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如何构建属于自己的prompt

Answer

构建属于自己的 prompt 可以参考以下思路:

  1. 明确构建目的:如为了节省力气,根据初始问题自动生成优质 prompt。
  2. 遵循一定的流程:
    • 按照特定的方法论,如参考 CRISPE 提示
    • 以清晰的结构和灵活的表达方式进行,例如对于视频模型 MiniMax 海螺 AI,可参考其提供的两类 prompt 参考公式。
  3. 针对不同模型和需求选择合适的方式:
    • 对于 Claude,可用 Lisp 或 Markdown 格式构建 prompt,直接打开 Claude 首页发送提示词进行初始化后使用。
    • 对于视频创作,若没有明确的镜头呈现需求或期待激发创作灵感,可使用 Prompt 基础公式,即“要创建的主要表现物+场景空间+运动/变化”。

例如:“一只小狗在公园中奔跑”“一个女人打着伞在雨中的街头行走”“山谷中的一条小溪静静流淌”。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

JackeyLiu (JK):Prompt 自动优化思路

作者:JackeyLiu(JK)[heading1]我为什么要"构建Prompt"[content]最近也算是chatgpt的深度用户了,但随着使用变长,每次我都需要重新去构建我的Prompt,虽然我已经熟知了Prompt的构建通用方法,但还是每次都需要把这个方法拿出来,根据我实际的问题去构建一遍。因为我自己平时还是喜欢用偏生活化的文字进行交流,每次构建Prompt都得动一下脑子,为了节省力气,所以就干脆一点,就写一个基于我的「初始问题」,自动生成「优质Prompt」的Prompt。构建Prompt的方法论,来自于:[CRISPE提示](https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List)[heading1]我怎么构建这个Prompt[content]我构建这个Prompt的大体思路基本上是按照下面这个流程来进行。[heading2]Prompt Optimizer V0.1

甲木:如何让Claude帮你来做「情绪价值营销」?

接下来,我们直接用Lisp来构建prompt,让Claude直接根据用户输入的领域和产品(也可自定义我们的产品特点),直接输出情绪营销语句~用Lisp这种编程语言是之前prompt圈李继刚刚哥带火了一波,使用下来更为凝练和简洁。当然,用我们一直倡导的Markdown的格式来写prompt的效果是一样的~[heading3]Lisp格式prompt(Claude专用)[heading3]Markdown格式prompt(GPT/国内大模型可用)@TODO待优化[content]备注:GPT等模型在卡片生成这步需要进行一些调整,不稳定。最好自定义html/css样式来进行强约束。[heading3]极简版输出(GPT o1系列,一步步思考推理)[heading2]打开Claude进行初始化[content]直接打开Claude首页,把上述提示词发送。初始化完成,接下来就可以直接进行使用~

视频模型:MiniMax海螺AI

Prompt是一把由你的灵感与创意构筑的钥匙,能够打开通往AI奇幻世界的大门。只需要在海螺AI官网的输入框内输入Prompt,等待后即可获得Prompt对应的AI视频。无论你是初次接触AI的新人,还是已经能够熟练使用AI赋能生产力的老手,通过清晰的结构和灵活的表达方式,都可以轻松掌握Prompt的编写技巧,实现“一个人+一个AI=一个专业剧组”的科幻愿景。只要掌握一些小小的规则,人人都可以成为AI魔法师!为了达到更好的表现效果,我们为大家设计了两类Prompt的参考公式:[heading4]1、Prompt基础公式[content]Prompt基础公式适用于对于视频没有明确的镜头呈现需求,或者期待使用AI视频激发创作灵感的朋友,自由的Prompt可以获得更具想象力的画面。Prompt基础公式=要创建的主要表现物+场景空间+运动/变化要创建的主要表现物:主要表现物是视频的核心信息,可以是人物、动物、其它物体亦或是不存在的想象之物。场景空间:场景空间描述的是视频表现物的周围环境信息,可以是精确的标志性空间,如图书馆、咖啡厅,也可以是幻想性的虚构场景。运动/变化:运动和变化是对于主要表现物在视频中的状态描述,例如物体的静止、运动;环境空间的转化等等。例如:一只小狗在公园中奔跑一个女人打着伞在雨中的街头行走山谷中的一条小溪静静流淌

