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prompt

Answer

以下是关于 prompt 的相关知识:

  1. 提示简介:
    • 提示是您给 Claude 的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如,“User:Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的?”,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。
  2. 改变区域+混音:
    • 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多上下文信息,能改善新添加内容的扩展和上下文,但选择太多可能导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。
    • 提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情,较短且聚焦的提示通常更有效,不应是对话式的。
    • 分步进行,如果要更改图像的多个部分,一次只处理一个部分。
    • 技术细节:使用 Vary(Region)+Remix 模式生成的作业遵循 --chaos、--fast、--iw、--no、--stylize、--relax、--style、--version、--video、--weird 等参数。
  3. 提示的类型:
    • 基本提示:可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容,避免长长的请求列表。
    • 高级提示:可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面,精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

1.Intro to prompting 提示简介

A prompt is the text that you give Claude to elicit,or"prompt,"a relevant output.A prompt is usually in the form of a question or instructions.For example:提示是您给Claude的文本,用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如:|Role|Prompt||-|-||User|Why is the sky blue?<br>为什么天空是蓝色的?|The text that Claude responds with is called a"response",sometimes also called an"output"or"completion."Claude回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。|Role|Response||-|-||Assistant|The sky appears blue to us due to how the molecules in the air scatter light from the sun.The shorter wavelength light(blue)scatters more easily than the longer wavelength light(like reds and yellows),so when we look up at the sky,what we see is all the scattered blue light.This is known as Rayleigh scattering.The color of the sky varies based on conditions like the angle of the sun and amount of dust/water in the air,but during the day with a clear sky,the blue wavelength of light is most responsible for the color we perceive.<br>对我们来说,天空呈现蓝色是由于大气分子散射来自太阳的光线。较短波长的光(蓝色)比较长波长的光(如红色和黄色)更容易散射,因此当我们抬头望天空时,看到的是散射的蓝色光线。这被称为瑞利散射。天空的颜色会随着太阳角度和空气中灰尘/水的含量等条件而变化,但在白天晴朗的天空中,蓝色光波长最负责我们所感知的颜色。|

改变区域+混音

●选择您的选择大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供了更多上下文信息,这可以改善新添加内容的扩展和上下文。但是选择太多可能会导致新生成的元素混合或替换您希望保留的原始图像的部分。●提示尝试使用“变化区域+混音模式”时如何修改提示。提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情。中途机器人在生成选定区域时还会考虑现有图像,因此较短的聚焦提示通常更有效。中途提示不应是对话式的。不要说“请将草地小径变成美丽的溪流”,而是直接而迅速地“草地溪流”。●分步进行如果您想要更改图像的多个部分,请一次只处理一个部分。这样,您可以为每个部分创建有重点的提示。[heading1]不同区域+混音示例[content]原始图像迅速的:gouache alligator in sunglasses选择更新提示:gouache alligator in green sunglasses结果更新提示:gouache alligator in green sunglasses原始图像迅速的:scratchboard apple tree branch选择更新提示:rainbow scratchboard apple tree branch结果更新提示:rainbow scratchboard apple tree branch[heading1]技术细节[content]使用Vary(Region)+Remix模式生成的作业将遵循以下[参数](https://docs.midjourney.com/parameter-list):--chaos--fast--iw--no--stylize--relax--style--version--video--weird

提示

基本提示可以是简单的单词、短语或表情符号提示提示!中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容。避免长长的请求列表。而不是:给我展示一张大量盛开的加州花朵的图片,将它们设置为明亮、充满活力的橙色,然后用彩色铅笔以插图风格绘制它们尝试:用彩色铅笔绘制明亮的橙色加州花朵[heading1]高级提示[content]更高级的提示可以包括一个或多个[图像URL](https://docs.midjourney.com/image-prompts)、[多个文本短语](https://docs.midjourney.com/multi-prompts)以及一个或多个[参数。](https://docs.midjourney.com/parameter-list)Image Prompts可以将图像URL添加到提示中以影响最终结果的样式和内容。图像URL始终出现在提示的前面。[阅读有关图像提示的更多信息](https://docs.midjourney.com/image-prompts)Prompt Text您要生成的图像的文本描述。请参阅下面的提示信息和提示。精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。Parameters参数改变图像的生成方式。参数可以改变纵横比、模型、放大器等等。参数位于提示符末尾。[了解有关参数的更多信息](https://docs.midjourney.com/parameter-list)

