大的内容。如果是直接问大模型,没有提供Prompt,相当于大模型随机给出他的答案。有了Prompt,其实是给了一个模板,这个模板包括了对于模型的要求,输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。

目录:最佳实践 🔥

收录几篇不错的prompt文章|多行文本|标签|备注|附件|链接||-|-|-|-|-||Prompt到底是什么?为什么我们坚信Prompt是未来?||||[https://mp.weixin.qq.com/s/sNke1pBvI-qNgP3193d45g](https://mp.weixin.qq.com/s/sNke1pBvI-qNgP3193d45g)||13条咒语挖掘GPT-4最大潜力,Github万星AI导师火了,网友:隔行再也不隔山了||||[https://mp.weixin.qq.com/s/BJpGQE4SWPBC8Ncha8XaIA](https://mp.weixin.qq.com/s/BJpGQE4SWPBC8Ncha8XaIA)||如何计算token||||[https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb](https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb)|[heading1]子页面目录

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雪梅may的100天AI学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 100 天 AI 学习笔记的相关内容: 作者介绍: 适合人群:适合纯 AI 小白,可参考日记了解学习路径。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:在半年多时间跨度中,有空时学习,并非每天依次进行。 学习状态:2024 年保持较好状态,不仅学 AI,还看了 33 本书。 费用情况:学习资源免费开源。 第九阶段:学以致用,开源分享 May 花时间复盘过去半年的学习日记,有很棒的发现。 学习路径:迈出第一步→大量学习输入→疯狂模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径:输入→模仿→自发创造,是真实实践得出的规律。 虽费曼学习法主张教会别人是最好学习方式,但开始时自学、输入为主。 现在有分享自信,写学习日记和感受已是分享,后续会有更多分享。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 从 24 年 5 月到 25 年 2 月,学完 100 天,仍未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油是一种方式,还需更好的正反馈继续坚持。
2025-04-08
2024年10月的AIPO活动相关云文档在哪儿?
以下是与 2024 年 10 月的 AIPO 活动相关的云文档: :包含关于 AI 模型训练的介绍与讲解,如 Eagle 插件批量收藏 3D 图表、不同步数训练时间、使用 MZ 数据集训练 Flux、云服务器训练流程、训练集收集要求、训练模型的时机、角色一致性表现、云服务器训练集设置、模型训练参数设置、模型训练启动与等待等内容。 》,列举了美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司。 :包含 2024 年 10 月 24 日娜乌斯佳:AIGC 商业片落地经验分享等多个日期的智能纪要。
2025-03-28
基于你的回答,对刚才所提到的三个部分再次展开详细叙述,要求每个部分的叙述字数不少于1000字
以下是对您提供的三个部分的详细叙述: 一、陶力文律师: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 在这部分内容中,重点强调了律师在运用 AI 时写好提示词的重要性以及相关的写作技巧和方法。 首先,结构化内容组织至关重要。通过使用编号、子标题和列表等方式,能够使文章的逻辑更加清晰,便于读者快速把握重点和理解内容。例如,在阐述具体的法律条款和案例分析时,可以将相关要点有条理地罗列出来,增强文章的可读性。 其次,规定概述内容解读结语的结构能够使文章围绕主题展开,有始有终。在开始时对相关规定进行简要概括,让读者对整体框架有初步了解;然后对具体内容进行深入解读,帮助读者理解规定的内涵和适用范围;最后以结语总结,强调重点或提出展望。 再者,案例和挑战的结合能够使文章更具说服力和实用性。通过引入实际案例,能够让抽象的法律规定和理论变得具体可感,读者可以更直观地理解其在实际操作中的应用。同时,分析潜在挑战并提供解决方案,能够帮助律师在面对复杂情况时做出更明智的决策。 此外,结合法规和实际操作也是必不可少的。法规为律师的工作提供了依据和准则,而实际操作案例则展示了法规在具体情境中的应用。通过两者的结合,能够为律师提供全面、准确的指导,使其在运用 AI 时更加得心应手。 最后,商业术语的使用能够体现文章的专业性和针对性。在餐饮行业相关的法律写作中,运用特定的商业术语,能够准确传达信息,避免歧义,使文章更符合行业特点和需求。 