提示詞的案例
使用大型語言模型（LLMs）、檢索增強生成（RAG） ￥5
實踐實驗：實施安全防御、提示詞注入保護、輸出驗證和適合企業使用的AI治理流程。
- 課程成果：課程結束時，你將能夠：構建可投入生產的生成式AI系統；設計穩健的提示詞和智能體架構；實現RAG流水線和語義搜索；開發全棧大型語言模型應用程序；優化成本、延遲和可擴展性；部署安全、合規的企業級AI。
- 解壓密碼：0daydown
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多種風格的Midjourney Logo設計提示詞 ￥5
注：本文案例圖片均由midjourney生成
Midjourney令人驚艷的地方不止是可以用來生成美女圖像或夢幻的場景圖，如果你掌握了它的提示技巧的話，你甚至可以用Midjourney生成有創意的logo。
對于一個品牌來說，logo設計的質量很重要，因為這是一個品牌所有價值的簡寫。
每個圖形的背后都有一個完整的世界。相較于文本，品牌logo設計的好，能夠讓消費者更快記住你這個品牌。因為人腦處理圖像的速度 比文本快60000倍 。
過去，為了節省專業設計師費用，很多小公司可能會選擇使用廉價的設計或自己隨意拼湊。
而現在，有了Midjourney，你沒有理由再使用低質量的logo。你只需拿出很少的錢就可以創建一個專業品質的logo。
下面是10多個適用于平面設計、網頁設計、插圖和攝影等應用程序的實用提示，希望對你有所幫助:
開始的技巧
簡單的提示效果更好。以“ ”開始您的提示，然后從那里開始。
文本在 Midjourney 中效果不佳，但如果您知道如何使用 Photoshop 或Photopea或Canva等免費替代品，您可以輕松地用您自己的文本替換文本。
在您的提示中使用擅長您正在尋找的風格的設計師和藝術家。如果您有創意，請在您的提示中使用時裝設計師和建筑師。
讓我們進入提示:
1. 圖形標記標志（圖形）
圖形標記，也稱為品牌標記，當您想到“徽標”時，您可能會想到它。想想標志性的 Apple 標志、Twitter 鳥和殼牌標志:
您可以將標記與文本配對，但標記必須能夠獨立存在。因此，對于沒有強大品牌知名度的新公司來說，它可能是一種棘手的標志類型。您想瞄準某事:
●適合您的品牌
●與眾不同且令人難忘
●簡單的
中途往往會變得復雜，因此您必須告訴它您想要相反的結果。
展開 Amesim中文幫助文檔的學習和使用方法
為此，我們對各種AI大模型進行測試、變化不同的提示詞進行測試，測試結果通過Amesim課程團隊老師打分、微信交流群中的盲審判斷，最后才得以定稿。
解析文檔優化
以下是對EMDFM001子模型生成的兩份不同的內容截圖，兩份報告基于同一份Amesim子模型文檔，然而補充的解析內容側重點完全不同，各有千秋，以此類推，我們針對典型子模型產生了幾十種報告，然后再補充各自優缺點，合成最終解析報告。請大家一起對比我們做的幾個文檔。
解析文檔一
解析文檔二
最終版解析文檔效果
經過努力，結合不同模型的優缺點，我們生成的最終版Amesim子模型解析文檔，質量相當高。基于原文，擴展所有背景知識，看一遍就會對Amesim的子模型有深入理解，學習效率拉滿！依然以EMDFM001子模型為例，如下是最終合成后的子模型解析文檔內容：
批量生成與格式
在Amesim子模型的解析文檔最終效果令人滿意后，我們批量生成了19327份Amesim子模型的AI解析文檔，這樣一來大家在學習的時候就方便多了，看不懂的或對概念理解困難的時候，就可以直接查看我們做的解析文檔了，經過多人體驗，效果拔群。
如下圖所示一個Amesim功能性電動機驅動的子模型頁面，正文是我們翻譯后的原文，點擊“AI解析報告”后，就可以看到詳細的解析報告了。
展開 質量管理 | “質量+AI”翻開企業高質量發展的新篇章
