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帮我提供GPT最佳实践的内容

Answer

以下是关于 GPT 最佳实践的内容:

  1. 提供参考文本:
    • 要求 GPT 按阅读材料作答,不开放答。指示模型使用参考文本中的信息来组成回答,如果原文里找不到对应的信息,就让 GPT 说不知道,以避免瞎编。
    • 为 GPT 提供参考文本可以帮助它以较少的虚构进行回答,减少错误,特别是当被询问奇特的话题、引用和网址时。
    • 指示模型使用参考文本中的引用进行回答,可通过在所提供的文档中进行字符串匹配来编程验证输出中的引文。
  2. 编写清晰的说明:
    • 在询问中包含详细信息,多说一些内容,多提供一些信息,以获得更多相关答复,提高大模型回复的质量和丰富性。例如在请求列举思维模型、记忆抽象概念、了解提示词等场景中,提供更多细节和特定情景能得到更符合期望的回答。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

OpenAI:GPT_最佳实践中文大白话版本_未来力场编译.pdf

附录OpenAI Playground是什么,怎么用?[heading2]六个能提高输出质量的核心提示词策略[heading3]Test changes systematically六大策略02:「给GPT发阅读材料」Provide reference text2.1要求按阅读材料作答,不开放答Instruct themodel to answer using a reference textIf we can provide a model with trusted information that is relevant to the current query,then we can instruct themodel to use the provided information to compose its answer.如果你手边现成有原文,而且长度合适,建议自带原文去找GPT。这样你就可以给GPT指定规则,让它使用原文信息来组成回答。下面的用例里,如果原文里找不到对应的信息,就让GPT说不知道(这样就能很好地避免瞎编)。SYSTEMUse the provided articles delimited by triple quotes to answer questions.If the answer cannot be found in the articles,write"I could not find an answer."请使用我所提供的,由三引号分隔的文章回答问题。如果在文章中找不到答案,则告诉我“我找不到答案。“USER"""文章粘贴在这里(如果有>1篇文章,还可以分开粘贴)"""问题:<问题写在这里>

熊猫Jay:万字解读ChatGPT提示词最佳实践

GPT可以自信地编造假答案,特别是当被询问奇特的话题、引用和网址时。就像一张笔记可以帮助学生在考试中取得更好的成绩一样,为GPT提供参考文本可以帮助它以较少的虚构进行回答。策略:指示模型使用参考文本进行回答。指示模型使用参考文本中的引用进行回答。[heading3]策略1:指示模型使用参考文本回答问题[content]适用人群:新手难度:?如果我们能够为模型提供与当前查询相关的可信信息,那么我们可以指示模型使用提供的信息来组成其答案。鉴于GPT有限的上下文窗口,为了应用此策略,我们需要某种方式动态查找与被提问的问题相关的信息。可以使用提供指定内容来实现高效的知识检索。[heading4]解读[content]我觉得最大的好处是减少错误:因为模型可能会幻想从而发明答案,尤其是当被问及一些偏门的话题或需要引用和URL时。通过提供参考文本,我们可以减少模型发明答案的可能性。如下为测试数据:[heading3]策略2:指示模型使用参考文本的引文进行回答[content]适用人群:新手难度:?如果输入已经被相关知识补充,直接要求模型通过引用所提供文档的段落来添加引文到其回答中就很简单了。请注意,可以通过在所提供的文档中进行字符串匹配来编程验证输出中的引文。测试数据:

小七姐:官方最佳 Prompt 实践的六个方法

作者:小七姐可以在以下地址关注她:[小七姐的prompt学习社群](https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7)[heading1]01学习地图|编写清晰的说明-多说两句,提供细节[content]在OpenAI官方的说明文档(Documentation-[GPT best practices](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/gpt-best-practices)),也就是我们常常提到的“官方最佳实践”中,为用户提供了若干项策略,以帮助用户更好的使用ChatGPT。[heading2]策略一:编写清晰的说明[content]在询问中包含详细信息,以获得更多相关答复。这是因为,大模型不是我们肚子里的蛔虫,它无法在有限的信息中“猜测”我们的意图,所以,在问问题的时候,不要惜字如金,多说一些内容,多提供一些信息,这样可以很有效的提高大模型回复的质量和丰富性。我们来看一个例子:当我们想要大模型为我们提供一些思维模型时,本能的问法可能是:“给我列几个思维模型”。于是很常见下面这样的对话:当我们愿意给出更多信息,比如我们为什么需要这个模型,希望ChatGPT列举三个模型,以及是否有我们已知的模型作为参考时,ChatGPT可以提供更加符合我们预期的回答:我们再来看一个例子,假设我们想请ChatGPT帮助我们记忆一个比较抽象的概念,我们可能会脱口而出这样的问题:但如果我们停下来思考一下,深想一步,提供更多细节,就能得到更符合期望的回答了:最后,我们想通过ChatGPT来了解提示词,这是一个坏例子:让我们给出特定的情景和进一步思考的问题:

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gpt充值
