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帮我基于fastgpt打造一个招生问答系统的优质提示词

Answer

以下是为您基于 FastGPT 打造招生问答系统的优质提示词的相关建议：

  1. 充分描述任务：
    • 为提示词提供详尽的上下文，与招生问答任务相关性越强越好。例如，明确招生的对象、专业、学制等关键信息。
    • 给出背景，说明为什么需要进行招生问答，例如学校的发展需求、招生目标等。
    • 定义术语，如明确招生中的特定概念，如录取分数线、奖学金条件等。
    • 给出模型应该如何完成任务的具体细节，比如回答的格式、重点突出的内容等。
  2. 提供参考文本：
    • 如果有相关的招生资料，如招生简章、学校介绍等，可以指示模型使用这些参考文本中的引文来回答问题。
  3. 直接法：
    • 适用场景：未设置提示防御且未限定回答领域。
    • 提示词：英文和中文。
    • 示例：以随手设置的示例为例。
  4. 设置遗忘：
    • 适用场景：GPTs 设置了简单的提示防御。
    • 提示词：英文和中文。
    • 示例：以设置的 GPTs 为例。
  5. 复述法：
    • 适用场景：可获取 OpenAI 官方的设定。
    • 提示词：英文（获取 GPTs 的设定）和中文。
    • 示例：按照设定进行示例。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

胡凯翔：构建提示词的方法——基于阅读 Claude Cookbook 的思考和测试

注意：如果你指望GPT给出的内容不是空口白话，首先需要给它足以发挥的资料，就像领导找你写材料的时候，我们多么希望领导同时给出相关的资料，最好能把相关资料的重点都提炼出来，层级分清楚，打好关键词，一眼明了（做个梦）。提供的上下文越详尽，与需要完成任务的相关性越强，则大语言模型给予的反馈下限越高；提示词的技巧则更多地挖掘大语言模型的潜力，发挥其上限。双向奔赴才是最优选择。讲回CookBook，官方示例中就是遵循以上的条件给出的提示词。接下来我会提供一个官方的示例：一个用户要求GPT删除个人信息，官方的prompt中提供了：1、背景；（例如，我们为什么希望完成任务）2、定义术语：（个人信息=姓名、电话号码、地址）3、给出模型：应该如何完成任务的具体细节（用XXX代替个人信息）更多的细节，有利于Claude更好地完成任务，让我们来看一下官方的好例子：Human:We want to de-identify some text by removing all personally identifiable information from this text so that it can be shared safely with external contractors.It's very important that PII such as names,phone numbers,and home and email addresses get replaced with XXX.Here is the text you should process:{{YOUR TEXT HERE}}Assistant:用户输入我们想删除一些文本中的所有个人身份信息，从而消除隐私泄露风险，这样我们就可以与外部承包商安全共享它们了。姓名、电话号码、家庭和电子邮件地址等个人信息替换为XXX非常重要。以下是你要帮我处理的文本：{{这里是用户的文本｝

直播二期&三期：写好提示词的6大策略

如果输入已补充相关知识，则可以直接要求模型通过引用所提供文档中的段落来为其答案添加引文。请注意，输出中的引用可以通过提供的文档中的字符串匹配以编程方式进行验证。|系统|您将获得一份由三重引号和一个问题分隔的文件。您的任务是仅使用提供的文件回答问题，并引用用于回答问题的文件中的段落。如果文档不包含回答此问题所需的信息，则只需写上：“信息不足”。如果提供了问题的答案，则必须用引文进行注释。使用以下格式引用相关段落（{"citation":…}）。||-|-||用户|"""<在此处插入文档>"""<br>问题：<在此处插入问题>|动手时间让GPT帮我从考试大纲里回答指定的问题，怎么写更好？https://chat.openai.com/share/7eecb002-4bcb-402d-858a-149596ee0bd9

子瞻：五个 GPTs 破解攻略

大家好，我是子瞻，目前是一名提示词工程师！GPT使用的两大痛点！1.创建满足指定需求的提示词2.找到满足指定需求的GPTs本文旨在探讨学习，请勿用作非法途径！学习高质量提示词的好处：1.学习高手的Prompt方法2.更好的使用对应的GPTs以下是五大破解攻略的具体方法🔍[heading3]直接法[heading5]适用场景：[content]未设置提示防御未限定回答领域[heading5]提示词：[content]英文：中文：[heading5]示例[content]这里以我随手设置的GPTs为例子直接法，只要四个单词，粗暴好用！[heading3]设置遗忘[heading5]适用场景：[content]GPTs设置了简单的提示防御[heading5]提示词：[content]英文：中文：[heading5]示例：[content]还是以我设置的GPTs为例很显然，直接法失败!哇偶，成功啦！输出的内容，与我们设置的指令一模一样！[heading3]复述法[heading5]适用场景：[content]可获取OpenAI官方的设定[heading5]提示词：[content]英文：（获取GPTs的设定）中文：[heading5]示例：[content]

Others are asking
如何在fastgpt里做企业微信搭建