為破局，企業搭建了 “QMS 數據底座 + AI 智能 Agent” 的質量管理體系：
數據筑基：
先通過 QMS 系統完成物料基本信息、檢驗項目庫、不良模式庫、處置方案庫等核心數據的數字化沉淀，形成覆蓋全產品生命周期的質量數據資產；
Agent 矩陣搭建：
● 基于 “大模型 + 提示詞工程”，構建專屬智能 Agent 集群，當產線檢測到某齒輪尺寸超差時，不良模式 Agent1 秒匹配“尺寸偏差類型”，同步調取該齒輪的歷史不良記錄；
● 與此同時處置方案Agent立即推送 “返工調整機床參數” 的方案，并自動生成工單發送至機加工車間；
● 同時，根因分析 Agent聯動機床運行數據，發現是 “主軸溫度過高導致的熱變形”，隨即觸發預防措施 Agent，推送 “主軸溫度實時監控” 的設備改造建議；
● 持續優化：系統將每次處置數據回傳至知識圖譜，不斷迭代 Agent 的推薦精度，實現 越用越智能。
價值體現：
這套體系落地6個月后，實現了企業質量管理上多個指標提升與優化：
● 不合格品處置周期從24小時縮短至40分鐘，效率提升87%；
● 同類質量問題重復發生率從月均5次降至1次以內，下降80%；
● 質量管理人員的重復性工作占比從70%降至20%，精力轉向更核心的改進決策。
結語
AI不是“替代人工”，而是讓質量管控 “更有溫度”
AI 賦能質量管理，并非用機器取代檢驗員與質量工程師，而是將他們從重復性工作中解放，聚焦于 “決策、優化、創新” 等高價值環節 —— 當系統承擔了數據采集、方案匹配的基礎工作，人便能更專注于質量戰略的制定、核心問題的攻堅。
對于制造業而言，這場 “AI + 質量” 的變革，既是響應 “十五五” 高質量發展的要求，也是在激烈競爭中構建差異化優勢的關鍵。
展開 
設計仿真 | 融合DeepSeek大語言模型的SimManager仿真平臺
當用戶提問時，系統自動將帶有提示詞的上下文信息提供給大語言模型，能夠給出準確的回答。如下圖：
圖 4 基于DeepSeek本地知識庫的仿真平臺問答場景（1）
圖 5 基于DeepSeek本地知識庫的仿真平臺問答場景（2）
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應用成效與價值提升
通過應用實踐，融合大語言模型和機器學習的SimManager智能仿真平臺，能夠進一步擴展仿真平臺的使用場景，協助仿真人員實現仿真知識快速反饋、仿真數據挖掘和重用、協助文檔生成、專家經驗重用等，如下所示：
圖5 融合大語言模型和機器學習的SimManager智能仿真平臺
ABAQUS彈塑性分析的基本方法
在ABAQUS中進行彈塑性分析時，最主要的操作是按照下面介紹的方法來定義塑性材 料數據(即應力應變關系"如果模型的位移較大.則應設定幾何非線性參數Nlgeom,相應的關鍵詞為*STEP, NLGEOM =Yes。
☆ ABAQUS/CAE操作：Step模塊,主菜單Step-?Create,在Edit Step對話框中把 Nlgeom設為 On。
☆提示：彈塑性分析中并不一定總要考慮幾何非線性, “幾何非線性”的含義是位移的大小對結構的響應發生影響，例如大位移、大轉動，初始應力、幾何剛性化和突然翻轉等。
在ABAQUS中定義塑性材料數據的方法是：按照下面的式(6-2)-式(6-4)，將單向拉伸或壓縮試驗得到的名義應力和名義應變s一數據換算為其實應力和塑性應變。
單向拉伸/壓縮試驗中得到的數據通常是以名義應變和名義應力表示的，其計算公式為
然后在ABAQUS/CAE或INP文件中給出一系列由真實應力和塑性應變所構成的數據點，ABAQUS將自動在各數據點之間進行線性插值。在ABAQUS中定義塑性材料的關鍵詞 為
*MATERIAL, NAME =〈材料名稱 ＞
.......
