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如何精准向AI进行提问

Answer

以下是关于如何精准向 AI 进行提问的一些方法和建议:

  1. 明确角色和任务目标:例如,赋予 AI 专注于民商事法律领域的律师角色,并明确其任务是进行案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。
  2. 提供上下文和背景信息:讲清楚背景和目的,如在处理交通事故案件时,提供案件事实等背景信息。
  3. 提出详细需求和细节性信息:使用清晰、具体的语言,避免模糊不清的表述。比如询问“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?”
  4. 明确限制和不需要的内容:如明确限制 AI 的生成范围,在询问名人名言时,指定名人的姓名和相关主题。
  5. 确定回答的语言风格和形式:可以要求回答按照特定的格式,如使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织。
  6. 利用提示词工程:
    • 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时,要求引用权威的历史文献。
    • 要求 AI 提供详细的推理过程,例如在询问数学公式时,要求展示推导过程。
    • 明确限制 AI 的生成范围,如在询问新闻事件时,指定事件的时间范围和相关关键词。
  7. 对于复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问:先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化。
  8. 提供参考和学习的内容:包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细的流程和知识。
  9. 使用专业领域的术语引导:在 Prompt 中使用法律术语来引导回答方向。
  10. 进行验证与反馈:对 AI 的回答进行交叉验证,结合自身专业知识进行筛选和判断,确保符合法律伦理、立法目的和实务。
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

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。

【深度揭秘】AI 幻觉背后的技术真相与应对策略,探索人工智能的未来

想要避免AI掉入“幻觉”的陷阱,我们除了优化数据和模型,还可以巧妙地利用“提示词工程”,就像一位经验丰富的驯兽师,用精准指令来引导AI生成更可靠的内容。AI对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关。清晰、具体的提示词能够帮助AI更好地理解我们的意图,从而减少“想当然”的错误。例如,当我们询问AI“第二次世界大战的关键日期”时,如果只是简单地抛出问题,AI可能会根据其记忆中的信息,给出一些似是而非的答案。但如果我们在提示词中明确要求AI“根据可信的历史文献”来回答,并限定时间范围,AI就更有可能给出准确的答案。以下是一些避免AI幻觉的提示词技巧:明确要求AI引用可靠来源:例如,在询问历史事件时,可以要求AI引用权威的历史文献;在询问科学事实时,可以要求AI引用已发表的科研论文;在询问法律条款时,可以要求AI引用官方的法律文件。要求AI提供详细的推理过程:这可以帮助我们理解AI是如何得出结论的,并判断其结论是否合理。例如,在询问数学公式时,可以要求AI展示推导过程;在询问代码功能时,可以要求AI逐行解释代码的含义。明确限制AI的生成范围:例如,在询问名人名言时,可以指定名人的姓名和相关主题;在询问新闻事件时,可以指定事件的时间范围和相关关键词。通过这些技巧,我们可以将提示词变得更加清晰、具体、有针对性,从而引导AI生成更加准确和可靠的内容。当然,提示词工程只是一种辅助手段,要想从根本上解决AI幻觉问题,还需要从数据、模型、训练方法等多个方面进行努力。

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。

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作为产品经理ai可以如何提升效率
以下是 AI 提升产品经理效率的一些方式: 1. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等。可使用工具如 https://scispace.com 。 2. 写一些小脚本:如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化代码:如让 GPT 介入优化 SQL 查询代码,提高运行效率和降低复杂度。 8. 从不同视角梳理产品逻辑:写完 PRD 后,让 GPT 试着从产品和研发两个视角写逻辑代码,以发现产品逻辑表达问题,方便 QA 同学测试。 此外,对于创业团队,尤其做出海产品的产品经理,AI 的价值会更大些。还有产品经理可以使用如 PMAI 这样的工具,它是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。
2025-03-04
