有哪个大模型工具可以提供“word技术规范书转功能清单”功能

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。

以下是一些可以将 PDF 转换成 Word 的 AI 工具和方法： 1. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 AI 领域中，Token 和 Word 有以下区别： 定义和范围：Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元，在不同语境下，可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等，更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位，如单词。 语言处理：在英文中，一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中，对应的范围和形式有所不同。 作用和意义：Token 不仅是文本数据的单位，还可能携带丰富的语义、句法等信息，在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费：大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常是以 Token 为单位计量的。 例如，在处理“ I’m happy ”这句话时，“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token，而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。

以下是为您生成的分析长文本工作论文的提示： 摘要： 本文主要讲述了作者在利用 GPT4 生成文章时的经历和探索。包括最初对 Claude 2 分析章节结构的尝试效果不佳，后来在生成章节内容时采用循环结构并让 GPT4 判断是否调用插件搜索信息。过程中遇到诸多困难，如插件效果不稳定、搜索等待时间长等，最终通过在需要搜索网络信息的章节处打上标签解决问题。同时还提到大型语言模型在总结文本方面的应用，如在 Chat GPT 中总结文章，以及针对产品评论进行摘要的任务。此外，还介绍了让 Claude 2 以特定格式回答带有引用来源问题的方法。 提示： 1. 对于文章内容的分析，先梳理整体框架，明确各部分的主题和重点。 2. 关注作者在实践过程中的关键步骤、遇到的问题及解决方案。 3. 注意不同模型和插件在应用中的特点和差异。 4. 总结文本应用方面，关注不同场景下的具体需求和实现方式。 5. 对于引用相关的内容，理解其格式要求和回答规范。

很抱歉，您提供的内容中没有关于“整理 word 格式的 AI”的有效信息，无法为您提供准确的回答。您能否再详细描述一下您的需求，比如是要将 AI 相关的内容整理成 word 格式，还是对已有的 word 格式的 AI 文档进行某种处理？

以下是关于将 PDF 转换为类似 Word 或生成可视化网页的相关内容： 用 AI 把 PDF 一键变成能玩的可视化网页是可行的。如果想插入视频，需找到公网的视频地址（本地视频先上传到公网，如 Youtube 或 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项，把复制下来的 HTML 代码粘贴到媒体资源处。对于其他渠道没有代码预览功能的，可把生成的代码复制到 https://www.yourware.so/ ，点 deploy code 稍等就有预览，点 copy link 可分享给朋友。 基于深度学习的 ChatDOC PDF 解析器在超过一千万份文档页面的语料库上进行了训练，包含一系列复杂步骤，如 OCR 进行文字定位和识别、物理文档对象检测、跨列和跨页调整、阅读顺序确定、表格结构识别、文档逻辑结构识别等。解析后会以 JSON 或 HTML 格式提供结果，像一个结构清晰的 Word 文件。 而将 PDF 转换为可视化网页这种方式在 AI 加持下门槛很低，人人都可操作。整体思路来自归藏，按此修改的 Prompt 目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最好，其他大模型生成的审美稍差。Prompt 基本复制可用，但细节部分如作者信息和媒体资源要改成自己的内容。媒体资源方面，图片尽量用公链，网上现成图片可右键复制图像链接，自己的图片可使用图床服务托管生成公链，然后用 Markdown 格式贴到媒体资源处。

Runway 的能力类型和核心功能包括以下方面： 在 Gen2 模型上推出了较多细节控制能力，并且支持精细数值调节，是当下 AI 视频生成产品中可控性最强的产品。 多笔刷控制局部运动：支持最多 5 个笔刷控制，包括物体运动方向、运动曲线调节。调高 Ambient，笔刷绘制区域物体的运动将和周边环境产生更多关联，并加大运动幅度。 相机控制：支持水平/垂直平移，水平/垂直翻转，镜头缩放/旋转。 Lip Sync Video：支持文本转 TTS 音频、音频文件换音，还有上半年大火的 Lip sync video 对口型能力。 不论是工具栏中不断丰富的音频、视频处理能力，还是 Runway Watch 栏目中的优秀合作案例，都能看出 Runway 一直坚定得在影视制作方向发展。未来若能打通 AI 生成和视频剪辑能力，Runway 未来将对影视制作起到至关重要的作用，成为视频领域必不可少的重要工具。

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》

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。

如果您要分析代码功能，可以参考以下步骤： 1. 准备工作： 分析要拷贝页面的技术栈，可通过打开 https://www.wappalyzer.com/ 输入要分析的网站地址获取。 截图要克隆的网页。 分析页面功能，如顶部导航栏、页面主体区域（包括分类在左边、文章列表在右边、标题位置、文章卡片展示位置、文章列表和分类区域）、底部导航栏。 2. 开始克隆出效果，并逐渐完善： 根据分析拆分后续要实现的内容，如先实现文章列表部分和底部导航栏。 对于文章列表部分，可使用提示词根据图片实现，注意不要直接点击全部接受，先看效果，不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码的作用。 对于左侧菜单栏，可通过提示词实现，如要求内容是文章的分类，在页面滚动时菜单会吸顶。若出现异常，可选中所有异常添加到对话，让 AI 解决。 可让 AI 添加注释解释每段代码对应的功能，以便精准提出修改建议。 明确提示词，说清楚要实现的功能的位置、大小、效果。 3. 对于 AI Review（测试版）： 这是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能。 您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取详细信息。 为让其更有利，您可为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面，如性能相关问题。 目前有几个选项可供选择进行审核，如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。

要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选，并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格，可参考以下步骤： 1. 关于扣子：“”（Coze）是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台，也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台，其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后，在左侧功能列表的工作空间中，点击右上角“+字段”创建工作流，自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后，逐步拆解每个节点的配置： 开始节点：此节点不需要做任何配置，没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点：点击开始节点后面的“+”，搜索“飞书多维表格”，选择“search_record”功能。添加后，点击该节点的配置，在界面右侧的参数框中，需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件，没有筛选需求可直接忽略。其中，app_token 是多维表格的唯一标识符，即表格 URL 中的一段；field_names 则是要读取的具体字段，比如“标题”、“内容”，以作为后续操作的输入。该节点运行后，就能将多维表格中的内容提取出来。

AIGC 在 CRM 中的应用主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户个人信息、购买历史、偏好等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统，通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等，缓解人工客服压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式，加快报告生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 以下是一些与 AI 结合的 CRM 相关产品推荐： 1. Clay：一款 AI 驱动的联系人应用软件，自动整理联系人信息，帮助管理个人和职业人脉。 2. Promptden：提示词交流和交易社区，可探索、发现和分享从 ChatGPT 和 Bard 文本提示到 MidJourney、Stable Diffusion 等 AI 生成的图像。 3. Parthean AI：财务教练，将 AI 工具与个人财务信息集成，提供定制答案，帮助用户制定预算并规划财务目标。 4. TinyStudio：免费的 Mac 应用程序，利用 M1/M2 芯片为视频和音频文件生成字幕。 5. Pagegpt：提供个性化网页设计，生成文案和图片，帮助吸引和转化顾客。 此外，工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLMs 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。例如，Omni 的计算 AI 功能利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。