人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列关于合作、竞争以及伦理的有趣问题。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国的建设发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，不过也亟需完善产业标准体系。

在 Coze 的 prompt 中调用数据库可以参考以下步骤： 1. 基础框架： 本 bot 由提示词、数据库和工作流三部分构成。提示词使用结构化框架，要求大模型根据不同行为调用不同工作流。数据库用于记录不同用户历史记账记录，工作流中会用到。 2. 工作流： 增加记账记录 add_accounting_record： 开始：定义一个{{prompt}}，把用户在 bot 输入的记账内容传入进来。 大模型：任务简单，使用任意模型均可，无需调整参数。输入定义了{{input}}引用开始节点的 prompt 参数。提示词让大模型拆解用户输入内容，识别【记账事项】、【发生时间】、【变动金额】，并分别赋值到{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。输出定义了相应的{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。 数据库——插入记账记录：输入定义了{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}，用于接收大模型节点输出传入的内容。SQL 命令中，因数据库存入金额最小单位是分，所以当用户输入花费金额时，需乘以 100 存储。 3. 使用数据表： 用户通过自然语言与 Bot 交互来插入或查询数据库中的数据。Bot 会根据用户输入自动创建新记录并存储，也可根据用户查询条件检索数据返回。 在 Prompt 中添加并使用数据表时： 明确说明要执行的操作和涉及的字段，包括字段使用说明，以使大语言模型更准确执行操作。 在数据库功能区域添加要操作的数据表。 在调试区域进行测试，可单击调试区域右上方的已存数据查看数据表中的数据。

以下是一些类似 Anakin 的一站式 AI 工具或网站： 1. SinkIn.ai 官网：SinkIn.ai（https://sinkin.ai） 是一个创新的 AI 驱动工具，旨在简化生成模型的创建和定制过程。通过其用户友好的界面和先进的 AI 算法，能够让用户轻松生成视觉上令人惊叹的结果。 2. Bookmark 网址： 特点： AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）通过询问用户几个简单的问题，快速生成一个网站。 提供直观的拖放编辑器，用户可以轻松自定义网站内容和布局。 包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Zazzani AI 官网链接： 是一个网站，提供基于人工智能的软件，帮助人们提高工作效率。声称可以加快工作流程，增加生产力，提供调试代码、撰写任何语言的文章、生成创意、回答问题和消除枯燥等功能。鼓励用户注册以获取更新，并提供免费试用。同时，还提供了联系方式供用户与其取得联系。

以下是关于 Midjourney 的使用方法： 1. 生成迪斯尼风格头像： 若您还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作，可查看教程。 先选一张满意的图片，在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取图片，在聊天框发送（记得点击回车或发送按钮）。 图片上传到服务器并生成唯一链接，点击图片，在浏览器中打开，复制浏览器上方的链接。 使用该链接加 prompt 提示词发送给 Midjourney，Midjourney 会根据需求生成特定图片，这就是 Midjourney 的以图绘图。 2. 放大器（Upscalers）功能：Midjourney 开始时会为每个作业生成一个低分辨率选项的图像网格。您可以在任何网格图像上使用 Midjourney 的升频功能来增加图像的尺寸并添加更多细节，每个图像网格下方 U1 U2 U3 U4 的按钮用于对所选图像进行升级。 3. 角色一致性功能：在提示后输入“cref URL”并附上一个人物图像的 URL（⚠️注意一定要在提示词后面，否则会报错）。您可以使用“cw”来修改参考“强度”从 100 到 0。强度 100（“cw 100”）是默认值，会使用面部、头发和衣服。强度 0（“cw 0”）时，只会关注面部（适合改变服装/发型等）。

