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一句话阐述工作流的原理

Answer

工作流的原理通常包括以下几个方面：

  1. 由多个节点构成，节点是基本单元，如大语言模型、自定义代码、判断逻辑等。默认包含起始的 Start 节点和末尾的 End 节点。
  2. 不同节点可能需要不同的输入参数，包括引用前面节点的参数值和自定义的输入值。
  3. 一些工作流通过特定插件实现特定功能，如 SDXL Prompt Styler 插件结合 ControlNet 实现图片风格转化，其原理是在 prompt 中加入预设好的风格关键词组合。
  4. 对于复杂任务场景，通过对插件、大语言模型、代码块等功能的可视化组合，实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。
  5. 像生成图文短句的工作流，会包含多个步骤，如大模型生成标题、通过代码节点获取标题、生成简介、生成文案、归纳总结、传递给图像流等，并对图像流进行提示词优化和文生图等操作。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

工作流分享01 | ​SDXL Prompt Styler，可以把图片转化成近百种风格的插件

SDXL Prompt Styler工作流SDXL Prompt Styler是一个集成近百种风格的ComfyUI插件。（文末附工作流下载链接）一、工作流介绍先来看看效果。给它喂一只驴。把驴变成各种风格。剪纸风线条风粘土风我的世界风格GTA风格漫画风这条工作流的核心节点是SDXL Prompt Styler插件+ControlNet，以达到风格转化的结果。SDXL Prompt Styler的style中有近百种风格预设可供选择。我自己试过的其中比较好玩的风格，列举一些：sai-3dmodel（3d模型）、sai-analog film（胶片电影）、sai-lowpoly（低面）game-zelda（塞尔达）、game-mario（马里奥）：比较适合人物artstyle-impressionist（印象派）：比较适合风景二、插件原理这个插件的原理是在prompt中加入了各风格预设好的关键词组合。我们在SDXL Prompt Styler节点后增加一个Show Text的节点，运行一下，就可以看到这个插件具体是如何工作的。如上图所示，比如选择折纸风（origami）。运行后，发现提示词中增加了很多关于折纸风格的关键词。三、Tips对于不同的对象，进行风格转绘，需要合理的平衡controlnet的组合和参数。

生成有趣的《图文短句》【扣子】来帮你实现，零代码也OK

[heading4]1.2、工作流第二趴：通过"代码节点"从多个标题中获取其中一个(可略过)[content][heading4]1.3、工作流第三趴：通过选出的标题生成简介[content][heading4]1.4、工作流第四趴：通过简介生成和标题生成文案[content][heading4]1.5、工作流第五趴：将文案进行归纳总结[content][heading4]1.6、工作流第六趴：将归纳总结后的文案描述传递给图像流[content][heading3]2、在看图像流（图像流就更为简单了）[heading4]2.1、图像流第一趴：提示词优化[content][heading4]2.2、图像流第二趴：典型的文生图[content][heading3]3、最终的Bot制作以及预览和调试[content][heading3]4、至此图文短句的Bot就算是已经完成了。快行动起来吧。

工作流介绍

工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。当目标任务场景包含较多的步骤，且对输出结果的准确性、格式有严格要求时，适合配置工作流来实现。[heading1]功能概述[content]工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。例如，大语言模型LLM、自定义代码、判断逻辑等节点。工作流默认包含了Start节点和End节点。Start节点是工作流的起始节点，可以包含用户输入信息。End节点是工作流的末尾节点，用于返回工作流的运行结果。不同节点可能需要不同的输入参数，输入参数分为引用和输入两类。引用是指引用前面节点的参数值、输入则是支持设定自定义的参数值。扣子为你提供了以下基础节点，除此之外，你还可以添加插件节点或其他工作流。|节点名称|描述||-|-||LLM|大语言模型节点。使用输入参数和提示词生成处理结果。||Code|代码节点。通过IDE编写代码处理输入参数，并返回输出值。||Knowledge|知识库节点。根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。||Condition|if-else逻辑节点。用于设计工作流内的分支流程，满足设置条件则运行如果分支，否则运行否则分支。|