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口播文案 Prompt
以下是关于口播文案 Prompt 的相关内容: 一、景淮:漫画趣味高中大学时期对比图 GPTs 实战 在这个示例中,先将相关示例喂给 GPT,观察其生成文案的效果。提示词为上述高中和大学区别的口播搞笑视频,重点突出不同时期的生活状态和鲜明反差。输入关键词“下雨了”后,生成了以下口播文案: 1. 高中:下雨了,天哪,怎么办,我的数学书会湿!大学:下雨了,哦,正好,再睡一会儿。 2. 高中:下雨了,得快跑,别迟到了!大学:下雨了,那今天就不去了,网课见。 3. 高中:下雨了,我的鞋子!得小心踩!大学:下雨了,穿拖鞋去了,方便。 4. 高中:下雨了,雨衣雨伞全副武装!大学:下雨了,抓个文件夹顶顶就行。 5. 高中:下雨了,课间不能出去玩了。大学:下雨了,正好和室友打个牌。 6. 高中:下雨了,哦不,体育课怎么办?大学:下雨了,哈,今天体育课取消了! 7. 高中:下雨了,我的作业别淋湿了!大学:下雨了,电脑在宿舍,作业得推迟了。 8. 高中:下雨了,赶紧找地方躲雨。大学:下雨了,雨中漫步也挺浪漫的。 9. 高中:下雨了,不会影响放学吧?大学:下雨了,嘿,这是不是个不去自习的理由? 10. 高中:下雨了,我的头发!大学:下雨了,谁还没个糟糕的头发日呢。 二、歌词提示词 1. 柔和的原声乐器引子:指在歌曲开头使用柔和的原声乐器(如原声吉他或钢琴)演奏的部分。作用是设置温暖、亲密的氛围,引导听众进入歌曲。适用于民谣、流行音乐、乡村音乐等风格,编曲技巧是使用原声吉他或钢琴演奏柔和的旋律或和声,创造出温暖和亲密的开场效果。 2. 富有灵魂感的:充满情感和灵魂的表现,通常具有深情的旋律和强烈的情感表达。作用是增强音乐的情感深度和感染力,适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格,编曲技巧是使用深情的旋律、柔和的和声和强烈的情感表达。 3. 富有灵魂感的桥段:在歌曲中间部分或过渡部分,充满情感和灵魂的旋律或和声。作用是增强音乐的情感深度和结构变化,适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格,编曲技巧是在歌曲的过渡部分设计一个深情且富有灵魂感的桥段。 4. 口语:在歌曲或音乐中使用普通说话的方式进行表演,而不是唱歌。作用是增加音乐的叙述性和亲密感,强调歌词的内容和表达,适用于说唱、独立音乐、实验音乐等风格,编曲技巧是在适当的段落使用口语表演。 三、Prompt 的专场教程 基础篇 1. Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成所需内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 2. 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,可通过“括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍)两种方式设置。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):“”,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容: RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色,在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体且多样,FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果,说明 RAG 是可行方案,能增强知识密集型任务中语言模型的输出,基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性,可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括:上传文档(支持多种格式,会转换为 Markdown 格式)、文本切割、文本向量化(存入向量数据库)、问句向量化、语义检索匹配(匹配出与问句向量最相似的 top k 个)、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点:支持多模态数据处理,增强对话性,具备自适应检索策略,能进行知识融合,扩展了基础 RAG 功能,解决复杂任务局限,在广泛应用中表现出色,推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性,将系统拆分成多个独立模块或组件,每个组件负责特定功能,便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
prompt的应用
以下是关于 prompt 应用的全面介绍: 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型(如 Claude)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如:“为什么天空是蓝色的?” 2. 在 AI 视频生成中,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令。类似给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。如果上述过于抽象,您可以理解 Prompt 为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 3. 简单来说,prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板,您可以输出对于大模型响应的指令,用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务,并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型,若直接问大模型而不提供 prompt,相当于大模型随机给出答案。有了 prompt,相当于给了一个模板,包括对于模型的要求、输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景的应用 在即梦 AI 视频生成中,要想获得最佳的视频质量,需要写好 prompt。在图片生视频和文本生视频中,都有 prompt 的输入位置。
2025-02-18
12个精选prompt框架
