12个精选prompt框架

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了的说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 另外，在潘帅分享的法律人如何用好 AI—Prompt 篇中，也提到了 Prompt 的建议框架及格式，如 CRISPE 框架： 能力与角色（Capacity and Role）：比如您希望它的角色和能力，如您是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 洞察（Insight）：提供背景信息和上下文，比如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 陈述（Statement）：您希望 AI 做什么，比如直接明确期望 AI 完成的任务是什么。 个性（Personality）：您希望 AI 以什么风格或方式回答您。 举例：以合同纠纷案件为例，要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。

对于 Java 程序员将 AI 结合到 K12 教育公司的业务中，以下是一些可能的方向和建议： 首先，可以考虑利用自然语言处理技术来改善学生与学习平台的交互体验。例如，开发智能客服，能够自动回答学生和家长常见的问题，提高服务效率。 其次，通过机器学习算法对学生的学习数据进行分析，从而实现个性化的学习推荐。比如根据学生的学习进度、成绩、学习习惯等因素，为他们推荐适合的课程、练习和学习资源。 另外，运用图像识别技术来辅助教学材料的制作和评估。例如，自动识别和批改学生的手写作业、试卷等。 还可以开发智能辅导系统，为学生提供实时的学习指导和答疑服务。 最后，利用语音识别和合成技术，打造有声读物、语音教学等功能，丰富教学形式。 但在将 AI 引入业务的过程中，需要注意数据的安全性和合法性，以及确保技术的可靠性和稳定性。同时，要充分考虑教育的特点和学生的需求，以实现有效的融合和应用。

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。

对于为小学生设计一门 12 集的人工智能视频课，以下是我的设计思路： 第一集：《走进神奇的 AI 世界》 介绍什么是人工智能，通过有趣的例子展示 AI 在日常生活中的应用，激发学生的兴趣。 第二集：《AI 的历史之旅》 讲述人工智能的发展历程，从早期的概念到现代的突破。 第三集：《AI 如何理解我们》 讲解 AI 是如何处理和理解人类输入的信息，如语言、图像等。 第四集：《智能机器人小伙伴》 介绍机器人如何通过 AI 技术实现各种功能和动作。 第五集：《AI 在游戏中的魔法》 展示 AI 在游戏中的应用，如游戏角色的智能行为。 第六集：《AI 与医疗保健》 讲述 AI 在医疗领域的作用，如疾病诊断、医疗影像分析等。 第七集：《AI 与交通出行》 介绍 AI 如何改善交通状况，如智能交通系统。 第八集：《AI 与教育的碰撞》 探讨 AI 在教育中的应用，如个性化学习、智能辅导。 第九集：《AI 绘画的奇妙世界》 让学生了解 AI 绘画的原理和创作过程。 第十集：《AI 音乐的旋律》 介绍 AI 在音乐创作和演奏方面的应用。 第十一集：《AI 的未来展望》 一起畅想未来 AI 可能带来的更多变化和创新。 第十二集：《我和 AI 的故事》 鼓励学生分享自己对 AI 的理解和想象，总结课程内容。 在每一集的设计中，都会采用生动有趣的动画、简单易懂的案例和互动环节，让小学生能够轻松理解和参与。

在 2025 年 2 月 12 日，您可以通过以下方式快速、稳定地使用 DeepSeek R1： PPIO 派欧云（https://ppinfra.com/modelapi/product/llmapi?utm_medium=article&utm_source=WayToAGI）：提供满血版全版本的 DeepSeekR1，输入价格为￥4/百万 tokens，输出价格为￥16/百万 tokens。有开发者福利，新注册立得 500 万 tokens（关注 PPIO 公众号回“deepseek”再领 1 亿），初创企业认证有 10 万算力补贴。产品服务特点为服务稳定性 99.9%，保持 0 故障，与 DeepSeek 官方同价，客户支持通道 10 分钟响应。 百度智能云：DeepSeekR1 限时免费，配额 1000RPM/10000TPM，无调用 tokens 上限。本模型将于 2025 年 2 月 19 日 00:00 起正式商用计费，输入价格 0.002 元/千 tokens，输出价格 0.008 元/千 tokens，有在线体验。 硅基流动：DeepSeekR1 输入价格为￥4/M Tokens，输出价格为￥16/M Tokens，有在线体验。2025 年 2 月 6 日起，未实名用户每日最多请求此模型 100 次。 此外，在 2 月 12 日，还有以下相关内容： 《》，来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 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。 《》Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数直观展现 AI 如何融入现代经济的各类实际任务，并从职业（occupation）和具体工作任务（task）两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 《》DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。

