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有没有针对AI工具嵌入个人工作流方方面面赋能工作的信息

Answer

AI 工作流是将 AI 工具引入到工作流程的各个环节中,以提高工作效率。

在说 AI 工作流之前,要先了解工作流的概念。工作流即工作流程,比如写公众号文章,可拆分为选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤,每个步骤都有明确的输入和产出,环环相扣。

搭建 AI 工作流有一套工作流:

  1. 找到一个熟悉的工作场景,如写文章、做 PPT 等。
  2. 拆解工作流程,例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。
  3. 针对每个步骤嵌入工具,可参考他人经验,灵活选择最优解,目的是提高工作效率,而非增加工作的含 AI 量。

搭建 AI 工作流需要三层能力:

  1. 了解各种 AI 工具,知晓其特点和用途。
  2. 学会写提示词,以便向 AI 清晰表述任务。
  3. 搭建 AI 智能体,使多个 AI 工具协同工作,自动完成任务。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

在说AI工作流之前,我们得先知道什么是工作流。工作流,顾名思义就是工作流程,把一项工作拆分成多个步骤。我就拿写公众号文章来举例,大家想想,平常你写文章都要经过哪些步骤?首先呢,得想好写啥,对吧?这就是选题。选好题之后,就可以根据选题去列大纲写个大概的内容了,这就是初稿。初稿肯定得修改打磨一下,这是改稿。改好了之后,根据我们的稿子来写一个吸引人的标题,让读者想点进来看。这样我们就有了文章内容和标题,那就可以复制到公众号平台上面去排版了,排版让读者阅读的时候看起来舒服点。最后,完成以上步骤就可以发布文章了。你看,更新一篇公众号文章,就可以拆成以上这几个固定的步骤来完成。把一项大的工作拆解多个小的步骤去完成,每个步骤都有明确的输入、产出,环环相扣,这就是工作流。而AI工作流,就是将AI工具引入到上面工作流中的各个环节里面,回到刚刚的例子。在写作的各个环节,都可以用对应的AI工具来提效。通过这个AI工作流的加持,每个步骤里你都选择了一个,最适合当前步骤的AI工具来提效,文章从选题到发布的全流程都得到了非常高的效率提升。通过局部最优解,来达到全局最优解。现在,很多人企图用一个的AI工具来解决所有问题。但其实每个工作环节都有自己的特点,一个工具难以应对所有情况。想想看,你会让一个篮球高手去游泳比赛吗?肯定不行啊。

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

搭建AI工作流其实也有一套简单易行的工作流,我们可以从最基础的开始,一步步来。[heading3]3.2.1找到一个工作场景[content]选择一个你比较熟悉的工作场景,比如说,写文章、做PPT,随便哪个你经常做的工作都行。[heading3]3.2.2拆解工作流程[content]因为是你熟悉的工作场景,所以你肯定能把这个工作拆解成几个小步骤,如果暂时想不清楚,可以先把整个流程在脑海中或纸上过一遍。就比如刚刚说的写文章,可以拆成选题、写稿、改稿、写标题这几步。[heading3]3.2.3给每一个步骤嵌入工具[content]针对每个小步骤,想想有没有AI工具可以帮上忙,如果你想不到的话,别自己闷头去想,去找一下别人是怎么做的?我们遇到的大多数问题,别人都遇到过并很好地解决了,所以你只需要找到别人是怎么解决这个问题的就可以了。注意,要灵活选择最优解,不要为了AI而AI。通过局部最优解,来达到全局最优解。我们的目的是提高工作效率,而不是提高工作的含AI量。

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

感谢你耐心阅读这篇略显冗长的文章。让我们简单回顾一下,首先,我们讨论了什么是AI工作流。简单来说,就是把AI工具融入到工作里的各个环节中,为我们的工作来提效。然后,我们聊到了搭建AI工作流需要的三层能力:第一层,了解各种AI工具,知道每个AI工具的特点和用途。第二层,学会写提示词,这是很关键,决定你能不能把任务给AI说清楚。第三层,搭建AI智能体,让替代人工,使用多个AI工具协同工作,自动完成任务。接下来,我让AI帮我梳理出了这套搭建AI工作流和公众号工作流的SOP:

