以下是一些可以尝试在 DALLE 中使用的提示词，来生成照片级的写实风格图像： 1. "一张拥有极高分辨率和令人惊艳的细节的照片..." 2. "拍摄于自然光线下，无滤镜，无修饰的写实..." 3. "使用高端相机和镜头拍摄的，能看到每一个毛孔的超高分辨率..." 4. "逼真到仿佛能从画面中嗅到气味的写实风格..." 5. "照片般的写实效果，清晰可见皱纹、纹理和细微表情..." 6. "令人难以区分真实照片与渲染图像的无与伦比的写实画面..." 7. "展现出 的肌肤质感、织物褶皱和光线细节..." 8. "使用热成像相机和光学变焦镜头拍摄的近乎真实的..." 9. "胶片级细节，颗粒感和动态光比的顶尖图像..." 10. "具备媲美 artsation.com 摄影作品般的逼真写实效果..." 这些提示词都强调了写实、细节、分辨率、真实感等关键词，有助于 DALLE 生成出照片般的高分辨率写实图像。你也可以继续探索其他组合，找到最佳的提示方式。

AI Agent 由LLM（大语言模型）、Planning（规划）、Memory（记忆）和Tools（工具）四个重要组成模块。

AI在医疗健康领域有着广泛的应用前景，主要包括以下几个方面: 1. 医学影像诊断 利用深度学习等AI技术可以帮助医生更准确、高效地分析CT、MRI、X光片等医学影像，提高疾病的早期发现和诊断准确率。 2. 药物研发 AI可以通过分析海量数据、建模仿真等手段，加快新药分子的发现和筛选过程，降低药物研发的时间和成本。 3. 个性化医疗 借助AI分析个人基因、生理数据等，可以实现对疾病风险的预测和个性化治疗方案的制定。 4. 智能健康监测 可穿戴设备结合AI算法，能够实时监测个人健康数据，并提供健康建议和预警。 5. 医疗数据处理 AI能够高效处理海量的医疗数据，发现其中的规律和关联，为临床决策提供支持。 6. 智能医疗助手 AI虚拟助手可以回答患者的常见诊疗问题，提供基础诊疗建议，缓解一线医生的工作压力。 7. 医疗机器人 AI驱动的手术机器人可以提高手术的精准度，远程医疗机器人有助于解决医疗资源不均衡问题。 总的来说，AI有望从多个层面改善医疗健康领域，提高诊疗效率，优化资源配置，促进精准医疗的发展。但在实际应用中，仍需解决算法透明度、隐私安全等伦理法律问题。

留学顾问可以利用多种AI技术来提高服务效率、个性化服务、提供更好的建议和指导等。以下是一些留学顾问可以使用的AI技术和工具： 1. 智能问答系统：留学顾问可以利用聊天机器人等智能问答系统，为学生和家长提供24/7在线咨询服务。这些系统可以回答常见问题、提供留学流程指导、解释签证要求等。 2. 个性化留学规划：利用机器学习和数据分析技术，留学顾问可以分析学生的背景、兴趣、能力等信息，为他们制定个性化的留学规划和申请策略，包括选择适合的学校、专业、申请时机等。 3. 语言学习辅助：对于需要提高英语水平的学生，留学顾问可以利用AI语言学习工具，如语音识别、自然语言处理等技术，提供个性化的语言学习辅助和练习。 4. 智能文书起草：留学顾问可以利用自然语言生成（NLG）技术，自动生成留学申请文书、个人陈述、推荐信等文件，减少人工起草的时间和工作量。 5. 数据分析和预测：利用数据分析和预测建模技术，留学顾问可以分析历史数据和趋势，预测不同学校和专业的录取率、就业前景等信息，为学生提供更准确的建议和指导。 6. 虚拟导览和校园参观：利用虚拟现实（VR）技术，留学顾问可以为学生提供虚拟校园参观和导览服务，让他们更直观地了解目标学校的校园环境和设施。 综上所述，留学顾问可以利用多种AI技术和工具来提高服务质量、提供个性化的留学规划和建议，以及提供更好的学生体验。这些技术和工具可以帮助留学顾问更有效地指导学生，提高他们的申请成功率和留学体验。

