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如何精准向AI进行提问

Answer

以下是关于如何精准向 AI 进行提问的一些方法和建议:

  1. 明确角色和任务目标:例如,赋予 AI 专注于民商事法律领域的律师角色,并明确其任务是进行案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。
  2. 提供上下文和背景信息:讲清楚背景和目的,如在处理交通事故案件时,提供案件事实等背景信息。
  3. 提出详细需求和细节性信息:使用清晰、具体的语言,避免模糊不清的表述。比如询问“给你一则交通事故案件事实 xxx,根据 xxx 法规,x 方的责任应如何划分?”
  4. 明确限制和不需要的内容:如明确限制 AI 的生成范围,在询问名人名言时,指定名人的姓名和相关主题。
  5. 确定回答的语言风格和形式:可以要求回答按照特定的格式,如使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织。
  6. 利用提示词工程:
    • 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时,要求引用权威的历史文献。
    • 要求 AI 提供详细的推理过程,例如在询问数学公式时,要求展示推导过程。
    • 明确限制 AI 的生成范围,如在询问新闻事件时,指定事件的时间范围和相关关键词。
  7. 对于复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问:先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化。
  8. 提供参考和学习的内容:包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细的流程和知识。
  9. 使用专业领域的术语引导:在 Prompt 中使用法律术语来引导回答方向。
  10. 进行验证与反馈:对 AI 的回答进行交叉验证,结合自身专业知识进行筛选和判断,确保符合法律伦理、立法目的和实务。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

在提供法律建议时,我们需要用简洁明了的语言来总结核心观点和注意事项。例如,我们可以概括出5点关于案件处理的核心观点,并列出7点在案件推进中需要特别注意的事项。Separator为了确保我们的建议清晰易懂,我们可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织Prompt。这样做不仅能让建议更有条理,还能通过AI给到更优质的信息。Capacity and Role比如:你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。通过赋予AI这样的角色,我们能够更有效地利用它的数据处理和模式识别能力,从而提升律师的工作效率。3.Prompt方法总结格式=【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】4.Prompt技巧讲清楚背景和目的在向AI提问时,除了明确的问题描述,对于背景信息和提问的目的最好梳理清楚,这样可以帮助AI更好地理解问题的上下文,从而提高回答的准确性。例如,律师在处理一起交通事故案件时,可以询问:“给你一则交通事故案件事实xxx,根据xxx法规,x方的责任应如何划分?”学会提问,如何提高回答内容的准确性提出好问题是提高AI回答准确性的关键。这包括使用清晰、具体的语言,避免模糊不清的表述。同时,了解AI的工作原理和限制也很重要,这样你可以更好地设计问题,使其能够提供有用的答案。拆解环节、切分流程、具体落到某个工作细节在应用AI之前,首先要对工作流程进行细致的拆解。这意味着将复杂的任务分解成更小、更具体的环节,以便AI可以更精确地执行。

【深度揭秘】AI 幻觉背后的技术真相与应对策略,探索人工智能的未来

想要避免AI掉入“幻觉”的陷阱,我们除了优化数据和模型,还可以巧妙地利用“提示词工程”,就像一位经验丰富的驯兽师,用精准指令来引导AI生成更可靠的内容。AI对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关。清晰、具体的提示词能够帮助AI更好地理解我们的意图,从而减少“想当然”的错误。例如,当我们询问AI“第二次世界大战的关键日期”时,如果只是简单地抛出问题,AI可能会根据其记忆中的信息,给出一些似是而非的答案。但如果我们在提示词中明确要求AI“根据可信的历史文献”来回答,并限定时间范围,AI就更有可能给出准确的答案。以下是一些避免AI幻觉的提示词技巧:明确要求AI引用可靠来源:例如,在询问历史事件时,可以要求AI引用权威的历史文献;在询问科学事实时,可以要求AI引用已发表的科研论文;在询问法律条款时,可以要求AI引用官方的法律文件。要求AI提供详细的推理过程:这可以帮助我们理解AI是如何得出结论的,并判断其结论是否合理。例如,在询问数学公式时,可以要求AI展示推导过程;在询问代码功能时,可以要求AI逐行解释代码的含义。明确限制AI的生成范围:例如,在询问名人名言时,可以指定名人的姓名和相关主题;在询问新闻事件时,可以指定事件的时间范围和相关关键词。通过这些技巧,我们可以将提示词变得更加清晰、具体、有针对性,从而引导AI生成更加准确和可靠的内容。当然,提示词工程只是一种辅助手段,要想从根本上解决AI幻觉问题,还需要从数据、模型、训练方法等多个方面进行努力。

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

