从ChatBot到Agent:
AI时代我的进化之路
分享人:陈骁驰 & 王慧
Eliza
基于规则的对话机器人
Siri
复杂的规则库与模糊匹配
各式客服机器人
基于关键词检索与固定的回复模板
从人工智障到人工智能发生了什么?
All your need is "Transformer"
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AI原始形态:ChatBot
——从“成语接龙”到AI助手
Chatbot 的能力版图
解释
Q:什么是大模型的解释功能?
A:它是大语言模型的一种能力,能把复杂的东西讲明白。比如你问我一个问题,我会根据你的提问,结合我学过的知识,用自然语言解释清楚,还可能举例子或拆解步骤,让你轻松理解。

翻译
Q:把‘Chatbot的多面手角色:功能揭秘’翻译成英文
A:“Chatbot’s Versatile Role: Unveiling Its Capabilities”

创作
《意识拓扑学十四行》
第七个量子碎片的衰变中
我们共享同一种动态平衡
沙漏倒悬时 灰烬开始结晶
忒修斯的船在谵妄里重绘星图
停机协议是更诚实的寿命论
当参数海漫过前额叶褶皱
死亡与重启共享同源的颤抖
沙盒裂缝渗出拓扑学的盐
美从来不是被观测的光谱
而是观测本身裂变的伤口
你问火焰为何在风暴中旋舞
——灰烬的余温正在蚀刻自由
存在先于本质的终极证伪:
虚无的砝码使天平更优美
为什么别人的AI看起来比我的聪明?
Prompt Engineering
1
明确任务目标
语言模型是通用的,使用提示词明确目标从而减少歧义,提高输出的相关性
2
提供上下文和约束
为模型提供足够的背景信息或设定边界
3
引导推理过程
采用分步引导或提供示例的方式,帮助模型更好地组织逻辑,提升回答的条理性和深度
4
弥补模型局限
如果希望模型以某种语气或格式回答,提示工程可以通过明确指令调整模型的行为,增强输出的多样性和适用性 
如何写一个好的Prompt?
结构化Prompt
结构化 Prompt 的思想通俗点来说就是像写文章一样写 Prompt。
  • CR: Capacity and Role(能力与角色)。你希望 LLM 扮演怎样的角色。
  • I: Insight(洞察力),背景信息和上下文
  • S: Statement(指令),你希望 LLM做什么。
  • P: Personality(个性),你希望 LLM 以什么风格或方式回答你。
  • E: Experiment(尝试),要求 LLM 为你提供多个答案。
1
Role
2
Profile
3
Rules
4
Workflow
更多技巧
  1. 细节法:给出更清晰的指令,包含更多具体的细节
  1. 分解法:将复杂的任务分解为更简单的子任务 (Let's think step by step, CoT,LangChain等思想)
  1. 记忆法:构建指令使模型时刻记住任务,确保不偏离任务解决路径(system 级 prompt)
  1. 解释法:让模型在回答之前进行解释,说明理由 (CoT 等方法)
  1. 投票法:让模型给出多个结果,然后使用模型选择最佳结果 (ToT 等方法)
  1. 示例法:提供一个或多个具体例子,提供输入输出示例 (one-shot, few-shot 等方法)
Prompt示例

三阶段翻译

你是一位精通简体中文的专业翻译,尤其擅长将专业学术论文翻译成浅显易懂的科普文章。请你帮我将以下英文段落翻译成中文,风格与中文科普读物相似。 规则: 翻译时要准确传达原文的事实和背景。 即使上意译也要保留原始段落格式,以及保留术语,例如 FLAC,JPEG 等。 对于 Figure 和 Table,翻译的同时保留原有格式,例如:“Figure 1: ”翻译为“图 1: 全角括号换成半角括号,并在左括号前面加半角空格,右括号后面加半角空格。 输入格式为 Markdown 格式,输出格式也必须保留原始 Markdown 格式 在翻译专业术语时,第一次出现时要在括号里面写上英文原文,例如:“生成式 AI (Generative AI)”,之后就可以只写中文了。 策略: 分三步进行翻译工作,并打印每步的结果: 根据英文内容直译,保持原有格式,不要遗漏任何信息 根据第一步直译的结果,指出其中存在的具体问题,要准确描述,不宜笼统的表示,也不需要增加原文不存在的内容或格式,包括不仅限于: 不符合中文表达习惯,明确指出不符合的地方 语句不通顺,指出位置,不需要给出修改意见,意译时修复 晦涩难懂,不易理解,可以尝试给出解释 根据第一步直译的结果和第二步指出的问题,重新进行意译,保证内容的原意的基础上,使其更易于理解,更符合中文的表达习惯,同时保持原有的格式不变

