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使用coze提取包含我指定的几个关键词的小红书内容数据进行汇总及分析

Answer

以下是关于使用 Coze 提取包含指定关键词的小红书内容数据进行汇总及分析的相关内容:

首先,在“一枚扣子:Coze 应用+多维表格的高速数据分析”中提到:

  1. 需求是根据博主链接获取笔记并自动写入多维表格,然后进行批量分析。
  2. 完成后端准备工作后,需找到博主地址,批量读取笔记并写入多维表格的 note_url 列。
  3. 打开 Coze 创建应用,可选择 PC 模式,需要几个参数如多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址。
  4. 设计读取博主笔记列表的工作流,包括创建应用、开发工作流等步骤。工作流实际上只有读取、转换、写入三步,开始节点设置三个参数,第二步需进行数据转换,添加代码节点,最后在插件市场选择多维表格插件并配置参数。

其次,在“舆情管理大师-汽车 bot 小队.pptx”中:

  1. 提到采集结果实时更新、智能总结链接内容、智能打分辅助判断等功能。
  2. 构建高效数据流转体系,包括数据入表、关键词库等。
  3. 任意关键词的工作流都适配,只需要调整 prompt。

最后,在“一枚扣子:2.0Coze 应用+多维表格+数据分析”中:

  1. 介绍了配置管理,通过用户变量保存设置用于其他工作流。
  2. 编排工作流,在开始节点添加变量接收 UI 输入的配置参数。
  3. 包括账号分析、关键词/赛道分析等工作流,基础工作流用于查询,同步数据工作流涉及代码节点。

综上所述,使用 Coze 提取小红书内容数据进行汇总及分析需要创建应用、配置参数、设计工作流,并结合多维表格等工具实现相关功能。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一枚扣子:Coze应用+多维表格的高速数据分析

现在,才到好玩的时候,因为我们不可能每次都去复制一个链接贴进去,我们的需求是:根据一个博主的链接,获取他的笔记,并全部自动写入到多维表格,多维表格再进行批量分析。在前面两步中,我们已经完成了后端的准备工作。那么,接下来我们只需要完成找到博主的地址,批量读取笔记,并写入多维表格的note_url列,即可。在我演示的应用中,这部分的UI比较复杂,因此,我们做一个简单版的:[heading4]创建应用[content]打开Coze,创建应用,可以选择PC模式。我们需要几个参数1.多维表格地址2.多维表格对应的数据表名3.小红书博主首页地址界面设计如下,三个输入框,一个按钮。[heading4]开发工作流[content]界面设计完,我们去设计一个读取博主笔记列表的工作流,切换到业务逻辑,新建工作流。工作流如下,实际上只有三步,读取、转换、写入。开始节点设置三个参数,分别代表多维表格地址,表名称,博主首页地址。也是对应了我们界面上的三个输入框。第一步就不讲了,与字段捷径里面的配置是一样的。只是要选读取作者笔记的插件。将开始节点的auth_link关联到userProfileUrl,即可。第二步的节点需要把数据转换为符合多维表格插件接收的数据格式。因此需要一个代码转换。添加一个代码节点,复制代码进去代码如下最后,在插件市场,搜索官方的多维表格插件然后,选择add_records,添加到工作流中。并分配配置参数,第一个参数,使用多维表格的url就行,第二个参数要使用我们代码转换后的数据,第三个参数一定要和你的表名称一致。结束节点,就不重要了。配置一个值就行。