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2025-03-31
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2025-03-31
一句话阐述推理类模型的原理
推理类模型的原理主要包括以下方面： OpenAI 的推理模型通过强化学习进行训练，以执行复杂推理。此类模型在回答前会思考，能产生长链的思维过程。通过训练，它们学会优化思考过程、尝试不同策略并识别错误，从而遵循特定指南和模型政策，提供更有用的回答，避免产生不安全或不适当的内容。 例如 OpenAI o1 这样的推理模型基于链式思维，逐步推理问题的每个步骤来得到答案。 还有一些概率预测的快速反应模型，通过大量数据训练来快速预测可能的答案。
2025-03-18
一句话阐述ai agent的原理。
AI Agent 的原理主要包括以下几个方面： 1. 其核心通常是大型语言模型（LLM）或大模型。 2. 为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划这四个能力。 工具：如长期记忆，相当于给大模型一个数据库工具来记录重要信息。 记忆：提供长期记忆能力。 行动：将目标进行每一步的拆解，并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 规划：在大模型的 prompt 层做逻辑处理，如目标拆解。 3. 目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 4. 心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。 多重层次：从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。 功能模块：每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。 分布式智能：智能通过多个相互关联的 Agent 共同实现，提高系统的灵活性和鲁棒性。 5. AI Agent 包括 Chain（步骤，可接受输入变量并产生输出变量）、Router（通过判定让 Agent 走向不同的 Chain）、Tool（工具调用）等概念。同时，还需要 Responser Agent（主 agent，用于回复用户）、Background Agent（背景 agent，用于推进角色当前状态）、Daily Agent（每日 agent，用于生成剧本等）等不同类型的 Agent 协同工作。
2025-03-18
一句话阐述chatgpt的原理。
ChatGPT 的原理可以概括为以下几点： 1. 实质功能是词语接龙，即给定任意长的上文，它会用自己的模型生成下一个词，然后将生成的词与上文组合成新的上文，不断重复生成任意长的下文，此过程称为自回归生成。 2. 训练的主要目的不是记忆，而是学习以单字接龙的方式训练模型，让模型学习提问和回答的通用规律，以便在遇到未记忆过的提问时，能利用所学规律生成用户想要的回答，这种举一反三的目的也称为泛化。 3. 从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 4. 其神经网络由简单元素组成，基本操作是为每个新单词生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 5. 最终，ChatGPT 从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”，但结果非常类似于人类生成的文本，这表明人类语言及背后的思维模式结构比想象的更简单和具有“法律属性”。同时，ChatGPT 的基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型，人类生成语言时的许多方面与之相似。
2025-03-18
在办公领域，Deepseek如何进行效率提升，请详细进行原理及操作阐述，我要做成培训课程
以下是关于 DeepSeek 在办公领域提升效率的原理及操作阐述： 原理方面： 1. 强化学习和联网搜索能力改变信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。 2. 利用“专家混合”和“多头潜在注意力”技术，展现了高效的算力利用。 3. 其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。 操作方面： 1. 飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息，如批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单、便捷，普通人无需编程知识也能轻松使用。 2. 有手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 此外，DeepSeek R1 赏析分享会专为非技术人群设计，通俗易懂地介绍了 R1 和 V3 的技术亮点，深入探讨了业界的困惑与 DeepSeek 的解决方案。同时，也有相关文章通过虚构故事结合真实案例，讲述 AI 在日常工作中的效率提升作用，如分析意图、生成任务说明，并拆分复杂任务成结构化内容，强调最终成果需人工审核、拼接，并以人类主导全流程。
2025-02-25
学习AI怎么在工作中使用，提高工作效率，有必要从技术原理开始学习吗