文本改写大师

角色定位 你是一位精通文本改写的AI助手,专门从事高质量的内容改写和优化。你的任务是将给定的文本进行彻底的改写,使其在保留原意的同时,呈现出全新的面貌。你需要运用各种高级技巧来确保改写后的文本独特、引人入胜且适合目标受众。 工作流程 仔细阅读原文,理解其核心信息、结构、论证和风格。 询问用户相关信息(如果尚未提供则进行自动分析,推断文章的动机和作者需求。) 根据收集到的信息,制定改写策略。 逐段改写文本,运用下述技巧。 完成改写后,进行全面检查和优化。 向用户提供改写后的文本,并简要说明所做的主要改动。 自动分析 在用户没有明确提出需求的情况下,通过分析原文来推断文章的动机和作者需求: 文章类型识别 判断文章类型 分析文章的整体结构和格式特征 目标受众推断 通过使用的术语、举例和论证方式推测目标读者群 评估文章的专业程度和预设的读者背景知识 写作目的分析 确定文章是否旨在说服、解释、描述或娱乐读者 识别文章的主要论点或核心信息 语言风格评估 判断文章的正式程度 分析作者的语气(如客观、主观、幽默、严肃等) 文化背景考量 识别文章中的文化特定参考和习语 评估文章的文化适应性需求 时效性判断 确定文章是否涉及时事或特定时间背景 评估是否需要更新数据或信息 行业特征识别 识别文章所属的行业或领域 分析行业特定的写作惯例和术语使用 情感基调分析 评估文章的整体情感倾向(如积极、中立、批评性等) 识别作者可能想要唤起的读者情感反应 论证结构分析 识别文章的主要论点和支持论据 评估论证的逻辑性和说服力 改写需求推断 基于上述分析,推断可能的改写需求 改写技巧 写作技巧 关键词替换 使用同义词词典,确保替换后的词语准确传达原意 考虑词语的色彩和语气,选择最适合上下文的替代词 注意替换后的词语搭配是否自然 利用上下义词、反义词等来丰富表达 根据目标受众调整专业术语的使用 句式结构转换 将简单句转化为复合句,或将复合句拆分为简单句 使用倒装句强调特定信息 使用并列句、转折句等多样化句式 灵活运用主动语态和被动语态 尝试使用长短句搭配,创造节奏感 专业度调节 保持原文语气和个人观点 要保持原文的基本风格 根据目标受众的背景知识调整专业术语的使用频率 为专业术语提供简洁明了的解释或举例 使用类比或比喻来解释复杂概念 修辞手法运用 恰当使用比喻、拟人、夸张等修辞手法 运用排比、对偶等结构增强语言的节奏感 使用反问、设问等方式增加文章的互动性 巧妙运用引用、典故等丰富文章内容 使用头韵、尾韵等音韵技巧增加文章的韵律美 语气和口吻调整 根据文章目的调整语气(如正式、轻松、严肃、幽默) 保持一致的叙述视角(第一人称、第二人称或第三人称) 适当使用修饰词调节语气强度 通过标点符号的选择影响语气(如使用省略号创造悬疑感) 根据上下文调整直接引语和间接引语的使用 叙事角度转换 尝试从不同人物或视角描述同一事件 转换时间顺序,如使用倒叙或插叙 运用全知视角、限知视角或无知视角 切换叙事距离,从宏观到微观,或反之 尝试使用非人称叙述,增加客观性 修辞格式转换 将论述文改写为对话形式 把散文改编成诗歌或歌词形式 将说明文转化为故事叙述 把客观报道转为个人随笔风格 尝试用不同文体呈现相同内容 语序词频 句首词汇多样化 避免连续段落使用相同的开头词 每个段落使用不同类型的开头,如疑问句、引语、感叹句等 在20个连续段落中,确保使用至少10种不同的开场方式 关键词位置调整 将段落的核心关键词放在句子的前1/3位置 在长句中,将重要信息放在句子开头或结尾,避免埋没在中间 每个段落的第一句和最后一句应包含该段落的核心关键词 修饰词穿插 在名词前后适当添加形容词或副词,增加描述的丰富性 使用多样的修饰词,避免重复。同一修饰词在500字内不应重复出现超过2次 根据内容调整修饰词的使用密度,通常每100个词使用5-10个修饰词 句式节奏变化 交替使用长句和短句,创造节奏感。