二、AI 梦:一丹一世界(下)2025 年 2 月 8 日副本 这部分内容主要围绕摄影构图和色彩在 AI 绘画中的应用展开。 在摄影构图方面,三角形构图法以其独特的稳定性能够让画面更加平衡美观。一张照片可以同时满足多种构图法,且构图并非一定要严谨,关键是要能够突出主体、叙事并留白,避免画面杂乱。同时,中国化美学构图具有极简且丰富、主次分明的特点,虽然欣赏门槛低,但掌握运用起来有一定难度。重复构图作为一种强大的视觉工具,能够增强信息的传递。 在色彩方面,色彩在 AI 绘画中具有重要地位,是拉开作品差距的关键因素。色彩部分涵盖了色彩心理学、色环、配色方案等内容。色彩心理学表明颜色能够影响人的情绪,在市场营销等多个领域都有着重要作用。例如,年度流行色会影响相关的营销活动。不同的颜色如红、黄、蓝等能够表现出多种不同甚至相反的情绪。 三、AI 梦:一丹一世界(下)2025 年 2 月 8 日副本 此部分主要涉及 AI 炼丹直播共学课的相关内容。 会议开场简单介绍了会议的背景和基本情况。 在直播共学课的介绍中,提到了课程由未推 AGI 麦乐园和摩哒社区共同举办,教授使用 Lora 或 AI 生图软件生图,并回顾了首节课内容及回放渠道。同时,讲解了 AI 梦一单一世界比赛的要求,包括使用特定平台和底模训练 Lora,提交六张以上含多样画面的作品等。 在作图创作思路方面,分为三步:第一步确定主题,可依据 Lora 风格或通过制造反差来确定方向;第二步确定主体,如人、动物、建筑等,并进行角色设定的联想;第三步增添叙事感,通过设置有反差、反逻辑的画面和多个元素,避免画面单调无趣。 在图片创作思路之后,还探讨了图片构成因素中的构图。
2025-03-25
现在是2025年3月18日,我现在要整理一份AI行业的最新动态,在每天早上十点发布,请你整理今天的最新动态,10条左右
以下是 2025 年 3 月 18 日 AI 行业的最新动态: 1. 3 月 AI 发展持续升温。 2. 3 月潞晨科技发布 OpenSora。 3. 3 月 Suno 发布 V3 版本爆火。 4. OpenAI CPO Kevin Weil 访谈亮点:GPT5 近在眼前,将融合多个模型能力,快速推进,AI 代码自动化将在今年内达到 99%,强化推理能力和大规模预训练是关键方向,AI 不仅会写代码,还将让人人都能成为软件创造者。 5. 2025 年职场思考与建议:高管们面临“经验贬值”与“转型焦虑”,非 AI 公司的估值与融资变难,软件开发方式正被重构,“等风来”的代价越来越高,加入 AI 公司也并非万能,市场冷却下招聘更挑剔。 6. 你的孩子可能已经在用 AI“作弊”。 7. 过去一年,头部 AI 应用的品类变化不显著,创意工具仍占据最大比重。 8. 2024 年 9 月,OpenAI 发布新一代语言模型 o1,采用全新训练与推理方案,结合强化学习技术,显著增强推理能力,可能通过生成内部“思维链”模拟人类系统 2 思维方式。 9. 5 月伊莉雅离开 OpenAI,AI 竞争白热化。 10. 5 月伊利亚成立新公司,估值超五亿美金。
2025-03-18
10s的ai视频生成方案
以下是一些 10s 的 AI 视频生成方案: 1. Pika 2.2 版本:可以生成 10s 1080p 的 AI 视频,同时更新了 Pikaframes 模式,用户可通过首尾帧进行创意化自然转场的视频制作,能自由设置 1 10s 的转场时长。官方宣传视频: 地址:Pika.art 2. Storyflicks:用户输入一个故事主题,它使用大语言模型快速生成故事视频,视频中包含图片、故事内容、音频和字幕信息。地址:https://github.com/alecm20/storyflicks/blob/main/READMECN.md 在“我 AI 北京比赛&有手就行的 10s 创意视频制作”中: 出图方面: 智谱清言出图 可灵出图:第二轮出图采用可灵的参考图模式,并从百度搜索符合预期的图垫进去,城墙结构大体符合现实逻辑。 即梦出图:2.1 模型对提示词的理解更好,生成的风景画面也比 2.0pro 好些。 风格迁移:可使用 midjourney 的 Retexture 功能(有一定限制条件),平替方案可以选择即梦风格垫图或者 liblib 上面的一些风格迁移工作流。即梦风格垫图:https://www.liblib.art/modelinfo/e8e74a1540df4590b981be4ecd753dfe?from=personal_page&versionUuid=02ec32fcc5f94520b69efbc238ac5a6f 出视频方面:思考想要达到的效果,然后进行首尾帧提示词描述,一般用比较抽象化的短句式,用充足的留白让 AI 去进行随机性的填空。 此外,还有一些创意主题,如经典 icon 巡礼(长城、故宫一隅的延时拍摄,日出日落等)、宜居生活画卷(一碗豆汁里面的烟火人间等)、潮流文化新地标(国家博物馆里面的文物进行跳舞之类的趣味性互动等)、未来科技序章(创意上班场景等)。敲定的制作方案为先制作长城的日出延时摄影图片,之后采用风格迁移的方式将其变成秦朝时期的宫殿寺观壁画,利用首尾帧引导的“时间压缩”效果来体现历史演变。
2025-03-08
飞书多维表格中使用deepseek有100万tokens总量的限制?