有哪些AI校对工具
以下是一些常见的 AI 校对工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供有关医学课题的修改意见。 以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 在论文写作领域,以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别,并根据自身需求选择合适的工具。
2025-03-04
怎么用ai写发明专利
以下是关于如何用 AI 写发明专利的相关知识: 在专利法律框架下,人工智能具有以下 3 种存在形式: 1. 专利法所保护的客体,即人工智能“本身”作为专利法保护的发明。在这种情况下发生专利侵权时,关于侵权的认定以及责任的界定与传统的专利侵权并无差别。 2. 发明创造的“辅助工具”,即人工智能作为人类进行发明创造活动所依赖的辅助性技术研发的工具。人工智能作为其本身作为一种技术方案并不侵权,但是其为了完成人类交付的任务或者是程序设定的任务而实施的技术方案则可能构成侵权。在数据收集和算法学习阶段,有可能因未经许可使用他人现有的专利作为其研发工具而构成侵权。在生成阶段,人工智能利用文字处理、同义替换等方式来规避现有的技术权利要求,从而生成大量的与现有技术实质相似的技术方案,但实质上并未改进智力成果,因此也可能存在潜在的专利侵权风险。从理论上讲,在设计人工智能系统时,人类可以提前干预将仍处于保护期内的专利技术信息排除在训练数据库之外,从而防止专利侵权的情形。但是当下的技术水平并不足以支撑此种需求,在对人工智能模型进行训练时仍需要将人类科技应用领域中最具创造力的结果纳入其中,在满足此种需求的前提下要求完全防止专利侵权并不现实。其次是人工智能生成物侵犯专利权从结果上来说具有不可预测性,即便是人类提前介入干预,也并不能保证人工智能是否会从其他专利技术中组合、转换甚至开拓出的技术方案不侵犯专利权。 3. 发明创造活动的主体,即完全脱离人类的干预和控制,自主进行发明创造活动的人工智能。就目前而言,这种情况很难实现,尤其是在实行实质审查制度的我国。2018 年,有研发者就 DABUS,一个模拟人脑运行进行内容输出的 AI 系统向美国、欧洲、英国等多国专利部门提交了 DABUS 为发明人的专利申请。绝大多数专利部门都认为,从文义本身出发进行解释,立法者并不打算允许非人类作为发明人,从而拒绝了其专利申请。有趣的是,澳大利亚联邦法院在审理中推翻了该国知识产权局驳回 DABUS 专利申请的决定,并指出:发明人(inventor)一词是表示动作的代理名词,表示执行“发明”这一动作的实体,并未将非人类发明者排除在外,只有这样才能与专利法“鼓励技术创新、通过创新及技术的传播来促进经济福祉”的目标保持一致。虽然这一判决最终又被上诉法院驳回,但对于我们理解人工智能专利权的问题,仍有一定参考价值。 近年来,人工智能(AI)在专利审查领域得到了广泛应用。以下是一些具体的 AI 应用和平台,它们在专利审查过程中发挥了重要作用: 1. 专利检索与分类:AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台:Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估:AI 可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台:TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台:Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析:AI 可以分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台:Aulive、AIpowered image recognition tools。
2025-03-04
我是一个AI小白,从事基础建设土木工程行业。请你给我制定一个AI学习计划,特别是相关软件学习,联动。
对于您这样从事基础建设土木工程行业的 AI 小白,以下是为您制定的一个初步的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 在线课程:推荐您在 Coursera、EdX 等平台上搜索关于人工智能基础的课程,了解 AI 的基本概念、发展历程和应用领域。 2. 书籍阅读:可以阅读《人工智能:一种现代方法》《机器学习》等入门书籍,建立对 AI 的理论框架认识。 二、相关软件学习 1. Python 编程语言:这是 AI 开发中常用的语言。您可以通过在线教程(如菜鸟教程、廖雪峰的 Python 教程)学习 Python 的基础语法和数据结构。 2. TensorFlow 和 PyTorch:这是两个主流的深度学习框架。您可以从它们的官方文档入手,学习如何搭建和训练简单的神经网络模型。 三、实践项目 1. 尝试使用 Python 实现一些简单的机器学习算法,如线性回归、决策树等。 2. 参与开源项目或者在 Kaggle 等平台上参加竞赛,积累实践经验。 四、与土木工程行业结合 1. 研究如何将 AI 技术应用于土木工程中的结构分析、材料性能预测等方面。 2. 关注土木工程领域中使用 AI 的最新案例和研究成果。 学习 AI 是一个长期的过程,需要您保持耐心和持续的学习热情。祝您学习顺利!
