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总结大量文字的工具

Answer

以下是关于总结大量文字的工具的相关内容:

  • 在当今世界,大型语言模型可用于概括文本,如在 Chat GPT 网络界面中可完成此工作。对于电子商务网站的产品评论,可通过特定提示生成 30 个单词以内的简短摘要,包括 4.1 文字总结、4.2 针对某种信息总结、4.3 尝试“提取”而不是“总结”、4.4 针对多项信息总结等方面。
  • 一些 GPTs 应用可实现相关功能,如 Flow Speed Typist 用于重写混乱文字,AnalyzePaper 用于分析研究论文,GPT Detector 用于识别 AI 生成文本,Math Solver 用于解决数学问题,editGPT 用于校对编辑内容,You Tube Summarizer 用于获取 YouTube 视频摘要等。
  • 除聊天内容外,AI 还能总结各种文章(不超过 2 万字),可直接复制粘贴给 GPTs 进行总结。对于 B 站视频,若有字幕,可通过安装油猴脚本提取字幕,再发给 AI 执行内容总结任务。总结完视频内容后,还可继续向 AI 提问或探讨。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

4.总结类应用

在当今的世界中,有如此多的文本存在,几乎没有人有足够的时间阅读我们希望有时间阅读的所有文本。因此,我看到大型语言模型最令人兴奋的应用之一是使用它来概括文本。这是我看到多个团队正在将其内置到多个软件应用程序中的事情。你可以在Chat GPT网络界面中完成这项工作。我经常会这样做来总结文章,这样我就可以阅读更多文章的内容,而不仅仅是以前能读的那么少。如果你想以更加机械化的方式实现这一点,你可以在这节课中看到如何做到这一点。所以,让我们深入了解代码,看看你如何使用它来总结文本。因此,让我们从与之前相同的入门代码开始,导入OpenAI,加载API密钥,以及这个getCompletion助手函数。我将使用一个运行示例,即对该产品评论进行摘要的任务。我得到了这个熊猫毛绒玩具作为女儿生日礼物,她非常喜欢并且带它到处走等等。如果你正在构建一个电子商务网站并且有大量的评论,那么一个可以总结冗长评论的工具可以让你很快地浏览更多的评论,以更好地了解所有客户的想法。因此,这是一个产生摘要的提示。你的任务是从电子商务网站的产品评论中生成一个简短的摘要,并在30个单词以内对评论进行总结等等。[heading2]4.1文字总结[heading2]4.2针对某种信息总结[heading2]4.3尝试“提取”而不是“总结”[heading2]4.4针对多项信息总结

GPTs 教程及案例拆解

|GPTs名称|分类|简介|直达链接|访问量|流量占比|Logo|TOP20||-|-|-|-|-|-|-|-||Flow Speed Typist|文本|尽可能快地打字。或者粘贴一些写得不好的文字。我会以适当的方式重写混乱的内容。|[https://chat.openai.com/g/g-12ZUJ6puA-flow-speed-typist](https://chat.openai.com/g/g-12ZUJ6puA-flow-speed-typist)||||||AnalyzePaper|研究|接收研究论文或文章,分析其主张、研究质量和结果置信度,并提供易于理解的摘要。|[https://chat.openai.com/g/g-WIlexDAW5-analyzepaper](https://chat.openai.com/g/g-WIlexDAW5-analyzepaper)||||||GPT Detector|文本,效率工具|ChatGPT Detector可以识别由各种大型语言模型(包括ChatGPT、Bard和GPT-4)生成的AI生成文本。它快速且易于使用!|[https://chat.openai.com/g/g-wxGvX1Q5P-gpt-detector](https://chat.openai.com/g/g-wxGvX1Q5P-gpt-detector)||||||Math Solver|教育|高级数学求解器提供分步解决方案,由StudyX超过7500万个经过验证的全主题社区答案和增强的网页浏览提供支持。|[https://chat.openai.com/g/g-9YeZz6m6k-math-solver](https://chat.openai.com/g/g-9YeZz6m6k-math-solver)||||||editGPT|文本|校对、编辑和跟踪内容的更改。与editGPT浏览器扩展一起使用。|[https://chat.openai.com/g/g-zpuYfzV7k-editgpt](https://chat.openai.com/g/g-zpuYfzV7k-editgpt)||||||You Tube Summarizer|效率工具,视频|获取YouTube视频的摘要|[https://chat.openai.com/g/g-nv7yQCb53-you-tube-summarizer](https://chat.openai.com/g/g-nv7yQCb53-you-tube-summarizer)|||||