例如,如果你正在使用AI进行数据分析,你可能需要将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理。这样做的好处是,你可以针对每个环节优化AI的性能,同时也便于发现和修正问题。还有一种是针对复杂的问题,律师可以采用逐步深化和细化的方式提问。先提出一个较为宽泛的问题,然后根据AI的回答进一步细化或深化问题。这种方法有助于律师逐步深入了解问题的各个方面。例如,在处理一起知识产权侵权案件时,律师可以先问:“这起案件中,被告是否构成侵权?”然后根据AI的回答进一步提问:“如果构成侵权,那么侵权的类型和程度是怎样?”给AI参考和学习的内容让他理解结构和学习,写出流程,写出knowhowAI系统通常需要大量的数据和示例来学习和理解任务的结构。提供高质量的参考材料和学习内容是提高AI性能的关键。这可能包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等。同时,编写详细的流程和知识(knowhow)也很重要,这不仅能帮助AI更好地理解任务,也能为人类用户提供指导。例如,在自动化文档处理中,你可以编写一个详细的指南,说明如何处理不同类型的文档,以及如何使用AI工具来提高效率。利用专业领域的术语引导在Prompt中使用法律术语来引导AI的回答方向。比如,在处理合同纠纷时,律师可以提示:“从合同签订条件、排他性合作和违约责任三个方面分析该合同的履行情况。”这样的引导有助于AI更精准地提供所需信息。验证与反馈大模型的语料存在一定滞后性,在使用AI的回答后,律师一定要对内容进行交叉验证,确保信息的准确性。同时,律师在使用AI时,还应结合自身的专业知识进行引导。通过专业知识对AI的回答进行筛选和判断,确保其符合我国法律伦理、立法目的和实务。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
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
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
如何搭建精准回答的本地知识库
搭建精准回答的本地知识库可以参考以下步骤: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。 4. 在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。 5. 在单元页面,单击新增单元。 6. 在弹出的页面选择要上传的数据格式(默认是文本格式),然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,可以使用额外的软件AnythingLLM,其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 在AnythingLLM中有一个Workspace的概念,可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。具体操作如下: 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式,AnythingLLM提供了两种对话模式: Chat模式:大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案。 Query模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。
2025-03-11
如何去训练ai,让ai可以更精准的回答问题分析趋势
要训练 AI 使其更精准地回答问题和分析趋势,可以从以下几个方面入手: 检索原理: 1. 信息筛选与确认:系统会对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,同时验证信息的来源、时效性和相关性。 2. 消除冗余:识别并去除多个文档或数据源中的重复信息,避免在生成回答时出现重复或矛盾的内容。 3. 关系映射:分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,如因果、对比、顺序等,构建结构化的知识框架,使信息在语义上更连贯。 4. 上下文构建:将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境,包括对信息进行排序、归类和整合,形成统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合:在必要时合并意义相近但表达不同的信息片段,减少语义重复并增强信息表达力。 6. 预备生成阶段:将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式,如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 大模型生成回答: 最终全新的上下文被传递给大语言模型,大语言模型根据提供的信息回答问题。因为这个上下文包括了检索到的信息,所以相当于同时拿到了问题和参考答案,通过大语言模型的全文理解,生成准确和连贯的答案。 批判性思维与复杂问题解决: 批判性思维指分析、评估、推理并做出明智判断的能力,在 AI 时代尤为关键。培养批判性思维需要养成质疑习惯,通过辩论、逻辑训练、阅读反面意见等方式锻炼,注重逻辑推理和定量分析能力的培养。复杂问题解决与批判性思维密切相关,指在不确定情境下分析问题、设计解决方案的能力,往往需要综合运用多种思维技能,通过参与实际复杂项目、案例研究来提高经验,可利用 AI 作为资料提供者或头脑风暴助手,但关键在于人类自己的分析和决策过程。 纯强化学习: DeepSeek R1 引入纯强化学习,不依赖大量人类标注数据,而是让 AI 通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段,通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导,建立符合人类阅读习惯的推理表达范式,随后主要依靠强化学习,在奖励系统的反馈下(包括准确率奖励和格式奖励),自主探索推理策略,不断提升回答的准确性,实现自我进化。纯强化学习有可能解锁新的人工智能水平,DeepSeek R1 更注重学习推理的底层策略,培养通用推理能力,实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。
2025-03-07
怎么在AI文生图中精准的输出想要的文字
要在 AI 文生图中精准输出想要的文字,可以参考以下方法: Recraft 模型: 提供提示词加上文本位置,因为模型获得的输入数据越多,越容易产生精确输出。遵循指令比仅理解提示词更容易。 Tusiart 模型: 定主题:明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 ControlNet:可控制图片中特定的图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 局部重绘:下篇再学。 设置 VAE:选择 840000 即可。 Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,同样用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 Liblibai 模型: 定主题:明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 设置 VAE:选择 840000 即可。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,同样用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,迭代步数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-03-06
