用macbook M3 Pro芯片，comfyUI 跑工作流，结果黑屏，没有输出图像，是为什么呢

以下是关于 prompt 的相关知识： 1. 提示简介： 提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如：用户输入“为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 改变区域+混音： 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多上下文信息，能改善新添加内容的扩展和上下文，但选择太多可能会导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。 提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情，较短且聚焦的提示通常更有效，不应是对话式的。 如果要更改图像的多个部分，应一次只处理一个部分。 技术细节：使用 Vary+Remix 模式生成的作业将遵循 chaos、fast、iw、no、stylize、relax、style、version、video、weird 等参数。 3. 提示的类型： 基本提示：可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容，应避免长长的请求列表。 高级提示：可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面，精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。

以下是关于口播文案 Prompt 的相关内容： 一、景淮：漫画趣味高中大学时期对比图 GPTs 实战 在这个示例中，先将相关示例喂给 GPT，观察其生成文案的效果。提示词为上述高中和大学区别的口播搞笑视频，重点突出不同时期的生活状态和鲜明反差。输入关键词“下雨了”后，生成了以下口播文案： 1. 高中：下雨了，天哪，怎么办，我的数学书会湿！大学：下雨了，哦，正好，再睡一会儿。 2. 高中：下雨了，得快跑，别迟到了！大学：下雨了，那今天就不去了，网课见。 3. 高中：下雨了，我的鞋子！得小心踩！大学：下雨了，穿拖鞋去了，方便。 4. 高中：下雨了，雨衣雨伞全副武装！大学：下雨了，抓个文件夹顶顶就行。 5. 高中：下雨了，课间不能出去玩了。大学：下雨了，正好和室友打个牌。 6. 高中：下雨了，哦不，体育课怎么办？大学：下雨了，哈，今天体育课取消了！ 7. 高中：下雨了，我的作业别淋湿了！大学：下雨了，电脑在宿舍，作业得推迟了。 8. 高中：下雨了，赶紧找地方躲雨。大学：下雨了，雨中漫步也挺浪漫的。 9. 高中：下雨了，不会影响放学吧？大学：下雨了，嘿，这是不是个不去自习的理由？ 10. 高中：下雨了，我的头发！大学：下雨了，谁还没个糟糕的头发日呢。 二、歌词提示词 1. 柔和的原声乐器引子：指在歌曲开头使用柔和的原声乐器（如原声吉他或钢琴）演奏的部分。作用是设置温暖、亲密的氛围，引导听众进入歌曲。适用于民谣、流行音乐、乡村音乐等风格，编曲技巧是使用原声吉他或钢琴演奏柔和的旋律或和声，创造出温暖和亲密的开场效果。 2. 富有灵魂感的：充满情感和灵魂的表现，通常具有深情的旋律和强烈的情感表达。作用是增强音乐的情感深度和感染力，适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格，编曲技巧是使用深情的旋律、柔和的和声和强烈的情感表达。 3. 富有灵魂感的桥段：在歌曲中间部分或过渡部分，充满情感和灵魂的旋律或和声。作用是增强音乐的情感深度和结构变化，适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格，编曲技巧是在歌曲的过渡部分设计一个深情且富有灵魂感的桥段。 4. 口语：在歌曲或音乐中使用普通说话的方式进行表演，而不是唱歌。作用是增加音乐的叙述性和亲密感，强调歌词的内容和表达，适用于说唱、独立音乐、实验音乐等风格，编曲技巧是在适当的段落使用口语表演。 三、Prompt 的专场教程 基础篇 1. 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）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则： 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。 改变 tag 权重：tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，可通过“括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍）两种方式设置。 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。

以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。

以下是关于 prompt 应用的全面介绍： 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型（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？” 2. 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令。类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 3. 简单来说，prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板，您可以输出对于大模型响应的指令，用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务，并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型，若直接问大模型而不提供 prompt，相当于大模型随机给出答案。有了 prompt，相当于给了一个模板，包括对于模型的要求、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。 二、prompt 在不同场景的应用 在即梦 AI 视频生成中，要想获得最佳的视频质量，需要写好 prompt。在图片生视频和文本生视频中，都有 prompt 的输入位置。

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。

以下是关于 prompt 的相关知识： 1. 提示简介： 提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如，“User：Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 改变区域+混音： 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多上下文信息，能改善新添加内容的扩展和上下文，但选择太多可能导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。 提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情，较短且聚焦的提示通常更有效，不应是对话式的。 分步进行，如果要更改图像的多个部分，一次只处理一个部分。 技术细节：使用 Vary+Remix 模式生成的作业遵循 chaos、fast、iw、no、stylize、relax、style、version、video、weird 等参数。 3. 提示的类型： 基本提示：可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容，避免长长的请求列表。 高级提示：可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面，精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。

很抱歉，目前知识库中没有关于“MacBook 如何做一些 AIGC 软件布置”的相关内容。但一般来说，您可以通过以下步骤尝试在 MacBook 上进行 AIGC 软件的布置： 1. 确定您想要安装的 AIGC 软件，并在其官方网站上查找适用于 macOS 系统的版本。 2. 检查您的 MacBook 系统版本是否满足软件的要求，如果不满足，可能需要进行系统更新。 3. 下载软件安装包，通常可以在官方网站上找到下载链接。 4. 打开下载的安装包，按照安装向导的指示进行操作，可能需要您同意许可协议、选择安装位置等。 5. 安装完成后，在应用程序文件夹中找到并打开该软件，进行必要的设置和配置。 请注意，不同的 AIGC 软件可能会有略微不同的安装和配置步骤，具体还需根据您选择的软件来操作。

Stable Diffusion（简称“SD”）的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统： 显卡：必须是 NVIDIA（俗称 N 卡）。 专用 GPU 内存：4GB 勉强可以跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图时间为 20 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 20 秒出一张图，所有功能基本开放。 电脑运行内存：8GB 以上。 电脑系统：Win10 或者 Win11。 对于 Mac 系统，可以查看以下视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够，还需根据上述标准进行对照检查。

根据搜索结果，解决 dify 设置 ollama API 时报错的方法如下： 1. 检查 IP 地址和 URL 是否正确 有用户反映，通过修改 IP 地址和 URL 格式解决了类似的问题 确保使用了正确的 IP 地址和完整的 URL 格式 2. 尝试使用 LiteLLM 与 Ollama 有用户建议使用 LiteLLM 与 Ollama 的组合，这似乎是一个可行的解决方案 3. 检查 Ollama 的版本兼容性 有用户提到，Ollama 可能升级了客户端，需要检查与 Dify 的版本兼容性 4. 检查 OpenAI 账户类型和模型权限 确保 OpenAI 账户类型和所选模型（如 GPT4）是否有访问权限 5. 尝试禁用流式传输模式 有用户反映，流式传输可能会导致错误，可以尝试禁用该功能 总之，解决这个问题的关键是确保 Ollama 的 IP 地址、URL 格式、版本兼容性以及 OpenAI 账户权限等都设置正确。如果还有其他问题，可以继续在 Dify 的 GitHub 仓库中寻找相关的讨论和解决方案。

2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。其中，智谱清言是基于 ChatGLM 大模型的产品。 智谱清言的特点包括：在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体更擅长专业能力，但代码能力还有优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。 其适合的应用场景相对广泛，根据 SuperCLUE 测评结果，可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。在较复杂推理应用上效果不错，在广告文案、文学写作方面也是很好的选择。