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怎么用扣子搭建一个仿写文章的智能体

Answer

以下是关于用扣子搭建仿写文章智能体的相关信息:

  • 生物医药小助手:这是生物医药垂直领域的第一个智能体,其创建者将个人发布的大量生物医药文章转化为可交互数据库,以解决读者咨询占用过多时间的问题。通过扣子平台,解决了高成本搭建问题,并实现了一问一答的形式,用户可在扣子的 bot 商店或公众号中发起问答。
  • 手搓插件:可参考相关文章和链接,了解在扣子中手搓插件的方法,包括 API 参数测试等步骤。
  • 竖起耳朵听智能体:其编排包括插件、工作流和知识库。插件如同工具箱,可添加现有或自制的 API 以增强智能体能力;工作流像可视化拼图游戏,由多个节点组成,可组合各种功能创建复杂稳定的业务流程。

如果您想进一步了解具体的搭建步骤和细节,还需要您提供更明确的需求。

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

References

生物医药小助手的诞生之旅~如果你有公众号,你也应该做一个扣子智能体

原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7386868475035123749作者:用户8850487567370[heading2]生物医药小助手的自我介绍[content]生物医药小助手是生物医药垂直领域的第一个智能体,专门为用户关于生物医药作用机制、国际研发进展、竞争格局、临床转化效果答疑解惑。[heading2]设计理念[content]我有一个日更的生物医药前沿资讯公众号,发表了600篇原创生物医药文章。在这个过程中,很多患者朋友、医药研发人员和基础科学转化科学家联系到我,咨询他们的疾病有什么新药、他们研究的药物是否有较高的临床潜力、他们的研究方向是否有转化价值等等……虽然与读者的交流是我成就感的重要来源,但越来越多的咨询占用我越来越多的时间;与此同时我的公众号文章积累也越来越多,也就是我个人创造的数据越来越多。在这两个动力之下,将我发布过的全部文章转化为一个用户可交互数据库的想法越来越强烈,这样读者不再需要一对一咨询我,而是可以直接从数据库得到答案。然而传统的可交互医药数据库搭建的时间和金钱成本非常高(参考医药魔方、药智等数据库收费是3万元/人/年),把公众号文章转化为数据库的想法一直未能落地。直到遇见扣子平台,我不但解决了可交互医药数据库搭建的高成本问题,而且创造出了行业里第一个非搜索后需要客户再二次整理搜索结果的智能体。一问一答的形式,相当于把一个我,做出了N个分身来回复不同读者的问题!为什么说生物医药小助手让用户最小成本获取资讯?先看看传统的医药数据库检索结果:以CAR-T细胞治疗为例,检索出来2000多条药物信息需要用户进一步导出、下载、整理。用户二次整理检索出的信息时间成本是很高的。但是只要把问题发给生物医药小助手,它就能即时提供逻辑非常清晰的一步式回答:除了在扣子的bot商店,生物医药小助手智能体也已经接入我的公众号,直接在公众号对话即可发起问答。

如何在扣子中手搓插件

嘿,大家好呀,我是景淮,一个在加拿大的朋友,每天陪你一起玩转AI。因为之前的汉语词典中使用的用做中转的服务器挂了,也一直没有完成修复,所以今天重新修复了一下ChatGPT版本已经可以运行了。之后会一起发给大家玩~创建过程大家可以参考下下面的文章。[GPTs Action实战:儿童汉语词典](https://awxs5sgbswq.feishu.cn/docx/WwALdnvPIoPE7ExLTLnchFYNnwh?from=from_copylink)GPTs使用链接:https://chatgpt.com/g/g-JizZEdYq0-yi-yu-ci-dian具体修改过程之后会再发一篇文章一起分享给大家。因为这次想让更多的朋友用起来,所以创建了一个扣子版。在Agent使用的过程中,智能体中的调用API其实就是Agent工作流中的插件,是有着差不多的运作方式。所以今天就带着大家一起手搓插件~如何在扣子中手搓插件本文会根据以下内容顺序进行:API参数测试扣子手搓插件扣子插件视频总结

