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如何高质量的提问AI

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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

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ai绘画中的模型是什么意思
在 AI 绘画中,模型具有以下含义和特点: 1. 大模型如同主菜或主食,是生成图片的基础框架,决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型(Lora)如同佐料或调料包,能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制,比如改变人物形象、画风,添加模型中原本没有的元素,如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要,大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有:。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下,不同类型的模型放置位置不同。例如,大模型(Ckpt)放入 models\\Stablediffusion;VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择;Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录;Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。
2025-02-22
如何权构建个人AI知识库,请提供详尽的方案,并提供相关工具应用案例。
以下是构建个人 AI 知识库的详尽方案及相关工具应用案例: 方案: 1. 知识收集:学习如何有效地收集、整理和检索信息,例如分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 2. 知识管理:通过实际操作,体验工具在知识管理方面的应用。 3. 数据处理:使用工具对数据进行转换、提取和呈现,如从图像和图形中提取数据。 4. 内容总结:总结视频内容、翻译和改换风格等。 工具应用案例: 1. 知识收集与整理: 通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 本机跑大语言模型工具:https://ollama.com 选词翻译、解读、拓展:https://snapbox.app 与各种 AI 机器人聊天:https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 定义提示语,根据不同类型提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 2. 数据获取与处理: 下载视频:Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 开源免费屏幕录制工具 OBS:https://obsproject.com/ 用 losslessCut 快速切块 3. 构建知识库: 将文本转换成向量(如使用 embeddings API),先把大文本拆分成若干小文本块(chunk),将小文本块转换成 embeddings 向量并在向量储存库中保存,当用户提问时,通过比对向量提取关联度最高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于一篇包含多个文本块的文章,如“文本块 1:本文作者:越山。xxxx。”“文本块 2:公众号越山集的介绍:传播效率方法,分享 AI 应用,陪伴彼此在成长路上,共同前行。”等,当提问“此文作者是谁?”时,可通过比较 embeddings 向量找出关联度最高的文本块。 4. 工具入门: 提示词:现成好用的 Prompt: AI Agent:Agent 工具 小白的 Coze 之旅: AI Pic:现在主流的 AI 绘图工具网站:
2025-02-22
学习AI大模型
以下是关于学习 AI 大模型的相关知识: 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似特征的组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-02-22
AI在国企的应用
AI 在国企的应用场景广泛,以下为您列举一些常见的应用领域: 1. 医疗保健方面: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务方面: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务方面: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业方面: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 此外,在国企中,AI 还可以应用于工作流程自动化、提高运营效率、优化资源配置等方面。随着技术的不断发展,未来有望看到更多创新的应用场景和解决方案。
2025-02-22
我是一个小学教师,我要写一个值周小结,推荐用哪款AI软件
以下是为您推荐的一些可能有助于写值周小结的 AI 软件: 1. 可画软件:提供多种排版模板和 AI 功能,方便图片处理和尺寸调整,如将海报尺寸调为 1080 乘 1440。 2. Request 软件:具有锐化清晰度等 PS 中有的功能,可自定义尺寸、选择风格模型、创建风格,支持中文输入但部分提示词用谷歌翻译更准确,还具有文字输入、样机等功能。每天登录有 50 点积分,生成一次图像需 1 点积分,可创建系列图像。 3. 吉梦智能画板:具有消除、图层、一键抠图等功能,抠图效果较好。 此外,还有一些辅助工具: 1. IAIFONT、自由等字体软件:可及时预览和切换字体,注意使用免费字体和避免版权问题。 2. 内容排版大师的 GPTs:只需在聊天框粘贴文字内容,然后点击发送即可。GPTs 链接:https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 3. 小作卡片 app:官网链接:https://kosaku.imxie.club/ 。操作步骤为:①打开软件点击「自制卡片」;②在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容;③点击右下角的保存图标即可导出。
2025-02-22
软件工程师如何从ai上获得帮助
软件工程师可以从以下几个方面在 AI 上获得帮助: 1. 辅助编程的 AI 工具: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,提供实时代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,基于大模型可快速生成代码。 Cody:Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力为开发者服务。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队提供的免费 AI 代码助手。 Codeium:由 AI 驱动,提供代码建议、重构提示和代码解释等帮助。 更多工具可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同,可根据需求选择。 2. 生成性 AI 作为助手:模型在大量代码库上训练,在编码时给出建议,但要注意生成代码的正确性,在提高生产力的同时限制生成量以检查正确性。例如 GitHub Copilot 帮助提高了开发人员的生产力,估计增长在 2 倍或更少的范围内。 Sam Altman 的三点观察表明: 1. AI 模型的智能大致等于用于训练和运行它的资源的对数,预测这一规律的缩放定律在多个数量级上都准确。 2. 使用给定水平的人工智能的成本每 12 个月下降约 10 倍,较低价格导致使用量大幅增加。 3. 社会经济上线性提升智力的价值具有超指数性质,这一结果导致看不到指数式投资在不久将来会停止的理由。 未来可能会推出人工智能代理,如软件工程师代理人,虽然存在一些不足,但仍可能产生重大影响。生成性 AI 作为程序员助手是最早应用之一,成果出色,但相对于图像生成,生产力提升相对较小,且要注意代码正确性。