根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有多种，它们能够帮助用户将文字脚本转化为具有视觉吸引力的视频内容。以下是一些工具： 1. ChatGPT+剪映：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，而剪映则可以根据这些脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。这种方法可以快速实现从文字到画面的转化，节省大量时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：这是一个 AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户可以提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。

目前大部分的高质量的 AI 图片主要来自于例如 Midjourney、DALL·E 等。这些工具通常需要付费使用，但是，也有一些免费的 AI 绘画工具，但是它们的图片质量可能不如付费工具高。

AI 生成的图片确实可以进行后期修图和编辑： 1. Adobe Firefly 是一款基于 AI 的图像生成工具，可以根据文字描述生成各种风格的图像。生成的图像可以在 Adobe 的其他设计软件中进行进一步的编辑和修改。 2. Microsoft 的 AI 图像生成器也提供了高分辨率的 AI 生成图像，用户可以将其导入到其他设计软件中进行编辑和处理。 3. 一些专门的 AI 图像生成平台，如 Runway ML Gen 2 和 Kaiber AI，也允许用户对生成的图像进行一定程度的调整和优化。 4. 即使是使用 OpenAI 的 DALLE 等开源 AI 图像生成模型生成的图像，也可以导入到图像编辑软件中进行后期处理和修改。 总的来说，AI 生成的图像并不是完全固定的，用户仍然可以利用各种图像编辑工具对其进行进一步的修饰和创作，发挥自己的创意。这为设计师和创作者提供了更大的灵活性和可能性。

根据文本内容，提示词工程有以下框架： ICIP 框架：此框架包括四个部分，其中有指令（Instruction，必须）、背景信息（Context，选填）、输入数据（Input Data，选填）和输出指示器（Output Indicator，选填）。 BROKE 框架：此框架着重于五个方面，包括背景（Background）、角色定义（Role）、目标设定（Objectives）、关键成果展示（Key Result）以及持续的试验与优化（Evolve）。 CRISPE 框架：此框架分为六个部分，涵盖了上下文（Context）、角色（Role）、说明（Instruction）、主题（Subject）、预设（Preset）和例外（Exception）。 定制化提示词编写服务：随着大语言模型在商业和研究领域的应用，定制化的 Prompt 编写服务日渐受到欢迎。这些专业服务往往由资深的提示词工程师提供，他们会深入了解客户的具体需求，从而为其设计、优化并定制出最合适的 Prompt。

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知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它通过节点和边来表示实体之间的关系。在垂直领域的知识库智能问答中，知识图谱可以作为问答系统的基础，帮助系统理解用户的问题，并从知识库中检索相关信息。以下是一些关键步骤和考虑因素： 1. 数据收集和预处理： 收集与垂直领域相关的数据，包括文本、图像、音频和视频等。 对数据进行清洗、去噪和标准化处理，确保数据的质量和一致性。 2. 实体识别和关系抽取： 使用实体识别技术识别文本中的关键实体，如人名、地点、组织等。 通过关系抽取技术识别实体之间的关系，如“作者写了书籍”。 3. 构建知识图谱： 根据实体和关系，构建知识图谱的节点和边。 使用图数据库（如Neo4j）来存储和管理知识图谱。 4. 问答系统设计： 设计一个能够理解自然语言问题的问答系统。 使用自然语言处理（NLP）技术，如命名实体识别、意图识别、槽填充等，来解析用户的问题。 5. 查询和推理： 使用知识图谱查询语言（如SPARQL）进行查询，以检索与用户问题相关的信息。 利用图神经网络等方法进行知识图谱上的推理，以生成更准确的答案。 6. 答案生成和优化： 将从知识图谱中检索到的信息转化为自然语言回答。 对回答进行优化，使其更加清晰、准确和易于理解。 7. 系统集成和部署： 将问答系统集成到垂直领域的应用中，如在线客服、教育平台等。 部署问答系统，并进行持续的监控和优化，以提高系统的性能和用户体验。 在构建垂直领域的知识库智能问答时，需要充分考虑该领域的特点和需求，并利用先进的AI技术和工具，如深度学习、知识图谱、自然语言处理等，来提高问答系统的准确性和效率。随着技术的发展，未来可能会出现更多创新的方法和工具，以进一步优化垂直领域的知识库智能问答系统。