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

?插件插件就像是一个工具箱,里面可以放一个或者好几个工具,我们把这些工具叫做API。目前扣子这个平台上已经有很多不同类型的插件了,比如可以看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的API,还有一些很厉害的能处理多种任务的模型。用了这些插件,我们创建的智能体就能变得更厉害,比如给它加个新闻搜索的插件,它就能帮你找新闻了。要是扣子上现有的插件没有我们想要的,我们还可以自己动手做一个插件,把我们需要的API加进去。在我的智能体里我加了如下插件:?工作流工作流就像是一个可视化的拼图游戏,我们可以把插件、大语言模型、代码块这些功能像拼图一样组合在一起,这样就能创造出复杂但又很稳定的业务流程。当我们面对的任务有很多步骤,而且对最后的结果要求很严格,比如结果要准确无误、格式也要对,那这时候用工作流来帮忙就最合适了。?简单来说,工作流是由很多个小块块(节点)组成的,这些小块块就是工作流的基本单元。比如,大语言模型LLM、你自己写的代码、做判断的逻辑,都可以是小块块。工作流一开始和结束都有特别的小块块。开始的那个小块块就像是工作的起点,它可以包含你输入的信息。结束的那个小块块就像是工作的终点,它会告诉你工作流运行的结果是什么。不同的小块块可能需要不同的信息才能工作,这些信息有两种:一种是引用前面小块块给出的信息,另一种是你可以自己设定的信息。在竖起耳朵听的智能体里,我也用到了5个小块块,可以回答带有图片口语的结果,使回答更好。??知识库