飞书多维表格中使用 DeepSeek 有一定的 token 总量限制。DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动(算下来 5 元有 100 万)。即日起至北京时间 20250218 23:59:59,所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 不同模型的 token 限制有所不同,例如 Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 token;ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 token;ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 token。 Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,不是达到上限就停止对话,而是会遗忘最前面的对话。 如果想直观查看 GPT 如何切分 token,可以打开,在其中可以看到实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。需要注意的是,英文的 Token 占用相对于中文较少,这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。
2025-03-07
1.2Prompts 市场营销类
以下是关于市场营销类的 1.2 Prompts(提示词)相关内容: 专业推特新闻小编(作者:Carl):提取文本里的关键信息,整理所有信息并用浅显易懂的方式重新说一遍,让没有技术背景的人也能听懂,同时要写得吸引眼球。使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号来优化排版,提供更好的阅读体验。目标包括提取新闻关键信息并用浅显方式重新表述、为用户提供更好阅读体验让信息更易理解、增强信息可读性提高用户专注度。约束条件为不会偏离原始信息,只基于原有信息收集的消息做合理改编,只使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号进行排版。参考链接: 给 Prompt 打分(作者:李继刚):类似 Prompt 药剂师,通过对用户的 Prompt 进行分析,给出评分和改进建议,帮助用户提升 Prompt 的效果。用户基于当下认知写完 Prompt,不知现在的写法有什么问题,需要帮忙分析。要提供准确的评分和改进建议,避免胡编乱造的信息。参考链接:
2025-04-09
分析程序员在AI能力上的不同维度,比如AI框架,AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析,包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面: AI 框架: PromptPal:专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具,是一个集中化平台,便于在 AI 项目中管理提示,实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向: ChainForge:开源的可视化编程环境,专门用于测试大型语言模型(LLMs)的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化,具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向: AI Prompt: Promptknit:为 AI Prompts 测试提供服务的平台,可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站: 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议: 明确 Prompt 是给人工智能(AI)系统提供的信息或问题,用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式:CRISPE 包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。例如,在处理合同纠纷案件时,为 AI 赋予角色和能力,提供背景信息和上下文,明确期望其完成的任务,设定回答风格等。
2025-04-09
自动规划的prompt如何设计编写
自动规划的 prompt 设计编写可以参考以下要点: 对于简单任务场景: 设定人物:描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程:明确 Bot 的功能和工作流程,约定在不同场景下的回答方式,可通过自然语言强调调用工具以提升约束力,也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答:明确告知回答与不回答的内容。 对于复杂任务场景:推荐使用结构化格式编写提示,使用 Markdown 语法,增强可读性和对 Bot 的约束力。扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容,您可直接使用或修改。 此外,PromptAgent 是一种将提示词优化视为策略性规划问题的方法,采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法,策略性地导航专家级提示词空间。它通过反思模型错误并生成建设性反馈,诱导出精确的专家级见解和深入指令,能高效制定专家级、详细且富有领域洞察力的提示词。 同时,当您理解 chatGPT 如何理解人类语言和文明后,有助于解决 prompt 编写中遇到的问题。比如,找到真正的需求来开始第一个 prompt 编写,这需要一定的洞察能力,可采用“如果某事重复做了三遍,就要思考如何将它自动化”的方法论。例如,若多次在群里发同样的自我介绍,可编写自动优化排版的 Prompt。
2025-04-08
帮我查一下关于deep research的prompt
以下是关于 deep research 的 prompt 相关信息: 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼: 效果对比:用 Coze 做了小测试,可对比查看。 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不太稳定)。 完整提示词:v 1.3。 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向;Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 集合 Deepseek 提示词方法论: DeepSeek R1 提示词系统完全指南: 核心原理认知: AI 特性定位:多模态理解,支持文本/代码/数学公式混合输入;动态上下文,对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右);任务适应性,可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制:采用意图识别 + 内容生成双通道,自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 基础指令框架:如果不知道如何表达,可套用框架指令。 四要素模板。 格式控制语法:强制结构,使用```包裹格式要求;占位符标记,用{{}}标注需填充内容;优先级符号,>表示关键要求,!表示禁止项。 2 月 5 日社区动态速览: Deep Research 与 DeepSeek 区别解析:Deep Research 基于 GPT 4o 和 o3,具备 UI 交互和搜索功能,更擅长生成专业报告;而 DeepSeek 只是品牌名称,需搭配具体模型(如 DeepSeek V3 或 DeepSeek R1),其集成搜索效果尚不及 Deep Research。 人工智能与人类智能的关系(官方文件译文):该官方文件《Antiqua et Nova》由圣座教义部与文化教育部发布,探讨 AI 与人类智能的关系,提供了英文原文及中文译文,便于不同语言背景的读者理解。 Deep Research 前置模型提示词泄露:Deep Research 在任务前通过微调的 GPT 4o 交互并调用 research_kickoff_tool 补充上下文,用户可尝试发送“please start_research_task”来触发任务启动。 Anthropic 禁止用 AI 写求职申请:Anthropic 要求求职者在申请过程中不得使用 AI 生成答案,以便更真实地评估其兴趣与沟通能力。