Others are asking
PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息: PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中,针对“作为一名 IT 学生,为我的高级项目提出想法;我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示,PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接:https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
能画技术路线图的prompt
以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容: Midjourney Bot 的 Prompt 类型: 基本 Prompts:可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts:包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中,图片 URL 始终位于 prompt 的最前面,以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述,精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式,需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频: 生成图片:提示词告诉 flux 生成一张技术草图,如 CAD。 绘制的视频:在 runway 里面,使用提示词从空白页面开始逐行创建,并把生成的图片作为尾帧。 草图上色:使用 flux 的 controlNet,depth 固定,目前 Union 版本不建议权重调太高,结束时间也需注意。 Prompt engineering(提示工程): 开发测试用例:定义任务和成功标准后,创建多样化的测试用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示:制定初步提示,概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文,添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入,评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性,使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。
2025-04-19
整理会议纪要的prompt
以下是一些关于整理会议纪要的 prompt: 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员:将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要:专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写,仅做信息整理,将一些明显的病句做微调。
2025-04-15
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
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有什么 prompt engineering 的好材料
以下是一些关于 prompt engineering 的好材料: 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 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你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,网址: Claude 3.7 核心提示词相关: 您可以在中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 一泽 Eze 整理的相关学习资料: Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library 基本概念: 简单的提示词可以包含指令、问题等信息,也可以包含上下文、输入或示例等详细信息,以更好地指导模型获得更好的结果。 当使用 OpenAI 的聊天模型时,可以使用 system、user 和 assistant 三个不同的角色来构建 prompt,system 有助于设定 assistant 的整体行为。 提示工程就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。
2025-04-12
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
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下: 1. 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流,也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外,还有以下相关工作流搭建的信息供您参考: 1. 搭建艺术二维码工作流:打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点(可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等,并提供了相应链接)、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点(选用 qrcode_monster V2 版本,下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 )、采样器节点(Step 选择高步数,35 50 即可,采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde )。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流:从零开始搭建时,首先准备加载大模型的节点,在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint,并选择对应的模型。然后加载 Conditioning(条件),在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode,输入正反向提示词。添加采样器时,部分参数设置与 WEB_UI 有所不同,如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项,采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗,如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能,就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下: 1. 配置工作流: 在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时,需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表: 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作,可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用,支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点: 单击页面顶部的工作流页签,然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述,然后单击确认。 在基础节点页签下,将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点,包括输入添加 SQL 执行中需要的参数,输入要执行的 SQL 语句,可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作,最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前,要确保已经搭建了一个 Bot,并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
构建知识库有什么要注意的?
构建知识库时需要注意以下几点: 1. 在使用在线检索流程生成结果时: 重排序的结果通常因大模型上下文有限制而不会都被使用,可以设置阈值进行截断,如只使用前 3 5 个文档,或只取相关性分数大于某个值的文档。 一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩,以在有限空间内包含更多相关信息。 2. 对于后置处理,可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 3. 创建智能体的知识库时: 手动清洗数据可提高准确性,如创建画小二课程的 FAQ 知识库时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割。 对于本地文档,不能一股脑全部放进去训练,应先放入大的章节名称内容,再按固定方式细化处理。 4. 使用 Coze 搭建知识库时: 文档的分片策略会严重影响查询结果,RAG 方案存在跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等问题。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-25
如何构建知识库
构建知识库的方法主要有以下两种: 使用 flowith 构建知识库: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 点击左上角的加号,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. Flowith 会对文件逐个进行抽取等处理,无需操心具体过程,等待处理完毕。 5. 处理完毕后,可以在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 使用 Dify 构建知识库: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集,为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用,在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库,增加新的内容以保持时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。
