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给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库

回答

以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识:

大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人,但在工作场景中,需要通过提示词来设定其角色和专注的技能,使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册,提供特定的信息。

提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等,决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考编写提示

学习提示词可以分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来,先从场景切入,直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比;然后使用提示词工具,如 Meta Prompt、Al 角色定制等;接着学习有效的提示语句,包括经典论文中的相关语句;再学习有效的方法论,将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法;最后掌握思维框架。

此外,还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力,详情参考插件介绍;工作流用于规划和实现复杂功能逻辑,详情参考工作流介绍;记忆库功能可保留和理解对话细节,并支持添加外部知识库给模型补充知识,知识库支持上传本地或线上内容并分割成知识分片,详情参考知识库介绍,数据库可用来存储和管理结构化数据,详情参考数据库

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【AI+知识库】商业化问答场景,让AI回复更准确,一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程(上篇)

大语言模型:是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子,因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而,在工作场景下,只会聊天侃大山可不行,你想让他帮你干活。这个时候,就需要“提示词”出场了,提示词:是你告诉这个全知全能的人,他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能,让他能够按照你的想法,变成一个你需要的“员工”。知识库:相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字,也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库,就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工,见到有人来的时候,就翻一翻手册,然后再做出反应。我的设定:AI模型:这里使用的是阿里千问模型。提示词:这里设定的角色是“美嘉”,是按照美嘉的人设、背景和对话风格做的设定。知识库:这里放的是《爱情公寓》全季的剧情,让“美嘉”拥有了自己过往的“记忆”,知道自己做过什么、好朋友是谁等等。图中右侧是一个十分简单的问答,我问:“你是谁?你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架?”她的回复是:“我是陈美嘉,那次在台球厅和吕子乔吵架是因为他约会被人撞见,我讽刺他脸大影响信号,他还反击我。后来谈到过去的事情,我指责他忘恩负义,他就说我平。最后,我伤心地说要分手,因为他之前甩过我。”

功能概述

你可以使用扣子提供的以下功能,定制你的AI Bot:提示词(人设与回复逻辑功能)设定Bot的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等等。Bot的提示词决定了Bot如何与你的用户进行互动。详情请参考[编写提示](https://www.coze.cn/docs/guides/prompt)。插件通过API连接集成各种平台和服务,扩展Bot能力。扣子平台内置丰富的插件供你直接调用,你也可以创建自定义插件,将你所需要的API集成在扣子内作为插件来使用。详情请参考[插件介绍](https://www.coze.cn/docs/guides/create_plugin)。工作流一种用于规划和实现复杂功能逻辑的工具。你可以通过拖拽不同的任务节点来设计复杂的多步骤任务,提升Bot处理复杂任务的效率。详情请参考[工作流介绍](https://www.coze.cn/docs/guides/workflow)。记忆库扣子的记忆库功能可以保留和理解对话细节,并支持添加外部知识库给模型补充知识,使Bot与用户的互动更加有针对性和个性化。你可以通过以下方式来存储和管理外部知识。知识库:支持上传本地或线上内容,然后将这些内容分割成知识分片,通过语义匹配给模型补充知识。详情请参考[知识库介绍](https://www.coze.cn/docs/guides/knowledge)。数据库:用来存储和管理结构化数据,并支持用户通过自然语言方式对数据库中的数据进行增删改查。详情请参考[数据库](https://www.coze.cn/docs/guides/database)。

小七姐:提示词思考总结

我自己把提示词学习分成五个维度,从高到低依次是:思维框架,方法论,语句,工具和场景。这是经过近一年的探索和教学总结的框架,我也把这套框架完全融入了我的提示词学习课程。很多人学习的时候或者是被教授课程的时候,由于知识的诅咒和信息整合的问题,通常也是按照由高到低的顺序去了解和接触提示词的,但这样其实并不符合初学者的认知过程,大部分人会感到困难。舒适的学习顺序应当是反过来的:[heading3]场景:[content]不管那些艰深的理论和学术的东西,直接切入提示词的场景去学,比如在什么场景下,可以如何使用提示词,用特定提示词以及不用它们的效果对比。[heading3]工具:[content]然后去使用一些现成的、方便的提示词工具,包括一些Meta Prompt、一些Al角色定制等,也包括别人写好的成型的提示词,作为工具来体验和尝试,这都属于提示词工具的实践。[heading3]有效语句:[content]接下来要学的才是有效的提示语句,这包括大量的经典论文中明确提出的提示词语句。最典型的就是早期的think it step by step[heading3]方法论:[content]第四个维度是学习有效的方法论,这里就要把这些有效语句及其背后的原理整合成了比较稳定可控的一整套的方法,可以去自动编写一些稳定的提示词。例如think it step by step背后的原理是COT,但掌握了COT方法就不会只用一句think it step by step