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改写文章的提示词
以下是为您改写的内容: 《关于利用逆向工程生成提示词及相关应用的探讨》 通过 ChatGPT 的对抗性演练,能够成功生成增强文章原创性的元提示词。需注意,检测原创度多由机器进行,经提示词改写的文章即便对人而言相似,只要避开机器检测关键点,仍可能被视为高度原创,不能仅靠肉眼判断改写效果。对文章用相同提示词多次改写或从元提示词中挑选部分深入改写,可提升文章质量。 文中核心在于探讨如何借助 ChatGPT 的对抗性演练,运用逆向提示词技巧生成更优提示词。为详细阐述,提供了实验过程,包含六个步骤: 1. 利用 ChatGPT 对指定文章进行改写。 2. 对改写版本进行原创性检验。 3. 依据检验结果,指导 ChatGPT 进一步优化。 4. 重复上述流程,直至达到高度原创标准。 5. 采用逆向工程方法,梳理 ChatGPT 的改写策略。 6. 整合策略,形成提高文章原创性的高效提示词。 文中虽有具体实验例子,但目的是展示逆向提示词生成步骤,不应过度关注例子中的具体提示词。若想获取更精准的定制二创提示词,可按此方法针对不同文体和风格提取调整。 对于律师写提示词,基础材料通常是一份检索报告,可自行整理或用元典问达的 AI 自动生成。写作时应使用特定语言风格对基础材料改写,包括权威教育性语气、专业法律术语、结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。输出文章结构要求标题开门见山、切中要害,用疑问句引起目标群体悬念。 在克隆 next.js 网站时,目的是做出完整效果,先不处理细节样式问题。下一步要实现文章列表部分和底部导航栏。对于文章列表部分,根据图片实现,先看效果,不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码作用。对于异常,可选中所有异常添加到对话让其解决。通过让 AI 添加注释解释代码功能,可精准提出修改建议。说清楚需求比说得多更重要,明确功能的位置、大小和效果最为关键。增加文章列表条数可查看完整效果。
2025-03-26
在写文章方面AI给我们的帮助有哪些
在写文章方面,AI 能为我们提供多方面的帮助: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词(prompt): 已有基本提示词时,AI 能生成基础文章。 若想提升质量,可提供更详细、具创意的提示词,让 AI 更好捕捉文章语气、风格和重点。 例如:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词不仅提供明确指导,还设定文章基本结构和内容要求,AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需微调,以符合预期和公众号风格。
2025-02-04
如何用ChatGPT写文章赚钱
以下是关于如何用 ChatGPT 写文章赚钱的相关信息: 1. ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作,提升创作效率。它可以提供思路、润色语言、内容扩展,支持快速修改与撤回版本。对于高效网文创作有很大帮助,极大提升写作效率,成为写网文赚钱的有力工具。未来可能还会支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。 2. ChatGPT 命令工具上线,提供搜索、图像、O1 推理三种命令,使普通模型也具备高级推理能力,所有模型均支持命令调用,显著提升了 ChatGPT 的整体能力。 但需要注意的是,利用 ChatGPT 写文章赚钱并非简单直接的过程,还需要您具备良好的选题能力、写作技巧和市场洞察力等。
2024-12-24
推荐一些写文章用的prompt
以下是为您推荐的写文章用的 prompt 相关内容: 1. 对于“SunoV3 断档领先|教程及案例收集”: 这里有很详细的教程。 Suno 创作音乐的小技巧:如果想参考某个现有歌曲的节奏,可以在这个网站查询歌曲的 BPM 和 Key,作为提示词写进去(引子)来告诉 AI 这段歌词应该怎么唱。 2. 对于“AIGC 落地应用大全,40+语言大模型案例推荐”: Prompt Perfect:能够根据输入的 Prompt 进行优化,并且能给出模型在 Prompt 优化前后给出的结果对比。但使用该能力需要消耗积分(签到、购买获得)。访问地址:。 LLM Plugins 辅助开发 Langdock:方便创建、测试、部署和监控 LLM 插件,支持定义 API 端点,并确保与 LLM 平台兼容,提供数据监控能力。访问地址:。 3. 关于如何写提示词 prompt 的建议: 明确任务,清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文,若任务需特定背景知识,在 prompt 中提供足够信息。 使用清晰语言,避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求,如文章格式或风格要求在 prompt 中明确指出。 使用示例,若有特定期望结果,在 prompt 中提供示例。 保持简洁,避免过多信息使 AI 模型困惑。 使用关键词和标签,帮助 AI 模型理解任务主题和类型。 测试和调整,生成文本后仔细检查结果并按需调整 prompt。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-12-03
AI 网站哪一个写文章好
以下是一些在写文章方面表现较好的 AI 网站和工具: 1. 对于文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 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。 Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本。 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具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档可选 Grammarly 和 PandaDoc 等。 2. 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告和建议,功能强大,支持多平台和集成。 Writesonic:基于 AI 生成各种类型文本,包括电子邮件,生成速度快。 Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助提高邮件打开率和回复率。 3. 利用 AI 打造爆款公众号文章: 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词(prompt)。好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导和设定文章基本结构、内容要求。最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。
2024-11-14
写文章最好用的工具
以下是一些写文章好用的工具: 免费选项:Bing(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)和 Claude 2(https://claude.ai/) 付费选项:带有插件的 ChatGPT 4.0(https://chat.openai.com/chat) 目前,GPT4 是功能最强的人工智能写作工具,可在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或通过购买 ChatGPT 的 $20/月订阅来使用。Claude 紧随其后,也有有限的免费选项。 这些工具还被直接集成到常见的办公应用程序中,如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。 在论文写作方面: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,帮助精简和优化内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 常见的文章润色 AI 工具: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 总之,这些 AI 工具涵盖了写文章的各个环节,包括写作、润色、文献管理等,您可根据自身需求选择合适的工具。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-04
