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coze 报错Pro call plugin too high 怎么解决

Answer

对于您提到的“coze 报错 Pro call plugin too high”的问题,可能是配置文件没有配置正确。建议您按照相关教程逐步检查配置文件。同时,即使是官方插件也可能存在不稳定的情况,您需要自己尝试找到适合当前场景的插件。另外,还需注意节点的命名、调用次数、引用情况、运行耗时和成功率等方面,以优化工作流的运行。

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

References

大雨:coze工作流节点大全

在Coze的工作流中,节点是构成工作流的基本单元。每个节点代表一个特定的功能或操作。下面,我们来详细了解各类节点的功能和配置方法。[heading2]开始节点:[content]定义工作流的输入参数,是工作流的起点。[heading2]结束节点:[content]设置工作流的输出内容,是工作流的终点。节点命名建议,含义在前,类型不加也可以。比如一个大语言模型节点,目的是为了方便选择的是看的清,同类节点不会选错。[heading2]插件[content]通过插件扩展大语言模型本身的限制。用于调用外部插件,实现特定功能。例如,可以使用插件节点抓取网页内容。调用加入智能体以后,调用的次数,比如A插件被加入智能体B,我们使用了6次,就是6.引用就是被其他工作流或者智能体使用,比如A插件加入智能体,A插件的引用就是1.运行耗时平均耗时,如果很长,增加失败概率,也容易造成整个工作流运行超时成功率如果成功率不高,调用次数也不高,就有点尴尬了即使官方插件也会有不稳定的情况,需要自己去尝试,找到适合当前场景的插件。

[heading3](梦飞回答)[content]1、这种报错但看很难定位解决,但是这样的报错,99%是因为配置文件没配置对。按照教程一步一步检查就行。[heading2]2、在宝塔里,出现“当前面板使用的是默认端口[8888],可能存在入侵风险,请到面板设置中修改面板端[heading4](金永勋)回答:[content]不需要修改,这个没影响。[heading2]4、COW无法自动回复:[content]我以前按你的“FastGPT+OneAPI+COW完整教程”把Bot接入了微信,是正常的。然后我按照“Coze接入、构建你的智能微信助手”文档里的步骤,替换了部分文件来接入coze,扫码后宝塔报了一堆错,截图如下:请问应该怎样处理呢?[heading4](梦飞)[content]你替换错文件或者配置不对,自己检查吧。认真点对比下。(回复)重新替换了一遍文件还是不行,估计是因为我用的第一版接qwen的教程,和后面接coze的不完全兼容吧。我去重装系统然后走day1接智谱的教程试试。

使用教程张梦飞老师(前两个保姆级教程)机器人3群(晚安寿司),需要解决问题1、理想生成图片只实现了一次(微信聊天界面直接发送图片),其他几次生产文字加链接下,链接需要点进去查看而且图片需要渲染或加载。//无互动趣味性//增加等待时间(图一图二)2、Coze里面模型配置用的GPT-4o,程序运行调用的是GPT-3.5 Turno。(图三)3、Coze加入了插件Data Analysia(数据分析)、Browser和GPT4v互动过程无法实现功能。需要在config.json中加入代码才能实现吗?(图四config.json文件代码)[heading4](金永勋)回答:[content]1、因为默认返回的是markdown格式,微信不支持markdown格式,github上搜索nicecoze插件,基于cow,可以把markdown转换为图片消息。2、请使用翻译功能,它说的是没有查询到4o的token计算方式,所以采用3.5的,这句话没有任何影响。他依然使用的是GPT4o,只是token计算方式用的3.53、coze插件通过prompt的语义调用,或者workflow实现,是在coze内部的实现,而不是cow,所以和cow的config无关,要去coze里鼓捣。[heading2]3、yum安装报错[content]1、下载报错:安装的时候,总是下载不了“docker-ce-stable”这个文件2、我仔细又重新操作了一下,又出现下面的问题[heading3](回答)[content]没有留下是哪个教程,也没留下问题人名字。目测应该是cdp教程的问题。应该是你本来就有yum,又重新安装导致。1、确认下你用的是哪个家的的服务器,是不是腾讯云。阿里云是自带yum的2、如果是阿里云,就不需要执行这一步了,直接往下走即可