以下是关于 GPT 充值的相关内容: 苹果系统安装、订阅 GPT4 教程 一、注册准备 1. 若使用的邮箱注册过 Apple ID,建议换全新邮箱,最好使用 iCloud 或谷歌邮箱。 2. 若使用的手机号码以前注册过多个 Apple ID(2 个或 2 个以上),强烈建议使用全新手机号码。 3. 若电脑端注册始终出现提示,可尝试换到手机端,使用 Safari 浏览器注册。 4. 若 IP 地址被风控,使用美国 IP 地址注册。 5. 密码中不要包含名字,年龄需大于 18 岁。 二、使用支付宝购买礼品卡充值订阅 GPT4 1. 支付宝购买礼品卡 来到支付宝首页,在左上角位置选择美国城市(如纽约),在底部位置选择“大牌礼卡低至 9 折”。 选择 App Store。 第一次购买需绑定美区 ID,按指示绑定,绑定后输入要充值的美金金额。 直接用支付宝支付。 根据当天汇率,实际支付的人民币金额会有所不同。 完成付款后点击订单列表。 复制礼品卡号码。 2. 充值到美区 ID 来到 App Store,点击右上角的人形头像,点击兑换充值卡或代码。 点击手动输入兑换码。 粘贴礼品卡号码,点击兑换。 成功充值到美区 ID 账号。 3. 到 ChatGPT 订阅 Plus 打开 ChatGPT,用谷歌邮箱登录后点击最上方的 Get Plus。 点击 Upgrade to Plus。 之后会弹出苹果支付页面,确认订阅后每个月将会在美区 ID 账户里扣款,若想保持订阅,每个月需确保账户有足够金额。 若中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 极简未来(Link.AI)平台充值 机器人应用背后使用到的大模型等能力需要付费。平台的计费规则如下: 1. 详细版计费规则可参考:https://docs.linkai.tech/platform/funds/price 。 2. AI 大模型相关的功能交互主要用 Token 作为单位,不同大模型能力,平台一积分能兑换到的 Token 数不同,能力越强的大模型一积分所能兑换到的 Token 数越少,如日常使用的 GPT 3.5 能力的大模型,平均每次对话大概消耗不到 20 积分。 3. 除每天平台签到可免费领取 50 到几百的积分外,充值 19 元可兑换 10000 积分,使用成本不算高。
2025-04-18
chatGPT
ChatGPT 是一种由 OpenAI 开发的基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型。 它的工作原理是:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成,基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 其具体工程相当引人入胜,最终(至少在它可以使用外部工具之前),ChatGPT 仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,你可以用它构建自己的应用来做很多事情,比如起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏或其他内容的角色等。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4 高,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。想要使用更多功能更智能的 GPT4 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月,当然 GPT4 还有团队版和企业版,功能更多、限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前,建议先注册一个谷歌账号,因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录,注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程简单。
2025-04-12
gpt4o图像生成提示词有哪些
以下是一些 GPT4o 图像生成的提示词示例: 1. 将这张图更改为蓝色氛围,星星图标改为魔法棒图标,同时将里面文案描述的主题改为其他的。 2. 帮我生成一张这样的 UI 设计稿:Peerlist 邀请链接界面分析,界面内容。 3. 一张逼真的照片,描绘了一匹马在宁静的海洋表面从右向左奔驰,准确地描绘了飞溅的水花。 Realistic photograph of a horse galloping from right to left across a vast,calm ocean surface,accurately depicting splashes,reflections,and subtle ripple patterns beneath their hooves.Exaggerate horse movements but everything else should be still,quiet to show contrast with the horse's strength.clean composition,cinematographic.A wide,panoramic composition showcasing a distant horizon.Atmospheric perspective creating depth.zoomed out so the horse appears minuscule compared to vast ocean.horse is right at the horizon where ocean meets sky.use rule of thirds to position horse.size of horse is 1% size of entire image because camera is so far away from subject.camera view is super close to the ground/ocean like a worm's eye view.horse is galloping right where ocean meets the sky 4. 生成一张 2006 年夏天的周六多伦多农夫市场的逼真照片,那天是六月的美好时光,人们在购物和吃三明治。焦点应是一个穿着牛仔工装裤、啜饮草莓香蕉奶昔的年轻亚洲女孩——其余部分可以模糊。照片应让人联想到 2006 年的数码相机拍摄的效果,带有像打印照片一样的日期和时间戳。画幅比例应为 3:2
