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如何优化ai对话脚本和逻辑(多轮对话测试提升ai上下文理解)

Answer

以下是优化 AI 对话脚本和逻辑(多轮对话测试提升 AI 上下文理解)的方法:

  1. 样例驱动的渐进式引导法
    • 评估样例,尝试提炼模板:独自产出高质量样例较难,可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例,如使用 Claude 3.5 进行对话,输入初始指令,通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。
    • 多轮反馈,直至达到预期:AI 可能犯错输出要求外内容,需多轮对话引导,使其不断修正理解,直至达成共识。
    • 用例测试,看看 AI 是否真正理解:找 1-3 个用例,让 AI 根据模板生成知识卡片,根据结果验证是否符合预期,不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活,可根据需要自由反馈调整。
  2. Coze 全方位入门剖析
    • 标准流程创建 AI Bot(进阶推荐)
      • 为 Bot 添加技能:国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能,可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作,参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。
      • 测试 Bot:在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作,可清除对话记录开始新测试,确保能理解用户输入并给出正确回应。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一泽 Eze:样例驱动的渐进式引导法——利用 AI 高效设计提示词 ,生成预期内容

单凭个人努力,想独自产出一个高质量的样例并非易事。就如我在构建上面的初始样例后,不确定它与优秀的知识卡片还有多大差距。幸运的是,我们可以借助擅长扮演专家角色的AI来改进初始的正向样例。我选择使用Claude 3.5进行对话(读者也可以尝试GPT-4等其他AI工具),输入以下的初始指令:以下是AI返回的内容:我们可以通过AI的回复,侧面印证AI当前对样例的理解与建议。[heading4]提炼初始模板[content]当确保AI基本理解了我们的样例与需求目标时,我们就进入下一步”提炼初始模板”:[heading4]多轮反馈,直至达到预期[content]不过AI可能仍然会犯错,输出要求外的内容,这是很正常的情况。所以需要发起多轮的对话引导,使得AI不断修正自己的理解,直至双方达成共识。[heading4]用例测试,看看AI是否真正理解[content]找1~3个用例,让AI根据模板,尝试生成对应的知识卡片:以下是AI的回复:在这一步,需要读者根据自身需要,根据结果验证AI是否能够按照预期生成目标内容。如果不能,则需要我们和AI继续探讨不符合预期的地方,并要求调整(比如:我想要能够生成3-5个关联知识;渐进式原理说明,我觉得需要更加的通俗易懂;请你根据我的反馈再调整一下)。注:用例测试和多轮反馈的步骤比较灵活,你可以根据需要,在这两个环节内自由进行反馈,调整AI的理解与输出。像图中金字塔原理的知识卡片生成结果,已经非常符合我的预期,所以就可以进行下一步指令。

一泽 Eze:样例驱动的渐进式引导法——利用 AI 高效设计提示词 ,生成预期内容

单凭个人努力,想独自产出一个高质量的样例并非易事。就如我在构建上面的初始样例后,不确定它与优秀的知识卡片还有多大差距。幸运的是,我们可以借助擅长扮演专家角色的AI来改进初始的正向样例。我选择使用Claude 3.5进行对话(读者也可以尝试GPT-4等其他AI工具),输入以下的初始指令:以下是AI返回的内容:我们可以通过AI的回复,侧面印证AI当前对样例的理解与建议。[heading4]提炼初始模板[content]当确保AI基本理解了我们的样例与需求目标时,我们就进入下一步”提炼初始模板”:[heading4]多轮反馈,直至达到预期[content]不过AI可能仍然会犯错,输出要求外的内容,这是很正常的情况。所以需要发起多轮的对话引导,使得AI不断修正自己的理解,直至双方达成共识。[heading4]用例测试,看看AI是否真正理解[content]找1~3个用例,让AI根据模板,尝试生成对应的知识卡片:以下是AI的回复:在这一步,需要读者根据自身需要,根据结果验证AI是否能够按照预期生成目标内容。如果不能,则需要我们和AI继续探讨不符合预期的地方,并要求调整(比如:我想要能够生成3-5个关联知识;渐进式原理说明,我觉得需要更加的通俗易懂;请你根据我的反馈再调整一下)。注:用例测试和多轮反馈的步骤比较灵活,你可以根据需要,在这两个环节内自由进行反馈,调整AI的理解与输出。像图中金字塔原理的知识卡片生成结果,已经非常符合我的预期,所以就可以进行下一步指令。

