Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

如何高质量的提问AI

Answer

以下是关于如何高质量提问 AI 的一些建议:

  1. 针对具体任务进行环节拆分:例如在使用 AI 进行数据分析时,将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,便于优化性能和发现修正问题。
  2. 逐步深化和细化问题:对于复杂问题,先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化或深化,如处理知识产权侵权案件时,先问被告是否侵权,再根据回答追问侵权类型和程度。
  3. 提供参考和学习内容:包括详细操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识(knowhow),如自动化文档处理中编写处理不同类型文档的指南。
  4. 利用专业领域术语引导:在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向,如处理合同纠纷时提示从特定方面分析合同履行情况。
  5. 验证与反馈:大模型语料有滞后性,使用 AI 回答后要交叉验证确保准确性,同时结合自身专业知识筛选判断,确保符合法律伦理等。
  6. 总结核心观点和注意事项:用简洁明了语言概括,如提供法律建议时可总结出核心观点和注意事项,并使用特定连接词组织 Prompt。
  7. 设定角色和任务目标:赋予 AI 明确的角色和任务目标,如专注于民商事法律领域且擅长特定方面的律师,以提升工作效率。
  8. 讲清楚背景和目的:提问时梳理清楚背景信息和目的,如处理交通事故案件时说明案件事实和法规,帮助 AI 理解上下文提高准确性。
  9. 学会提问:使用清晰具体语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制,设计能提供有用答案的问题。
  10. 拆解环节、切分流程:应用 AI 前细致拆解工作流程,将复杂任务分解为更小更具体环节,使 AI 执行更精确。

此外,FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统,基于 LLM 技术,能理解自然语言并生成高质量答案,支持连接外部知识库获取更全面信息,有可视化工作流编排工具方便创建复杂问答场景,具备开箱即用的数据处理和模型调用功能方便快速上手,可帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。相关资源有:FastGPT 官网FastGPT 文档FastGPT GitHub 仓库FastGPT 个人版知识库部署教程。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

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

References

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

例如,如果你正在使用AI进行数据分析,你可能需要将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理。这样做的好处是,你可以针对每个环节优化AI的性能,同时也便于发现和修正问题。还有一种是针对复杂的问题,律师可以采用逐步深化和细化的方式提问。先提出一个较为宽泛的问题,然后根据AI的回答进一步细化或深化问题。这种方法有助于律师逐步深入了解问题的各个方面。例如,在处理一起知识产权侵权案件时,律师可以先问:“这起案件中,被告是否构成侵权?”然后根据AI的回答进一步提问:“如果构成侵权,那么侵权的类型和程度是怎样?”给AI参考和学习的内容让他理解结构和学习,写出流程,写出knowhowAI系统通常需要大量的数据和示例来学习和理解任务的结构。提供高质量的参考材料和学习内容是提高AI性能的关键。这可能包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等。同时,编写详细的流程和知识(knowhow)也很重要,这不仅能帮助AI更好地理解任务,也能为人类用户提供指导。例如,在自动化文档处理中,你可以编写一个详细的指南,说明如何处理不同类型的文档,以及如何使用AI工具来提高效率。利用专业领域的术语引导在Prompt中使用法律术语来引导AI的回答方向。比如,在处理合同纠纷时,律师可以提示:“从合同签订条件、排他性合作和违约责任三个方面分析该合同的履行情况。”这样的引导有助于AI更精准地提供所需信息。验证与反馈大模型的语料存在一定滞后性,在使用AI的回答后,律师一定要对内容进行交叉验证,确保信息的准确性。同时,律师在使用AI时,还应结合自身的专业知识进行引导。通过专业知识对AI的回答进行筛选和判断,确保其符合我国法律伦理、立法目的和实务。

