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Zhishibing：ワンストップAIネイティブアプリ開発プラットフォーム
Zhishibing：ワンストップAIネイティブアプリ開発プラットフォーム紹介
芝士餅は、ワンストップで ai ネイティブアプリケーションの開発をサポートするプラットフォームです。プログラミングの知識は一切不要で、自然言語を使ってわずかな手順でアプリケーションの作成と公開が完了します。芝士餅は、さまざまな智能体（エージェント）を簡単に作成できるだけでなく、Alipayミニプログラムへのワンクリック公開もサポートし、無限の可能性を広げます！
芝士餅の製品ハイライト：
シンプルで使いやすく、誰でも AI アプリを楽しめる
アプリケーションシナリオテンプレートを利用することで、個人のアプリケーションをすばやくカスタマイズできます。AI のパワーを解き放ち、イノベーションの魅力を体感しながら、アプリケーション作成を気軽に楽しめます。誰もがクリエイターになれます。
ノーコードで Alipay ミニプログラムなどさまざまな形態の AI アプリを構築
芝士餅プラットフォームでは、プログラミングなしで AI アプリを簡単に作成できます。作成したアプリは、ワンクリックで Alipay ミニプログラムを生成できるだけでなく、芝士餅アプリ広場への公開や Web ページとしての生成も可能です。
主要な大規模モデルの能力を無制限に利用
通義千問・Max、通義千問・長文本、月の暗面、智譜大規模モデル、百霊大規模モデルなどの大規模モデルを無料で利用でき、各分野における AI の強力な力を最大限に発揮できます。
专属スタイルの画像生成モデルを迅速にカスタマイズ
画像類・テキスト類のモデル学習を含むデータセットを提供してモデルを学習させることができ、カスタマイズされた学習プロセスを通じて、特定のニーズに応じた AI 画像生成モデルを作り上げることができます。
芝士餅の機能と特徴：
芝士餅は、专属の AI アプリを構築するために必要な一連のカスタマイズ機能を提供しています。ここでは、芝士餅の 5 つの主要な機能を紹介します。
1、アプリ広場
ここでは、おすすめのさまざまなアプリを利用できるだけでなく、これらのアプリを複製（クローン）することで、自分だけの专属 AI アプリをカスタマイズできます。
2、新規アプリ作成
AI アプリを新規作成する機能を提供します。現在サポートしているのは、対話型、テキスト型、テキストto画像、画像to画像、ワークフロー型のアプリです。アプリの構成や編集機能を提供しており、新規 AI アプリ作成時に使用するモデル、対応するプロンプト、アプリ構成パラメータなどの情報を設定できます。
3、アプリの公開
現在、アプリを Alipay ミニプログラム、芝士餅アプリ広場、Web アプリとして公開することができ、外部ユーザーからのアクセスを許可できます。
4、ナレッジベース
直感的でユーザーフレンドリーなデータ管理・保存方法を提供し、自分のデータを AI アプリに活用できるようにします。ロボットがアップロードされたデータを利用してユーザーの質問に回答できるようになります。
5、モデル学習
画像大規模モデルの学習をサポートし、专属のモデルを自分で構築できます。学習データセットをアップロードし、事前設定された学習パラメータを利用すれば、AI が自動的にタグ付けを行い、モデルの効果テストや最適化調整もサポートします。
芝士餅を使って旅行アシスタントを作るには？
ステップ1：さまざまなアプリタイプから選択し、好きな名前をアプリにつける
ステップ2：適切なテンプレートを選ぶか、簡単なアプリの要件を入力するだけで、ワンクリックで AI が構成パラメータを生成
ステップ3：Alipay ミニプログラム、アプリ広場、Web サービス、API サービスなど、さまざまな形態での公開をサポート
適切な芝士餅プロンプトを構築するには？
適切なプロンプトは、私たちが望む結果を得るのに役立ちます。ここでは、芝士餅プラットフォームで AI アプリを作成する際に、適切なプロンプトを構築するための関連戦略と具体的な方法を紹介します。
戦略1：明確な指示を書く
問い合わせ時に詳細情報を記述する
芝士餅モデルに役割を扮演させる
入力の異なる部分を明確に区別する
タスク完了に必要な手順を明示する
例を提供する
目標とする出力の長さを指定する
戦略2：参考テキストを提供する
芝士餅モデルに参考テキストを使用して質問に回答するよう指示する
参考文献内の引用を使用して質問に回答するようモデルに指示する
戦略3：複雑なタスクを分割する
芝士餅の意図分類を使用する
これまでの対話を要約またはフィルタリングする
長い文書を段落ごとに要約する
戦略4：GPT に考える時間を与える
モデル自身に問題解決させ、自己解決を指導する
モデルの推論プロセスを隠す
モデルに内容の見落としがないかを確認する
戦略5：外部ツールを利用する
埋め込み（エンベディング）ベースの検索を使用する
コード実行を使用する
戦略6：体系的に変更点をテストする
標準的な回答に基づいて芝士餅モデルの出力を評価する
