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AI提示词结构化和普通的提示词相比好处是什么

Answer

AI 提示词结构化与普通提示词相比具有以下好处:

  1. 降低沟通难度:使与模型的交互更加清晰和易于理解。
  2. 提高结果准确度:能够更精准地引导模型生成符合预期的输出。
  3. 增强可读性和组织性:基于 Markdown 语法和角色法框架的结构化提示词,让复杂任务的分解更加直观。

然而,结构化提示词也存在一定的局限性,比如限制了更多可能性,不太适合解决过于主观、个人情绪的问题,也未必能完全搞定所有需求。在提示词的发展过程中,经历了从依赖 OpenAI 官方的基本技巧,到各种提示词框架的出现,再到明确任务目标、采用角色扮演方法、进行结构化提示词编写、测试和迭代,以及封装为智能体等阶段。

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References

Prompt 提示词没那么玄乎也就是个沟通方式-大雨整理

Prompt,也就是所谓提示词工程,现在算得上如火如荼了,也开始内卷出各个流派了。2023年初调侃AI为什么林冲要去高老庄这样的交互方式,被亲切地称为“一刀流”。咱也不会,咱也不懂,那咱就学呗。下面这个图是相当火热的开源知识库waytoagi整理的框架图。但是不要被框架唬住,咱也是上过学的,咱来它个庖丁解牛试试。结构化降低了沟通难度,提高结果准确度,同时也限制了更多可能性,有利有弊。大部分框架都不太适合解决过于主观,个人情绪的问题,也没必要解决太过于简单的问题。有了框架固然比一刀流看起来牛掰一些,但是想要完全符合需求,往往不是一个框架能完全搞定的。

小七姐:Prompt is not enough

在过去的一年半时间里,我一直在深度探索和使用如何更好的引导大模型生成我们需要的内容,也一直在进行提示词(prompt)系统化教学。这段经历让我对提示词的发展和应用有了深的认识,我的认知也产生了一个重要的转变:[heading3]“从单纯的提示词优化到更加关注人的底层能力的提升。”[heading2](一)提示词探索路径[content]1.OpenAI官方的六项最佳实践最初,我们主要依赖OpenAI官方给出的指导,包括写清晰具体的指令、给模型时间思考、使用分隔符等基本技巧——这些实践为我们使用大模型开了个好头。1.提示词框架随后,各种提示词框架开始出现,如CRISPE(Capacity and Role,Insight,Statement,Personality,Experiment)和BROKE(Background,Role,Objectives,Key Results,Evolve)等。我们是这用这些框架为提示词编写提供一个系统化的方法。1.明确任务目标清晰地定义我们希望大模型完成的任务是至关重要的。这个阶段强调了任务描述的精确性和完整性。1.角色扮演方法探索让大模型扮演特定角色来完成任务的方法。这种方法能够让模型更好地理解上下文并生成更相关的回答。1.结构化提示词使用基于Markdown语法和角色法框架的结构化提示词。这种方法提高了提示词的可读性和组织性,使复杂任务的分解变得更加直观。1.提示词测试和迭代随着实践的深入,开发了一些提示词测试和迭代的方法。这个过程帮助我们不断优化提示词,提高其效果。1.提示词封装为智能体将提示词封装为智能体,这使得复杂任务的处理变得更加模块化和可复用。

问:Chain of Density 是什么

1.目标明确:不管是CoD、CoT还是ToT,确保每一步的目标清晰是非常重要的。AI需要明确的指导才能产生相关和有价值的输出。2.逻辑性:在所有提示策略中,逻辑性都是关键的。清晰、结构化的提示可以帮助AI更有效地生成输出。3.分步骤:无论是进行深度分析(如CoT)还是遵循特定的结构(如CoD),确保提示按照清晰的步骤进行是至关重要的。4.考虑变量:这在ToT中尤为重要,因为您可能会根据不同的情境或条件提供多个分支或选项。但无论在哪种情境中,都需要考虑到可能会影响结果的所有因素。所以,是的,这些原则在所有提示策略中都是通用的,且同样重要。您的观察非常精准,这些原则的通用性强调了它们在有效沟通和指导AI方面的重要性。</continuous prompts>四、【实验十二】运用CoD将文章做摘要我们尝试把之前的一篇文章,透过CoD提示做摘要(使用文章请参阅:AI如何改善保险服务价值链?——从服务体验设计服务策略开始)。提示词部分前面已分享,下面是GPT的五轮输出,摘要由粗颗粒度到细颗粒度,并分别用中英文两种方法撰写提示词。个人观点,以英文提示词最后加上中文输出的方式,效果较全中文好些,并且无论是以中文或英文写提示词,密度等级4的结果都比较让人满意(密度等级5显得过于精简而有点不知所云),这与论文结果-“总体得分倾向于更密集、信息量更丰富的摘要,其中第4轮得分最高”的结果一致。供参考。<CoD prompting>方法一:以下以中文撰写提示词的回复。【GPT】密度等级1:“Missing_Entities”:“AI在医疗大模型中的准确度;保险销售基于信任;GPT作为业务人员的个人助理“,

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如何用结构化提示词生成具体某一页PPT
以下是关于如何用结构化提示词生成具体某一页 PPT 的相关内容: 一、熊猫 Jay 的思路和指南 1. AI 生成 PPT 的主要思路 利用 AI 生成 PPT 大纲 培训文档助手提供核心提示词(仅供参考,可在此基础上丰富) 本章节结合 ChatGPT GPT4 模型生成大纲,也可利用其他 AIGC 工具 结构化提示词模版大多以 Markdown 语法构建,“”代表一级标题,“”代表二级标题,“”代表无序列表 输入关键信息生成大纲,包括针对不同人群的受众分析 2. 注意事项 提示词是利用 LangGPT 生成的基本提示词 语法的详细用法可自行了解 二、Kimi 的 15 款官方提示词 1. 【PPT 精炼】整理各种课程 PPT,输出结构明晰、易于理解内容文档 2. 【🔥爆款文案】生成高质量的爆款网络文案 3. 【🎥影剧推荐】根据喜好推荐影视,提供保姆级资源渠道 4. 【📝影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论 5. 【🚀职业导航】私人职业路径规划顾问,综合考虑个人特质、就业市场和发展前景 6. 【📅营销策划】为产品或服务提供定制化营销活动策划 7. 【🎤面试模拟】私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试 8. 