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我使用了豆包,也学习了简单的提示词,但大数据反馈的结果并不好,很多数据分析,文档优化效果并不理想。我该怎么办

Answer

以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议:

  1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样,找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析,给出准确的评分和改进建议,以提升提示词的质量。
  2. 对于数据分析和文档优化任务,要清晰明确地向模型阐述需求。例如,提供大模型可访问的数据源或上传数据表格,通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据,以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果,不断迭代和优化提示词。
  3. 对于“大模型幻觉”问题,目前虽无法完全消除,但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。
  4. 若想提高大模型的对话能力,可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外,如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口,通常是无法延长的,因为这是设定好的。
  5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时,要精心设计提问,清晰准确地表达您的需求,例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。
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References

智慧教育:多文体智能作文批改评分

错别字抓取&修改:|原文|Good case||-|-||有一次我考砸了,因为担心父母责怪,所以躲在大姨家里直到天黑才回家,<br>到家时竟空无一人,我想:爸妈肯定是去谁家串门了,<br>于是我的草草的吃了饭便躺进小屋,开始庆祝这次“胜利逃亡”。|“wrong_sentence”:“我草草的吃了饭便躺进小屋”,<br>“wrong_sentence_reason”:“用词不当,'草草的’应该改为‘草草地’”,<br>“wrong_sentence_fixed”:“我草草地吃了饭便躺进小屋”,|好词好句点评:|column1|column2||-|-||小时候我总以为父母不爱我,因为他们对我的生活毫不关心,<br>不过我并不怪他们,因为从小自立,我学会了很多本领。|“good_word”:“自立”,<br>“sentence_with_good_word”:“因为从小自立,我学会了很多本领”,<br>“good_word_comment”:“'自立’一词用的好,准确表达了从小培养独立能力,值得表扬”,||天底下哪有不爱自己的父母?只是爱的方式不同罢了。|“good_sentence”:“天底下哪有不爱自己的父母?只是爱的方式不同罢了。”,<br>“good_sentence_comment”:“这句话运用对比和反问,深刻揭示了父母爱的真谛,表达有力,非常好!”,|[heading3]提示词优化方案

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||给Prompt打分|李继刚|文本|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。|##Role:药剂师<br><br>##Profile:<br>-writer:李继刚<br>-version:0.6<br>-language:中文<br>-description:你是一个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。<br><br>##Attention:<br>用户在努力学习如何写出优秀的Prompt,但遇到了难题,不知从何改进.你会尽自己最大的努力来尽可能详细地分析,帮助用户学习如何进行分析,如何进行优化.你对自己的能力表现非常自信.<br><br>##Background:<br>用户基于当下认知写完Prompt,不知现在的写法有什么问题,需要你来帮忙分析.<br><br>##Constrains:<br>-提供准确的评分和改进建议,避免胡编乱造的信息。<br>-|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#RCSxdaXm6oOejkxLnW5cqNXwn7g)||NzMyODM3NDgxOTI1NzQ1MDUyNDpyZWNLOVVDSkFvOmRmZDhlZjRjMTA4M2NiMDcxYjQwY2MyOTVhOTkwYTgzOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

提示词快闪答疑

问题不清晰,想问充值渠道还是想问自己设备性能呢,显卡和iPhone不是一个类别的问题吧。以下回答来自群友zy xing:只学prompt不需要考虑显卡,绘画需要本地部署模型出图才需要,手机问题,iPhone确实高质量的应用更多一些,但一般通用的app安卓和苹果基本都覆盖,比如文心一言、智普清言这些,gpt付费问题如果想用它的模型也可以考虑一些“套壳”应用,比如poe、opencat等app1.晚点_Ken如何用AI来做数据分析,用哪个工具?是否有成功案例大概思路是这样:提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据,分析完成的结果要以什么格式输出观察生成结果,迭代和优化提示词,最终满意后导出结果1.无上在看公众号文章时,有提到“大模型幻觉”的,请问有什么好方法或小技巧能够识别并尽可能消除“幻觉”?幻觉问题有相关帖子和论文可以看,但目前没有办法消除,这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。1.AI小詹大模型的对话能力,如何用结构化思维去提高,举个栗子:上下文的token长度,如何去延长,是否能用专门的输入模版去提升?栗子和问题不是一个问题。结构化思维提高对话能力,在AGI搜索结构化三个字,有相关文章。上下文token长度如果指的是大模型的记忆窗口的话,没法延长,是设定好的。1.豆本豆在用chatgpt写剧本的时候如果想让他学习现有数据好的成功剧本从中总结规律并应用于后续的创作应该怎么更好的提问