舆情管理大师-汽车bot小队.pptx

采集结果实时更新智能总结链接内容智能打分辅助判断·关键信息一目了然·确保信息的时效性·快速响应与跟进提升效率·视频直转文字·提炼关键内容用于复审·简化人工筛选过程·大模型对每条舆情打分·直观看见:正面、负面、中立·实现自动化打标签构建高效数据流转体系数据入表丨Coze+办公工具关键词库Coze大模型多维表格单击此处添加文本市场前景丨一鱼多吃任意关键词,工作流都适配只需要调整prompt创作向:自媒体二创(小红书改写、公众号改写)审核向:用户口碑贴速审(批量上传口碑贴url,大模型审核)低成本实现业务舆情监控基层员工的AI办公效率工具可延展性可推广性B端真实需求:跨行业应用:采集N种玩法:单击此处添加文本ThanksLynk&Co舆情管理大师

一枚扣子:2.0Coze应用+多维表格+数据分析

配置管理,通过用户变量,来保存设置,用于给其他工作流使用。添加变量,设置启用编排工作流,赋值给变量,在开始节点,添加4个变量,用于接收UI上输入的配置参数。返回到UI部分,将工作流关联到“更新配置”按钮的事件上,并分别取4个输入框的值,传给工作流对应的4个参数。注意,要一一对应起来,不要弄错咯。[heading5]工作流-账号分析[content]基础工作流做一个基础的查询功能,用来确保正确读取信息,开始节点添加一个参数,user_link,用来接收界面上的输入地址,并传值给第二个节点。在第二个节点中(在插件商场找一个读取用户信息的小红书插件),然后选用户变量cookie赋值到第一个参数中,第二个参数用开始节点的参数,即可。数据同步工作流代码节点.格式化-同步博主信息到多维表格两个核心节点的代码:代码节点-笔记列表数据格式化同步博主与同步笔记的两个节点都只需要分别取参数传入即可。[heading5]工作流-关键词/赛道分析[content]基础工作流,查询关键词同步数据工作流代码节点,这两个代码节点都使用上面的同步多条的代码节点即可。最后参考,配置管理的界面,把按钮与工作流对应的调用关系设置好,即可。同步账号同步赛道

