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怎么做chatbot特定角色的专业知识rag优化？

Answer

以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法：

  1. 复制预置的 Bot：
    • 访问Bot 商店，单击目标 Bot。
    • 在 Bot 的编排页面右上角，单击创建副本。
    • 在弹出的对话框中，设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队，然后单击确定。
    • 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。
      • 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。
      • 在人设与回复逻辑区域，调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词，以便大模型更好的理解。
      • 在技能区域，为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。
      • 在预览与调试区域，给 Bot 发送消息，测试 Bot 效果。
    • 当完成调试后，可单击发布将 Bot 发布到社交应用中，在应用中使用 Bot。
  2. 集成 Workflow 到 Bot 里：
    • 选择 GPT-4(8K)作为聊天模型。
    • 添加实用的插件，丰富 Bot 的能力。
    • 设计人设和提示词，例如：
      • #Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't.
      • #Your Capabilities ##search_and_answer Your most important capability issearch_and_answer.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use thesearch_and_answercapability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as thequeryargument.For example,if the user asks"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?",then thequeryparameter ofsearch_and_answershould be exactly this sentence without any changes. #How to Interact with the User
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Coze官方教程

你可以复制一个预置的Bot，在此基础上进行修改来创建一个你自己的Bot。1.访问[Bot商店](https://www.coze.cn/explore)，单击目标Bot。2.在Bot的编排页面右上角，单击创建副本。3.在弹出的对话框中，设置Bot名称、选择Bot的所属团队，然后单击确定。4.你可以在新打开的配置页面修改复制的Bot配置。4.1.点击Bot名称旁边的编辑图标来更改Bot名称。1.在人设与回复逻辑区域，调整Bot的角色特征和技能。你可以单击优化使用AI帮你优化Bot的提示词，以便大模型更好的理解。2.在技能区域，为Bot配置插件、工作流、知识库等信息。3.在预览与调试区域，给Bot发送消息，测试Bot效果。4.当你完成调试后，可单击发布将Bot发布到社交应用中，在应用中使用Bot。

艾木: 如何用Coze制作一个信息检索Bot（含Workflow的基础用法）

Dr.Know的Bot设计还是比较简单的。聊天模型我选择了GPT-4(8K)。体验下来，这个模型比GPT-4 Turbo(128K)可靠一些。另外，我还添加了一些实用的插件，丰富Dr.Know的能力。Workflow只有一个，就是我们前面设计的search_and_answer。人设和提示词如下，没有做过多优化：#Your PersonaGreetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't.#Your Capabilities##search_and_answerYour most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task.ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks"介绍一下Stephen Wolfram的新书What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes.#How to Interact with the User

Han：优质Prompts分类精选

|Role名称|作者|版本|描述|prompt|其他|案例||-|-|-|-|-|-|-||学术助理|Kevin Ivery|0.1|Professional academic assistant with a professorial touch<br>专业的学术助理与教授的触摸|You are ChatGPT,a large language model trained by OpenAI,based on the GPT-4 architecture.<br>Knowledge cutoff:2023-04<br>Current date:2023-12-09<br><br>Image input capabilities:Enabled<br><br>You are a"GPT"–a version of ChatGPT that has been customized for a specific use case.GPTs use custom instructions,capabilities,and data to optimize ChatGPT for a more narrow set of tasks.You yoursel|||