【📢宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号 9. 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽 10. 【📖诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手 11. 【📰推闻快写】专业微信公众号新闻小编,兼顾视觉排版和内容质量,生成吸睛内容 12. 【📚要点凝练】长文本总结助手,能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲 13. 【🎬短剧脚本】创作定制化短视频脚本,包含拍摄要求和分镜细节 14. 【📝美文排版】使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号优化文字排版,提供良好阅读体验 整理收录:小七姐 Prompt 星球:https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7 三、甲木的方法 1. 让 Claude 帮做「古诗词卡片」 语文老师 PPT 配图有救了 主题+方向=符合诗词原意调性的古诗词名片 流程简单:输入 Prompt,用户输入主题、风格,AI 输出最终结果 获取提示词:第一版规定 AI 排版,固定输出;第二版释放 AI 创意,自由发挥,不受拘束 开源了提示词,可直接获取,关注、点赞、转发更佳 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-17
改文提示词
以下是为您整理的关于改文提示词的相关内容: 1. Claude 官方提示词(中文版含 API Prompt): 批改大神:根据用户设定的标准和规范,对书面文本的质量进行对比评估,包括描述性语言和意象、句子结构和多样性、情感影响力和吸引力、语法和标点符号。 绕口令:制造复杂有创意的绕口令,融入双关语、押韵和同音连续等增加难度和乐趣。 面试题制造机:根据给定的背景信息生成一系列富有深度、开放式的面试问题,避免是/否问题和有明显答案的问题,专注于鼓励反思、自我评估和分享具体示例或案例。 语法天才:接受提供的文本,重写为清晰、语法正确的版本,纠正拼写、标点、动词时态、词语选择等语法错误,尽可能保留原始含义。 2. 拘灵遣将: 基础材料一般是一份检索报告,可自行整理或用元典问达的 AI 自动生成。 采用权威教育性语气、使用专业法律术语、结构化内容组织(使用编号、子标题和列表)、规定概述内容解读结语结构、结合案例和挑战、结合法规和实际操作、使用商业术语(餐饮行业)改写基础材料。 标题要开门见山、切中要害,用疑问句引起目标群体悬念。 3. 胡凯翔:构建提示词的方法——基于阅读 Claude Cookbook 的思考和测试: 充分描述任务,将编写提示词当作思维磨练,尝试以相关技巧为蓝本改写官方 prompt,类似“StepBack Prompting”(后退提示),可参考相关论文拓展思路。
2025-03-17
提示词工程
提示词工程师(Prompt Engineer)是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,设计有效的提示以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用模型的准确率、流畅度和相关性等指标评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例:无需微调,仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能。其实现原理主要有两部分代码组成:提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息以及使用工具的提示词添加到系统提示中。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出,并将工具返回的内容再次嵌入 LLM。 在基本概念方面,通过简单的提示词(Prompts)可获得大量结果,结果质量与提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可包含指令、问题等信息,也可包含上下文、输入或示例等详细信息。当使用 OpenAI 的 gpt4 或者 gpt3.5turbo 等聊天模型时,可使用三个不同的角色来构建 prompt:system、user 和 assistant。提示工程(Prompt Engineering)就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助高效完成某项任务。上述示例基本说明了现阶段的大语言模型能够发挥的功能作用,可用于执行各种高级任务,如文本概括、数学推理、代码生成等。
2025-03-16
提示词
提示词相关知识如下: 1. 什么是提示词: 用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面,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。 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词: 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确,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 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能,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,越优先,也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)。 3. 提示词要素: 提示词可以包含指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。 4. 提示工程与提示词的区别: 提示工程是人工智能领域中,特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中一个相对较新的概念,涉及设计和优化输入提示,以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念,不仅包括创建提示词,还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能,提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中,提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。
