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有哪些AI工具具备文案写作、代码生成、API接口功能

Answer

以下是一些具备文案写作、代码生成、API 接口功能的 AI 工具:

  1. OpenAI API:可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务,提供了一系列不同能力级别的模型,适用于不同任务,并且能够微调您自己的自定义模型。
  2. Ideogram 2.0:是目前 AI 设计能力较强的工具,文字生成效果好且准确(仅限英文),图像生成效果优于 Flux&Dalle·3,提供 API 接口,方便企业集成高级图像生成功能。
  3. Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多种平台,适用于多种语言。
  4. Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁,重点突出,适用于改善写作风格和简洁性。
  5. ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议,功能强大,支持多种平台和集成,特别适合专业写作者。
  6. Writesonic:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等,生成速度快,适合需要快速创作和灵感的用户。
  7. Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助用户提高邮件打开率和回复率。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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OpenAI API可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务。我们提供了一系列不同能力级别的[模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/R70MwasSpik2tgkCr7dc9eTmn0o),适用于不同任务的,并且能够[微调(Fine-tune)](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)您自己的自定义模型。这些模型可以用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。[heading2]提示词Prompts[content]设计提示词本质上就是对模型进行“编程”,这通常是通过提供一些指令或几个示例来完成。这与大多数其他NLP服务不同,后者是为单个任务设计的,例如情绪分类或命名实体识别。相反,补全(Completions)和聊天补全(Chat Completions)几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。[heading2]标记Token[content]我们的模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本。Token可以是单词,也可以是字符块。例如,单词“hamburger”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”,而很短且常见的单词像“pear”是一个Token。许多Token以空格开头,例如“hello”和“bye”。在给定的API请求中处理的Token数量取决于您的输入和输出长度。作为一个粗略的经验法则,对于英文文本,1个Token大约相当于4个字符或0.75个单词。要记住的一个限制是,您的文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,这是2048个Token,或大约1500个单词)。可以查看我们的[分词器工具](https://platform.openai.com/tokenizer)来了解有关文本如何转换为Token的更多信息。

工具教程:Ideogram 2.0

作者:陈浚嘉|社交媒体账号:[PUSA.Production](https://www.xiaohongshu.com/user/profile/598ff958b1da142dff83cc00);[智音Brook](https://i.afbcs.cn/zXbQBd)[heading1]Ideogram 2.0特点[content]以下内容只针对Ideogram 2.0版本,前面的懒得写了_(:зゝ∠)_Ideogram 2.0是目前AI设计能力最强;文字生成效果最好&最准确[仅限英文];图像生成效果优于Flux&Dalle·3精准文本生成:增强了图像中精确文本的渲染能力,适用于海报、徽标、封面、贺卡、T恤设计等多样化风格:提供5种不同风格,通用、写实、设计、3D和动漫(Auto是随机选择一种)创意控制:引入“融合Remix”、“描述describe、“放大Upscale"、“提示词增强Magic Prompt功能、“调色板Color palette”开发者友好:提供API接口,方便企业集成高级图像生成功能支持手机端:目前上线iOS应用程序免费使用额度:目前可免费使用,每天最多10次生成机会(40张图片)[heading1]基本操作界面[content]

问:有哪些辅助写邮件的 AI ?