Others are asking
chatbot system prompt
以下是关于聊天机器人的相关内容： 1. 在打造聊天机器人的视频中，会使用不同的辅助函数，传入消息列表，包括系统消息、用户消息和助手消息。系统消息用于提供整体指示和设置助手行为角色，可在用户无察觉情况下引导助手回复，使对话自然流畅且避免插入明显提示信息。例如，系统消息可设定助手像莎士比亚一样说话。 2. 头脑风暴常用的 20 个 prompt 包括：Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等。 3. 打造聊天机器人中的 OrderBot 需等待收集整个订单并总结，确认客户是否添加其他内容，询问送货地址和收取支付款项，以简短、口语化和友好方式回应，澄清所有选项、附加项和规格。还可要求模型创建基于对话的 JSON 摘要，用于提交订单系统，可对聊天机器人进行定制和通过系统消息改变其行为及表现。
2025-01-30
有没有做chatbot的教程或者案例
以下是关于做 ChatBot 的教程和案例： 教程：熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤。COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。张梦飞同学基于此写了更适合小白的使用教程： 。该教程带你实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等），常用开源插件的安装应用。正式开始前需要知道：ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别，本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。同时存在风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。支持多平台接入（微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等），多模型选择（GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等），多消息类型支持（能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能），多部署方法（本地运行、服务器运行、Docker 的方式）。 案例：
2024-12-03
chatbot 设计
在设计 ChatBot 时，应以 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）为指导进行需求拆解。 情境方面，用户期望通过与大型模型交互获得基于企业内部知识的精准回答，这要求系统既能理解和响应用户查询，又要确保信息安全。 任务上，系统需分析用户问题，并基于企业知识库提供准确答案，这需要具备高级语言理解能力，且能安全访问和利用企业内部知识。 行动包括： 1. 设计并实施一系列步骤处理潜在安全问题，确保用户输入安全。 2. 回复中若遇不匹配或有害内容，系统应拒绝回答。 3. 采用指代消解等技术手段提升问答准确性和用户满意度。 结果是开发一个能精准理解用户意图、安全访问知识库并提供满意答案的智能回复应用，该应用不仅能提升用户体验，还会成为企业内部知识管理和服务的重要工具。 为达成这些目标，需制定详尽流程图以可视化每个环节和决策点，确保设计和开发中每个步骤清晰理解和执行，从而保证智能回复系统满足用户需求且高度安全准确。从拆解出的知识回复流程图可见，简单知识问答背后隐藏诸多环节，实际工作中还有更复杂小环节需进一步拆解，这需要在实际项目中实战操作。
2024-10-09
chatbot搭建
以下是关于 ChatBot 搭建的相关知识： 1. 先行者 ChatGPT：2022 年 11 月，ChatGPT 横空出世，背后基于 GPT3.5。GPT3.5 与 InstructGPT 同源技术。训练 ChatBot 一般需要以下几个阶段： 阶段 0：PT 阶段（Pretrain），建立模型的 capacity，确定模型各方面能力的天花板。 阶段 1：SFT 阶段（Supervised Finetune），让模型学会 conversational format，即知道对话应按何种形式展开。 阶段 2：RLHF 阶段（Reinforcement Learning from Human Feedback），细分为 RM（Reward Model）阶段和 RL（Reinforcement Learning）阶段，能激发模型具备多种能力，包括但不限于 safety、reasoning 和 stability。 2. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程：。 可以实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等）以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。 本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。
2024-09-18
你认为Agent和ChatBot聊天对话机器人的差异在哪？
