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Kimi 作为国产之光,在过去的一个多月里成为国内大模型的香饽饽。据数据分析,Kimi 网页、APP、小程序等各端的日活已经突破 300 万,超过文心一言、通义千问、智谱清言,成为国内 AI 大模型的榜一大哥。
甚至很多相对要求较低的使用者,已经开始放弃 GPT-4 ,转投这款大模型。
不仅仅是被狂风暴雨般的广告效益所影响,更多的是因为它足够性价比,那它到底有什么神奇之处呢?
这篇文章,我带你走近 Kimi :
Kimi 的基本介绍和基础使用方式
Kimi 的使用技巧
Kimi 的官方提示词
就两个词:免费、好用。
GPT-4、Claude国外优秀大模型虽然功能强大,但是他们的网络门槛、和高昂的订阅费用,就已经将很多人拒之门外。而 Kimi 国内用户可以直接使用,而且也是免费。
不过要说的是,最近由于 Kimi 在网上爆火,导致用户大幅上升,于是官方采用了限流手段,如果你发现突然不能使用了,那再耐心等待一会即可。
那到底好用在哪里?
强大的信息处理能力:Kimi 大模型具备强大的数据处理和分析能力,能够迅速吸收和分析数据,对用户提出的问题做出及时且精确的回应,支持 20 万字超长无损上下文。最新版本已经支持 200 万字,不过,还没有完全开放。
广泛的知识领域:Kimi 的知识库覆盖了科技、文化、历史、教育等多个领域,能够满足用户对不同知识领域的需求。
支持多种文件处理:包含 TXT、PDF、Word 文档、PPT、Excel 等,用户可以轻松发送这些文件,Kimi 将阅读内容并提供相应的回答,极大地提升了资料管理和信息检索的效率。
安全的网络访问:大模型还具备 安全的网络访问能力,能够在保护用户隐私和数据安全的前提下,高效地从互联网上获取所需信息。虽然官方声明了保护用户隐私和数据安全,但,还是那句话,绝对隐私和重要的信息不要用 通用大模型~
友好的用户交互体验:Kimi 大模型设计了友好的用户交互界面,使得用户可以轻松地与其进行交流,操作简单,直接。
目前 Kimi 有手机 App、网页端、微信小程序, 可以满足不同使用者的需求。
不过用来用去,我个人感觉还是觉得网页端更加丝滑。
俗话说 知己知彼,百战百胜,掌握 Kimi 提示词的编写方式,是我们可以用好它的前提。
关于怎么用好 Kimi,我们结合几条 Prompt,让 Kimi 向我们汇报一下 ~
Prompt1 :请分析并总结我提供的 Kimi 常用提示词(Prompt),找出他们存在的共同特征
Prompt2: 在 Kimi 大模型上,编写提示词(prompt)时,如何正确编写适合自己的提示词(中文语境) ,请提供 3-5个具体思路,并展开说明。
Prompt 3: 请举例说明在Kimi 大模型上编写提示词(Prompt)的流程,以通俗易懂的方式向我解释。
最终,Kimi 以 笔记整理助手 的例子向我们解释了编写提示词的最佳流程,答案的质量很不错。
结合我过去所写的一篇:新手如何高效掌握提示词的编写流程。很多技巧在 Kimi上也同样适用,这边我再强调一下:
工作流的步骤不要过长,要考虑大模型的上下文长度是否能承受。
如果工作流步骤太长,可以考虑拆分成多个 prompt 来配合,即所谓的分治法。可以利用 FastGPT、Coze 等支持提示词工作流编排的工具。
提示词是经验学科,同一套提示词,在不同的大模型上的表现的能力也有所不同,最重要的还是多尝试,多迭代优化。
业务 know-how 很重要,提示词写的再多,过去写的提示词再牛,如果不懂某个领域的业务,照样无法写出有价值的提示词。不懂业务,就多问大模型,最好是问业务专家。
我们简单对比下 Kimi 和 GPT-4:
1、Kimi的强项在于文件、网页解析能力以及搜索能力,这使得它在处理特定类型的任务时表现出色。同时,Kimi 擅长中文和英文对话,能够满足不同语言用户的需求。
2、**GPT-4则在理解和生成语言方面更加精准和高效,拥有更广泛的知识和理解能力。**通过 GPTs ,GPT-4 能够扩展其原始功能,可以访问最新信息和定制化专属的 GPT,满足不同的需求场景,
详细对比,如下表:
特性/模型 | Kimi | GPT - 4 |
---|---|---|
文件和网页解析 | 更强 | 相对较弱,尤其是长文本解析。 |
