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如何将COZE上的工作流复制下来JSON格式 给DIFY使用?

Answer

要将 COZE 上的工作流以 JSON 格式复制下来给 DIFY 使用,以下是一些相关的步骤和要点:

对于自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流:

  • 循环查询文章是否推送过:包括数据库节点,用于在数据库中依据文章 URL 和用户的唯一标识(如重命名的 server 酱的 sendkey)判断是否推送过。需设置输出项「combined_output」,并注意 Coze 平台中数据库与 bot 绑定的设置方法。
  • 循环体内容中的选择器:判断数据库查询结果是否为空,若为空则拼接文章完整信息。

对于 Coze 复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目的工作流:

  • 新建工作流并导入核心流程,分为初始翻译、反思优化、结果输出等部分。
  • 开始节点选择翻译的源语言和目标语言,可设置其他参数。
  • 初步的翻译大模型节点选择大模型和参考相关提示词。

对于用 Coze 免费打造微信 AI 机器人的工作流:

  • 设计包括开始节点和结束节点,开始节点配置输入变量名、描述和变量类型。
  • 知识库配置连接开始节点和知识库节点。
  • 结束节点用于输出最终结果,设置回答格式和输出变量。
  • 进行试运行测试。

请注意,具体的操作和配置可能因实际情况有所差异,需要根据您的具体需求和 COZE 平台的实际情况进行调整。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信(附完整实操教程)

[title]【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信(附完整实操教程)[heading2]三、搭建工作流[heading3]6、循环查询文章是否推送过循环体内部——数据库节点数据库节点:用来在数据库中查询是否已经推送过该篇文章,输入项为上一步中的url和开始节点的key(也就是server酱的sendkey,这里我们重命名为suid了)因为这个Bot最开始设计的时候,就考虑到可能有多个用户会同时使用这个Bot设置公众号推送内容,每个用户设置的公众号内容可能不一样,每个用户的要推送的微信号肯定也不一样,所以这里使用server酱的sendkey作为了用户的唯一标识,重命名为了suid所以这里查询数据库需要两个值,文章url和用户的suid,来判断这名用户的这篇文章是否推送过SQL语句是AI写的,直接复制就成记得设置一下输出项「combined_output」这步是必须项:Coze平台的逻辑是数据库是与bot绑定的,所有如果要使用数据库功能,需要在bot中设置一个相同名称和数据结构的数据库进行绑定,具体设置方法参见「相关资源」循环体内容——选择器判断数据库查询的内容是否为空,如果是空,证明数据库中没有查到,这篇文章没有给这名用户推送过,使用「文本处理」节点,拼接这篇文章的完整信息,保证信息一致性string1:开始节点的key,也就是server酱的sendkey,用来识别用户string2:循环节点item值中的urlstring3:循环节点item值中的titlestring4:循环节点item值中的author拼接为如下格式,方便输出,并让后边节点使用右下方的「文本处理」节点没有实际作用,输入项随便写,主要是为了处理数据库查询到已经给这名用户推送过这篇文章情况下的占位项,否则工作流会报错设置循环节点输出项,选择循环体中「输出新文章内容」拼接后的字符串

Coze 复刻:吴恩达开源的 AI 翻译项目,简单几步提升 AI 翻译质量

[title]Coze复刻:吴恩达开源的AI翻译项目,简单几步提升AI翻译质量[heading1]复刻步骤首先,我们在Coze上新建一个工作流,逐步导入吴恩达项目的核心流程。整个工作流分为若干个节点,每个节点完成一个特定的任务。通过将这些节点组合起来,就形成了一个完整的翻译流程。我们先来看看导入后的整体工作流,以及它的测试效果。我们可以看到,工作流被分为了初始翻译、反思优化、结果输出几个主要部分,每一部分都对应了若干个节点。当我们运行测试的时候,可以清晰地看到每个节点的执行过程和结果。给大家展示一下测试的效果,我们输入一段英文,让工作流自动翻译成中文。这样一对比,优化后的翻译感觉就好多了,语句通顺了很多,用词也更加准确贴切,整体的翻译质量有了不少的提升。接下来,我就对每个节点的配置做一个核心讲解,让大家学会如何根据自己的需求来定制翻译流程。1.首先是开始节点,在这里我们需要选择翻译的源语言和目标语言,比如英语到中文。我们还可以设置一些其他参数,比如翻译的语言特色等,这个参数会影响翻译的效果和效率,不过我将其作为可选选项,建议根据实际情况进行调整。1.接下来是初步的翻译大模型节点,这里我们需要选择一个大模型,来对源语言文本进行初始翻译,这样才好对比并且以此作为进一步的反思优化。Coze平台提供了多种AI大模型选择,这里我直接选了MiniMax,然后提示词我们就直接参考吴恩达教授的相关内容即可。提示词:1.接下来就是选择器节点,因为我们需要判断用户填写的要求中有没有需要特别的语言翻译特色或者口音,如下图:

