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你可以使用 ComfyUI 作为本地 LLM 的接口来解决问题：

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这个简单的公式源自一本商业创意问题解决手册。解决问题的第一步是理解问题。首先问 为什么？然后问 可以做什么？第三，问 如何解决？最后，评估。你可以用 ComfyUI 创建一个模板，并加载本地 LLM 来处理它。

我正在使用一个未经审查的 Dolphin 2.8 Mistral 7b v2 - 使用未经审查的模型很重要，因为某些头脑风暴技巧需要反向提问，这将要求 LLM 说出不健康的事情。例如，爱德华·德·博诺的一种技巧是询问与你试图实现的目标相反的内容。这将引导你找到你从未考虑过的未探索的想法。

我的示例目标是“戒烟”，但反向方法是找出吸烟者不应该戒烟的原因 - 一个经过审查的模型在这方面会有障碍。

ComfyUI 解决器 2

通过列出他们不应该戒烟的原因和他们的理由，我们可以制定一个策略来反驳这些观点，并找到新的戒烟方法。

如果你感兴趣，自定义节点在这里：
https://github.com/daniel-lewis-ab/ComfyUI-Llama

它完全离线运行，不像其他一些类似的流程处理器。

讨论总结

本次讨论主要围绕使用ComfyUI作为本地语言模型（LLM）的界面来解决问题的方法展开。参与者对ComfyUI的多功能性和易用性表示赞赏，同时也讨论了在使用过程中遇到的技术问题和依赖管理挑战。此外，有用户提出了创新的使用方法和替代方案，如使用Rivet应用程序和链式组合节点来实现更复杂的功能。讨论中还涉及了模型集成、免费服务资源以及未审查模型在创意思考中的应用。总体上，讨论展示了ComfyUI在问题解决领域的广泛应用和潜在价值。

主要观点

  1. 👍 ComfyUI已转变为基于节点的AI工具
    • 支持理由：多功能性和易用性受到赞赏。
    • 反对声音：部分用户持保留态度，认为可能对特定用途有所帮助。
  2. 🔥 使用未审查模型对于某些创意思考技巧是必要的
    • 正方观点：通过反转问题可以探索未考虑过的想法。
    • 反方观点：无明显反对声音，但有用户对使用难度表示疑虑。
  3. 💡 通过链式组合节点可以实现更复杂的功能
    • 解释：这种方法可能带来创新的效果，如使用特定节点生成提示。
  4. 👍 ComfyUI的运行是完全离线的
    • 支持理由：与其他类似的工作流处理器不同，提供了离线运行的优势。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户对技术问题表示关注。
  5. 💡 提供免费推理服务以支持开发者
    • 解释：Skevan2提供资源链接和免费服务，帮助开发者使用Mistral/Llama模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 I like how comfyUI isn’t even an image Ai Tool at this point. It’s just “the node based AI tool”.”
    • 亮点：强调了ComfyUI的多功能性和转变。
  2. “🤔 I had no idea nodes existed for running llms inside comfy. Thanks for this.”
    • 亮点：展示了ComfyUI在LLM应用中的新发现。
  3. “👀 I do things like this with Rivet, I found it a lot easier to do with that app”
    • 亮点：提供了ComfyUI的替代方案和易用性对比。
  4. “😂 Use Stability Matrix.”
    • 亮点：展示了用户间的技术支持和问题解决。
  5. “🤔 if you are looking for Mistral/Llama inference to build something, check us out - will be happy to help with free inferences to start.”
    • 亮点：提供了开发者资源和免费服务的支持。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，多数用户对ComfyUI的多功能性和创新应用表示赞赏。主要分歧点在于易用性和技术问题，部分用户对使用难度和依赖管理表示疑虑。可能的原因包括技术门槛和工具的复杂性。

趋势与预测

  • 新兴话题：链式组合节点和模型集成可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：ComfyUI在问题解决领域的广泛应用可能对相关领域或社会产生积极影响，如提高问题解决效率和创新能力。

详细内容：

标题：ComfyUI 用于解决问题引发的热议

在 Reddit 上，一则关于使用 ComfyUI 作为本地 LLM 接口来解决问题的帖子引发了众多关注。该帖子不仅提供了详细的流程图和解决问题的步骤，还分享了实际应用的案例，比如以“戒烟”为目标来探讨解决方法。此帖获得了大量的点赞和众多评论。

帖子主要引发了以下几个方面的讨论： 有人认为 ComfyUI 已经不仅仅是图像 AI 工具，而是“基于节点的 AI 工具”，做得很棒。但也有人表示不会接触。还有人指出可以将一些提示抽象化以使其更通用，让人们更好地看到其价值。有用户提出自己无法加载，得到其他人给出使用 Stability Matrix 来解决依赖问题的建议。有人表示自己使用 Rivet 做类似的事情，觉得更简单。有人好奇是否能在 ComfyUI 中连接不同输出的模型，觉得使用起来有难度。也有人此前不知道 ComfyUI 中有用于运行 llms 的节点，并表示感谢。

有用户分享道：“我使用一个未经审查的 Dolphin 2.8 Mistral 7b v2 模型，因为某些头脑风暴技术需要反向提问，这会要求 LLM 说出一些不太好的内容。例如，爱德华·德·博诺的一种技术是询问与你试图实现的目标相反的内容，这将引导你获得从未考虑过的未开发的想法。”

争议点主要在于 ComfyUI 的易用性和不同工具的选择。有人觉得简单好用，有人则觉得难以操作。共识在于大家都认为这种技术具有一定的应用价值和潜力。

特别有见地的观点如建议将提示抽象化以更通用，这为提高工具的实用性提供了新思路。

希望通过这些讨论，能让大家对 ComfyUI 用于解决问题有更深入的了解和思考。