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我的app应用想要对接大语言模型，结合APP用户自身的数据，实现更精准的对话，是否有行业比较成功的案例可以借鉴

Answer

以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴：

  1. Poe：
    • 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。
    • 集成了 Chat GPT、GPT-4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。
    • 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。
    • Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。
    • Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。
    • 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT-4、Claude+产品需要付费订阅使用。
    • 访问地址：https://poe.com/
    • Poe 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。
  2. Perplexity.ai：
    • 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。
    • 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。
    • 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。
    • 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。
    • 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT-4。
    • 支持分享聊天内容到多渠道。
    • 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。
    • 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。
    • Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。
    • 访问地址：https://www.perplexity.ai/
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AIGC落地应用大全，40+ 语言大模型案例推荐

推荐指数：?????由Quora（海外问答平台，类似国内知乎）开发，有APP版本，支持跨端使用。主要亮点在于集成了Chat GPT、GPT-4、Claude+、Claude、Dragonfly等模型，同时支持用户自建Chatbot。不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。Dragonfly擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。Claude更擅长创造性回复，配合Poe中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用Chat GPT时的体验（但和Chat GPT一样，Claude也时常会给出一些错误回复，一些问题我会尝试在两个模型中都问一遍提升信息准确性）。此外支持分享用户和模型的对话内容。但GPT-4、Claude+产品需要付费订阅使用。访问地址：[https://poe.com/](https://poe.com/)Poe中的提问引导真的能够启发到用户支持Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的Charactermidjourney prompt扩写Chatbot能力很惊人[heading3]

提示词快闪答疑

[title]提示词快闪答疑问题不清晰，想问充值渠道还是想问自己设备性能呢，显卡和iPhone不是一个类别的问题吧。以下回答来自群友zy xing:只学prompt不需要考虑显卡，绘画需要本地部署模型出图才需要，手机问题，iPhone确实高质量的应用更多一些，但一般通用的app安卓和苹果基本都覆盖，比如文心一言、智普清言这些，gpt付费问题如果想用它的模型也可以考虑一些“套壳”应用，比如poe、opencat等app1.晚点_Ken如何用AI来做数据分析，用哪个工具？是否有成功案例大概思路是这样：提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据，分析完成的结果要以什么格式输出观察生成结果，迭代和优化提示词，最终满意后导出结果1.无上在看公众号文章时，有提到“大模型幻觉”的，请问有什么好方法或小技巧能够识别并尽可能消除“幻觉”？幻觉问题有相关帖子和论文可以看，但目前没有办法消除，这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。1.AI小詹大模型的对话能力，如何用结构化思维去提高，举个栗子：上下文的token长度，如何去延长，是否能用专门的输入模版去提升？栗子和问题不是一个问题。结构化思维提高对话能力，在AGI搜索结构化三个字，有相关文章。上下文token长度如果指的是大模型的记忆窗口的话，没法延长，是设定好的。1.豆本豆在用chatgpt写剧本的时候如果想让他学习现有数据好的成功剧本从中总结规律并应用于后续的创作应该怎么更好的提问

AIGC落地应用大全，40+ 语言大模型案例推荐

推荐指数：?????本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持iOS，安卓即将推出）、Chrome插件。网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。很多Chat GPT中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠Perplexity就可以解决了。能给出信息来源网址根据搜索内容给出继续对话的问题建议最新推出的Copilot能力支持根据搜索内容进行信息补充，我故意写了一句比较简单的命令，其会引导用户选择更详细的需求（具体预算或者选择对酒店中低高档的要求、位置要求、支持诉求补充）。该能力支持每4h内使用5次，调用GPT-4，强推！省着用?另外要注意的就是不要在开着浏览器翻译能力的同时使用，很可能会报错。也尝试了下不使用Copilot能力的效果，比较灾难，无法给出具体的酒店建议，只是列举了几个可以查酒店的渠道。支持分享聊天内容到多渠道首页推荐当下流行的新闻、搜索内容（这很搜索引擎）支持筛选Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News进行搜索。Chrome插件可针对当前页面给出即时摘要，用处不是很大访问地址：[https://www.perplexity.ai/](https://www.perplexity.ai/)