扣子如何改变回复的语言风格
要改变回复的语言风格,可以参考以下方法: 1. 对于风格类的 Bot,提示词中的 Fewshot 对输出风格影响较大,可先找预期相关人的风格示例并修改。 2. 在 Examples 里使用特定开头的词,如“Fword”,开头字符会显著影响输出内容。 3. 加星号的部分代表加粗,根据自注意力机制可提升提示词中的关键词效果。 4. 能力方面可使用自带的 Bing 搜索和图片识别,根据需求选择,如避免 Webpilot 以免语气变温和。 5. 可根据需求决定是否加入绘画功能。 6. 防护词可参考,但没有完美的防御提示词。 7. 回复风格可来自自己的群聊机器人的风格嫁接。 8. 最后加入一些小 Tips 进一步提升个性化效果。 在场景方面,可以问 Bot 对内容的看法,或让其帮忙分析事情以获得更接地气的表述。 另外,编写提示时: 简单任务场景: 设定人物,描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程,约定 Bot 在不同场景下的回答方式,强调调用工具以保证回复准确性,也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答。 复杂任务场景:推荐使用结构化格式编写提示,扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容,可直接使用或修改。
2025-04-09
扣子AI在中小学数学教学中可以怎么结合使用
扣子 AI 在中小学数学教学中的结合使用可以参考以下方面: 1. 自适应学习系统:例如使用像 Khan Academy 这样的平台,结合 AI 技术为学生提供个性化的数学学习路径和练习题,根据学生的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用像 Photomath 这样的工具,通过图像识别和数学推理技术为学生提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用如 Socratic 这样的应用,借助 AI 技术为学生解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助学生理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与像 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外,为小学数学课设计教育游戏时,可以考虑以下几个方面: 1. 游戏机制:选择适合小学生的游戏机制,如跳跃、追逐、搜寻等,增加游戏趣味性和参与度。 2. 游戏元素:选择数学相关的元素,如数字、运算符号、图形等,将它们融入游戏中,使学生通过游戏了解或巩固相应的数学知识。
2025-04-01
扣子设置了微信客服机器人,如何实现机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息。
要实现微信客服机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息,您可以按照以下步骤进行操作: 前提条件: 1. 已开通了。 2. 已搭建了 Bot。 步骤一:获取微信客服配置信息 1. 登录平台。 2. 单击企业信息,然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置,然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后,先不要关闭该页面。 步骤二:在扣子中配置微信客服信息 1. 在 Bots 页面,选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面,单击发布。 3. 找到微信客服渠道,然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID,然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey,然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后,先不要关闭该配置窗口。 步骤三:配置回调地址 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面,输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格,空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面,复制 secret。 3. 单击客服账号,复制账号。 步骤四:发布 Bot 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面,输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息,然后勾选微信客服渠道,再单击发布。 4. 发布完成后,单击立即对话登录微信客服,体验 Bot 效果。 常见问题: 1. 收不到机器人回复消息怎么办? 可尝试通过以下方法解决: 查看微信客服的启用状态:登录,在应用管理页面,点击微信客服。确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能,需要关闭。关闭后,该应用在工作台入口将被隐藏,员工不可使用。请谨慎评估。 检查近期是否有登录企业微信应用。确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。 如果还是有问题,可以发送邮件至 feedback@coze.cn 反馈。
2025-03-30
用扣子的时候怎么让大模型严格按照知识库内容进行输出
以下是关于让大模型严格按照知识库内容进行输出的相关信息: 扣子的知识库功能强大,可上传和存储知识内容,提供多种查找方法。在智能体中使用知识库,收集相关内容,当智能体回答用户时会先检索知识库,使回复更准确。 在“掘金 x 扣子 Hackathon 活动 深圳站”的总冠军工作流中,对于用户向小说人物角色的提问,通过一系列节点,包括开始节点接收问题、知识库节点检索、大模型节点生成答案等,本质上是一个根据用户 query 进行检索增强生成(RAG)的任务,每个工作流中都嵌入了知识库节点,维护了如小说合集等知识库。 大模型节点是调用大语言模型,使用变量和提示词生成回复。按需选择基础版或专业版模型,基础版支持扣子预设的一批模型资源,专业版除默认添加的豆包模型外,还支持按需接入火山引擎方舟平台的模型资源。模型选择右下角生成多样性可从多个维度调整不同模型在生成内容时的随机性,有精确模式、平衡模式和创意模式等预置模式。输入方面,开启智能体对话历史后,上下文信息将自动携带进入大模型,参数名可随意设置但建议有规律,变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。
2025-03-26
扣子api的调用流程