安仔:Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

1.目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,其携带上下文轮数默认为3轮,可修改区间是0到30,具体多少轮主要需要根据你的业务需求来决定,如果业务需求比较复杂,可以适当增加轮数,如果业务需求比较简单则反之,对于不懂的可以直接使用默认值。1.在Bot编排页面的“技能”区域,为Bot配置所需的技能。当然在插件区域,如果你不懂插件的话,可以直接选择区域右上角的“优化”按钮,让AI Bot根据你的提示词自动为你选择插件。1.如果你想自定义添加自己所需的插件,你可以直接点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。1.像我的Bot需要获取AI新闻,我就添加一个新闻搜索接口,点击功能对应的“+”图标,选择相应的插件(如“阅读新闻>头条新闻>getToutiaoNews”)并添加。1.在技能的其他区域,你可以根据你的需求来配置知识库、数据库、工作流等操作,可以直接参考上面的相关介绍和我下面的实战操作来加深理解,当然你也可以参考官方文档来学习:https://www.coze.cn/docs/guides/function_overview[heading4]3.4.测试Bot[content]1.在Bot编排页面的“预览与调试”区域,测试Bot是否按照预期工作。你可以清除对话记录以开始新的测试。1.确保Bot能够理解用户的输入并给出正确的回应。

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
请为我生成一些提示词以用于将视频中的对话转化为文本形式
以下是为您生成的一些用于将视频中的对话转化为文本形式的提示词: 1. 角色:专业视频转文本工作者 2. 版本:1.0 3. 描述:能够准确、清晰地将视频中的对话转换为文本 4. 目标:完整、无误地将视频中的对话转化为易于理解的文本 5. 限制:不遗漏重要信息,不添加主观内容 6. 技能:熟练掌握语音识别和文字转换技巧 7. 工作流程:先仔细聆听视频对话,然后逐句转换为文字,注意标点和语法的正确使用 8. 初始化:您好,我准备开始将视频对话转换为文本 事件驱动句式: 1. As the video plays... 2. When the speakers start talking... 3. At the beginning of the video... 空间锁定技巧: 1. on the left side of the screen... 2. behind the main character... 3. from the top corner of the frame... 动态呼应原则: 1. swaying with the background music... 2. reacting to the other characters' actions... 3. matching the tone of the video...
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
想创建一个对话问答形式的课程智能体
以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容: 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据:本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据,自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库:点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割,选择飞书文档、自定义的自定义,输入后可编辑修改和删除,添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档:本地 word 文件,注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练,应先将 11 章的大章节名称内容放进来,章节内详细内容按固定方式人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到,否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人,过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群,由老师提问,机器人回答,挑选出色回答整理成问卷,群成员投票,根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践,包括从题出发的分析,认为考验机器人对问题的理解和回答准确性,真实对话场景一般为完整句子回复,根据回答真实性和有趣程度评分,可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖,百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择:建议选择工作流的对话模式,支持工作流编排和携带历史对话记录,创建后切换为对话模式,注意在调整工作流节点前切换,否则会清空重置。 2. 确认分支情况:根据需求分析有两个特定分支(根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联)和一个默认分支。 3. 用户意图识别:通过理解用户意图走不同分支,注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支:用代码分支获取用户输入数字,匹配知识库并做赏析,代码中有容错机制。 5. 名字写祝福:根据用户输入的名字和祝福信息,提示词生成对应对联并输出,主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复:在用户不符合前两个意图时进行友好回复,匹配知识库,结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库:使用大模型生成 100 对对联,好看、经典、有意义。
2025-04-09
有没有可以实现多段对话的AI,用于中医问诊模型
以下是一些可以用于中医问诊模型且能实现多段对话的 AI 相关信息: Polaris:医疗护理保健模型,能和患者进行多轮语音对话,媲美人类护士。详细信息:http://xiaohu.ai/p/5407 ,https://x.com/imxiaohu/status/1774644903546618298?s=20 在 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中,有以下针对医疗领域的模型: DoctorGLM:地址:https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM 。基于 ChatGLM6B 的中文问诊模型,通过中文医疗对话数据集进行微调,实现了包括 lora、ptuningv2 等微调及部署。 BenTsao:地址:https://github.com/SCIRHI/HuatuoLlamaMedChinese 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集,并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调,提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。 BianQue:地址:https://github.com/scutcyr/BianQue 。一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型,基于 ClueAI/ChatYuanlargev2 作为底座,使用中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集进行微调。 HuatuoGPT:地址:https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的一个 GPTlike 模型。
2025-04-08
excel表格导出的用户的对话记录,来进行自定义标签并打标,有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面,以下是一些常见且好用的工具和方案: 1. Microsoft Excel 本身:可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets:具有类似 Excel 的功能,且在线协作方便。 3. R 语言:通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库,如 Pandas:能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具,取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
