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coze工作流的相关教程。要求从入门到实操的最新资料

Answer

以下是关于 Coze 工作流从入门到实操的相关资料:

一、一泽 Eze 的教程

Step 1:制定任务的关键方法

  1. 设计每个子任务的执行方法
    • 阅读理解小作业:基于英文原文,精心策划 3 道符合 CET-4 难度的阅读理解题目。每道题均提供 A、B、C、D 四个选项,正确答案所在选项顺序随机,题目和选项均以英文呈现。题目的参考格式如下: 1)[题目问题] A.[选项 A] B.[选项 B] C.[选项 C] D.[选项 D]
    • 参考答案:针对 3 道题目,生成题目答案。预期格式如下: 1)[题目问题] 答案:[X][正确选项内容] 2)[题目问题] 答案:[X][正确选项内容] 3)[题目问题] 答案:[X][正确选项内容]
    • 英文音频:根据原文,利用 TTS 技术朗读全文
    • 全文对照精读:根据原文,按照以下格式,分段完成全文精读结果的输出: [英文原文] [中文翻译] [待学词汇] 音标:[音标] 中文释义:[中文释义] 英文例句:[生成一句包含本条待学词汇的英文例句] 例句翻译:[用中文翻译英文例句]

二、大圣的教程

二、Coze 使用教程

  1. 工作流-AI Agent 的内功心法
    • 节点:工作流是由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。节点的本质就是一个包含输入和输出的函数。
    • Coze 平台支持的节点类型:
      • LLM(大语言模型):使用输入参数和提示词生成处理结果。
      • Code(代码):通过 IDE 编写代码处理输入参数,并返回输出值。
      • Knowledage(知识库):根据输入参数从关联知识库中召回数据,并返回。
      • Condition(条件判断):if-else 逻辑节点,用于设计工作流内的分支流程,根据设置条件运行相应的分支。
      • Variable(获取变量):从 Bot 中获取变量作为参数在工作流中使用。
      • Database(数据库):在工作流中使用提前配置在 Bot 数据库中的数据。
  2. 创建和使用工作流
    • 这一块官方有现成的教程参考:
      • 海外参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html
      • 国内参考文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow
    • 国内版本还提供了一些示例,学习工作流强烈建议大家跟着实操一遍:
      • 搜索新闻:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news
      • 使用 LLM 处理问题:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm
      • 生成随机数:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code
      • 搜索并获取第一个链接的内容:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content
      • 识别用户意图:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent

三、蓝衣剑客的教程

三、Coze 简介

  1. 工作流
    • 在典型应用场景中,入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如,使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流;使用大模型节点接收并处理用户问题等。
    • 更进阶的场景则通过多个节点组合构建逻辑较复杂的工作流。例如,在搜索并获取指定信息详情的场景中,先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过代码节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情;或者在通过条件判断识别用户意图的场景中,通过大模型节点处理用户消息,并将消息分类后通过条件节点分别处理不同类型的消息。这些详细配置教程提供了实际操作指南以帮助理解和应用各种功能。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

,子任务的各个内容模块,详细要求如下:|阅读理解小作业|基于英文原文,精心策划3道符合CET-4难度的阅读理解题目。每道题均提供A、B、C、D四个选项,正确答案所在选项顺序随机,题目和选项均以英文呈现。<br>题目的参考格式如下:<br>1)[题目问题]<br>A.[选项A]<br>B.[选项B]<br>C.[选项C]<br>D.[选项D]||参考答案|针对3道题目,生成题目答案。<br>预期格式如下:<br>1)[题目问题]<br>答案:[X][正确选项内容]<br>2)[题目问题]<br>答案:[X][正确选项内容]<br>3)[题目问题]<br>答案:[X][正确选项内容]||英文音频|根据原文,利用TTS技术朗读全文||全文对照精读|根据原文,按照以下格式,分段完成全文精读结果的输出:<br>[英文原文]<br>[中文翻译]<br>[待学词汇]<br>音标:[音标]<br>中文释义:[中文释义]<br>英文例句:[生成一句包含本条待学词汇的英文例句]<br>例句翻译:[用中文翻译英文例句]|