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目前在市场上，有一些可以实现 AI 自动安排批量设置工作任务以提升个人效率的应用程序，以下为您推荐几款： 1. Todoist：它具有强大的任务管理功能，支持设置优先级、提醒和分类，能帮助您合理规划工作任务。 2. Microsoft To Do：与微软生态系统紧密集成，方便您在不同设备上同步任务，并进行批量设置。 3. Trello：以看板的形式展示任务，直观清晰，便于批量安排和跟踪工作进度。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合您的应用程序。
2025-04-07
AI阅读习惯养成APP
以下是为您提供的关于 AI 阅读习惯养成的相关内容： AI 稍后读助手的设计思路： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看，提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成合适的阅读计划。 同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可以构建完整的 AI 工作流：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出；由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理和推荐；利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发插件和 APP 即可实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 关于 DeepSeek R1 的纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，通过自我探索和试错学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统反馈下（对结果准确率与回答格式进行奖励）自主探索推理策略，不断提升回答准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。如 Alpha Zero 只训练三天就完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go 结合监督学习和强化学习，受人类局限，Alpha Zero 纯强化学习，具有创造性风格。大模型 AI 在纯强化学习下展现出超出想象的成长潜力，DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域知识迁移运用和推理解答。
2025-03-28
我是一名大一学生，我想创业，我有创业点子，我需要自己利用ai来开发app。我刚刚加入这个社群，我没有编程基础，也不怎么擅长用ai，并且我得不到ai创投圈以及科技发展的最新消息，不会用飞书，不会用这个社群。以利用ai开发app为最终目的的导向，我应该怎么做
以下是为您提供的建议，以帮助您利用 AI 开发 APP 并实现创业目标： 1. 了解有趣的产品案例：例如对话情绪感知助手，它能帮助用户理解社交场景并提供合适话术；剧本杀创作平台，具备剧本润色和 AI 测本功能；插件图标生成器，解决了开发插件时的图标制作难题。 2. 学习优秀作品：像插图神器、拍个明白、3 秒变现想法落地等，部分有公开网页和开源代码，可供试用和借鉴。 3. 掌握工具使用方法：例如 tree 等 AI 编程工具，即使不会编程也能通过自然语言交互生成代码和解决问题。 4. 借鉴学生经验：湖南大学齐国皓分享了用 tree 工具带领非技术专业同学做案例的经验。 5. 关注产品规划和愿景：如 CubeOne 会尽快上线手动编辑功能，其 AI 能力也将在月底有大更新，团队愿景是为人们带来世界上最好的做演讲的体验。 6. 参考创业实践：有大四学生在湖南大学利用 AI 编程工具进行 AI 加金融交易方面的创业。 7. 积极参与案例分享与交流：在飞书群等平台分享和获取更多案例链接。 总之，您需要多学习成功案例和工具使用方法，借鉴他人经验，明确产品规划和愿景，积极参与交流，逐步实现利用 AI 开发 APP 的创业目标。
2025-03-27
如何使用AI创作APP
以下是使用 AI 创作 APP 的一些方法和技巧： 1. 利用设计平台参考：不用语言描述界面样式，可在设计平台如站酷（国内）、Dribbble 和 Layers（海外）找喜欢的设计稿并上传图片让模型参考，重点描述静态图片无法表现的部分。 2. 引用在线图片：让模型生成界面时，若页面缺少图片，可要求其引用开源图片网站 unsplash 中的图片来填充需要图片的部分。 3. 引用在线图标库：对于页面中本该是图标的地方，可要求模型引用在线的图标库，如 Font Awesome 或 Material Icons，使界面更简洁整齐。 4. 优化前端样式代码：考虑 CSS 样式的美观度要求。 此外，对于 Cursor 及 MCP 的使用： 1. Cursor Rules：简单来说是为 Cursor 做角色定位，允许开发者设置特定指导原则和行为模式。首先设置通用规则，点击界面右上角小齿轮图标，在 cursor settings 中找到 Rules，将文本拷贝到 User Rules 后关闭页面。当涉及更专业开发时，可在特定项目中寻找或生成更专业的 Cursor Rules。 2. 制作第一个小作品：设置好 Cursor Rules 后，在右侧对话框中输入项目（可口语化），使用 claude3.7 模型等待代码生成，点击 Accept all 使代码生效，跟 AI 说运行项目，点击提示的 Run command 跳转到预览页面。若项目有问题，可让 AI 进一步美化。
2025-03-23
哪个APP或大模型写公文比较好
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2025-03-21
app 提示词
以下是关于 APP 提示词的相关信息： 一些提示词相关的网站资源： 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： AIBooru： 在星流一站式 AI 设计工具中： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化方面，启用提示词优化后能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法包括： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确，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。 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，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 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。还能对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能有翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 以下是一些提示词相关的目录链接：
2025-03-21
如何搭建精准回答的本地知识库