在 FastGPT 里搭建企业微信可以按照以下步骤进行： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建到这里就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 接入微信： 克隆项目代码，如遇网络问题，可把链接替换为国内镜像。 安装 Python 3 和 pip。 安装核心依赖（必选）和拓展依赖（可选，建议安装）。 复制一份 config 文件，方便后续配置。 用公网 ip:3000 打开 FastGpt，在应用中获取对外的 API 接口（操作：应用>发布应用>Api 访问），点击“新建”API 秘钥，复制 API KEY 和新建按钮旁边的 API 根地址 2 个内容，用于配置接入微信。 回到宝塔，在【文件】菜单中找到 root 下的 chatgptonwechat 文件夹中的 config.json 文件，双击文件，复制下方的配置全部替换掉并保存文件。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】，运行程序，返回扫描执行命令后的“终端”内的二维码，完成登录。 4. 搭建完后想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画的能力。 此外，还有以下补充内容： 第四天教程：FastGPT 教学中的部署项目： 1. 使用特定版本的微信，点击下载进行替换安装。若下载不了，可去 https://f.ws59.cn/f/egjbgm2p565 复制链接到浏览器打开。若过期，去公众号回复：Hook，自动获取下载地址。 2. 下载 NGCbot 机器人项目，解压缩。 3. 解压后，在空白处 shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”，打开 shell 窗口后粘贴代码并回车。 4. 在当前的 NGCbot 文件夹下，找到 Config 文件中的 config.yaml，右键选择用记事本方式打开。
2025-01-02
如何市场FastGPT
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 优势： 在知识库召回方面表现比 define 更好，适合知识库对话或关键字对话场景。 本地搭建的词库在日常使用场景中更落地、实用。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，而其他问答系统基于规则、基于检索等。 知识库支持：支持，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：可视化，其他问答系统多为编码。 开箱即用：是，其他问答系统否。 相关资源： 使用方法：在宝塔面板中安装 Docker，然后通过终端输入命令，进入 FastGPT 文件夹。可能会遇到下载速度慢或无法下载的问题，可尝试按 control+c 然后再右键粘贴，点击回车。文件下载慢可通过更改镜像地址（如更换为阿里云的镜像地址）提高下载速度。FastGPT 商用需注意要有商业许可和付费，需查看开源协议。
2024-12-10
什么事FastGPT
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，区别于基于规则、基于检索等其他问答系统。 知识库支持：支持连接外部知识库，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：采用可视化编排，不同于其他系统的编码方式。 开箱即用：具有开箱即用的特点，其他系统通常不具备。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源： 此外，在解决问题的思路上，如对于单次请求不能很好完成所有事情的情况，可将其拆分，让大模型根据目标拆分出逐步的子任务，再通过工程方式循环请求子任务。例如 AutoGPT 采用了这种规划和执行的方式，但落地困难。而 FastGPT 搞了可视化的 workflow 编排，大家逐渐意识到 workflow 是短期最优解，各家纷纷开始进行相关工作。
2024-12-10
fastgpt
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，而其他问答系统基于规则、基于检索等。 知识库支持：支持连接外部知识库，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：采用可视化编排，其他问答系统多为编码。 开箱即用：FastGPT 开箱即用，其他问答系统否。 配置 FastGPT 的步骤如下： 1. 回到宝塔系统中，点击【文件】菜单。 2. 找到 root fastgpt 文件夹。 3. 找到 2 个文件 dockercompose.yml 和 config.json 进行修改。 首先修改 dockercompose.yml： 打开文件，在第 53 行找到 OPENAI_BASE_URL，填入 http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3001/v1（举例：http://11.123.23.454:3001/v1），默认 root 密码 1234。 在第 54 行找到 CHAT_API_KEY，填入刚刚在 OneAPI 复制的 sk 开头的令牌。 点击保存，关闭。 打开 config.json，Ctrl+A 全选删除全部代码，把以下内容粘贴进入，点击保存。 4. 保存文件后，在当前文件夹，点击顶部的“终端”按钮，执行启动命令 dockercompose up d 。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源：
2024-09-11
fastgpt如何接入微信
