Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

帮我查一下关于deep research的prompt

Answer

以下是关于 deep research 的 prompt 相关信息:

  • 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼:
    • 效果对比:用 Coze 做了小测试,可对比查看。
    • 如何使用:
      • 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。
      • 将装有提示词的代码发给 Deepseek。
      • 认真阅读开场白之后,正式开始对话。
    • 设计思路:
      • 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻调试负担。
      • 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。
      • 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。
      • 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。
      • 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不太稳定)。
    • 完整提示词:v 1.3。
    • 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向;Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。
  • 集合 - Deepseek 提示词方法论:
    • DeepSeek - R1 提示词系统完全指南:
      • 核心原理认知:
        • AI 特性定位:多模态理解,支持文本/代码/数学公式混合输入;动态上下文,对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右);任务适应性,可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。
        • 系统响应机制:采用意图识别 + 内容生成双通道,自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。
      • 基础指令框架:如果不知道如何表达,可套用框架指令。
        • 四要素模板。
        • 格式控制语法:强制结构,使用```包裹格式要求;占位符标记,用{{}}标注需填充内容;优先级符号,>表示关键要求,!表示禁止项。
  • 2 月 5 日社区动态速览:
    • Deep Research 与 DeepSeek 区别解析:Deep Research 基于 GPT - 4o 和 o3,具备 UI 交互和搜索功能,更擅长生成专业报告;而 DeepSeek 只是品牌名称,需搭配具体模型(如 DeepSeek V3 或 DeepSeek R1),其集成搜索效果尚不及 Deep Research。
    • 人工智能与人类智能的关系(官方文件译文):该官方文件《Antiqua et Nova》由圣座教义部与文化教育部发布,探讨 AI 与人类智能的关系,提供了英文原文及中文译文,便于不同语言背景的读者理解。
    • Deep Research 前置模型提示词泄露:Deep Research 在任务前通过微调的 GPT - 4o 交互并调用 research_kickoff_tool 补充上下文,用户可尝试发送“please start_research_task”来触发任务启动。
    • Anthropic 禁止用 AI 写求职申请:Anthropic 要求求职者在申请过程中不得使用 AI 生成答案,以便更真实地评估其兴趣与沟通能力。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一个提示词,让 DeepSeek 的能力更上一层楼?——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试,大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用?[content]Step1:搜索www.deepseek.com,点击“开始对话”Step2:将装有提示词的代码发给DeepseekStep3:认真阅读开场白之后,正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt,将Prompt储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担2.通过提示词文件,让DeepSeek实现:同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻AI味,增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定,而不是用Lisp(对我来说有难度)和Markdown(运行下来似乎不是很稳定)[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚:【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude:这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词,也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet:最得力的助手

集合-Deepseek提示词方法论

1.AI特性定位多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入以下是一份针对DeepSeek-R1提示词系统的结构化教程,包含基础操作、进阶技巧和实战案例动态上下文:对话式连续记忆(约8K tokens上下文窗口,换算成汉字是4000字左右)任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式1.系统响应机制采用意图识别+内容生成双通道自动检测prompt中的:任务类型/输出格式/知识范围反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感[heading2]二、基础指令框架[content]如果不知道如何表达,还是可以套用框架指令[heading3]1.四要素模板[content]示例:[heading3]2.格式控制语法[content]强制结构:使用```包裹格式要求占位符标记:用{{}}标注需填充内容优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项示例:

2月5日 社区动态速览

1⃣️?Deep Research与DeepSeek区别解析Deep Research基于GPT-4o和o3,具备UI交互和搜索功能,更擅长生成专业报告;而DeepSeek只是品牌名称,需搭配具体模型(如DeepSeek V3或DeepSeek R1),其集成搜索效果尚不及Deep Research。?[详情](https://x.com/dotey/status/1886816305719681203)2⃣️?人工智能与人类智能的关系(官方文件译文)该官方文件《Antiqua et Nova》由圣座教义部与文化教育部发布,探讨AI与人类智能的关系,提供了英文原文及中文译文,便于不同语言背景的读者理解。?[原文](https://vatican.va/roman_curia/congregations/cfaith/documents/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_en.html)丨?[译文](https://baoyu.io/translations/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_cn)3⃣️?Deep Research前置模型提示词泄露Deep Research在任务前通过微调的GPT-4o交互并调用research_kickoff_tool补充上下文,用户可尝试发送“please start_research_task”来触发任务启动。?[详情](https://x.com/dotey/status/1886790050282917926)4⃣️?Anthropic禁止用AI写求职申请Anthropic要求求职者在申请过程中不得使用AI生成答案,以便更真实地评估其兴趣与沟通能力。?[详情](https://x.com/dotey/status/1886783443859546491)