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

在提供法律建议时,我们需要用简洁明了的语言来总结核心观点和注意事项。例如,我们可以概括出5点关于案件处理的核心观点,并列出7点在案件推进中需要特别注意的事项。Separator为了确保我们的建议清晰易懂,我们可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织Prompt。这样做不仅能让建议更有条理,还能通过AI给到更优质的信息。Capacity and Role比如:你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。通过赋予AI这样的角色,我们能够更有效地利用它的数据处理和模式识别能力,从而提升律师的工作效率。3.Prompt方法总结格式=【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】4.Prompt技巧讲清楚背景和目的在向AI提问时,除了明确的问题描述,对于背景信息和提问的目的最好梳理清楚,这样可以帮助AI更好地理解问题的上下文,从而提高回答的准确性。例如,律师在处理一起交通事故案件时,可以询问:“给你一则交通事故案件事实xxx,根据xxx法规,x方的责任应如何划分?”学会提问,如何提高回答内容的准确性提出好问题是提高AI回答准确性的关键。这包括使用清晰、具体的语言,避免模糊不清的表述。同时,了解AI的工作原理和限制也很重要,这样你可以更好地设计问题,使其能够提供有用的答案。拆解环节、切分流程、具体落到某个工作细节在应用AI之前,首先要对工作流程进行细致的拆解。这意味着将复杂的任务分解成更小、更具体的环节,以便AI可以更精确地执行。