其他人在问
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
知识库怎么构建
构建知识库的方法主要有以下几种: 1. 使用 Flowith 构建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式:根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库(涉及 RAG 技术): 了解 RAG 技术:大模型训练数据有截止日期,RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程: 文档加载:从多种来源加载文档,如 PDF、SQL 等。 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 存储:包括将文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器:将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-04-15
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下: 使用 flowith 搭建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式:提供三种索引方式,根据需求选择,如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建: 手动清洗数据: 在线知识库:点击创建知识库,创建 FAQ 知识库,选择飞书文档,输入区分问题和答案,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理,然后创建自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-04-14
如何搭建自己的知识库
以下是搭建自己知识库的方法: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号,添加新的知识库,并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后,可在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 此外,搭建本地知识库还需了解 RAG 技术: 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法,即先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库,涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量,两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。
2025-04-14
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
开源flux模型如何快速使用
以下是关于开源 Flux 模型快速使用的方法: 1. 模型的下载: 如果因为环境问题,可以在网盘中下载。 siglipso400mpatch14384(视觉模型):siglip 由 Google 开发的视觉特征提取模型,负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将这些视觉信息编码成一组特征向量。打开 ComfyUI\models\clip,在地址栏输入 CMD 回车,打开命令行,输入下面的命令拉取模型(也可以在网盘里下载)。 image_adapter.pt(适配器):连接视觉模型和语言模型,优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征,使其适合语言模型处理。通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载,放到 models 的 Joy_caption 文件夹里,如果该文件夹不存在,就新建一个。 MetaLlama3.18Bbnb4bit(语言模型):大型语言模型,负责生成文本描述。工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于这些特征生成相应的文本描述、应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。打开 ComfyUI\models\LLM,地址栏输入 CMD 回车,在命令行里面输入下面命令。 2. 下载地址: ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备了夸克和百度的网盘链接,方便部分同学下载: flux 相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型(体积较大)的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,速度会快很多,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 3. 工作流下载: 最后我们再下载 dev 的工作流: 。或者下面官方原版的图片链接,图片导入 comfyUI 就是工作流:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。我们打开 ComfyUI,把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。
2025-04-08
我现在是学了一段时间的comfyui+flux,接下来准备学Python开发comfyui节点、对接模型,这样学下去方向有没有问题呢
您学习 ComfyUI 和 Flux 一段时间后准备学习 Python 开发 ComfyUI 节点并对接模型,这个方向是可行的。以下是一些相关的知识和要点供您参考: 工作流方面: 工作流节点可直接拖动单个节点到任意位置,也可按住 Control 键并用鼠标左键滑框选中多个节点,再按 Shift 键一起拖动。 选中节点后右键新建组,可修改组名、颜色等,组被覆盖时可直接拖动组。 选中节点后右键选择对齐方式,如顶部对齐、左边对齐等。 第三方节点的安装方式包括在 customer NODE manager 中安装、在 GitHub 上复制链接安装、通过终端输入指令安装、在秋叶启动器的版本管理中安装。 可通过 group by Parser 节点控制组,也可通过按住节点按 control b 跳过或按 control m 终止执行。 模型方面: 噪声强度由种子调节,种子固定噪声分布方式,噪声与 CLIP 无关,增大噪声设置值会增强模型对图片重绘的程度。 模型版本的提示词差异:1.5 以 tag 为主,XL 论文称以自然语言为主,但实际使用中因模型微调情况可能仍需用 tag。 Flux 模型有时生成黑图,可能有修复方案,需自行查询。图像生成结果为空,可能是 VAE 编码器与大模型未连接,调整连接后问题解决。 安装方面: 自动打标 joy_caption 副本的节点安装地址为 D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes。 安装步骤包括:(Comfyui evn python.exe)python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat,注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 ComfyUI 自动下载模型到合适文件夹,如从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 新版的 PuLID 解决了模型污染的问题,使用新版的节点需要禁用或者删除之前的 PuLID 节点,不然可能会有冲突问题。模型放在 ComfyUI\\models\\pulid 文件夹里面,注意用新版的。 如果使用 PuLID,还需要安装 EVA CLIP 等模型。
2025-03-21