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
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
用deepseek赋能家庭教育
以下是关于使用 DeepSeek 赋能家庭教育的相关信息: 清华大学发布的《》,首先介绍了选择 AI 学习工具的方法及 DeepSeek 的多种使用入口、模式对比。接着阐述了在家庭教育中的基础聊法原则、互动策略和多种场景化聊法模版。然后通过多学科案例展示其辅助学习的方式,还涉及亲子沟通、情绪管理、职业规划等内容。最后介绍了 DeepSeek 在不同教育场景下与其他工具组合的应用范式,为家庭教育提供了全面的 AI 使用指南。 此外,还有其他相关报告,如《》
2025-03-18
一个小白,如何通过咱们这个网站来学习和应用AI,赋能工作,请给出详细的方案,
对于一个小白,通过本网站学习和应用 AI 赋能工作,可以参考以下详细方案: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在网站中引入 AI 助手 1. 创建大模型问答应用:先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:通过函数计算,来快速搭建一个网站,模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手:接着通过修改几行代码,实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识:最后可以通过准备一些私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,帮助您更好的应对客户咨询。 七、推荐布鲁姆分类法学习路径 应用:深入 分析:大量阅读,理解各知识之间的关系。
2025-03-16
请问是否有AI赋能企业的相关内容推荐
以下是关于 AI 赋能企业的相关内容: 企业可以涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型(如通义、智谱、kimi、deepseek 等)、编程辅助、文生图(如可灵、即梦等)、推荐咖啡奶茶等 AI 调配(需相应资质)。 企业权益包括学校大屏幕广告(时长可为 1 周或 1 个月的 PA 屏)、开幕式露出、摊位本身的宣传、其他露出(如直播等)、工作坊场(可能是 500 人中的部分人报名,深度参与其中,尽量不是卖东西,应用实操,如 AI 辅助编程,每个人做一个专属自己的一站式工作台、工具箱,针对典型的教学教研过程做尝试)、圆桌会论坛之类、真实案例收集反馈等,让大模型厂家的诉求、半透明的 chatbot 会话,有二维码引流等。 法律法规方面,《促进创新的人工智能监管方法》提到要使创新者更容易适应监管环境,如建立多监管机构的 AI 沙盒等,并要开展教育和提高意识的活动,包括为企业提供指导、提高消费者和公众的意识等。 张翼然的相关研究中提到了 AI 赋能教学的一些内容,但未直接涉及 AI 赋能企业。
2025-03-15
我是一名中职思政教师,我想开一个主题为AI赋能梦想的班会,班会内容要创新并且与计算机专业高一学生、技能强国相结合。想帮我想一个班会框架,内容具有在教室的可操作性,低成本的
以下是为您设计的一个以“AI 赋能梦想”为主题,适合中职计算机专业高一学生,在教室可操作且低成本的班会框架: 一、引入主题 1. 播放一段关于 AI 改变世界的短视频,引发学生兴趣。 2. 老师简单介绍本次班会的主题“AI 赋能梦想”以及与技能强国的联系。 二、知识讲解 1. 用 PPT 展示 AI 的基本概念和应用领域,如医疗、交通、教育等。 2. 结合计算机专业,讲解 AI 在该领域的发展前景和就业机会。 三、小组讨论 1. 分组讨论 AI 对未来职业的影响,以及如何通过学习计算机技能在 AI 时代立足。 2. 每组选派代表发言,分享讨论结果。 四、案例展示 1. 展示一些中职学生在 AI 相关领域取得成功的案例。 2. 分析他们成功的原因和所具备的技能。 五、创意设想 1. 让学生们设想自己如何利用 AI 技术实现个人梦想,写在纸条上。 2. 随机抽取学生分享他们的设想。 六、总结与展望 1. 老师总结本次班会的重点内容。 2. 鼓励学生努力学习,为技能强国贡献自己的力量,实现 AI 赋能的梦想。 希望这个班会框架能满足您的需求,祝您班会举办成功!
2025-03-13
AI赋能办公,包含AI+对话、AI+写作与PPT、图片与视频生成和数据分析,还有面向HR、行政、财务、营销等岗位的AI赋能课
以下是关于 AI 赋能办公的相关内容: GPT 使用场景: 1. 内容生成:可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 演示:https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 2. 聊天机器人:作为聊天机器人后端,提供自然对话体验。 演示: 3. 问答系统:为用户提供准确答案。 4. 文本摘要:生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译:虽非专门设计,但有不错表现。 6. 群聊总结: 7. 代码生成:GPT3 及后续版本可生成代码片段,帮助解决编程问题。 8. 教育:用于教育领域,帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件:webpilot 10. PDF 对话:演示 www.chatpdf.com PPT 相关: 1. 2. AiPPT.cn:爱设计&AiPPT.cn 是一家 AIGC 数字科技企业,致力于打造“下一代个人与组织的 Ai 工作站”。旗下产品包括 AiPPT 等超过 10 余款应用 AI 能力的内容创作工具。23 年在 Ai+办公领域推出 AiPPT.cn/AiPPT.com,帮助用户“一分钟一键生成 PPT”,是国内 AiPPT 赛道创业公司第 1 的产品,全球第 4,国内所有 AIGC 产品 PC 端 Top10。目标市场主要是市场、运营、销售、人力、财务、行政、技术、产品、总助、公务员、学生、老师等基层及中高层管理岗位人员。 3. 在众多的 PPT 工具中,AI 带来便捷高效体验。深入了解了五大 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI,它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适工具要根据实际需求调整,试用和体验比盲目跟风更明智。 其他: 1. 音视频提取总结:https://bibigpt.co/r/AJ 2. 播客总结:https://podwise.xyz/dashboard/trending 3. 生成脑图:https://xmind.ai/editor/
2025-03-12
我想入ai赋能科研,该如何进行?有什么软件可以利用?