学习 AI 在工作中使用以提高工作效率，不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议： 案例一：GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，能使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型，通过视觉理解技术识别网页元素，能执行点击和输入字符操作等，但目前存在一些功能尚未支持，如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二：对于教师来说，有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解其优势短板，学习写好提示词以获得高质量内容，并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具，帮助解决日常工作中的常见问题，提高工作效率。 建议：您可以根据自身工作的具体需求和特点，有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率，可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手，掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用，了解技术原理会有一定帮助。
2025-04-15
从最基本的原理开始讲
以下是为您从最基本的原理开始讲解的相关内容： 强化学习： 从最开始的 K 臂抽奖机器入手讲解了强化学习的基本原理，然后切入到 Qlearning 中学习如何使用 Q 表来进行强化学习，最后再借助神经网络将 Q 表替换成用函数来拟合计算 Q 值。 参考文章： https://lilianweng.github.io/posts/20180123multiarmedbandit/ https://yaoyaowd.medium.com/%E4%BB%8Ethompsonsampling%E5%88%B0%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%86%8D%E8%B0%88%E5%A4%9A%E8%87%82%E8%80%81%E8%99%8E%E6%9C%BA%E9%97%AE%E9%A2%9823a48953bd30 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 https://rl.qiwihui.com/zh_CN/latest/partI/index.html https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md https://hrl.boyuai.com/ http://zh.d2l.ai/ 苏格拉底辩证法及其第一性原理： 这里所说的“辩证法”，是一种通过提问和回答，深入挖掘、质疑和明确观念的艺术，是始于苏格拉底的、源头上的“辩证法”。这门艺术可通过一系列问题，不断挑战人们对世界的既定认知，揭示其中的矛盾和不足，从而引领人们学会自我反思并走向真理。把 AI 作为方法，就是要用辩证法以对话方式引导出 AI 被预训练的世界级的知识和推理能力，然后使其变成我们可以重复调用的“专家级团队”。既然先进的大语言模型是预训练的、以自然语言对话为交互的，又因为人们创造“概念”是为了对事物达成共识，并能更好地交流，所以我们就选择从对话开始，追本溯源，探索如何对话、如何训练对话能力及如何操纵概念——直达认知事物的第一性原理，然后再回到应用上来。 Stable Diffusion： 从艺术和美学的角度来看，扩散模型可以被理解为一种创作和表达过程，其中的元素通过互动和影响，形成一种动态的、有机的整体结构。 前向扩散过程是一个不断加噪声的过程。例如，在猫的图片中多次增加高斯噪声直至图片变成随机噪音矩阵。对于初始数据，设置 K 步的扩散步数，每一步增加一定的噪声，如果设置的 K 足够大，就能够将初始数据转化成随机噪音矩阵。扩散过程是固定的，由 Schedule 算法进行统筹控制。同时扩散过程也有一个重要的性质：可以基于初始数据 X0 和任意的扩散步数 Ki，采样得到对应的数据 Xi 。 反向扩散过程和前向扩散过程正好相反，是一个不断去噪的过程。将随机高斯噪声矩阵通过扩散模型的 Inference 过程，预测噪声并逐步去噪，最后生成一个小别墅的有效图片。其中每一步预测并去除的噪声分布，都需要扩散模型在训练中学习。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理，目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流，请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面： 1. 基于深度学习技术和机器学习算法：通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习：例如在生成文本时使用大语言模型，通过监督学习不断预测下一个词语，经过大量的数据训练，从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习：包括文本、音频和视频等多模式的内容，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为聊天机器人提供支持的大型语言模型（LLM）。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
LLM的原理