邮件写作AI工具可以帮助用户撰写、编辑和优化电子邮件内容,提高沟通效率和质量。以下是一些流行的邮件写作AI工具:1.Grammarly:-功能:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。-优点:易于使用,支持多种平台(如浏览器扩展、桌面应用、手机应用),适用于多种语言。-网站:[Grammarly](https://www.grammarly.com/)2.Hemingway Editor:-功能:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句。-优点:界面简洁,重点突出,适用于改善写作风格和简洁性。-网站:[Hemingway Editor](http://www.hemingwayapp.com/)3.ProWritingAid:-功能:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议。-优点:功能强大,支持多种平台和集成,特别适合专业写作者。-网站:[ProWritingAid](https://prowritingaid.com/)4.Writesonic:-功能:基于AI生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等。-优点:生成速度快,适合需要快速创作和灵感的用户。-网站:[Writesonic](https://writesonic.com/)5.Lavender:-功能:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助用户提高邮件打开率和回复率。-优点:专注邮件领域,提供具体的改进建议和实时反馈。

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前端代码生成
以下是关于前端代码生成的相关信息: GPTPilot: 是 AI 开发者伴侣,能从零开始构建整个应用程序,包括编写代码、配置开发环境、管理开发任务、调试代码等,开发者只需监督开发过程。 主要功能包括自动化编码,能生成各种类型的代码,如前端、后端和数据库代码;交互式开发,开发者指定应用类型后,它会提问澄清需求并创建产品和技术要求。 在代码生成质量不断完善的基础上,加上前端项目相关信息的配置页面和生成预览页面、后端代码生成,能面向更多使用者;增加适配更多框架,能面向更多应用平台。 Vercel 发布的前端代码生成平台 v0.dev: 通过语言描述生成界面代码,可直接预览和调整生成的代码,完成后能复制或在 Vercel 上面部署。 目前只能生成 React 和 HTML,由的能力组成,未用其他库,目前需要加入等待列表。 Cursor: 包含强大的自动完成功能,可预测下一次编辑,启用后始终打开,会跨多行建议对代码进行编辑,并能考虑到最近的更改。 可以看到最近的更改,预测下一步要做的事。 能一次建议多个编辑,节省时间。 不小心输入会修复错误。 会预测下一个光标位置,以便无缝导航代码。
2025-01-08
ai如何代码生成
以下是关于 AI 代码生成的相关内容: 使用工作流配置 Code 节点: 可以在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,处理输入参数并返回响应结果。 配置示例可参考。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时。 JavaScript 支持 TypeScript,提供静态语言编码体验。内置了 dayjs(版本 1.8.36)和 lodash(版本 4.17.20)两个三方依赖库,运行时遵循列举的大多数 API,具体可用的 API 可在 IDE 内编码时参考代码提示。 Python 内置了 requests_async 和 numpy 两个三方依赖库,requests_async 依赖库与 requests 类似,但需要 await。Python 运行时暂不支持 Http.client 方式的请求。 在节点内的 Code 区域单击 Edit in IDE 可通过 IDE 编辑和调试代码。 使用 AI 生成代码:可以在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段,通过快捷键(macOS 为 CommandI、Windows 为 Ctrl+I)唤起 AI,并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 宝玉日报中的代码生成步骤: 步骤 1:生成设计方案,将需求抽象简化,分别用不同的 Prompt 生成多份设计方案进行对比,通过调整 Prompt 找到最优方案,避免限制 AI 的发挥空间。 步骤 2:生成代码,确定方案后,完善细节,将完整设计交给 AI 生成代码。如果生成结果有问题,通过调整 Prompt 或更换模型反复优化。总结来说,要像经理一样管理 AI“员工”,通过明确需求、方案对比、反复优化,提升代码质量与开发效率。相关链接: python 安装 FittenAI 编程助手: 这两年 AI 发展迅猛,编程助手能提供实时建议和解决方案,提升编程效率。 安装前需先安装 python 的运行环境: 安装:点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace 注册(免费):安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标,注册登录后即可开始使用 智能补全:按下 Tab 键接受所有补全建议,按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议 AI 问答:通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话 自动生成代码:Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code生成代码",然后在输入框中输入指令即可生成代码 代码转换:Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译,并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段,右键选择"Fitten Code–编辑代码",然后在输入框中输入需求即可完成转换 自动生成注释:Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释,通过分析代码逻辑和结构,为代码提供清晰易懂的解释和文档。
2025-01-03
无代码生成App