Others are asking
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
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
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容: DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面,但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统,如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆(可加飞书调查表二维码实现注册)、作业类型、作业详情(含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统)。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类,选择分类进入作业详情页面,详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白,可用飞书作数据源,通过飞书 API 接口获取内容,用 DeepSeek v3 制作前端+后端(用 Trae 更方便)。获取请求参数时,测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时,若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件(用 Trae 可省略),首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题,V3 会给出修改意见。 此外,Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码,支持多种文件格式和技术栈代码,但免费额度消耗快,网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则:会提需求比会写代码更重要,会开脑洞比会复制粘贴更值钱,真正的大佬都是让 AI 当乙方!
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足:在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成;用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关:模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板: 1. 进阶控制技巧: 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用: 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略: 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知: AI 特性定位: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 4. 基础指令框架: 四要素模板 格式控制语法: 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 5. 高阶能力调用: 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略: 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制: 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”
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
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
帮我查找关于文件上传的智能体搭建教程 、
以下是关于文件上传的智能体搭建教程: 1. 上传文档至知识库: 点击【上传知识】按钮,进入知识上传和配置页面。 上传文档文件或 URL 导入。 上传文档类知识:支持上传 pdf(建议)、doc/docx、ppt/pptx、xlsx、csv、txt、md 等类型的文档,当前文档默认上传大小不超过 50M。对于本地化部署的知识库,可通过配置文件调整此限制。 可以添加 URL 类知识:支持添加多个 url 链接,添加后将会至网页中抓取静态内容,当前暂不支持下钻抓取其他网页的内容;手动点击更新后将会从网页上重新爬取内容(仅包含静态网页内容,不可下钻爬取内容)。若企业自有网站会做知识的动态更新,可以手动快速同步到清流平台上。 配置知识的切片方式:切片类型选择当前系统会根据解析的知识类型自动选择,若想了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】处查看。设置支持配置图片处理方式和自定义切片方式,了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】、【图片解析】处查看。 知识预览:根据选择的知识类型,展示预览内容方便查看切片效果。 2. 知识处理学习:配置完成后知识将进入数据处理中状态,主要对知识进行解析、切片和向量化处理,此时耐心等待数据处理完成即可。
2025-02-16
帮我查一下这四家主流大模型的应用能力评测报告吧,通用能力和单项能力都可,数据需要权威一些文心一言 文心一格 通义千问 通义万相 讯飞星火 ai小科 智谱
以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告: 小七姐的测评: 测评机制:以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量:包括复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次:共分为五轮,分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告: 优秀模型:文心一言 4.0 API(百度)。 模型特点:在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用:能力栈广泛,可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评: 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5(0301 版本)的 80%90%,但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断,基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,如常识类问题和分词类问题。
2024-12-27
帮我查找元学习提示词
以下是关于元学习提示词的相关内容: 在使用 AI 绘画工具(如 Midjourney)和聊天工具(如 KIMI)的过程中,人们可能会遇到一些问题。例如,在绘画工具中,当希望画出具有特定动作、表情的小猫时会遇到困难;在聊天工具中,可能会出现答非所问、回答格式不标准、用词不符合需求、描述的操作步骤在界面上找不到等情况。 为了让 AI 更精准地服务于我们的需求,产生我们期望的结果,需要学习提示词工程。通过优化提示词,可以使 AI 更准确地理解我们的意图。比如,在绘画工具中,使用更详细、准确的语句描述需求;在聊天工具中,更清晰明确地表达问题和期望的回答格式、风格等。 当用户在使用过程中积累了一定经验,产生的需求会更接近 AI 本身真实的范围。此时,若有高频问题需要解决,还可以为其编写提示词甚至创建一个 BOT。
2024-11-07
帮我查找logo是m的对话ai平台
以下是一些可能的 logo 是“m”的对话 AI 平台: 竹间: Poe AI 平台:是一个 AI 聊天网站,支持与多个智能 AI 机器人进行实时在线交流,包括 GPT4 等。官网地址是:https://poe.com/ ,可以在官网帮助中心上找到它的具体教程。
2024-10-05