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

[title]「AI学习三步法:实践」用Coze免费打造自己的微信AI机器人[heading2]?搭建步骤详解[heading3]3️⃣设计你的AI机器人[heading4]2、确定功能范围[heading5]5)【工作流】设计详细说明:如果懂点代码的朋友会比较容易理解,不懂代码也没关系,按照下面步骤操作即可。a.开始节点和结束节点,coze会自动生成;b.开始节点配置:输入变量名写:Question,描述写:用户输入的问题,变量类型选:Stringc.知识库配置:将【开始节点】和【知识库左侧节点】连接起来,这样知识库就可以调用开始节点的内容了;知识库输入:引用,开始节点的变量“Question”;知识库部分点击“+”号,选择之前创建好的知识库;将【知识库右侧节点】与【结束节点】的左侧连起来;d.结束节点配置:结束节点用于输出AI机器人的最终结果,这我们的回答格式设置为:您的问题:{{question}}问题的答案:{{answer}}所以在输出变量那里,定义2个参数:question引用“开始节点的Question”answer引用“知识库节点的输出output”回答模式选择:使用设定的内容直接回答。e.试运行测试点击右上角“试运行”后,输入想问AI机器人的问题,比如:AIGC课件,点击右下角“运行”,然后就可以看到工作流每一步的详细输入和输出。