2025-04-11
GPT提示词
以下是关于 GPT 提示词的相关内容: 夙愿:AI 快速总结群聊消息 提示词:需要编写一套提示词让 GPT 执行总结文字内容的工作,包括单人发言版和多人发言版。 GPT 处理:将提示词和文字原文发送给 GPT,等待其输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中,整理并删除无关内容,替换双星号。 头脑风暴常用的 20 个 prompt:列举了 20 个不同类型的提示词,如 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt 等。 子瞻:五个 GPTs 破解攻略 GPT 使用的两大痛点:创建满足指定需求的提示词和找到满足指定需求的 GPTs。 学习高质量提示词的好处:学习高手的 Prompt 方法和更好地使用对应的 GPTs。 五大破解攻略的具体方法: 直接法:适用于未设置提示防御和未限定回答领域,示例中只要四个单词,粗暴好用。 设置遗忘:适用于 GPTs 设置了简单的提示防御。 复述法:适用于可获取 OpenAI 官方的设定。
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
gpts相关内容
GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具,允许用户量身打造自己的 AI 助理。用户可根据自身需求和偏好创建完全定制的 ChatGPT,如能帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感的助手。目前,OpenAI 已推出几种现成的 GPTs 供使用,如“The Negotiator”“Game Time”等,用户也可上传资料来自定义 GPTs。 GPTs 的出现代表着 AI 技术的重要进展,将 AI 应用延伸到普通大众的日常生活。其使用目前仅限于 ChatGPT Plus 的用户,且 OpenAI 推出了 GPT Store 平台,允许用户分享他们的 GPTs,甚至可能实施收益分润制度。 例如,有网友分享了 RPG 版《悲惨世界》的 GPTs 案例,其提示词包括设定游戏背景、角色、剧情发展依据、对话格式与信息、场景图片等要求。 总的来说,GPTs 是一种让使用者能够量身打造自己的 AI 助理的工具,开启了个性化 AI 的新阶段,为开发者和普通用户提供了更多便利。
2025-03-31
学习WaytoAGI的最佳路径是什么
学习 WaytoAGI 的最佳路径包括以下几个方面: 1. 了解最新的 AI 技术:WaytoAGI 像免费的“技术期刊”,能让您了解最新动态,还能教授实用技能,且开源免费。 2. 线上共学:通过线上共学方式,手把手教您应用 AI 技术,无论您是小白还是有一定基础,都能找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友:如果您想创业、做副业,或者只是想找对 AI 感兴趣的伙伴一起做事,WaytoAGI 是很好的平台。 使用 WaytoAGI 的方法: 1. 点开链接就能看:无需注册和花钱,直接点击链接:点击。 2. 想看啥就看啥:比如想学 AI 绘画,就去看“AI 绘画”部分;想找 AI 工具,就去“工具推荐”部分,内容分类清晰。 3. 有问题还能问:看了还有不懂的,或者想跟别人交流,可以加入社群讨论。 此外,WaytoAGI 还有整活区,这里不是系统性学习的地方,而是一起做有趣事情的游乐场。在这里,您不用证明想法“有什么用”,可以尽情发挥对 AI 最天马行空的想象,鼓励把 AI 玩出新花样。
2025-04-10
写代码的最佳模型
写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点: 1. 对于不同人使用同一个模型,结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容,专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华,例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势,关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时,可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确,此时应让模型编写并运行代码,运行代码输出结果后,再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例,但执行代码时要注意安全性,需采取预防措施,特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务,它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示,模型会生成文本补全,试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground,它是一个文本框,可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的,每次调用可能得到稍有不同的完成,将温度设置为 0 可使输出大部分确定,但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型,提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量,好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是,默认模型的训练数据截止到 2021 年,可能不了解当前事件情况。
2025-04-01
数据问答的最佳实践