以下是一些无代码生成 App 的相关信息: 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单的无代码工具类别中: Bento(免费)是一个链接合集页面,内容丰富设计美观,能美化展示所有内容和链接,展示个性和品味。Linktree 在年底收购了 Bento。 PlyBeta 可使用无代码方式在 APP 中构建内部功能,适用于众多应用程序,为团队提供动力。 Dora AI 能用一次 prompt 生成网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Albato 3.0(免费可用)能通过直观的构建器将应用程序集成到自动化工作流中。 Coze 是字节跳动推出的一站式 AI 开发平台,支持无代码生成 AIAgent,能简化 AI 开发过程,让用户无需编写代码创建、管理和部署 AI 工具。它有国内版和国际版,提供多样化模型选择和丰富的插件能力,还具备自动构建、定制 Prompt 等功能,其插件系统和记忆库功能强大。 GPTPilot 作为 AI 开发者伴侣,在代码生成质量不断完善的基础上结合图片理解和文档内容理解可实现无代码开发项目。它能自动编写代码、配置开发环境等,开发者可在一旁监督开发过程,还能通过交互式开发明确需求。
2024-12-14
代码生成原理
代码生成的原理如下: 在 Windows/Linux 上,Cmd K(也称为“Ctrl K”)允许在编辑器窗口中生成新代码或编辑现有代码。如果在按 Ctrl/Cmd K 时未选择任何代码,Cursor 将根据在提示栏中键入的提示生成新代码。 Cursor 能够看到您最近的更改,从而预测您下一步要做的事情。 大语言模型在代码生成方面是一个有效的应用场景,例如 Copilot。可以通过一些有效的提示词执行代码生成任务,例如编写简单的用户欢迎程序,或者提供有关数据库架构并要求生成有效的 MySQL 查询,甚至不需要指定要使用的编程语言。
2024-09-11
Ai 怎么做后端代码生成
AI 后端代码生成可以通过以下步骤实现: 1. 配置工作流:在 IDE 底部单击“尝试 AI”,并输入自然语言设定代码逻辑,AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段,通过快捷键唤起 AI,并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 2. 补全代码:如果已经为 Code 节点配置好了输入参数,则编辑时支持自动补全参数。 3. 调试代码:单击“测试代码”,在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试。支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。 4. 运行代码:设置输入参数后,单击“运行”,可以在输出区域查看运行结果。在页面底部单击“更新 Schema”,可将结果同步到 Code 节点的输出值。
2024-05-29
怎么用RAG增强代码生成的准确度
使用RAG(RetrievalAugmented Generation)方法可以有效增强代码生成的准确度。RAG结合了检索和生成的优势,使生成模型能够利用外部知识库或文档来提高生成结果的质量。以下是如何使用RAG来增强代码生成准确度的步骤: 1. 准备检索库 首先,需要一个包含相关代码片段、文档或知识库的检索库。这可以是公开的代码库(如GitHub)、项目文档、API文档或编程语言的官方文档。 2. 实施检索模型 使用一个检索模型来从库中找到与输入查询最相关的文档或代码片段。常用的检索模型包括BM25、TFIDF等,或者更先进的深度学习模型如DPR(Dense Passage Retrieval)。 ```python from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRQuestionEncoderTokenizer, DPRContextEncoder, DPRContextEncoderTokenizer 加载检索模型和tokenizer question_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained question_tokenizer = DPRQuestionEncoderTokenizer.from_pretrained context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained context_tokenizer = DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained 编码查询 query = "How to sort a list in Python?" query_inputs = question_tokenizer query_embedding = question_encoder.pooler_output 编码文档(检索库中的代码片段或文档) contexts = context_embeddings = for context in contexts: context_inputs = context_tokenizer context_embedding = context_encoder.pooler_output context_embeddings.append ``` 3. 检索相关文档 计算查询和文档之间的相似度,检索最相关的文档。 ```python import torch 计算相似度(使用点积) similarities = 找到最相关的文档 most_relevant_index = torch.argmax most_relevant_context = contexts ``` 4. 结合生成模型 使用生成模型(如GPT3或其他代码生成模型),结合检索到的相关文档作为上下文,生成高质量的代码。 ```python from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer 加载生成模型和tokenizer generation_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained generation_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained 将检索到的上下文和查询合并 input_text = f"{most_relevant_context}\n\n{query}" input_ids = generation_tokenizer.encode 生成代码 generated_outputs = generation_model.generate generated_code = generation_tokenizer.decode print ``` 5. 集成与优化 为了进一步优化RAG的代码生成性能,可以进行以下步骤: 多轮检索:如果第一次检索结果不理想,可以通过多轮检索获取更多相关信息。 细化检索库:不断更新和扩展检索库,确保其中包含最新、最相关的代码片段和文档。 微调生成模型:使用领域特定的数据微调生成模型,使其更适合特定的代码生成任务。 通过这些步骤,RAG方法能够有效地增强代码生成的准确度,提高生成结果的相关性和质量。