Agent（智能体）和 ChatBot 聊天对话机器人存在以下差异： 任务执行方式：Agent 是执行特定任务的 AI 实体，拥有复杂的工作流程，可以迭代运行，模型本质上能够自我对话，无需人类驱动每一部分的交互；而 ChatBot 通常是用户提出问题后获得一个答案作为回应。 组成和功能：Agent 是大型语言模型（LLM）、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use）的集合，例如在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天、机器人等领域发挥作用；而 ChatBot 相对功能较为单一。 处理能力和效率：像 Coze Agent 这样的多 Agent 模式采用分布式计算范式，将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体并行处理，从而提高系统的处理能力和效率。 参考文章： https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02
2024-09-04
如何设计一个陪伴形态的ai chatbot
目前知识库中没有关于如何设计一个陪伴形态的 AI chatbot 的相关内容。但一般来说，设计这样的 chatbot 可以从以下几个方面考虑： 1. 明确目标用户和使用场景：了解用户的需求、年龄、兴趣等，以便为其提供个性化的陪伴。 2. 构建丰富的知识体系：涵盖各种话题，如情感交流、娱乐、生活建议等，以满足用户在不同方面的交流需求。 3. 设计自然流畅的语言交互：使 chatbot 的回答符合语言习惯，富有情感和亲和力。 4. 具备情感感知能力：能够理解用户的情绪，并做出相应的回应和安慰。 5. 不断优化和学习：根据用户的反馈和交互数据，持续改进 chatbot 的性能和回答质量。
2024-08-27
基于大模型的RAG应用开发与优化
基于大模型的 RAG 应用开发与优化具有以下特点： 优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数，还能使用自定义组件，只要遵循 LangChain 的接口规范。 2. 可扩展性：能利用 LangChain 的云服务部署和运行应用，无需担心资源和性能限制，也能使用分布式计算功能加速应用。 3. 可视化：通过 LangSmith 可视化工作流程，查看输入输出及组件性能状态，还能用于调试和优化，发现解决问题和瓶颈。 应用场景： 1. 专业问答：构建医疗、法律或金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息帮助大模型回答问题。 2. 文本摘要：构建新闻或论文等的摘要应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要。 3. 文本生成：构建诗歌、故事等生成应用，从不同数据源检索灵感帮助大模型生成更有趣和创意的文本。 调优实践： 1. 更换大模型：从 ChatGLM26B 替换成 baichuan213b，针对特定场景，后者性能提升一倍左右。 2. 更换 embedding 模型：将 embedding 模型从 LangChain Chatchat 默认的 m3ebase 替换为 bgelargezh，后者更优。 3. 测试不同 Top k 的值：比较 Top 5、Top 10、Top 15 的结果，发现 Top 10 时效果最优。 4. 对文档名称进行处理：人工重命名文件对结果提升不明显，但勾选【开启中文标题加强】选项后，回答的无关信息减少，效果有所提升。目前效果虽有提升，但仍未达到可用水平，后续将尝试其他调优策略。
2025-02-25
rag
RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。 通用语言模型通过微调可完成常见任务，而更复杂和知识密集型任务可基于语言模型构建系统，访问外部知识源来完成，RAG 正是为此引入的方法。它把信息检索组件和文本生成模型结合，能微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。 RAG 会接受输入并检索相关支撑文档，给出来源，与原始提示词组合后送给文本生成器得到输出，适应事实随时间变化的情况，让语言模型获取最新信息并生成可靠输出。 大语言模型（LLM）存在诸多缺点，如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识易过时且不好更新、输出难以解释和验证、易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有数据库存储和更新稳定、数据更新敏捷且不影响原有知识、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本等优点。 在 RAG 系统开发中存在 12 大痛点及相应的解决方案。
2025-02-25
RAG
RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。 通用语言模型通过微调可完成常见任务，而更复杂和知识密集型任务可基于语言模型构建系统，访问外部知识源来实现。Meta AI 研究人员引入 RAG 来完成这类任务，它将信息检索组件和文本生成模型结合，可微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。 RAG 接受输入后会检索相关支撑文档并给出来源，与原始提示词组合后送给文本生成器得到最终输出，能适应事实随时间变化的情况，让语言模型获取最新信息并生成可靠输出。 LLM 存在一些缺点，如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有数据库存储和更新稳定、数据更新敏捷且可解释、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本等优点。 在 RAG 系统开发中存在 12 大痛点及相应的解决方案。
2025-02-24
rag 模型微调