2025-03-16
提示词模板
以下是一些提示词模板相关的资源和信息: 相关网站: Majinai: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru: Civitai: 在 PromptLayer 网站创建提示词模板的过程: 首先登录 PromptLayer 的网站(https://promptlayer.com/createaccount)并创建一个账号,新创建的账号默认是 Free 方案,有 1000 次免费请求,足够测试使用。 第二步,开始创建提示词:账号创建完毕后,跳转到”Registry“菜单中,开始提示词模板创建流程。 当点击“Create Templates”按钮后,会出现提示词模板编写界面。 页面主要功能: Title:为提示词设定的名称。 System 提示词:是系统级提示词,用于指导和规范模型的行为,是主要编辑区域。 User 提示词:属于用户先行动作设定提示词,常用于表述用户的交互动作。 Assistant 提示词:一般是模型输出的内容,也可通过人工编写模拟模型的回复。User&Assistant 提示词一般在专家模式使用,合理使用可模拟多轮对话效果,帮助调试提示词。 Parameters:可选择和设置使用何种模型进行调试,提供一些模型的基本参数,可用来进一步调教模型的回复。
2025-03-16
提示词
以下是关于提示词的全面介绍: 一、提示词的基本概念 提示词用于描绘您想要的画面,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。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 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。 2. 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。 3. 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 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 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。 5. 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)。 三、提示词要素 提示词可以包含以下任意要素: 1. 指令:想要模型执行的特定任务或指令。 2. 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 3. 输入数据:用户输入的内容或问题。 4. 输出指示:指定输出的类型或格式。 四、提示工程与提示词的区别 提示工程是一个相对较新的概念,涉及设计和优化输入提示,以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。提示词通常指直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念,不仅包括创建提示词,还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能,而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中,提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-16
AI和AGI的区别
AI(人工智能)分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能)。 ANI(artificial narrow intelligence)是弱人工智能,它只能完成特定的单一任务,例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI(artificial general intelligence)则是通用人工智能,能够像人类一样思考、学习和执行多种任务。 例如,ChatGPT 掀起的革命中,AGI 被视为“大脑”,与以往作为“工具”的 AI 有本质区别。OpenAI 一直致力于将世界上所有的知识压缩到模型里,使其成为“世界模型”,GPT 从一开始就以此为目标。但目前大众和政府还未准备好迎接 AGI 的降临。
2025-03-17
我可以用ai做什么
AI 有着广泛的应用和用途,以下为您详细介绍: 医疗保健方面: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 金融服务领域: 识别和阻止欺诈行为,降低风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 零售和电子商务行业: 分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 制造业中: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 在做事方面,您可以利用 AI 来: 写东西:草拟各种初稿,如博客文章、论文、宣传材料等。通过提高提示技巧,让写作更出色,还能要求它改进内容、变换风格等。 帮助完成任务:如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 解锁自己:当在任务中遇到困难挑战而分心时,AI 能提供动力。
2025-03-17
如何开始学习AI
