让 GPT 为你制作图形化笔记 「智图派」

让 GPT 为你制作图形化笔记 「智图派」

本期视频当中,重点介绍了利用 ChatGPT 的文字总结和整理能力,可以使用 Mermaid 帮我们绘制出脑图和时间线图,方便我们在做笔记时,配上图形,增加可读性。

当然,Mermaid 的能力远不止如此,Mermaid 是用于通过文本和代码创建图表和可视化的工具。如果你了解 Markdown,那么 Mermaid 对你几乎没有门槛。因为它采用类似Markdown的文本定义和渲染器,能够动态生成复杂的图表。Mermaid 特别适用于文档制作,支持创建多种类型的图表,如流程图、序列图、甘特图等。Mermaid 用法简单,即使非程序员也能创建详细的图表。它可以集成到多种应用中,并因其对技术的贡献获得了2019年“最激动人心的技术使用”奖。

Mermaid 支持的图形类型如下:

  1. 流程图 (Flowchart): 用于表示工作流或过程,展示各步骤以及它们之间的连接方式。
  2. 序列图 (Sequence Diagram): 描述在时间序列上的对象间交互。
  3. 类图 (Class Diagram): 用于描述类之间的关系,常用于面向对象的软件设计。
  4. 状态图 (State Diagram): 描述系统的状态变化和转换。
  5. 实体关系图 (Entity Relationship Diagram): 展示实体间的关系,常用于数据库设计。
  6. 用户旅程 (User Journey): 描述用户体验的各个阶段和接触点。
  7. 甘特图 (Gantt): 用于项目管理,展示项目的时间线和进度。
  8. 饼图 (Pie Chart): 展示数据集合中各部分的相对大小。
  9. 四象限图 (Quadrant Chart): 用于数据的可视化分析,分为四个区域。
  10. 需求图 (Requirement Diagram): 用于系统工程中,展示系统需求及其关系。
  11. Git图 (Gitgraph (Git) Diagram): 描述Git分支和版本历史的结构。
  12. C4图 (C4 Diagram): 用于软件架构的可视化,展示软件系统的静态结构和动态行为。
  13. 思维导图 (Mindmaps): 用于组织和表示知识或思想的图形工具。
  14. 时间线 (Timeline): 展示事件在时间上的顺序。
  15. Zenuml: 专门用于表示ZenUML序列图的语法。
  16. 桑基图 (Sankey): 展示流量分布的图表,常用于表示能量、材料或成本在过程中的转移。
  17. XY图 (XYChart): 用于展示数据点在直角坐标系中的位置,适用于数据的比较分析。

当然,Mermaid 更多的是偏向于技术向的,对于非技术应用,我认为用处比较多的,就是流程图、思维导图、时间线。如果你日常笔记涉及到 Notion 类的数据库,尤其是数据库之间有关系,那么关系图也是一个很有用的图形。

视频中我展示了一个用于总结文章、会议记录并生成脑图或时间线的 GPT,「Summary Visualizer 可视化总结」 ,链接在「我的自用 GPTs 分享」。由于这个 GPT 用的就是 Mermaid 来绘图,因此他能做的图并不局限于脑图和时间线图。

那么如何把 Mermaid 用于自己的笔记呢?下面我举一个我整理我的 Make 自动化工作流的思路的例子,来说明配合 Mermaid 做笔记的好处。

首先我们先来看看「Summary Visualizer 可视化总结」这个 GPT 的 PROMPT:

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AI 智能体工作流:用 Dify 打造本地、开源长文翻译神器