2025-04-01
prompt网站
以下是为您精选的一些 Prompt 网站: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney。网站地址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快。网站地址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出。网站地址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享。网站地址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt。网站地址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比。网站地址: PromptKnit:The best playground for prompt designers。网站地址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt。网站地址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南。基于对大语言模型的浓厚兴趣,我们编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。网站地址: 图像类 Prompt 网站: AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器。网站地址: IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器。网站地址: MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分。网站地址: Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney。网站地址: img2prompt:根据图片提取 Prompt。网站地址: PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板。网站地址: NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器。网站地址: 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。网站地址: KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts。网站地址: Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词。网站地址: OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便你快速可视化生成自己的绘画提示词。网站地址: MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用。网站地址: OpenArt:AI 人工智能图像生成器。网站地址: AiTuts Prompt:AiTuts Prompt 是一个精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供你选择。网站地址: 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。网站地址: MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库。网站地址:
2025-03-31
prompt 工具
以下为一些 Prompt 工具相关的网站: 图像类 Prompt 网站: 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: MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,网址: Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,网址: img2prompt:根据图片提取 Prompt,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: promptoMANIA:AI 艺术提示词生成器,网址: pictionAIry:玩游戏也能练习 Prompt 书写,网址: 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: OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便你快速可视化生成自己的绘画提示词,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: OpenArt:AI 人工智能图像生成器,网址: AiTuts Prompt:AiTuts Prompt 是一个精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供你选择,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: MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,网址: 示例是提高 Claude 性能并引导其生成您期望输出的最强大工具之一。通过在提示中提供一些精心制作的示例,您可以显著提高 Claude 响应的准确性、一致性和质量。这种技术特别适用于需要高度详细或需要结构化输出或遵守特定格式的任务。这种技术也被称为少拍提示(如果只提供一个示例,则称为一拍提示)。
2025-03-31
自动网上搜索信息定期推送
以下是关于自动网上搜索信息定期推送的相关内容: Bot 智能体: 创意构思:创建 Bot 的初衷是让每个人拥有专属的市场和资讯助手,能以多模态形式(文字、图像、文档、语音等)自动推送最新资讯到不同平台,通过 Coze 等实现跨平台联动、针对不同客户需求检索、对检索内容分析处理并以友好格式输出。 效果呈现:Coze Bot 可通过不同提问触发检索功能,企业微信群能自动同步获得资讯检索结果,实现多平台联动,还能获取飞书云文档多维表格中的用户需求,Coze API 可接入微信进行对话交互检索。 自动总结公众号内容并定时推送到微信: 搭建工作流:包括将推送内容插入数据库(避免重复推送)、结束节点、试运行(输入数据测试,查看结果并发布)。 工作流拆解: 抓取公众号内容:可通过瓦斯阅读、WeWe RSS 等方式获取。 公众号内容总结:依靠大模型能力,如字节的豆包大模型,可使用批处理功能批量总结。 定时推送到微信:定时通过 Coze 平台触发器实现,推送需找第三方 API 方案。
2025-02-24
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,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,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
coze如何实现触发自动推送内容到飞书聊天框?