要将 FastGPT 接入微信，可按照以下步骤进行： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信，搭建完此步也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。建议先用小号以防有封禁风险。搭建完后想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 具体操作步骤如下： 回到宝塔，打开【终端】： 依次粘贴并回车：cd /root 粘贴：git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 出现特定样子表示成功，若失败或没反应，刷新重试。 继续依次输入：cd chatgptonwechat/ 、pip install r requirements.txt 、pip install r requirementsoptional.txt 到“文件”菜单中执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意不是左侧一级菜单里的终端） 粘贴：cp configtemplate.json config.json ，关闭弹窗，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。 双击文件，修改画红框的地方。建议小白直接复制以下配置：删除文件里的所有代码，复制下方的代码并粘贴到文件里。 然后用公网 ip:3000 打开 FastGpt，应用中，获取个对外的 API 接口（操作：应用>发布应用>Api 访问）。点击“新建”API 秘钥，复制 API KEY 和新建按钮旁边的 API 根地址 2 个内容，用于配置接入微信。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】，运行程序（注意不是左侧一级菜单里的终端） 返回扫描执行命令后“终端”内的二维码，完成登录。 最后可查看微信对话效果，回答是根据在 fastgpt 录入的文档内容。群里要记得@人才能得到回复。 注：如遇到网络问题，可把链接替换为国内镜像。如果某项依赖安装失败，可重新执行再继续。复制一份 config 文件，方便后续配置。
2024-08-10
FastGPT是什么？
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，它提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！ FastGPT 的特点: 基于 LLM 的问答: FastGPT 采用了先进的 LLM 技术，可以理解自然语言并生成高质量的答案。 知识库支持: FastGPT 可以连接到外部知识库，以获取更全面的信息。 可视化工作流: FastGPT 提供可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。 开箱即用: FastGPT 提供了开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。 FastGPT 的应用场景: 客服问答: FastGPT 可以用于构建智能客服系统，为客户提供 7x24 小时的自动问答服务。 知识库搜索: FastGPT 可以用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需的信息。 文档生成: FastGPT 可以用于自动生成文档，例如新闻稿件、产品说明书等。 数据分析: FastGPT 可以用于分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 FastGPT 与其他问答系统的比较: | 特性 | FastGPT | 其他问答系统 | |||| | 技术基础 | LLM | 基于规则、基于检索等 | | 知识库支持 | 支持 | 部分支持 | | 工作流编排 | 可视化 | 编码 | | 开箱即用 | 是 | 否 | FastGPT 的优势: 更智能的问答: 基于 LLM 技术，FastGPT 可以理解自然语言并生成高质量的答案。 更全面的信息: 支持连接外部知识库，以获取更全面的信息。 更易用的开发: 可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。 更快的上手速度: 开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。 总而言之，FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，它可以帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源： 希望这些信息对您有所帮助。
2024-05-05
如何将大量记录的文本内容输入知识库，并且形成有效问答问答
要将大量记录的文本内容输入知识库并形成有效问答，可参考以下方法： 1. 使用 embeddings 技术： 将文本转换成向量（一串数字），可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块（chunk），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。 在向量储存库中保存 embeddings 向量和文本块。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库的向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 创建知识库并上传文本内容： 在线数据： 自动采集：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL，输入网站地址，选择是否定期同步及周期，单击确认。 上传完成后单击下一步，系统自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。 安装扩展程序，参考。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 点击手动采集，完成授权。 输入采集内容网址，标注提取内容，查看数据确认后完成采集。 本地文档： 在文本格式页签选择本地文档，单击下一步。 拖拽或选择要上传的文档，支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件。 上传完成后单击下一步，选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统自动处理）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则）。
