【干货】AI提示词竟是这么用!工作效率提升93%!(建议收藏)

在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI提示词的使用方法,包括其背景、在AI回答时充当的角色、输出要求等,并提供具体示例以供理解。

AI提示词的背景

随着AI技术,尤其是自然语言处理(NLP)的发展,人们发现通过向AI模型提供精准的指令或问题,可以有效地激发模型的潜能,生成用户所需的信息或执行特定任务。**这种指令或问题,就是所谓的“提示词”。**提示词的设计艺术和科学成为了AI交互领域的一个重要分支,它直接影响AI输出的质量和效率。

AI回答时充当的角色

在回答提示词时,AI可以充当多种角色,这取决于提示词的设计。例如,AI可以是一个知识专家、一个创意作家、一个编程助手或是一个教育导师。通过明确AI的角色,可以帮助设计更加精准的提示词,从而获得更加满意的回答。

输出的要求

设计提示词时,需要明确输出的具体要求,这包括输出的类型(文本、代码、列表等)、长度、风格(正式或非正式)、详细程度等。这些要求应该在提示词中直接或间接地体现出来,以引导AI产生符合期望的输出。

使用方法及示例

接下来,我们通过几个示例来展示如何有效使用AI提示词。

示例1:学术文章摘要

提示词:“作为一个研究人员,我需要你读懂以下文章[文章链接],并以正式的学术语言撰写一个不超过300字的摘要。”

角色定位:知识专家。

输出要求:正式的学术语言,不超过300字的文章摘要。

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kimi大模型对话示例

**示例2:创意故事创作 **

提示词:“作为一个创意作家,请根据关键词‘太空探险’,创作一个包含惊奇元素的短故事。”

角色定位:创意作家。

输出要求:一个包含关键词的、有惊奇元素的短故事。

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文心一言大模型示例

示例3:编程问题解决

提示词:“作为一个编程助手,帮我修复以下Python代码中的语法错误,并解释错误的原因。”

角色定位:编程助手。

输出要求:修复后的代码及错误解释。

示例4:教育辅导

提示词:“作为一个教育导师,解释牛顿的三个运动定律,并给出每个定律的一个日常生活中的应用实例。”

角色定位:教育导师。

输出要求:对牛顿三大运动定律的解释及每个定律的一个应用实例。

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kimi大模型对话示例

结论

AI提示词的设计是一门艺术,也是一门科学。通过精心设计提示词,我们不仅可以提高AI的工作效率,还可以让AI生成更加符合我们需求的输出。

随着AI技术的不断进步,掌握有效的提示词使用方法将成为与AI交互不可或缺的技能。

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

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二、AI大模型视频教程

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三、AI大模型各大学习书籍

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四、AI大模型各大场景实战案例

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五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。

再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。

因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。

AI大模型智能体中接入企业微信,实现消息互通,通常可以通过企业微信提供的开放平台API和Webhook机制来完成。以下是详细步骤: ### 1. 注册并配置企业微信应用 首先需要在企业微信管理后台创建一个自建应用,用于与AI智能体进行通信。 - 登录企业微信管理后台,进入“应用管理” -> “创建自建应用”。 - 填写应用名称、应用图标等基本信息。 - 在“可见范围”中设置应用可访问的成员或部门。 - 在“接收消息”选项中启用“接收消息API”,并配置接收消息的服务器URL、Token和EncodingAESKey。这些参数将用于验证消息来源和加密解密消息内容[^2]。 ### 2. 获取企业微信API访问权限 为了能够调用企业微信API发送和接收消息,需要获取相应的权限: - 在应用详情页中找到“API权限”部分,为应用分配“消息发送”和“消息读取”等权限。 - 获取企业微信API的访问令牌(access_token),这是调用大多数企业微信API接口所必需的参数。可以通过调用`https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid=ID&corpsecret=SECRET`接口,传入企业的CorpID和应用的Secret来获取[^1]。 ### 3. 配置AI智能体的消息处理逻辑 AI智能体需要能够处理来自企业微信的消息,并生成相应的回复。 - 在AI智能体的服务端,实现一个Web服务用于接收企业微信推送的消息。该服务需要能够验证消息来源(通过Token验证)、解密消息(使用EncodingAESKey),并解析消息内容。 - 根据业务需求,编写消息处理逻辑。例如,可以是简单的关键词回复,也可以是复杂的自然语言处理和对话管理。 - 智能体处理完消息后,需要构造回复消息,并通过企业微信API将回复消息发送给用户。可以使用`https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send?access_token=ACCESS_TOKEN`接口发送消息。 ### 4. 实现消息的双向同步 为了实现消息的双向同步,确保AI智能体与企业微信之间的消息流通无阻: - 在企业微信应用的“消息通知”设置中,开启“消息同步”功能,确保所有消息都能被正确推送到AI智能体的服务端。 - 对于需要长期存储的消息,可以在AI智能体的服务端实现消息持久化功能,以便后续查询和分析。 - 如果需要支持消息撤回、已读回执等功能,还需要在服务端实现相应的处理逻辑,并通过企业微信API更新消息状态。 ### 5. 安全性和稳定性保障 - 为了保证消息的安全性,建议使用HTTPS协议进行通信,并在服务端实现严格的权限控制和消息验证机制。 - 为了提高系统的稳定性和可用性,建议在服务端实现消息队列和异步处理机制,以应对高并发场景下的消息处理压力。 - 同时,还需要定期监控服务的运行状态,及时发现并解决可能出现的问题,确保消息互通的稳定性和可靠性[^1]。 ### 示例代码:接收企业微信消息并回复 ```python from flask import Flask, request import json import requests app = Flask(__name__) # 企业微信应用的Secret SECRET = 'your_secret' # 企业的CorpID CORPID = 'your_corpid' # 获取access_token def get_access_token(): url = f'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid={CORPID}&corpsecret={SECRET}' response = requests.get(url) result = response.json() return result['access_token'] # 发送消息 def send_message(user_id, content): access_token = get_access_token() url = f'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send?access_token={access_token}' data = { "touser": user_id, "msgtype": "text", "agentid": 1000001, # 应用的AgentId "text": { "content": content }, "safe": 0 } response = requests.post(url, data=json.dumps(data)) return response.json() @app.route('/wechat', methods=['GET', 'POST']) def handle_wechat(): if request.method == 'GET': # 验证回调URL echostr = request.args.get('echostr') return echostr else: # 处理接收到的消息 data = request.json user_id = data['FromUserName'] content = data['Content'] reply_content = f'您发送的消息是:{content}' send_message(user_id, reply_content) return 'success' if __name__ == '__main__': app.run(port=80, host='0.0.0.0') ``` ### 6. 测试与上线 - 在开发完成后,建议进行充分的测试,确保消息的发送、接收、处理和回复等功能都能正常工作。 - 测试通过后,可以将AI智能体的服务部署到生产环境中,并在企业微信中正式启用该应用。 - 最后,建议持续关注用户反馈和系统日志,不断优化智能体的性能和用户体验[^3]。 --- ###
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