2025-03-20
我是新手小白,如何用最简单的方式构建多智能体
对于新手小白构建多智能体,以下是一种较为简单的方式: 1. 快速搜索补充参考信息:根据用户的任务调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构,使用搜索工具 API WebSearchPro 补充更多信息,具体可参考。 2. 用模型规划和分解子任务:使用大模型如 GLM40520 帮助规划,把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为 JSON 格式。JSON 格式处理可参考。 3. 用搜索智能体完成子任务:AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析并进行多轮搜索任务的能力。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6,简介为连接全网内容,精准搜索,快速分析并总结的智能助手。 4. 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,可根据工作需要选择。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2,简介为告别整理烦恼,任何复杂概念秒变脑图。 另外,OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」具有一定优势,其「Handoffs」处理了不同智能体之间交接的逻辑。例如构建客服多智能体,可能只需要准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent 。 在实际操作中,如创建 Coze 智能体获取笔记和评论信息,要创建智能体并使用单 Agent 对话流模式,编排对话流,进行测试和发布等步骤。发布时要注意相关配置,如输出类型、输入类型等。
2025-03-20
runway属于什么ai能力类型
Runway 是一家总部位于旧金山的 AI 创业公司推出的产品。 在 AI 能力类型方面: 年初爆火,其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型,能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验,同时也在扩展图片 AI 领域的能力。 11 月 25 日发布新图像生成模型 Frames,专注打造特定美学和视觉氛围,支持细粒度控制“外观、感觉和氛围”,强调“世界构建”,可设计完整的视觉世界,包括场景、氛围、情感等,提供全面的视觉叙事支持。 目前 Runway 支持在网页、iOS 访问,网页端目前支持 125 积分的免费试用额度(可生成约 105 秒视频),iOS 则有 200 多,两端额度貌似并不同步。官方网站:https://runwayml.com/
2025-04-15
钉钉多维表格属于agent吗
钉钉多维表格本身不属于 Agent,但在某些特定的场景和应用中,可以将其与其他技术结合来构建类似于 Agent 的功能。 例如,在搭建信息情报官 Agent 的过程中,会利用飞书多维表格作为中间数据的传递工具,实现数据的存储和状态转换。同时,经过调研发现,飞书多维表格插件支持新增和查询数据表记录,能满足存储和检索数据的需求,为构建 AI 智能体提供支持。但这并不意味着多维表格本身就是 Agent,而是在特定的技术架构和应用中发挥了重要的数据处理和存储作用。
2025-04-01
多维表格属于agent
多维表格在搭建信息情报官 Agent 方面有以下应用: 1. 因为前面需要对多维表格操作,所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人,并添加知识库或多维表格编辑权限,通过机器人的 app_id 和 app_secret 获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 2. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom,写程序获得公众号的更新文章,由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze,选择使用多维表格作为在线数据库及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递,在多维表格中设置状态转换来了解文章是否已被解读和推送。 3. 应用背景包括解决数据高效抓取与批量 AI 化处理的问题,涉及 Coze 定义智能体发布到飞书多维表格字段捷径、多维表格中使用和配置自定义的 AI 字段捷径、Coze 应用将数据导入到飞书多维表格并驱动其自动运行、多维表格仪表盘对数据的可视化等技术场景,期望达到让大家学会最高效率使用 AI 并将方案泛化到实际工作中的目的。
2025-04-01
如何创建一个属于自己的智能体,需要怎么投喂
创建属于自己的智能体并进行投喂,主要包括以下步骤: 1. 工作流调试完成后,将其加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据,智能体通过卡片回复。绑定卡片数据可自行研究,如有疑问可留言。 2. 发布智能体: 选择需要的发布渠道,重点如飞书多维表格。 记得智能体提示词的 4 个变量,发布时会自动出现。 填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),确认发布并等待审核。审核通过后,即可在多维表格中使用。 3. 创建飞书多维表格,添加相关字段。配置相关内容,选择“自动更新”,输入 4 个字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 4. 表单分享,实现“填写表单,自动创建文案短视频”的效果。 5. 点击多维表格右上角的“自动化”,创建想要的自动化流程。 此外,创建智能体还包括以下具体操作: 1. 使用单 Agent 对话流模式创建智能体。 2. 编排对话流,创建新的对话流并与智能体关联。 3. 进行测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址,看到数据则成功。回到智能体编排页面同样测试,确保对话流执行成功。 4. 发布智能体,选择多维表格,进行配置。包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器,完善上架信息,选择发布范围等。 如果没有创建智能体的灵感,可以查看相关案例集或通过与特定工具进行对话获取。通过扣子助手可快速进行创建,参考相应的 Prompt 进行操作。最后发布作品。
2025-03-28
我准备用无影云电脑部署一个独属于我们公司的AI,在大模型方面我准备用deepseek的满血版,你有什么建议吗
以下是关于您准备用无影云电脑部署公司专属 AI 并使用 deepseek 满血版大模型的一些建议: 1. 本地部署方面:如果拥有云服务器,要了解如何进行本地部署以及满血版本地部署的实际情况。 2. 免费额度:在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度,但有使用限制,不能部署满血版和较大的增流模型。 3. 平台服务差异:了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 4. 模型蒸馏微调:可以学习并实践模型的蒸馏和微调相关知识。 5. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若有提示未开通模型,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通。 确认无误后点击“确认接入”按钮。 复制推理点的 ID 并保存。 点击【API 调用】按钮,复制 API Key 并保存。 6. 模型选择与配置:可以参考理想的配置,如推理模型选择 gemini2.0flashthinking,代码模型选择 claude3.5sonet 或 gpt4omini,多模态模型选择 gemini2.0flash,常规模型选择 DeepSeek V3。同时,了解 OpenRouter 新发布的 BYOK 功能,它能集成第三方 Key,整合免费额度并解放更多槽位。若对现有供应商支持的模型不满意,还可考虑 simpleoneapi。
2025-03-18
怎么创建属于自己的数字人
以下是创建属于自己的数字人的方法: 1. 利用剪映生成数字人: 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。 软件会播放数字人的声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中,剪映会生成对应音视频并添加到轨道中。 左下角会提示渲染完成时间,可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片: 删除先前导入的文本内容。 点击左上角“媒体”菜单,“导入”按钮选择本地图片上传。 点击图片右下角加号将图片添加到视频轨道(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧竖线向右拖拽,直到与视频对齐。 在显示区域拖动背景图的角将图片放大到适合尺寸,并将数字人拖动到合适位置。 3. 增加字幕: 点击文本智能字幕识别字幕,点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 4. 数字人“私有化”(换脸): 准备谷歌账号(可在淘宝或“”购买)。 第一步:打开谷歌浏览器,点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进到程序主要运行界面,在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”。 第二步:点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频,保持默认参数,点击“START”生成。 第三步:等待专属数字人视频出炉。 有关数字人使用上的问题,欢迎在底部评论区留言交流。同时如果对数字人课程感兴趣,欢迎查看通往 AGI 之路 X AI 沃茨的《克隆你自己》课程: 课程内容: 在线观看第一节:https://www.bilibili.com/video/BV1yw411E7Rt/?spm_id_from=333.999.0.0
2025-03-06