问:FastGPT是什么

更智能的问答:基于LLM技术,FastGPT可以理解自然语言并生成高质量的答案。更全面的信息:支持连接外部知识库,以获取更全面的信息。更易用的开发:可视化的工作流编排工具,方便用户创建复杂的问答场景。更快的上手速度:开箱即用的数据处理和模型调用功能,方便用户快速上手。总而言之,FastGPT是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统,它可以帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。以下是一些关于FastGPT的其他资源:[FastGPT官网](http://fastgpt.xxlab.tech/)[FastGPT文档](https://doc.fastai.site/docs/intro/)[FastGPT GitHub仓库](https://github.com/labring/FastGPT)[FastGPT个人版知识库部署教程](https://juejin.cn/post/7310419610449526823)希望这些信息对您有所帮助。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Others are asking
有什么ai 可以用来核实信息
以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容: 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界,比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务,那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览,还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,且可能被不道德地用于操纵或作弊,用户要对其输出负责。
2025-01-22
输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT
很抱歉,目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作: 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化,提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测,例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控,及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型,以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。
2025-01-22
如何系统地学习AI
以下是系统学习 AI 的方法: 1. 编程语言基础:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(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。 阅读入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。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。 8. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区:如,按照新手指引入门,避免走弯路。
2025-01-22
用AI制作视频
将小说用 AI 制作成视频的流程如下: 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。 需要注意的是,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,建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):另一个 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 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. 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 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:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分,您可以使用 Seed 选项添加种子编号(https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed),以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置,则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate(生成)。
2025-01-22
马斯克最新AI产品
马斯克最新的 AI 产品包括: 1. xAI 正式发布的 LLM 以及与之搭配的聊天产品 Grok。Grok 定位为一款模仿《银河系漫游指南》的人工智能,几乎可以回答任何问题,还会向用户提建议帮其决定要问什么问题。它具有叛逆性,会拒绝回答有害问题并嘲讽提问者。其独特优势是可以通过𝕏(Twitter)平台实时了解世界,还能回答大多数其他人工智能系统拒绝的尖锐问题。目前 Grok 还是早期测试产品,会优先向美国的 X 平台的 Premium Plus 用户提供。从已曝光的操作视频来看,在应用层面有很多体验优化,比如多任务同时生成内容、单个任务有分支功能、输出的代码支持在 VS Code 网页版编辑。此外,马斯克还提到要让特斯拉汽车的算力接入他们的 LLM 模型推理。 2. 在 2023 年 11 月 6 日的更新中,新增马斯克 xAI 的首个大模型 Grok,它通过 X 平台实时了解世界,能回答被大多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题,仿照《银河系漫游指南》设计,可以回答几乎任何问题,甚至就如何提问给出建议,独具幽默回答模式尽量避免恶意提问,目前留下邮件可申请早期测试。
2025-01-22
生成原型的AI工具
以下是一些用于生成原型的 AI 工具: 1. 即时设计(https://js.design/):可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev(https://v0.dev/):Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix(https://wix.com/):用户友好的 AI 工具,可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供您选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora(https://www.dora.run/):使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面的工具,可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的一些 AI 插件可用于增强设计流程。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,其插件系统中的一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作,例如自动生成设计元素等。 从 Artifacts 到 Cursor 的连续爆火,唤起了大模型的又一春。AI Native 的口号从未停止,虽然难以定义真正的 AI Native,但借助这些 AI 工具,任何人都能在短时间内将创意变为可交互的原型。当然,这些工具还不够完美,生成的代码可能需要调整,设计可能需要优化。但随着技术的不断进步,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现,也许有一天,我们可以直接用自然语言描述一个完整的应用,AI 就能为我们构建出全功能的产品。