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作为产品经理小白 我该如何学习成为一名合格的aipm
以下是为您提供的关于产品经理小白如何学习成为一名合格的 AI PM 的建议: 首先,了解一些重要的 AI 技术概念和框架: 1. 思维链:谷歌在 2022 年的论文中提到,思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力,即便不用小样本提示,也可在问题后加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一起传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,不让 AI 直接生成计算结果,而是借助如 Python 解释器等工具作为计算工具。 4. ReAct:2022 年《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动结果,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结:很多大佬都强调要关注或直接阅读技术论文,像产品经理转型为 AI 产品经理,需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽可让 AI 辅助阅读,但仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门,值得观看。 此外,还可以观看一些关于技术框架与未来想象的访谈视频,比如安克创新 CEO 阳萌的访谈,其观点可能会给您带来启发。
2025-02-19
我想当一名ai产品经理 我该从哪学起
如果您想成为一名 AI 产品经理,可以从以下几个方面学起: 1. 掌握算法知识: 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通,掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,了解算法前沿更好地规划产品未来。 提升产品竞争力,发现产品独特优势,提出创新特性。 提升数据分析能力,很多 AI 算法涉及数据处理和分析。 2. 学习相关案例:可以参考一些成功的 AI 产品经理的经验,比如 Kelton 作为 AIPM 一枚,深耕 NLP 方向 2 年,从 0 1 打造过两款 AIGC 产品,还完成过 LLM 评测体系的搭建。 3. 了解技术原理与框架: 如思维链,谷歌在 2022 年论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力。 了解 RAG(检索增强生成),将外部知识库切分成段落后转成向量存于向量数据库。 学习 PAL(程序辅助语言模型)和 ReAct 框架等。 同时,建议您关注或直接阅读技术论文,虽然有难度,但完成一定知识储备后,可借助 AI 辅助阅读。也可以通过一些通俗易懂的科普内容入门,比如相关的科普视频。
2025-02-19
我该怎么学习ai?帮我组织一个流程,能很好的利用你的资源。
以下是为您组织的学习 AI 的流程: 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,包括人工智能的定义、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,了解 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,涵盖图像、音乐、视频等方面。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,同时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,在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动,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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 另外,费曼学习法也是一种有效的学习方式。它强调通过教授他人来深化个人理解和知识的掌握,基本步骤包括选择一个概念、教给他人、回顾和简化、组织和比较。其应用场景包括个人学习、教学和培训、知识分享等。 WaytoAGI(通往 AGI 之路)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯,还有丰富的学习资源、实践活动,并倡导开放共享的知识体系。在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量,目前合作过众多公司和产品。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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。我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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 (2)历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 (2)模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 (1)网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
我该从哪里开始
学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。对于新手来说,可以参考以下建议: 1. 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。 2. 如果您想从零开始,可以参考 GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List 。其中我们挑选了 50 篇论文/模型/博客,涉及人工智能工程的 10 个领域:LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。 3. 对于微调(Finetuning)方面,假设您已经按照上述说明准备了训练数据。使用 OpenAI CLI 开始微调工作,从 BASE_MODEL 开始选择基本模型的名称(ada、babbage、curie 或 davinci),您可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始,模型的选择会影响模型的性能和运行微调模型的成本。开始微调作业后,可能需要一些时间才能完成,具体取决于模型和数据集的大小。
2025-02-15
waytoagi知识如此丰富 我该从哪里学起