以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org

以下是为您精选的一些 Prompt 网站： 文本类 Prompt 网站： Learning Prompt：授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney。网站地址： FlowGPT：国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快。网站地址： ChatGPT Shortcut：ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出。网站地址： ClickPrompt：轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享。网站地址： Prompt Extend：让 AI 帮你自动拓展 Prompt。网站地址： PromptPerfect：帮你自动优化提示词，你可以看到优化前后的对比。网站地址： PromptKnit：The best playground for prompt designers。网站地址： PromptPort（支持中文）：AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt。网站地址： Prompt Engineering Guide：GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南。基于对大语言模型的浓厚兴趣，我们编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。网站地址： 图像类 Prompt 网站： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器。网站地址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器。网站地址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 promot 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分。网站地址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney。网站地址： img2prompt：根据图片提取 Prompt。网站地址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板。网站地址： NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器。网站地址： 魔咒百科词典：魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器。网站地址： KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts。网站地址： Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词。网站地址： OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便你快速可视化生成自己的绘画提示词。网站地址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用。网站地址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器。网站地址： AiTuts Prompt：AiTuts Prompt 是一个精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供你选择。网站地址： AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词。网站地址： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库。网站地址：

以下为一些 Prompt 工具相关的网站： 图像类 Prompt 网站： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 promot 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney，网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt，网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，网址： promptoMANIA：AI 艺术提示词生成器，网址： pictionAIry：玩游戏也能练习 Prompt 书写，网址： NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器，网址： 魔咒百科词典：魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器，网址： KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts，网址： Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，网址： OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便你快速可视化生成自己的绘画提示词，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： AiTuts Prompt：AiTuts Prompt 是一个精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供你选择，网址： AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，网址： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： 示例是提高 Claude 性能并引导其生成您期望输出的最强大工具之一。通过在提示中提供一些精心制作的示例，您可以显著提高 Claude 响应的准确性、一致性和质量。这种技术特别适用于需要高度详细或需要结构化输出或遵守特定格式的任务。这种技术也被称为少拍提示（如果只提供一个示例，则称为一拍提示）。

以下是关于写作 prompt 的相关知识： 写 prompt 是决定 AI 模型如何理解并生成文本的关键步骤。一个好的 prompt 能帮助模型更好地理解任务要求，生成更符合预期的文本。编写 prompt 有以下建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：若有特定期望结果，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，过多信息可能使模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需多次迭代。 此外，对于使用 GPT 模仿创作内容，我们的目标是找到教 GPT 创作的方法论，将其和示例写到 prompt 中。最快的方法是改写大佬写好的 prompt，比如 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3。若之前未写过结构化的 prompt，推荐打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 。 在海螺 AI 中，Prompt 精确公式适用于对镜头运动或画面呈现有明确需求、需要更专业视频输出的用户，准确细致的 Prompt 能提供更准确、具美感的视频画面；基础公式适用于对视频镜头呈现无明确需求或期待用 AI 视频激发创作灵感的朋友，自由的 Prompt 可获得更具想象力的画面。Prompt 基础公式为：要创建的主要表现物+场景空间+运动/变化。主要表现物是视频核心信息，场景空间描述周围环境，运动/变化描述主要表现物在视频中的状态。镜头运动可限定画面呈现方式，美感氛围感可对画面视觉风格和氛围感进行限定。 上述两类 Prompt 公式并非严格使用准则，总体来说，更精确和丰富的表达分别能带来更准确的视频信息呈现和更好的生成效果。