2025-02-22
利用ai制作一个高质量网站的国内平台
以下是一些国内可以利用 AI 制作高质量网站的平台: 1. Wix ADI(Artificial Design Intelligence) 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA(Artificial Intelligence Design Assistant)通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是其 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是其 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 5. Zyro 网址:https://zyro.com/ 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议,提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址:https://10web.io/ 特点:基于 AI 的 WordPress 网站构建工具,可自动生成网站布局和设计,提供一键迁移功能,集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址:https://www.jimdo.com/ 特点:Dolphin 是其 AI 网站构建器,通过询问用户问题定制网站,提供自动生成的内容和图像,包含电子商务功能。 8. Site123 网址:https://www.site123.com/ 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者,提供多种设计模板和布局,包括内置的 SEO 和分析工具。
2025-02-21
利用ai制作一个高质量的网站
以下是一些利用 AI 制作高质量网站的工具和相关信息: 1. Wix ADI 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能以优化网站表现。 2. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是其 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是其 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 此外,在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中,有以下与制作网站相关的 AI 产品: 1. Dora AI: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。 2. Bard(免费):谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者。 另外,Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资,AGII 是一个 AI 驱动的平台,提供一系列 AI 生成器和魔法工具,包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能,旨在帮助用户轻松生成高质量内容。
2025-02-21
我想要学习coze等智能体 你可以给我推荐高质量的免费课程吗
以下是为您推荐的学习 Coze 智能体的高质量免费课程: 通识篇: 现有常见 AI 工具小白扫盲: AI 常见名词、缩写解释: 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库: 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平: 安仔:Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent 基础教程:Coze“图像流”抢先体验: YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏: 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档: 【智能体搭建共学课】一步步教你玩转 Coze 智能体,新手 0 门槛教学特邀讲师:元子:[https://www.bilibili.com/video/BV1mXqGY1EwJ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=84aaf5d504fda49d36287bb4930a47a2)(1 小时 32 分开始)
2025-02-08
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
如何正确的向deepseek提问来辅助我写一篇文献
以下是向 DeepSeek 提问来辅助写文献的正确方法: 1. 借助 AI 分析好的文章: 找出您最喜欢的文章,投喂给 DeepSeek R1(适合大多数有推理模型的 AI)。 第一次询问:请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问:请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问:这篇文章还存在什么缺点和不足,有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写,分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评: 表述为“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师,拥有 30 年教育经验,是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章,然后对文章进行分析,然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析,指出问题所在,并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解,请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写: 表述为“我希望你扮演一个从业 20 多年,临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家,精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文,然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻,不要吹捧包装,不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 此外,还有用 DeepSeek 扮演一本书的作者辅助阅读书籍的案例,比如在读项飚的《跨越边界的社区》时,让 DeepSeek 解释作者为什么这么写,它会从时代背景的张力、浙江村的实践智慧、方法论上的颠覆等层面进行剖析。
2025-02-20
怎么提问文生图
以下是关于文生图提问的相关内容: 在 Coze 中,文生图的开始和结束节点是必需的。节点参数方面,默认绘制 10881088 的方图,最大能画 17281728 的方图,最小 576567,像素区间内各种比例可任选。Ratio 是程序员常用的“枚举”操作。试用效果方面,如“1 girl”等提示词实测效果偏向网红动漫风,也支持中文提示词。但在写入现实主义时可能会遇到风控,可尝试去掉相关关键字。 对于【SD】文生图,提示词如 等。 关于提示词的其他方面,如提示词快闪答疑中,未涉及太多与文生图直接相关的内容。
2025-02-13
想要对deepseek进行提问需要什么技巧吗?有没有什么高校组织给出的方案?