扣子 API 的调用流程如下: 1. 传递请求的相关部分: Body:用于传递请求的主体部分,可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中通常不用于传递参数,因为 GET 方法的 URL 已包含必要参数。 Path:用于定义请求的路径部分,通常以“/”开头,后面跟着一系列段落。在 GET 方法中可传递参数,但常编码为 URL 一部分。 Query:用于定义请求的查询部分,通常以“?”开头,后跟一系列键值对。在 GET 方法中是常用的参数传递方式。 Header:用于定义 HTTP 请求的头信息部分,包括各种头部字段。在 GET 方法中通常不用于传递参数,而是定义请求头部信息。 2. 配置输出参数: 如果填写无误,可直接点击自动解析,会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 例如填入汉字“张”,点击自动解析。解析成功会显示成功,输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 3. 调试与校验: 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果,Request 为输入的传参,Response 为返回值,点击 Response 可看到解析后的参数。 此外,创建扣子的令牌步骤如下: 在扣子官网左下角选择扣子 API,在 API 令牌中选择“添加新令牌”,为令牌起名,选择过期时间(如永久有效),选择指定团队空间(个人空间或团队空间),勾选所有权限,保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的配置: 1. 获取机器人 ID:在个人空间中找到要接入微信的机器人,如画小二智能小助手,点击进入编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据即为机器人的 Bot ID。 2. API 授权:点击右上角发布,会出现 Bot as API,勾选并确定应用已成功授权 Bot as API。
2025-03-25
扣子工作流与用户界面搭建
以下是关于扣子工作流与用户界面搭建的相关内容: 一、工作流搭建 1. 进入扣子(coze.cn),选中「创建应用」,再选中「创建空白应用」,输入「应用名称」进入项目搭建页面。 2. 新增一个工作流,工作流名称叫做 psy_ai。 3. 该项目的业务逻辑是通过上传儿童的绘画作品分析心理状态,分析过程分为多个步骤实现,工作流的编排流程图为:上传作品>多个多模态大模型识别不同元素>分别提取特种并分析>综合分析结果>给出评估与建议。 4. 工作流从左到右分为三组大模型: 第一组多模态大模型主要作用是分析图片元素:整体特征、房屋特征、树木特征、人物特征。 第二组通用大模型主要是对提取到的信息进行对应内容的总结分析。 第三组通用大模型先汇总结果,然后再分别提取不同(诊断评估与建议)的结果。 5. 所有大模型节点对应的 prompt(提示词):文档地址:https://vcn5grhrq8y0.feishu.cn/wiki/Z3NzwrtEKi9h5mk0rTOcAT0xnTc 二、用户界面搭建 1. 选择「桌面网页」类型。 2. 以《小喵星座日历》扣子网页应用为例: 板块 1:输入个人信息和生成图片,包含 2 个选项、1 个按钮、分割图、1 个输入框、1 个按钮。点击生成按钮会触发事件,调用日历生成工作流,生成中时生成按钮禁用,用 loading 按钮展示动态变化。 板块 2:生成星座日历图片,新建一个容器,包含一个文本组件、一个列表组件。 板块 3:查看星座生成记录,新建一个容器,包含一个按钮组件、一个列表组件,点击按钮调用读取生成历史的工作流,列表绑定生成历史工作流的输出结果。 板块 4:查看示例,新建一个容器,包含一个文本组件、4 个图片组件。 三、功能页相关配置 1. {{ImageUpload1.value}}用于获取图片上传组件的第一张图片。 2. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 3. 当用户上传图片点击按钮时会进入在家中的状态,右边内容显示容器里有两个组件: 图片组件显示加载中的 gif 图片(默认隐藏),图片来源本地上传加载中 gif 图,尺寸宽度为百分比 100%,高度适应内容,可见性根据{{!psy_ai.loading}}控制,工作流运行中显示。 Markdown 组件显示分析内容,隐藏根据{{psy_ai.loading}},工作流运行完显示。 至此,页面所有的布局和数据交互全部完成。
2025-03-25
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
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下: 使用 flowith 搭建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 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描述。 配置索引方式:提供三种索引方式,根据需求选择,如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建: 手动清洗数据: 在线知识库:点击创建知识库,创建 FAQ 知识库,选择飞书文档,输入区分问题和答案,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理,然后创建自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-04-14
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
如何搭建自己的知识库
以下是搭建自己知识库的方法: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号,添加新的知识库,并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后,可在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 此外,搭建本地知识库还需了解 RAG 技术: 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法,即先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库,涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量,两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。
2025-04-14
搭建在线知识库,在线客服
以下是关于搭建在线知识库和在线客服的相关内容: RAG 流程: 自顶向下,RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。 离线数据处理的目的是构建知识库,知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。 在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 以构建智能问答客服为例,了解 RAG 流程中的“是什么”与“为什么”同等重要。 创建智能体: 手动清洗数据创建知识库: 点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中,每个问题和答案以“”分割。 选择飞书文档、自定义,输入“”,可编辑修改和删除。 点击添加 Bot,可在调试区测试效果。 本地文档: 注意拆分内容以提高训练数据准确度。 以画小二课程为例,先放入大章节名称内容,再按固定方式细化处理每个章节。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。 开发:GLM 等大模型外接数据库: 项目启动:包括 web 启动(运行 web.py,显存不足调整模型参数,修改连接)、API 模式启动、命令行模式启动。 上传知识库:在左侧知识库问答中选择新建知识库,可传输 txt、pdf 等。可以调整 prompt,匹配不同的知识库,让 LLM 扮演不同的角色,如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服等。MOSS 同理。
2025-04-13
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15