2025-03-04
我是一个传统的B端产品经理,如何入门AI产品呢?
作为传统的 B 端产品经理,入门 AI 产品可以参考以下步骤: 1. 入门级:通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级:有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用:这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 总结来说,对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 也是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外,还可以了解一些相关的技术原理和框架,比如: 1. 思维链:谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力(即有推理步骤),即使不用小样本提示,也可以在问题后面加一句【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块传给 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;比如对于语言模型的计算问题,核心在于不让 AI 直接生成计算结果,而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 4. ReAct:2022 年一篇《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,核心在于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,观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结:看很多大佬的发言,都说要关注或直接阅读技术论文,比如产品经理转型 AI 产品经理,也需要懂技术脉络。而小白直接看技术论文还是有难度,虽然现在可以让 AI 辅助阅读,不过还是要完成一定的知识储备。而林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。
2025-03-04
AI设计图标
以下是关于 AI 设计图标的相关内容: Midjourney 商业实战案例 UI 设计篇 1. 直播礼物风格图标 关键词:喂图 + (Gift icon),cartoon style,solid color background luminous effect,3d –iw 1 –v 5 –q 2 特点:卡通风格,纯色背景发光效果,3d。您需要在素材网站上找到喜欢的 icons 风格,然后喂图给机器人,并打上关键词。(Gift icon)是可替换的关键词,比如(beer icon)啤酒图标、(Headphone icon)耳机图标等。一般这种图标会用在直播的礼物场景中。 2. 主题应用 icons 关键词:icon design,light texture,glow,Dribbble,3D,frostedglass effect,3d,ui,ux,–upbeta–q 2–v 4 生成的素材可用于参考。 3. B 端图标 关键词:喂图 + A data icon,blue gradient frosted glass,frostedglass building,white transparent technology sensewhite city building scene,data line link,chip,OCrenderer,big data,industrial machinery,high detailight gray background with simple linear details,studio lighting,3d,c4d,pure white background,8k 质感不错,建议多尝试喂不同构图的图片,喂图玩法中参考图影响最大。 4. 音乐软件 UI 设计 关键词:music app ui design,ux design,white,light,bright,data,modern,smooth,behance,dribbble,–upbeta–q 2–v 4 UI 设计不规范,文字乱,MJ 在这块只能作为风格参考。 Bard 的 prompt 使用技巧 Bard 建议使用“给 AI 下具体设计任务”的方式,而不是简单地“要求 AI 直接输出内容”。例如,设计 AI 网站的 logo 时,应遵循以下 tips: 1. 保持简洁易记。即使在小尺寸或不同情境下使用,也应易于记忆和识别。 2. 使用相关的符号或图标。有助于传达品牌意义,使 logo 更具视觉吸引力。 3. 选择与技术和信任相关的颜色。如蓝色、绿色和白色等。 4. 使用一致的字体。应与网站的整体品牌一致。 5. 从他人处获取反馈。设计几个 logo 后,征求他人意见,看他们更喜欢哪个。
2025-03-04
图片的提示词的精准度
以下是关于图片提示词精准度的相关内容: 画面精度提示词: high detail(高细节) hyper quality(高品质) high resolution(高分辨率) FHD, 1080P, 2K, 4K, 8K 8k smooth(8K 流畅) 渲染效果提示词: Unreal Engine(虚幻引擎) octane render(渲染器) Maxon Cinema 4D 渲染器 architectural visualisation(建筑渲染) Corona Render(室内渲染) Quixel Megascans Render(真实感) VRay(V 射线) Behance C4D 3D blender surreal photography(超现实摄影) realistic 3D(真实 3D) zbrush 在描述图片提示词时,通常的逻辑包括:人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制绘图。 对于新手而言,有以下辅助书写提示词的方法和网站: 下次作图时,先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 功能型辅助网站,如:http://www.atoolbox.net/,通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/,每种参数有缩略图参考,方便直观选择提示词。 去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,每一张图都有详细参数,可点击复制数据按钮,粘贴到正向提示词栏,Stable Diffusion 会自动匹配参数,但要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词,如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间,即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围,而非直接指定作画结果。提示词的效果受模型影响,不同模型对自然语言、单词标签等语言风格的反应不同。 提示词中可以填写以下内容: 自然语言:可以使用描述物体的句子作为提示词,大多数情况下英文有效,也可用中文,避免复杂语法。 单词标签:使用逗号隔开的单词作为提示词,一般使用普通常见单词,单词风格要和图像整体风格搭配,避免拼写错误,可参考 Emoji、颜文字:Emoji 表情符号准确且在语义准确度上表现良好,对构图有影响。关于 emoji 确切含义,可参考。对于使用 Danbooru 数据的模型,西式颜文字可在一定程度上控制出图的表情。