2025-01-22
我能否借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人
您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。 构建数字人的躯壳有多种方式: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎:风格偏向超写实的人物建模,拟真程度高,定制化成本高,代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等,但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC:省去建模流程直接生成数字人的展示图片,但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高,可以使用,典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向,但仍在探索中。 构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时,如果响应太慢就会体验很差,所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态:不仅仅是语音交互,还可以通过添加摄像头数据获取数据,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常和人交流时不是线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景需要通过工程丝滑处理。 如果都要自建代码实现各模块,开发工作量巨大,迭代难度也很高,对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量,现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架,它们有大量的开源工作者维护,集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent,赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中,使用了 dify 的框架,利用其编排和可视化交互任意修改流程,构造不同的 AI Agent,并且实现相对复杂的功能,比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口,基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制,从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型,也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台,然后部署自己的模型。此外,数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块,能够保持更好的扩展,比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。 使用 Dify 接口需要注意: 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能,否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商,才会在功能板块中展示出来,Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能,这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS,不同的模型供应商支持的语音人物不同,可以根据个人喜好添加。
2025-01-21
我想用AI做高质量高清图片,我应该怎么做
如果您想用 AI 做高质量高清图片,可以参考以下方法: 1. 了解默认分辨率:在 Stable Diffusion 中,AI 出图的默认分辨率为 512x512,用于商业通常不够。 2. 注意初始分辨率:初始分辨率不宜过高,例如 1600x840 的分辨率可能导致出图时间长和构图问题。 3. 运用高清修复:在文生图功能中有内置的高清修复(HiresFix)功能。将初始分辨率设置为 800x420 时,选择放大倍率为 2,可将分辨率放大至 1600x840。理论上放大倍率越高图片越清晰,但受电脑配置和显卡显存影响。放大算法如 RESRGAN 4x+Anime6B 常用于二次元绘图,写实类风格可选择 RESRGAN 4x+。 4. 固定图片种子值:先以 800x420 画一张图,获取其种子值并填入随机数种子以固定图片。 5. 底图制作:对于游戏截图升级为高质量图片,可在游戏内直接截图作为图生图的底层素材。为使底图清晰、拍摄自由,在 UE4 引擎游戏中可使用常用调整画质代码,如 r.ViewDistanceScale 10、r.ForceLOD 0、foliage.LODDistanceScale 10 等,并通过 ToggleDebugCamera 实现自由相机,使用 HighResShot 1920X1080(尺寸可调节)进行高品质截图。 通过这些技巧,您就可以得到足以商用的高清图片素材。
2024-12-25
AI提示词怎么写才能让AI的回答更高质量
以下是一些写 AI 提示词以获得更高质量回答的方法: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:在提示词中插入相关图片参考,提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:添加限制性条件,如分辨率、比例等,避免意外输出。 6. 分步骤构建提示词:将复杂需求拆解为逐步的子提示词,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究流行且有效的提示词范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化完善。 在商业化问答场景中,提示词的作用是告诉全知全能的大语言模型,它是一个什么样的角色、要专注于哪些技能,让其按照您的想法变成所需的“员工”。例如设定角色为“美嘉”,按照其人设、背景和对话风格做设定。 此外,还有一些优化提示词的技术和成果,如通过链式思维等技术自动改进提示词,提升回答质量,具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点,能显著提高模型的易读性和准确性,测试显示多标签分类准确率提升 30%,摘要任务可完全遵循字数要求。若提示缺少示例,Claude 还会自动生成合成示例,简化提示构建过程。
