如何编写Prompt,利用AI高效生成图表——图表狐(FoxChart)指南
在数据可视化领域,图表是数据的重要表达方式。为了让更多人能够轻松高校地生成美观、专业的图表,图表狐(FoxChart)应用而生。然而,要想充分发挥AI的潜力,编写合适的Prompt至关重要。本文介绍一些编写Prompt的原则,帮助你更好地使用图表狐。
图表狐简介
图表狐(图表狐 - AI图表生成工具,在线数据可视化)是一个基于大模型和数据可视化技术的平台。用户只需输入自然语言描述,AI就能根据提示生成各种类型的图表,如折线图、柱状图、饼图等。
图表狐还支持通过对话调整图表,比如修改颜色、样式等细节。用户无需像在Excel中那样手动查找配置项,只需一句话即可完成修改,大大提高了工作效率。
编写Prompt的原则
而工作学习中发现有些用户常常由于没有构造出一个好的Prompt,导致生成的结果不如人意,于是,以下是几条编写Prompt的关键原则,供大家参考:
1.不要“指出问题”,而要“告诉AI应该怎么做”
目前AI的智能化程度有限,直接指出问题往往无法让AI理解你真正的需求。例如下面几个错误示例:
这样可以避免模糊的指令,让AI按照你希望的方式操作。
2. 不可直接要图,AI需要数据支持
大模型没有主动学习的技能,它的知识仅限于训练数据,所以无法在不提供数据的情况下直接给出当前数据的可视化表达。但你可以让大模型为你模拟或随机生成一些数据:
必要的话,还可以让它对数据做一些计算(比如计算增长率),总之玩法很多,请尽情探索。
3. 一次只画一张图
每次AI生成的图表只能是一张图,不过你可以把不同类型的数据显示在一张图表上(比如柱状图与折线图组合、堆叠图等)。但如果你有多个图表需要生成,最好分步骤完成,每次专注于一个图表的生成,确保结果符合预期。
4. 重新开启会话
大模型在连续对话时是带有记忆的,因此如果生成图表的数据之间没有关联,为了避免被之前的记忆所干扰,或者当一次生成效果不理想时,建议重新开启一个会话。
相关文章:

如何编写Prompt,利用AI高效生成图表——图表狐(FoxChart)指南
在数据可视化领域,图表是数据的重要表达方式。为了让更多人能够轻松高校地生成美观、专业的图表,图表狐(FoxChart)应用而生。然而,要想充分发挥AI的潜力,编写合适的Prompt至关重要。本文介绍一些编写Prompt的原则,帮助…...

Redis主从数据同步过程:命令传播、部分重同步、复制偏移量等
请记住胡广一句话,所有的中间件所有的框架都是建立在基础之上,数据结构,计算机网络,计算机原理大伙一定得看透!!~ 1. Redis数据同步 1.1 数据同步过程 大家有没想过为什么Redis多机要进行数据同步&#…...

《JavaEE进阶》----13.<Spring Boot【配置文件】>
本篇博客讲解 1.SpringBoot配置文件的格式以及对应的语法 2.了解两个配置文件格式的差异、优缺点。 我们这里只做简单的介绍。看会,了解,学会读取就行了。 因为配置文件实在太多了,这里只做基础的介绍。 一、配置文件的作用 前言 计算机中有许…...

【练习8】
链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/e671c6a913d448318a49be87850adbcc 分析: 创建一个二维数组来实现杨辉三角,因为当前元素的值是上一行的当前列与前一列的和,所以创建数组的时候要实现n1,相当于罩子一…...

vivado 时间汇总报告
步骤7:时间汇总报告 定时路径在时钟元素处开始和结束。输入和输出端口不是顺序的 元素,默认情况下,Vivado时序分析不会对进出I/O端口的路径进行计时 设计,除非指定了输入/输出延迟约束。 在此步骤中,您将在Vivado中生成…...

【软考】设计模式之代理模式
目录 1. 说明2. 应用场景3. 结构图4. 构成5. 适用性6. 优点7. 缺点8. java示例 1. 说明 1.代理模式(Proxy Pattern)。2.意图:为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。3.通过提供与对象相同的接口来控制对这个对象的访问。4.是设计模…...
3.创建型设计模式详解:生成器模式与原型模式的深度解析
设计模式(Design Patterns)是软件开发中常用的解决方案,帮助开发者处理常见的设计问题。创建型设计模式专注于对象的实例化,旨在提高系统的灵活性和可维护性。在这篇文章中,我们将深入探讨创建型设计模式中的生成器模式…...
goframe结构体标签和命令行标签
元数据gmeta 基础标签 更多了解:https://swagger.io/specification/ g.Meta path:"/profile" method:"get" summary:"展示个人资料页面" tags:"个人" g.Meta mime:"text/html" type:"string" example…...

pytest压力测试:不断发送数据,直到发现数据丢失
示例场景 假设有一个 send_data 函数接受数据并返回成功或失败的状态。 创建一个测试用例,通过逐步增加数据量来测试这个函数,直到返回失败为止。 步骤 定义压力测试函数 定义一个函数。不断发送数据,直到发现数据丢失。 创建 pytest 测试…...

自选择问题和处理效应模型
自选择问题和处理效应模型 DGP 注意: 这里的概率密度超过了1,这是正常的。概率密度的三原则,1是大于等于0;2是积分等于1;对于连续型随机变量,给定一个具体的x值,f(x)并不是该事件发生的概率。而…...

[数据集][目标检测]水面垃圾检测数据集VOC+YOLO格式2027张1类别
数据集格式:Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2027 标注数量(xml文件个数):2027 标注数量(txt文件个数):2027 标注…...