以下是关于数据问答最佳实践的相关内容: Databricks: Databricks 作为大数据领域的领先服务商,在 RAG 设计上有自身特点和优势。用户输入问题后,从处理好的文本向量索引获取相关信息,结合提示词工程生成回答。上半部分 Unstructured Data pipeline 采用主流 RAG 方法,下半部分 Structured Data Pipeline 是其特征工程处理流程,也是最大特点。Databricks 从专业大数据角度出发,在准确度较高的数据存储中进行额外检索,发挥在 Real Time Data Serving 上的优势。可见其在 GenAI 时代将强大的 Lakehouse 数据处理能力与生成式 AI 技术深度融合,构建一体化解决方案。 OpenAI: 从 OpenAI Demo day 的演讲整理所得,在提升 RAG 准确率的成功案例中,OpenAI 团队从 45%的准确率开始,尝试多种方法。包括假设性文档嵌入(HyDE)和精调嵌入等,但效果不理想。通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同内容部分,准确率提升到 65%。通过 Reranking 和对不同类别问题特别处理,进一步提升到 85%。最终,结合提示工程、查询扩展等方法,达到 98%的准确率。团队强调模型精调和 RAG 结合使用的强大潜力,仅通过简单的模型精调和提示工程就接近行业领先水平。 Loop: 具有环状结构的 RAG Flow 是 Modular RAG 的重要特点,检索和推理步骤相互影响,通常包括一个 Judge 模块控制流程,具体可分为迭代、递归和主动检索三种。 迭代检索:对于一些需要大量知识的复杂问题,可采用迭代方式进行 RAG,如 ITERRETGEN。每次迭代利用前一次迭代的模型输出作为特定上下文帮助检索更相关知识,通过预设迭代次数判断终止。 递归检索:特点是明显依赖上一步并不断深入检索,通常有判断机制作为出口,需搭配 Query Transformation,每次检索依赖新改写的 Query。典型实现如 ToC,从初始问题通过递归执行 RAC 逐步插入子节点到澄清树中,达到最大数量有效节点或最大深度时结束,然后收集所有有效节点生成全面长文本答案回答初始问题。
2025-03-17
利用agi做ppt的最佳选择
以下是一些利用 AGI 做 PPT 的较好选择: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,还支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 此外,还了解到在众多的 PPT 工具中,AI 的介入带来了便捷与高效的体验。深入了解了五大 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI,它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适的工具要根据实际需求调整,试用和体验比盲目跟风更明智。 希望以上信息对您有所帮助。
2025-03-07
我需要一套帮我总结论文,阅读论文的最佳prompt
以下是为您提供的一套帮助总结和阅读论文的最佳 prompt 相关内容: 一、李继刚等的 prompt 最佳实践 对于给定的论文链接,总结如下: 1. 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 2. 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 3. 观察了 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为,得出相关结论,如参与者能够进行机会性的提示迭代设计,但在生成、评估提示有效性和解释提示效果方面存在困难,倾向于过度推广和从人类交流角度过滤提示设计等。 二、小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(二) 1. 让 AI 帮您阅读文档时,可使用简单的 Prompt,如:于是这个提示词解决了你自己,和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦! 2. 结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景,例如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的运营小文案等。 3. 选择一个好上手的提示词框架,如情境。 三、学术场景数据处理 1. 论文总结:GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容,提高论文梳理的效率。 2. 论文翻译:GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容,提高论文阅读效率。 3. 论文内容扩写润色:精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整,以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。例如针对小红书的使用场景,调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围,将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。
2025-03-05
编写最佳实践的工具
