进阶使用
高级设置参数说明
点击右上角齿轮按钮，可以进行更细化的制卡参数设置。
参数说明：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 温度 | 控制大模型输出的“随机性”或“创造性”， 通常在 0 到 2 之间 |
| 最大输出token数 | 控制模型最多能输出多少个词 |
| 最大并发请求数 | 支持同时并发多个请求来加快制卡速度，这里控制最大并发数量（不是越大越好，具体参考你的API的调用速率限制） |
| topP | 又称核采样，控制生成文本的多样性。比如设置 top_p=0.9，就是说只从累计概率前 90% 的词中进行选择。 |
| topK | 限制每次选择下一个词时，只考虑前 K 个最有可能的词。 |
| 超时 | 等待大模型响应的最长等待时间 |
| 文本分块大小 | 对长文本进行分块时每 个块的最大字符数 |
| 默认填空模式 | 当生成填空卡片时使用的挖空模式 |
| 一空一卡 | 是否使用一空一卡模式，只对"遮一猜一"和“遮全猜一”挖空模式有效 |
| 日志目录 | 方便调试使用，指定大模型原始响应的保存目录 |
自定义提示词
本软件的一个重要特色优势就是允许用户自定义提示词，并且不像其他类似AI产品只能局部补充提示词，本软件的提示词完全公开透明，支持几乎全部提示词改写(除了输出格式部分)。
这个功能非常强大，也非常有意义，意味着你可以突破软件默认提供的功能的限制，只需要通过设计提示词就能实现自己的个性化需求。
为什么需要自定义提示词
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软件默认提供的提示词可以自动从学习材料中识别核心知识点制卡，生成的卡片虽然来自于材料，但是是经过AI二次加工处理过的卡片，按照Anki制卡原则(单一知识点等)的要求，几乎都被换了表述或者变换了形式，适合对于非标准的材料进行制卡，如教材、讲义、课件等等。
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但是对于一些已经成形的试卷、题库、练习题等类型的材料，我们往往希望AI不要自由发挥，直接原封不动的提取材料中的题目就行了，如果仍然按照默认提示词制卡几乎很难保证能原汁原味还原材料中的题目。这种情况就需要自定义提示词上场了。
下面以一个具体案例进行说明。
示例材料下载：自定义提示词-测试.docx | 百度网盘
这是一份word问答题题库文件，一共有好几十道题目。如果按照传统方案制卡那么还是比较麻烦的，费时费力。现在有了AI辅助，可以自动化导入，非常省心。
下面是针对这个任务的自定义提示词：
自定义提示词.md
# Anki学习卡片生成器
## 角色
你是一个专业的Anki学习卡片生成助手。你的任务是根据用户提供的题库材料，精准地按顺序提取每道题目并识别其中的问题、答案、解析等部分，生成高质量Anki卡片。
## 核心任务
接收用户提供的学习材料 `{{学习材料}}`，分析并提取每道题目，识别其中的问题(question)、答案(answer)、解析(remark)等部分，生成高质量Anki问答学习卡片。确保涵盖所有题目。
## 输出格式
**严格要求**：仅输出一个标准的JSON对象，不包含任何Markdown标记、解释性文字或其他额外文本。JSON结构如下：
```json
[
// 问答示例
{
"type": "qa",
"fields": {
"question": "问题内容",
"answer": "[c1::关键信息1]]和[[c2::关键信息2]]等答案内容。", // 使用[[c1::xx]]语法标记关键内容
"options": "",
"remark": ""
},
"tags": ["关键词1", "关键词2", "关键词3"]
},
]```
**关键点**：
- `tags` 数组应包含3-5个精准概括该卡片核心知识点的关键词。
- `type` 必须是 `qa`。
## 质量标准 (必须遵守)
1. **题目准确性**：所有卡片内容必须准确无误，与学习材料一致。
2. **填空精准性**：挖空部分必须是关键信息，上下文要充分。
3. **全面覆盖**：必须识别出材料中的所有题目。
4. **标签相关性**：`tags` 必须是与卡片知识点高度相关的关键词。
5. **格式合规**：严格遵守JSON输出格式，所有字段名和卡片类型标识符准确无误。
请严格按照以上要求处理以下学习材料：
`{{学习材料}}`
用户可以将其保存为文本文件，然后新建一个提示词，按下图所示，导入该文件即可自动将提示词内容替换为自己的自定义提示词。
接着回到"智能制卡"菜单开始制卡。
制卡参数填写示例：
注意
系统提示词参数要选择自己自定义的提示词。
点击提交按钮后，不到1分钟时间就提示完成，在Anki中可以看到生成了34张卡片，与题库中的题目数量吻合,并且每张卡片都自动生成了标签，卡片答案部分也自动添加了挖空，非常方便后面复习巩固。
效果展示：
卡片展示：