2025-02-26
我想了解现在有什么文生图的模型或者工具,可以精准的按照prompt给的位置大小把文字写在最终出来的图像上的,这个字不会是幻觉,是实打实的字,或者有没有通过训练lora来达到这个效果的
以下是一些关于文生图的模型和工具的信息: Tusiart: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet:可控制图片中特定的图像。 设置 VAE:选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras ,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据需求和喜好选择。 吐司网站: 文生图的操作方式:在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片,不满意可通过对话修改。 模型及生成效果:Flex 模型对语义理解强,不同模型生成图片的积分消耗不同,生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置:可基于图片做延展,能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复消耗算力多,建议先出小图。 特定风格的生成:国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足,可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE:选择 840000 。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras ,也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,迭代步数在 30 40 之间。 尺寸:根据需求和喜好选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-02-25
如何精准提问解决问题
要精准提问解决问题,可以参考以下几点: 1. 在使用类似 Cursor 等工具时,如果在提示栏中按 Option/Alt Enter,它将回答您关于选择和附加上下文的任何问题。此对话内容可在后续生成中进一步使用,在其提出响应后键入“do it”即可在快速提问后生成代码。 2. 相信类似 GPT 等工具的能力,大胆提要求让其帮忙完成。 3. 明确自己的需求,向 GPT 提的要求尽量准确,如同给员工安排工作。 4. 不断追问,只要不明白,就目标明确、表达精确地追问。 5. 对于 GPT 不了解您工作环境和个性需求的情况,提供准确信息,如直接贴出文件目录地址,请其直接处理。 6. 锻炼语言表述能力,更精准地用语言描述问题。因为在语言模型时代,一个好的问题某些时候比答案更重要,语言本身也代表着人类思维的外放,与文明诞生有关联。 7. 具备业务理解和 AI 嵌入能力,找到业务中应用大模型的场景,将业务和大模型算法结合,理解模型在业务中的边界。 8. 培养维度转换能力,将各种问题转化为语言问题,将业务中的数据转化为语言描述,将通用模块问题转化为通用问题模块,把所有信息都转化为语言信息后再交流。 9. 在业务助手中,可采用助手方式,主要进行工作辅助,不在主业务流程内,大模型负责优化、检索、启发、提供思路等,帮助人提高效率、多维度思考;也可采用业务环方式,大模型经过调整和 prompt 工程后,作为接口服务,进入到主业务流程中,自动处理内容并生成结果。
2025-01-30
请问我该怎么用精准的提示词
以下是关于如何使用精准提示词的相关内容: 一、星流一站式 AI 设计工具中的提示词 1. 提示词的定义:用于描绘您想生成的画面。 2. 输入语言: 星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发)。 支持中英文输入。 3. 提示词优化:启用提示词优化后,可帮助扩展提示词,更生动地描述画面内容。 4. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 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。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 二、DALL·E 自动优化提示词 1. 提示词生成指南:创建能为图像生成绘制清晰画面的提示词。使用精确、视觉化的描述(而非难以捉摸的概念)。尽量保持提示词简短、精确且令人惊叹。 2. 提示词结构:“一个” 媒介:考虑图像应模仿的艺术形式。 主题:主要焦点,包括颜色、姿势、视角等。 背景:环境如何补充主题。 环境:室内、室外、抽象等。 颜色:与主题的对比或和谐关系。 光线:一天中的时间、强度、方向等。 风格特点:独特的艺术特点。 影响:启发作品的艺术流派或艺术家。 技术:对于绘画,如何操纵画笔;对于数字艺术,特定的数字技术。 照片:描述摄影类型、相机设备和相机设置等。 绘画:提及使用的颜料类型、画布的质地和笔触的形状/质地。 数字:注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法。 三、【SD】文生图中的提示词 1. 描述逻辑:人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。 2. 辅助方法: 下次作图时,先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 对于新手,可通过功能型辅助网站书写提示词,如 http://www.atoolbox.net/ (通过选项卡快速填写关键词信息)、https://ai.dawnmark.cn/ (每种参数有缩略图参考,更直观选择提示词)、C 站(https://civitai.com/ )(可抄作业,复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏,然后点击生成按钮下的第一个按键,Stable Diffusion 会自动匹配所有参数,但要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同。也可取其中较好的描述词使用,比如人物描写、背景描述、一些小元素或者画面质感之类的。 希望以上内容对您有所帮助,祝您在使用提示词生成图像时取得满意的效果!