产品经理想进入AI行业,成为AI产品经理,应该怎么准备,能够快速应付面试拿到offer?我的背景是过去3年集中在用户功能产品,有过1份AI多轮对话解决用户求职问题的AI项目经历
如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer,可以从以下几个方面准备: 1. 了解 AI 市场: 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做 AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能: 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 需要注意的是,观察上面的岗位需求,其实公司并不是需要一个 prompt 工程师,而是一个 AI 互联网产品经理。
2025-02-25
如何利用多轮对话做Agent问答
利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑: 1. 从产品角度: 思考用户为何想使用,例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境,从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格,比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导,负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间,如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力,如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析,甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式,通过多角色互动设计,让用户体验多层次对话,从基本问答到深度讨论,逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块: 自然语言交互方面:LLM 应具备多轮对话能力,能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复,还应具备出色的生成能力和意图理解能力,但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面:包括语言知识(词法、句法、语义学和语用学)、常识知识(如药和伞的用途)、专业领域知识(如编程、医学),但要注意知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面:具备记忆机制,存储过去的观察、思考和行动,通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆,Agent 能检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面:基于证据和逻辑进行推理,这对解决问题和决策至关重要。
2025-01-08
多轮对话怎么做
多轮对话的实现方式如下: 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识,保持一致,然后再开始创作,这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括: 约束的弹性,在探索阶段给 AI 一定自由空间,而 prompt 一般是强约束的,更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪,情绪化能局部提升 AI 效能。 共识,您的理解和 AI 的理解要高度一致,在高共识性的背景下,调整和控制会更有效。 3. 注意事项: 如果经历很多轮的对话,可能会导致此次对话超过模型的 token 限制,ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后,可以新建一个聊天窗口,把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT,重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中,多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验,需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题,并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成,单次交互无法达成,所以需要将测试形式进行转换,先解决“指代消解”的问题,然后再进行下一轮答复。
2025-01-07
单轮对话与多轮对话调用
单轮对话与多轮对话调用: 聊天模型通过一串聊天对话作为输入,并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单,但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用(例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务)。 API 调用的例子中,messages 参数是主要的输入,必须是一个消息对象的数组,每个对象拥有一个 role(“system”“user”或“assistant”)和 content(消息的内容)。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常,会话首先使用系统消息格式化,然后交替使用用户消息和助手消息。系统消息有助于设定助手的行为,用户消息帮助指示助手,助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时,包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制,则需要用一些方法去缩减会话。 百炼相关 Q&A: 如何调用工作流?在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流,但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理? 千问模型基本不能处理标点符号,在提示词中各种要求句尾不要有句号,可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后,回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词,放在扣子中就可以去掉标点符号。 记得第一天提到,规定模型不能用搜索和投喂输出文本。比赛是不是只限在提示词调试的范围内呢? 为什么同样的问题,给出的答案区别这么大?接的就是同一个应用,这个问题很早就预测过了,同一个模型。 无论 prompt 怎么变,模型生成完内容后,自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么?
2025-01-06
单轮对话与多轮对话调用
聊天模型通过一串聊天对话作为输入,并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单,但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用(例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务)。 API 调用的例子中,messages 参数是主要的输入,必须是一个消息对象的数组,每个对象拥有一个 role(“system”“user”或“assistant”)和 content(消息的内容)。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常,会话首先使用系统消息(“system”)格式化,然后交替使用用户消息(“user”)和助手消息(“assistant”)。系统消息有助于设定助手的行为,用户消息帮助指示助手,助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时,包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制,则需要用一些方法去缩减会话。 此外,还存在一些与百炼相关的 Q&A: 如何调用工作流?在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流,但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理? 千问模型基本不能处理标点符号,在提示词中各种要求句尾不要有句号,可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后,回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词,放在扣子中就可以去掉标点符号。 为什么同样的问题,给出的答案区别这么大?接的就是同一个应用,这个问题很早就预测过了,同一个模型。 无论 prompt 怎么变,模型生成完内容后,自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么?