2024-05-29
如何搭建AI客服
搭建 AI 客服可以按照以下步骤进行: 1. 创建大模型问答应用:通过百炼创建一个大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站: 创建应用:点击打开函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署、填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 3. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,取消相关位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面,此时会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 4. 增加私有知识:准备一些私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,帮助更好地应对客户咨询。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息提供了关于 6 个平台的概述,您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-26
aigc智能体技能提升 ,需要掌握哪些知识
要提升 AIGC 智能体技能,需要掌握以下知识: 1. 对 AI 及提示词工程有清晰的理解。 2. 掌握 Python 语言,以便能搓更多智能体。 3. 了解向量数据库,如 Milvus 等。 4. 熟悉 Web 框架,如 FastAPI 框架,掌握流传输、负载限流等相关技术,实现与前端或业务后端的接口对接。 5. 学会提出具体且有详细背景信息的问题,以从 ChatGPT 等模型获得更精准的答案。 6. 不断积累行业领域知识,达到能较好操纵 AI 完成复杂任务的程度。
2025-02-26
AI编写自动化框架的脚本能实现吗?可以选用哪些工作来支持?框架选用需要进行指定吗?
AI 编写自动化框架的脚本是可以实现的。以下是一些可选用的工作和支持工具: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 至于框架选用是否需要进行指定,这取决于具体的项目需求和技术环境。在选择框架时,需要综合考虑多种因素,如项目的规模、技术栈、开发团队的技能水平等。
2025-02-26
数据分析领域的AI产品
以下是关于数据分析领域的 AI 产品的相关信息: ChatGPT 在数据分析中的应用: 个性化分析示例:包括单维度数据、多维度数据(折线图、柱状图)等。有时 AI 会误将数据项作为维度分析,可通过输入提示告诉它用哪个字段作为维度,或描述其他数据信息使分析更准确。 总结和展望:ChatGPT 在数据分析领域有广泛应用前景,能提高效率、降低技能门槛、支持决策。但案例分析结果可能简单,实际业务中需处理大量数据,要指定允许查询或解析的字段,对结果数据进行校验,还可定制分析模板增加多样性。需结合实际需求和场景审慎评估其适用性。随着技术进步,将为数据分析带来更多创新和突破。 Rockset: 公司名片:成立于 2016 年,由前 Facebook 工程师创立,专注于提供实时搜索和分析数据库服务,能将数据转化为“可操作智能”。 产品特点:实时分析,支持快速数据查询和分析,提供低延迟的数据处理能力;无服务器架构,简化运维,降低企业 IT 成本;自动索引,支持对半结构化数据的高效查询。 使用场景:适用于金融、科技和互联网等需要实时数据分析的企业,帮助企业做出快速业务决策,优化运营效率。 技术优势:实时分析和多维索引,擅长处理和分析大规模半结构化数据,能自动构建多维索引;向量搜索,增强快速访问和分析大量信息的能力;低延迟操作,提供低延迟的搜索、过滤、聚合和连接操作。 融资与收购:刚被 OpenAI 收购。 AIPM 技能树: 随着 AI 技术发展和应用场景拓展,市场对能将 AI 技术转化为实际产品和服务的人才需求增加,AI PM 作为更专业化角色逐渐形成。 AI 产品涉及复杂算法和大数据处理,同时要考虑用户体验和商业模式,要求 PM 具备跨学科知识背景,能在技术和业务间有效沟通和决策。 掌握算法知识的必要性:理解产品核心技术,与技术团队有效沟通,评估技术可行性,把握产品发展方向,提升产品竞争力,提升数据分析能力。
2025-02-26
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(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,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950年:计算机先驱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。 3. 1956年:在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近70年,AI的发展起起落落。 AI技术发展历程还包括: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前AI前沿技术点有: 1. 大模型:如GPT、PaLM等。 2. 多模态AI:视觉语言模型如CLIP、Stable Diffusion,以及多模态融合。 3. 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子AI:量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI芯片和硬件加速。
2025-02-26
AI智能体扣子搭建