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我在用AI辅助学习新概念英语第二册,但是deep seek总是报错,我应该换成什么别的AI呢?
如果您在使用 Deep Seek 辅助学习新概念英语第二册时总是报错,可以考虑换成 Wenxiaobai.com 这个平台。它高速响应,完全免费,支持各种平台使用,与 Deep Seek 官网几乎相同,速度快且稳定性高,最新版本还支持文档与图片分析。
2025-03-12
用cursor做网页采集文章插件总是报错怎么办
当使用 Cursor 做网页采集文章插件总是报错时,您可以参考以下内容: 1. 技术架构方面: 采用前后端分离架构,后端基于 Coze 工作流构建业务逻辑,前端为 Chrome 浏览器插件,提供轻量级交互界面。 2. 工作流搭建方面: 配置核心组件,包括插件大模型、工作流总览、大模型节点提示词、输出节点 markdown 排版(注意 markdown 里图片的渲染格式),注意输出图片的变量用的是 contentUrl。 3. 可视化界面和 chrome 插件开发方面: 使用 Cursor 开发时,要有架构思维,懂得如何向 AI 描述想要的东西,在实践中学习。 对于 Coze 关键数据,要获取授权令牌(Token),掌握工作流调用方法。查看 Coze 的 api 开发文档,查看执行工作流的实例,需要两个关键参数,即令牌密钥和工作流开发代码。在工作流界面获取工作流 id,让 Cursor 根据相关内容写一个调用 Coze 工作流的服务,注意声明入参为 article_url 以及让 Cursor 注意中文编码。 4. 报错处理方面: 如果报错、解析结果不对,可以点击 Raw Response,查看报错或者返回值,再根据返回值调整配置输出参数。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-06
K采样器报错
在 ComfyUI 中处理 K 采样器报错问题,您可以参考以下步骤: 1. 首先,在“K 采样器”处点击“右键”“新建节点”“采样器”,选择“K 采样器(高级)”。因为 SDXL 需要用到 base 和 refiner 两套模型,所以要将模型节点和采样器节点分别复制一份。 2. 为第一个 base 模型的采样器设置参数:添加噪波为 enable,确保打开以添加噪声;步数设置为 30,即迭代的总步数;结束降噪步数设为 20,表示前面 20 步将采用 base 模型进行运算;返回噪波设为 enable,以便将剩下的噪声传递给下一个 refiner 模型。 3. 将这个 base 的采样器传递到下一个 refiner 的采样器,并设置参数:添加噪波为 disable,因为是继承上一个采样器,所以不需要再添加噪声;运行后操作为 fixed,相当于锁定随机种子;步数同样设为 30;开始降噪步数设为 20;结束降噪步数设为 30,也可保持默认;返回噪波设为 disable,到这一步已结束。
2025-02-02
注意Cursor 相关报错原因,如重复安装依赖项、重新创建文件
以下是关于 Cursor 相关报错原因及实践的一些内容: 报错原因: 重复安装依赖项。 重新创建文件。 导入的路径不对。 错误导入已经废弃的文件。 突破 AI 记忆的东西。 Cursor 缓存未更新。 实践经验: 前期描述好需求,在设置里注意 Rules for AI 的提示词。 按照功能模块单独建立实现文档,包括深入理解需求、技术实现、测试等。 学会看代码,了解每一步文件的作用,有助于提升技术理解。 分阶段实现需求,效率更高,只考虑本阶段需求。 主动思考,大语言模型有局限性,如在 Cursor 中可能出现报错排查指引错误的情况,需要人工强介入。 注意细节操作,每次修改完代码要保存再运行,整体修改慎用,新增功能可新开对话,每个项目新建文件夹并将相关文件放在里面,代码中多带日志方便报错调试。 进行单元测试时可能遇到安装缺失库进度慢、Cursor 工作位置错误导致关键文档放错位置和创建垃圾文件等问题。
2025-01-16
instant-id预处理报错
以下是关于 InstantID 预处理报错的一些常见问题及解决方法: 1. 安装后出现报错问题:请查看。 2. 如果是 MacBook Pro M1 出现 InstantID 依赖的 onnxruntimegpu 无法安装的情况,因为 M1 没有 GPU,不能用 onnxruntimegpu 版本,silicon 是适配 M1 的加速版本。在文件路径 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_InstantID 的 requirements.txt 文件中,把 onnxruntimegpu 替换为 onnxruntimesilicon 即可。双击用文本编辑器打开,替换保存。 3. 如果出现 Import failed:ComfyUIergouzinodes 的情况,在终端中输入 pip3 install colorama 即可。colorama 是一个用于在命令行界面中生成彩色文本和格式化输出的 Python 库。 4. 如果出现 Import failed:LayerMask:SegmentAnythingUltra V2 的情况,可在 GitHub 上给作者提,说明硬件和软件环境,按照作者回复下载最新的包重新安装。 5. 如果是在 macOS 系统中,二狗子的工作流 json 文件中用的文件路径分隔符是反斜杠\\,macOS 系统无法识别,需要全部替换为正斜杠/,不然无法调用模型。
2025-01-01
instantid预处理报错