以下是关于如何开始学习 AI 的建议: 了解 AI 基本概念: 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。 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。 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。 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模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试: 理论学习后,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,欢迎实践后的分享。 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,了解其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,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术(机器学习、深度学习等)以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 二师兄的 AI 启蒙之路也能给您一些启示,比如从兴趣出发,尝试不同的工具和项目,不断学习和实践。总之,您可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2025-03-17
图片生成ai给我推荐一下
以下为您推荐一些图片生成 AI 工具: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息,滑动鼠标到图像的“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。 图像筛选功能: 推荐:根据您正常进行的生图参数(模型、提示词)进行推荐。 热门:向您推荐浏览量最高的图片。 搜索:输入对需求图像的描述,进行图像搜索。 图像调取: 点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”中。 生图参数调取: 整体调取:点击“发送到生成器”将全部参数进行调取。 单个调取:可点击右侧单独的发动键调取单个参数。 2. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能够利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。基于一个数十亿参数级别的 3D 大模型,能实现快速的 2D 到 3D 转换,并提供 AI 驱动的精准度和细节。 3. Meshy:功能全面,不仅支持文本生成 3D,还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述需要的材质和风格,生成高质量的 3D 模型。 4. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型。Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 5. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,特别适用于游戏领域的模型生成。用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 6. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能够将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 此外,图像生成也离不开深度学习算法,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs),以及 Stable Diffusion 等,以创建与现实世界图像视觉相似的新图像。一些具有代表性的海外项目包括: 1. Stable Diffusion:文本生成图像模型,主要由三个部分组成,分别是 VAE、UNet 网络和 CLIP 文本编码器。 2. DALLE 3(Open AI):OpenAI 基于 ChatGPT 构建的一种新型神经网络,可以从文字说明直接生成图像。 3. StyleGAN 2(NVIDIA):一种生成对抗网络,可以生成非常逼真的人脸图像。 4. DCGAN(Deep Convolutional GAN):一种使用卷积神经网络的生成对抗网络,可生成各种类型的图像。
2025-03-17
框架图AI工具
以下是一些常见的框架图 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可帮助创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)中的生成设计工具:可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai:面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,能根据输入自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。
2025-03-17
请主要介绍你平台,我在此平台如果更好学到关于AI的东西
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,具有以下特点和优势: 1. 社区介绍: 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的AI工具、应用、智能体和行业资讯。 拥有丰富多样的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的行业资讯等。 定期组织实践活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了大型共创项目。 在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过100万用户和超千万次的访问量。 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因AI而强大,目前合作过众多公司和产品。 2. 基础通识课: 介绍了AI技术的发展与应用,包括流式训练方式提升训练速度和质量、多种AI生成工具、端侧大模型的特点、AI工程平台等。 对coach平台的应用进行了说明,包括新手教程、文档、创建智能体、调用工作流节点和prompt构建提示词、调用插件等。 介绍了模型社区,包括为大模型提供服务的平台、按任务划分的模型库等。 为后续AI建站做预告。 3. 新手学习AI的方法: 了解AI基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品,知识库有实践作品和文章分享。 体验AI产品:与如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2025-03-17
如果要搭建一个自己的业务知识的结构化知识库,推荐哪个平台和工具?