如果用AI精准且快速总结视频网站的视频。
要使用 AI 精准且快速总结视频网站的视频,可参考以下步骤: 1. 对于有字幕的视频,如 B 站视频,先确认视频栏下方是否有字幕按钮,若有则说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”,安装后刷新浏览器,点击字幕会出现“下载”按钮。 3. 点击下载按钮,选择多种字幕格式,如带时间或不带时间的。 4. 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 5. 总结完视频内容后,还可继续向 AI 提问更多细节内容或与其探讨视频内容。 此外,通义千问的 Qwen2.5VL 模型在视频理解方面也有出色表现,如支持最长 1 小时视频理解,具备秒级的事件定位能力,能够对视频的不同时间段进行要点总结等。
2025-03-06
图片的提示词的精准度
以下是关于图片提示词精准度的相关内容: 画面精度提示词: high detail(高细节) hyper quality(高品质) high resolution(高分辨率) FHD, 1080P, 2K, 4K, 8K 8k smooth(8K 流畅) 渲染效果提示词: Unreal Engine(虚幻引擎) octane render(渲染器) Maxon Cinema 4D 渲染器 architectural visualisation(建筑渲染) Corona Render(室内渲染) Quixel Megascans Render(真实感) VRay(V 射线) Behance C4D 3D blender surreal photography(超现实摄影) realistic 3D(真实 3D) zbrush 在描述图片提示词时,通常的逻辑包括:人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制绘图。 对于新手而言,有以下辅助书写提示词的方法和网站: 下次作图时,先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 功能型辅助网站,如:http://www.atoolbox.net/,通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/,每种参数有缩略图参考,方便直观选择提示词。 去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,每一张图都有详细参数,可点击复制数据按钮,粘贴到正向提示词栏,Stable Diffusion 会自动匹配参数,但要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词,如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间,即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围,而非直接指定作画结果。提示词的效果受模型影响,不同模型对自然语言、单词标签等语言风格的反应不同。 提示词中可以填写以下内容: 自然语言:可以使用描述物体的句子作为提示词,大多数情况下英文有效,也可用中文,避免复杂语法。 单词标签:使用逗号隔开的单词作为提示词,一般使用普通常见单词,单词风格要和图像整体风格搭配,避免拼写错误,可参考 Emoji、颜文字:Emoji 表情符号准确且在语义准确度上表现良好,对构图有影响。关于 emoji 确切含义,可参考。对于使用 Danbooru 数据的模型,西式颜文字可在一定程度上控制出图的表情。
2025-02-26
我想了解现在有什么文生图的模型或者工具,可以精准的按照prompt给的位置大小把文字写在最终出来的图像上的,这个字不会是幻觉,是实打实的字,或者有没有通过训练lora来达到这个效果的
以下是一些关于文生图的模型和工具的信息: Tusiart: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet:可控制图片中特定的图像。 设置 VAE:选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras ,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据需求和喜好选择。 吐司网站: 文生图的操作方式:在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片,不满意可通过对话修改。 模型及生成效果:Flex 模型对语义理解强,不同模型生成图片的积分消耗不同,生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置:可基于图片做延展,能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复消耗算力多,建议先出小图。 特定风格的生成:国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足,可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE:选择 840000 。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras ,也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,迭代步数在 30 40 之间。 尺寸:根据需求和喜好选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-02-25
我想做一个,基于我个人知识库的chatbot,以供我随时搜索和提问,且优先搜索知识库内的内容而非联网搜索,你有什么建议吗?