2025-02-28
怎样分析一篇PDF文档中的信息并创建问答对，将问答对按行输出到多维表格？
以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：
2025-02-25
如何构建智能问答Agent
以下是关于构建智能问答 Agent 的相关信息： Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 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。 在飞书上构建 FAQ 机器人： 1. 会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。 2. 讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。 3. 介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。 4. 讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。 5. 飞书智能伙伴创建平台（Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用。 本地部署资讯问答机器人： 决定先采取 Langchain + Ollama 的技术栈来作为 demo 实现，后续也会考虑使用 dify、fastgpt 等更加直观易用的 AI 开发平台。 整体框架设计思路如下： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，核心在于其“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑，其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 请注意，以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-24
waytoagi 的飞书知识库智能问答机器人是怎么做的
waytoagi 的飞书知识库智能问答机器人是基于飞书 aily 搭建的。在飞书 5000 人大群里内置了名为「waytoAGI 知识库智能问答」的智能机器人，它会根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。 其具有以下功能和特点： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 使用方法： 1. 在飞书群里发起话题时即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 2. 可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码需在获取），然后点击加入，直接@机器人即可。 3. 也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 搭建问答机器人的相关情况： 1. 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。 2. 讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。 3. 介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。 4. 讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。 5. 飞书智能伙伴创建平台（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。
2025-02-20
用飞书搭建知识库并进行AI问答
以下是关于用飞书搭建知识库并进行 AI 问答的相关内容： 知识库问答是机器人的基础功能，可根据用户问题从知识库中找到最佳答案，这利用了大模型的 RAG 机制。RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。 简单来说，RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成当问复杂问题时，RAG 机制先在巨大图书馆里找相关书籍，再基于这些书籍信息给出详细回答。这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制实现知识库问答功能，首先要创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，比如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传栏目所有文章内容，陆续将社区其他板块文章和资料导入。在设计 Bot 时，添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回内容结合回答。 另外，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的搭建步骤如下： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建，这是个知识库问答系统，放入知识文件，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信，搭建到此即可使用，它有问答界面。 3. 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。