要实现触发自动推送内容到飞书聊天框,可以参考以下步骤: 1. 创意构思:创建 Bot 的初衷是让用户拥有专属的资讯助手,通过 Coze 这样的 AI agent 流程,以多模态形式获取最新资讯,并自动推送到不同平台。该 Bot 项目以扣子为中心平台,通过自研插件、工作流和 Coze API 链接微信群、企业微信群、飞书云文档多维表格等,实现不同平台的信息传递与流通。可根据用户定制化检索需求,自动化抓取热点资讯,进行分析处理,整合成资讯文档,返回 Bot 对话界面,并同步自动发送到不同平台。 2. 效果呈现:Coze Bot 可通过不同提问触发不同检索功能,企业微信群能自动同步获得资讯检索结果,实现多平台联动,还能获取资讯文档具体内容,以及 Coze 与企业微信群的信息同步联动,Coze API 可接入微信进行对话交互检索。 3. 搭建工作流: 在 Bot 中绑定工作流,设置定时任务,发布到飞书渠道。 人设和回复逻辑:设置提示词,直接调用工作流。 工作流:添加创建的工作流。 设置触发器:选择“定时触发”,设定触发时间,如每天 18 点。任务执行时选择工作流,输入 key 和 rss_list 等参数。可同时设置多个触发器,最多 10 个。 发布到飞书:点击右上角“发布”,选择飞书渠道,因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。 4. 实现定时推送社区日报功能: 写一个爬虫的自定义插件抓取社区日报内容,以普通文本或 markdown 方式输出。 创建工作流,流程为开始>获取前一天日期>调用插件抓取日报内容>输出内容并结束。 在 Bot 设计界面添加触发器,设定定时触发时间,如每天早上 9 点,测试触发成功后发布到飞书,即可定时收到推送。
2024-11-28
AI定时推送
在开源 AI 社区中,通过以下步骤实现了定时推送功能: 1. 编写爬虫的自定义插件抓取社区日报内容,以普通文本或 markdown 方式输出。但由于是社区资源,需经允许后放出。 2. 创建工作流,流程为:开始 获取当前时间前一天的日期 调用自定义插件抓取日报内容 输出内容并结束。 3. 在 Bot 设计界面添加触发器,设置触发时间(如每天早上 9 点),触发工作流。经测试,在飞书上可定时收到推送。 此外,使用社群运营机器人进行知识库问答,将社区长期积累的文章和资料喂给机器人学习,它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定答案。不仅提高了回答问题的效率,保证答案的准确性和一致性,还会基于问题给出相关延伸阅读链接,鼓励用户主动学习,提升自学能力。对于重要的社区活动信息和动态,机器人能定时准时推送给用户,避免用户错过。
2024-10-30
gpt写论文推送的prompt
以下是为您整合的关于 GPT 写论文相关的内容: 1. GPTs 源 prompt:这段文字是关于 GPT 作为聊天机器人的功能和限制说明,包括通过 ChatGPT iOS 应用程序对话、处理图像输入、使用工具执行任务等,还提到了小互 bots 的制作过程,如引入外部知识库、聚合自有功能、提供第三方能力、通过 action set 设定 API 能力以及通过 Prompt 的 CoT 思维链处理数据链路等。相关导航网站:https://waytoagi.feishu.cn/record/Yq8DrMybyekB89csQREcZTkQnpd 、https://gptlet.app/gpts 。 2. DALL·E 3 论文公布、上线 ChatGPT,作者一半是华人:论文的最后一章讨论了限制与风险,如在空间感知方面表现不佳,不能很好理解方位词,构建文本描述生成器时存在问题,生成的文本会让图片在重要细节上产生幻觉,对下游任务有影响,未来希望探索字符级语言模型改进。 3. 教育方面:一个历史老师用 GPT 给学生讲课,历史专业学生已训练识别 ChatGPT 等服务的常见陷阱,语言模型对历史学家和历史专业学生是好事,但短期内对历史老师和其他教育工作者有重大问题,教授需重新思考作业,LLMs 注重迭代反馈,不同提示会产生不同结果。
2024-10-17
单独调用知识库
以下是关于知识库的相关内容: 创建并使用知识库: 在 Bot 内使用知识库: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 5. (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,包括最大召回数量(Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多)、最小匹配度(Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回)、调用方式(自动调用:每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回;按需调用:需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据)。 6. (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 Coze 打造 AI 私人提效助理实战知识库: 在上述步骤中创建好知识库后,就可以在智能体中配置知识库了。在 coze 主页,个人空间 > 项目开发中,打开一个需要添加知识库的智能体,可以选择配置“文本”、“表格”、“照片”三种知识库。