大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

工作流是由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。节点的本质就是一个包含输入和输出的函数Coze平台支持的节点类型:LLM(大语言模型):使用输入参数和提示词生成处理结果。Code(代码):通过IDE编写代码处理输入参数,并返回输出值。Knowledage(知识库):根据输入参数从关联知识库中召回数据,并返回。Condition(条件判断):if-else逻辑节点,用于设计工作流内的分支流程,根据设置条件运行相应的分支Variable(获取变量):从Bot中获取变量作为参数在工作流中使用Database(数据库):在工作流中使用提前配置在Bot数据库中的数据[heading3]创建和使用工作流[content]这一块官方有现成的教程参考:海外参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html国内参考文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow国内版本还提供了一些示例,学习工作流强烈建议大家跟着实操一遍:搜索新闻:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news使用LLM处理问题:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm生成随机数:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code搜索并获取第一个链接的内容:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content识别用户意图:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent

蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子

在典型应用场景中,入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如,使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流;使用大模型节点接收并处理用户问题等。更进阶的场景则通过多个节点组合构建逻辑较复杂的工作流。例如,在搜索并获取指定信息详情的场景中,先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过代码节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情;或者在通过条件判断识别用户意图的场景中,通过大模型节点处理用户消息,并将消息分类后通过条件节点分别处理不同类型的消息。这些详细配置教程提供了实际操作指南以帮助理解和应用各种功能。