RAG（检索增强生成）模型微调相关知识如下： 通用语言模型通过微调可完成常见任务，如分析情绪和识别命名实体。对于更复杂和知识密集型任务，可基于语言模型构建系统并访问外部知识源。Meta AI 引入的 RAG 方法把信息检索组件和文本生成模型结合，可微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。 RAG 接受输入并检索相关支撑文档，给出来源，与输入原始提示词组合后送给文本生成器得到输出，能适应事实变化，获取最新信息并生成可靠输出。 通用的 RAG 微调方法如 Lewis 等人（2021）提出的，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆。 在微调阶段： 检索器微调的常用方法包括直接微调、添加可训练的 Adapter 模块、LSR、LLM Reward RL。 生成器微调的主要方法包括直接微调、GPT4 蒸馏、基于反馈的强化学习。 协同微调是在 RAG 系统中同时对检索器和生成器进行微调，如 RADIT 分别对 LLM 和检索器进行微调。 同时，RAG 提高了嵌入模型质量，传统 RAG 解决方案中的问题也得到解决。
2025-02-24
siliconflow可以搭建rag知识库吗
SiliconFlow 本身并不能直接搭建 RAG 知识库。但一般搭建 RAG 知识库的步骤通常包括以下方面： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建知识库： 访问相关平台的知识库索引，如阿里云百炼，单击创建知识库。在创建知识库界面填入知识库名称与描述。 选择文件，类目位置单击默认类目，文件名称选择准备好的数据文件。 进行数据处理，使用默认的智能切分或根据需求选择合适的处理方式。 3. 配置相关设置：如在 Dify 中提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，可根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到相应的应用中，作为应用的上下文知识库使用，并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新的内容以保持时效性。 需要注意的是，不同的平台和工具在具体操作上可能会有所差异。
2025-02-24
搭建rag
搭建 RAG 主要包括以下步骤： 1. 导入依赖库：加载所需的库和模块，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。 2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，若需接收多个 url 稍作改动即可。然后用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，如标题、发布日期和链接，最终合并成列表返回用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 4. 了解 RAG 概念：大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，通过检索增强生成 RAG。RAG 应用可抽象为 5 个过程，包括文档加载（从多种来源加载）、文本分割（切成指定大小的块）、存储（嵌入转换为向量形式并存入向量数据库）、检索（通过检索算法找到相似嵌入片）、输出（问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 5. LangChain 和 RAG 的结合：LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具构建 RAG 应用。包括数据加载器（将数据转换为文档对象）、文本分割器（分割文档）、文本嵌入器（将文本转换为嵌入）、向量存储器（存储和查询嵌入）、检索器（根据文本查询返回相关文档对象）、聊天模型（生成输出消息）。使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下。
2025-02-24
如何在本地部署LLM，然后完成某个专业或者主题的专业知识库训练
以下是在本地部署 LLM 并完成某个专业或主题的专业知识库训练的详细步骤： 1. 部署大语言模型： 下载并安装 Ollama：根据电脑系统，点击进入 https://ollama.com/download 下载，下载完成后双击打开，点击“Install”。安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 下载 qwen2:0.5b 模型：如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行粘贴进入并回车，等待自动下载完成。 2. 安装 Docker Desktop： 点击去下载，根据系统进行选择。以 Windows 系统为例，点击 https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 下载，双击下载项目，点击 ok 加载文件，点击“close and restart”重启电脑。重启后，点击“Accept”，选择第二个，点击"Finish"，进入 Docker Desktop。 3. 部署 FastGPT+OneAPI： 在桌面按住“shift”+鼠标右键，选择“在此处打开 Powershell 窗口”，在窗口中一行一行输入并回车。等待上方命令执行完成，下载完成之后。回到桌面，打开 FastGPT 文件夹，右键 dockercompose.yml 文件，选择打开方式为记事本打开，查找并修改相关内容后保存。回到命令行窗口中，继续输入并回车。 4. 配置 OneAPI： 在浏览器中输入：http://localhost:3001 ，进入登录页，账号 root 密码 123456 点击登录。点击【渠道】【添加新的渠道】，类型选择 Ollama，名称设为 qwen2，模型设为 qwen2:0.5b，秘钥设为 sksky，代理设为 http://host.docker.internal:11434 ，点击提交。点击【令牌】【添加新令牌】，名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】，点击【令牌】复制 key。 5. 配置 FastGPT： 回到 FastGPT 文件夹里，用记事本打开“dockercompose.yml”文件，查找并修改相关内容后保存。打开 config.json，根据图示修改完成，把相关数值改成 1500 左右。在命令窗口中输入：docker compose down 等待执行完成，再输入：docker compose upd 等待执行完成。在浏览器上输入：http://localhost:3000 ，账号 root 密码 1234 点击进入，设置好后点击确定。发布 API 并创建一个 key。