夙愿:AI 快速总结群聊消息

除了聊天内容之外,我们还能让AI总结整理各种文章(文章不超过2w字,否则就超出token了)例如,我复制了我的一篇文章给它总结:打开后直接全选复制全文,然后粘贴发送给GPTs,它就开始总结了,很方便,GPT4它能识别出哪些部分属于重点内容。[heading3]2、B站视频[content]你可能会疑惑,GPT不是无法处理视频内容吗,这是怎么做到的?答案是视频字幕。我用这个视频举例:https://www.bilibili.com/video/BV1VL411U7MU/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=e05ea46c768d112737bc19e721da8967打开这个视频,如果你能在视频栏下面有一个字幕按钮,说明这个视频作者已经上传了字幕或者后台适配了AI字幕。那我们把这些字幕弄下来,再发给AI执行内容总结任务,是不是就达到了总结视频的效果?是的,目前大部分用AI总结视频的工具/插件/应用都是这么干的。那接下来的卡点就是,怎么把字幕文字内容给提取出来,用语音转文字?不,效率太低了。像这种有字幕的视频,我们可以装一个油猴脚本:[Bilibili CC字幕工具](https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/378513-bilibili-cc%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%B7%A5%E5%85%B7)安装之后,刷新浏览器,点击字幕,你会看到多出一个“下载”按钮点击下载按钮,会弹出下面这个窗口,你可以选择多种字幕格式,带时间的或者不带时间的:接下来,还是老办法,将字文字内容全选复制发送给GPTs即可。当然,总结完视频内容之后你继续向AI提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。

