AI智能体
智能体工作流、自动化任务、工具调用等 Agent 提示词
286 个提示词
构建LLM评测与对齐平台，覆盖自动评测、人工评测、RLHF/DPO对齐训练与红蓝对抗 安全评测，适用于模型质量保障与安全合规。
LLM评测与对齐平台
含轮次切换（VAD）的音频播放；
实时与流式：WebSocket低延迟流式（打断/抢话），部分ASR结果+增量LLM解码，
记忆，长会话上下文压缩；
记忆与个性化：长期用户画像（偏好、历史、声纹），从多模态上下文抽取实体
克隆与情感匹配，响应模态选择（纯文本/文+图/语音）；
响应生成：文本流式生成，图像生成（DALL-E/SDXL）含风格控制，TTS含音色
实体关联到图像区域），从多模态上下文触发工具/函数调用；
多模态推理：VLM集成（拼接文本+图像token输入模型），跨模态接地（将文本
描述、视觉问答），音频（ASR转写、说话人分离、情感检测），视频（关键帧 提取+场景描述+音轨ASR）；
输入理解：文本（分词、意图分类、实体抽取），图像（目标检测、OCR、
会话管理器含多模态上下文窗口与记忆，轮次状态机（接收→理解→推理→响应）；
统一消息与会话层：多模态消息Schema（文本、图像、音频、视频、文件附件），
构建多模态对话系统，支持文本、图像、音频和视频的统一理解与生成， 适用于智能客服、教育陪伴与多模态AI助手。
多模态对话系统
Worker扩缩、Redis队列分布式执行。 先输出工作流DSL规范与执行状态机。
监控与部署：执行历史、从任意步骤重放/调试，每步延迟/token/成本看板，
输入，SLA升级与超时路由；
人工参与：审批节点（发Slack/邮件含同意/拒绝按钮），表单节点收集结构化
Switch/match、延迟/等待节点，错误处理（try/catch、fallback、重试退避）；
控制流：If/else条件节点含表达式求值，For-each循环节点含并行度与早停，
检索节点、图像生成节点，工具/函数调用节点含Schema校验；
AI节点实现：LLM节点（模型选择、Prompt模板变量插值、流式），嵌入+向量
引擎（拓扑排序、状态机、checkpoint到DB），长时工作流暂停/恢复 （human-in-the-loop），子工作流调用与可复用模板；
工作流定义与执行引擎：DSL Schema（节点、边、变量、重试/超时配置），执行
构建可视化AI工作流自动化平台，支持节点拖拽编排、条件分支、循环与人工审批， 适用于业务流程自动化、营销运营与数据处理流水线。
自动化AI工作流平台
图搜文），批量嵌入队列含背压；
多模态支持：可插拔嵌入服务含文本/图像/音频编码器，跨模态检索（文搜图、
构建高性能向量数据库与语义检索引擎，支持多模态向量、混合检索、过滤与分布式分片， 适用于大规模语义检索、推荐与相似度匹配场景。
向量数据库与语义检索引擎
vs多次运行并排对比，人工评测队列含标注UI与标注者间一致性；
评估与对比：自动评测套件（MMLU、GSM8K、HumanEval、领域基准），基座vs微调
单次运行成本估算（GPU小时、存储）；
超参与实验跟踪：网格/随机/贝叶斯搜索含早停，MLflow/W&B对比运行，
ZeRO-2/3、FSDP、梯度检查点），checkpoint定期存对象存储并支持恢复， 实时指标流（loss、lr、吞吐）到看板；
训练编排：作业提交UI选基座模型、方法、超参，分布式训练配置（DeepSpeed
构建端到端大模型微调流水线平台，覆盖数据准备、训练编排、评估对比与模型发布， 适用于企业私有化模型定制与持续迭代。
LLM微调流水线平台
分析看板（查询量、命中率、延迟、token成本）；
管理与反馈：文档管理UI（上传、重索引、删除、权限），用户反馈闭环优化检索，
（bge-reranker-v2），查询改写（HyDE、multi-query），在标注集上评测 recall@k 与 MRR；
检索引擎：混合检索（稠密向量+BM25+元数据过滤），交叉编码器重排
最终答案标注各Agent贡献；
结果聚合：Aggregator Agent 调和多Agent输出，冲突解决（投票/辩论/排序），
记忆带命名空间与 TTL，上下文窗口预算自动压缩；