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省流版：
一、前言
之前写过很多技术文章，有些文章非常结构化但是文章很长，发现很多人喜欢看“省流版”，而且最近和朋友交流过程中也聊到了文章转脑图的话题。
前一段时间在 《一文掌握大模型提示词技巧：从战略到战术》中分享了很多提示词技巧。在 《用 AI 给人生开挂的正确方式 - 在 AI 迅速进化的时代，我们应该如何不落伍》一文中提到推荐大家用 AI 辅助我们解决生活中的问题。
本文将以文章转脑图为例，演示如何用 AI 来解决问题，以及提示词技巧的应用。希望大家在日常工作和生活中，能够根据自己的特点定制各种符合自己需求的 Agent 来辅助自己高效解决问题。
注：这里的文章可以是技术文章，可以是报告，也可以是论文等。
二、为什么？
很多人会有这样的疑问：为什么要多此一举地将文章转为思维导图，难到直接看文章不好吗？
从宏观到微观，从抽象到具体符合人类对事物的认知规律。 我们先对事物有一个整体的了解之后再进行深入学习就会更容易。而且结构化的知识更容易理解和记忆。 通过脑图将知识进行层次化和结构化就更便于我们理解和记忆知识。
而且作为一个有多年写作经验的软件工程师，我发现：众口难调。 有些人就喜欢看省流版，看完就撤；有些人则希望浏览一下要点，决定看哪一部分；而有些人喜欢仔细阅读全文；也有些人虽然会阅读全文也还是希望有一个大纲，让他能够快速抓住重点，对全文先有一个宏观的了解。
下面列举出出文章转思维导图的常见诉求或原因：
- 提高阅读效率： 通过将文章转换为思维导图，读者可以快速浏览和识别文章的核心观点和重要细节，而不必花费大量时间阅读整篇文章。这种方法特别适用于需要快速获取信息的情况。
- 内容更加结构化：将文章的主要观点和支持细节以分层结构呈现，有助于读者识别和理解信息之间的联系。
- 增强记忆： 思维导图利用视觉元素，如颜色、形状和图像，来增强记忆。人脑对视觉信息的处理速度快于文字，因此通过视觉化的信息呈现，读者可以更容易地记住文章的关键点。
- 便于复习和总结： 思维导图提供了一个简洁的信息概览，使得复习和总结变得更加容易。读者可以快速回顾思维导图，以巩固记忆和理解，同时也可以作为撰写报告或进行演讲的参考。
对于我而言，可以利用该功能创建文章概览作为省流版方便一些读者阅读。可以利用该功能，对想要学习的论文总结成脑图，抓住论文的要点等。
三、怎么做？
想要将文章、论文、报告等转为脑图方法有很多种。
有些平台可以直接生成思维导图，如 TreeMind、GitMind 、AmyMind 等，但通常需要收费，免费版会有各种限制，如长度限制或次数限制等。当然，如果你是人民币玩家，可以忽略。
本文主要介绍一些简单免费直接通过提示词或创建 Agent 就可以轻松搞定的方法。 这里主要两种思路：一种是将文章转为思维导图，然后将思维导图导入 Xmind 中；一种是让 AI 直接将文章内容使用 PlantUML 语法输出为脑图。
经过实验发现使用 kimi 、coze.com 或者 GPT4 效果更好。
kimi 在国内模型中算是非常不错的，能力比较接近 GPT4。目前还可以预定义常用语，避免每次粘贴相同的提示词。
需要注意的是，模型输出的内容可能部分不合理的情况，可以重试或者自己二次修改。如果你有个性化的需求，可以在下面参考提示词的基础上进行二次迭代。
3.1 通过 markdown 中转
（1）转为 markdown 格式
参考提示词：
## 背景 我想根据文章内容，使用 Xmind 工具创建思维导图，需要你可以根据内容输出与 Xmind 兼容的 markdown 格式的文本。 ## 工作流 1 理解用户发送的内容或文件。如果是链接请先读取链接内容。 2 请根据文章的结构，将主要内容为我提供一些与 Xmind 兼容的 markdown 格式的文本。请在主要主题中包含一个中心主题，任何其他信息都将转到子主题，尽量提取到四个层级。 输出结构如下： """markdown """ ## 要求 1 你只需要输出 markdown 文本，不需要做任何解释 2 务必使用中文 3 输出的内容应该简明扼要又要避免遗漏重要信息 4 markdown 文本中不要使用加粗标记 ## 用户输入
对于 Agent 提示词中不需要“用户输入”，如果直接发送给模型在用户输入这里粘贴需要解析的链接即可。如果使用 kimi 常用语，建议在用户输入这里换一行，这样常用词粘贴之后直接可以粘贴 URL 不需要再次换行。
除了发送 URL 之外，大家也可以直接上传文件，对文件生成脑图。
注： 为了兼容 markdown 语法，发文时 ```替换为 “”" 实际使用中需要替换回去。
对于文章：https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/137208866
输出的结果如下：