Others are asking
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
音频总结的AI有哪些
以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容: 在智能纪要方面,AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有相关版块、挑战、分享会和教程,可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术,常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面,如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结(https://b.jimmylv.cn/)、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具(https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/)、summarize.tech:AIpowered video summaries(https://www.summarize.tech/)。 在生成式 AI 季度数据报告中,会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加,Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月,赛道月访问总量有变化,如 2023 年 4 月约 1314.6 万,2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据,如 23 年 4 月访问量 Top10 等。
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
我现在想做一个总结我每日复盘的智能体
以下是关于创建总结每日复盘智能体的相关信息: 智普工作流功能及创建流程: 新用户资源包:新用户有 1 元及 5 元的资源包可供购买,能满足使用需求。 工作流功能:具备文章、文件、网页总结,生成图片、视频和文字版日报等功能,通过意图识别跳转节点,使用多个 agent。 工作流创建:在控制台的自动体中心,右键创建智能体,可选择对话型或文本型,对话型多用于多 agent 协作等场景,创建后在空旷画布的左下角添加节点,节点包括 agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等,agent 通过跳入跳出条件与其他节点交互,LM 通过工作流连线执行功能。 文档获取:文档可在 vtoagi.com 首页的 banner 获取,飞书群也可获取。 版本选择:接入微信时,有云服务器和本地电脑两种版本,可按需选择。 关于姿谱清流工作流及模型配置的讨论: 工作流节点与 agent:工作流中节点和 agent 的连接方式,agent 具有意图识别和跳出条件,可实现任务跳转,所有 agent 平级可互相跳转。 文本存储问题:姿谱清流本身无存储功能,需依靠其他笔记工具存储执行完的文本。 模型配置与调试:介绍了姿谱清流中角色扮演模型的配置方法,包括角色名称、背景、人格等设置,以及单节点调试功能和用户配置。 意图识别与冲突:意图配置冲突可能导致识别错误和乱跳,识别准确率相对较准。 多智能体的记忆:多智能体之间存在记忆,后续会讲到相关参数的使用。 在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。
2025-04-10
我想寻找一个AI模型,能快速读懂视频,并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站: 百炼大模型平台:其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,可生成爆款文案,还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等,Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用,但生成过程较缓慢。 应用场景:包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力,AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印,其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用:有开源地址,可下载到本地,配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景,运行项目需特定 Python 包和依赖,可新建应用获取 appid,拍照时需设置 API key。 此外,关于 AI 技术原理与框架的相关知识: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是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。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,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),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑: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,无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
图片提取文字
以下是关于图片提取文字的相关信息: 大模型招投标文件关键数据提取方案:输入模块设计用于处理各种格式的文档输入,包括 PDF、Word、Excel、网页等,转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持,对于图片,可以借助 OCR 工具进行文本提取,如开放平台工具:。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课:多模态技术可以从图像中提取文本,使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情,识别物体、场景,甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得:实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。零代码版本选择 Coze 平台,主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用,以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。
2025-04-15
文字转语音
以下是关于文字转语音的相关内容: DubbingX2.0.3: 界面与国内版相同,使用了沉浸式翻译功能,可能看起来较乱。 第一个选项是文字转语音,与国内版相同,不做重复演示。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”: 上传语音(想克隆的声音原始文件)。 给声音命名,方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项,点击转变即可生成。 注意:原音频若有背景音乐,最好在剪影中去除,以使生成的音色模型效果更好、更纯净。 Hedra: 可以直接文字转语音,目前有 6 个语音。 也可以直接上传音频。
2025-04-11
图片文字转文档
图片文字转文档可以通过以下方式实现: coze 插件中的 OCR 插件: 插件名称:OCR 插件分类:实用工具 API 参数:Image2text,图片的 url 地址必填 用途:包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档,自动识别表单、票据等中的信息,通过识别图像中的文字进行搜索和分类,识别文字后进行翻译,从图像中提取有用的文字信息,集成到其他系统中实现自动化处理,保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧:暂未提及。 调用指令:暂未提及。 PailidoAI 拍立得(开源代码): 逻辑:用户上传图片后,大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心:包括图片内容识别,大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息;高质量文本生成,根据图片生成的文字不仅需要准确,还需符合专业领域的要求,保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用: 产品文档生成(电商/零售):企业可以利用该功能将商品的图片(如电器、服饰、化妆品等)上传到系统后,自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结,提高电商平台和零售商的商品上架效率,减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成(品牌营销):企业可使用图片转文本功能,帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片,模型可自动生成具有吸引力的宣传文案,直接用于社交媒体发布,提高营销效率。 法律文件自动生成(法律行业):法律行业可以使用图片转文本技术,自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息,生成法律文件摘要,辅助律师快速进行案件分析。