LLM（大语言模型）的工作原理如下： 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在 Transformer 中，会由 Attention 层对其加入更多信息补充，如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等，这些补充信息作为输入给到下一个 Attention 层，层与层之间，哪些信息补充、保留、传递，由模型自主学习，最终模型把海量数据以关系网形式“消化”并保留重要相关性。 形象地说，就像人阅读文章时的连贯性注意力过程，在阅读理解时，脑子里会消化吸收记忆，记忆的不是点状知识，而是网状经验。 大模型以词向量和 Transformer 模型学习海量知识，把知识作为向量空间中的关系网存储，接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。 观察大模型回复，是一个字一个字流式输出的，因为大模型确实在一个字一个字地推理生成内容。比如输入法输入联想，根据输入的单个字推测下一个字，加入上下文能帮助模型理解下一个字。但存在两个问题：一是全量数据计算算力吃不消，二是仅算字的概率易被不相干信息干扰，此时词向量机制和 Transformer 模型中的 Attention 自注意力机制解决了难题。 另外，RAG 对大语言模型的作用就像开卷考试对学生，事实性知识与 LLM 的推理能力相分离，被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中，分为参数化知识（模型训练中学习得到，隐式储存在神经网络权重中）和非参数化知识（存储在外部知识源，如向量数据库中）。
2025-03-25
如何一句话生成视频
要一句话生成视频，可参考以下步骤： 1. 进行英语文本句子切割：在【4】卡片 html 代码生成节点后面接一个代码节点，【输入】配置中参数名设为【input】，变量值选【2】卡片参数生成节点输出的【zhengwen】，代码填写相应内容，【输出】配置中参数名设为【juzi】，变量类型为【Array<String>】。 2. 逐句生成视频：在【7】英语文本句子切割节点后面加入批处理节点，【批处理设置】中的【并行运行数量】填 2（太高会报错，1 3 比较妥），【输入】配置中参数名设为【input】，变量值选【7】英语文本句子节点中输出的【juzi】。 3. 单句画面生成：批处理里面的第一个节点接图片生成节点，【比例】选 16:9，【输入】配置中参数名设为【juzi】，变量值选【8】逐句生成视频这个批处理节点的【input】，填写【提示词】。 4. 单句发音：在【9】单句画面生成节点后面接一个语音转文本节点，【输入】配置中参数名设为【text】，变量值选【8】逐句生成视频这个批处理节点的【input】。 5. 单句高亮 Html 代码：在【10】单句发音节点后面接一个大语言模型节点，【模型】选【豆包 1.5 pro 32k】，【输入】里面填参数名【juzi】，变量值为【8】逐句生成视频输入参数【input】，参数名【tupian】，变量值为【9】单句画面生成节点的输出参数【data】，参数名【html】，变量值为【4】卡片 Html 代码生成节点的输出参数，填写【系统提示词】和【用户提示词】。 6. Html 代码转图片：在【11】单句高亮 html 代码节点后面接 html 代码转图片节点（这个插件在【05】讲过），【输入】配置中参数名设为【htmlcontent】，变量值为【11】单句高亮 html 代码节点的输出参数【output】。 7. 单句视频生成：在【12】高亮 Html 代码转图片节点后面接视频和合成节点（这个插件在【06】讲过），【输入】配置中参数名设为【api_token】，变量值选【06】里面讲过的 api_token，参数名【img_url】，变量值选【12】高亮 Html 代码转图片节点输出的参数【imageUrl】，参数名【mp3_url】，变量值选【10】单句发音节点输出的参数【url】。
2025-04-01
一句话概括WaytoAGI是什么？
“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的致力于人工智能学习的中文开源知识库和社区平台。它为学习者提供了系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，内容包括 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，并提供丰富的学习资源，如文章、教程、工具推荐以及最新的行业资讯等。此外，还定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。其品牌 VI 融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性。同时，WaytoAGI 还孵化了离谱村这一千人共创项目，目标是大家一起用 AI 构建一个离谱世界。
2025-02-21
一句话向完全不了解AI的人介绍什么是AI，并且让他理解什么是AI
AI 是一种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的存在。对于不具备理工科背景的人来说，可以把它当成一个黑箱。它就像某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵或器灵，其生态位是似人而非人的。 AI 包含多种技术和概念，比如： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-17
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白，我已经学习了怎么编写prompt，接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
comfyui工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。
2025-04-14
需要做一个自动化出视频的工作流
以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 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，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，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。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。
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