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今天我们来完成一个既有挑战性又有启发性的任务:我们来使用开源的 AI 开发平台 Dify 创建一个高质量的 AI 翻译助手。同时我们可以学习一种可以应用于不同平台的通用的方法。 虽然现在的 AI 翻译比传统的机器翻译提升了很多,但是依然不够令人满意。这就是为什么我们今天要学习一种新的方法来提升翻译的质量。这种方法就是 AI 界大神吴恩达老师最新开源的反思工作流。简单来说它就是一种让 AI 对自己的输出结果进行思考并进一步改进的方法。 反思工作流它的具体步骤实际上就是三步法:先让一个 AI 进行初始翻译打一个草稿,然后再让第二个 AI 去挑毛病,然后再让第三个 AI 对草稿进行最终的优化,形成最后的翻译结果。这就相当于是一个团队作业,三个臭皮匠胜过诸葛亮。这个过程不仅能够提高翻译的准确性,还可以让翻译更加符合目标语言的表达习惯。 在上期智图派,Coze 复刻吴恩达开源 AI 翻译神器 | 「智图派」 当中我使用 Coze 平台来实现过这个翻译的工作流,今天我们将使用另外一个 AI 开发平台 Dify 来再次实现这个工作流。我们可以通过这次实例来学习到如何把同一套思想同一套工作流在不

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Coze 复刻吴恩达开源 AI 翻译神器 | 「智图派」

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AI 最大的应用场景之一,就是翻译。虽然说现在的 AI 翻译比以前的机器翻译好了很多,但是常常还是不够完美。不过现在呢,有一种超强的方法可以显著提升 AI 翻译的水准,这就是 AI 界大神,吴恩达 Andrew Ng 教授最新开源的「反思工作流」 它利用prompt engineering,让AI不仅能翻译,还能"思考"如何改进翻译!这意味着,无论你要翻译的文档有多专业、多复杂,都能得到一个高度定制化的优质翻译。我们可以先看一下翻译效果。 吴恩达老师的反思翻译核心思路 吴恩达老师的翻译工作流可以归纳为两个核心要点: 第一,采用"初始翻译-反思-优化"的三步迭代流程,不断改进翻译质量。首先使用一个 AI 进行初始的翻译,然后让另一个 AI 对初始的翻译结果进行思考和评判,找出可以改进的地方,最后,由第三个

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Jina Reader API 的四种用法 | 「智图派」

Jina Reader API 的四种用法 | 「智图派」

构建知识库,或者分析各种文章数据,是大家使用 AI 很重要的一个应用场景,因此我们常常会需要用到爬虫去爬取某个网站上的内容,现在,Jina 推出了一款非常简单好用的获取网页内容的工具,你只要把网址给它,它就能把网页内容整理成很适合大语言模型使用的格式,简直是构建知识库的利器。今天我就给大家介绍四种用法。分别包括在自动化工作流中使用以及在 AI 智能体中使用。 Jina Reader API 的网址是 读取器 API,你可以直接输入你需要爬取内容的网址 URL 在这边进行测试,输入之后直接点击按钮「获取内容」,就可以在右边得到结果了。 而他的用法也很简单,就是把你需要爬取内容的网页的 URL 写在 https://r.jina.ai 的后面就可以了。 什么是 Reader API Reader 是将任何URL转换为LLM友好的输入,只需简单添加前缀 https://r.jina.ai/ 无需付费即可获得改进后的适用于智能体或 RAG 系统的输出。

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Coze 工作流获取 Tweets 详解 | 「智图派」

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Coze是一个可以不用代码来搭建AI聊天机器人的平台。我在这期视频当中已经详细地讲解了Coze的各种功能,以及如何用到GPT-4 Turbo的模型。感兴趣的朋友可以回看一下。 自从 Twitter 被马斯克买了之后,如果你想从 Twitter 网站的外面来获取推文信息,也就是用 Twitter API,就需要每个月充值100美元了。但是 Coze 却很大方地让你可以免费地用部分 Twitter API 的功能了。今天我就先给大家演示一个可以批量获取多个 Twitter 作者的推文的工作流,把这个工作流嵌入到你的 AI 聊天机器人里面。比如我这里加了两个 Twitter 账号,我的和马斯克的,这样就可以一次性地获取到我们两个人的推文了。 今天我首先给大家演示一下在 Coze 上可以用到的 Twitter API 的功能,然后再演示一下批量获取推文的工作流,最后我们再聊一聊 Coze 的局限性。 Plugins 的基本功能 getUsers 首先第一个 "get users"

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