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2025-04-15
AI视频实操
以下是关于 AI 视频实操的相关内容: 如果您想制作 AI 换脸、AI 数字人视频,可按以下步骤进行: 1. 准备内容:先准备一段视频中播放的内容文字,比如产品介绍、课程讲解、游戏攻略等,也可利用 AI 生成这段文字。 2. 制作视频:使用剪映 App 进行简单处理。在电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”,选择顶部工具栏中的“文本”,点击默认文本右下角的“+”号,添加文字内容轨道,然后将准备好的文字内容替换默认文本内容,为数字人提供语音播放内容及生成相应口型。 如果您想用 AI 把小说做成视频,通常包括以下步骤: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 以下是一些可利用的工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-03-12
智能体实操
以下是关于智能体实操的详细步骤: 创建智能体: 1. 使用单 Agent 对话流模式。 2. 编排对话流: 点击创建新的对话流并与智能体关联。 对于获取笔记详情节点和笔记评论节点,配置 cookie,note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 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。 工作流的结束节点选择使用代码的返回数据。 测试: 1. 找到一篇小红书笔记。 2. 试运行对话流,在对话窗口输入地址,看到数据即为成功。 3. 回到智能体的编排页面,以同样方式测试,确保对话流执行成功。 发布: 1. 点击发布,选择多维表格,然后点击配置。 2. 打开配置页面,注意以下几点: 输出类型选择文本。 输入类型选择字段选择器。 完善上架信息,填写表格,选择发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 3. 提交上架信息后,返回配置界面显示已完成,即可完成最终提交。 另外,在搭建智能体时,创建智能体后输入人设等信息,并放上创建的工作流。但注意工作流 2 中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,其他人调用会消耗您的费用,所以不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流 2 最开始的输入,让用户自己购买后输入 api_token 再使用,然后发布。
2025-03-04
学完以上课程 熟练上手实操,需要多长时间,请回答需要多长时间而不是回答课程数量
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2025-02-19
开一个AI数据标注公司的落地和具体实操应当如何
开设一家 AI 数据标注公司需要以下落地和具体实操步骤: 1. 市场调研 了解当前 AI 数据标注市场的需求和趋势。 分析竞争对手的优势和不足。 2. 团队组建 招聘具备数据标注技能和经验的人员,包括标注员、质检员等。 对团队进行培训,确保他们熟悉标注规范和流程。 3. 制定标注规范 明确不同类型数据的标注标准和要求。 建立质量控制流程和标准。 4. 技术和工具准备 选择适合的数据标注工具和软件。 搭建稳定的 IT 基础设施,保障数据安全和存储。 5. 寻找客户和项目 与 AI 企业、科研机构等建立联系,争取合作机会。 展示公司的标注能力和优势。 6. 项目管理 合理安排标注任务,确保按时交付。 及时处理项目中的问题和变更。 7. 质量监控 定期对标注结果进行抽检和评估。 依据质量反馈对标注流程和人员进行调整和优化。 8. 合规与法律事务 确保公司的运营符合相关法律法规。 处理好数据隐私和知识产权等问题。 9. 财务管理 制定合理的预算和成本控制策略。 确保公司的资金流稳定。 10. 持续改进 关注行业动态,不断改进标注技术和流程。 提升公司的竞争力和服务质量。
2025-02-17
我想学习AI,但是不知道如何入门,希望你可以帮我梳理出AI的各个应用方向,要求要有具体的实操方法和必坑指南,能应用于生活和工作中,适合新手学习
以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 2. 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 1. AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 2. 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 1. 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 六、如果希望继续精进 1. AI 背景知识 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 避坑指南: 1. 不要急于求成,AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合,避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法,要多花时间理解,不要一知半解。 4. 在选择学习资源时,要注意其质量和适用性。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-06
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
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
Mcp教程
以下是关于 MCP 教程的相关内容: 资源链接: 什么是 MCP 以及为什么要用它: Model Context Protocol(模型上下文协议),简称 MCP,是由 Anthropic 公司提出的一个开放标准,旨在解决 AI 模型与外部数据源和工具之间的连接问题。 MCP 就像是 AI 世界的“USBC 接口”,它提供了一种标准化的方式,让 AI 应用能够轻松连接到各种数据源和工具,不需要为每个新连接重新开发接口。 MCP 解决的主要问题包括: 碎片化集成:以前每个 AI 应用都需要单独开发与各种数据源的连接。 重复工作:不同团队重复构建相似的集成方案。 “N 乘 M 问题”:当有 N 个 AI 客户端需要连接 M 个数据源时,可能需要 N×M 个自定义集成。 希望这篇教程能帮助您了解 MCP 的基础知识,并开始构建自己的 MCP 服务器!随着实践的深入,您会发现 MCP 为 AI 应用与数据源及工具的集成提供了简单而强大的解决方案。 本篇内容由 Genspark 制作 https://www.genspark.ai/autopilotagent_viewer?id=c10e49b3228d4f65be347ab34777aaf8
2025-04-15
如何使用MCP?提供教程
以下是关于如何使用 MCP 的详细教程: 前置准备工作: 任选一个客户端软件进行配置,大致分为四步: 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法: 1. Cherry Studio(推荐): 版本:2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API:填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP:例如,图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor(推荐): 配置大模型 API:如果 Cursor Pro 在免费试用期,这一步可以不做;如果不在免费试用期,最好的办法是氪金,也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server:填入 MCP Server 的 json,保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面,等待几秒钟,多点几次蓝色框里的按钮,直到绿灯亮起,并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP:Ctrl+Shift+L 新建对话,将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop: 配置 MCP Server:用文本编辑器(VSCode、Sublime Text 等)打开 claude_desktop_config.json 文件,填入 MCP Server 对应的 json 文件,保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处: 1. 