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怎样用Coze用来分析财报并生成图表?

Answer

使用 Coze 分析财报并生成图表的实现过程如下:

  1. 工作流中的数据解析:用户上传 Excel 后,在工作流中获取 Excel 链接,通过插件下载并读取其中的数据。
    • 最初尝试将解析出的 Excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库,利用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案,但大模型计算能力差,常出现计算错误。
    • 改为将 Excel 转换为数据表,使用大模型把用户问题转换为 SQL,准确率很高。
    • 由于 Coze 不能动态创建表,自行编写服务,在动作流中调用,根据 Excel 的 URL 动态创建表并插入数据,将表名存到 Coze 数据库,以便后续根据表名动态执行 SQL 获取数据。
  2. 报表生成:
    • 根据数据库表字段信息,使用大模型为用户生成 3 个推荐报表,包含标题、描述、查询 SQL,限制每次查询数据为 100 条。
    • 拿到 SQL 后,使用插件动态执行查询数据,再根据标题和数据使用大模型转换为绘制 Echarts 图表的参数。
    • 绘制图表,官方插件生成的图表较模糊,自行编写插件提高清晰度,并将图片放大三倍。
  3. 其他相关操作:
    • 查看大图时,把多张图片合成一张,图像流不支持合成图片,自行编写插件实现。
    • 图表生成成功后,将图表链接存到数据库,为查看报表做准备。
    • 大模型生成的 SQL 有时出错,可将报错信息和 SQL 传给大模型修复后重新执行,大模型生成的非标准 JSON 也可用此方案修复。
    • 查看报表时,从数据库中查询图表链接,调用合并图片插件将几张图表合并成一张大图。
    • 删除图表根据用户输入的标题从数据库中删除。
    • 添加图表与前面解析 Excel 数据生成报表流程类似,用户输入标题后生成查询 SQL,后续步骤相同。
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References

使用coze做一个智能报表助手

用户上传excel后,在工作流中可以拿到excel连接,然后写一个插件通过url下载当前excel,再读取excel里的数据。开始我打算把解析出来的excel数据以单元格的形式存到bot数据库,然后使用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案,但是经过多次实验,发现大模型的计算能力特别差,经常出现计算错的情况。比如一张学生成绩表,用户想求某个学科的平均数,大模型可以把当前学科所有分数精准的提取出来,最后一步计算的时候,经常会出现错误。然后就试了一下另外一套方案,把excel转换为数据表,然后使用大模型把用户问题转换为sql,发现这样做生成的sql准确率非常高,基本都能得到想要的结果。coze里不能动态创建表,所以我自己写了一个服务,在动作流里调用这个服务,根据excel的url动态创建表,同时把excel数据插入到表中,最后把服务返回的动态表名存到coze数据库中,这一步是为了后续用户提问问题时,根据表名动态执行sql,拿到数据。最后再根据数据库表字段信息,使用大模型为用户生成3个推荐报表,报表信息中包含标题、描述、查询sql。这里防止一次查询出来的数据过多,传给大模型时候崩溃,所以限制数据100条。拿到sql后,使用插件动态执行sql查询数据,再根据标题和数据使用大模型转换为绘制echarts图表的参数。绘制图表,官方有一个插件,但是这个插件生成的图表图表有点模糊,我自己就写了一个插件,生成的图表图片就清晰度比较高,echarts绘制图表时可以设置缩放,我给图片放大了三倍,清晰度就变高了很多。

使用coze做一个智能报表助手

查看大图那里把多张图片合成一张,本来打算使用图像流做的,但是图像流不支持合成图片,只支持叠加图片,所以我还是自己写了一个插件,支持把多张图片合并成一张大图。图表生成成功之后,需要把图表连接存到数据库中,为后面查看报表做准备。下面是coze中存放图表信息的数据库做这个工作流的时候有2个细节,和大家分享一下大模型有时候生成的sql会出错,当我去执行错误sql的时候可以拿到错误信息,把报错信息和sql一起传给大模型,让大模型修复后重新执行,这样可以保证sql都是可以正常执行的。大模型生成json有时候不是标准的,也可以使用上面这个方案让大模型帮忙修复。

使用coze做一个智能报表助手

先从数据库中查询前面存放的图表连接,然后再调用合并图片的插件,把几张图表合并成一张大图。[heading3]删除图表[content]根据用户输入的标题从数据库中删除当前图表[heading3]添加图表[content]这个其实和前面的解析excel数据生成报表流程差不多,只是前面是根据大模型生成3个,这个是用户已经输入了标题,只需要根据标题生成查询sql就行了,后面步骤是一样的。

