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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。

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

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“,

Others are asking
我现在已经有ppt提示词了 需要生成ppt 那个ai软件可以根据提示词shengchengvppt
以下是一些可以根据提示词生成 PPT 的 AI 软件及相关信息: 闪击: 网址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 操作流程:选择模版,输入大纲和要点(需将准备的大纲转换成适配闪击的语法),点击文本转 PPT 并在提示框中选择确定,可在线编辑,但导出 PPT 有会员限制。 参考指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 Claude:可用于生成语文老师 PPT 配图,整个流程为输入 Prompt,用户输入主题、风格,AI 输出最终结果。获取提示词可参考相关开源内容。 此外,还有一些其他与 AI 生成相关的内容,如用 AI 三步制作任意公司的周边图片,流程包括获取 Logo 图片的描述、根据描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成等。
2025-03-18
如何写提示词
写提示词(prompt)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:简洁明了,避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 不同的工具和场景中,写提示词还有一些特定的注意事项: 星流一站式 AI 设计工具: 输入语言: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。 提示词优化:启用后可扩展提示词,更生动描述画面。 写好提示词:内容准确,包含人物主体、风格、场景特点等;调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容;利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容;还可使用辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组生图。 【SD】文生图: 描述逻辑:通常包括人物及主体特征(服饰、发型发色等)、场景特征、环境光照、画幅视角、画质、画风等。 辅助方法:可利用功能型辅助网站,如 http://www.atoolbox.net/ 、https://ai.dawnmark.cn/ ;也可去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,但要注意图像作者使用的大模型和 LORA。
2025-03-18
Deepseek-R1的系统提示词
以下是关于 DeepSeekR1 的系统提示词的相关内容: 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。 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右)。 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,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。 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,苏格拉底式追问。 知识库调用:领域限定指令,文献引用模式。 多模态输出。 此外,还有关于 DeepSeekR1 的其他相关报道,如宝玉日报 1 月 26 日中对其的介绍,以及利用 DeepSeekR1 一分钟生成小红书爆款单词视频的相关内容,包括生成单词的步骤、角色、技能和限制等。
2025-03-18
会议纪要提示词
以下是为您提供的有关会议纪要提示词的相关内容: Claude 官方提示词: 会议记录员:将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。任务是审查提供的会议记录,并创建一个简明扼要的总结,捕捉重要信息,重点关注会议期间分配给特定个人或部门的关键要点和行动项目。使用清晰专业的语言,并使用适当的格式(如标题、小标题和项目符号)以逻辑的方式组织总结。 Kimi 的 15 款官方提示词: 【📋会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼 智能纪要示例: 模型部署与资源抢占:资源抢占策略包括通过更改配置、加价和更换资源类型等方式抢占资源,如以 3 元抢到资源,阿里云采用拍卖机制,更高价者获得闲置资源。 模型测试情况:对模型进行数值比较和排列组合题的测试,结果有对有错,加系统提示词有一定概率做对。 模型部署操作:从 32B 中蒸馏模型,部署过程中需竞价获取资源,如尝试获取 L20 卡,未成功则加价或更换为 H100 卡等。 代码相关操作:在 Notebook 中进行代码操作,需修改 key、base 等内容,根据硬件获取情况调整代码运行。 基于派平台的模型训练与微调:显存越大的模型一般越贵,如 H100。模型加载时间长与模型大小和读硬盘速度有关,如 34B 模型需占 68G 以上显存。数据蒸馏过程通过向模型提问题获取答案来蒸馏数据,作为训练数据的 question 和 answer,蒸馏数据通常需人工校对,微调模型所需数据量因领域宽窄而异。模型训练方式在派平台上进行训练,可选全仓微调等训练方法,需设置各项参数,如学习率、文本序列长度等,训练时长约 26 小时,价格约 800 元,训练好的模型可下载和部署。系统提示词在训练中让模型知道接受新训练,在推理时激发特定训练数据,取决于训练目的。
2025-03-18
有没有写科研可行性分析报告的提示词之类工具
以下是一些关于写科研可行性分析报告的提示词相关内容: 可以先确定整个调研报告的大纲目录,比如通过老师发的示例报告截图用手机识别。 确定整体的语言风格和特色,调研报告一般和论文差不多,语言风格通常是“逻辑清晰,层层递进,条理分明”,还可以把范文丢给 Claude 2 总结语言风格。 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,在 workflow 中设置循环结构,生成一段章节内容后经同意再进行下一章节,否则重新生成。 在生成内容前,需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再来撰写报告章节部分。 为了让 GPT4 有更好的选择性搜索,可以选择使用 webpolit 插件。 不要过于限制 GPT4,否则可能导致生成效果不佳。
2025-03-18
deepsek 提示词
以下是关于 DeepSeek 提示词的相关内容: 1. 生成单词: 开始:输入单词主题、图片风格、单词数量,如非洲动物、真实风格、2。 生成单词数组:选择 deepseekr1 模型,输入单词主题、单词数量,为用户输出指定数量的单词,并以数组方式输出,包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词中角色设定为专业的单词生成助手,技能是输出关联英语单词,限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容,且输出必须为符合要求的数组形式。 2. DeepSeek 时代提示词之关键诉求: 观察发现:完整的提示词可能不如片段有效,甚至可能干扰模型的思考流程,过长提示会带来 Token 浪费和上下文污染,在多轮对话中尤其明显。在 deepseek 时代,用户只需在关键点进行引导,让模型自主发挥,“关键诉求直通车”模式是新一代 LLM 的正确打开方式。新旧提示法对比,传统方法像唠叨家长,新型技巧像对聪明助理打暗号。 3. 集合·DeepSeek 提示词方法论: 核心原理认知:包括 AI 特性定位(多模态理解、动态上下文、任务适应性)和系统响应机制(采用意图识别+内容生成双通道,自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围,对位置权重、符号强调敏感)。 基础指令框架:如果不知道如何表达,可套用框架指令,包括四要素模板、格式控制语法(强制结构、占位符标记、优先级符号)。 进阶控制技巧:包括思维链引导(分步标记法、苏格拉底式追问)、知识库调用(领域限定指令、文献引用模式)、多模态输出。