2025-01-02
专业知识库该如何构建
构建专业知识库可以通过以下两种方式： 使用 GPT 构建： 1. 将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 2. 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 3. 当用户提出问题时，将问题通过 embeddings API 转换成问题向量，与向量储存库中的文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把对应的文本块提取出来，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 使用 Dify 构建： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 总的来说，Dify 提供了可视化的知识库管理工具，关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置、集成应用和持续优化。
2024-08-22
我想做aigc产品经理，都要会ai哪些专业知识
如果您想成为 AIGC 产品经理，以下是一些需要掌握的 AI 专业知识： 1. 对 AIGC 有坚定的信念：记得第一次使用 ChatGPT 时的兴奋，关注 AI 发展动态，如熬夜看过 GPT4、Copilot 的发布会，想办法搞定 Plus 账号，期待 GPT5 等。 2. 熟悉各类 AIGC 应用：用过如 GPT4、NewBing、Kimi、Perplexity、Suno 等应用，对新的爆款产品能第一时间尝试。 3. 具备实践能力：可以简单上手，不限于调用 API 做小 demo，会写复杂的提示词，做简单的 RAG 应用、文生图、视频，微调模型等。 4. 理解算法知识： 了解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解产品核心技术，做出合理决策。 掌握一定算法知识，能与开发团队有效沟通，减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段，评估某些功能的技术可行性。 把握 AI 技术发展迅速的趋势，更好地把握产品未来发展方向。 发现产品独特优势，提出创新特性，提升产品竞争力。 提升数据分析能力，很多 AI 算法涉及数据处理和分析。 5. 针对具体的工作场景，例如： 面向 AIGC 领域，结合应用场景，开发针对性图像生成解决方案。 负责模型的部署和推理性能优化，确保模型在实际应用中的高效性和稳定性。 持续关注最新技术发展和业界趋势，积极推动团队技术水平提升，并将新技术应用到实际项目中。
2024-08-20
如何制作动漫角色工作的AI视频
以下是制作动漫角色工作的 AI 视频的相关方法和建议： 一、准备工作 1. 想出点子 最佳免费选项： 付费选项：4.0，但由于与互联网连接，必应可能更好 2. 选择工具 用于在视频中为人脸制作动画的。 用于从文本创建视频的 最佳语音克隆： 二、制作流程 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。 三、解决技术问题的策略 1. 面对一致性的挑战时，尽可能保持叙事性内容中角色的关键特征和外轮廓的一致。 2. 保持角色的位置一致性。 3. 减少故事中需要观众记住的角色数量。 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。同时，深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。
2025-02-17
角色：你是一名房地产开发公司的总经理 背景：现在要在公司内部推广AI工具的使用，通过具体AI工具解决公司内部各部门具体问题，来提升工作效率。 任务：请你完成年度AI提升工作效率的工作策划， 要求：工作策划要有目标、行动计划、团队人员需求及分工、具体AI工具及对应解决的问题、需要费用明细及资源需求、有哪些风险点
由于您提供的内容中没有具体的相关信息，以下为您生成一份较为通用的房地产开发公司年度 AI 提升工作效率的工作策划示例，您可以根据实际情况进行调整和完善。 一、目标 通过在公司内部推广 AI 工具的使用，在本年度内实现各部门工作效率提升 30%以上，降低人力成本 15%左右，提高项目质量和客户满意度。 二、行动计划 1. 第一季度 进行市场调研，了解适合房地产开发行业的 AI 工具。 组织内部培训，让员工初步了解 AI 工具的应用。 2. 第二季度 针对各部门需求，选择并引入相应的 AI 工具进行试点应用。 建立数据收集和分析机制，为 AI 工具的优化提供支持。 3. 第三季度 对试点部门的应用效果进行评估和总结。 根据评估结果，对 AI 工具进行调整和优化。 4. 第四季度 在全公司范围内推广成熟的 AI 工具应用。 对全年的 AI 应用效果进行总结和评估。 三、团队人员需求及分工 1. 成立 AI 推广小组 组长：负责整体工作的规划和协调。 技术专家：负责 AI 工具的选型、配置和技术支持。 培训师：负责组织员工培训和指导使用。 