2025-01-29
精准率和召回率有什么区别
精准率和召回率是常见的评估指标,主要区别如下: 精准率(Precision):指返回的检索内容中有用信息的占比。也就是说,在所有被检索出来的内容中,真正有用的信息所占的比例。其计算公式为:精准率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)。 召回率(Recall):指相关信息被正确预测出来的比例,即真正例在所有实际相关信息中的占比。其计算公式为:召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)。 例如,在一个文档检索的场景中,精准率体现的是检索出的文档中有多少是真正有用的;召回率则体现的是相关的文档有多少被包含在返回的检索结果里。 总的来说,精准率关注的是检索结果的准确性,而召回率关注的是检索结果的完整性。
2025-01-23
MJ中如何精准控制颜色
以下是关于在 Midjourney 中精准控制颜色的一些方法和相关信息: 1. 在使用 MJ 生成兔子贴纸的过程中,关键词中限制了颜色,生成的图片会一种情绪对应一种颜色。若不想让模型把情绪和颜色做挂钩,同一种情绪可多生成几张不同色系的;若需要挂钩,也可反其道而行之。 2. 进行 SD 上色时,正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+风格参数。负关键词看自己的效果添加,添加一切不想要的东西。 3. 在 MJ 的公式方面: 角色人物公式:人物姓名(命名)+描述词(重要描述词和人物特征描述词)+风格+官方命令词。 3D 公式:主体+描述词(重要描述词和物体特征描述词)+风格+灯光+官方命令词。 插画公式:主题描述词语+风格(风格名称或画家)+描述+颜色灯光+官方命令。 特定公式: 连续场景变化公式: 角色/场景公式:上传图片(喂图)+人物描写(融入其他场景需要关键词 white background,结合场景后换成 walking in a futuristic cyberpunk city)+场景风格描写+官方命令。 木偶公式:人物图片+场景+人物+动作+风格+官方命令。 等距粘土公式: 等距+物体+max emoji(表情符号),soft(柔和)lighting soft(柔和光线)pastel colors/pastel background(背景)+3Dicon+clay(粘土)+blender 3d+背景颜色=等距粘土物体。 安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称+灯光/颜色/背景/材质+clay(粘土)+良奈吉友画风/或者其他名人风格=人。 3D 图标公式(未测试,可用):喂图(1~3 张相似的风格)+描述的 icon(和喂图一致的关键词)+颜色(和喂图颜色一致的)+渲染词+官方命令。 通用公式:角色/物体描述+背景描述+灯光风格+官方命令。
2025-01-17
我想要生成一张海报图,主题是妇女节,画面中需要有两三个年轻女性在食用阿胶产品,该怎么提问
如果您想要生成一张以妇女节为主题,包含两三个年轻女性在食用阿胶产品的海报图,您可以这样向 AI 提问:“请为我生成一张以妇女节为背景,画面中有两到三个年轻女性正在愉快地食用阿胶产品的海报,海报要色彩鲜艳、温馨,突出女性的美丽和活力。”
2025-03-04
我想要生成一张海报图,主题是妇女节,画面中需要有一个容光焕发的女性,该怎么提问
以下是一些可能用于生成妇女节主题海报中容光焕发女性的提问示例: 1. 一位容光焕发的女性站在鲜花簇拥的舞台中央,身着华丽的礼服,面带自信的微笑,背景是璀璨的灯光,超现实主义风格。 2. 一个容光焕发的女性在阳光明媚的花园里漫步,身着优雅的春装,头发随风飘动,妆容精致,摄影杂志封面风格。 3. 容光焕发的女性坐在温馨的咖啡馆角落,手捧鲜花,眼神明亮,周围是温暖的色调,具有艺术感的绘画风格。 4. 一位容光焕发的女性在现代化的城市街头,身着时尚的职业装,手持文件,步伐坚定,未来主义的摄影风格。 5. 容光焕发的女性在海边沙滩上翩翩起舞,身着飘逸的长裙,身上点缀着贝壳饰品,梦幻般的插画风格。
2025-03-04
我想要生成一张海报图,主题是妇女节,画面的主体是一个容光焕发的女性,海报下方有一个小场景,表达赠送阿胶产品的场景,该怎么提问
很抱歉,您提供的这些内容似乎与生成以妇女节为主题、包含特定元素的海报图的提问方式没有直接关联。如果您想要生成这样的海报图,您可以这样提问:“生成一张以妇女节为主题的海报,画面主体是一位容光焕发的女性,海报下方有一个小场景展示赠送阿胶产品的情景,画面色彩要温馨,女性形象要优雅自信,整体风格简约而富有节日氛围。”
2025-03-04
我想要生成一张海报图,主题是妇女节,突出阿胶产品在日常生活中的使用,该怎么提问
如果您想要生成一张以妇女节为主题、突出阿胶产品在日常生活中使用的海报图,您可以这样提问: “请为我生成一张以妇女节为背景,画面中有女性愉快地使用阿胶产品的场景,比如食用阿胶糕、用阿胶制作美容面膜等,整体色调温馨,突出阿胶产品对女性健康和美丽的重要性的海报图。”
2025-03-04
我想要生成一张海报图,主题是妇女节,阿胶产品该怎么提问
对于生成以妇女节为主题且与阿胶产品相关的海报图,您可以这样提问: 1. 能否为我创作一张以庆祝妇女节为背景,突出阿胶产品对女性健康益处的海报图? 2. 请生成一张妇女节主题的海报,画面中要有女性愉快地使用阿胶产品的场景。 3. 帮我设计一张展现女性在妇女节自信美丽,同时体现阿胶产品滋养效果的海报。
2025-03-04
给deepseek提问的格式是什么样的