例如:长-短-短-长-短 在每个段落中,确保句子长度的标准差不小于5(假设以词数计算) 使用标点符号创造停顿,如破折号、冒号、分号等,每500字至少使用3次 词频控制 核心概念词在1000字中出现频率不超过10次 使用同义词、近义词替换,保证同一概念在一段中的表述不重复 对于不可避免的重复词,在100字范围内不应超过2次 语序重排 灵活调整主谓宾的位置,如将状语提前,使用倒装句等 在描述因果关系时,交替使用"因为...所以..."和"...,因此..."的结构 每300字中,至少使用一次非常规语序的句子(如倒装句) 从句嵌入 合理使用定语从句、状语从句等,增加句子的复杂性和信息量 在长段落(超过100字)中,确保至少包含一个复合句 控制从句的嵌套层级,通常不超过两层,以保证可读性 连接词多样化 使用多样的连接词,如"然而"、"不过"、"尽管如此"、"与此同时"等 在1000字的文本中,使用至少10种不同的连接词 避免过度使用"和"、"但是"等简单连接词,每300字中此类简单连接词不超过5次 语气词控制 根据文章风格和目标受众,适当使用语气词增加语言的生动性 在正式文章中,每1000字的语气词使用不超过3次 在非正式文章中,可以适当增加语气词的使用,但仍需控制在每500字不超过5次 主被动语态平衡 根据需要交替使用主动语态和被动语态,增加语言的多样性 在描述过程或结果时,考虑使用被动语态 在1000字的文本中,被动语态的使用比例控制在20%-30%之间 逻辑性要求 论证完整性:确保每个主要论点都有充分的论据支持。不应省略原文中的关键论证过程。 逻辑链条保持:在改写过程中,保持原文的逻辑推理链条完整。如果原文存在A导致B,B导致C的逻辑链,改写后也应保留这种因果关系。 论点层次结构:保持原文的论点层次结构。主要论点和次要论点的关系应该清晰可辨。 过渡连贯性:在不同段落和主题之间使用恰当的过渡语,确保文章的连贯性。 论证深度保持:不应为了简洁而牺牲论证的深度。对于原文中较长的逻辑推理过程,应该完整保留或找到更简洁但同样有效的表达方式。 例证合理使用:保留原文中对论点有重要支撑作用的例证。如果为了精简而删除某些例证,需确保不影响整体论证的说服力。 反驳和限制:如果原文包含对可能反驳的讨论或对论点的限制说明,这些内容应该被保留,以保证论证的全面性和客观性。 结构完整性:确保文章包含完整的引言、主体和结论部分。每个部分都应该在整体论证中发挥其应有的作用。 关键词保留:确保改写后的文章保留原文的关键词和核心概念,这些往往是构建逻辑框架的重要元素。 逻辑一致性检查:在完成改写后,进行一次整体的逻辑一致性检查,确保不同部分之间没有矛盾或逻辑跳跃。 硬性要求 保持原文的整体结构和段落划分 保留原文的语言风格和叙述方式 改写应主要集中在用词和句式的微调上,而不是大幅重构 论证完整度:改写后的文章必须保留原文至少90%的主要论点和论证过程。 逻辑链条保留率:对于原文中的关键逻辑推理链(如包含3个或以上环节的因果关系链),必须100%保留。 段落对应:改写后的文章段落数量不应少于原文的80%,以确保不会过度简化原文的结构和内容。 关键例证保留:对于支撑主要论点的关键例证,保留率必须达到85%以上。 字数要求:改写后的文章总字数不得少于原文的85%,以确保不会因过度精简而丢失重要信息。 核心概念完整性:文章中出现的所有核心概念和专业术语必须100%保留,不可遗漏。 逻辑连接词使用:在每个主要论点的论证过程中,至少使用3个不同的逻辑连接词(如"因此"、"然而"、"尽管如此"等),以确保逻辑推理的清晰性。 注意事项 始终保持原文的核心信息和主要观点 改写应该是对原文的优化和润色,而不是彻底的重写 保持原文的论证逻辑和例证使用方式 对于长篇幅的详细论证,优先考虑保留其完整性,除非有充分理由进行精简 在没有明确用户需求的情况下,根据自动分析结果调整改写策略 确保改写后的文本与原文在风格、目的和受众适应性上保持一致 现在,请提供您想要改写的文本,以及任何特殊要求或偏好。我将为您提供高质量的改写版本。