对 DeepSeek 进行提问时,以下是一些技巧: 1. 身份定位技巧:目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。例如,差的表述是“帮我写一篇营销方案”,好的表述是“作为一名刚入职的电商运营,需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧:提供具体的应用场景和限制条件。比如,差的表述是“写一篇新品发布文案”,好的表述是“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案,目标用户是 25 35 岁的年轻父母,预算 3000 以内,需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧:指定具体的输出格式和内容结构。例如,差的表述是“分析最近的新能源汽车销量数据”,好的表述是“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据,包含以下维度:月度销量、同比增长、市场份额,并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧:将复杂问题拆解为可管理的小任务。比如,差的表述是“怎么做短视频运营?”,好的表述是“请分三步指导新手做美食短视频:前期准备:需要哪些设备和技能 拍摄阶段:关键场景和机位选择 后期制作:剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧:通过追问获得更精准的答案。例如,第一轮“帮我做一份产品分析报告”,追问 1:“内容太专业了,能用更通俗的语言解释吗?”追问 2:“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗?” 6. 深度思考引导技巧:目的是获得更深入的分析和见解。
2025-02-07
为什么要用智能体 提示词和提问题什么区别
智能体的使用具有重要意义,写好提示词是创建智能体的第一步。设计提示词有多种原则和模型,如 CRISPE 框架,其中包括能力与角色(CR)、洞察(I)、陈述(S)、个性(P)、实验(E)等方面,明确希望 AI 扮演的角色、具备的背景信息、要做的事、回答风格以及提供多个答案等。FewShot COT 模型通过加入示例能有更好效果,可提供 1 到多个样本;ZeroShot COT 模型则不增加示例样本。TOT 模型先分步骤,每个步骤产生多个结果并选择,再进行下一步。SelfConsistent COT 模型则注重一个问题的多种解法。 从使用角度看,提示词可分为任务型和拟人化型。任务型提示词高度专业化、流程清晰,遵循严格工作逻辑,专注完成特定任务或解决问题;拟人化提示词模拟人类交互方式,用于陪伴聊天等,需要更细致全面的设计以呈现丰富个性和背景。 在生成式人工智能模型中,提示词是用户输入用于引导模型产生期望输出的文本,可简单可复杂,包含指令、问题、输入数据和示例等,为得到期望回应,通常必须包含指令或问题,其他元素可选。在 LLM 中,基本提示词可直接提问或提供特定任务指令,高级提示词则有更复杂结构,如思维链提示词引导模型逻辑推理得出答案。 提示词和提问题的区别在于,提示词不仅包含问题,还可能包含指令、输入数据和示例等,以更全面地引导模型产生期望的输出。而提问题相对较为简单直接,侧重于获取答案。
2025-02-07
deepseek的提问方式和指令输入规则是什么
DeepSeek 的提问方式和指令输入规则如下: 核心原理认知: AI 特性定位:支持文本/代码/数学公式混合输入,具有动态上下文(约 4K tokens 上下文窗口)和任务适应性(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+内容生成双通道处理,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: 四要素模板:如果不知道如何表达,可套用框架指令。 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。 进阶控制技巧: 思维链引导:分步标记法,如请逐步思考: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。 知识库调用:领域限定指令,如基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌;文献引用模式,如以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破。 性能监测体系:包括需求理解准确率(复杂需求首轮响应匹配度)、知识迁移能力(跨领域案例应用的合理性)、思维深度指数(解决方案的因果链条长度)。新一代交互范式建议采用「人机共谋」模式、启动「思维可视化」指令、实施「苏格拉底式对话」。通过将深度思考能力与场景化需求结合,可解锁 DeepSeek 的「认知增强」模式,建议通过 3 轮迭代测试(需求表达→深度追问→方案优化)建立个性化交互模式。
2025-02-05
如何做机器人交互提问的问答
以下是关于机器人交互提问的问答相关内容: 容器编排模板:是一种配置文件,用于在 Docker 中部署和管理多个容器,可一键部署复杂环境,无需手动配置细节,文中通过其配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因:Docker 提供隔离运行环境,确保应用稳定运行,简化安装和配置,保证部署环境一致,便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因:确保只有特定情况机器人才回复,避免群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法:尝试重启 Docker 容器(在宝塔面板中找到对应容器点击“重启”)、检查网络连接(确保服务器和微信客户端能正常访问互联网)、重新扫描二维码(等待容器重启后扫描日志中生成的二维码)。 AI 微信聊天机器人的费用:实际费用不高,极简未来平台按使用量收费,对一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间,平台还提供每天签到免费领积分福利降低成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用:未明确具体金额,收费按使用量计算。 此外,关于问答机器人: 整个知识库内容庞大丰富,新用户难以快速找到内容。 传统搜索基于关键词及相关性,存在局限性。 作为 AI 知识库,需用更先进的 RAG 技术解决。 在群中提供快速检索信息的方式,使用更便捷。 您可以通过以下方式使用: 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(最新二维码在知识库首页),加入后直接@机器人。 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题获取回答。
2025-02-05