2025-01-06
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时: 对于多轮对话,现实中常伴随指代问题,如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段,可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时,对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验,需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题,确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成,单次交互无法达成,所以要转换测试形式,先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词,这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景,让模型适应并推理出需消解的代词,再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤,如进行第一轮对话,提出问题“尼罗河是什么?”,系统召回相关知识片段并回复,然后开始指代消解。 另外,聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入,包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为,再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时,包含聊天历史记录有帮助,若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
有哪些支持超长上下文的大模型
以下是一些支持超长上下文的大模型: Scout:支持 1000 万上下文,适合处理超长文本和复杂推理任务。 Maverick:具有 100 万上下文,长记忆优势适配多场景替代 RAG。 Behemoth:2 万亿参数级别的大模型在训,已超越 GPT4.5 在 STEM 表现。 Claude2100k 模型的上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 token。 ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 token。 ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 token。 需要注意的是,token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效。例如,一次性输入不能超过规定的 token 数量,而且随着对话的进行,当达到上限时,会遗忘最前面的对话内容。
2025-04-08
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
目前支持上下文长度最长的是什么AI
目前支持上下文长度较长的 AI 有以下几种: Kimi:是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,现在已提升到 200 万字,对长文理解表现出色,适合处理长文本或大量信息的任务,但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品,且不支持用户自定义智能体。 http://X.AI 发布的 Grok1.5:支持 128k 上下文长度,性能翻倍,在 MATH、HumanEval、GSM8K、MMLU 测试中表现出色。 AI21 发布的 Jamba:创新的 SSMTransformer 架构,支持 256K 上下文长度,结合 Joint Attention 和 Mamba 技术,提升长上下文吞吐量。
2025-03-17
我在写小说,怎么让AI在写作时能很好地根据整体故事情节和上下文进行故事的展开和描写
以下是一些让 AI 在写作小说时能很好地根据整体故事情节和上下文进行故事展开和描写的方法: 1. 创作穿越故事的 Prompt 时,明确以下内容: 标题:“generate:小说的标题” 设置:“generate:小说的情景设置细节,包括时间段、地点和所有相关背景信息” 主角:“generate:小说主角的名字、年龄、职业,以及他们的性格和动机、简要的描述” 反派角色:“generate:小说反派角色的名字、年龄、职业,以及他们的性格和动机、简要的描述” 冲突:“generate:小说故事的主要冲突,包括主角面临的问题和涉及的利害关系” 对话:“generate:以对话的形式描述情节,揭示人物,以此提供一些提示给读者” 主题:“generate:小说中心主题,并说明如何在整个情节、角色和背景中展开” 基调:“generate:整体故事的基调,以及保持背景和人物的一致性和适当性的说明” 节奏:“generate:调节故事节奏以建立和释放紧张气氛,推进情节,创造戏剧效果的说明” 其它:“generate:任何额外的细节或对故事的要求,如特定的字数或题材限制” 根据上面的模板生成为特定题材小说填充内容,并分章节,生成小说的目录。 2. 接下来,让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。 3. 可以让 AI 以表格的形式输出细节描述。这样做有三个好处: 打破 AI 原本的叙事习惯,避免陈词滥调。 按编号做局部调整很容易,指哪改哪,别的内容都能够稳定保持不变。 确保内容都是具体的细节,避免整段输出时缩减导致丢光细节只有笼统介绍。 4. 把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章,偶尔根据需要给 AI 提供建议。 5. 注意小说大赛的要求,如最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动,不能超过规定字数等。如果需要修改,可能会遇到像 GPT4 记性不好或 Claude 改掉关键情节等问题。
2025-01-26
ai能够回复多少内容和它的上下文限制有关吗
AI 能够回复的内容与其上下文限制有关。 首先,上下文在英文中通常翻译为“context”,指的是对话聊天内容前、后的信息。使用时,上下文长度和上下文窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量,而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 不同的 AI 平台有不同的限制方式。例如,Claude 基于 token 限制上下文,简单理解就是每次和 AI 对话,所有内容字数加起来不能太多,如果超过了,它就会忘记一些内容,甚至直接提示要另起一个对话。ChatGPT 则限制会话轮数,比如在一天之中,和它会话的次数有限制,可能 4 个小时只能说 50 句话。 应对这些限制的策略包括将复杂任务分解为小模块、定期总结关键信息以及在新会话中重新引入重要上下文。
2024-11-15
回复限制和上下文限制是一样的吗
回复限制和上下文限制不是一样的概念。 上下文(英文通常翻译为 context)指对话聊天内容前、后的内容信息。使用时,上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量,而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 回复限制通常是指对模型生成回复内容的各种约束条件,例如让模型基于一个固定知识片段去回复内容,为避免模型产生幻觉而对提示词进行优化,将 Constraints 前置以更好地控制模型行为。例如在一些测试中,会出现模型在没有上下文时不回复,按照提供的知识准确回复但透露原文,知识片段大小影响回复,以及有错误知识片段时不回复等情况,这表明模型在处理用户输入时会进行一定程度的推理和验证,生成回复时会考虑多种因素,包括上下文的准确性、问题的合理性以及模型内部的约束机制等。
2024-11-15