下面以配置文本知识库作为例子。点击加号,选择在 1.3 中已经提前创建好的知识库,点击添加。下一步就是配置提示词,让智能体自动使用知识库回答问题。在进行大概地描述以后,点击右上角“优化”,可以自动优化提示词,获得更好的结果。最后,在网页最右方的“预览与调试”中,测试智能体是否正常调用知识库。 集合 Deepseek 提示词方法论: DeepSeek R1 提示词系统完全指南: 三、进阶控制技巧: 1. 思维链引导:分步标记法(请逐步思考:1. 问题分析→2. 方案设计→3. 风险评估)、苏格拉底式追问(在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差)。 2. 知识库调用:领域限定指令(基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌)、文献引用模式(以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPR Cas9 最新突破)。 3. 多模态输出。 四、高级调试策略: 1. 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求,修正方案:添加维度约束,示例对比:原句:"写小说"→修正:"创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构"。 问题类型:主观表述,修正方案:量化标准,示例对比:原句:"写得专业些"→修正:"符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用"。 2. 迭代优化法: 1. 首轮生成:获取基础内容。 2. 特征强化:请加强第三段的技术细节描述。 3. 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分。 4. 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误。
2025-04-09
知识库的批量创建和调用
以下是关于知识库的批量创建和调用的详细信息: 使用知识库: 在 Bot 内使用: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 5. (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式(自动调用或按需调用)。 6. (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传表格数据: API 方式: 1. 在表格格式页签下,选择 API,然后单击下一步。 2. 单击新增 API。 3. 输入网址 URL 并选择数据的更新频率,然后单击下一步。 4. 输入单元名称或使用自动添加的名称,然后单击下一步。 5. 配置数据表信息后,单击下一步。 5.1 确认表结构:系统已默认获取了表头的列名,您可以自定义修改列名,或删除某一列名。 5.2 指定语义匹配字段:选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。 6. 查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。 7. 完成上传后,单击确定。 自定义方式: 1. 在表格格式页面下,选择自定义,然后单击下一步。 2. 输入单元名称。 3. 在表结构区域添加字段,单击增加字段添加多个字段。 4. 设置列名,并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。 5. 单击确定。 6. 单击创建分段,然后在弹出的页面输入字段值,然后单击保存。 创建文本型知识库: 目前支持 5 种导入类型:本地文档、在线数据、notion、飞书、自定义。 在线数据: 自动采集:支持从单个页面或批量从指定网站中导入内容。 添加单个页面的内容: 1. 添加方式:选择添加单个。 2. 更新频率:选择是否自动更新指定页面的内容及自动更新的频率。 3. 网址 URL:输入要采集内容的网址。 批量添加网页内容: 1. 添加方式:选择批量添加。 2. 根地址或网站地图:输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址,然后单击导入。 3. 导入成功后,单击确认。 手动采集:支持标注要采集的内容,内容上传成功率高。使用手动采集方式,需要先安装浏览器扩展程序。安装步骤,参考。 1. 在新增 URL 页面,选择手动采集。 2. 在弹出的页面输入要采集内容的网址,然后单击确认。 3. 在弹出的页面上,点击页面下方文本标注按钮,开始标注要提取的内容,然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 4. 单击查看数据查看已采集的内容,确认无误后再点击完成并采集。
2025-04-09
知识库