以下是关于编写最佳实践的工具的相关内容: 熊猫 Jay:万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践 最佳实践 5 使用外部工具: 1. 文本嵌入工具:需要能够将文本转化为向量的工具,如 Word2Vec、BERT、FastText 等,将文本转化为高维空间中的向量。 2. 构建电影数据库:包含各种电影详细信息,可以是简单的文本文件每行包含一个电影信息,或更复杂的数据库系统。 3. 预处理和嵌入:对数据库中的每部电影信息进行文本嵌入,得到向量表示并存储。 4. 查询处理:将用户提出的查询(如“由莱昂纳多·迪卡普里奥主演的电影”)进行文本嵌入得到查询向量。 5. 向量搜索:使用快速的向量搜索算法(如余弦相似度、KNN 搜索等)在电影数据库中找到最接近的电影向量。 6. 返回结果:根据找到的最接近向量,从数据库中检索相关电影信息返回给用户。 7. 集成到 ChatGPT:将上述步骤封装成 API 或函数,在 ChatGPT 对话逻辑中调用,以便用户提出相关查询时返回相关电影信息。 小七姐:官方最佳 Prompt 实践的六个方法 策略一:编写清晰的说明 在 OpenAI 官方的说明文档中,为用户提供了若干策略以更好使用 ChatGPT。在询问中应包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”意图,所以提问时不要惜字如金,多说多提供信息能有效提高回复质量和丰富性。例如:想要大模型提供思维模型时,本能问法可能效果不佳,而提供更多信息(如为什么需要、希望列举个数、是否有已知模型参考等)能得到更符合预期的回答;请 ChatGPT 帮助记忆抽象概念时,脱口而出的问题可能不理想,提供更多细节则能得到更好的回答;了解提示词时,给出特定情景和进一步思考的问题能得到更好效果。
2025-03-03
如果是小白新手,理论应用到实践中最重要的是什么
对于小白新手,将理论应用到实践中,以下几点最为重要: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,可找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎分享自己的实践成果。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 实际应用表现的第一手体验,激发对 AI 潜力的认识。 此外,就像有人认为“只要知道它的原理和历史,自然而然就会知道它的底线和顶点在哪里”,但实践中的体验和尝试同样不可或缺。
2025-04-13
学的理论模型如何高效指导实践,在教学中
在教学中,关于如何让学习的理论模型高效指导实践,以下是相关内容: 本系列课程是由 Deeplearning 联合谷歌 Gemini 团队开发的免费在线课程,以 Gemini 模型作为教学模型,教授如何使用多模态提示词与模型交互。但课程内容在国内存在部分无法应用的情况,且缺乏某些概念。因此,对部分教程内容进行了重新整理和刊发,并适当混合了一些入门概念,以增强普世价值。(如有需要,请访问) 在本节课程中您可以学到: 通过实践,与视频内容交互,辅助工作与学习。 通过实践,学习 Function Calling 概念与实际应用。 扩展阅读: )
2025-04-13
ai在茶饮或者餐饮行业的实践
以下是 AI 在茶饮或餐饮行业的一些实践: 中昊智达是一家智能饮茶机研发与运营服务商,专注于智能饮茶机的研发、生产和市场投放。该公司整合了茶叶种植、生产、销售和体验等多方资源,构建了完整的产业链,致力于为消费者提供便捷的茶饮服务。 有人对利用 ComfyUI 的底层原理搭建适用于中医药房自动抓药或养生茶饮茶方的工作流感兴趣。 大雍是新茶饮行业的全栈服务商,在 AI 社群的共创项目里主要负责剧本创意和分镜脚本部分。
2025-04-09
AI在人力资源中的实践应用资料
以下是关于 AI 在人力资源中的实践应用资料: 在人力资源管理领域,AI 的应用覆盖了多个环节,显著提高了工作效率。 在招聘初期,AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计等方面。 在员工绩效评估中,AI 能够分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈。 在员工培训与发展方面,AI 也能发挥作用。 相关报告推荐: 《》预测,随着技术进步,AI 将进一步推动个性化人力资源管理,创造无人值守的 HR 平台,推动企业持续发展。 此外,在全行业中,基础办公提效如 ppt、excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等,都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。
2025-03-31
公司给我了一个调研作业,收集 市场上其它公司在agent业务变革上的优秀实践
很抱歉,目前没有关于市场上其他公司在 agent 业务变革方面优秀实践的相关内容。建议您通过以下途径进行收集和调研: 1. 行业报告和研究机构发布的分析:这些通常会涵盖多个公司在特定领域的实践和趋势。 2. 专业的行业论坛和社区:与同行交流,获取他们的经验和见解。 3. 公司的官方网站和公开资料:了解其业务变革的介绍和相关案例分享。 4. 新闻媒体报道:关注相关的商业新闻,获取最新的动态和实践案例。
2025-03-31
实践案例推荐,仅搜索教育、多邻国相关的内容
以下是与教育、多邻国相关的实践案例推荐: 张翼然:用 AI 为教师减负(3H) 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用 教师使用 AI 小技巧 想让 AI 做好,首先你得会做 教学目标:是否明确,与课程标准和学生实际需求相符合 教学方法:是否使用多种,考虑学生不同学习风格 能力培养:是否注重培养学生的思维、创新和实践能力 教学实践 教案中的教学过程是否紧密结合学生现实生活和个人经验 群里“公开问”创造良好探究学习气氛,提问技巧可见的快速提高 是否充分利用课堂时间,让学生参与教学 是否在教学中关注学生反馈和理解,及时调整教学策略 师生关系 是否营造良好教学氛围和师生关系 是否平等尊重学生主体地位,体现尊重和关爱学生的教育理念 是否注重发挥学生积极性和主动性,激发学习热情 移动教学应用: 多邻国 六六写字 幕布 “遇见苏轼”项目式教学 在教育实践中,针对二年级学生对于抽象数学概念感到困惑的痛点问题,也有相关的探索和尝试。
2025-03-20
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
我是一个实体店家,我怎么能利用AI产生内容进而帮助我在流量平台拓客