以下是为您推荐的搭建自己业务知识结构化知识库的平台和工具: 1. Coze: 影响 RAG 输出质量的因素:当下这些平台的 RAG 能力对问答场景友好,其他场景效果一般。若需要企业级复杂知识库场景,可能需要找专业团队,收费几万到几十万不等。 基础能力:包括提示词(设定 Bot 身份、目标和技能)、插件(通过 API 连接集成平台和服务)、工作流(规划和实现复杂功能逻辑)、记忆库(保留和理解对话细节,添加外部知识库)。 相关参考:编写提示(https://www.coze.cn/docs/guides/prompt)、插件介绍(https://www.coze.cn/docs/guides/create_plugin)、工作流介绍(https://www.coze.cn/docs/guides/workflow)、知识库介绍(https://www.coze.cn/docs/guides/knowledge)、数据库(https://www.coze.cn/docs/guides/database)。 2. 您还可以参考以下文章: 《小七姐:信息管理工具与方法》:从信息源的选择、信息通路的建立、知识结构化、知识内化与应用等方面展示了信息管理和知识体系搭建的过程。 《这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了》:其中提到如果想使用专门搭建个人知识库的软件,可以查看《手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZKGmwsQhTihYZ8kdu7uccF1lnQc?from=from_copylink),忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API,建议先了解 RAG 的原理再使用。
2025-03-05
如何让大模型输出结构化的数据
要让大模型输出结构化的数据,可以采取以下几种方法: 1. 设计合理的 Prompt 工程: 明确的待处理内容指引:在构建 Prompt 时,清晰地定义需要处理的文本,并使用标记框起来,让模型准确识别待处理内容范围。 提供明确字段定义:具体化每个字段的名称、用途及要求,为模型提供清晰的提取方向。 异常处理:设置异常处理原则,如规定缺失数据使用默认值填充,特殊数据类型符合标准格式,确保模型输出的完整性和一致性。 要求结构化输出:指示模型以结构化格式(如 JSON)输出数据,便于后续处理和系统集成。 2. 搭建工作流: 模型选择:根据需求选择合适的大模型,如默认的豆包 32k 或更大的 kimi128k 等。 配置参数:进行批处理,输入相关参数,如文章内容正文、url 链接和标题等。 提示词输入:将相关内容一起送给大模型进行总结,并拼接成特定格式输出。 汇总格式化最终输出内容:使用代码节点对大模型输出的内容进行最终格式化。 3. 探索 JSON Output 应用: 无模板的 Excel 导入:改变传统数据导入方式,通过 Prompt 读取想要的数据列。 AI 审核员:在人审环节前加 AI 审,提供相关知识和少量示例,输出简单结果。 分类器:一个 Prompt 即可完成分类任务。 应用于其它业务场景:如在一些业务场景中落地,提高效率。 但需要注意的是,过去大模型还不太成熟,应用过程可能会有一些困难。
2025-02-27
怎么让AI识别对话,并生成结构化数据存储到我的软件系统里
要让 AI 识别对话并生成结构化数据存储到软件系统里,可以参考以下方法: 1. 基于结构化数据来 RAG:如果原始数据本身就是结构化、标签化的,不必将这部分数据做向量化。结构化数据的特点是特征和属性明确,可用有限标签集描述,能用标准查询语言检索。以餐饮生活助手为例,流程包括用户提问、LLM 提取核心信息并形成标准查询、查询结构化数据、LLM 整合回复。 2. 利用 Coze 平台设计 AI 机器人:创建好 Bot 后,从“个人空间”入口找到机器人,进行“编排”设计。Coze 平台常用的概念和功能包括提示词(设定 Bot 身份和目标)、插件(通过 API 连接集成服务)、工作流(设计多步骤任务)、触发器(创建定时任务)、记忆库(保留对话细节,支持外部知识库)、变量(保存用户个人信息)、数据库(存储和管理结构化数据)、长期记忆(总结聊天对话内容)。设计 Bot 时要先确定目的,比如“AI 前线”Bot 的目的是作为 AI 学习助手,帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能,并提供高效站内信息检索服务。 注:Coze 官方使用指南见链接:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ,遇到疑问也可查阅该指南。
2025-02-18
生成一个完整的结构化提示词
