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我想给deep seek设置角色设定，我应该说哪些指令

Answer

以下是为 Deep Seek 设置角色设定时可以参考的一些指令：

  1. 明确模型的具体任务，例如专门分析视频并从中找到特定内容。
  2. 在向模型提供视频之前添加指令，如说明视频的数量、来源和对模型回答的限制，例如“这里有三个视频。每个都是来自 Deep Learning AI 的 LLM Ops 课程的一课。你的答案只基于视频。”
  3. 为模型准备具体的问题，例如“请为每个视频创建一个摘要，概述其中讨论的主要内容。每个摘要限制在 100 词以内。”“在这三个视频中，哪一个视频的讲师运行并解释了 Python 代码'be_query_clients.query'？请指出在视频中可以找到这段代码的具体位置。”
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

谷歌Gemini多模态提示词培训课——Part3

现在是时候写一些提示了。让我们使用我们在Part2中讨论的一些设计原则。首先，让我们为模型设置一个角色。在这个用例中，我们希望模型专门分析视频并从中找到"针"。接下来，我们可以在向模型提供视频之前添加一个指令。指令说，这里有三个视频。每个都是来自Deep Learning AI的LLM Ops课程的一课。你的答案只基于视频。通过提供这个指令，模型更清楚我们对它的期望。接下来，我们要为模型准备两个问题：1.第一个问题聚焦于内容概括："请为每个视频创建一个摘要，概述其中讨论的主要内容。每个摘要限制在100词以内。"2.第二个问题则更具挑战性："在这三个视频中，哪一个视频的讲师运行并解释了Python代码'be_query_clients.query'？请指出在视频中可以找到这段代码的具体位置。"这个问题有意思的地方在于，虽然这段代码确实出现在课程中，但可能并非完全一致。我们要求模型不仅识别正确的视频，还要定位代码出现的具体位置，这样我们就可以验证答案的准确性。现在让我们像之前一样把所有东西放在一起,创建一个列表。首先，给出模型要扮演的角色。其次，我们将设置一个指令，在指令之后，我们将依次提供刚才提到的3个视频。最后，将以我们的问题结束。对于每个视频，我们都有一个讨论内容的摘要。所以第一个视频确实是关于LLM Ops概念的。第二个视频聚焦于数据操作，也是正确的。第三个视频聚焦于自动化和编排。所以这些摘要都是正确的。现在让我们看看大海捞针（Q2）的搜索。所以我们要求模型在视频中寻找这段代码。模型告诉我们它在第二个视频中，出现在时间戳4分19秒。

2月24日 社区动态速览

《[我们将在这23座城市和近4000人玩转DeepSeek](https://mp.weixin.qq.com/s/bEYyFeuy2Ro-1mE-Ys5JIQ)》2月23日，AI切磋大会在23个城市同步举行，预计有近4000人参与。此次大会主题围绕DeepSeek，邀请各行业专家分享应用场和见解。《[一秒超神：Deepseek+这两个免费工具！提前感受AGI逼近](https://mp.weixin.qq.com/s/PuHwfJk3EZv8eR4y10EAvQ)》向阳乔木介绍了如何通过结合VS Code、Cline插件和Deepseek API等工具，提升AI的应用能力。用户可以实现自动发送邮件、查找重复文件、网页抓取翻译等功能。Cline作为AI编程工具，支持多种大模型，用户可通过火山引擎等平台获取API。通过MCP协议，用户可以扩展LLM的功能，增加网页搜索、数据库操作等能力。《[如何从A推进到B？特别适合DeepSeek R1的一种提示词](https://mp.weixin.qq.com/s/B79XdAbP_MjzmIZ56RT_wg)》南瓜博士探讨了如何有效引导儿童和青少年从初级认知阶段过渡到更高级的思维模式，特别是如何帮助孩子从柯尔伯格道德水平的阶段1到阶段2，以及初生逐步阅读《百年孤独》。具体策略包括使用条件句、设计简单交易、角色扮演和选择题替代命令等，强调了明确目标和丰富背景的重要性。“在学习的阶梯上，方法与目标并重，才能让认知之花绚烂绽放。”

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「2月14日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?Jina AI推出DeepSearch功能：专为深入研究复杂问题设计，能够自动进行多轮搜索。阅读、分析搜索到的内容，推理优化答案，确保逻辑性和可靠性。与OpenAI Chat API兼容，轻松接入现有应用。?[https://x.com/imxiaohu/status/1890406706762641736](https://x.com/imxiaohu/status/1890406706762641736)?[https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/jina-ai-deepsearch](https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/jina-ai-deepsearch)2⃣️?ChatGPT个性化自定义指令上线：用户可以为ChatGPT设置“性格”，如科学家助手或支持性语气。还可启用网页搜索、DALL-E图像生成、编程等功能。设置将在新对话中生效，提供更灵活的互动体验。?[https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/chatgpt-gpt](https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/chatgpt-gpt)?[https://x.com/imxiaohu/status/1890253469527015733](https://x.com/imxiaohu/status/1890253469527015733)3⃣️?Google Veo 2视频生成模型上线YouTube：