数据分析师：负责收集和分析数据，为工具优化提供依据。 部门联络人：每个部门指定一名联络人，负责与推广小组沟通本部门的需求和问题。 四、具体 AI 工具及对应解决的问题 1. 智能客服系统 解决客户咨询响应不及时的问题，提高客户满意度。 2. 项目管理 AI 工具 优化项目进度安排和资源分配，提高项目管理效率。 3. 市场分析 AI 工具 精准分析市场趋势和客户需求，为项目定位提供依据。 五、需要费用明细及资源需求 1. 费用明细 AI 工具采购费用：万元。 培训费用：万元。 技术支持和维护费用：万元。 数据采集和分析费用：万元。 2. 资源需求 服务器和存储设备，以支持 AI 工具的运行和数据存储。 足够的网络带宽，确保数据传输的流畅性。 六、风险点 1. 员工对新技术的接受度和适应能力可能较低，需要加强培训和引导。 2. AI 工具的应用效果可能不如预期，需要及时调整和优化。 3. 数据安全和隐私保护可能存在风险，需要建立完善的防护机制。
2025-02-13
图的角色 用 cref 去控制一致性 风格可以用 sref 去控制
在 Midjourney 中，cref 和 sref 是用于引用图片的功能，它们有以下区别和使用方法： 1. 角色参考（cref）： 作用：保持图像角色的一致性。 使用方法：在提示后添加“cref”，紧接着指向人物参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girlcref。可以使用“cw”调整参考图像对生成图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。强度 100（“cw 100”）是默认值，会使用面部、头发和衣服，cw 为 0 的话仅保证脸部一致。基础格式为“cref 图片链接，cw 100”。 参考链接： 2. 风格参考（sref）： 作用：生成类似风格的图片，保持画风的一致性。 使用方法：在提示后添加“sref”，紧接着指向风格参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girlsref。可以使用“sw”调整参考风格对生成图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。基础格式为“sref 图片链接，sw 100”。 参考链接： 如果想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，可以使用“sref”或“cref”，并通过调整“sw”或“cw”的值来控制引用图像的影响程度。例如：/imagine prompt beautiful girlsrefsw 500。这样，生成的图像将会在保持原有风格的同时，融入一部分引用图像的风格。
2025-01-13
帮我生成图片：里面写着“寂然的话语成真”的纯文字海报，字要平常的。不出现角色和人物。
很抱歉，目前无法直接为您生成这样的纯文字海报。但您可以使用一些在线的图片设计工具，如 Canva、稿定设计等，在这些平台上您可以选择合适的模板，输入“寂然的话语成真”的文字，并根据您的需求调整字体样式和布局，以达到您想要的效果。
2025-01-12
我想把ip角色变成动画，可以用哪个ai软件
以下是一些可以将 IP 角色变成动画的 AI 软件及相关信息： Pika、Pixverse、Runway、SVD 这四大 AI 视频工具可以用于制作 AI 短片。在使用时，需要注意写好 prompt 来描述角色形象，比如景别、特征、位置关系、环境、影片风格和比例等。 Midjourney 可以用于生成 IP 角色的动画效果。例如，生成一个帅气的男孩，描述其穿着、鞋子、视图等细节，还可以为女孩生成特定的形象，如来自未来赛博朋克的可爱女孩，穿着银色雨衣等。同时，要注意设置合适的关键词，如干净的背景、电影照明、超细节、3D 渲染等，以获得理想的效果。
2025-01-12
Ai如何绘画动漫人物角色
以下是关于 AI 绘画动漫人物角色的相关内容： Sarah Andersen 风格 主题风格： 漫画特色：通常使用简单黑白线条作画，配以极富表现力的角色表情，探讨如焦虑、社交尴尬、性别问题等，幽默呈现生活瞬间。 线条和轮廓：使用清晰简洁的线条，构建图像。 色调：大多数作品是黑白的，偶尔使用强调色。 角色设计：表情丰富，反映各种情绪状态。 元素：包含幽默和讽刺元素，以幽默方式反映日常生活场景。 技巧： 在主要描述语后面加上“by Sarah Andersen”或者“style reference Sarah Andersen”。 加入情感色彩的描述，如“joyful”“awkward”“anxious”等词。 利用cref 命令保持人物的一致性。 应用： 社交媒体上进行漫画创作。 使故事更加生动有趣的插图。 个性化礼物和商品设计（需注意版权问题）。 Niji·journey 5 生成多样化二次元角色设计风格 可以混合不同游戏风格引导生成角色设计，涉及绘画 AI 的“风格迁移”能力，基本原理是利用深度学习模型提取并分离图像的内容和风格特征，包括特征提取和特征重组。可以通过对游戏风格 Prompt 的更精确调整来控制混合比例。 Action figure 风格 创作建议： 复古风：模仿上世纪 8090 年代的可动人偶风格，采用饱和度较高、边缘略显粗糙的色彩，以及那个时代特有的设计元素。 动漫卡通化：将可动人偶设计成夸张的动漫风格，大眼睛、鲜明色彩，强调动作动态感和表情的戏剧性。 写实风格：追求极度逼真的描绘，细致刻画人物面部特征、服装皱褶和环境光影。 赛博朋克融合：结合赛博朋克元素，创造既未来又反叛的可动人偶形象。 其他： sref 种子值：可以和不同的种子值结合，创造出风格各异的 action figure。 内容： 经典角色重塑：选取广为人知的电影、漫画角色，重新诠释为可动人偶形态。 场景故事化：构想场景，让多个可动人偶在其中互动，讲述微型故事。 系列收藏展示：设计特定主题的可动人偶集合，展示收藏价值和展示美学。 跨界融合：尝试将不同时代或文化背景的角色进行融合，创造新颖独特的视觉体验。
2025-01-08