以下是关于 InstantID 预处理报错的一些常见问题及解决办法: 1. 安装后出现报错问题:请查看。 2. 如果是 MacBook Pro M1 出现 InstantID 依赖的 onnxruntimegpu 无法安装的情况,由于 M1 没有 GPU,不能用 onnxruntimegpu 版本,silicon 是适配 M1 的加速版本。在文件路径 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_InstantID 的 requirements.txt 文件中,把 onnxruntimegpu 替换为 onnxruntimesilicon 即可。双击用文本编辑器打开,替换保存。 3. 如果出现 Import failed:ComfyUIergouzinodes 的情况,在终端中输入 pip3 install colorama 即可。colorama 是一个用于在命令行界面中生成彩色文本和格式化输出的 Python 库。 4. 如果出现 Import failed:LayerMask:SegmentAnythingUltra V2 的情况,可在 GitHub 上给作者提,说明硬件和软件环境,按照作者回复下载最新的包重新安装。 5. 在 windows 系统和 macOS 系统中,二狗子的工作流 json 文件中,用的文件路径分隔符是反斜杠\\,macOS 系统无法识别,需要全部替换为正斜杠/,不然无法调用模型。
2025-01-01
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
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意,本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze,我应该怎么安排?
如果您想要系统学习 Coze,可以参考以下安排: 第一期共学回放 5 月 7 号() 大聪明分享|主题:Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号() 大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号() 艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号() 罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号() Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一,搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT:“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白,一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息: 一泽 Eze 的教程:可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)
2025-04-13
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
1.2Prompts 市场营销类
以下是关于市场营销类的 1.2 Prompts(提示词)相关内容: 专业推特新闻小编(作者:Carl):提取文本里的关键信息,整理所有信息并用浅显易懂的方式重新说一遍,让没有技术背景的人也能听懂,同时要写得吸引眼球。使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号来优化排版,提供更好的阅读体验。目标包括提取新闻关键信息并用浅显方式重新表述、为用户提供更好阅读体验让信息更易理解、增强信息可读性提高用户专注度。约束条件为不会偏离原始信息,只基于原有信息收集的消息做合理改编,只使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号进行排版。参考链接: 给 Prompt 打分(作者:李继刚):类似 Prompt 药剂师,通过对用户的 Prompt 进行分析,给出评分和改进建议,帮助用户提升 Prompt 的效果。用户基于当下认知写完 Prompt,不知现在的写法有什么问题,需要帮忙分析。要提供准确的评分和改进建议,避免胡编乱造的信息。参考链接:
2025-04-09
分析程序员在AI能力上的不同维度,比如AI框架,AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析,包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面: AI 框架: PromptPal:专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具,是一个集中化平台,便于在 AI 项目中管理提示,实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向: ChainForge:开源的可视化编程环境,专门用于测试大型语言模型(LLMs)的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化,具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向: AI Prompt: Promptknit:为 AI Prompts 测试提供服务的平台,可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站: 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议: 明确 Prompt 是给人工智能(AI)系统提供的信息或问题,用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式:CRISPE 包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。例如,在处理合同纠纷案件时,为 AI 赋予角色和能力,提供背景信息和上下文,明确期望其完成的任务,设定回答风格等。