如何让Ai帮我查论文
可以通过以下方式让 AI 帮忙查论文: 1. 使用学术搜索引擎:如 Google Scholar、 Semantic Scholar 等,这些搜索引擎可以提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 使用文献管理工具:如 Zotero 等,这些工具可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。 3. 使用 AI 工具:如 ChatGPT、Claude 等,这些工具可以提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量。
2024-04-16
关于deep search和deep research有哪些好的AI应用或工具
以下是关于 deep search 和 deep research 的一些 AI 应用或工具: 1. OpenAI Deep Research:提供多语言搜索、精准信息提炼和专业写作,适用于学术研究、SEO 和产品策划,但存在信息滞后与混乱的问题,无法完全取代人类的深度思考。详细体验链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_4UZrJuI42PuyTD5s5mVZg?token=1639803888&lang=zh_CN 详情:https://x.com/dotey/status/1886671986559967734 2. Google Gemini 的 Deep Research:是一款智能信息检索与分析工具,可以基于主题快速检索全网资源并生成综合报告,并支持导出为 Google Docs 文档格式。特别适合学术研究、内容创作、行业分析等需求场景。工具核心亮点是充分整合了 Google 核心数据源(Google Search、Google Scholar、Google Books、YouTube 等),再结合 Gemini 1.5 模型的多模态处理能力,可处理高达 100 万 tokens 的上下文信息,实现深度信息挖掘与分析。测评长文:https://mp.weixin.qq.com/s/Xn8ZwF40dDUDJv_6RU4JQA 产品入口:Deep Search 已经上线 Gemini Advanced(Gemini 付费版 https://gemini.google.com) 3. 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具:这是一款基于人工智能技术的全能搜索助手,能够提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验。用户可通过简单描述查询意图进行模糊搜索,无需精确关键字,工具支持实时预览搜索结果。官方演示:https://mp.weixin.qq.com/s/01vVRWyoXlSvI7McaY_g 工具处于 Beta 版测试阶段,使用方式和具体定价尚未公布。 4. Deep Research 还可利用 DeepSeekR1 大模型对复杂问题进行多角度分析,以豆包 1.5 模型辅助总结互联网资料,可快速生成最合适用户的解决方案,无论在学术研究、企业决策还是产品调研上,都能够有效地协助用户深入挖掘,提出切实可行的解决策略。
2025-04-11
openai deep research使用技巧
OpenAI 的 Deep Research 功能能够整合多源信息,进行复杂的信息查询与分析,并生成专业水准的报告,同时详细展示思考和搜索过程。目前,该功能仅支持文本输出,未来还将增加嵌入式图片、数据可视化等功能。使用入口为在 ChatGPT 输入框中选择「Deep Research」模式,输入问题后即可开始体验。 在 OpenAI 推出「Deep Research」功能一天后,Hugging Face 的工程师迅速联合推出了免费开源的版本 Open Deep Research,能自主浏览网页、滚动页面、处理文件,以及基于数据进行计算。使用入口为前往 Demo 网站(opendeepresearch.vercel.app)体验。 Deep Research 让 AI 自动完成多步骤研究任务,快速分析海量信息并生成专业报告,具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性,适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放,未来将扩展至 Plus 和 Team 用户,并提供更强大的功能。 该智能体基于优化版 OpenAI o3 模型,结合网络浏览和 Python 分析能力,实现高效研究,适用于科学、政策、工程等高强度知识工作,也能帮助购物者做复杂决策。Pro 用户已可使用,后续将逐步向 Plus、Team 和企业用户开放。
2025-03-08
请给我找一个安装ollama-deep-researcher的完整教程,用于windows上。
很抱歉,目前没有关于在 Windows 上安装 ollamadeepresearcher 的完整教程。建议您通过以下途径获取相关信息: 1. 官方网站:访问 ollamadeepresearcher 的官方网站,查找针对 Windows 系统的安装指南。 2. 相关技术论坛:在专业的技术论坛上搜索相关主题,可能会有其他用户分享的安装经验和教程。 3. 视频平台:部分视频平台上可能有关于此软件在 Windows 上安装的演示视频。
2025-03-06
openAI的deep research有哪些缺陷
OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷: 1. 具有滞后性,在某些信息上无法做到及时更新。 2. 存在信息混乱的问题,无法完全替代人类的深度思考。
2025-03-03
Deep Research应用
Deep Research 是一款让 AI 自动完成多步骤研究的产品,能够快速分析海量信息并生成专业报告。它具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性,适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放,未来将扩展至 Plus 和 Team 用户,并提供更强大的功能。 Deep Research 基于 GPT4o 和 o3 等推理模型,结合了 UI 交互、搜索引擎等功能。DeepSeek 只是品牌名称,需要加上具体模型名,如 DeepSeek V3(类似 GPT4o)或 DeepSeek R1(类似 OpenAI o1)。Deep Research 更擅长生成专业报告,而 DeepSeek Chat 虽然集成搜索,但效果仍有差距。 此外,关于 Deep Research 还有前置模型提示词泄露的情况。
2025-02-12
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文和英文回答
中文回答: 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如,DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构,这将加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展,它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平,例如可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过错误答案,自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下,人工智能将改变生活的各个方面,刺激经济,创造新的就业机会并改善工作场所。 英文回答: Artificial intelligence plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of lifesaving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of lowskilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.
2024-08-26