以下是关于优化提示词（Prompt）的全面指导： 一、优化方法 1. 明确具体的描述 使用更具体、细节的词语和短语来描述您想要表达的内容，避免使用过于笼统的词语，以便 AI 能准确理解您的需求。 2. 添加视觉参考 在 Prompt 中插入相关的图片参考，可显著提高 AI 理解您的意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感 根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩，让 AI 能生成出期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合 尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 5. 增加约束条件 为避免 AI 产生意料之外的输出，可以在 Prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt 将复杂的需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例 研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴其中的写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化 通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 二、在星流一站式 AI 设计工具中的应用 1. 提示词输入 在 prompt 输入框中您可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 2. 提示词的定义 提示词用于描绘您想生成的画面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 3. 写好提示词的要点 内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 三、相关 Prompt 网站 1. 文本类 Prompt 网站 Learning Prompt：授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney，网址： FlowGPT：国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快，网址： ChatGPT Shortcut：ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出，网址： ClickPrompt：轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享，网址： Prompt Extend：让 AI 帮您自动拓展 Prompt，网址： PromptPerfect：帮您自动优化提示词，您可以看到优化前后的对比，网址： PromptKnit：The best playground for prompt designers，网址： PromptPort（支持中文）：AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt，网址： Prompt Engineering Guide：GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具，网址： 总之，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界。保持开放的思维尝试创新的描述方式也很有帮助。

以下是关于如何学习 Prompt 的详细指导： 一、准备工作 首先，您需要有一个大模型帐号，并熟悉与它们对话的方式。以下为您推荐一些可用的平台： 1. ChatGPT4（性能最强） 2. 国产平替： 二、学习资料 1. 必看 OpenAI 的官方文档： 同时，还有中文精度版的官方 Cookbook 可供参考： 三、网站资源 以下是一些精选的 Prompt 相关网站： |站点名|网站介绍|地址|附件| ||||| |Learning Prompt|授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney||| |FlowGPT|国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快||| |ChatGPT Shortcut|ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出||| |ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享||| |Prompt Extend|让 AI 帮你自动拓展 Prompt||| |PromptPerfect|帮你自动优化提示词，你可以看到优化前后的对比||| |PromptKnit|The best playground for prompt designers||| |PromptPort（支持中文）|AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt||| |Prompt Engineering Guide|GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。||| 四、学习建议 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供了上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的关于 AI 写小说 prompt 的相关内容： 1. 一位 17 岁高中生创作的神级 Prompt 强化了 Claude，使其写出了精彩的短篇小说。这篇小说以几封信串起故事，给人带来震撼，让人感受到了 AI 思考力量的强大。 2. 画小二团队在创作《李清照》AI 视频时，对于故事创作的 Prompt 包括：标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏和其它等方面。按照特定模板生成穿越故事的 Prompt 并填充内容，分章节生成小说目录。 3. GPT4 + DALL E 驱动的修仙模拟器游戏的设计思路包括构建游戏故事主线、生成游戏场景 prompt 并调用 Dalle3 绘图，同时要注意与 Dalle 协调以及 prompt 的更新。目前正在进行的理想包括制作 galgame、小程序海龟汤以及梳理 AI 写小说的方法论。该游戏由 EmbraceAGI 开源社区管理，与 LangGPT 为姊妹项目。

以下是为您提供的让 AI 根据论文框架写论文的相关指导： 1. 提供详细的背景信息：如您的个人经历、研究主题等，类似于“我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年……”这样具体且全面的描述。 2. 结构化组织内容：使用编号、子标题和列表来使论文条理清晰，例如规定概述内容解读结语的结构，或者分标题阐述不同部分。 3. 明确文章结构：包括开门见山且能引起目标群体悬念的标题，说清楚要解决的问题及背景、可能导致的损失的第一部分，以案例引入的第二部分，对案例进一步分析的第三部分，以及给出具体操作建议的第四部分。 4. 丰富细化内容：先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，然后一段一段进行细节描写，可采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，确保内容具体且前后一致。 5. 注意语言风格：可以自己定义，也可以根据文章生成对应语言风格关键词让 AI 遵循。 6. 遵循相关要求：比如某些比赛对作品的字数、修改限制等。 需要注意的是，虽然可以利用 AI 辅助写作，但并非提倡这是道德的使用方式。同时，如果是接收方，最好为组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。