OpenCV 之 模版匹配多个对象、图片旋转 综合应用
引言 在图像处理和计算机视觉中,模板匹配是一种常用的技术,用于在一幅较大的图像中查找与给定模板图像相似的部分。然而,在实际应用中,目标物体可能会出现在不同的角度,这就需要我们在匹配之前对模板进行旋转处理。本…...
ZooKeeper 中的 Curator 框架解析
Apache ZooKeeper 是一个为分布式应用提供一致性服务的软件。它提供了诸如配置管理、分布式同步、组服务等功能。在使用 ZooKeeper 时,Curator 是一个非常流行的客户端库,它简化了 ZooKeeper 的使用,提供了高级的抽象和丰富的工具。本文将详细…...

机械学习—零基础学习日志(Python做数据分析02)
现在开始使用Python尝试做数据分析。具体参考的网址链接放在了文章末尾。 引言 我通过学习《利用Python进行数据分析》这本书来尝试使用Python做数据分析。书里让下载,anaconda,使用Jupyter来写代码,只是下载一个anaconda的确有点费时间&am…...

BRAM IP Native模式使用
简介 BRAM(Block RAM)是FPGA(Field-Programmable Gate Array)中的一种专用RAM资源,固定分布在FPGA内部的特定位置。该内容主要对BRAM(Block RAM”的缩写)Native模式下IP界面做详细描述和使用…...
react的useRef用什么作用
useRef 是 React 提供的一个钩子,用于在函数组件中创建和管理对 DOM 元素或组件实例的引用。它返回一个包含 current 属性的对象,可以用来存储对某个值的引用,而这个引用在组件的整个生命周期内保持不变。 useRef 的主要用途 1.访问 DOM 元素…...

10.2 TCP IP模型、IP协议、IPv4、子网掩码
TCP / IP 协议族 IP协议 IPv4地址 IPv4地址分类 子网掩码 子网掩码用来区分 网络地址 和 主机地址 真题 1...

工业相机飞拍的原理及工作原理
工业相机飞拍(或称为工业高速相机飞行拍摄)是一种利用高速图像捕捉技术和精密运动控制系统进行高效图像采集的先进技术。它广泛应用于工业检测、质量控制和自动化生产等领域。本文将详细探讨工业相机飞拍的原理及其工作方式。 一、工业相机飞拍的基本概…...

通过AI来创建一个_____html css网页制作成品 例子演示
使用AI 输入创建一个 html css网页制作成品 例 然后出来 好的,我将为您创建一个简单的HTML和CSS网页制作的示例。这个示例将包括基本的布局、文本样式和一些内联的CSS样式。 { "name": "dalle", "description": "A simple exa…...

C ++ 从单链表到创建二叉树到二叉树的遍历(结构体)
首先我们要了解二叉树的数据结构是什么,本质上二叉树是一个有两个节点的链表,我们先了解的单链表的相关定义 单链表 创建一个朴素的单链表 #include <iostream>using namespace std;struct Node{int val;Node* next;Node(int x) : val(x), next(…...

7.4.分块查找
一.分块查找的算法思想: 1.实例: 以上述图片的顺序表为例, 该顺序表的数据元素从整体来看是乱序的,但如果把这些数据元素分成一块一块的小区间, 第一个区间[0,1]索引上的数据元素都是小于等于10的, 第二…...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...
linux 下常用变更-8
1、删除普通用户 查询用户初始UID和GIDls -l /home/ ###家目录中查看UID cat /etc/group ###此文件查看GID删除用户1.编辑文件 /etc/passwd 找到对应的行,YW343:x:0:0::/home/YW343:/bin/bash 2.将标红的位置修改为用户对应初始UID和GID: YW3…...
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中,单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。在多线程环境下,实现单例模式时需要注意线程安全问题,以防止多个线程同时创建实例,导致…...
在Ubuntu24上采用Wine打开SourceInsight
1. 安装wine sudo apt install wine 2. 安装32位库支持,SourceInsight是32位程序 sudo dpkg --add-architecture i386 sudo apt update sudo apt install wine32:i386 3. 验证安装 wine --version 4. 安装必要的字体和库(解决显示问题) sudo apt install fonts-wqy…...

JVM虚拟机:内存结构、垃圾回收、性能优化
1、JVM虚拟机的简介 Java 虚拟机(Java Virtual Machine 简称:JVM)是运行所有 Java 程序的抽象计算机,是 Java 语言的运行环境,实现了 Java 程序的跨平台特性。JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得 Java 程序只需生成在 JVM 上运行的目标代码(字节码),就可以…...
iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈
在日常iOS开发过程中,性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期,开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发,但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...

嵌入式学习笔记DAY33(网络编程——TCP)
一、网络架构 C/S (client/server 客户端/服务器):由客户端和服务器端两个部分组成。客户端通常是用户使用的应用程序,负责提供用户界面和交互逻辑 ,接收用户输入,向服务器发送请求,并展示服务…...
LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别(二)
在上一篇文章中,我们详细介绍了如何使用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调,以实现人脸情感识别的功能。本篇文章将聚焦于微调完成后,如何调用这个模型进行人脸情感识别的具体代码实现,包括详细的步骤和注释。 模型调用步骤 环境准备:确保安装了必要的Python库。…...

echarts使用graphic强行给图增加一个边框(边框根据自己的图形大小设置)- 适用于无法使用dom的样式
pdf-lib https://blog.csdn.net/Shi_haoliu/article/details/148157624?spm1001.2014.3001.5501 为了完成在pdf中导出echarts图,如果边框加在dom上面,pdf-lib导出svg的时候并不会导出边框,所以只能在echarts图上面加边框 grid的边框是在图里…...