搭建精准回答的本地知识库可以参考以下步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。 4. 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 5. 在单元页面，单击新增单元。 6. 在弹出的页面选择要上传的数据格式（默认是文本格式），然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，可以使用额外的软件AnythingLLM，其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 在AnythingLLM中有一个Workspace的概念，可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。具体操作如下： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，AnythingLLM提供了两种对话模式： Chat模式：大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案。 Query模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。
2025-03-11
如何去训练ai，让ai可以更精准的回答问题分析趋势
要训练 AI 使其更精准地回答问题和分析趋势，可以从以下几个方面入手： 检索原理： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时验证信息的来源、时效性和相关性。 2. 消除冗余：识别并去除多个文档或数据源中的重复信息，避免在生成回答时出现重复或矛盾的内容。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时合并意义相近但表达不同的信息片段，减少语义重复并增强信息表达力。 6. 预备生成阶段：将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 大模型生成回答： 最终全新的上下文被传递给大语言模型，大语言模型根据提供的信息回答问题。因为这个上下文包括了检索到的信息，所以相当于同时拿到了问题和参考答案，通过大语言模型的全文理解，生成准确和连贯的答案。 批判性思维与复杂问题解决： 批判性思维指分析、评估、推理并做出明智判断的能力，在 AI 时代尤为关键。培养批判性思维需要养成质疑习惯，通过辩论、逻辑训练、阅读反面意见等方式锻炼，注重逻辑推理和定量分析能力的培养。复杂问题解决与批判性思维密切相关，指在不确定情境下分析问题、设计解决方案的能力，往往需要综合运用多种思维技能，通过参与实际复杂项目、案例研究来提高经验，可利用 AI 作为资料提供者或头脑风暴助手，但关键在于人类自己的分析和决策过程。 纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习，不依赖大量人类标注数据，而是让 AI 通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（包括准确率奖励和格式奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。纯强化学习有可能解锁新的人工智能水平，DeepSeek R1 更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。
2025-03-07
怎么在AI文生图中精准的输出想要的文字
要在 AI 文生图中精准输出想要的文字，可以参考以下方法： Recraft 模型： 提供提示词加上文本位置，因为模型获得的输入数据越多，越容易产生精确输出。遵循指令比仅理解提示词更容易。 Tusiart 模型： 定主题：明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再学。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 Liblibai 模型： 定主题：明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 设置 VAE：选择 840000 即可。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。
2025-03-06
如果用AI精准且快速总结视频网站的视频。
要使用 AI 精准且快速总结视频网站的视频，可参考以下步骤： 1. 对于有字幕的视频，如 B 站视频，先确认视频栏下方是否有字幕按钮，若有则说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”，安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮。 3. 点击下载按钮，选择多种字幕格式，如带时间或不带时间的。 4. 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 5. 总结完视频内容后，还可继续向 AI 提问更多细节内容或与其探讨视频内容。 此外，通义千问的 Qwen2.5VL 模型在视频理解方面也有出色表现，如支持最长 1 小时视频理解，具备秒级的事件定位能力，能够对视频的不同时间段进行要点总结等。
2025-03-06
图片的提示词的精准度
以下是关于图片提示词精准度的相关内容： 画面精度提示词： high detail（高细节） hyper quality（高品质） high resolution（高分辨率） FHD, 1080P, 2K, 4K, 8K 8k smooth（8K 流畅） 渲染效果提示词： Unreal Engine（虚幻引擎） octane render（渲染器） Maxon Cinema 4D 渲染器 architectural visualisation（建筑渲染） Corona Render（室内渲染） Quixel Megascans Render（真实感） VRay（V 射线） Behance C4D 3D blender surreal photography（超现实摄影） realistic 3D（真实 3D） zbrush 在描述图片提示词时，通常的逻辑包括：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。 对于新手而言，有以下辅助书写提示词的方法和网站： 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 功能型辅助网站，如：http://www.atoolbox.net/，通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/，每种参数有缩略图参考，方便直观选择提示词。 去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每一张图都有详细参数，可点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，Stable Diffusion 会自动匹配参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词，如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间，即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围，而非直接指定作画结果。提示词的效果受模型影响，不同模型对自然语言、单词标签等语言风格的反应不同。 提示词中可以填写以下内容： 自然语言：可以使用描述物体的句子作为提示词，大多数情况下英文有效，也可用中文，避免复杂语法。 单词标签：使用逗号隔开的单词作为提示词，一般使用普通常见单词，单词风格要和图像整体风格搭配，避免拼写错误，可参考 Emoji、颜文字：Emoji 表情符号准确且在语义准确度上表现良好，对构图有影响。关于 emoji 确切含义，可参考。对于使用 Danbooru 数据的模型，西式颜文字可在一定程度上控制出图的表情。