关于 DeepSeek 的提问格式,以下为您提供相关信息: 在“五津:DeepSeek+扣子:1 分钟生成小红书爆款单词视频”中,包括整理数组、输出内容、问答等步骤。在问答环节,让用户确认单词是否满意,若满意则进入下一步,不满意或输入其他内容则到结束节点,结束节点会增加一个“bumanyi”变量,并提示若不满意可重新制作。 在“宝玉日报”中,提到 Deep Research 与 DeepSeek 的区别,如 Deep Research 基于 GPT4o 和 o3 具备 UI 交互、搜索等功能,DeepSeek 是品牌名称需加上具体模型名,还提到人工智能与人类智能的关系的官方文件译文及相关链接,以及 Deep Research 前置模型提示词泄露。 在“Deepseek‘4+1’黄金提问法——目标导向”中,包括明确身份(角色、专业背景、现有资源、决策权限)、具体任务(工作内容、执行步骤、优先级别、交付物)、细节约束(时间限制、资源限制、技术要求、禁区提示)、输出格式(文档类型、结构要求、重点内容、展示方式)等支撑要素。
2025-03-01
我想进行公司LOGO设计
以下是关于公司 LOGO 设计的相关信息: 1. 藏师傅提供的用 AI 三步制作任意公司周边图片的方法: 第一步:获取 Logo 图片的描述。 第二步:根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词。 第三步:将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 参考提示词示例:“The pair of images highlights a logo and its realworld use for a hitech farming equipment;this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate”。 Lora 需要用到 InContext LoRA 中的 visualidentitydesign,可从以下链接下载:https://huggingface.co/alivilab/InContextLoRA/tree/main 。工作流下载:https://github.com/op7418/Comfyuiworkflow/blob/main/FLUX/Logo%20%E5%91%A8%E8%BE%B9%E7%94%9F%E6%88%90.json 。 2. 生成 Logo 的 AI 产品: Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 Designhill:Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计,用户可选择元素和风格。 LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据输入快速生成方案。 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 另外,您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具:https://waytoagi.com/category/20 。
2025-03-03
将传统公司的HR部门进行AI赋能,有哪些机会点和可执行步骤
目前将传统公司的 HR 部门进行 AI 赋能存在一定的挑战。大多数“AI 应用/AI 转型”仍在走“数字化转型”的老路,把 AI 套在现有流程上,强调“固化流程”“节约成本”,但在技术加速迭代的当下,这种做法可能导致成果过时,使企业业务模式凝固在当前,削弱其主动进化的能力。 然而,我们不能仅止于对 AI 的焦虑。AI 的力量不应只用于优化现有业务流程,而应着重于对未来业务的重新定义。对于 HR 部门的 AI 赋能,应从“AI 能创造和满足 HR 工作的哪些新需求”出发。例如,利用 AI 进行更精准的人才匹配和招聘预测,通过智能分析员工数据来优化培训和绩效管理等。 可执行的步骤可能包括: 1. 深入了解 HR 部门的业务流程和需求,明确哪些环节可以通过 AI 进行优化和创新。 2. 评估现有技术和资源,选择适合的 AI 工具和技术。 3. 进行小规模的试点项目,验证 AI 应用的效果和可行性。 4. 根据试点结果进行调整和优化,逐步推广应用。 5. 持续培训 HR 人员,使其能够熟练运用 AI 工具,并适应新的工作模式。
2025-03-03
我想借助ai学习法语,我应该如何进行?
以下是借助 AI 学习法语的一些方法和推荐的工具: 1. 语言学习平台: FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言,观看视频并完成相关练习,积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择学习语言,使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查: Speechling:提供口语练习和发音反馈,帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音,提交给 AI 系统或人类教练,获取反馈和改进建议。 Grammarly:可以帮助提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。 4. 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 来个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化的方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择要学习的语言,并按照课程指引进行学习。 