如果您想将 AI 赋能科研,可以从以下几个方面入手: 1. 探索科研新境界:借助 AI 助力创新,突破传统研究框架,赋予科研无限可能。 2. 揭开 AI 神秘面纱:掌握前沿技术,提升科研效率,让研究变得更智能、更高效。 3. AI 赋能科研:从理论到实践,深入了解人工智能的无限潜力,提升科研成果。 4. 创新与效率的碰撞:探索 AI 在科研中的应用,为您打开技术与智慧的新世界。 5. 未来科研的引擎:进行 AI 技术实操,助力您迈向前沿研究的新时代。 在软件方面,以下是一些可供利用的选择: 1. 对于个人用户,小模型(1.5B/7B/8B)在个人电脑上就能运行,能听懂人话,做简单问答,也适合做翻译、总结、改写,比如学校的自动答疑机、车载语音助手。 2. 中模型(14B/32B)需要专业服务器才能运行,相当于小学霸级 AI,能写代码、解数学题、写应用文,处理复杂说明书,比如帮程序员写代码、解答物理竞赛题。 3. 超大模型(70B/671B)需要科研实验室的超级电脑,能写精彩故事、论文报告,处理海量数据,做高端研究,比如分析全球气候数据、破解基因密码。 可用的途径包括: 1. https://bot.n.cn/ 2. 腾讯元宝(手机 APP) 3. http://metaso.cn(长思考) 4. API 接入法(详见相关图示)
2025-03-11
文本嵌入模型怎么用
文本嵌入模型主要用于衡量文本字符串的相关性,常见应用场景包括搜索(结果按与查询字符串的相关性排序)、聚类(文本字符串按相似性分组)、推荐(推荐具有相关文本字符串的项目)、异常检测(识别出相关性很小的异常值)、多样性测量(分析相似性分布)、分类(文本字符串按其最相似的标签分类)。 嵌入是浮点数的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的相关性,小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。 OpenAI 提供了一个第二代嵌入模型(在模型 ID 中用 002 表示)和 16 个第一代模型(在模型 ID 中用 001 表示)。对于几乎所有用例,建议使用 textembeddingada002,它更好、更便宜、更易于使用。 要获得嵌入,需将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID(例如,textembeddingada002)一起发送到嵌入 API 端点,响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用它。在中可查看更多 Python 代码示例。 此外,Stable Diffusion 使用 CLIP 来处理文本提示,用户输入的文本描述通过 CLIP 模型编码为一个文本嵌入,这个嵌入表示了文本的语义信息,确保模型理解用户想要生成的图像内容。CLIP 在引导图像生成、优化生成结果等方面也发挥着重要作用。
2025-03-14
嵌入式WEB翻译插件
以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息: SD 提示词自动翻译插件 promptallinone: 作者:白马少年 发布时间:20230529 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文,秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL(网址:https://www.deepl.com/translator,可下载客户端)、网易有道翻译(可 ctrl+alt+d 快速截图翻译),但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式:在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下,安装完成后重启 webUI。 插件特点: 一排小图标,第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置,点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口,点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator(强烈推荐): 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品,翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用,如任何 web 场景,配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 调用方式:选中页面中的文本后会悬浮该插件,点击即可翻译,速度极快,摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 可用于文本分析、分析代码,搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注:安装后需获取 Open AI 的 API Key,首次打开插件设置好 Open AI Key 地址,找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址:
2025-02-15
可以嵌入AI玩具的硬件
以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息: 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队,将大模型装进毛绒玩具里,赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想,源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好,直到 ChatGPT 出现,他们确定将大模型和毛绒玩具结合,做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。 “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词,认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性,相较于音箱、故事机、机器人、平板等,毛绒玩具更能带给孩子安全感。 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后,团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外,也会有自己的原创 IP。 基于数百名孩子的调研结果,不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别,但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多,它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。 由于毛绒玩具购买者与使用者分离,团队做了很多让家长有安全感的工作,比如家长可通过 App 查看聊天记录,危险话题会推送预警信息,还能从聊天记录了解孩子真实喜好,AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。
