文字数据转成图表数据

以下是一些可以将文学性强、逻辑性差的文字描述转成图片或图表的 AI 工具： 1. AI“词生卡”：通过将抽象的文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图，改变处理和呈现信息的方式。例如，在商业领域可根据项目描述自动生成流程图，还能用于自定义活动海报、商务名片、简历等，实现文图双输出。 2. 以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放界面轻松操作。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表类型创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述生成序列图等。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供架构图创建功能。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 如果您想将小说做成视频，可以参考以下工具和流程： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：AI 图像生成模型，基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 一般流程包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等。

以下是一些将歌曲 MP3 转成视频形式的相关 AI 工具及操作步骤： 工具推荐： 1. TME Studio：腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱，常用功能为音频分离，可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。 地址：https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor 2. Vocalremover：包含音频分离、变调、BPM 查询等功能，常用的是变调和 BPM 查询。建议在准备素材阶段，就将音频调整到所需调，并获取到 BPM。 地址：https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder 实操步骤： 1. 准备音频素材： 使用干声转换，在软件中分别导入人声干声和伴奏，放在两个轨道上。干声是用来转成 MIDI 做 AI 演唱的。 注意，如果是男歌女唱或者女歌男唱，请在导入前先进行变调后再导入（不会变调的可参考工具推荐）。通常女声比男声高 5 个 key 左右，不绝对，大家根据听感测试调整即可。 2. 干声转换： 在转换之前，先将工程 BPM 设置为与歌曲一致（界面顶部，前面是 BPM 后面是拍数，把 BPM 修改为上述操作获取到的数字），这一步是为了后续微调的时候方便音符对齐节奏。设置完成后，将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道，即可进行干声转换。 3. 选择歌手：软件左侧有歌手可以选择，长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。

以下是关于视频相关处理的一些信息： 如果您想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有多种，例如： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，而剪映则可以根据这些脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。这种方法可以快速实现从文字到画面的转化，节省大量时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：这是一个 AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户可以提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：这是一个 AI 视频创作工具，它能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。 在视频转绘制作视频过程中，批量跑图脚本设置（Ebsynth Utility）的步骤如下： 当对关键帧的图片试验完毕得到满意画面时需要进行批量跑图。来到图生图界面点击最下面的脚本按钮，选择 Ebsynth Utility 这个脚本。会看到有很多参数，第一个必须要填写对应的工程文件路径，这个路径和之前在插件填写的路径一致。接下来一个选项要注意 Mask option，这个选项控制是否使用蒙版，若需要使用蒙版就维持默认参数不修改，若不想使用蒙版就重绘所有画面，可调整参数。下面的参数是 ControlNet 配置，保持默认参数即可。再配置脸部裁切，这个配置默认是关闭的，开不开可以自己决定，开启后可以明显改善面部崩坏的情况。Face Detection method 面部裁切选择（使用默认的即可），Face Crop Resolution 面部裁切分辨率（一般给 512 即可，可适当缩小或者放大），Max Crop Size 最大裁切尺寸（保持默认），Face Denoising Strength 人脸去噪程度（如果本来画面不清晰可以稍微拉高一点），Face Area Magnification 面部放大倍数（设置越大处理越废时间）。至于这个选项如果开启了则会按照下方的提示词来对裁切后的面部进行重绘。所有参数设置完成后点击生成按钮，耐心等待，最后会在工程文件夹中生成一个 img2img_key 的文件夹。

以下是一些能将图片转成 PPT 的工具和相关方法： 使用 Midjourney（MJ）： 1. 复制图片的网址。 2. 打开 discord，在聊天栏输入“/imagine prompt”。 3. 回到官网，复制图像的提示词，再回到 discord 粘贴到刚才拷贝的网址后面并空一格。 4. 输入命令生成图像，若效果不理想可多反复生成几次。 5. 放大觉得不错的图，进行改变比例和镜头拉远等操作，如点“Custom Zoom”，调整画面比例和镜头拉伸倍数。 6. 选一张较好的放大，放入 PPT 调整构图。若构图不好，可在当前图基础上再用“Zoom Out 1.5x”。 使用 PPT： 1. 排版时可根据不同需求选择合适的尺寸，如打印可选 4:3 比例，发小红书或小绿书可选竖版 3:4 比例，制作 H5 可选竖版 9:16 比例。 2. PPT 里的删除背景功能对基础抠图很有用。 3. 用 PPT 另存为图片时，先另存为“增强型 Windows 源文件”格式，再用画图软件打开另存为 JPG 可得到高清图。