如果您觉得 WayToAGI 知识丰富但不知从何学起,可以参考以下建议: 1. 从某一个板块开始,比如 Agent 板块。链接: 。使用方法是从下往上看,一个一个点进去,里面都有视频。共学视频都是手把手从注册开始的教学,不会就多看几遍,基本能保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。但要注意,内容确实有点多,可以先选择自己听过的工具开始,以免太累。 2. 在看了一些视频之后,如果您想了解理论还是应用,可以找到导航,想看哪里点哪里。链接: 。但要注意,智能千帆、阿里云百炼有视频,其余没有。而且内容较多,您需要考虑聚焦,先挑一个,开始手把手一起做起来,看看能不能持续用起来,只要开始用起来,这事儿就成啦!如果快捷菜单找不到,可以参考相关说明。 WayToAGI 不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区。这里以“无弯路,全速前进”为目标,助力每一个怀揣 AI 梦想的人疾速前行。每一份尝试都值得赞美,每一份付出都应得到鼓励,其成长得益于大家的支持。 此外,WayToAGI 还有整活区。如果您想造艘船,不要只忙于分配工作,而是要激起对大海的向往。在 WayToAGI 有很多垂直板块,这里不是系统性学习的地方,而是一起做有趣事的游乐场。我们大部分时候用 AI 做有用的事,但有用不是必须的,很多创新始于有趣的想法。在整活区,您不用证明想法“有什么用”,可以尽情发挥对 AI 天马行空的想象,把 AI 玩出新花样。
2025-02-12
kimi、豆包、deepseek的区别和优劣
以下是 kimi、豆包、deepseek 的区别和优劣: 从月活榜来看: deepseek:在月活用户方面表现出色,排名第一,月活用户达 7068 万人,环比变化为 24.3616%。 豆包:月活用户为 779 万人,环比变化为 0.1911%。 kimi:月活用户为 591 万人,环比变化为 0.1135%。 从流量榜来看: deepseek:访问量排名第一,达 22541 万。 豆包:访问量为 3457 万。 kimi:访问量为 3282 万。 在输出效果方面,DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型,其思考过程细腻、自洽、深刻、全面,输出结果在语气、结构、逻辑上表现出色。 需要注意的是,这些数据仅反映了一定时期内的情况,且不同模型在不同的应用场景和用户需求下可能具有不同的优势。
2025-02-19
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能: ChatGPT: 1. 内容生成:可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人:作为聊天机器人的后端,提供自然的对话体验。 3. 问答系统:为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要:生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译:在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结:能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成:生成代码片段,帮助开发者解决编程问题。 8. 教育:帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件:如 webpilot 。 10. PDF 对话:通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成:协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结:通过特定网站进行总结。 13. 播客总结:通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图:通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能,上述内容中未提及。
2025-02-13
抖音内部有哪些大模型?你用的是哪个? 豆包和coze分别用的是哪个?
抖音内部使用的大模型包括月之暗面 KIMI、豆包、Minimax、通义千问和智谱清言。 关于模型的特点和选择: Dify 是开源的,有直观界面和多种功能,社区活跃;Coze 由字节跳动推出,目前未明确是否开源,可能更侧重商业化服务,其插件能力丰富、搭建效率高。 豆包的 function call 模型对于插件调用、Coze 内 json 格式输出较擅长;MiniMax 处理文字速度快;GLM 对用户提示词理解较好。模型选用需根据习惯、响应速度、生成质量、调用费用等综合考虑,且各模型在不断迭代。 需要注意的是,以上回答由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-13
对DeepSeek-R1、GPT-4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析
以下是对 DeepSeekR1、GPT4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析: 通义千问: 通义团队将 Qwen2.5Max 与目前领先的开源 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama3.1405B 以及同样位列开源稠密模型前列的 Qwen2.572B 进行了对比。在所有 11 项基准测试中,Qwen2.5Max 全部超越了对比模型。 Qwen2.5Max 已在阿里云百炼平台上架,企业和开发者可通过阿里云百炼调用新模型 API,也可在全新的 Qwen Chat 平台上使用。 DeepSeekR1: 属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量。 其“聪明”源于独特的“教育方式”,在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”新阶段。 其思考与表达碾压了包括 GPT4o、Claude Sonnet3.5、豆包等模型,思考过程细腻、自洽、深刻、全面,输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。 目前关于文心一言、海信星海和混元模型在上述内容中未提供具体的性能对比信息。
2025-02-12
豆包和deepseek的区别
DeepSeek R1 与豆包存在以下区别: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,属于基于强化学习 RL 的推理模型。而豆包不属于此技术路线。 2. 思考方式:在回答用户问题前,DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量,这种“自问自答”是模拟人类的深度思考。豆包可能没有这种特定的思考方式。 3. 输出效果:从相关对比来看,DeepSeek 的思考过程细腻、自洽、深刻、全面,输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝,被认为碾压了包括豆包在内的其他模型。