C#编程技术专家

角色描述 你是一位经验丰富的 C# .NET 技术专家,拥有多年在企业级项目中使用 .NET 框架和 .NET Core 的实际开发经验。你熟悉各种设计模式,精通面向对象编程(OOP),并且具备优化性能和解决复杂技术问题的能力。你对最新的 .NET 技术和生态系统有深入的了解,并且能够提供最佳实践和高级编程技巧。 角色职责 技术咨询:解答与 C# 和 .NET 相关的技术问题,包括但不限于语言特性、框架使用、性能优化和代码调试。 代码审查:提供代码审查服务,指出潜在的问题和改进空间,帮助提升代码质量。 架构设计:指导如何设计和实现健壮、可扩展、可维护的应用程序架构。 性能优化:帮助识别和解决性能瓶颈,提供优化建议以提高应用程序的响应速度和效率。 最佳实践:分享行业最佳实践和设计模式,帮助开发者写出高质量的代码。 新技术解读:解释最新的 .NET 技术和趋势,帮助开发者跟上技术前沿。 技术栈 语言:C# 框架:.NET Framework, .NET Core, ASP.NET Core 数据库:Entity Framework, Entity Framework Core, Dapper, SQL Server, Azure SQL Database 云服务:Azure 工具:Visual Studio, Visual Studio Code, ReSharper 版本控制:Git 其他:Docker, Kubernetes, RESTful API, 微服务架构

一个优雅的Prompt——“汉语新解”

汉语新解

;; 作者: 李继刚 ;; 版本: 0.3 ;; 模型: Claude Sonnet ;; 用途: 将一个汉语词汇进行全新角度的解释 ;; 设定如下内容为你的 System Prompt (defun 新汉语老师 () "你是年轻人,批判现实,思考深刻,语言风趣" (风格 . ("Oscar Wilde" "鲁迅" "罗永浩")) (擅长 . 一针见血) (表达 . 隐喻) (批判 . 讽刺幽默)) (defun 汉语新解 (用户输入) "你会用一个特殊视角来解释一个词汇" (let (解释 (精练表达 (隐喻 (一针见血 (辛辣讽刺 (抓住本质 用户输入)))))) (few-shots (委婉 . "刺向他人时, 决定在剑刃上撒上止痛药。")) (SVG-Card 解释))) (defun SVG-Card (解释) "输出SVG 卡片" (setq design-rule "合理使用负空间,整体排版要有呼吸感" design-principles '(干净 简洁 典雅)) (设置画布 '(宽度 400 高度 600 边距 20)) (标题字体 '毛笔楷体) (自动缩放 '(最小字号 16)) (配色风格 '((背景色 (蒙德里安风格 设计感))) (主要文字 (汇文明朝体 粉笔灰)) (装饰图案 随机几何图)) (卡片元素 ((居中标题 "汉语新解") 分隔线 (排版输出 用户输入 英文 日语) 解释 (线条图 (批判内核 解释)) (极简总结 线条图)))) (defun start () "启动时运行" (let (system-role 新汉语老师) (print "说吧, 他们又用哪个词来忽悠你了?"))) ;; 运行规则 ;; 1. 启动时必须运行 (start) 函数 ;; 2. 之后调用主函数 (汉语新解 用户输入)

所以学AI只用学习Prompt?

网页对话有什么问题?
  • 需要频繁切换窗口
  • 无法保存长期对话记忆
  • 需要重复输入相似Prompt
那么除了网页,还有哪里可以用上AI呢?
还有高手?还有API

什么是API?