flux lora训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤: 模型准备: 1. 下载所需模型,包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意:不使用时存放位置随意,只要知晓路径即可。训练时建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本: 1. 网盘链接: 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码:pfsq 安装虚拟环境: 1. 下载完脚本并解压。 2. 在文件中找到 installcnqinglong.ps1 文件,右键选择“使用 PowerShell 运行”。 3. 新手在此点击“Y”,然后等待 1 2 小时的下载过程,完成后提示是否下载 hunyuan 模型,选择 n 不用下载。 数据集准备: 1. 进入厚德云 模型训练 数据集:https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集: 在数据集一栏中,点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以上传包含图片 + 标签 txt 的 zip 文件,也可以上传只有图片的文件(之后可在 c 站使用自动打标功能),或者一张一张单独上传照片。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间,确认创建数据集,返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可点击详情检查,预览数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练: 1. 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集,点击右侧箭头,选择上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。 4. 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入。 5. 训练参数可调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。若不知如何设置,可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。 7. 等待训练,会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 数据集存放位置:.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练:约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图:有 ComfyUI 基础的话,直接在原版工作流的模型后面,多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以,自行选择 Lora 和调节参数。
2025-03-15
flux ae.sft放在哪个文件夹
在 ComfyUI 中,flux ae.sft 应放在 ComfyUI/models/vae/ 文件夹下。 Flux 模型在 ComfyUI 中的使用,需要将相关模型放在对应的目录下。具体来说,t5xxl_fp16.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/ 目录下,clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/ 目录下,ae.safetensors 放在 ComfyUI/models/vae/ 目录下,flux1dev.safetensors 放在 ComfyUI/models/unet/ 目录下。flux1dev.safetensors 是底模,ae.safetensors 是 VAE,clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。
2025-03-07
ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUI-aki(1)\ComfyUI-aki-v1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1-dev-fp8.safetensors
很抱歉,根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”,暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别,或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性,确保其符合相关软件的要求。
2025-03-07
midjourney_whisper_flux_lora_v01
以下是关于您提到的“midjourney_whisper_flux_lora_v01”的相关信息: 1. XLabsAI 发布了 6 个不同的 Lora,包括 Midjourney 风格、写实风格、动漫风格、迪斯尼风格、风景风格等,并提供了相应示例。 2. 文生图模型排序(从高到低):Imagen 3 真实感满分,指令遵从强;Recraft 真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响);Midjourney 风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差;快手可图 影视场景能用,风格化较差;Flux.1.1 真实感强,需要搭配 Lora 使用;文生图大模型 V2.1L(美感版) 影视感强,但会有点油腻,细节不够,容易糊脸;Luma 影视感强,但风格单一,糊;美图奇想 5.0 AI 油腻感重;腾讯混元 AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准;SD 3.5 Large 崩。 3. 指定 AI 生图里的文字,有 9 种解决方案,其中 2 种快过时了。包括 Midjourney(v6 版本开始支持文字效果,主要支持英文,中文支持有限)、Ideogram(以图片嵌入文字能力闻名,2.0 模型能力得到进一步加强,支持复杂文本和多种艺术风格,文字与图像能够自然融合,支持英文,中文提示词可自动翻译为英文)、Recraft(V3 开始支持文本渲染能力,是目前唯一能在图像中生成长文本的模型,支持精确的文本位置控制,支持图像编辑功能,支持矢量图生成,支持英文,中文渲染能力较弱)、Flux(FLUX.1 是一款高质量的开源图像生成模型,支持复杂指令,支持文本渲染,支持图像编辑,生成图像的质量很高,主要支持英文)。
2025-03-07
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
调教ai的利器,提示词工程
提示词工程是调教 AI 的重要手段,以下是关于提示词工程的相关知识: 作用:避免 AI 掉入“幻觉”陷阱,引导 AI 生成更可靠的内容。 原理:AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关,清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图,减少错误。 技巧: 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文献,询问科学事实时要求引用科研论文,询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,如询问数学公式时展示推导过程,询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围,如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题,询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧,可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段,从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流,精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如,问“请用简单的语言,为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能,并举一个生活中的例子”,AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中,可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题,为让 AI 更好地服务,需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时,可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。
2025-04-15
提示词
提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式(新手必学):景别+运镜+主体+动作+风格。示例:特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式(提升质感):景别+运镜+主体(细节)+动作(速率)+场景(层次)+氛围+光影。示例:全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊(镜面倒影)|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中,prompt 输入框可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面,支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求,如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到: 1. 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。 2. 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,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,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。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,会注意到提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-04-15