以下是 12 个精选的 prompt 框架: 1. ICIO 框架: 指令:执行的具体任务。 背景信息:提供执行任务的背景信息、上下文内容,让大模型更好地回答。 输入信息:大模型需要用到的一些信息。 输出信息:明确输出的具体信息的要求,比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架:通过 GPT 的设计提示,来提升整体反馈的效率。 背景:提供足够背景信息,让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定:特定的角色,让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标:明确任务的目标,让大模型知道您想让它做什么。 结果定义:明确可以衡量的结果,让大模型清楚自己做的情况。 调整:根据具体的情况,来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架: 能力和角色:您期望大模型扮演的角色洞察,提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明:简洁明了地说明希望完成的任务。 个性:回应的风格、个性或者方式。 实验:提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”: 分配角色。 给出示例(fewshots)。 思维链(ChainofThought)。
2025-02-17
给我提供一份标准的 DeepSeek R1大模型的 prompt 提示词模板
以下是一份关于 DeepSeek R1 大模型的 prompt 提示词模板: 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解: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 4K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 8000 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 2. 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 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 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 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法: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 2. 知识库调用 领域限定指令: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:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 此外,还有关于创建 DeepSeek 联网版工作流的相关内容: 1. 创建工作流 创建一个对话流,命名为 r1_with_net 开始节点,直接使用默认的 大模型分析关键词设置 模型:豆包通用模型lite 输入:直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入 系统提示词:你是关键词提炼专家 用户提示词:根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索 bingWebSearch搜索 插件:BingWebSearch 参数:使用上一个节点,大模型分析输出的关键词作为 query 的参数 结果:data 下的 webPages 是网页搜索结果,将在下一个节点使用 大模型R1 参考搜索结果回答 这里需要在输入区域开启“对话历史” 模型:韦恩 AI 专用 DeepSeek 输入:搜索结果,选择搜索节点 data 下的 webPages;选择开始节点的 USER_INPUT;开启对话历史,设置 10 轮,默认不开启对话历史,开启后默认是 3 轮 系统提示词:这里不需要输入 用户提示词: 结束节点设置 输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出 回答内容里直接输出:{{output}} 测试并发布工作流 输入你的测试问题,测试完成后,直接发布工作流 关于 HiDeepSeek 的相关内容: 1. 效果对比 用 Coze 做了个小测试,大家可以对比看看 2. 如何使用? Step1:搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话” Step2:将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3:认真阅读开场白之后,正式开始对话 3. 设计思路 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现:同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对我来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定) 4. 完整提示词 v 1.3 5. 特别鸣谢 李继刚:【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向 Thinking Claude:这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词,也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源 Claude 3.5 Sonnet:最得力的助手
2025-02-16
用AI写PPT,prompt用什么?
如果您想用 AI 写 PPT,以下是一些关于 prompt 的建议: 1. Prompt 的本质是用编程语言的结构加上自然语言的内容打造 AI 指令,让 AI 可以像理解程序一样理解人类的指令。比较友好易懂的是 Markdown 的结构化语言格式。例如,在写流程时,用“”代表层级,“”代表一级类目,“”代表子类目,这样能明确 prompt 的执行顺序。 2. 每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),emoji 也可以用。 3. 语法规则: 用英文半角符号逗号“,”来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行不影响效果。 改变 tag 权重:tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,还可以通过“/…”(每加一层括号权重变化)来设置权重。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):“”,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2;数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。 此外,像卓 sir 在制作电商模式相关的 PPT 时,通过与 GPT4 自然交流确定主题和企业代表,然后编写 PPT 大纲的 prompt,并经过多次迭代和优化。您可以参考这些经验和方法来构建适合您需求的 prompt。
2025-02-15