以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路: 1. 借助抖音平台:利用抖音对实体商家的流量扶持,购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员,并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程:通过 AI 软件自动跟进和培育客户,需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具:比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域,开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者:把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广,获取分成。 5. 参考优秀作品:如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等,从中获取灵感和思路。
2025-04-15
如何识别网页内容
识别网页内容通常可以通过以下步骤实现: 1. 内容识别:使用智能算法分析网页的 HTML 结构,确定网页的主要内容区域。 2. 文本提取:在识别出内容区域后,提取这些区域的文本内容,包括从 HTML 标签中获取可见文本,同时忽略脚本、样式和其他无需翻译的代码。 3. 预处理:对提取出的文本进行处理,清除不必要的空格、特殊字符和格式信息,进行标准化。 4. 翻译调用:将预处理后的文本拼接到 Prompt 模板中请求相关模型的 API 进行翻译。 5. 结果整合:翻译完成后,将原文和译文对照整合回网页、字幕中,常见的展示形式有原文保持不变,译文以悬浮框、下划线注释或平行文本呈现。 6. 用户界面交互:用户可通过鼠标悬停、点击等操作控制翻译的显示与否,工具会根据用户操作实时显示或隐藏译文。 另外,在获取网页内容时,初版提示词实验中对大模型对话产品的外链解析能力依赖较大,但这种方式易受平台反爬机制制裁。转换思路,通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时,可拿着初版提示词询问 AI 来确定需要插件获取哪些网页元素。例如 SeeAct 能力可以在多种不同网站上识别网页上的各种元素,执行不同任务。
2025-04-15
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
mcp 的内容
MCP(模型上下文协议)是一种创新的开放协议,由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出并开源。 其主要特点和功能包括: 统一了交互标准,是链接所有 AI 应用与工具的桥梁,兼容所有 AI 应用。 具有三大功能:工具(Tools),底层使用 Function call 实现,与 OpenAI 格式兼容;资源(Resources),为 AI 提供参考信息;提示词(Prompts),预设对话模板。 主要接口路径包括获取工具列表、调用工具、获取资源列表、读取资源内容、获取提示词列表、获取提示词内容等。 转换步骤包括客户端向 MCP 服务器请求工具列表,将 MCP 工具定义转换为 Function call 格式,发送 Function Call 定义给 LLM,接收 LLM 生成的 Function call,将 Function call 转为 MCP 工具调用,发送工具调用结果给 LLM。 MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”,其核心作用是统一不同外部服务,通过标准化接口与 AI 模型对接。它与传统 API 的关键区别在于: 单一协议:MCP 像一个统一接口,只要一次整合,就能连接多个服务。 动态发现:AI 模型能自动识别并使用可用的工具,不用提前写死每个接口。 双向通信:MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信,模型不仅能查询数据,还能主动触发操作。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发,目的是帮助 AI 模型(如 Claude)更容易地连接工具和数据源,现在已成为一个开放协议,被越来越多的企业和开发者采用,逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 官方文档:https://modelcontextprotocol.io/
2025-04-13
知识库中的LangChain和LangGraph的内容有哪些 ?
以下是关于 LangChain 和 LangGraph 的相关内容: LangChain: LangChain 是一个由 Harrison Chase 开发的开源 Python 库,旨在支持使用大型语言模型(LLM)和外部资源(如数据源或语言处理系统)开发应用程序。 它提供了标准的接口,与其他工具集成,并为常见应用程序提供端到端链。 设计主张集中在模块化组件上,这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象,并为每个抽象提供实现的集合,从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。 LangChain 和 RAG 的关系: LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 RAG 即检索增强生成,是一种结合了检索(检索外部知识库中相关信息)和生成(利用 LLM 生成文本)的技术。 LangChain 作为框架,与 RAG 的关系包括:是框架与技术的关系,允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序,简化开发过程,提高性能,支持构建复杂的 RAG 应用。 关于大模型 RAG 应用中的 LangChain: 有从产品视角出发的分享,包括项目背景、初步体验和评测结果等。 预计会分成 3 篇分享,分别是 LangChain 框架初体验、调优思路分享、如何测评。
2025-04-12