2025-03-18
3.18日AI科技新闻
以下是 3 月 18 日的 AI 科技新闻: 《Google 首席科学家 Jeff Dean 对话 Transformer 发明者:基于自回归的下一词预测方式并非人类学习的最佳模拟》:在与 Google 首席科学家 Jeff Dean 和 Transformer 发明者 Noam Shazeer 的对话中,他们强调 AI 发展需更主动引导,不能完全依赖自然演进。Jeff Dean 指出,每次模型改进不仅依赖硬件,更源于算法和架构的创新。两人还讨论了量化和低精度技术的未来,认为它们将显著提升 AI 性能。 《Linkloud 2 月 23 日线下分享活动回顾:增长与商业化(二十七期)》:本次 Linkloud 活动中,嘉宾围绕 AI 出海与增长实践进行了深入分享,结合近一年服务超 40 家 AI/SaaS 公司的经验,系统剖析了技术护城河逐渐消失、商业化路径尚不清晰背景下,增长在产品发展中的核心地位。内容涵盖如何精准定位产品、衡量关键增长指标、制定可持续的 SEO 策略,以及多渠道冷启动的实战经验,为 AI 应用在出海与增长阶段提供了极具参考价值的路径与思考。 《4 段超神提示词解锁 Claude 3.7 能力上限》:Claude 3.7 大幅提升了 AI 生成网页的能力,通过明确的设计提示词,能够创建美观、现代且易读的单页 HTML。这种创新方法不仅限于网站开发,还扩展至 3D 动画展示,使复杂信息变得引人胜。利用现代组件库如 TailwindCSS 和 Three.js,AI 展现了强大的视觉设计和交互能力。 《争先恐后接入 DeepSeek 的企业们,你们考虑过后果吗?》:DeepSeek 推出以来,企业纷纷追逐接入,但大多数未充分准备,盲目跟风可能是个严重错误。成功应用 AI 需基础数据、整体战略和人才支持,而不仅仅是接入大模型。真正的创新在于将 AI 与其他技术融合,企业应鼓励一线员工探索,而非制定复杂的 AI 战略。记住:推动进步的从来都是人,而非技术。 《AI 竞争提速:OpenAI 首席产品官确认 GPT5 即将发布,这次又会带来什么变化?》:OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 近日确认,GPT5 即将发布,整合了 GPT 系列和 o 系列模型,力求提升用户体验。他大胆预测,2026 年编程将实现 99%自动化,领先于竞争对手。此外,OpenAI 致力于将 AI 与教育、机器人等领域结合,提供个性化学习解决方案。Weil 强调,研究与产品开发的紧密结合是 OpenAI 保持领先的关键,“每两个月,我们的技术能力都在刷新”。 极客传媒:《DeepSeek:AI 赛道的超级引擎(2025 年)》:该报告围绕 DeepSeek 展开多维度探讨。它在技术上不断创新,如采用 MoE 架构、MLA 机制等,提升性能并降低成本,且坚持开源,推动了 AI 技术发展。其应用场景广泛,涵盖金融、医疗等行业,为企业和开发者带来新机遇,同时也改变了 AI 商业化格局,开源的重要性日益凸显。
2025-03-18
请介绍一下中国AI发展历史
中国 AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶。 最初,AI 领域的符号推理较为流行,也取得了一些重要进展,如专家系统。但由于从专家提取知识并以计算机可读形式表现和保持知识库准确性的任务复杂且成本高,20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”。 对于大众来说,对 AI 领域的使用在近 20 年随着国内互联网的发展才开始普及。最初的应用主要是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。随后,中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破,在日常生活中的应用广泛,如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但此前这些技术突破大多限于特定领域,模型应用范围相对狭窄。 近年来,随着计算资源变得更便宜、可用数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。在过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。 2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT ,引发全球 AI 浪潮。AI 的起源最早可追溯到 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续神经网络奠定基础。1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。
2025-03-18
哪个AI工具可以处理复杂的EXCEL数据
以下是一些可以处理复杂 Excel 数据的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成任务,包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 此外,Chat Excel 也可以处理 Excel 数据,用户提出要求后,它会逐步进行数据统计、分析和作图等操作。
2025-03-18
那个AI工具可以处理复杂数据?
以下是一些可以处理复杂数据的 AI 工具: Manus:由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。其技术架构基于多智能体架构,运行在独立的虚拟机中,通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现对复杂任务的高效处理。核心功能由多个独立模型共同完成,分别专注于不同任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件,并采用“少结构,多智能体”的设计哲学。 Claude ChatGPT Bing Chat Perplexity 此外,在不同领域还有以下相关工具: 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman
2025-03-18
写学术论文用哪一个 AI大模型比较好
在写学术论文时,以下 AI 大模型可供选择: 1. 智谱 AI 大模型开放平台:其 GLM 系列模型凭借强大的语义理解能力,能够快速总结论文内容、进行精准翻译。模型通用性强,能适应不同学科和复杂文本,提炼核心观点,为研究工作提速。在使用前,需将文献转换为可供模型解析的文本格式,可借助平台工具高效完成文件内容的提取。 2. 对于论文排版,有以下工具: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 Latex:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述文档格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-03-18
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
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