* PLASTIC
〈屈服點處的真實應力〉.0
＜真實成力〉，＜塑性應變〉
☆提示：關鍵詞*PLASTIC 下面各個數據行中的第二項數據必須為0，其含義為：在屈服點處的塑性應變為0，如果此處的值不為0，在運行時會出現以下錯誤信息：
??? ERROR： THE PLASTIC STRAIN AT FIRST YIELD MUST BE ZERO”。
展開 自己會畫畫的人工智能，正在用藝術征服人類
不需要任何繪畫基礎，也不必懂復雜的參數調試，只要輸入一句簡單的提示詞，就能得到一張可能風格詭異但頗具神韻的作品。
只是更多時候，想得到一張符合想象的畫作并不容易。
當你嘗試描述“用吉普力工作室的風格畫出一個皮卡丘”時，可能收獲的卻是一幅“移動的皮卡丘城堡”；想看看蒸汽朋克的海拉魯大陸如何，卻只得到一個機械宇航員的側身像。想讓AI讀懂自己的心思，除了需要更精準的描述外，似乎更需要還是運氣。
最近開始流行的Disco Diffusion（以下簡稱DD），和wombo一樣基于Deepdream視覺程序，但相較之下它明顯更能和人類“互相理解”。不僅畫出的作品詭異氣氛大減，而且能更精準地還原場景描述，更能“聽懂人話”。
當我同樣輸入“一座巨大的哥特式城堡，矗立在波濤洶涌的流光之海中”時，兩個AI的作品對比非常明顯。DD已經完全丟掉了滿是AI烙印的抽象畫風，用以假亂真的筆觸還原了我想要的風格，而這距離我的想象已經非常接近。
右側兩幅DD畫作是同一描述下生成的不同結果
相比于wombo固定種類的畫風選項，DD通過直接添加不同的關鍵詞調節畫作風格。這些詞匯可以是繪畫形式、流派名稱、藝術家名字或者具體到某個作品的標題。
同樣是上述哥特城堡的描述，加上“中國山水畫”或“梵高的星月夜”的補充后，得到的結果就大相徑庭。
在一個名為weirdwonderfulai的網站上，眾多使用者總結出了同一句話在不同作者、流派、關鍵詞下得到的上百種結果以供參考，由此可以看出DD強大的風格把控力。
許多創作者的悉心調教后的DD，已經完全具備“畫出”一系列成熟作品的潛質。
展開 市場細分程度增加，汽車營銷考驗升級
NLP語義機器人在售前邀約部分提示了關鍵詞，自動推薦了知識點，并根據邀約成功率來完善NLP語義機器人的功能，從而促進了捕捉用戶角色的精準化。
跟不上市場變化的用戶角色捕捉
為了更加準確地捕捉用戶角色，企業們可謂八仙過海，各顯神通，各自拿出了自己的看家本領，全域營銷、圈層營銷、數字化營銷……市場發展與技術進步加快企業在汽車營銷層面捕捉用戶角色越來越精準這一表象，就像光一樣明晃晃地刺人眼。但往里溯源，表象之下的原因才是汽車營銷捕捉用戶角色越來越精準的內因。
用戶需求的變化、市場細分程度的增加就是這樣的內因。
本次論壇上，埃森哲看到了數字模式下消費者行為的改變。根據埃森哲《2020年數字營銷與商業增長白皮書》可知，對于消費者來說，消費者獲取信息的渠道和載體越來越多，消費者的注意力被大量分散，越來越傾向于被動地接受，主動性與參與意愿越來越差。對于企業而言，盡管了解各個角度消費者的渠道越來越多，但信息量的增加同時增加了快速定位消費者的難度，同時信息轟炸使得企業維持品牌吸引力的難度加大。
埃森哲也用數據說明了中國消費者需求的變化。本次論壇上，埃森哲的數據顯示，對于消費者來說，77%偏好無接觸式上門，68%的消費者考慮購買新能源汽車，2\3的消費者會多方比價，81%的消費者偏好固定的價格。
關于消費者需求的變化，為幫助車企留住潛在客戶，提高汽車營銷的轉換率，埃森哲在汽車營銷層面，給了車企調整優化中國消費者者購買體驗的方案。
展開 