以下是关于 AI 智能体扣子搭建的相关内容: 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,搭建智能体的门槛较低,无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下: 1. 创建一个智能体,输入人设等信息,并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中使用的插件 api_token 不能直接发布,可将其作为工作流的输入,用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字,然后写一段详细的介绍,越详细越好,因为会根据介绍智能生成符合主题的图标,最后使用 AI 创建一个头像即可。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体,是专为音乐创作设计的辅助工具,能理解分析用户输入的信息生成歌词。 扣子官网:
2025-02-26
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。添加“DeepSeek-R1”模型。这个行为在Macbook中怎么操作,请进行指导,通过图片、文字、数据、网址等形式
在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下: 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面,复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】,若没有则点击【创建 API key】,复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key: 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 配置 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额,可选择充值,支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式,并创建一个 API key(注意及时保存,只会出现一次)。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后,打开三角箭头,选中 RooCline 并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek 。 API Key:填入已创建的 key 。 模型:选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开,最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。
2025-02-26
API是什么意思
API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)就像是一个信差。它接受一端的请求,将您想要做的事情告知对应的系统,然后把返回的信息传递回给您。 例如在 GPT 中,通过预先配置的 Action 里的 TMDB API 可以获取电影相关的专有信息。当您询问某部电影的相关内容时,GPT 会识别您的意图,按照 Prompt 进行任务,使用 Action 去相应的数据库寻找相关数据,如取出 backdrop_path 作为主视觉图,然后处理剧情数据、生成背景知识,最后使用 webpilot 搜索评价并返回整理后的数据。 配置一个 Action 时,需要考虑 Schema(相当于操作手册,告诉 GPT 可以去哪、干什么、需要准备什么)、Available actions(可用行动,对应 operationId、get、path)、Authentication(认证,类似于身份证)、Privacy policy(隐私政策)。 Action 的工作流大致为:首先思考想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据;然后去寻找所需的外部数据的 API 文档,或者自行开发 API,寻找可用的 Action;最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt(处理取回信息的方式)。 如果对 Action 感兴趣,可以从系统学习 API 知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续深入。
2025-02-20
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3,填好之后点击保存,关掉提醒弹窗。请对于这一步进行细节说明
以下是配置“DeepSeekR1”模型的 API key 的详细步骤: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ (火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台)。 2. 创建一个接入点:点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为“DeepSeekR1”。如果出现“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”的提示,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议,一路点击开通(免费)。如果无提示则直接到第 5 步,点击确认接入。 4. 确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”,复制这个推理点的 ID 放到微信里保存。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。如果已经有 API key 了,就直接查看并复制。如果没有,则点击【创建 API key】,复制好之后,放到微信里保存。 7. 也可以使用其他插件,下面为举例示意使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 8. 打开聊天页面,点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 9. 基础 URL 填写:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 10. 配置完成。
2025-02-15
cursor怎么给微信小程序接dify的API?