以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议: 1. 选择合适的平台和工具:例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台(Aily)或扣子(https://www.coze.cn/home)等。 2. 数据分段储存:由于大模型的上下文长度有限制,需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段,如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索:当用户输入问题,大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段,再据此生成答案,这一技术称为 RAG(检索增强生成)。 4. 配置知识库: 在 Bot 内使用知识库: 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制:单用户最多创建 1000 个知识库,文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档,单用户每月最多新增 2GB 数据,累计上限是 10GB。 此外,知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题,提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复,也可以在工作流中添加知识库节点,成为工作流中的一环。
2025-04-14
如何更好地进行提问,使得AI回复的准确性更高?
以下是一些能让您更好地进行提问,从而提高 AI 回复准确性的方法: 1. 明确角色和任务:例如,指定 AI 为某一特定领域的专业人士,并明确其需要完成的具体任务。 2. 清晰阐述任务目标:让 AI 清楚了解您期望得到的结果。 3. 提供详细的上下文和背景信息:包括相关的案例、事实等,帮助 AI 理解问题的来龙去脉。 4. 提出具体且详细的需求和细节性信息:使用清晰、具体的语言,避免模糊不清的表述。 5. 明确限制和不需要的内容:避免 AI 给出不必要或不符合要求的回答。 6. 确定回答的语言风格和形式:如简洁明了、逻辑严谨等。 7. 讲清楚背景和目的:在提问时,梳理清楚背景信息和提问目的,使 AI 更好地理解问题上下文。 8. 学会拆解环节、切分流程:将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。 9. 了解 AI 的工作原理和限制:有助于更好地设计问题,使其能提供有用答案。 在信息检索和回答生成过程中: 1. 系统会对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,并对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除多个文档或数据源中的冗余内容,防止在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,构建结构化的知识框架,使信息在语义上更连贯。 4. 将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境,包括排序、归类和整合。 5. 必要时进行语义融合,合并意义相近但表达不同的信息片段。 6. 最后,将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式,传递给大语言模型,由其生成准确和连贯的答案。
2025-04-04
我是一名日语大四学生,我要利用我的开题报告结合deepseek完成一篇论文初稿,请问怎么向deepseek提问
要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿,您可以遵循以下正确的提问模板: 1. 赋予角色(选填):对 DeepSeek 赋予一个特定的角色,以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状(必填):提供尽可能详细的背景信息,例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等,以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标(必填):明确告诉 DeepSeek 您的需求,比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等,提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求:您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如:您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色,我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁,目前我已经完成了初步的文献收集和分析,我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲,要求大纲结构清晰,逻辑连贯,具有一定的创新性”。
2025-03-31
我是一名日语大四学生,我要利用我的开题报告和文献综述结合deepseek完成一篇论文初稿,请问怎么向deepseek提问
向 DeepSeek 提问时,可遵循以下万能通用的提问公式:提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色(选填):对 DeepSeek 赋予一个特定的角色,以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状(必填):提供尽可能详细的背景信息,以使它更好地理解您的问题,并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生,正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标(必填):明确告诉 DeepSeek 您的需求,比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求:例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外,在使用 DeepSeek 时还需注意: 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据,分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求,可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时,在其提供方法建议后,可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求,如脱口秀段子,可以结合特定人物的特点和风格,并指定主题和字数等要求。