2025-04-09
如何学习Prompt
以下是关于如何学习 Prompt 的详细指导: 一、准备工作 首先,您需要有一个大模型帐号,并熟悉与它们对话的方式。以下为您推荐一些可用的平台: 1. ChatGPT4(性能最强) 2. 国产平替: 二、学习资料 1. 必看 OpenAI 的官方文档: 同时,还有中文精度版的官方 Cookbook 可供参考: 三、网站资源 以下是一些精选的 Prompt 相关网站: |站点名|网站介绍|地址|附件| ||||| |Learning Prompt|授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney||| |FlowGPT|国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快||| |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||| |ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享||| |Prompt Extend|让 AI 帮你自动拓展 Prompt||| |PromptPerfect|帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比||| |PromptKnit|The best playground for prompt designers||| |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||| |Prompt Engineering Guide|GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。||| 四、学习建议 1. 理解提示词的作用:提示词向模型提供了上下文和指示,其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量。尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究:提示工程是当前前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-29
学习Prompt Engineering
提示工程(Prompt Engineering)是人工智能领域中,特别是在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLMs)的上下文中一个相对较新的概念。 其关键点包括: 1. 精确性:通过精确的提示,提高 AI 模型输出的相关性和准确性。 2. 创造性:需要创造性地思考如何构建问题或请求,以激发 AI 模型的特定能力。 3. 迭代:通常需要多次尝试和调整提示,以获得最佳结果。 4. 上下文理解:提示需要包含足够的上下文信息,以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,它们是提示工程的一部分。提示词可以简单,也可以复杂。 提示工程与提示词的区别在于:提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本,用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念,不仅包括创建提示词,还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能,而提示词是实现这一目标的手段之一。 在实际应用中,提示工程的提示开发生命周期包括: 1. 开发测试用例:在定义任务和成功标准之后,创建一组多样化的测试用例,涵盖应用程序的预期用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。提前定义好的测试用例将使您能够客观地衡量提示与成功标准的表现。 2. 设计初步提示:制定一个初步的提示,概述任务定义、良好响应的特征,以及所需的上下文。理想情况下,添加一些规范输入和输出的示例供参考。这个初步提示将作为改进的起点。 3. 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准,无论是人工评估、与答案标准的比较,甚至是基于评分标准的模型判断。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-25
写Prompt的技巧
以下是关于写 Prompt 的技巧: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在 Prompt 中明确指出。 5. 使用示例:如有特定期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息,防止 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整 Prompt 。 此外,编写 Prompt 还可注意以下几点: 尽可能多挖掘需求信息。 把需求信息变成清晰合理的 Prompt 。 不断尝试迭代,直至 Prompt 能解决问题。 在写 Prompt 时,利用 Fewshots 技巧也很实用,通过提供 1 3 个输入 输出示例,让 GPT 学到样本共性,提升输出结果质量。可在“如何写好 Prompt:结构化”的基础上,增加“Examples:”结构块,举 1 3 个示例。
2025-03-21