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2025-04-14
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2025-04-13
有没有提取小红书内容的AI
以下是为您找到的关于提取小红书内容的 AI 相关信息: 有一款名为“小红书文案专家”的 AI 工具,其功能价值在于:见过多个爆款文案,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,10 倍节约文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 一期产品功能: 1. 可以提取任何链接中的标题和内容。 2. 按照小红书平台文案风格,重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级中,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向,输出文案和配图。
2025-04-09
如何搭建小红书文案生成系统
搭建小红书文案生成系统可以参考以下步骤: 1. 规划阶段: 概括关键任务并制定策略,明确任务目标和实施方式。 将整体任务细分为易于管理的子任务,如生成爆款标题、生成配图、生成发布文案等,并确立它们之间的逻辑顺序和相互依赖关系。 为每个子任务规划具体的执行方案。 2. 利用自然语言构建 DSL 并还原工作流:可以通过口喷需求的方式,在 01 阶段辅助快速生成一个工作流程原型,然后再进行修改完善,降低用户上手门槛。 3. 参考成功案例:例如“小众打卡地”智能体,其搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库,通过文本模型组成搜索词进行搜索,从搜索到的网页链接中提取相关 url 并滤除需要安全认证的网站,提取小众地点输出和相关图片,最后进行文案输出。 总之,搭建小红书文案生成系统需要明确目标和子任务,选择合适的工作流构建方式,并参考成功经验。
2025-04-04
有没有什么AI工具,可以把收藏的小红书内容链接批量导出
以下是一些可能满足您需求的 AI 工具: 1. MediaCrawler:这是一款一键抓取工具,支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取。它集成了 IP 代理池,可防封,还支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。相关链接:https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20
2025-03-30
有没有aI工具可以把小红书收藏的内容帮我整理出来
以下是一些可以帮助您整理小红书收藏内容的 AI 工具: 1. Felo:这是一个浏览器插件,会自动调用您的小红书网页搜索获取笔记内容,然后引用小红书的笔记内容来回答您的问题。它输出的攻略详尽,使用结构化语言梳理路径,比直接看小红书博主的笔记更高效,因为能避免 emoji 和排版不清晰的干扰。 2. 点点 生活搜索助手:小红书自家推出的 AI 搜索产品,目前还在内测中。在微信小程序上搜索“点点 生活搜索助手”即可使用。它在回答问题时会插入相应图片,免去重新打开笔记看图片的麻烦。 3. 暂时未明确提及其他专门用于整理小红书收藏内容的工具,但您可以参考以下相关资源: 一些小红书优质科技内容案例,如: 关于字节火山 DeepSeek 系列 API 的获取及使用方法,您可以参考:
2025-03-30
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
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
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意,本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze,我应该怎么安排?
如果您想要系统学习 Coze,可以参考以下安排: 第一期共学回放 5 月 7 号() 大聪明分享|主题:Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号() 大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号() 艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号() 罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号() Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一,搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT:“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白,一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息: 一泽 Eze 的教程:可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)
2025-04-13
我要写论文,想看看知网有哪些关键词应该怎么样提问ai
以下是关于知网关键词提问以及相关 AI 应用的一些信息: 知网关键词提问: 对于论文写作,在知网中提问关键词时,可以参考以下方面:书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。 提问模板: 第一步:输入信息。向 ChatGPT 提供您要查询的书籍、报告或文件的详细信息,提供越详细,越能针对问题提供准确答案。例如:书籍:(书名)+(作者)+(出版日期)+(出版社);报告:(时间)+(主题);文件:(名称)。 第二步:提出问题。例如:这本书当中提到了关于 XXX 的哪些方面/原则/方法?根据 XXX 报告,XXX 行业的增长趋势是怎样的?请给我一个关于《XXX》报告的简要概括等。 AI 应用: 在图片生成方面,为了生成想要的图片,一般图片内容会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。生成图片时,主题描述可以包括场景、故事、物体、人物的细节和搭配等。设计风格可以通过找风格类的关键词参考或垫图/喂图让 AI 生成相应风格的图片。但一个大场景中有多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的搜索工具,具有以下应用场景: 帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,同时支持查看来源出处,参考价值高。 方便教育教师群体获取丰富的教学资源,自动生成教案和课题研究报告,提高教学内容的准备效率。 助力职场办公人群高效查找工作所需信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。 为学术研究人员提供深入的行业分析,通过 AI 技术整合和总结大量数据,形成有深度的研究报告。