2024-12-03
有没有可以根据我的需求,自动生成搜索高质量query的prompt
以下是为您整理的关于自动生成搜索高质量 query 的 prompt 的相关内容: 1. JackeyLiu (JK): 作为 ChatGPT 的深度用户,为节省每次构建 Prompt 的力气,打算写一个基于初始问题自动生成优质 Prompt 的 Prompt。其构建 Prompt 的方法论来自于。 2. 做调研: 生成调研报告的 prompt 构建过程艰难,经过多次尝试和迭代,包括试用 webpolit 和 web browsing 等,最终在群里大佬的建议下,通过在需要搜索网络信息的章节处打上标签让 GPT4 自主搜索信息来生成内容,并选择使用 webpolit 插件,放弃了 web browsing 模式,完成了调研报告的 prompt。且在解决问题前,用前几版 prompt 帮团队和同学完成了 3 篇调研报告。 3. 生成式 AI:下一个消费者平台: 这种根据特定需求生成策划过的选项列表的搜索方式在产品推荐方面有价值,例如为特定的宠物推荐狗粮或特定条件下推荐服装。在企业内部搜索应用中也有巨大潜力,如允许用户查询视频会议记录。
2024-08-09
做 video lip sync 的高质量项目有哪些?
以下为一些关于 video lip sync(视频唇形同步)的高质量项目介绍: 谷歌的“Generating audio for video”项目正在开展进一步研究。该项目具有以下特点: 1. 与现有视频音频解决方案相比,它能够理解原始像素,并且添加文字提示是可选的。 2. 系统无需手动调整生成的声音和视频,避免了对声音、视觉效果和时间等不同元素进行繁琐的调整。 3. 但仍存在一些限制因素需要解决,比如音频输出质量依赖于视频输入质量,视频中的假象或失真超出模型训练分布范围会导致音频质量明显下降。 4. 正在改进涉及语音的视频唇形同步。V2A 尝试从输入的文稿生成语音并与角色的唇形动作同步,但配对的视频生成模型可能不受文稿条件的限制,这会造成不匹配,导致唇形同步不自然。 需要注意的是,这一项目仍在不断完善和改进中。
2024-07-24
有哪些高质量 sft 多轮对话数据集
高质量的SFT(Supervised FineTuning)多轮对话数据集在训练对话系统时至关重要。以下是一些公认的高质量多轮对话数据集: 1. ConvAI2 Dataset ConvAI2数据集是基于PersonaChat数据集构建的,用于ConvAI2挑战赛。它包含了多轮对话,且每个对话都有明确的角色和背景信息,有助于训练更具个性化的对话系统。 链接: 2. DSTC系列数据集 DSTC(Dialogue State Tracking Challenge)系列数据集是多轮对话系统研究中的经典数据集,涵盖了多种任务和领域,如任务导向对话、对话状态跟踪等。 DSTC2: 专注于餐馆预订任务。 DSTC3: 扩展了DSTC2,增加了更多的任务和对话状态。 DSTC6: 涉及对话行为理解和对话状态跟踪。 链接: 3. MultiWOZ Dataset MultiWOZ(MultiDomain Wizard of Oz)是一个大规模、多领域任务导向对话数据集,涵盖了多个对话场景,如餐馆预订、酒店预订、出租车预订等。数据集中的对话是由实际用户和客服人员通过WizardofOz方法生成的,质量较高。 链接: 4. Ubuntu Dialogue Corpus Ubuntu Dialogue Corpus是一个大规模、多轮对话数据集,基于Ubuntu的IRC日志。数据集包含技术支持对话,适用于训练技术支持和问答系统。 链接: 5. CoQA Dataset CoQA(Conversational Question Answering)数据集用于对话式问答系统的训练。数据集中每个对话包含一个给定的文本和相关的问题回答对。 链接: 6. TopicalChat Dataset TopicalChat数据集是微软创建的,用于开发和评估开放领域对话系统。数据集包括不同主题的多轮对话,涉及科技、娱乐、体育等多个领域。 链接: 7. PersonaChat Dataset PersonaChat数据集包含多轮对话,每个对话参与者都有预定义的个人信息或“persona”,旨在开发更具个性化和情感的对话系统。 链接: 总结 这些数据集覆盖了多种对话场景和任务类型,是开发高质量对话系统的重要资源。在使用这些数据集进行训练时,可以结合具体的应用场景和需求,选择合适的数据集进行SFT。
2024-06-13
如何用AI回答我的科学问题的提问
沃尔夫勒姆在探讨人工智能能否解决科学问题时提到了以下观点: 1. 在多重计算过程中,存在许多可能的结果,目标是找到通向某些最终结果的路径。例如从 A 到 BABA 的最短路径,在简单例子中可显式生成整个多路图,但实际中多数情况图会太大,挑战在于不追踪整个可能性图的情况下弄清楚行动。常见方法是为不同状态或结果分配分数,追求分数最高的路径,在自动定理证明中,“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作也常见,还可建立“引理”,将 X→Y 添加为新规则。 2. 人工智能可以提供帮助的一种方法是训练语言模型人工智能生成代表路径的标记序列,向其提供有效序列,呈现新序列的开头和结尾,要求其填充中间部分。 3. 从历史上看,成功科学的一个决定性特征是能预测将会发生什么。在最简单的情况中,用人工智能做归纳推理,输入一系列测量结果,让其预测尚未完成的测量结果。将人工智能视为黑匣子,虽希望其不做假设只遵循数据,但不可避免会存在底层结构使其最终假设某种数据模型。
2025-01-04
怎么提问
以下是关于如何提问的相关内容: 课程方面: 第一步,做课程的市场调研: 提问模板: 请列举 10 个在中国比较受欢迎的在线网络课程的教学平台。 请列举 10 个在 XXX 在线教育平台,有哪些受欢迎的、销量高的课程。 请从这些销量高的课程里面,筛选出与社交媒体营销(XXX 主题)紧密相关的课程。 第二步,根据大的方向,再进行细化,选择主攻的细分领域: 提问模板:你是一个社交媒体营销(XXX 子主题)专家,我想设计一个关于社交媒体营销(XXX 子主题)的课程,在这个领域,有哪些更细化的主题可以选择? 第三步,根据细分领域的主题,生成课程大纲: 提问模板:根据主题:《如何在小红书规划社交媒体内容,包括:如何构思和制作有吸引力的文案、图片和视频,以及如何通过调研、竞品分析等方式提高内容创作的效率和质量》(XXX 细分领域的主题名+该主题下包含的具体内容),根据以上主题,帮我设计一门在线课程大纲,要求包含课程名称、课程亮点、课程目标用户、课程章节、课程推广渠道。 第四步,针对课程大纲里面的单独小节进行提问,让 ChatGPT 根据上面提问的回复,进行总结,最后生成对应主题的章节内容: 先针对某一个小节进行全方位提问: 提问模板: 根据《创作有吸引力的小红书文案(复制上面的课程大纲里的某一节标题)》,写一个课程脚本。 请对主题《了解小红书的文案基本要素(复制上面的课程大纲里的某一节标题)》,进行详细解释。 针对以上的内容,能给我举一些具体的案例吗?并且提供 10 个 XXX 领域(复制主题名称)的 XX(名词)。 针对某一个小节提问完毕后,再继续提问: 提问模板: 结合上面刚刚你提到的一些 XXX(具体方法/名词),帮我写一个章节内容。主题是《XXXXX》(直接复制上面的课程大纲里的某一节标题)。如果写到 2000 字就不写了,那就复制 ChatGPT 所说的最后一句话,然后告诉它请从这里继续往下写。 第五步,将章节内容转换成 PPT 格式: 提问模板: 请将以上脚本转换为幻灯片演示文本。 帮我把上面这个章节的内容,转写成 PPT 里面每一页的内容(包含:标题、副标题、正文、话题标签)。 第六步,将学员案例、参考范例加进去,让 chatgpt 根据某个主题进行改写或者续写: 提问模板: 请参考以下示例:XXXX(输入学员的案例描述),帮我根据《创作有吸引力的小红书文案》(XX 主题)进行改写。 请参考以下范本:XXX(输入参考范例,根据《创作有吸引力的小红书文案》(XX 主题)进行续写。 观点方面: 写好提示词的技巧: 本章节的结构如下:提问的几要素、举例法、思维链法、守规矩法、左右手互博法、激情碰撞法、剥削 AI 法。 提问的几要素:向 ChatGPT 提出的问题需要包含一些固定要素,如思考问题需要知道哪些前置信息、思考问题主要解决哪些主客体和关系、思考需要的回答有哪些要求、思考有没有类似问题的参考样例、开始编辑问题模板(相似问题的问题与答案(不一定需要)+问题主体+问题的前置条件+回答的要求)。 举例法:举个例子,让它模仿写,但是会变更一下主题改了。