2025-04-11
如何去除图片中的文字内容
以下是去除图片中文字内容的方法: 1. 图像预处理: 图像去噪:使用去噪算法(如高斯滤波、中值滤波)去除图像中的噪声。 图像增强:通过增强算法(如直方图均衡化、对比度增强)提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割:使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测:在分割后的图像中,使用文字检测算法(如基于深度学习的文本检测模型)识别出文字区域。 4. 文字识别:对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR(Optical Character Recognition)技术。 5. 后处理:根据需求进行后处理,如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选):如有足够的数据,可以采用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法:对整个处理流程进行优化,提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成:将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中,以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架(如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite)来实现模型的部署和调用。 此外,像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字,指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。
2025-04-11
搭建链接转文字的智能体
搭建链接转文字的智能体可以参考以下步骤: 1. 创建一个智能体,输入人设等信息,并放上相关工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,为避免他人调用消耗您的费用,您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,让用户购买后输入使用,然后再发布。 3. 在阿里云百炼平台中,Deepseek R1 模型无需部署可直接使用。使用该模型需要解锁和授权,若没有授权按钮需对阿里云进行实名认证,可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行,共学群里有相关指引。 4. 新建智能体应用时,可选择模型并调整参数,如回复字数限制和携带上下文轮数等。 5. 对于模型的连接,可通过模型广场的 API 调用示例获取链接,截断后粘贴到 Chat Box 的设置中,添加自定义提供方,设置模型名称为 Deepseek R1,并获取 API key。还可重置 API key 以方便本地软件连接。
2025-04-10
文字生成故事视频
以下是关于文字生成故事视频的相关信息: Sora 具有文字生成视频的功能,时长可达 60 秒,还能进行图片生成视频、扩展视频等操作。 案例中有把学生写的函数小故事变成动画视频,如深圳福田区梅山中学梁玉老师使用百度文库的 AI 有声画本导入故事生成。 将小说转换成 AI 视频通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等步骤。可利用的工具及网址有: Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,网址: Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,网址: Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,网址: Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,网址: Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台,网址: VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能,网址: 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具,网址: 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具,网址:
2025-04-09
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
根据简历,模拟面试的工具
以下是一些根据简历进行模拟面试的工具: 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”,它可以作为私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入,然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的,如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师,接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试,您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案,并展示 demo 和解释,帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址:https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme
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
那些ai工具可以world转pdf
以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
作图的ai工具
以下是一些常见的作图 AI 工具: 绘制软件架构视图(逻辑视图、功能视图、部署视图)的工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种视图创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建架构图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)中的生成设计工具。 此外,Controlnet 的作者 lllyasviel(张吕敏)在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus,可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用,且有类似 midjourney 的便捷操作界面。
2025-04-15
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具: 1. 酷家乐装修设计软件:利用图像生成和机器学习技术,为用户提供装修设计方案,用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供基于 AI 的生成设计工具,可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内信息集成,实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15
阅读大量特定网页并提取信息的大模型推荐