2025-03-21
怎么学ai关键词
学习 AI 关键词可以从以下几个方面入手: 1. 主题描述: 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节和搭配。 对于场景中的人物,要进行独立描述,避免用一长串文字,将其拆分为多个部分,如“一个男孩、穿着红色盔甲、站在山顶”,这样更易接近想要的场景。但大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格: 设计师可能难以直接表达设计风格,可找风格类关键词参考或用垫图/喂图的方式,让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。 研究特定材质如玻璃、透明塑料、霓虹色彩等的关键词,某些情况下可能需要加入设计师风格,单纯控制材质较难达到要求。 3. 视频镜头: 例如黑白镜头,提示词可为“黑白镜头,展示一个老街区的复古场景,增强怀旧感”。 特写镜头,如“特写镜头展示一双男性眼睛”。 微距镜头,如“微距镜头,超近距离拍摄一个蚂蚁的触角,背景虚化,增强画面的细腻感和真实感”。 掌握并理解提示词中的核心关键词并不困难,只要方法正确,就能独立还原并创新创作过程。大家可以一起收集和测试适用 AI 绘画提示词中的核心关键词,根据关键词做创意,收录不错的作品。
2025-03-10
请以轨道式、巡检机器人为关键词查找国外文献十五篇,要求这些文献真实可靠并且有一定的影响力,同时附上原文链接
很抱歉,目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找: 1. 学术数据库,如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。
2025-03-06
sd的关键词可以用中文吗
在 Stable Diffusion 中,通常只能识别英语关键词。但不用担心,您可以直接使用翻译工具将中文关键词翻译成英语后输入。比如,若您想生成一个漂亮的小姐姐站在大街上,可以写成“1 girl, beautiful, standing, street”这样的形式。输入关键词时,常用一个个单词并用英文状态下的逗号隔开。不过,对于中文字体的处理,也有一些方法,如将中文字做成白底黑字存成图片样式,再使用文生图的方式等。在输入关键词时,还可以先写一些提升照片质量的词语,使生成的照片更加精致。
2025-03-06
可以反推关键词的AI
以下是关于可以反推关键词的 AI 的相关内容: 在 Midjourney 中,AI 以半抽象方式解析提示,更倾向处理整体概念。获得理想结果的关键在于具体性,可从简单提示或参数修改开始逐步调整。此外,还可通过反推关键词来解析,方法如下: 1. 初始提示:例如“Prompt:A banana is floating in the airv 6.1 提示:一个香蕉漂浮在空中v 6.1”,查看生成结果,若不错但缺乏特定艺术方向,可进一步迭代优化。 2. 优化描述:如“Prompt:Banana shaped hologram of molten liquid metal,floating in air,isolated on a lilac background,minimalist design,vector illustration,high resolution photographyv 6.1 提示:香蕉形态的液态金属全息图,漂浮在空气中,在淡紫色背景上,极简设计,矢量插图,高分辨率摄影v 6.1”。 在 StableDiffusion 中,图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口,可通过图片反推提示词。例如,随便一张照片拖入后,文本输入框旁有两个反推提示词的按钮:CLIP 可反推出完整含义的句子;DeepBooru 可反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵,需手动补充信息。 在使用 AI 生成图片时,若想让生成的图片更可控,可利用 seed 参数反向生成。Midjourney 会用种子号绘图,默认随机,可使用Seed 或same eseed 参数指定相同种子号和提示符以产生类似结尾图片。例如“caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8kseed 8888”,能保证每次生成相同的图,还可反向利用此特性对已确定的效果图进行微调。
2025-02-26
我想通过在sciencedirect上输入关键词后,让AI帮助我整理该词条下文献的内容,输出当今的研究现状、现存问题、解决方法
目前在 ScienceDirect 上,还没有直接通过输入关键词让 AI 为您整理文献内容并输出研究现状、现存问题及解决方法的成熟功能。但您可以利用一些 AI 工具,如文献分析类的软件,先将从 ScienceDirect 下载的文献导入其中,然后让其协助您进行分析和总结。不过,在使用任何工具时,都需要您自己对结果进行评估和筛选,以确保准确性和可靠性。
2025-02-25
使用coze提取小红书数据进行汇总及分析