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coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意,本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze,我应该怎么安排?
如果您想要系统学习 Coze,可以参考以下安排: 第一期共学回放 5 月 7 号() 大聪明分享|主题:Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号() 大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号() 艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号() 罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号() Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一,搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT:“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白,一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息: 一泽 Eze 的教程:可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)
2025-04-13
什么是Dify
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点: 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 拥有全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代,能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力,还是技术爱好者探索 LLM 潜力,Dify 都提供相应支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify;如果是企业级落地项目,推荐使用多种框架结合,效果更好。
2025-04-13
哪里可以搜到dify的相关学习资料
以下是一些可以搜到 Dify 相关学习资料的途径: 1. 您可以通过以下链接获取相关学习资料:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令通常在宝塔面板的终端安装,若想了解命令的含义,可直接询问 AI 。 2. 微信文章: ,该文章介绍了如何在几分钟内使用 Dify 平台快速定制网站的 AI 智能客服,即使是非技术人员也能操作。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-10
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下: 1. 搭建工作流框架: 进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件(提供能力工具拓展 Agent 能力边界)、大模型(调用 LLM 实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能: 完成任何一个节点的配置后,都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一:点击「测试该节点」。 步骤二:按格式要求输入待测试的输入内容,如果是 array 等其他格式,请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三:点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。如果有误,请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误,以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期,就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
dify
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 构建知识库的具体步骤: 准备数据:收集文本数据,包括文档、表格等格式,进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档,并编写良好描述。 配置索引方式:提供三种索引方式(高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式),根据实际需求选择,如追求高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将数据集集成到 Dify 的对话型应用中,在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式持续优化和迭代,定期更新增加新内容。 平台特点: 结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求,开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-04-01
dify教程
以下是关于 Dify 的教程: Differential Diffusion 教程: 技术适用场景:特别适用于需要保持图像整体一致性和自然感的场景。 软填充技术:用于平滑填补图像空白或损坏部分,同时细微调整周围区域,确保新填充内容与原始图像无缝融合。 强度扇:一种可视化不同编辑强度效果的工具,帮助用户通过可视化方式理解不同编辑强度的效果。 无需训练或微调:操作仅在推理阶段进行,不需要对模型进行额外训练或微调。 与现有扩散模型兼容:可集成到任何现有的扩散模型中,增强编辑和生成能力,适用于 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等不同的扩散模型。 主要功能特点: 精细的编辑控制:通过引入变化地图,可对图像每个像素或区域指定不同变化程度,支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改:通过文本提示指导图像修改方向。 软填充技术:在填补图像空白或修复部分时,能细微调整周围区域确保无缝融合。 Dify 接入企业微信教程: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-03-29
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 推荐使用方式:个人研究推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-03-28
msql怎么实现复杂json某个key值替换
在MySQL中处理JSON数据时,可以使用`JSON_REPLACE`函数来替换JSON对象中的某个键(key)的值。这个函数允许你指定JSON列、要替换的键以及新的值。 以下是`JSON_REPLACE`函数的基本语法: ```sql JSON_REPLACE ``` `json_column`:包含JSON数据的列。 `path`:指定要替换的键的路径,格式为`$.key`或`$.index`,其中`key`是键的名称,`index`是数组中的索引。 `replace_value`:用于替换的新值。 如果JSON数据结构比较复杂,例如嵌套的JSON对象,你需要提供正确的路径来定位到需要替换的键。 示例: 假设你有一个名为`users`的表,其中包含一个名为`user_info`的JSON类型的列,结构如下: ```json { "name": "John", "details": { "age": 30, "address": { "street": "123 Main St", "city": "Anytown" } } } ``` 如果你想替换`address`对象中的`city`键的值,你可以使用以下SQL语句: ```sql UPDATE users SET user_info = JSON_REPLACE WHERE id = 1; 假设你要更新ID为1的记录 ``` 这条语句会将`user_info`中`details`对象下的`address`对象的`city`键的值替换为`'New City'`。 如果你要替换的键不存在,`JSON_REPLACE`函数会添加这个键,并赋予指定的新值。 请注意,使用`JSON_REPLACE`函数时,确保你的MySQL版本支持JSON函数(MySQL 5.7.8及以上版本)。此外,正确地指定路径非常重要,以避免错误地修改JSON结构中的其他部分。