2025-03-31
不懂得提问ai,得出的答案总是不满意,又得费很多时间自己改
以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议: 1. 避免追问 AI,因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能,保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时,可以告诉它退一步,重新审视整个结构,设想从零开始如何设计,以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题,可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户,很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题,而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整,把要求解释清楚,包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息,即说清楚为什么(Why)、做什么(What)、啥时候(When)、涉及谁(Who)、在哪里(Where)、怎么做(How)。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt,赋予 AI 明确的角色,如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的,例如律师在处理交通事故案件时,清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 的工作原理和限制,以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前,对工作流程进行细致拆解,将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。
2025-03-26
我一个如何向ai提问
向 AI 提问可以采用以下方法: 1. 给 AI 设定一个角色:只需加上“你是一个XXXX角色”,这句话蕴含了角色应了解的背景和输出要求。因为不同角色背景不同,AI 明确角色后能更好地应对问题。 2. 举例子:很多时候,通过举实际例子能更有效地说明要求,使 AI 准确了解您的需求。 3. 连续提问:现在的 AI 能处理多轮对话,对于一个问题可连续提问,根据回复不断细化要求。 4. 当不知道如何提问时,可以直接问 AI 如何提问,然后用它产生的问题再问它。 在软件开发面试中,可观察候选人: 1. 如何向 AI 提问。 2. 如何判断 AI 代码的正确性。 3. 如何调整 AI 生成的代码。 市场营销面试中,让候选人用 AI 生成营销文案,并问“为什么用这个 Prompt”,观察其是否能调整提示词、判断 AI 生成内容的质量。 产品管理面试中,让候选人用 AI 解析用户反馈,提炼产品改进建议,考察其是否能验证 AI 结论的准确性,并提出优化方案。 面试时,可以问以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI: 1. “你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗?你是怎么处理的?” 2. “最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用的?能举个例子吗?” 3. “如果 AI 生成的内容和你的预期不符,你会怎么优化它?” 4. “你觉得 AI 目前有哪些无法解决的业务难题?遇到这些问题你会怎么做?” 有效评估候选人的 AI 能力,需要综合考虑其在上述方面的表现。
2025-03-26
如何使用cursor进行编程
以下是关于如何使用 Cursor 进行编程的相关信息: Cursor 旨在让您极其高效,是使用 AI 进行编码的最佳方式。您可以从代码库中获得最佳答案,参考特定文件或文档,一键使用模型中的代码。 它允许您使用指令编写代码,通过简单的提示就能更新整个类或函数。 Cursor 能通过预测您的下一个编辑,让您轻松完成更改。
2025-04-18
请给我提供一个 AI辅助我进行知识管理的方案
以下是一个 AI 辅助知识管理的方案: 1. 利用提示词规划 PARA 分类模式:PARA 代表项目(Projects)、领域(Areas)、资源(Resources)和档案(Archives)。AI 可分析您的工作模式和内容类型,自动生成提示词,助您将信息和知识分类到相应部分,简化分类过程,加快组织和检索信息。核心是理解以行动为驱动的笔记逻辑。 2. 借助提示词设计笔记标签系统:有效的标签系统对知识管理很关键,AI 能分析笔记内容和使用习惯,推荐合适的标签和结构,提高检索效率。 3. 让知识助手 Bot 渐进式积累领域知识:随着在特定领域的深入,需要系统积累和更新知识。知识助手 Bot 可根据学习进度和兴趣点,定期推送相关文章、论文和资源,实现渐进式学习,扩展知识边界并确保知识更新。例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成知识库,根据不同对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具,封装成智能分析的 Bot。 4. 基于已积累知识的 RAG 方法进行深度研究:RAG 是结合检索和生成的 AI 模型,应用于知识管理,能在深度研究时自动检索相关知识点和资料,辅助构建更全面深入的分析。 5. 打造个人知识导师,随时对话辅助梳理线索:创建个人知识管理员机器人,随时与之对话,询问特定知识点或寻求解决问题思路。它能基于知识库自学习,了解您的知识结构和需求,成为不可或缺的知识伙伴。 6. 构建最了解您的智能体作为 AI 写作助手:涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色与优化等全流程。构思阶段利用智能体生成创意点、主题或大纲;草稿生成基于构思让智能体生成文本草稿;内容迭代通过 promptchain 工具设计迭代提示修改完善草稿;润色与优化对最终文本进行语言风格和语调调整。通过实践和反馈优化 prompt 设计,使写作助手贴合个人风格和需求。 此外,生成式人工智能在知识管理应用程序方面也有新兴应用,例如用作管理组织内基于文本(或可能基于图像或视频)知识的手段。一些研究表明,针对组织内特定知识体系微调模型培训,可有效管理组织知识。一些公司正与领先的商业提供商合作探索基于生成式人工智能的知识管理理念,但用户可能需要培训或帮助来创建有效提示,且知识输出应用前可能仍需编辑或审查。