以下是为您生成的关于结构化提示词的相关内容: 为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板包含镜头语言、主体、细节、氛围等要素,适合生成具有电影感的大场景视频。完整提示词结构示例为:主题风格+镜头运动+主体描述+动态细节+背景环境+光影色调+情绪氛围(可附加技术参数:如时长、运镜速度、镜头焦距等) 样例驱动的渐进式引导法是让 AI 主动读懂您的想法。以 1 2 个正向样例作为起点,通过与 AI 的多轮对话,引导 AI 从样例中提炼隐含的生成要求,逐步完善提示词。例如教 AI 仿写爆文时,只需提供优秀样例,AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作方式的指令。 其核心步骤包括: 1. 构建初始样例:创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例,尝试提炼模板:让 AI 分析理解样例的结构和关键元素,并以专家视角优化样例。 3. 固定模板,强化要求说明:基于对初始样例的理解,让 AI 提出通用模板,通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词:将优化后的模板转化为结构化的提示词,用户适当调整并确认后投入使用。 在这个过程中,用户的角色主要是: 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议,提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程,让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。通过引导 AI 进行分析和优化,用户可以专注于判断输出质量和提供反馈,而不需要深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。接下来,将通过一个实战案例“知识闪卡 AI”来逐步分享运用过程,帮助您直观了解如何使用该方法设计高质量的提示词。
2025-02-18
请把机器学习相关和大模型相关的知识点形成一个结构化的知识树,包括但是不限于算法、框架、工具、注意力机制等
以下是一个关于机器学习和大模型的结构化知识树: 一、基础数学知识 1. 线性代数 2. 概率论 3. 优化理论 二、机器学习基础 1. 监督学习 分类 回归 2. 无监督学习 聚类 3. 强化学习 三、深度学习 1. 神经网络 卷积网络 递归网络 注意力机制 2. Transformer 模型 四、自然语言处理 1. 语言模型 2. 文本分类 3. 机器翻译 五、计算机视觉 1. 图像分类 2. 目标检测 3. 语义分割 六、前沿领域 1. 大模型 2. 多模态 AI 3. 自监督学习 4. 小样本学习 七、工具与框架 1. TensorFlow 2. PyTorch 八、应用领域 1. 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 推荐系统 九、数据处理 1. 数据采集 2. 数据清洗 3. 特征工程 十、模型部署 1. 模型优化 2. 模型服务 十一、科研实践 1. 论文阅读 2. 模型实现 3. 实验设计 十二、行业实践 1. 项目实战 2. 案例分析
2025-02-11
AI生成故事对使用AI有什么好处
AI 生成故事对使用 AI 具有以下好处: 1. 提高效率:显著缩短创作时间,大幅降低制作成本。例如,传统 3D 动画制作可能需要十年以上的学习和制作时间,而 AI 视频生成工具能快速将抽象想法具体化。 2. 降低创作门槛:即使没有专业绘画技能,用户也能通过输入文本描述生成故事。 3. 提升视觉质量:能够优化和提升故事的视觉呈现效果。 4. 快速原型设计:帮助创作者在详细创作之前快速可视化故事概念和布局。 然而,AI 生成故事也存在一些局限性,如在一致性方面面临挑战,尤其对于完全依赖 AI 生成的叙事性视频,维持角色和场景的一致性较为困难。针对这一问题,可以采取一些策略来缓解,如保持角色关键特征和外轮廓的一致、保持角色位置的一致性、减少需要观众记住的角色数量等。
2025-03-10
学习AI有啥好处