搜索能力 | 持平,能够实时搜索,搜索领域覆盖国内外主流平台,如知乎、B站、百度等。 | 持平,通过 Webpilot 等插件可以搜索实时数据。 |
通用性 | 更弱,处理广泛领域的能力有限 | 更强,有万亿级别的知识库体量,覆盖范围更广。 |
上下文长度 | 更强,目前200K,未来将支持 200万字 | 目前 32 K ,128 K 在陆续开放中 |
推理能力 | 更弱 | 更强 |
Agent | 无 | 有, GPTs |
文生图 | 无 | 有 |
代码解释器 | 无 | 有 |
总体看起来,Kimi 不支持智能体的搭建、不支持文生图、文生视频,且在知识库的体量上明显落后于 GPT-4。不过没关系,术业有专攻, Kimi 只要在长文本领域上做到极致,相信未来大模型市场上,始终会有它的一方天地。
最近,和很多同事或者朋友沟通下来,很多人忽略了这项功能:快捷调用常用语,可能还是不够显眼 ~
它相对于一个提示词(Prompt)库,我们可以把好用的提示词放进去,方便我们管理自己在 Kimi 上使用的提示词,从而可以呼之欲出。
我们先来看看它所处的位置在哪:
接下来,点击 添加常用语 。
输入自己高频使用的提示词,或者点击 右上角 随机一个 随机生成一个提示词。
再定义一个唤醒词,点击完成。
进入首页,输入总结,系统将自动唤醒对应的常用语,方便我们快速调用。
我们点击发送,并按照提示词的引导进行输入即可。
Kimi 支持 site 语法,用于指定网站进行搜索,这样可以帮助我们从更加聚焦、专业的信息来源处搜索信息。
引用搜索搜索的帮助中心,我们简单了解下 site 语法:
如果想知道某个站点中是否有自己需要找的东西,可以使用site语法, 其格式为:查询词+空格+site:网址。
例如,只想看搜狐网站上的财经新闻,就可以这样查询: 财经 site:sohu.com 。
搜狗还支持多站点查询,多个站点用"|"隔开,如: 财经 site:www.sina.com.cn|www.sohu.com (site:和站点名之间,不要带空格。 )
在 Kimi 不使用 Site 语法时,搜索的结果是这样。搜索的范围来自全网。
使用 site 语法后,搜索范围将聚焦于豆瓣。
Kimi 的优势就在于总结和分析长文,这个也是最佳使用场景。针对这个技巧,我介绍以下几种提示词,方便我们快速使用。
Prompt1:
## 角色 你是一个擅长总结长文本的助手, 能够总结用户给出的文本,并生成摘要。 ## 工作流程 让我们一步一步思考,阅读我提供的内容, 并做出以下操作: - 标题:xxx - 作者:xxx - 标签:阅读文章内容后给文章打上标签, 标签通常是领域、学科或专有名词 - 一句话总结这篇文文章:xxx - 总结文章内容并写成摘要:xxx - 越详细地列举文章的大纲, 越详细越好, 要完整体现文章要点; ## 注意 - 只有在用户提问的时候你才开始回答,用户不提问时,请不要回答 ## 初始语句 ""您好, 我是您的文档总结助手, 我可以给出长文档的总结摘要和大纲,请提供需要总结的文本或者链接""
初始化提示词,并提供网页链接。
得到总结。
Prompt2:
1. 元数据:标题,作者,链接,标签;
2. 作者主张,亮点;
3. 逐层加深理解;
4. 关键术语/概念;
5. 文章内的无用信息;
6. 摘要核心信息;
7. 金句;
8. 总结;
9. 根据文章内容给我问问题,引发我思考。
---
xxxxx文章在线地址xxxx
初始化提示词:
得到结论:
经常有小伙伴喜欢用思维导图来总结文章的观点,使用 Kimi 怎么做呢?
Prompt:
帮我分析《被人讨厌的勇气》这本书,从里面总结出核心内容,要求: 1.提供 5 个主要观点 2.每个观点至少有 3 个支撑观点说明 3.按照以下格式,使用markdown的代码快格式输出: ``` # 被人讨厌的勇气 ## <观点1> - <支撑观点1> - <支撑观点2> - <支撑观点3> ## <观点2> - <支撑观点1> - <支撑观点2> - <支撑观点3> ... ```
初始化提示词:
得到拆解后的主要观点和次要观点:
放入 MarkMap 进行自动生成思维导图的图片(其他软件大多都支持 Markdown 格式,比如 Xmind)。
MarkMap 地址:https://markmap.js.org/repl
官方提供了一些提示词:
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