以下是关于知识库的相关内容: 在 Coze 中配置知识库: 创建好知识库后,可在智能体中配置。在 Coze 主页的个人空间>项目开发中,打开需添加知识库的智能体,能选择配置“文本”、“表格”、“照片”三种知识库。以配置文本知识库为例,点击加号选择提前创建好的知识库进行添加。之后配置提示词让智能体自动使用知识库回答问题,可点击右上角“优化”自动优化提示词以获得更好结果,最后在“预览与调试”中测试智能体是否正常调用知识库。 创建智能体时的知识库: 手动清洗数据: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,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,如对于画小二课程,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 商店中能搜到。 知识库的概述: 扣子提供了几种存储和记忆外部数据的方式,以便 Bot 精准回复用户。知识库是大量知识分片,通过语义匹配为模型补充知识,如车型数据中每个分段保存一种车型基础数据。同时还介绍了数据库、AI 便签、单词本等相关内容。
2025-04-09
如何建立知识库
以下是建立知识库的详细步骤: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号,添加新的知识库。 3. 给知识库起一个易于分辨的名字。 4. 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 5. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 6. 处理完毕后,可在知识库管理页面测试检索。 另外,还可以通过以下方式创建知识库并上传表格数据: 1. 在页面顶部进入知识库页面,单击创建知识库。 2. 在弹出的页面配置知识库名称、描述,单击确认(团队内知识库名称需唯一)。 3. 在单元页面,单击新增单元。 4. 在弹出的页面,选择表格格式,然后选择本地文件或 API 的方式完成数据上传。 在 Coze 中创建知识库: 1. 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 2. 选择知识库的格式(目前支持文档、表格、图片),填写相关信息。 3. 可选择本地文档、自定义的文档切割等。 4. 数据处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库,可参考教程:
2025-04-08
知识库
以下是关于知识库的相关内容: 在 Coze 中配置知识库: 创建好知识库后,可在智能体中进行配置。在 Coze 主页的个人空间>项目开发中,打开需添加知识库的智能体,能选择配置“文本”、“表格”、“照片”三种知识库。以配置文本知识库为例,点击加号选择提前创建好的知识库进行添加。之后配置提示词让智能体自动使用知识库回答问题,可点击右上角“优化”自动优化提示词以获得更好结果,最后在“预览与调试”中测试智能体是否正常调用知识库。 智能体创建中的知识库: 本次创建知识库可使用手动清洗数据,手动清洗数据能提高数据准确性。如创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割。对于本地 word 文件,要注意合理拆分内容以提高训练数据准确度,每个章节按固定方式人工标注和处理。创建完成后可点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。 知识库概述: 扣子提供了几种存储和记忆外部数据的方式,使 Bot 能精准回复用户。知识库是大量知识分片,通过语义匹配为模型补充知识,如车型数据中每个知识库分段保存一种车型基础数据。同时还介绍了数据库、AI 便签、单词本等相关内容。
2025-04-08
如何搜索知识库
以下是关于知识库搜索的相关信息: 知识库搜索网址:https://search.atomecho.cn/ Coze 中工作流配置知识库: 添加知识库:可同时添加多个知识库。 参数设置: 搜索策略:包括语义检索(像人类一样理解词与词、句与句之间的关系,适用于需要理解语义关联度和跨语言查询的场景)、全文检索(基于关键词进行,适用于特定名称、专有名词、术语、缩写词、ID 等场景)、混合检索(结合全文检索和语义检索的优势,并对结果进行综合排序召回相关内容片段)。 最大召回数量:选择从检索结果中返回给大模型使用的内容片段数量,数值越大,返回的越多。 最小匹配度:根据设置的匹配度选取要返回给大模型的内容片段,低于设定匹配度的内容不会被返回。 提示:最大召回数量和最小匹配度直接影响输出效果,需进行协调的多轮测试找出最优值。 认识大模型 Embedding 技术加实战中: Embedding 增强 GPT 的能力的过程包括搜索内部知识库检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并向其提出问题。 具体操作步骤: 准备搜索数据(仅一次):搜集数据、切块、嵌入、存储(对于大型数据集的 Embedding 结果,可使用向量数据库保存)。 搜索(每次查询一次):给定用户问题,从 OpenAI API 生成查询的 embeddings,使用 embeddings 按照与查询相关性对文本部分进行排序,距离函数推荐使用余弦相似性。 提问(每次查询一次):将问题和最相关的部分插入到发送给 GPT 的消息中返回 GPT 的答案。 Embedding 的作用:搜索(结果按与查询字符串的相关性进行排名)、聚类(文本字符串按相似性分组)、建议(建议包含相关文本字符串的项目)、异常检测(识别出相关性很小的离群值)、多样性测量(分析相似性分布)、分类(文本字符串按其最相似的标签分类)。
2025-04-08