2025-02-26
我想了解现在有什么文生图的模型或者工具，可以精准的按照prompt给的位置大小把文字写在最终出来的图像上的，这个字不会是幻觉，是实打实的字，或者有没有通过训练lora来达到这个效果的
以下是一些关于文生图的模型和工具的信息： Tusiart： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像。 设置 VAE：选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 吐司网站： 文生图的操作方式：在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话修改。 模型及生成效果：Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置：可基于图片做延展，能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复消耗算力多，建议先出小图。 特定风格的生成：国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足，可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE：选择 840000 。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 生成批次：默认 1 批。
2025-02-25
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
写一个可以对接金蝶云之家OA的插件，可以识别上传的发票与之前发票是否有重复提交的情况？
目前没有关于如何编写对接金蝶云之家 OA 并实现识别上传发票是否重复提交的具体内容。但一般来说，要实现这样的插件，您可能需要以下步骤： 1. 了解金蝶云之家 OA 的接口和数据格式规范，以便能够与之进行有效的交互。 2. 建立发票数据的存储和管理机制，用于保存已上传的发票信息。 3. 设计发票识别的算法和逻辑，能够提取发票的关键特征，如发票号码、日期、金额等。 4. 对比新上传发票的特征与已存储发票的特征，判断是否存在重复。 这是一个较为复杂的开发任务，可能需要涉及到软件开发、数据库管理、算法设计等多方面的知识和技术。
2025-03-13
deepseek对接进微信
微信已接入 DeepSeek。微信“搜一搜”正在灰度测试接入 DeepSeekR1 模型，部分用户可在对话框顶部搜索“AI 搜索”进入体验。若未显示入口，则表示测试暂未覆盖，可等待后续开放。相关链接： 此外，这两天微信和百度相继宣布接入 DeepSeek，微信推出 AI 搜索功能，提供“快速回答”和“深度思考”选项，用户可获取高质量答案并一键分享。
2025-03-05
请列举可对接deepseek的本地部署的rag
以下是可对接 DeepSeek 的本地部署的 RAG 相关信息： DeepSeek 公司：深度求索。 DeepSeek 有网站、手机应用。 DeepSeek R1 大模型权重文件开源，可本地部署。但本地部署的版本存在一些不足，如难以作为长期使用的版本。 实现联网版的 R1 大模型的核心路径是通过工作流+DeepSeek R1 大模型。 拥有扣子专业版账号：若为普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 开通 DeepSeek R1 大模型的步骤：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。
2025-02-09
企业微信客服号能对接dify知识库，实现智能客服功能吗？
企业微信客服号能对接 Dify 知识库实现智能客服功能。以下是相关步骤： 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署，进行快速启动测试，扫码登录并对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信，创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信，创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外，通过云服务器、Dify、智能微秘书免费搭建微信机器人的部署 Dify 步骤如下： https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ，这些命令在宝塔面板的终端安装。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的步骤如下： 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通。 2. 勾选同意，点击下一步。 3. 按步骤填写，勾选同意，注册企业微信。 4. 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 5. 到微信客服的开发配置，找到到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（如果还是空的，点击“随机获取”即可），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 6. 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 7. 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。 第一次设置回调地址时，注意目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后面再修改是特定页面。保存后，在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。
2025-02-05
我是一个政府部门的基层工作人员，平时要填报各种表格，使用很多系统平台，对接很多乡镇负责人，接很多电话，请问我应该如何学习和运用AI工具让我更快更好地完成工作呢？
对于您的工作情况，以下是一些建议来帮助您学习和运用 AI 工具以提高工作效率和质量： 首先，您可以考虑使用自动化表格处理工具。这类工具能够根据您设定的规则和模板，自动填写和整理表格中的数据，减少手动输入的时间和错误。 其次，利用智能客服系统来处理一部分常见的咨询和问题。您可以将常见问题和回答录入系统，让其自动回复一些简单和重复的咨询，从而节省您接电话的时间。 另外，使用智能办公助手来协助您管理和安排工作任务。它可以根据您的工作优先级和时间安排，提醒您各项任务的截止日期和重要程度。 在学习这些 AI 工具时，您可以先从简单易用的工具入手，通过在线教程、操作手册和视频教程来熟悉其功能和操作方法。同时，多与同事交流和分享使用经验，共同探索如何更好地将 AI 工具应用到工作中。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-12-15