Babbel:结合 AI 技术,提供个性化的课程和练习,重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户,选择语言课程,按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析学习进度,提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言,使用多种练习模式(听力、口语、阅读和写作)进行学习。 5. AI 对话助手: ChatGPT:可以用来模拟对话练习,帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言,与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题,甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,可以用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言,通过语音命令或文本输入与助手进行互动,练习日常用语。
2025-03-01
如何对AI进行基础入门学习,具体步骤是什么
以下是对 AI 进行基础入门学习的具体步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 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。 3. 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,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 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。 探索一些面向中学生的 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 AI 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、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 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 AI 发展的前沿动态: 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。
2025-02-28
在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题,利用 AI 技术进行市场调研和分析,探索可能的创业方向
在汉语言文学师范领域,利用 AI 技术进行市场调研和分析是有可能发现具有商业价值的问题和创业方向的。 首先,通过对教育市场的大数据分析,AI 可以帮助了解汉语言文学师范专业的就业趋势和需求变化,例如特定地区对该专业教师的需求增长情况,或者新兴教育模式对该专业人才培养的新要求。 其次,利用自然语言处理技术,分析学生和家长对汉语言文学师范教育的反馈和期望,从而发现潜在的教育服务需求,比如个性化的辅导课程、线上教学平台的优化等。 再者,借助 AI 预测模型,可以评估汉语言文学师范相关教材和教育资源的市场需求,为开发创新的教育产品提供依据。 总之,结合 AI 技术,在汉语言文学师范领域进行深入的市场调研和分析,有机会挖掘出具有商业潜力的问题和创业方向。
2025-02-27
企业建立私有大模型时候,采用什么工具进行RAG,高效实习企业知识文档、表格和pdf图纸的向量化
企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时,可参考以下工具和方法: 1. 本地部署资讯问答机器人: 导入依赖库,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 Python 程序中跑大模型(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 从订阅源获取内容,通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量,可使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发:LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据,根据数据源类型选择合适的数据加载器,如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象,根据文本特点选择合适的文本分割器,如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中,根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器,如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器,使用向量存储器检索器,传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型,根据性能和成本选择合适的聊天模型,如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-02-27