2024-12-24
怎么跟AI高效提问
以下是跟 AI 高效提问的一些方法和要点: 1. 明确角色和任务:例如,在提供法律建议时,赋予 AI 专注于民商事法律领域、擅长案例研究等角色,以利用其数据处理和模式识别能力。 2. 组织 Prompt:使用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项,运用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来使建议更有条理。 3. 遵循特定格式:格式为【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。 4. 讲清楚背景和目的:在提问时梳理清楚背景信息和提问目的,如律师处理交通事故案件时详细描述案件事实和依据法规询问责任划分。 5. 学会提问技巧:使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制,以提高回答准确性。 6. 拆解工作流程:将复杂任务分解为更小、更具体的环节,便于 AI 精确执行。 7. 运用不同学科思维模式:强调如工程思维、设计思维等,更好地引导 AI。 8. 把 AI 视作多个智能体:每个智能体是不同领域的专家,通过统筹实现复杂任务的有序协作和高效完成。
2024-12-23
我想用coze搭建一个智能体,关于自然语言课程的期末复习指南,要将我的教材导入扣子作为知识库,智能体支持用户提问,搜索知识点,结合知识库和互联网搜索的内容给出问答,需要使用多智能体或工作流,使用卡片功能进行显示,请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤: 1. 访问 Coze 官网(https://www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定智能体的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置: 插件:扩展智能体的专业能力,如计算器、日历等工具。 工作流:设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流:处理和生成图像的相关功能。 触发器:设置自动化响应条件。 知识库管理: 文本:存储文字类知识材料。 表格:结构化数据的存储和调用。 照片:图像素材库。 记忆系统: 变量:存储对话过程中的临时信息。 数据库:管理持久化的结构化数据。 长期记忆:保存重要的历史对话信息。 文件盒子:管理各类文档资料。 交互优化(底部区域): 开场白:设置初次对话的问候语。 用户问题建议:配置智能推荐的后续问题。 快捷指令:设置常用功能的快速访问。 背景图片:自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试智能体的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后,为智能体配置对应的技能,以保证其可以按照预期完成目标任务。例如,以获取 AI 新闻的智能体为例,需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下: 在智能体编排页面的技能区域,单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面,选择相关功能,然后单击新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 配置好智能体后,在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后,将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下: 在智能体的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
如何将网站搜索,修改成al聊天提问回答
要将网站搜索修改为 AI 聊天提问回答,您可以参考以下内容: 在 Cursor 中: Chat 聊天:允许您与看到您代码库的 AI 交谈,始终能看到当前文件和光标,可通过“⌘+Shift+L 或‘@’将特定代码块添加到上下文中,使用“⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案:使用“@Codebase 或“⌘Enter 询问有关代码库的问题,Cursor 会搜索代码库以查找相关代码。 Reference your Code 引用您的代码:通过带有“@符号的参考代码用作 AI 的上下文,只需键入“@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像:点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框以包含视觉上下文。 Ask the Web 询问 Web:使用“@Web 从 Internet 获取最新信息,Cursor 会为您搜索网络并使用最新信息回答问题。 在 Customize 自定义方面: 可以在 Cursor Settings>Features>Chat 下自定义光标聊天。相关设置包括: 始终在网上搜索答案:这会使 AI 模型在每个查询中浏览网络以获取最新信息。 添加聊天淡入淡出动画:为生成的 AI 消息添加平滑动画。 默认为无上下文:使 AI 模型仅使用用户消息作为上下文,不包含其他上下文如当前文件。 自动滚动聊天:在 AI 在线程底部生成文本时自动滚动聊天。 在聊天窗格中缩小滚动条。 开始新聊天时显示聊天历史记录。
2024-12-18
我是一个投资人,我想针对每个项目建立知识库,类似一个个对话的形式,我把关于某个项目的材料全部丢进一个对话中,然后可以针对每个项目进行提问,或者要求AI帮我产出某种类型的文件。哪个App可以最好的满足我的需求?
以下是一些可能满足您需求的 App 选项: 1. WaytoAGI 网站: 提供和 AI 知识库对话的功能,您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站,方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型:可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时,需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人,提示词能设定其角色和专注技能,知识库则如同工作手册,为其提供特定项目的详细信息。
2024-12-17