在 AI 领域，开发一个完整的软件项目是可行的，但这需要综合考虑多个因素，如项目的规模、功能需求、技术难度以及开发团队的能力等。 关于将现有的 Vue2 开发的 Uniapp 项目转成 Vue3，理论上是可以实现的，但这是一个具有一定复杂性和挑战性的任务。需要对 Vue3 的新特性和语法有深入的了解，并且对原项目的架构和代码有清晰的把握。在转换过程中，可能需要处理诸如组件的迁移、API 的变化、依赖库的兼容性等问题。

以下是一些可以将 YouTube 视频内容转成文字的工具： 1. YouTube Summary with ChatGPT：这是一个插件，能帮助获取 YouTube 视频的语音转文字内容，并复制到 ChatGPT 中转化为摘要文章。来源： 2. Captiwiz：不仅能将音频转录成文本，还能为视频添加字幕、音乐和动态表情符号等。来源： 3. Scribe：可以将 YouTube 视频转换为文章，不是单纯的语音转字幕，而是重新用文章形式组织语言并排版。来源： 此外，虽然 ChatGPT 本身无法直接总结 YouTube 视频，但有些免费服务可以帮助转录或下载视频的自动生成字幕，然后保存这些文字让 ChatGPT 帮忙转化为简洁要点。

目前，通过 AI 工具的结合，在一定程度上可以根据已调研完成的病例数据输出医学报告。例如 GPT4V 在医学图像理解方面显示出了有效性，能够为各种医学图像生成完整的放射学报告。在一些案例中，如腹部 X 射线图像和右膝的 MRI 图像，GPT4V 能正确识别研究并提供准确诊断。但也存在一些错误，比如在手部/腕部 X 射线图像中错过远侧桡骨骨折，在胸部 CT 中错误识别结节位置和产生测量误差。尽管生成的报告能保持高质量格式，可作为模板减轻医学专业人士起草报告的工作负担，但由医学专业人士评估生成的报告以确保其正确性和准确性仍是至关重要的。

以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据，再传给 GPT 分析，最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析：平台支持上传数据，可提供数据信息辅助分析，前端解析文件后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。

要让 AI 识别对话并生成结构化数据存储到软件系统里，可以参考以下方法： 1. 基于结构化数据来 RAG：如果原始数据本身就是结构化、标签化的，不必将这部分数据做向量化。结构化数据的特点是特征和属性明确，可用有限标签集描述，能用标准查询语言检索。以餐饮生活助手为例，流程包括用户提问、LLM 提取核心信息并形成标准查询、查询结构化数据、LLM 整合回复。 2. 利用 Coze 平台设计 AI 机器人：创建好 Bot 后，从“个人空间”入口找到机器人，进行“编排”设计。Coze 平台常用的概念和功能包括提示词（设定 Bot 身份和目标）、插件（通过 API 连接集成服务）、工作流（设计多步骤任务）、触发器（创建定时任务）、记忆库（保留对话细节，支持外部知识库）、变量（保存用户个人信息）、数据库（存储和管理结构化数据）、长期记忆（总结聊天对话内容）。设计 Bot 时要先确定目的，比如“AI 前线”Bot 的目的是作为 AI 学习助手，帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能，并提供高效站内信息检索服务。 注：Coze 官方使用指南见链接：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，遇到疑问也可查阅该指南。

以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。

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。

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。

以下是一些可以根据文字描述生成画面或图表的 AI 工具： 文生图工具： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ），可以查看更多文生图工具。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 如果您想用 AI 把小说做成视频，可以参考以下步骤和工具： 工具与网址： Stable Diffusion（SD）：AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI Midjourney（MJ）：AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/