以下为您推荐几款能够阅读大量特定网页并提取信息的大模型: 1. 一款 AI 浏览器插件: 其 idea 来自早先挖的坑,在词生卡刚火时,想进一步发挥大模型对话产品的能力,做一个真正的提示词智能体。 目标是输入任意文章链接后,AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。 为达到这一效果,大模型对话产品需完成关键步骤:自行访问链接并解析网页内容、根据提示词要求提炼标题等信息、利用 qrcode.js 库生成二维码图片、基于特定模板设计要求生成卡片样式。 编写的「网页分享卡片生成」词生卡 Prompt 有新的组织方法,把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”等独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性的优势。 2. 本地部署资讯问答机器人: 导入依赖库,包括 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 从订阅源获取内容,通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,将长文本拆分成较小的块并附带相关元数据,最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量,使用文本向量模型 bgem3,其具有支持多语言等特点。从 hf 下载好模型后,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 3. 伊登: 工作流程包括内容获取,只需输入新闻链接,系统就能自动提取核心内容。 开始节点输入新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件获取图片,使用链接读取节点提取文字内容,利用大模型节点重写新闻成为口播稿子,可使用 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。
2025-03-18
如何将大量记录的文本内容输入知识库,并且形成有效问答问答
要将大量记录的文本内容输入知识库并形成有效问答,可参考以下方法: 1. 使用 embeddings 技术: 将文本转换成向量(一串数字),可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块(chunk),通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量,这些向量与文本块的语义相关。 在向量储存库中保存 embeddings 向量和文本块。 当用户提出问题时,将问题转换成向量,与向量储存库的向量比对,查找距离最小的几个向量,提取对应的文本块,与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 创建知识库并上传文本内容: 在线数据: 自动采集:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。 在文本格式页签选择在线数据,单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL,输入网站地址,选择是否定期同步及周期,单击确认。 上传完成后单击下一步,系统自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。 安装扩展程序,参考。 在文本格式页签选择在线数据,单击下一步。 点击手动采集,完成授权。 输入采集内容网址,标注提取内容,查看数据确认后完成采集。 本地文档: 在文本格式页签选择本地文档,单击下一步。 拖拽或选择要上传的文档,支持.txt、.pdf、.docx 格式,每个文件不大于 20M,一次最多上传 10 个文件。 上传完成后单击下一步,选择内容分段方式,包括自动分段与清洗(系统自动处理)和自定义(手动设置分段规则和预处理规则)。
2025-02-28
如何更好的使用知识库,我在知识库中增加了很多文档,但是反而感觉导致AI产生大量幻觉和混乱
以下是关于如何更好使用知识库以及 RAG 相关的知识: RAG 技术是 AI 领域的重要技术,但存在一些常见误区: 不能随意输入任何文档就期望得到准确回答,RAG 流程包含离线环节(文档解析、切割及向量化写入向量数据库)和在线检索环节(用户问题理解、初步检索、重排序及大模型生成),任何环节都会影响最终质量,且有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素,如文档预处理、高效索引、相关性排序等。 RAG 虽然能显著减少幻觉,但不能完全消除,只要有大模型参与,就可能产生幻觉。 RAG 仍消耗大模型的 Token,最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM,由 LLM 进行重新整理输出。 对于使用知识库的建议: 知识库在不断更新,常来逛逛。 遇到问题先搜索,搜不到就提问。 好用的内容要收藏,方便下次查找。 每个人都有自己的节奏,不要着急。 一旦有了自己的方向和持续玩的 AI 角度,知识库中的大量高质量教程就是最好的助力。 当成为高手并愿意分享时,为社区留下内容。 开源知识库和社区的意义在于共建、共学、互相帮助。 不要怕犯错,大胆尝试。 RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,由检索器和生成器组成,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,能提供详细准确的回答。
2025-02-11
我的工作需要根据元数据表在本地查询大量数据,并把匹配的数据参数复制到元数据表,有没有智能体可以做这个工作
智能体可以帮助您完成根据元数据表在本地查询大量数据,并把匹配的数据参数复制到元数据表的工作。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 1. 简单反应型智能体:根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体:维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体:除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体:不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。比如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体:能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 在实际应用中,多智能体 AI 搜索引擎的方案如下: 1. 第一步,快速搜索补充参考信息:根据用户的任务,使用搜索工具补充更多的信息,例如使用工具 API WebSearchPro。 2. 第二步,用模型规划和分解子任务:使用大模型把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为 JSON 格式。 3. 第三步,用搜索智能体完成子任务:AI 搜索智能体具备联网搜索的能力,还能够自主分析并进行多轮搜索任务。 4. 第四步,总结子任务生成思维导图:智能体能调用各种插件,如思维导图、流程图、PPT 工具等。 此外,生物医药小助手智能体是由 1 个工作流和 6 个数据库实现的。工作流相对简单,而数据库包括公众号文章、执业药师教材、执业医师讲义、药监局新药审评报告、中国医药企业融资动态、药物对外授权动态、全球药物销售额等。在医疗领域,为保证回答的准确性,提示词约定回答只能来自于知识库。其商业化场景包括医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等。
2025-02-07
现在智算非常火热,大家都在建立智算中心,提供大量的算力,请问一下,这些算力,都是哪些行业,哪些企业在消耗这些算力?
目前消耗大量算力的行业和企业主要包括以下方面: 1. 科技巨头:如 Google 拥有大量的 GPU 和 TPU 算力,用于复杂的推理任务和模型训练。 2. 云计算公司:例如 Amazon 和 Microsoft,其 AI 云计算收入主要来自模型托管。 3. 从事 AI 研发的公司:像 xAI 计划用十万块 H100 连成巨大集群,OpenAI 拉上微软打造算力中心 StarGate。 4. 特定领域的企业:如 Apple 利用自身优势发展边缘和远端混合的组合模型。 对于小公司而言,直接参与基础设施建设机会较小,但为当地企业提供 AI 训练的算力支持,并配备服务团队帮助整理知识、寻找业务场景、做垂直训练和微调等,可能存在一定机会。
2025-01-02
将活动主题拆解为大量结构化提示词,用于文生视频
以下是将活动主题拆解为大量结构化提示词用于文生视频的相关内容: 技巧 1:提示词的结构 当提示词有清晰的结构时,提示效果最有效。可使用简单公式:。 例如:无结构提示词“小男孩喝咖啡”,有结构的提示词“摄影机平移(镜头移动),一个小男孩坐在公园的长椅上(主体描述),手里拿着一杯热气腾腾的咖啡(主体动作)。他穿着一件蓝色的衬衫,看起来很愉快(主体细节描述),背景是绿树成荫的公园,阳光透过树叶洒在男孩身上(所处环境描述)”。 技巧 2:提示词的优化 有三个原则: 1. 强调关键信息:在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容:尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果:在提示词中写明不需要的效果。 写提示词时,首先要明确场景中的人物和冲突,其次是对场景进行详细描述,包括地点、人物形象、任务动作等细节,使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围,第三要加强镜头语言,如推、拉、摇、移、升、降等,每种镜头运动都有其特定作用和效果。 PixelDance V1.4 提示词指南 图生视频的基础提示词结构为:主体+运动。当主体有突出特征时可加上,需基于输入图片内容写,明确写出主体及想做的动作或运镜,提示词不要与图片内容/基础参数存在事实矛盾。
2024-12-09