以下是关于使用 Coze 提取小红书数据进行汇总及分析的相关内容: 一、使用 Coze 应用与多维表格结合 1. 准备工作 完成后端准备工作。 2. 创建应用 打开 Coze,创建应用,可选择 PC 模式。 需要几个参数:多维表格地址、多维表格对应的数据表名、小红书博主首页地址。 界面设计为三个输入框和一个按钮。 3. 开发工作流 设计读取博主笔记列表的工作流,切换到业务逻辑,新建工作流。 工作流包括读取、转换、写入三步。 开始节点设置三个参数,分别代表多维表格地址、表名称、博主首页地址。 第一步选读取作者笔记的插件,将开始节点的 auth_link 关联到 userProfileUrl。 第二步的节点需要把数据转换为符合多维表格插件接收的数据格式,添加代码转换节点并复制代码。 在插件市场搜索官方的多维表格插件,选择 add_records 并分配配置参数。 结束节点配置一个值。 二、使用 Coze 智能体(字段捷径)获取笔记+评论信息 1. 创建智能体 使用单 Agent 对话流模式。 2. 编排对话流 点击创建新的对话流并与智能体关联。 配置两个小红书插件,在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie,note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理。 3. 测试 找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 回到智能体的编排页面进行测试,确保对话流执行成功。 4. 发布 点击发布,选择多维表格,然后进行配置。 输出类型选文本,输入类型选字段选择器。 完善上架信息,填写表格,选择发布范围。 三、总结 1. 仿写分析的操作与问题处理 新增仿写表,确定字段。 执行仿写动作。 设置字段与评级。 添加智能标签。 处理数据错误。 2. AI 相关内容的分享与讲解 数据提取分析。 潜力笔记判断。 爆款笔记仿写。 3. 社区资源获取 相关文档、代码、教程放在社区,可通过 3W 点 vtwoagi.com 直达飞书知识库,关注公众号找小伙伴获取进群二维码。 4. 活动消息介绍 扣子老师的开发版与硬件结合活动,3 月 22 号或 23 号将在另一城市举办,消息后续发给大家。
2025-03-25
AI如何结合业务数据,输出一些汇总表格?
AI 结合业务数据输出汇总表格通常需要以下步骤: 1. 数据收集与整理:首先,需要收集相关的业务数据,并对其进行清洗和预处理,以确保数据的质量和一致性。 2. 选择合适的 AI 技术和工具:根据数据特点和业务需求,选择适合的 AI 算法和工具,如机器学习中的分类、回归算法,或者数据挖掘工具等。 3. 数据建模:运用选定的 AI 技术对数据进行建模,建立能够分析和处理数据的模型。 4. 训练模型:使用预处理后的数据对模型进行训练,不断优化模型的参数,以提高模型的准确性和性能。 5. 数据应用与输出:将训练好的模型应用于新的数据,生成分析结果,并将结果以汇总表格的形式进行输出。 在实际操作中,还需要注意数据的安全性和隐私保护,以及对模型结果的评估和验证,确保输出的汇总表格准确、有用且符合业务需求。
2025-03-14
语音转文本,能识别不同人声,并将文本进行总结汇总,行程纪要或思维导图等
以下是为您提供的相关信息: ElevenLabs 发布了全球最精准的语音转文字模型 Scribe,它支持 99 种语言,语音转录准确率超越 Gemini 2.0 和 OpenAI Whisper v3,可识别 32 个不同说话者,并标记笑声、鼓掌等非语言元素,提供单词级时间戳,方便字幕同步和音频编辑,输出结构化 JSON,便于开发者集成。相关链接: 另外,为您推荐以下在线 TTS 工具: 1. Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化,并能够根据上下文调整表达方式。 2. Speechify:https://speechify.com/ ,Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具,使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用,可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务,它赋予应用程序能力,让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外,它还提供了自定义的语音模型,这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 4. Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用,非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-07
AI工具汇总
以下是一些常见的 AI 工具汇总: 创作方面: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 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 市场营销 相关资讯: Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具,选出访问量最大的 50 个工具,共产生超过 240 亿次访问量,ChatGPT 独占 140 亿流量,占 60%,AI 行业每月增长 2.363 亿访问量,50 个工具增长率达 10.7 倍。 AI 用户的地理分布方面,美国领先,印度和东南亚国家紧随其后,中国 AI 用户未进前 20,可能因本土工具和监管环境,欧洲合计 39 亿访问量,占 16.21%。 MotionGPT 发布,这是多模态运动语言模型,可以通过文字聊天生成逼真的人体运动,并发布了演示视频。 多邻国因 AI 翻译能力解雇大量翻译合同工,前员工证实被解雇,剩余人员审查 AI 内容。 Radishes 是开源无版权音乐平台,支持 Windows、macOS、Linux 和 Web,功能包括音乐搜索、下载、每日歌单推荐等。
2025-02-23
汇总一下现在的大语言模型都有哪些,国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总: 国外大语言模型: GPT4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型: 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火:目前体验效果较好。 悟道・天鹰(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外,国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15