SolidUI社区-Prompt设计

背景

随着文本生成图像的语言模型兴起,SolidUI想帮人们快速构建可视化工具,可视化内容包括2D,3D,3D场景,从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目,旨在将自然语言处理(NLP)与计算机图形学相结合,实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型,SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。

项目地址: https://github.com/CloudOrc/SolidUI

项目镜像地址: https://gitee.com/CloudOrc/SolidUI

社区官网: https://website.solidui.top

官网项目地址:https://github.com/CloudOrc/SolidUI-Website

清晰、明确的需求

"清晰、明确的需求"指的是准确地、简洁地描述要解决的问题,有足够的背景信息和细节要求,并且容易被 AI 理解和实现。明确需求可以分为三步:

  • 明确需求并拆分:清晰知道自己面对的任务目标是什么,用清晰、简洁的语言表达出来,然后把它切分成大小不等的事项;
  • 提供必要背景信息:描述什么领域、行业的课题,受众是谁,是否有相关的概念要交代,是否需要提供材料或数据;
  • 补充细节约束:补充一些个人偏好和呈现效果的预期。

设计和优化prompt的步骤

  • 明确需求的拆分和梳理:明确需求、结构化拆分,然后补充期望的结果。
  • 提供必要的背景信息:补充关于"重磅好书推荐助手"这个角色关于主体/受众、行业/领域、相关概念、相关材料/数据的信息。
  • 补充更多约束:"DO & DON'TS"+ 对应的示例,数量/字数要求,风格,输出的格式等。
  • 整合设计prompt:在模版的基础上规划prompt,形成完整的prompt设计。

跑机阶段

  • 试错,让prompt更简洁:根据"输出"来修订"输入",纠偏,信息一致性检验。
  • 迭代,输出更多惊喜:根据得到的"惊喜",调整期望的方向。

人设保存

为了下次调用更方便,可以保存优化后的prompt,使用系统记事本,粘贴备份prompt,防止会话意外丢失。

评估

对输出结果进行优点、问题、改进、更多这几个角度的评估。

如果成为贡献者

  • 官方文档贡献。发现文档的不足、优化文档,持续更新文档等方式参与社区贡献。通过文档贡献,让开发者熟悉如何提交PR和真正参与到社区的建设。参考攻略:https://github.com/CloudOrc/SolidUI/discussions/54
  • 代码贡献。我们梳理了社区中简单并且容易入门的的任务,非常适合新人做代码贡献。请查阅新手任务列表:https://github.com/CloudOrc/SolidUI/issues/12
  • 内容贡献:发布SolidUI开源组件相关的内容,包括但不限于安装部署教程、使用经验、案例实践等,形式不限,请投稿给小助手。例如:https://github.com/CloudOrc/SolidUI/issues/10
  • 社区答疑:积极在社区中进行答疑、分享技术、帮助开发者解决问题等;
    其他:积极参与社区活动、成为社区志愿者、帮助社区宣传、为社区发展提供有效建议等;
相关推荐
John_ToDebug16 分钟前
大模型提示词(Prompt)终极指南:从原理到实战,让AI输出质量提升300%
人工智能·chatgpt·prompt
居然JuRan17 分钟前
LangGraph从0到1:开启大模型开发新征程
人工智能
双向3326 分钟前
实战测试:多模态AI在文档解析、图表分析中的准确率对比
人工智能
用户51914958484528 分钟前
1989年的模糊测试技术如何在2018年仍发现Linux漏洞
人工智能·aigc
bug菌28 分钟前
当AI编程成为标配,Trae如何在激烈竞争中杀出重围?
aigc·ai编程·trae
人类发明了工具29 分钟前
【深度学习-基础知识】单机多卡和多机多卡训练
人工智能·深度学习
用户51914958484539 分钟前
检索增强生成(RAG)入门指南:构建知识库与LLM协同系统
人工智能·aigc
星期天要睡觉44 分钟前
机器学习——CountVectorizer将文本集合转换为 基于词频的特征矩阵
人工智能·机器学习·矩阵
lxmyzzs1 小时前
【图像算法 - 14】精准识别路面墙体裂缝:基于YOLO12与OpenCV的实例分割智能检测实战(附完整代码)
人工智能·opencv·算法·计算机视觉·裂缝检测·yolo12
什么都想学的阿超1 小时前
【大语言模型 01】注意力机制数学推导:从零实现Self-Attention
人工智能·语言模型·自然语言处理