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引言
在当前快节奏的工作环境中,拥有快速、专业且高效的工具不可或缺。 Kimi不仅能在5秒内生成专业的流程图(kimi),还允许实时编辑和预览,大幅简化了传统流程图的制作过程。真的很香,这点不比openai的chatgpt逊色。 这种迅速的生成能力和高度的可定制性也使得Kimi成为业务流程管理中的宝贵资产,尤其是在需要迅速优化复杂流程的行业中。 接下来,我们将探讨如何利用Kimi快速制作流程图,及其对工作效率的影响。 以下是本文的核心快速预览: 1、kimi在流程图中的【实际应用】 2、kimi用5秒一步创建流程图【实操演示】 3、最后思考 4、本文涉及到的【资料分享】 实际应用Kimi的实用性在多个行业场景中得到了验证,特别是在项目管理和团队协作中的应用尤为突出。例如,在组织中实施新的IT系统时,项目团队可以利用Kimi快速绘制出详细的实施流程图。这一功能使得项目管理过程中的每一步都变得透明化,大大提高了项目的执行效率和响应速度。 此外,在人力资源部门在规划员工培训程序时,也能借助Kimi迅速创建培训流程图。这种流程图清晰地展示了培训的每个阶段,帮助HR和参与者明确每个环节的目标和内容,确保培训的高效执行。Kimi的这种快速且精确的流程图制作功能,不仅节省了大量准备时间,还增强了部门间的协同工作。 以上仅是不分举例,其他案例不再赘述,大家可以根据自己的实际情况进行使用kimi来进行绘制流程图。 实操演示Kimi提供了一系列强大的功能,使其成为生成和编辑流程图的理想工具。首先,用户只需简单输入或选择预设模板即可快速启动流程图创建。Kimi的核心优势在于其对Mermaid语法的支持。用户可以将生成的Mermaid代码复制并粘贴到其他支持Mermaid的编辑器或绘图工具中,如Mermaid.live、drawio,进行进一步的编辑和定制。这大大提高了流程图的可用性和灵活性,使用户能够根据具体需求进行详尽的修改。 实操演示 ①生成:根据提示词生成流程图 ②按需调整:根据实际情况,调整流程图。 ①生成:根据提示词生成流程图 提示词:帮我生成金融获客场景的项目管理流程图,告诉客户合作交付的全流程是怎么样的,使用mermaid 图表代码输出。
方式一在线实时调整:
drawio是免费、易用、深受用户喜欢的图表工具, 可以创建和编辑流程图、UML图、网络图等多类型图表。
Kimi作为一个大语言模型,具有生成流程图的附加功能。以下是Kimi在流程图生成方面的主要优势: 多功能性:除了处理自然语言任务,Kimi还能够生成流程图,增强其实用性。 整合文本与视觉输出:Kimi可以将复杂的文本数据转化为直观的流程图,帮助用户更好地理解和展示信息。 支持多种格式:Kimi能生成多种格式的流程图,包括但不限于Mermaid语法,满足不同的展示需求。 提高效率:Kimi的流程图生成功能可以帮助企业和团队节省绘图时间,快速得到所需的流程图。 易于使用:用户无需专业的绘图技能,就可以利用Kimi快速生成流程图,简化了流程图的创建过程。 如何学习大模型 AI ?由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人,只能说是: “最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。 这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。 我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。 我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。 该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。 大模型 AI 能干什么?大模型是怎样获得「智能」的?用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范… 第二阶段(30天):高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。 为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示(Embeddings)向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署… 第三阶段(30天):模型训练恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。 到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗? 为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建… 第四阶段(20天):商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。 硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。 如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。 这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 |
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