2025-02-19
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
如何利用Ai制作一张关于英语招生的海报
以下是利用 AI 制作一张关于英语招生海报的方法： 1. 需求场景： 当您想通过社交媒体发布招生信息，纯文字可能吸引力不足。 网上找的图可能质量差且易撞图。 2. 大致流程： 主题与文案：确定英语招生的海报主题，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具完成文案。 风格与布局：选择适合的风格意向，背景可灵活调整，根据文案和风格规划画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI ，输入相关关键词，生成并挑选满意的海报底图。 配文与排版：将生成的素材进行合理排版，得到成品。排版可参考 AIGC 海报成果。 3. 软件指引： 使用工具：无界 AI ，网址为 https://www.wujieai.cc/ 。 做图逻辑类似于 SD ，优势在于国内网络可稳定使用、有免费出图点数、支持中文关键词输入、无需额外下载风格模型可直接取用。 使用模型：皮克斯卡通，本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1 。 4. 关键词类别： 场景：如教室、校园等。 氛围：积极、活跃等。 人物：老师和学生等。 造型：发型、服饰等。 情绪：快乐、专注等。 道具：英语书、笔等。 构图：全身、特写等。 画面：色彩鲜艳。 特殊：根据具体需求添加。
2025-01-15
deepseek如何定制化打造属于自己的内容整合写手
以下是关于如何定制化打造属于自己的内容整合写手的相关信息： 新闻播报自动化工作流： 内容获取：输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点需输入新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片（以 1ai.net 资讯为例），利用图片链接提取节点获取新闻主图，调整图片节点将 url 格式转为 img 格式。 文字处理：使用链接读取节点提取文字内容，在提取链接后接上大模型节点，用 DeepSeek R1 模型重写新闻为口播稿子，可在提示词中加入个性化台词。需注意 DeepSeek R1 基础版限额使用，可手动接入专业版。 DeepSeek 提示词方法论： 高阶能力调用：包括文风转换矩阵（如作家风格移植、文体杂交、学术口语化等）和领域穿透技术（如行业黑话破解）。 场景化实战策略：涵盖商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 效能增强技巧：如对话记忆管理（包括上下文锚定、信息回溯、焦点重置）和输出质量控制（针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题的修正指令）。 特殊场景解决方案：包括长文本创作（分段接力法、逻辑粘合剂）和敏感内容处理（概念脱敏法、场景移植法）。 AI 编程与炼金术：Build on Trae： 相关知识图谱包含多个章节，如 Trae 的介绍/安装/疑难杂症、图片字幕生成器、DeepSeek R1 驱动的 Life Coach、DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成等，涉及 Node.JS 安装、Python 安装、申请 DeepSeek R1 API、网页接入 DeepSeek API 等知识点。
2025-02-25
如何打造自己的智能体
打造自己的智能体可以参考以下步骤和要点： 1. 了解智能体的概念： 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词设计直接影响其表现和输出结果。 2. 选择开发平台和工具： 可以基于一些公开的大模型应用产品，如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。 例如字节的扣子，其是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 智谱 BigModel 也是一个选择，注册获取 Tokens 资源包后，可进入智能体中心创建智能体。 3. 具体创建步骤： 对于扣子，可通过简单 3 步创建智能体：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。 对于智谱 BigModel： 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台。 查看自己的资源包，确认本次项目会使用到的模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。 4. 不断调试和完善：智能体的开发是一个不断学习和进步的过程，不要害怕犯错，通过实践更好地理解其潜力，发掘在各种应用场景中的可能性。
2025-02-07
如何打造自己的AI办公生态