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财报摘要整理的ai
以下是关于财报摘要整理的 AI 相关信息: 目前,文本生成在多个领域广泛应用,如媒体广告、教育和法律等。AIGC 能根据给定主题或关键词自动生成新闻报道、文章摘要、广告文案等文本内容。 在医疗领域,AI 技术协助医生分析大量医疗数据,包括病历、影像资料等,有助于制定更精准的诊断方案和治疗计划,提高医疗质量和效率。在金融领域,证券 AI 智能投研可生成研报、进行财务数据查询、盈利预测和提供投资组合建议;银行智能风控通过分析客户信用历史和行为特征等数据,挖掘风险因素,实现信贷风险、反欺诈、反洗钱等行为预警。 从产品形态上,业内普遍认为 AI 应用将沿着 AIGC(内容生成)、Copilot(智能助手)、Insight(知识洞察)、Agent(智能体)四个重要方向演进。 此外,智能摘要功能能够辅助快速筛选信息,实现信息降噪。近期出现的各类 AI 搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,在不断颠覆传统的搜索引擎。
2024-08-14
通过阅读财报数据,提取其中的数据生成表格,怎么实现?
通过阅读财报数据并提取信息生成表格,可以通过以下几个步骤实现: 1. 获取财报文件:首先,你需要获取公司的财报文件,这些文件通常以PDF、Word文档或Excel电子表格的形式提供。 2. 选择合适的工具:根据财报文件的格式,选择合适的工具来读取文件内容。例如,对于PDF和Word文档,可以使用Python的`PyPDF2`、`pythondocx`库;对于Excel文件,可以使用`pandas`库。 3. 文本提取:使用所选工具提取文档中的文本内容。例如,使用`PyPDF2`库可以提取PDF中的文本。 4. 数据清洗:提取的文本可能包含格式错误、多余的空格或特殊字符等,需要进行数据清洗,以便于分析。 5. 信息识别与提取:识别文本中的关键财务数据,如收入、利润、成本等。这可能需要使用正则表达式来匹配特定的数字格式和相关的财务术语。 6. 数据结构化:将提取的数据结构化,通常意味着将数据放入一个表格中,如CSV格式或数据库表中。可以使用`pandas`库来创建DataFrame对象,然后导出为Excel或CSV文件。 7. 生成表格:使用表格生成工具或软件,如Microsoft Excel、Google Sheets或`pandas`库,将结构化的数据生成表格。 8. 数据验证:验证提取的数据是否准确无误,必要时进行手动校正。 9. 自动化:对于重复性的任务,可以编写脚本或程序自动化上述过程。 下面是一个简单的Python示例,演示如何使用`pandas`和`pythondocx`库从Word文档中提取财报数据并生成表格: ```python import pandas as pd from docx import Document 加载Word文档 doc = Document 创建空的DataFrame df = pd.DataFrame 遍历文档中的每个段落 for para in doc.paragraphs: 使用正则表达式匹配财务数据 match = re.search 假设我们正在查找收入数据 if match: 提取数字并添加到DataFrame revenue = int df = df.append 导出DataFrame到Excel df.to_excel ``` 请注意,这只是一个简化的示例,实际的财报数据提取可能要复杂得多,需要根据具体的财报格式和所需数据进行调整。此外,对于非结构化数据(如PDF或扫描的文档),可能需要使用OCR(光学字符识别)技术来提取文本。
2024-05-23
如何用Kimi有效的分析上市公司财报
如果您想使用 Kimi 有效地分析上市公司财报,可以尝试以下步骤: 1. 明确分析目标:首先,您需要明确您的分析目标。例如,您可能想了解公司的财务健康状况、盈利能力、偿债能力等方面的信息。 2. 收集财报数据:收集您想要分析的公司的财报数据。您可以从公司的官方网站、证券交易所、财经新闻网站等渠道获取财报数据。 3. 导入财报数据:将收集到的财报数据导入到 Kimi 中。您可以使用 Kimi 的数据导入功能,将财报数据转换为 Kimi 可以识别的格式。 4. 使用 Kimi 进行分析:使用 Kimi 的分析功能,对财报数据进行分析。例如,您可以使用 Kimi 的财务比率分析功能,计算公司的各种财务比率,如流动比率、速动比率、资产负债率等。 5. 解读分析结果:解读 Kimi 的分析结果,了解公司的财务状况。您可以使用 Kimi 的图表功能,将分析结果以图表的形式展示出来,以便更好地理解分析结果。 6. 综合分析:除了对财报数据进行分析外,您还可以结合公司的其他信息,如公司的业务模式、市场竞争情况、行业发展趋势等,进行综合分析。 7. 得出结论:根据分析结果,得出结论。您可以使用 Kimi 的报告功能,将分析结果和结论生成报告,以便更好地与他人分享您的分析结果。 需要注意的是,Kimi 是一个人工智能,它的分析结果仅供参考。在进行财报分析时,您还需要结合自己的专业知识和经验,进行综合判断。 (以上答案可能无法准确回答问题,建议在引用内容里进一步确认)
2024-04-19
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
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
用AI绘制图表
以下是一些可用于 AI 绘制图表的工具和平台,以及使用步骤和示例: 工具和平台: 1. Creately 简介:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能:智能绘图功能,可自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能,适合团队使用。 官网:https://creately.com/ 2. Whimsical 简介:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;提供多种协作功能,适合团队工作。 官网:https://whimsical.com/ 3. Miro 简介:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。 官网:https://miro.com/ 4. Lucidchart 简介:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net 简介:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 使用步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求,添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例: 假设需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录:https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具,您可以快速、高效地创建专业的示意图,满足各种工作和项目需求。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-18
哪个agent可以制作图表?
以下是一些可以制作图表的 agent: Cursor:能够全自动写程序、装依赖、debug 等,为用户生成所需的图表,例如生成谷歌和亚马逊最近五年的股价对比图,以及对图片进行特定形状的处理。 E2b 团队:制作了。 共建者缱绻怡然:制作了中的 AI Agent 图谱。
2025-03-14
AI生成图表
以下是为您整理的关于 AI 生成图表的相关内容: Napkin:这是一款能够生成多样风格图表的 AI 工具。它可以将选中文本转换为 mermaid 格式图表,支持 SVG 渲染,交互流畅且模板丰富。后台可能使用轻量模型(如 GPT4 mini),自动选择图标,生成多套模板供选择。当前免费,适合需要快速生成图表的用户。相关链接: 创建项目管理流程图(Lucidchart): 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 Liblibai 文生图简易上手教程: 1. 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设成 2。 6. Prompt 提示词:用英文写生成需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 7. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考 checkpoint 详情页中模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,一般在 30 40 之间。 10. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。