以下是关于文字生成图表的相关信息： LayerStyle 副本 LayerUtility 中的 TextImage 可以从文字生成图片以及遮罩。支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。 节点选项说明： size_as：输入图像或遮罩，将按照其尺寸生成输出图像和遮罩。此输入优先级高于下面的 width 和 height。 font_file：列出了 font 文件夹中可用的字体文件列表，选中的字体文件将被用来生成图像。 spacing：字间距，以像素为单位。 leading：行间距，以像素为单位。 horizontal_border：侧边边距。数值表示的是百分比，例如 50 表示起点位于两侧的正中央。如果文字是横排，是左侧边距，竖排则是右侧边距。 vertical_border：顶部边距。数值表示的是百分比，例如 10 表示起点位于距顶部 10%的位置。 scale：文字总体大小。文字的初始大小是根据画面尺寸和文字内容自动计算，默认以最长的行或者列适配画面宽或者高。调整此处数值将整体放大和缩小文字。数值表示的是百分比，例如 60 表示缩放到 60%。 variation_range：字符随机变化范围。数值大于 0 时，字符将产生大小和位置的随机变化，数值越大，变化幅度越大。 variation_seed：随机变化的种子。固定此数值，每次产生的单个文字的变化不会改变。 layout：文字排版。有横排和竖排可选择。 width：画面的宽度。如果有 size_as 输入，此设置将被忽略。 height：画面的高度。如果有 size_as 输入，此设置将被忽略。 text_color：文字颜色。 background_color：背景颜色。 文生图工具 文生图工具是一种利用人工智能技术生成图片的工具，通过分析输入的文本描述，使用深度学习算法生成相应的图片。目前市场上比较受欢迎的文生图工具包括： DALL·E：OpenAI 推出的一款文生图工具，可以根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于数据生成图表的相关内容： 使用 Coze 做一个智能报表助手的实现过程： 1. 用户上传 Excel 后，在工作流中获取 Excel 连接，通过插件下载并读取其中数据。 2. 最初打算将解析的 Excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，让大模型根据单元格数据和用户提问生成答案，但大模型计算能力差，常出错。 3. 改为将 Excel 转换为数据表，使用大模型把用户问题转换为 SQL，准确率高。 4. 自己写服务在动作流里调用，根据 Excel 的 URL 动态创建表并插入数据，将表名存到 Coze 数据库，以便后续根据表名动态执行 SQL 拿到数据。 5. 根据数据库表字段信息，使用大模型为用户生成 3 个推荐报表，限制数据 100 条。 6. 拿到 SQL 后，动态执行查询数据，再用大模型转换为绘制 Echarts 图表的参数。 7. 绘制图表，使用自己写的插件，放大图片三倍提高清晰度。 ChatGPT 助力数据分析的问题与技巧： 1. 在 user prompt 限定 SQL 和数据分析及其返回格式，而不用 system prompt，原因一是 system prompt 已承载表结构信息，二是 user prompt 遵循力度更高，让其承载具体返回格式更精确，操作在后端进行防止用户通过开发者工具查看参数。 2. 分开定义单维度数据和多维度数据的 prompt，而不直接让 GPT 判断，因为存在两种结果导向的 prompt 时，GPT 约有 50%几率出错，最好在发送请求前用条件运算符区分格式，代码判断后决定使用哪个 prompt 再传给 ChatGPT，让 prompt 只存在一种结果导向。 3. 前端渲染图表时，SQL 分析的接口或个性化分析解析的数据文件所获得的 tableData 格式与渲染表格相同为对象数组，让 GPT 判断出对象的 key 值映射：keyMap，得知维度、数据项、数据值的 key，就可拿到并处理成图表所需的 series、xAxis。 ChatGPT 助力数据分析的流程： 1. 第一个 user prompt 限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列：数据项、数据值，且不能直接查询长类型字段，可用 count/substring 等函数查询。 2. system prompt 是表结构信息，如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义，多个表可分开描述。 3. 校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示，通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的 user prompt 提示数据分析，限定返回的 JSON 格式：conclusion、keyMap、title。由于支持多维数据，采取分开定义单维度数据和多维度数据的 prompt，根据结果数据 tableData 的维度，用条件运算符选择对应的 prompt 再传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 再次生成，否则耗时。

要把视频的内容包括对话文字提取并总结成文字，可以按照以下步骤进行： 1. 对于有字幕的 B 站视频，如果视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本： 。 3. 安装之后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮。 4. 点击下载按钮，选择多种字幕格式，如带时间或不带时间的。 5. 将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外，还有一个集成的视频理解系统 MMVid，它由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能处理和理解长视频和复杂任务，能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解，其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。

以下是一些支持视频文字提取的 AI 网站及相关操作方法： 对于 B 站视频，如果视频有字幕，您可以安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”（https://greasyfork.org/zhCN/scripts/378513bilibilicc%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%B7%A5%E5%85%B7 ）。安装后刷新浏览器，点击字幕会多出一个“下载”按钮，可选择多种字幕格式，如带时间或不带时间的。然后将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 需要注意的是，目前大部分用 AI 总结视频的工具、插件或应用都是通过提取视频字幕来实现的。

以下是一些可以通过文字生成流程图或其他图片的 AI 网址： DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多文生图工具。 此外，还有一些文字生成视频的 AI 产品，如： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容： 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，其中文识别率优秀。语音识别的少量错误，ChatGPT 能正常理解和纠错，衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 对于有字幕的 B 站视频，可通过安装油猴脚本获取字幕，然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。

目前国内免费好用的文字转图片 AI 工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和友好的用户界面而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多相关工具。但需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以将文字生成图片并配图的 AI 软件： 1. Stable Diffusion：可以根据文本指令生成与文本信息匹配的图片，生成的图片样式取决于使用者输入的提示词，难以出现完全相同的两张输出图片。 2. 无界 AI：可用于快速制作海报底图，在操作步骤上与其他同类软件有相似之处，大致流程包括确定主题与文案、选择风格与布局、生成与筛选、配文与排版。 3. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 4. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您可以根据自己的需求选择使用。在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ），可以查看更多文生图工具。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。