Others are asking
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文，题目已经定好了，怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容： DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面，但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统，如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆（可加飞书调查表二维码实现注册）、作业类型、作业详情（含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统）。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类，选择分类进入作业详情页面，详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白，可用飞书作数据源，通过飞书 API 接口获取内容，用 DeepSeek v3 制作前端+后端（用 Trae 更方便）。获取请求参数时，测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时，若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件（用 Trae 可省略），首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题，V3 会给出修改意见。 此外，Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码，支持多种文件格式和技术栈代码，但免费额度消耗快，网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则：会提需求比会写代码更重要，会开脑洞比会复制粘贴更值钱，真正的大佬都是让 AI 当乙方！
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 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 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 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： 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 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 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 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 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
写作指令
以下是关于写作指令的相关内容： 拘灵遣将： 对文章中案例进行脱敏，替换人物姓名、时间和地点。 深化写作时，每次对话输出文章一个部分，各部分字数有规定。 敕代表告诫，明确工作中的禁忌事项和具体要求。 令包括初始化时的欢迎语，牢记符与敕的要求，先请求用户提供案例洞察报告和目标群体，用户提供并输入“依律奉行”后，先输出纲要和写作方案。 熊猫 Jay：万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践： 最佳实践 1 是编写清晰的指令。 策略包括在查询中包含详细信息以获得更相关答案，要求模型扮演某个角色，使用分隔符清晰表示输入不同部分，指定完成任务所需步骤，提供示例，指定输出期望长度，提供参考文本。 策略 1 适用于新手，难度为 1 星，价值在于提供更多详细信息可获得更准确具体答案，减少模型猜测和误解，提高交互效率和满意度。 策略 2 适用于新手，难度为 1 星，通过指定角色使模型回答更具特色和针对性，提升输出质量。 OpenAI 官方提示工程指南： 撰写清晰的指令，模型无法读心，可根据输出情况要求调整。 技巧包括在查询中添加详细信息以获得更准确答案，请求模型扮演特定角色，使用分隔符清晰区分输入不同部分，明确指出完成任务需要的步骤，提供实例作为参考，明确指定希望输出的长度。
2025-04-14
ai降重指令
以下是关于 AI 降重指令的相关知识： Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令，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。 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 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，可通过两种写法设置权重。一是 括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：即 SD 先按输入的 tag1 开始生成，然后在达到设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响，可表示为，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。
2025-04-14
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结： 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格，如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子，例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略，并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法，包括个性化的风格（Personality）、给参考或一定的逻辑结构（Example Inquiry）、从多个角度思考（Multiple Angles）、总结概括（Summarize）、使用区分符号（Separator）、明确能力或者角色（Capacity and Role）。 4. 对于大多数实际应用，建议专注于经过调整的指令语言模型，使用时要给清晰的指令，如指定文本的语气、要求集中讨论的内容，甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文，如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文，但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
用deepseek写一份课题申报书，请提供相关指令
以下是一些用 DeepSeek 写课题申报书的相关指令和要点： 1. 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考，如问题分析→方案设计→风险评估。 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，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：基于特定的标准或文献，如 2023 版中国药典，说明相关内容。 文献引用模式：以特定的论文为参考，解释相关突破。 3. 多模态输出： 模糊指令优化：对于宽泛需求添加维度约束，将主观表述量化标准。 迭代优化法：包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 4. 在课题申报书的内容方面： 关于提示词编写及 AI 应用的探讨：介绍用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法，包括收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。注意示例的价值，自用与他用提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面的区别。 AI 应用于软件开发：未来借助 AI 模型的 API 和编写提示词，可快速实现软件开发。 关于写作与模型：用 DeepSeek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性，文字要感动人。注意模型特点与推荐，如 Cloud 3.5 模型多样性差，DeepSeek R1 有缺陷但也不错。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的课题需求进一步调整和完善。