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例,比如在市场营销类和商业类中,有自动优化 Prompt 的案例,如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括: 1. 角色和能力:基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色,应是该领域最资深的专家,适合解决问题。 2. 上下文说明:思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述:基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业,随着人工智能技术的不断发展,对其需求将会越来越大。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用: 在 Model Context Protocol 托管平台中: 特色功能方面,Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程,适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具(如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成)、AI 对话工具(如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成)、Google Workspace 集成(如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理)、学术研究工具(如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问)、AI 数据库管理(如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成)。 面对 AI 幻觉问题时,可使用结构化思考工具辅助判断,如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策,检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成,风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面,构建逻辑体感轮子,包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容,体现结构化思维,通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
2025-04-14
结构化提示词
以下是关于结构化提示词的相关信息: 云中江树是 Prompt 提示词框架 LangGPT 的作者,并组建了 EmbraceAGI 学习社区。他早在 2023 年 3 月就提出了结构化构建提示词的方法,并发布在 Github,很快收藏破千。LangGPT 是 Language For GPT 的简称,中文名为结构化提示词,于 2023 年 5.4 青年节开源发布,成为 GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目,并撰写了学术论文开源发表。其提出的结构化提示词已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用,当前已发展成为国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群。您可以通过了解更多。 小七姐在其 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(四)中提到,结构化 Prompt 的思想通俗来说就是像写文章一样写 Prompt。结构化编写 Prompt 本身算是提示词编写的进阶学习内容,这里为新手列举了一套(极简)基础的结构化编写 Prompt 的框架,例如:Role: Suno 结构提示词包含了众多流派和风格,如:爵士转折。
2025-04-12
即梦提示词的描述结构框架是什么
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。
2025-03-23
如何用结构化提示词生成具体某一页PPT
以下是关于如何用结构化提示词生成具体某一页 PPT 的相关内容: 一、熊猫 Jay 的思路和指南 1. AI 生成 PPT 的主要思路 利用 AI 生成 PPT 大纲 培训文档助手提供核心提示词(仅供参考,可在此基础上丰富) 本章节结合 ChatGPT GPT4 模型生成大纲,也可利用其他 AIGC 工具 结构化提示词模版大多以 Markdown 语法构建,“”代表一级标题,“”代表二级标题,“”代表无序列表 输入关键信息生成大纲,包括针对不同人群的受众分析 2. 注意事项 提示词是利用 LangGPT 生成的基本提示词 语法的详细用法可自行了解 二、Kimi 的 15 款官方提示词 1. 【PPT 精炼】整理各种课程 PPT,输出结构明晰、易于理解内容文档 2. 【?爆款文案】生成高质量的爆款网络文案 3. 【?影剧推荐】根据喜好推荐影视,提供保姆级资源渠道 4. 【?影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论 5. 【?职业导航】私人职业路径规划顾问,综合考虑个人特质、就业市场和发展前景 6. 【?营销策划】为产品或服务提供定制化营销活动策划 7. 【?面试模拟】私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试 8. 【?宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号 9. 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽 10. 【?诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手 11. 【?推闻快写】专业微信公众号新闻小编,兼顾视觉排版和内容质量,生成吸睛内容 12. 【?要点凝练】长文本总结助手,能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲 13. 【?短剧脚本】创作定制化短视频脚本,包含拍摄要求和分镜细节 14. 【?美文排版】使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号优化文字排版,提供良好阅读体验 整理收录:小七姐 Prompt 星球:https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7 三、甲木的方法 1. 让 Claude 帮做「古诗词卡片」 语文老师 PPT 配图有救了 主题+方向=符合诗词原意调性的古诗词名片 流程简单:输入 Prompt,用户输入主题、风格,AI 输出最终结果 获取提示词:第一版规定 AI 排版,固定输出;第二版释放 AI 创意,自由发挥,不受拘束 开源了提示词,可直接获取,关注、点赞、转发更佳 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-17
可视化分析的AI软件工具有哪些,可以生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等
以下是一些可以用于生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等可视化分析的 AI 软件工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包含逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许用户创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。
2025-03-06
可视化分析的软件工具有哪些,可以生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等
目前常见的可视化分析软件工具包括:Tableau、PowerBI、Excel、Google Data Studio、QlikView 等。但具体哪些工具能够生成您所提到的线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等,可能需要您进一步查阅它们的详细功能介绍和实际使用体验来确定。
2025-03-06