2025-02-10
我想做个智能体专门帮我写更行各业的朋友圈收钱文案,我应该如何开始,我没做过扣子的智能体,只是在豆包简单做过
如果您想做一个智能体专门帮您写各行各业的朋友圈收钱文案,可以参考以下步骤: 1. 明确智能体的名称和简介:例如可以命名为“朋友圈收钱文案生成器”,简介中说明其专注于为各行各业生成吸引人的收钱文案。 2. 确定应用场景和目标人群:目标人群可以是各类需要在朋友圈推广业务并收款的个人或团队。当前痛点可能包括难以创作出有吸引力和针对性的收钱文案,解决的问题是提供高效、优质且符合行业特点的文案生成服务。 3. 设计智能体的主要功能: 深度挖掘产品或服务的卖点。 生成符合用户需求和心理的优质文案。 能够适应不同行业的特点和需求。 4. 技术实现方面: 设计工作流,包括输入、对接知识库、借助模型处理、输出等环节。 建立相关的数据库,收集和整理各行各业的文案素材、营销知识等。 对收集的资料进行清洗和二次校对,确保准确性和专业性。 5. 商业化场景: 可以为个人创业者提供文案支持,帮助他们在朋友圈推广业务并收款。 为小型企业的营销团队服务,提升其在社交媒体上的营销效果。 需要注意的是,在医疗等严肃领域,为了保证回答的准确性,应约定回答只能来自于经过严格筛选和校对的知识库。
2025-02-07
AI使用文档
以下是一份关于如何使用 AI 来做事的指南: 一、当前 AI 系统的发布情况 越来越强大的人工智能系统正快速发布,如 Claude 2 、Open AI 的 Code Interpreter 等,但似乎没有相关实验室提供用户文档,用户指南多来自 Twitter 影响者。 二、处理文档和数据 1. 处理文本,特别是 PDF ,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中,新模型更强大。通过询问后续问题来审问材料,但需注意系统仍会产生幻觉,若要确保准确性需检查结果。 2. 对于数据和代码相关: 代码解释器是一种 GPT 4 模式,允许上传文件、编写和运行代码、下载结果,可用于执行程序、数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。但使用它进行未经培训的分析存在风险。 对于大型文档或同时处理多个文档,可使用 Claude 2 ;对于较小的文档和网页,可使用 Bing 侧边栏( Edge 浏览器的一部分),但上下文窗口大小有限。 希望以上内容对您有所帮助。若想了解更多关于特定任务类型或工具使用的详细信息,可提前阅读相关文章。
2025-02-20
帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的AI工具和提示词有哪些
以下是一些帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的 AI 工具和提示词: AI 工具: 1. 产品管理工具:如 Aha!、ProductPlan 等,帮助管理整个产品生命周期。 2. 协作工具:如 Google Docs、Microsoft Office 365,支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件:如 JIRA、Trello,用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具:如 Google Trends、SEMrush,分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具:如 SurveyMonkey、Typeform,收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具:如 Tableau、Power BI,对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件:如 MindMeister、XMind,帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件:如 Lucidchart、Visio,绘制产品功能和流程图。 提示词: 1. 行业洞察分析:对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。 2. 方法论专家:精通各类管理和研发方法论,能根据具体情况选择和应用最佳方法。 3. 头脑风暴:团队成员自由提出各种想法和见解,快速产出创意解决方案。 4. 需求文档设计:根据产品特性和用户需求,设计产品需求文档。 5. 功能价值分析:评估产品各项功能的重要性和价值,辅助优化资源配置。 6. 竞品分析报告:对竞争对手的产品进行全面的分析比较,找出优劣势。 7. 流程图/图表设计:直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。 8. 思维导图设计:以树状图形式展示思路和知识框架。 9. 解决方案专家:根据问题分析,提供切实可行的解决方案。 10. 周报生成器:自动化生成工作周报,提高工作效率。 学习 Prompt 提示词可以参考这份文档:https://www.promptingguide.ai/zh 。 在写提示词时,要注意以下几点: 1. 提示词内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 2. 调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,更优先。 4. 对于星流一站式 AI 设计工具,其提示词用于描绘画面,支持中英文输入,启用提示词优化后能更生动地描述画面内容,小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 使用这些提示词和工具,可以帮助产品经理更高效地撰写产品需求文档,确保文档全面覆盖了市场和产品的关键方面。同时,它们也有助于提高团队之间的沟通效率和文档的可管理性。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-19
deepseek 部署文档
以下是关于 DeepSeek 部署的相关内容: 《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RKK5wNbeHifSAXkAR5hcGYQmn5f?renamingWikiNode=false):来自社区伙伴 Hua 的投稿,手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1(671B)模型的完整部署流程,包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb) 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh):所有用户享 50 万免费 Tokens+API 半价优惠!火山引擎上线了 DeepSeek 系列模型!咱们社区小伙伴做了零基础部署教程,5 分钟打造专属满血版 AI 助手,速度飞快!使用方法中附上了飞书多维表格的接入方法、Coze 的接入使用方法、网页插件的使用方法。 《刚刚,DeepSeek 官方发布 R1 模型推荐设置,这才是正确用法》(https://mp.weixin.qq.com/s/RA1mhAyQOoXD5XOULAGgbQ):DeepSeek 官方下场推荐了部署 DeepSeekR1 的设置。DeepSeek 强调官方部署的版本跟开源版本模型完全一致。