2025-04-11
我想给deep seek设置长篇小说作家的角色设定，我应该说哪些指令
以下是为 Deep Seek 设置长篇小说作家角色设定时可以考虑的指令： 1. 明确写作风格和特点，例如指定模仿某位知名小说家的文风，如鲁迅的文风特点。 2. 描述故事的背景、主题和情节框架，比如设定故事发生在特定的历史时期或虚构的世界。 3. 规定小说的体裁和类型，如言情、科幻、悬疑等。 4. 对人物塑造提出要求，包括主要人物的性格、外貌、经历等。 5. 设定语言表达的要求，如语言的优美程度、词汇的丰富性等。 6. 明确字数范围，例如要求创作一部不少于 10 万字的长篇小说。 7. 给出情节发展的节奏和起伏要求，比如要求情节紧凑、高潮迭起。 8. 强调故事的逻辑性和连贯性，避免出现逻辑漏洞和情节跳跃。 在设置指令时，应尽量具体、清晰，避免过于宽泛和模糊的表述，例如将“写小说”优化为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑长篇，采用多视角叙事结构，人物形象鲜明，情节跌宕起伏，语言优美生动，字数不少于 20 万字”。同时，对于生成的内容，可以通过多轮对话进行增删改查，以达到理想的效果。
2025-03-12
AI人设设定模板
以下是关于 AI 人设设定的相关内容： Niji·journey 5 二次元角色设计 Prompt 编写指南： 示例：“Character concept art,many details,full body view,Front,back and side views,multiple views of the same character,a little Girl wear inside cyberpunk latex tiny tight Pilot suit,wear outside an ultra detailed Futuristic fashion oversized cyberpunk short coat with big wide sleeves,big cyberpunk boots,lineart,beautiful linework,high contrast,alluring,flirtatious,frisky,massive scale,gradient,manga,hd,with exaggerated features and bold colors.The character design should be distinctive and unique,with attention to detail and a strong sense of personality,3 panels dynamic poses various angles,various angles,line art,black and white,white background”。通过替换设计主体描述部分，可以生成不同的角色，如男性赏金猎人、骷髅假面杀手、生化牛头人等。 如何引导 Niji·journey 5 生成多样化二次元角色设计风格： 除了风格关键词，还可以加入时代背景等元素让设计产生更多变化。 可以使用具体游戏风格引导 Niji·journey 5 生成类似风格的角色设计，例如以《最终幻想 14》为例，在 Prompt 中按照模板添加特定游戏的名称。 通用人物模版： 想用真人照片来生成卡通头像，可以用“真人照片”+“照片描述”+“方法 1 的关键词”来处理。 如果生成了自己比较满意的图，一定要记得存起来。下次想要同种类型的就可以直接拿来喂图，效果要比重新找的好很多。
2024-12-24
设定好程序，在没有人工干预的情况下，AI能保持多久的工作效率。
AI 在没有人工干预的情况下能保持的工作效率时长难以给出确切的固定值，其受到多种因素的影响。 一方面，AI 系统的设计和训练质量会对其持续工作效率产生重要影响。如果系统经过良好的设计和充分的训练，具备应对各种情况的能力，可能在较长时间内保持较高的工作效率。 另一方面，运行环境和所处理任务的复杂性也起着关键作用。例如，处理简单、重复性高且规则明确的任务时，AI 可能在较长时间内保持稳定的效率。但对于复杂多变、需要不断适应新情况的任务，其效率可能会随着时间有所波动。 在实际应用中，一些案例显示，如产品经理使用 GPT 解决性能问题，SQL 执行时间大幅缩短，效率显著提升。但也有观点认为，对于某些工作场景，AI 带来的效率提升有限。 此外，政策层面，如拜登签署的 AI 行政命令中，也强调了在医疗、教育等领域推进 AI 的合理使用，并关注其对劳动力市场的影响，采取措施支持工人等。 总之，AI 无人工干预下的工作效率保持时间因多种因素而异，需要综合考虑系统本身、任务特点等多方面因素。
2024-11-13
在一个设定中，使用阿里千问模型，设定角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情，实现问答。
在一个设定中，使用阿里千问模型，将角色设定为“美嘉”，知识库设定为《爱情公寓》全季剧情来实现问答。 大语言模型就像一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人，对公共知识、学识技能、日常聊天很擅长，但在工作场景中需要提示词来告诉它角色和专注技能，变成所需的“员工”。知识库则相当于给这个“聪明员工”发放的工作手册，比如知道老板娘吃饭要打三折等特定信息。 这里的设定为：AI 模型使用阿里千问模型，提示词设定的角色是“美嘉”，按照其人设、背景和对话风格设定，知识库是《爱情公寓》全季剧情，让“美嘉”拥有过往“记忆”。 例如，提问“你是谁？你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架？”，回复是“我是陈美嘉，那次在台球厅和吕子乔吵架是因为他约会被人撞见，我讽刺他脸大影响信号，他还反击我。后来谈到过去的事情，我指责他忘恩负义，他就说我平。最后，我伤心地说要分手，因为他之前甩过我。” 然而，有时回答会不准确，比如提问“一菲为美嘉找了一份助教工作”，AI 可能未根据正确的知识库内容回答，这是常见的错误场景，在严肃场景中不能接受。优化 AI 更准确回答问题的过程称为 RAG（RetrievalAugmented Generation），即检索增强生成，由检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能提供详细准确的回答。
2024-10-29
有没有ai文生图的应用，只要有语言描述就可以设定画幅
以下为一些 AI 文生图的应用及操作流程： Liblibai： 1. 定主题：明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合并用英文半角逗号隔开。 Tusiart： 1. 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 4. ControlNet：用于控制图片中的特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 5. 局部重绘：后续学习。 6. 设置 VAE：选择 840000 。 7. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 腾讯混元：在聊天框中询问关于所需风格的知识储备，然后描述需求即可创作。腾讯混元是双语言大模型，中英文均可切换，实现双语沟通。
2024-09-04