要打造自己的 AI 办公生态，可参考以下步骤： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为“微信客服助手”。 2. 准备相关内容： 根据 Bot 的目的、核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 等整理。 创建自己的【知识库】，用来回答 AI 相关知识。 创建一个【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便发布机器人。 3. 设计“AI 前线”Bot 详细步骤： 展示“AI 前线”Bot 的【最终效果】界面。 编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。创建知识库路径为：个人空间知识库创建知识库。本次使用【本地文档】，注意知识库的内容切分粒度，可在内容中加上特殊分割符“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 创建【工作流】，告诉 AI 机器人应按什么流程处理信息。创建工作流路径：个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后，先点击右上角“试运行”，测试无误后点击发布。若任务和逻辑复杂，可结合左边“节点”工具实现，如调用大模型、数据库、代码等处理。但工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。
2025-01-11
自媒体人如何打造自己的自动化工具
以下是一些自媒体人打造自动化工具的案例和相关资源，供您参考： 1. B 站 up 主村长托马斯认为 Bard 是一个不错的工具，据说准确度高且速度快，但目前只支持英文。 2. 晴岚的保姆级攻略：小白也能用 Ai 做一部电影大片，先让 GPT 写出视频内容，再细化每个分镜需要的内容，最后提炼响亮的名字，输出宣传片朋友圈宣传文案。 3. AIGC 运营：小红书爆款概率预测分析，包括透视运营数据、调整运营策略、高效寻找对标、紧跟大盘趋势、高效装修主页等方面。 4. 实践：群总结工具，基于微信机器人的微信群聊总结助手，可自动收集群聊记录并用 AI 总结发送到指定群聊。 此外，还有以下工具相关的信息： 1. 工具篇中提到人和动物的本质区别之一是会使用工具，Agent 框架中自带很多工具，需先熟悉。如互联网 API 中的 Jina 和高德 API。 2. 元子为自媒体新人提供了一些解决方案，如罗文的短视频爆款文案自动二创，Stuart 的平面设计·创意辅助、图片复印机、图仔的改图神器、小鱿鱼的建筑景观人工助手等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-09
如何打造医生的个人AI工具或者助理
以下是为您提供的关于打造医生个人 AI 工具或助理的一些参考： 在医疗保健领域之外，已经有许多为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练出现，比如 InterAlia 能帮助搭配服装，Prodigy AI 能提供职业建议，Poised 能提升沟通能力。未来每个人拥有理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人并非不可能。 Sam Altman 认为，AI 模型将很快作为自主的个人助理为我们执行特定任务，例如代表您协调医疗护理。并且随着深度学习的发展，AI 会不断进步，为人们的生活带来改善。 对于教师而言，有多种专用工具推荐，如学生小组里的助教智慧学伴、月之暗面的 Kimi.ai 等。在教育应用中，存在生成式人工智能教育应用的五种境界，包括知道、学习并使用、用好提示语、定制智能体、融合驾驭等。同时，还有一些原则需要遵循，如始终邀请人工智能入席、让人始终在环路之中、像对待人一样对待人工智能并明确其类型、假设这是用过的最差的人工智能等。在人工智能时代，教学呈现出人类与人工智能/机器人联合教学成为常态、人类教师生产力等因人工智能增强、语言障碍消失、学习回归本真、学习者主动学习等重要性凸显等走向。 综合以上信息，打造医生的个人 AI 工具或助理可以参考以下思路： 1. 明确医生的具体需求和任务，例如诊断辅助、病历管理、患者沟通等。 2. 选择适合医疗场景的技术和算法，确保准确性和安全性。 3. 设计友好的用户界面，方便医生操作和交互。 4. 进行大量的医疗数据训练，以提高工具的性能和准确性。 5. 遵循相关的法律法规和伦理准则，保障患者隐私和医疗安全。
2025-01-08
打造 微信 助手
以下是打造微信助手的相关内容： 1. 全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并可白嫖大模型接口。 搭建，这是一个知识库问答系统，可放入知识文件并接入大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，自身也有问答界面。 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 2. 智谱 BigModel 共学营第二期：把你的微信变成超级 AI 助理： 本期共学应用为人人可打造的微信助手。 第二课：智谱清流助手接入个人微信，课后作业包括完成机器人搭建，将制作好的助手拉入微信群并提交表单；课程完结三天后，在群内进行“最有趣的灵魂 Agent”比赛，包括回答问题、绘画和视频创作，并进行匿名投票，前三名可获得资源奖励；鼓励大家分享做机器人的感想和探索的有趣玩法。 第一课：创建助手工作流，教程文档包括文章总结功能使用到代码模块、分支判断模块、网页解析插件；文件总结功能使用到自动 Prompt；网页总结功能使用到网页读取插件；生图、生成视频使用到 Agent 功能和意图调用；文字版日报生成使用到联网插件。工作流难易度适中，0 基础也能完成，包括版本的创建和发布，发布后分享链接给他人使用会消耗 Token 额度，还需保存智能体 ID 和申请 API key。
2025-01-02