2025-01-14
Embedding 嵌入向量生成模型
Embedding(嵌入)是一个浮点数的向量(列表),两个向量之间的距离度量它们的相关性,小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。 Embedding 是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的技术,特别是在自然语言处理(NLP)和其他涉及高维离散数据的领域。它指将原本高维且通常离散的输入数据(如单词、短语、用户 ID、商品 ID 等)映射到一个低维连续向量空间中的过程,这些低维向量称为嵌入向量。 例如,“国王”和“王后”在嵌入向量的空间里位置挨得很近,而“苹果”与前两者差别较大,其嵌入向量位置较远。Embedding 不仅限于单词,还可扩展到句子、文档、实体或其他类型的对象。通过训练诸如 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等模型,可从大规模文本数据中学习出这样的嵌入向量,这些嵌入向量可看作是输入数据在潜在语义空间中的表示,能改善下游任务(如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等)的表现。 除文本数据外,嵌入技术还应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别(如位置嵌入)、图神经网络(如节点嵌入)等多种场景,实现将复杂对象的有效编码和降维表示。 Embeddings 有多种分类及对应模型: 句子和文档嵌入:Doc2Vec 能为整个文档生成统一的向量表示;Average Word Embeddings 是将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示;Transformers Sentence Embeddings 如 BERT 的标记对应的向量,或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入:Knowledge Graph Embeddings 如 TransE、DistMult、ComplEx 等,用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型:图像 Embeddings 使用卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取,得到的特征向量即为图像嵌入;音频 Embeddings 在语音识别和声纹识别中,将声音信号转化为有意义的向量表示;用户/物品 Embeddings 在推荐系统中,将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐;还有图 Embeddings 用于学习图结构的表示学习方法,将图中的节点和边映射到低维向量空间中,通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现,在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域广泛应用,用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 在将大型文档转换为可检索内容的过程中,嵌入向量生成这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。但检索 PDF 文档的过程充满挑战,可能出现文本提取不准确和 PDF 文档内表格行列关系混乱等问题。在检索增强生成(RAG)框架中,回答一个问题需要用户提出问询,系统从私有知识库中检索相关内容,将相关内容与用户查询合并为上下文,最后请求大语言模型生成答案,准确检索相关信息对 RAG 模型的效力至关重要。
2024-12-11
Coze中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时 使用公式么
在 Coze 中,变量是以 keyvalue 形式存储数据的,是 Bot 的数据记忆功能。大语言模型会根据用户输入内容进行语义匹配,为定义的变量赋值并保存值。您可以在提示词中为 Bot 声明某个变量的具体使用场景。 创建变量可在创建 Bot 的页面进行。对变量进行赋值时,首先可以在给大模型的提示词中做声明,例如:“与您的用户进行互动,并根据 user_language 变量,用他们偏好的语言在线搜索。除非另有设置,用户查询的语言应指导您的回答和搜索”。这段提示词相当于告诉了 LLM,user_language 这个变量该如何赋值以及使用。 变量创建并赋值后,如 user_language 变量,就可以在工作流中作为变量使用。这一块解释起来有些抽象,具体可以参考后面的例子,真正用一遍就懂了。 综上,在 Coze 中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时使用公式,但具体的实现方式和规则需要根据具体的提示词和使用场景来确定。
2024-12-11
ollama嵌入向量在模型后有什么用
嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面: 1. 用于文档内容的表示和检索:将文档分成块,计算嵌入向量并存储在向量存储中,在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块,填充到提示中进行生成。 2. 提升模型的检索能力:在大语言模型应用程序中,向量存储成为检索相关上下文的主要方式,嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。 3. 支持多语言和不同粒度的检索任务:例如像 bgem3 这样的向量模型,支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务,能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。 在实际应用中,如在 LangChain 中,本地向量存储使用量较大,而在计算文本片段的嵌入时,OpenAI 占据主导地位,开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。
2024-11-12