很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。

RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。

以下是为您提供的关于让 AI 帮助提供论文框架的相关信息： 在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，为您提供了多方面的辅助。以下是一些常用的工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 AI 文章排版工具方面，以下是一些流行的选择： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 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，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 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您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，LaTeX 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 同时，要始终明确 AI 是辅助手段。例如写论文时，可用 AI 校对格式、润色语法，但选题、新见解、论证框架等核心创作环节要自己完成。在工作中，用 AI 汇总数据、生成报告初稿，但商业决策要自己分析定夺。可以采用在 AI 互动中主动思考、利用 AI 检查漏洞等方法，避免让 AI 替代我们的思考能力。

即梦提示词的描述结构框架主要包括以下方面： 1. 提示词基础架构： 主体/场景 场景描述 环境描述 艺术风格/媒介 调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述。 避免模糊的术语表达，尽可能准确。 使用更加流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化的叙述。 丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 提示词与画面联想程度的说明： 以单帧图像为例介绍提示词与画面联想的关系。 基础词示例：玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE。 适度联想扩充：花园里（具体的位置描述）的透明（材质描述）玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE，周围满是盛开的鲜花（具体的位置描述/环境描述），和煦的阳光洒满整个花园（环境描述），Claude Monet（艺术家风格），印象派风格（艺术流派风格）。 联想关键点： 具体详实的位置描述/环境描述：笼统来讲就是在进行构图，可以帮助构建画面的基本呈现效果。 艺术风格描述：进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 此外，结构化提示词框架还包括： 1. 标识符：如 、<> 等符号（、 也是），依次标识标题、变量，控制内容层级，用于标识层次结构。 2. 属性词：如 Role、Profile、Initialization 等等，包含语义，是对模块下内容的总结和提示，用于标识语义结构。 您可以把结构化提示词框架当做提示词的八股文标准，在不了解如何开始进行提示词设计的时候，当做一个通用的标准格式来使用。结构化提示词的概念在行业内应用广泛且成熟度较高，您可以在即刻、知识星球、知乎等很多地方看到优秀的类型案例。例如以下案例： 关于结构化提示词的理论感兴趣想要进一步了解更多信息的朋友，推荐大家阅读李继刚和云中江树的详细理论原文： 结构化语法提示词示例：可以在 AGI 的下列板块看到非常多优秀的结构化 Prompt 示例。

以下是为您精选的一些 AI 提示词相关的网站和资源： 图像类 Prompt 网站： ：AI 艺术提示词生成器。 ：玩游戏也能练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器， 。 魔咒百科词典：魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器， 。 KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts， 。 Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词， 。 AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词， 。 提示词相关教程和资源： 拘灵遣将：关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事，提到要接受 AI 的“不稳定性”，将提示词设计为相对完善的“谈话方案”，成果在对话中产生。 SD 新手入门图文教程中的提示词模板： Majinai： 。 词图： 。 Black Lily： 。 Danbooru 标签超市： 。 魔咒百科词典： 。 AI 词汇加速器： 。 NovelAI 魔导书： 。 鳖哲法典： 。 Danbooru tag： 。 AIBooru： 。

以下是 12 个精选的 Prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 在律师如何写出好的 Prompt 方面： 1. Prompt 指的是给人工智能（AI）系统提供的信息或者问题，用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。对于 AI 来说，一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解您的需求，并给出更相关、更有用的回答。 2. Prompt 的建议框架及格式： CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：比如您希望它的角色是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，比如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，比如要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality（个性）：您希望 AI 以什么风格或方式回答您。 Experiment（举例）。

以下是为您精选的 12 个提示词框架： 1. 课件:Prompt（提示词）的道和术 三板斧： 分配角色 给出示例（fewshots） 思维链（ChainofThought） 2. 1 月 26 日社区动态速览 Deepseek 提示词框架 四大模块：任务目的（Purpose）、计划规则（Planning Rules）、格式规则（Format Rules）、输出说明（Output）。 Anthropic 的“计算机使用”模型 Claude 的新能力：可识别屏幕截图，计算光标像素坐标并执行点击、滚动等操作。 OpenAI Operator 工作机制 原理：利用虚拟主机+Chrome 浏览器+CUA 实现网页实时操控，能执行复杂导航任务。 开源项目 Browser Use

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，以便大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力和特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。