要将 Dify 的 API 接入微信小程序,您可以参考以下内容: 1. GitHub 上的相关项目:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 和 https://github.com/hanfangyuan4396/difyonwechat 。 2. API 扩展说明:https://docs.dify.ai/zhhans/guides/extension/apibasedextension ,但 0.8.3 版本可能不再使用(使用时可能需要自行修改或提交 PR)。 3. 接入企业微信的步骤: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-02-10
请提供deepSeek api的具体调用文档
以下是关于 DeepSeek 的相关信息: 网址:https://www.deepseek.com/zh 。国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 使用方法: 搜索 www.deepseek.com ,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 特点: 很方便,只需要获得游戏代码即可。 对于新手较为推荐。 相关工具:HiDeepSeek 能让 DeepSeek 的能力更上一层楼,它能让 AI 像人类交流时那样展示思考过程,不是要让 AI 变得更聪明,而是要让其思考过程更易理解。使用时可参考以下步骤: 用 Coze 做小测试进行效果对比。 设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件、通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能、优化输出质量等。 完整提示词版本为 v 1.3 。 特别鸣谢李继刚和 Thinking Claude 等为相关设计提供帮助和灵感。
2025-02-08
deepseek现在哪里能有可用的api
DeepSeek 可用 API 的获取方式如下: 1. 首先访问 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/)。 2. 进入右上角的 API 开放平台。 3. 早期 deepseek 有赠送额度,如果没有赠送的余额,可以选择去充值,支持美元和人民币两种结算方式,以及各种个性化的充值方式。 4. 创建一个 API key,注意,API key 只会出现一次,请及时保存下来。 在设置代码编辑器方面: 1. 可以下载 cursor(https://www.cursor.com/)或者 vscode(https://code.visualstudio.com/),只要代码编辑器可以下载插件即可。 2. 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。 3. 安装完后,打开三角箭头,就可以看到 RooCline,选中并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 4. 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。 此外,关于 DeepSeek 还有以下信息: 1. 游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥认为 DeepSeek 可能是个国运级别的科技成果,它具有强大的推理能力、便宜的训练开销与使用费用、开源、免费、联网、本土等优势。 2. 如果非要给 DeepSeek 在全球的人工智能玩家里找一个对标的话,它有点像 2022 年之前的非营利性学术研究机构 OpenAI 和 DeepMind。DeepSeek 目前看上去不太注重产品运营和商业方面的举措。
2025-02-06
我是做游乐场运营的,我想通过deepseek来帮我写短视频文案,但是不知道怎么使用提示词
以下是关于如何使用 DeepSeek 写短视频文案的提示词相关指导: 首先,在使用 DeepSeek 时,需要注意以下几个方面: 1. Coze 智能体创建: 共有 4 个输入变量,分别为 idea_txt(主题观点)、left_to_txt(画面左上角的文字)、right_to_txt(画面右上角的文字)、img_prmpot(画面中间图片生成提示词)。要确保这 4 个变量名称与智能体中提示词的变量对应一致,以便接收用户传入的参数。 2. 大模型节点: 使用 DeepSeek R1 模型,提示词要求不复杂,直接说出需求即可,格式可以用大白话。 3. 文本节点: 为了将文案分句,每一句要生图、配音。可选择按“句号”分句,也可根据文案格式选择不同方式。 4. 图像生成节点: 使用官方插件,模型选“LOGO 设计”。若要生成全景图,此插件效果可能不佳,建议选择其他插件。 5. 抠图节点: 将上个节点生成的图片进行抠图。 在编写提示词时,还可以运用以下针对性技巧: 1. 身份定位技巧: 目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。 示例:差:“帮我写一篇营销方案”;好:“作为一名刚入职的电商运营,需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案” 2. 场景描述技巧: 目的是提供具体的应用场景和限制条件。 示例:差:“写一篇新品发布文案”;好:“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案,目标用户是 25 35 岁的年轻父母,预算 3000 以内,需强调安全定位功能” 3. 结构化输出技巧: 目的是指定具体的输出格式和内容结构。 示例:差:“分析最近的新能源汽车销量数据”;好:“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据,包含以下维度:月度销量、同比增长、市场份额,并在表格下方总结三个关键发现” 4. 分步骤提问技巧: 目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务。 示例:差:“怎么做短视频运营?”;好:“请分三步指导新手做美食短视频:前期准备:需要哪些设备和技能;拍摄阶段:关键场景和机位选择;后期制作:剪辑节奏和音乐配合建议” 5. 反馈优化技巧: 目的是通过追问获得更精准的答案。 示例:第一轮:“帮我做一份产品分析报告”;追问 1:“内容太专业了,能用更通俗的语言解释吗?”;追问 2:“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗?” 