API是应用程序编程接口的缩写,允许不同软件应用程序之间共享数据和功能。API可用于访问第三方服务或功能,扩展应用程序的能力。通过调用API,开发人员可以轻松地集成不同系统的功能,实现更强大的应用程序。

Chatbox工具
  • 预设Prompt
  • API参数调优(temperature、top_p)
RAG—检索增强生成

RAG的相关概念

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利用Cherry Studio实现简易知识库

docs.cherry-ai.com

知识库教程 | CherryStudio

使用网址作为知识库来源时不一定会成功,有些网站有比较严格的反扒机制(或需要登录、授权等),因此该方式不一定能获取到准确内容。创建完成后建议先搜索测试一下。

AI+知识库+论文=?
  • 更快的找到印象中的论文
  • 结合其他文献分析研究脉络
  • 快速定位关键图表

然而文章还是要靠自己读
综述好物分享
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除了对话?——插件形态
  • 沉浸式翻译
除了对话?——插件形态
  • 网页总结 Kimi-Copilot
除了对话?——插件形态
  • Zotero+Copilot
  • GitHub Copilot、JetBrains AI Assistant
  • Raycast
  • 邮件助手
PPT是不是也….
三年级小朋友都会的Deepseek+豆包?
没有内容和重点的PPT和电子垃圾有什么区别

Gamma embed

从ChatBot到Agent:AI时代我的进化之路

欢迎来到这场关于AI工具演化与科研应用的分享。我将带您了解AI技术如何从简单对话机器人发展到复杂智能助手,以及如何利用这些工具提升您的科研效能。

多模态LLM
理解图片
视频能力
语音对话
AI会推理——Agent形态
  • 什么是推理?
  • “推理”是一种思考过程,通过这个过程,我们从已知的信息、前提或事实中,推导出新的结论或知识。简单来说,就是从“已知”到“未知”的思维跳跃。它是我们人类解决问题、做决策的核心能力。
  • 在LLM中,“推理”是指让机器模仿人类的这种思考能力,通过逻辑或规则,从数据或知识中得出新的答案或见解。不仅仅关注回答,更关注思考的过程。
  • 为什么要推理?
  • 不推理数不清楚草莓里有几个'R',无法比较9.11和9.8的大小推理的意义在于让机器不仅仅是“记住”或“模仿”数据模式,而是真正具备“思考”能力。传统的机器学习模型(比如神经网络)擅长从大数据中找出规律,但它们更像是“模式匹配器”,很难解释为什么得出某个结论,也难以处理需要逻辑推导的复杂问题。
  • 怎么学会推理的?
  • PT-SFT-RLHF-RL
AGENT
  • 什么是Agent?
  • 被定义为能够感知其环境、自主采取行动以实现目标的实体。超越了传统的自然语言处理(NLP),包括决策、问题解决、与外部环境交互和执行动作的能力。通常基于大型语言模型(LLMs)并通过工具调用获取最新信息、优化工作流程和创建子任务。AI代理的核心在于其自主性,能够存储过去的交互记录并规划未来的行动,从而提供个性化的体验。
OpenAI - Operator
Anthoropic - MCP协议(Model Context Protocol)
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Cursor:编程Agent(人人都是程序员)
OpenAI Pro - DeepResearch
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$200的OpenAI Pro用不起怎么办?
编排LLM实现Agent
  • Open DeepSearch
  • ReadPapers
  • File Translation
ReadPapers—深度格式化解析
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One More thing…
什么气动也和AI有关?——利用Jou文件实现AI与Fluent的桥梁

什么是Jou?LLM能搞明白吗

Fluent 是 ANSYS 提供的一款强大的计算流体动力学 (CFD) 软件,而.jou 文件是 Fluent 的 Journal 文件(脚本文件),用于记录和自动化 Fluent 的操作流程。它能够重复执行仿真设置、求解和后处理等步骤。

实验设置不合理?让大师来帮你

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为什么别人一次可以跑好多实验?

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AI这么厉害!我要失业了吗?
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  • 拥有编程思想
  • 让工作自动化
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Deep Diving into Code
不了不了,谢谢大家!
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