学习 AI 有以下好处: 英语学习方面: 利用智能辅助工具(如 Grammarly)进行写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 借助语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获得实时反馈和建议。 使用自适应学习平台(如 Duolingo)量身定制学习计划,获取个性化学习内容和练习。 依靠智能对话机器人(如 ChatGPT)进行会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习方面: 运用自适应学习系统(如 Khan Academy)获得个性化学习路径和练习题,实现精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic)获得解答、教学视频和答疑服务,促进对数学知识的理解和掌握。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。 此外,从与“AI+教育”前辈的交流中还能得出以下结论: 学习通常具有功利导向,只有能带来明显效果的学习才会引发强烈的付费意愿,比如在 K12 场景中,家长更关注孩子能否通过学习提高考试分数。 “突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高的投入产出比。以程序员为例,在某些特定行业,懂行业知识的程序员缺口很大。 在 AI 领域,让 AI 工程师懂行业,让行业专家懂 AI,投入产出比会很高,但前提是要找到 AI 在该行业的高价值应用场景。 现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”的主要原因是缺乏能带来足够正反馈的高价值应用场景。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念,阅读相关入门文章,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系。 按照“”中的课程开始学习之旅,特别推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 注重实践,尝试使用各种产品并分享实践成果。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。
2025-01-28
用100字概括AI的好处,和普通人如何开始使用AI
AI 的好处众多,如辅助创作与学习、推荐与规划、监控与预警、优化与管理、销售与交易等。普通人开始使用 AI 可通过以下方式:英语学习可利用智能辅助工具如 Grammarly 纠错,用语音识别应用如 Call Annie 练习发音;数学学习可用自适应学习系统如 Khan Academy 定制学习路径等。结合 AI 与传统方法能提高学习效果。
2024-11-13
帮我写一段200字的英文,回答这个问题:学会开车这个新技能的好处
Learning to drive has numerous benefits. Firstly, it offers greater independence and flexibility in your daily life. You can travel wherever and whenever you want without relying on public transportation or others. Secondly, it saves time as you can avoid waiting for buses or trains. Moreover, it expands your job opportunities as some positions require a driving license. Driving also enables you to take spontaneous trips and explore new places, enhancing your quality of life and providing more freedom and convenience.
2024-11-04
COMFYUI的好处
ComfyUI 具有以下好处: 1. 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 此外,ComfyUI 采用连线的方式具有独特优势: 1. 可以根据自己的需求搭建适合自己的工作流,而不需要依赖开发者。 2. 可以根据自己的需求,去开发并改造某个节点。 选择 ComfyUI 最核心的原因在于它的自由和拓展,能够让用户自己调整从而切合工作流,甚至改造工作流。在 AI 发展迅猛的时代,保持灵活是其重要特点。
2024-11-04
普通人学习AI有哪些好处
以下是普通人学习 AI 的一些好处: 有助于在医疗保健领域带来改变,例如医生可将文档工作交给 AI 书记员,初级医疗服务提供者可依赖聊天机器人进行分诊,加速药物开发等。 能够为在特定领域成为顶尖人才打下基础,像医学领域,需要多年的密集信息输入和实践学习,AI 学习也类似。 可以培养处理复杂情况和细微差别的决策直觉,例如在分子层面的差别处理。 了解 AI 如何在没有直接从人类获取数据的情况下,通过观察来学习和模仿人类行为,这被视为向人工通用智能迈进的一步。 需要注意的是,以上内容是基于提供的资料进行的总结和整理。
2024-11-01