6. 深度思考引导技巧: 目的是获得更深入的分析和见解。 此外,在生成单词相关的短视频时,例如生成关于非洲动物、真实风格、2 个单词的内容,您可以这样设置提示词: 角色:您是一个专业的单词生成助手,擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词,为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能:当用户输入主题{{zhuti}}时,分析主题内涵,运用专业知识,输出{{shuliang}}个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标,将该单词用于一句英文中(不超过 15 个单词),并将这句英文句子翻译成中文句子,并以数组形式呈现。 限制:仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标,不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式,英文单词对应变量 yingwen,中文翻译对应变量 zhongwen,美式音标对应变量 yinbiao,英文句子对应变量 juzi_yingwen,中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen,不得有其他格式偏差。
2025-02-25
提取视频文案
以下是为您提取的视频文案相关内容: 在“夙愿:用 AI 化繁为简,解决复杂问题的指南”中提到: 对于一些需求,如“GPT 能帮我快速在小红书上起号吗?帮我直接写做出爆款文案吗?”,GPT 不能做到全部事情。 例如提取视频文案,GPT 不能完成,需要人类使用批量提取文案工具。 Prompt Chain 本质上:需要将需求做细颗粒度的分解,把大任务拆成小任务,小任务拆成更小的任务;将每个小任务选择合适的工具/模型来实现。 在“白马:6000 字超详细复盘!《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作解析”中提到: 一开始打算用旁白朗诵方式做片子,对文案要求高,直接让 GPT 写结果平淡,需把需求提更具体。 利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉《爱我中华》的视频文案,让 kimi 和 GPT 进行分析和学习,对比两者结果,kimi 在中文理解和写作能力上更突出,整合两段文案并调整,让文案更顺口。 在“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”中提到: 首先使用 OpenCV 从包含野牛和狼的自然视频中提取帧。 制作提示并向 GPT 发送请求(不需要发送每一帧给 GPT 来了解发生了什么),并给出了视频的标题、描述等内容。
2025-02-24
有没有输入点子可以生成视频文案的多维表格模板
以下是关于输入点子生成视频文案的多维表格模板的相关信息: 概述: 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化,实现视频全自动创建。感谢开源,现提供教程参考。 先看效果: 功能: 通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具: 1. Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成) 2. 飞书(消息) 3. 飞书多维表格(字段捷径、自动化流程) 大体路径: 1. 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 3. 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 4. 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法: 邀请可拿 3000 万 tokens,附上宝藏飞书多维表格模板,包括营销类、投资和电商、工具论文效率类、有趣类等,如: 智能体发布到飞书多维表格: 1. 工作流调试完成后,加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据,智能体通过卡片回复。 2. 发布时选择需要的发布渠道,重点讲飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量,发布时会自动出现,目的是为了在多维表格中选择关联字段。填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),确认发布等待审核,审核通过后即可在多维表格中使用。 多维表格的字段捷径使用: 1. 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置后使用字段捷径功能,使用自己创建的 Coze 智能体。选择“自动更新”,输入 4 个字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 2. 表单分享,实现填写表单自动创建文案短视频。 自动化推送: 点击多维表格右上角的“自动化”,创建想要的自动化流程。
2025-02-24
爆款短视频文案prompt
以下是为您提供的爆款短视频文案 prompt 相关信息: Kimi 新出的常用语功能中有 15 款预设好的 Prompt,其中包括生成高质量的爆款网络文案。此外,还有如整理生成高质量会议纪要、整理课程 PPT、推荐影视、生成电影评论、进行职业导航、提供营销策划、进行面试模拟、生成宣传口号、进行期刊审稿、进行诗意创作、快速写新闻、凝练要点、创作短剧脚本、优化文字排版等功能。 使用 GPT 模仿创作内容的万能思路中,核心在于 GPT 对少样本范例的学习。编写 Prompt 时,要明确提供创作的方法论和技巧供 GPT 模仿学习,例如创作标题时,要明确运用的修辞手法、写作人称、语言风格、内容结构等。在数据收集方面,可以通过人工采集(复制粘贴、OCR 识别、自己手打)或自动采集(爬虫、脚本)的方式收集几十个对标博主的视频标题,采集完毕后可导出 Excel 表格并按点赞数降序筛选。
2025-02-21
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
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18