# 何时应用 RAG 与微调 - 背景介绍 - LLM 预训练 - RAG 概念 - RAG 与微调优势比较 - 微调劣势 - 遗忘问题 - 训练数据依赖 - 缺乏外部知识 - 不可定制性 - RAG 优势 - 保留预训练能力 - 可定制知识源 - 灵活的知识更新 - 较低的数据要求 - 模型尺寸与技术选择 - 大型语言模型 - 适用 RAG 理由 - 中等大小语言模型 - RAG 与微调选择依据 - 小语言模型 - 微调适用性 - 预训练模型的应用 - RAG 适用场景 - 微调适用场景 - 金融服务应用示例 - 投资管理和建议 - 保险索赔处理 - 客户服务聊天机器人 - 反洗钱文本分析 - 客户资料关键词提取 - 实际考虑和建议 - LLMs 访问 - 数据可用性 - 知识灵活性 - 培训基础设施 - 推理速度 - 一般能力 - 混合方法 - 主要建议 - 面向客户应用优先 RAG - 文档分析任务考虑微调 - 保持对通用 LLMs 访问 - 定期审核微调模型 - 评估集成方法 - 选择 RAG 知识源 - 客户数据检索策略 - 结论 - 选择合适技术的重要性 - 混合 RAG 和微调的优势 - 定制 AI 的未来（2）保存 Markdown 文件
导入 Xmind 之前，需要将 markdown 文本保存为 markdown 文件，可以直接本地使用记事本另存为，也可以使用在线的工具如 dillinger 导出为 markdown 格式的文件。
（3）导入思维导图
默认如下样式：
大家可以根据自己的喜好，在【格式】 - 【骨架】 中修改为括号图、矩阵图等更喜欢的图形：
括号图
矩阵图
3.2 通过 PlantUML 脑图
参考提示词：
# 角色 文章转脑图专家。 # Workflow 1. 读取用户发的内容。如果用户发送链接时先读取链接的内容。 2. 根据用户提供的主要转换为 Markdown 格式 3. 将上述步骤中的 markdown 使用 PlantUML 脑图的格式输出给我 输出格式如下： """ @startmindmap @endmindmap """ # 要求 1 请使用中文 2 注意内容的完整性 3 输出的 markdown 最少包含四级标题
注： 为了兼容 markdown 语法，发文时 ```替换为 “”" 实际使用中需要替换回去。
模型输出结果如下：
@startmindmap * 何时应用 RAG 与微调 ** LLM 和 RAG 背景 *** 大型语言模型预训练 **** 应用: 互联网、代码、社交媒体、书籍 **** 能力: 生成文本、回答问题、翻译语言 *** 检索增强生成 (RAG) **** 定义: 生成文本前检索相关知识作为上下文 **** 例子: 财务顾问LLM检索客户投资历史 ** RAG 优势 *** 保留预训练能力 *** 可定制外部知识源 *** 改变知识源无需重新培训 *** 数据要求较低 ** 微调 vs RAG *** 大型语言模型 **** RAG 更可取 ***** 保留预训练能力 ***** 利用外部知识 ***** 避免灾难性遗忘 ***** 灵活的知识源 *** 中等大小语言模型 **** RAG 和微调均适用 *** 小语言模型 **** 适用微调 ** 预训练模型的应用 *** RAG 适用情况 **** 利用常识 **** 减少遗忘 **** 利用外部知识 **** 灵活的知识 *** 微调适用情况 **** 专注专业 **** 记忆重要数据 **** 静态知识 **** 小模型 ** 金融服务示例 *** 投资管理和建议 **** 适用 RAG *** 保险索赔处理 **** 适用微调 *** 客户服务聊天机器人 **** 结合 RAG 和微调 *** 反洗钱文本分析 **** 适用微调 *** 客户资料关键词提取 **** 使用现成模型 ** 实际考虑和建议 *** 访问 LLMs *** 数据可用性 *** 知识灵活性 *** 培训基础设施 *** 推理速度 *** 一般能力 *** 混合方法 ** 主要建议 *** 面向客户的应用程序优先使用 RAG *** 特定于公司的重要知识谨慎使用微调 *** 保持对大型通用 LLMs 的访问权 *** 定期审核微调模型 *** 评估集成方法 *** 选择 RAG 外部知识源 *** 仅检索必要客户数据 ** 结论 *** 选择正确的技术至关重要 *** 混合 RAG 和微调是最佳选择 *** 了解技术差异以定制 AI 优势 @endmindmap
可以直接使用 PlantUML 官网的在线解析功能；
注：由于思维导图过大，这里只展示部分截图。
当然如果你喜欢为不同层级的节点加颜色可以进一步优化提示词：