2024-05-21
我想寻找可以调整文字、论文格式的ai网站
以下是一些可以调整文字、论文格式的 AI 网站: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 3. Latex:虽不是纯粹的 AI 工具,但用于学术论文排版,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 较受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-03-28
怎么用图生成png格式的新图
以下是用图生成 PNG 格式新图的方法: 使用 Stable Diffusion: 1. 若在网上看到好看的大佬的图,将其导入 SD。若能识别,右边会自动弹出照片的信息,包括正面关键词、负面关键词,还有其他种子、大模型等信息。 2. 复制这一大串信息,来到“文生图”页面,粘贴到关键词的文本框中。 3. 点击“生成”按钮下面的第一个小按钮,SD 会自动分配信息,在有相同大模型和 Lora 的前提下,点击生成,可能得到差不多的照片。 4. 若导入照片后右边未出现生成信息,说明照片不是直接从 SD 下载下来的 PNG 格式照片,此时可使用“标签器(Tagger)”来生成照片的关键词。 使用 OpenAI 的图像生成端点: 1. 图像生成端点允许在给定文本提示的情况下创建原始图像,生成的图像大小可为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素,较小尺寸生成速度更快。可使用参数一次请求 1 10 张图像。描述越详细,越有可能获得想要的结果,也可在 DALL·E 预览应用程序中探索示例获取更多提示灵感。 2. 图像编辑端点允许通过上传蒙版来编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置,提示应描述完整的新图像,而不仅仅是擦除区域。上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片,且尺寸相同。生成输出时不使用遮罩的非透明区域。
2025-03-27
用女生台湾腔,生成一段wav格式的音频"我在,你回来了呀"
很抱歉,目前无法直接为您生成具有女生台湾腔的“我在,你回来了呀”的 wav 格式音频。但您可以通过以下几种方式来实现: 1. 使用一些专业的语音合成软件,如科大讯飞语音合成、百度语音合成等,它们通常提供多种语音风格和腔调的选择,包括台湾腔,您可以输入您想要的文本进行合成,并设置输出为 wav 格式。 2. 在一些在线语音生成平台上寻找相关服务,部分平台可能会满足您的需求。 3. 如果您有一定的音频处理能力,也可以自己录制女生说这句话的声音,然后通过音频编辑软件进行处理和转换为 wav 格式。
2025-03-24
计算两个时间差的绝对值,输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串,两个时间用逗号分隔,每个时间字符串格式示例如下:2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码
以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码: ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```
2025-03-22
如何将coze工作流大模型输出内容变成格式化的文本
要将 Coze 工作流大模型输出内容变成格式化的文本,可以按照以下步骤进行: 1. 大模型批量总结文章内容: 模型选择:默认的豆包 32k 通常够用,若担心上下文长度不足,可选择更大的模型,如 kimi128k。 配置参数:选择批处理,批处理输入参数包括第 9 步中读取的文章内容正文、第 8 步代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数有四个,分别是 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容,将这四部分一起送给大模型进行总结,最终拼接成 markdown 格式输出。 2. 汇总格式化最终输出内容:使用代码节点,将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置方面,输入选择上一步输出的 outputList,点击「在 IDE 中编辑」,选择『Python』,输入相应代码,配置输出项为 result。 3. 公众号总结推送到微信:此节点根据 Server 酱的 API 文档,使用自建插件。主要功能是把上一步格式化好的内容推送到用户的微信上。输出配置包括:title 为汇总公众号总结页面的标题,参数值选择「输入」并起名;desp 为页面主体内容,选择上一步最终输出内容;key 引用开始节点的 key。 在循环节点方面: 1. 关于如何将文本内容转为数组:循环节点中的循环数组参数必须引用上游节点的输出参数,且参数类型为数组类型。大模型、代码等节点均支持数组格式的输出参数。若只能拿到文本格式的内容,可通过代码节点将其转为数组格式。例如在长文总结场景下,使用 LinkReaderPlugin 插件提取 PDF 内容,其输出参数 pdf_content 为 String 类型,可通过代码节点转为数组类型。还可在大模型节点通过提示词和示例让大模型直接输出数组,或使用文本处理(文本分隔)。 2. 关于如何结束循环:循环节点模式不同,结束循环的方式不同。使用数组循环时,循环节点依次对数组中的元素执行处理后自动结束并跳出循环。指定循环次数时,循环节点执行指定次数后会自动终止循环。无限循环可通过终止循环节点停止循环,条件判断节点判断某个条件成立时,流转到终止循环节点,自动跳出循环。 3. 关于如何在循环体中插入节点:选中循环体时,才能向循环体中添加新节点,或拖入新节点至循环体画布。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内,循环体中的节点也不可移动到循环体之外。 在大模型节点配置方面: 输入与输出的变量名称可自定义,按习惯设定以便识别字段含义。 输入:直接引用开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}。 提示词区域:需要两个双花括号写明需要使用的输入项参数名,如{{input}}。 输出:有几项子内容需要生成,就设置几项。为让大模型理解最终输出的形式要求,在用户提示词最后添加输出格式段落,描述每个变量名称、输出内容、输出格式,且务必注意前后完全一致,否则会输出失败。
2025-03-21
为什么AI处理关于时间戳转化为日期时间格式的问题会出错
目前知识库中没有关于“为什么 AI 处理关于时间戳转化为日期时间格式的问题会出错”的相关内容。但一般来说,AI 在处理时间戳转化为日期时间格式出错可能有以下原因: 1. 数据格式不规范:输入的时间戳数据可能不符合常见的格式标准,导致 AI 模型无法正确识别和处理。 2. 模型训练不足:AI 模型可能在时间处理方面的训练数据不够丰富或全面,从而影响其对时间戳转化的准确性。 3. 算法选择不当:所采用的转化算法可能不适合特定的时间戳格式或应用场景。 4. 系统环境问题:例如运行 AI 处理的硬件或软件环境存在异常,影响了处理过程。 以上只是一些可能的原因,具体情况还需要根据实际的场景和数据进行详细分析。
2025-03-19