2025-04-11
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ?
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益: 1. 模型优化与性能提升:英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4,适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位,使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时,需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU(如 B200),并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算,实现高效、低成本的推理,适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南:社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》,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。 3. 为企业带来实质提升:DeepSeek 的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。其开源策略打破了技术垄断,让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面,通过行业知识蒸馏和领域自适应训练,实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面,为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式,重构了传统工作流效率,并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时,还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加,如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制;以及可信计算架构的升级,针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
如何用rpa来实现读取本地excel表格里的内容进行筛选,提取某些数据值后,再自动化填写到飞书的多维表格去。怎么来实现这个功能
要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选,并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格,可参考以下步骤: 1. 关于扣子:“”(Coze)是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台,也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台,其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后,在左侧功能列表的工作空间中,点击右上角“+字段”创建工作流,自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后,逐步拆解每个节点的配置: 开始节点:此节点不需要做任何配置,没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点:点击开始节点后面的“+”,搜索“飞书多维表格”,选择“search_record”功能。添加后,点击该节点的配置,在界面右侧的参数框中,需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件,没有筛选需求可直接忽略。其中,app_token 是多维表格的唯一标识符,即表格 URL 中的一段;field_names 则是要读取的具体字段,比如“标题”、“内容”,以作为后续操作的输入。该节点运行后,就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-04-09
有没有全自动AI剪辑工具,丢入素材后可以根据我的规则要求设置进行多素材混剪
目前有一些工具可以帮助您实现全自动 AI 剪辑,以下为您介绍一种多素材混剪的方法: 1. 声音克隆: 工具:Fish Audio 操作: 准备一段需要克隆的音频(可以是类似屈原的古风声音,或自行录制一段)。 打开网站:https://fish.audio/zhCN/train/newmodel/ 。 上传准备好的音频,按照指引完成声音克隆。 进入声音库选择需要使用的声音,将第一步生成的文案输入,使用克隆好的声音生成对应的音频文件。 下载生成的音频文件备用。 2. 视频合成: 工具:Viggle.ai 操作: 在网上下载“回答我”的原视频。 打开 Viggle.ai 网站,登录后进入视频合成功能:https://viggle.ai/createmix 。 上传“回答我”原视频和第二步生成的人物形象图,生成新版本的“回答我”视频。 预览效果,满意后下载合成好的新视频。 3. 视频剪辑: 工具:剪映 操作: 打开剪映软件(手机或电脑版均可)。 导入第二步合成好的新视频和第一步生成的音频文件。 将音频与视频时间轴对齐,确保声音和画面同步,添加字幕等。 如需叠加特殊背景,可以导入自己的背景图(如楚国风景)。 预览整个视频,检查效果,微调后导出最终视频(建议 MP4 格式)。
2025-04-09