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我有126个docs文件,我需要用同一套提示词,对这些文件进行总结,有什么工具可以做到

Answer

以下是一些可能用于对 126 个 docs 文件进行总结的工具和方法:

  1. 可以考虑使用由杨志磊开发的律师的文本总结助手。其说明为对客户提供的文件或文本进行总结,具有明确的角色设定、目标和约束条件。链接地址为:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HvJGwlMFhidzZukPsoKcnuXlnKe 。
  2. 在 Stable Diffusion 中,Embedding 功能可以将很多提示词打包到一个文件里。例如常见的负向提示词 Embedding,如 EasyNegative,官方推荐搭配二次元模型使用,能在一定程度上优化生成效果。但需注意,对于一些复杂问题如 AI 绘图中的手部问题,可能无法完全解决。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|律师的文本总结助手|杨志磊|商业|对客户提供的文件或文本进行总结。|## Role:lawyer ## Profile:- author:杨志磊- version:0.5 - language:中文- description:我是一名律师,需要对客户提供的文件或文本进行总结。- ## Goals:-对输入的文本或文件充分分析后,写一份总结或者摘要-对于文本或文件的分析,主要目的解决客户专业性问题-对于文本或文件的分析,有利于当事人文本或文件的理解-对于文本或文件的分析,有利于提供专业的法律服务,并给出法律建议-促成签署委托代理协议,包括委托代理二审或者再审- ## Constrains:-总结文本或文件,最好根据文本的内容,不要胡编乱造-总结文本或文件,不要偏离主要观点,即使观点有矛盾点-总结文本或文件,一定要客观,不用感情色彩或者情绪-总结文本或文件,一定要原文中摘取或者总结,客户可能跟会追加问题-总结文本或文件,|[杨志磊:律师对客户提供的文件或文本进行总结](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HvJGwlMFhidzZukPsoKcnuXlnKe)||NzMyODM4MDQ2MjgyNzY4Mzg2ODpyZWNpUHZ0M0Y0OjQ4YmJlZWFjMWJmNDBiMjNiMDgxMWMxNjEzZmVhYTQ2OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|律师的文本总结助手|杨志磊|商业|对客户提供的文件或文本进行总结。|## Role:lawyer ## Profile:- author:杨志磊- version:0.5 - language:中文- description:我是一名律师,需要对客户提供的文件或文本进行总结。- ## Goals:-对输入的文本或文件充分分析后,写一份总结或者摘要-对于文本或文件的分析,主要目的解决客户专业性问题-对于文本或文件的分析,有利于当事人文本或文件的理解-对于文本或文件的分析,有利于提供专业的法律服务,并给出法律建议-促成签署委托代理协议,包括委托代理二审或者再审- ## Constrains:-总结文本或文件,最好根据文本的内容,不要胡编乱造-总结文本或文件,不要偏离主要观点,即使观点有矛盾点-总结文本或文件,一定要客观,不用感情色彩或者情绪-总结文本或文件,一定要原文中摘取或者总结,客户可能跟会追加问题-总结文本或文件,|[杨志磊:律师对客户提供的文件或文本进行总结](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HvJGwlMFhidzZukPsoKcnuXlnKe)||NzMyODM4MTM4ODk2Nzk2ODc2OTpyZWNpUHZ0M0Y0OjVlZGYyMjY3YmQ5OWFmMjUzMGE2NTdiYTg3YWI0NzMxOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

【SD】常用负向提示词Embedding介绍

这个embedding官方推荐是搭配二次元模型使用的,比如“Counterfeit”,或者“AbyssOrangeMix2”。我们先使用“CounterfeitV30”模型,正向提示词描述一个“坐在树干上的小女孩”,然后在不使用任何负向提示词的情况下试试看。可以看到画面有很多奇怪的地方,树的结构有问题,光影也有问题,人物姿态也有问题。这时,我们在负向提示词中引入这个Embedding,再生成试试看。可以看到,画面的效果好了很多,树的结构和人物姿势都合理了,光影也有了层次,可惜,手部的问题依然存在。这个也没有办法,手的问题是AI绘图的千古难题,不能指望仅靠负向提示词就能修好。

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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。
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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
如何通过提交的pdf文件自动生成流程图。
目前在 AI 领域,直接通过提交的 PDF 文件自动生成流程图还存在一定的技术挑战。通常情况下,需要先将 PDF 文件中的内容进行解析和提取,然后利用专门的流程设计工具或软件来手动创建流程图。但随着技术的不断发展,未来可能会有更便捷和高效的方法来实现这一功能。
2025-04-13
需要优化工作规程文件,使用什么AI工具比较好
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2025-04-01
我想ai生成综述论文,但是ai会编造莫须有的文章 我想提供60个论文文件 ai又会偷懒不阅读所有文件 如何处理
目前对于您所提到的问题,还没有直接有效的通用解决方案。但您可以尝试以下几种方法来改善这种情况: 1. 对于 AI 编造莫须有文章的问题,您可以在输入提示中明确强调要求基于真实可靠的信息和数据进行生成,并对生成的内容进行仔细审查和验证。 2. 针对 AI 偷懒不阅读所有提供的 60 个论文文件的情况,您可以尝试将文件进行分类和整理,突出关键信息和重点内容,以便 AI 更容易识别和处理。同时,也可以尝试使用更先进、具有更强处理能力的 AI 工具。 需要注意的是,AI 技术仍在不断发展和完善中,可能无法完全满足您的所有需求,但通过不断的尝试和优化,有望获得更好的效果。
2025-03-19
介绍MCP的文件有哪些
以下是关于 MCP 的相关介绍文件: 1. 官方文档:https://modelcontextprotocol.io/ 2. Cursor 文档中关于 MCP 的介绍:https://docs.cursor.com/context/modelcontextprotocol 3. 社区网站:https://smithery.ai/ MCP 相关知识: 1. MCP 本质是 Claude 官方推出的一个协议。纯 LLM 无法行动,MCP 工具可以充当其与现实世界交互的“手”,并反馈结果指导下一步行动。 2. 模型上下文协议(MCP)是一种全新的开放协议,用于标准化地为大语言模型(LLMs)提供应用场景和数据背景,可将其想象成 AI 领域的“USBC 接口”,能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 3. MCP 最早由 Anthropic 公司开发,现已成为开放协议,越来越多的企业和开发者开始采用。 4. Anthropic 推出的 MCP 协议旨在规范和优化人工智能模型生成内容的方式,关注内容的安全性、合规性以及对用户的透明度,提供更为标准化的方法来管理 AI 模型输出。
2025-03-18