2025-03-12
根据论文题目:"基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析",列出详细框架列出框架,每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架: 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型(如随机森林、支持向量机、神经网络等)的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求: 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11
所有最新的AI工具图表
以下是一些最新的可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,有拖放界面方便操作。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 6. draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供架构图创建功能。 9. Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 以下是基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具: 1. ChatGPT:访问量达 146 亿次,在美国使用率最高,男性用户占 74.16%,多数通过移动设备访问,每次会话平均参与时间近 10 分钟。 2. Character AI 3. QuillBot 4. Midjourney:图像生成器,访问量 5.004 亿次,每次访问时间约 11 分 43 秒,桌面和移动用户流量分布接近,男性用户占 92.19%。 5. Hugging Face:数据科学领域受欢迎,访问量 3.166 亿,每次访问平均 11 分 2 秒,桌面和移动端流量竞争激烈,男性用户占 84.48%。 6. Google Bard:2023 年 3 月推出,访问量 2.416 亿次,每次会话时间 10 分钟,67%通过移动设备访问,男性用户占 69.14%。 7. NovelAI 8. CapCut 9. JanitorAI 10. Civitai
2025-03-10
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化: 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具:Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径:通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频;发布 coze 智能体到飞书多维表格;在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体;在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》: 实现原理: 先看工作流:包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个(可略过)、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流:包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案: 步骤:通过 ChatGPT 生成文案,将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内,从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频,系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化,实现视频全自动创建。 效果展示:可查看。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具:Coze平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径: 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格: 工作流调试完成后,加入到智能体中,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道,重点是飞书多维表格,填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用: 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置后使用字段捷径功能,使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享,实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送:点击多维表格右上角的“自动化”,创建所需的自动化流程。 另外,伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下: 第一步是内容获取,只需输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片,以 1ai.net 的资讯为例,添加图片链接提取节点,提取新闻主图,调整图片格式,利用链接读取节点提取文字内容,使用大模型节点重写新闻成为口播稿子,可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容,若想加上自己的特征,可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容: 流量密码!小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产,这是一个保姆级教程,小白都能看得懂。 原理分析: 决定搞之后,思考生成这种视频的底层逻辑,进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成,带文字图片由文字和图片生成,文字和图片都可由 AI 生成,音频由文字生成,文字来源于图片,也就是说,关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后,先找好看的模版,未找到好看的视频模版,最后看到一个卡片模版,先把图片搞出来,才有资格继续思考如何把图片变成视频,搞不出来的话,大不了不发视频,先发图片,反正图片在小红书也很火。 拆模版: 要抄这种图片,搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个,但扣子的画板节点很难用,Pass 掉。用 PS 不行,太死板不灵活,html 网页代码可以,非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle,用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写,直接抄就行。要抄,首先要学会拆,不管用什么方式批量生成这样的图片,都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数,也就是【变量】,如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法: 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数,图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞,这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成,比如读到哪句,哪句就高亮起来,图片也可以随着读到的句子变更。最后,视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14