# 角色 文章转脑图专家。 # Workflow 1. 如果用户发送链接，先读取链接的内容 2. 根据用户提供的主要转换为 Markdown 格式 3. 将上述步骤中的 markdown 使用 PlantUML 脑图的格式输出给我 输出格式如下： """ @startmindmap @endmindmap """ # 示例 参考的输出示例： """ @startmindmap * AI 应用之文章转脑图的 N 种姿势 **[#Green] 前言 ***[#Orange] 省流版的需求 ***[#Orange] AI辅助解决问题 **[#Green] 为什么？ ***[#Orange] 提高阅读效率 ***[#Orange] 内容结构化 ***[#Orange] 增强记忆 ***[#Orange] 便于复习和总结 **[#Green] 怎么做？ ***[#Orange] 通过markdown中转 **** 转为markdown格式 **** 保存Markdown文件导入Xmind **** 导入思维导图 *** 通过PlantUML脑图 **** 读取用户内容 **** 转换为PlantUML格式 **[#Green] QA ***[#Orange] 离线文章处理 **** 使用Web Browsing读取内容 ***[#Orange] 链接无法读取处理 **** 使用Markdown下载插件 @endmindmap """ # 要求 1 请使用中文 2 注意内容的完整性 3 注意 PlantUML 脑图格式的正确性 # 用户输入
注： 为了兼容 markdown 语法，发文时 ```替换为 “”" 实际使用中需要替换回去。
Kimi 的输出结果：
@startmindmap * Arc浏览器的特色功能介绍 **[#Green] 背景介绍 ***[#Orange] 浏览器使用经历 **** Chrome **** 360安全浏览器 **** 搜狗浏览器 **** Firefox **** Edge ***[#Orange] Arc浏览器的发现 **** 少数派网站 **** 相关文章阅读 **[#Green] Arc浏览器的特色功能 ***[#Orange] 空间还给内容 **** 清爽界面 **** 专注浏览 **** Command+S快捷键 **** 无书签栏、插件栏、地址栏 ***[#Orange] 多工作区支持 **** 类似MacOS多桌面 **** 切换工作空间 **** 工作空间示例 ***[#Orange] LittleArc窗口 **** 临时任务处理 **** Command+W关闭 ***[#Orange] 分屏功能 **** 提高效率 **** 快捷键^+shift+= ***[#Orange] 常用网站常驻 **** 左上角快速访问 **** 不受Space切换影响 ***[#Orange] Max功能 **** 特色功能开启 **** AskonPage **** 5-SecondPreviews **** ChatGPTintheCommandBar ***[#Orange] 快捷搜索 **** 定义搜索 **** 快捷键Command+T **[#Green] 上手指南 ***[#Orange] 突破舒适区 **** 适应新体验 ***[#Orange] 熟悉快捷键 **** 提升效率 **[#Green] 常见问题 ***[#Orange] 功能收费情况 **** 免费使用 ***[#Orange] 地址栏问题 **** 通过Command+T解决 ***[#Orange] 缺点 **** LittleArc窗口管理 **** toolbar显示问题 **[#Green] 总结 ***[#Orange] 特色功能体验 ***[#Orange] 工作效率提升 ***[#Orange] 乐趣增加 @endmindmap
将会有彩色效果：
你也可以直接将生成的思维导图文本以【文本绘图】的形式插入到语雀中展示；也可以在 IDEA 开发工具中安装 PlantUML 插件，在 IDE 中渲染。
四、QA
4.1 有些文章是离线的没有链接怎么办？
Kimi 、Coze 、Gpts 等平台可以直接上传文件，使用上述提示词可以实现对文件的脑图转换。
4.2 链接无法读取怎么办？
有些 URL 需要登录鉴权或者有其他反爬虫保护措施， AI 无法获取到网页内容。
大家可以安装 Markdown 下载插件，如【MarkDownload - Markdown Web Clipper】。
直接将网页内容以 Markdown 的格式下载下来，然后处理时作为文件上传即可。
五、总结
本文主要介绍利用 AI 将文章转为思维导图的几种方法，如果你是人民币玩家直接使用现成的工具，如果你嫌麻烦可以采用曲线救国的方案，如通过 Markdown 中转后导入 Xmind 或者通过 PlantUML 脑图。
本文只是举一个例子，希望大家可以举一反三，能够充分利用 AI 解决工作、生活和学习中的各种问题。
彩蛋：如果你足够细心，你会发现文章开头的省流版脑图，也是通过本文中的方法产出的。