要跟 AI 沟通以获得更精准的答案，可以从以下几个方面入手： 1. 配置相关要素： AI 模型：例如使用阿里千问模型等。 提示词：明确告知 AI 其角色和应专注的技能，使其成为符合需求的“员工”。 知识库：为 AI 提供特定的工作手册，包含具体的规则和特殊情况。 2. 遵循检索原理： 上下文向量化：将整合后的上下文信息转化为向量，通常通过预训练的语言模型如 BERT 或 GPT 进行，以捕捉语义信息。 生成模型激活：使用基于 Transformer 的生成模型如 GPT 接收向量化的上下文，利用自注意力机制理解关系和信息。 逐词生成回答：模型逐词构建回答，考虑之前已生成的词和整个上下文语义，迭代完成回答构建。 语言流畅性和准确性优化：在生成过程中优化语言的流畅性和逻辑性，确保语法正确、逻辑连贯且与问题紧密相关。 回答评估与调整：完成初步生成后，对回答进行评估，根据需要微调或重新生成。 输出回答：最终将生成的答案呈现给用户。 3. 运用 Prompt 技巧： 格式：【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】 讲清楚背景和目的：在提问时梳理清楚背景信息和提问目的，帮助 AI 理解上下文，提高回答准确性。 学会提问：使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 工作原理和限制，设计能提供有用答案的问题。 拆解环节、切分流程、具体落到某个工作细节：在应用 AI 前对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解为更小、更具体的环节，便于 AI 精确执行。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临诸如物种竞争、合作基础以及伦理等有趣且重要的问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会出现超级智能。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

以下是关于解决 AI 幻觉问题的一些方法： 1. 借鉴人类应对认知偏差的方法：为解决 AI 幻觉问题提供思路，开发相应技术手段，帮助 AI 更好地理解世界，做出更准确的判断。例如对 AI 模型的训练数据进行“大扫除”，去除错误、补充缺失、平衡偏差，让其学习到更真实全面的知识。 2. 打开 AI 的“黑箱”：让 AI 的“思考过程”更透明，便于人类理解和监督。可解释性 AI 技术能帮助理解 AI 模型如何做出判断，避免因错误逻辑或数据导致错误结论。 3. 打造 AI “智囊团”：让多个 AI 模型协同工作，共同解决问题，避免单个模型的局限性导致的错误。 4. 运用提示词工程：在询问代码功能时，要求 AI 逐行解释代码的含义。明确限制 AI 的生成范围，例如在询问名人名言时指定名人姓名和相关主题，在询问新闻事件时指定事件的时间范围和相关关键词。将提示词变得清晰、具体、有针对性，引导 AI 生成更准确可靠的内容。 5. 进行数据“体检”：为 AI 模型提供“干净”“健康”的训练数据，是预防 AI 幻觉的根本措施。包括数据清洗，去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致内容，并消除数据中的偏见；数据增强，为模型提供更多更丰富的训练数据，提高模型的泛化能力。

以下是关于 AI 与传统工具相关的内容： 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，辅助创建逻辑视图。 2. Gliffy：基于云的绘图工具，能创建各种架构图，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，这些工具并非都基于 AI，AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具还是桌面应用程序等。 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，提升生产力。 这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 绘制 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具：可根据用户输入自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，再尝试使用这些 AI 工具提高设计效率。

提示词模板主要有以下类型： 1. 从使用角度来看，可分为任务型和拟人化型。任务型提示词专注于完成特定任务或解决特定问题，具有高度专业化、流程清晰且遵循严格工作逻辑的特点。拟人化提示词则用于模拟人类交互方式，如陪伴聊天等，需要更细致全面的设计以呈现丰富个性和背景。 2. 您可以参考以下网站中优秀作品的提示词作为模板： Civitai： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： 3. 企业建立提示词模板库也是提高效率的重要策略。随着时间推移，某些类型的提示词在特定任务中特别有效，将其保存为模板可提高未来类似任务的效率。例如，可以建立包含市场分析模板、产品开发策略模板、竞争对手分析模板、财务预测模板、风险评估模板等类别的模板库（Notion/飞书/其他企业级知识库）。每个模板应包含适用场景描述、提示词结构、关键参数（可根据具体情况调整）、最佳实践和注意事项。以竞争对手分析模板为例，这样的模板可以快速适应不同的竞争对手分析需求，提高分析的效率和一致性。