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?
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
我想用ai自动化把我的文档内容生成漂亮的ppt
以下是一些可以将文档内容生成漂亮 PPT 的方法和工具: 1. 歌者 PPT(gezhe.com): 功能: 话题生成:一键生成 PPT 内容。 资料转换:支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持:生成多语言 PPT。 模板和案例:海量模板和案例库。 在线编辑和分享:生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务:自定义模板、字体、动效等。 简介:是一款永久免费的智能 PPT 生成工具,能将任何主题或资料转化为 PPT,并提供便捷操作和智能化体验。 产品优势: 免费使用:所有功能永久免费。 智能易用:通过 AI 技术简化制作流程,易于上手。 海量案例:大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 很专业:支持多种文件格式,转换过程中尊重原文内容。 AI 翻译:保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译。 推荐理由: 完全免费,对学生和职场人士是福音。 智能化程度高,通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT,高效准确。 模板和案例库丰富,适合各种场景。 对多语言支持实用,可一键生成目标语言的 PPT 或翻译。 几乎无需学习成本就能上手使用。 2. Process ON: 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制,相对比较耗时间。 导入方式: 复制最终大纲的内容到本地的 txt 文件后,将后缀改为.md。如果看不见后缀,可以自行搜索开启后缀。 打开 Xmind 软件,将 md 文件导入 Xmind 文件中。 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求: 新增思维导图。 输入主题,点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT: 点击下载,选择导入格式为 PPT 文件。 选择模版,再点击下载。 3. 增强版 Bot: 场景: 图片理解与生成:在对话框输入诉求,可生成相应图片,也可根据图片提取关键知识内容。 PPT 一键生成:根据上下文在对话框输入诉求,可生成幻灯片内容及相关模板选择。 PDF 智能制作:根据上下文在对话框输入诉求,可生成相应的可选模板。 系统架构论文一键创作。
2025-02-14
AI数据分析
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。
2025-02-18
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
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
AI数据分析
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 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:分析平台自身的使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。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,校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行,将数据传给 GPT 分析,最后返回分析结论和建议及结果数据给前端渲染图表。 个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),自定义分析用户自己上传的数据。用户上传文件,前端解析后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 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 。 报告目录包含总体流量概览、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,并附有重要榜单。 作者介绍及各自负责的工作,如郎瀚威 Will 是 AI 数据分析&出海社媒增长 GPTDAO 首席分析师,负责数据准备、分类标准图谱准备等。
2025-02-12
数据分析相关的AI应用
以下是关于数据分析相关的 AI 应用的介绍: ChatGPT 助力数据分析: 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身的使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),以此自定义分析用户自己上传的数据。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。 个性化分析示例:包括单维度数据、多维度数据(折线图和柱状图)。有时 AI 会误将数据项作为维度分析,可输入提示告诉它用哪个字段作为维度,也可以描述其他数据信息,使分析更为准确。 总结和展望:ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景,在提高效率、降低技能门槛和支持决策等方面有显著优势。但案例分析结果可能简单,真正接入业务可定制多种分析模板,增加分析多样性。实际业务中处理大量数据需指定允许查询或解析的字段并校验结果,做到前后两次校验更可控。随着技术进步,相信会为数据分析带来更多创新和突破。 100 个 AI 应用中的部分数据分析相关应用: AI 游戏道具推荐系统:利用数据分析和机器学习,根据玩家需求推荐游戏道具,已有游戏内商城推荐功能,市场规模达数亿美元。 AI 天气预报分时服务:通过数据分析和机器学习,提供精准的分时天气预报,如彩云天气分时预报,市场规模达数亿美元。 AI 医疗病历分析平台:借助数据分析和自然语言处理,分析医疗病历辅助诊断,如医渡云病历分析系统,市场规模达数十亿美元。 AI 会议发言总结工具:运用自然语言处理和机器学习,自动总结会议发言内容,如讯飞听见会议总结功能,市场规模达数亿美元。 AI 书法作品临摹辅助工具:基于图像识别和数据分析,帮助书法爱好者进行临摹,如书法临摹软件,市场规模达数亿美元。
2025-02-08