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 2. 灵活性强:轻松切换 AI 模型或工具,无需复杂的重新配置。 3. 实时互动:长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强:AI 系统扩展时,只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景: 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤: 1. 定义能力:明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层:按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如 WebSockets)。 4. 创建资源/工具:开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接:与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较: MCP 与传统 API 之间的主要区别在于: 1. 单一协议:MCP 充当标准化的“连接器”,因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务,而不仅仅是一个。 2. 动态发现:MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互,而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信:MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息,也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例: 首先,在 github 上找到项目说明(https://github.com/ahujasid/blendermcp)。以 Mac 安装为例,首先要安装一个 uv 包(如果不懂,就直接新建一个项目文件夹后,将相关需求丢给 AI)。显示 uv 安装完毕后(初次使用可能需要安装一系列的环境,只要一路让 AI 安装就可以了),还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server,将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时,就会发现已经连接上了这个 blender 服务器,并且增加了很多具体功能。
2025-04-13
AI视频教程
以下是为您提供的 AI 视频教程相关内容: AI 让古画动起来的教程: 1. 对于简单的图,找原图直接写提示词即可。若碰到多人多活动的复杂图,需把长图分多个模块,比如将一张图分成 4 个模块。 2. 智能抠图,用工具把要动的内容去除掉,用 AI 生成图片部分。若有水印,可以把图片向下拓展一部分,然后截掉。 3. 将要拿来动起来的部分抠出,放在绿幕背景里或者画的背景颜色,导出图片。 4. 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来,如即梦、海螺、混元等工具,不停尝试抽卡。 5. 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片,通过色度抠图调整去掉视频的背景。多个视频放在背景图片,一起动即可。 AI 视频相关的软件教程: 包括视频模型如 luma Dream Machine、可灵、MiniMax 海螺 AI、Sora、Vidu 等,工具教程如 Hedra,视频工具如 VIGGLE,以及应用教程如视频转绘、视频拆解等。相关链接如下: WaytoAGI X 剪映的 AI 创意视频征集令·第 1 期: 1. 征集内容:使用 AI 功能创作的创意视频成片,也可投稿 AI 创意视频的教程(教大家如何做一个 AI 创意视频)。AI 功能包括但不限于:AI 对口型、AI 改动作、AI 配音、克隆音色、AI 音乐、AI 特效、AI 图文成片、AI 剪视频等。不包括纯图片生成或纯视频生成的内容(特指用 AI 工具生成的图片、图生视频,但视频里没有添加 AI 功能)。 2. 创作工具:主要使用「剪映」平台工具创作,可多使用剪映平台的 AI 功能/新功能;部分 AI 效果若剪映无法实现,可使用其他软件创作。 3. 内容价值:视频需有消费价值,要有一定内容主题,有故事感、或者有梗、或者有核心观点表达,让用户有持续观看和点赞、收藏的欲望。缺少内容主题、过于简单、过于模板化的内容将不予通过。在抖音、小红书等平台点赞量高的内容,审核通过率大大提升! 4. 原创度:作品需要原创、极具创意和独特性,且符合当代年轻群体的审美和兴趣喜好,不可照搬、抄袭他人创意,一经发现将取消活动奖励,视情节严重情况回收灵感发布权限。 5. 作品延展度:作品有可模仿性,其他创作者看完后,可模仿学习或二创。比如:前期素材易获取,后期素材易剪辑或处理,让其他视频创作者有强烈的模仿欲望,且对自己模仿或二创视频有成就感和分享欲。 6. 作品时长:时长适中,最短不低于 15 秒,最长不建议超过 3 分钟。
2025-04-13
AI出设计图教程
以下是关于 AI 出设计图的教程: 使用 Midjourney 生成 UI 界面: 页面指令:指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加页面指令描述,如“landing page”(登录页)、“Profile Page”(个人资料页)。 社交平台:关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计。 信息类:关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页,包含照片、自我介绍、基本信息等内容。 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错,适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 使用 Claude 生成设计稿的技巧: 引用 Tailwind CSS 写组件样式,确保色彩、响应式和基础组件的美观度。 按照特定的四个技巧可让 Claude 设计出美观的界面或组件。 生成设计稿的方法:将生成的代码部署到线上,使用 html.to.design 这个 Figma 插件将网页转换为设计稿,但每天免费次数有限。 进阶技巧和关键词: 图片内容一般分为二维插画和三维立体两种表现形式。 主题描述:可描述场景、故事、元素、物体或人物细节等。描述场景中的人物时应独立描述,避免长串文字,否则 AI 可能识别不到。 设计风格:可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图,让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。对于材质的描述,关键词的运用较为复杂,需要针对特定风格进行“咒语测试”。
2025-04-12
七天入门计划
以下是为您提供的七天入门 AI 的计划建议: 第一天: 开始接触李宏毅的生成式人工智能课程。 资源:在 B 站直接搜索《李宏毅 2024 春《生成式人工智能导论》。 第二天至第十四天: 抽空陆续花 2 周时间学完李宏毅的课程。 第五天: 研究并开始使用 Kimi。 参考资料: 。 抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态,调整自己的思考模式,在工作和生活中养成有问题问 AI 的习惯。您还可以参考公众号文章【每天问 Kimi 们 100 个问题,你就 AI 入门了】。 在学习过程中,建议做好笔记,总结所学知识和心得体会,以便更好地掌握和应用。
2025-04-13
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接: https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册:https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH (2 月 11 日更新附录)
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息: 清华大学出品了《DeepSeek:从入门到精通》的指南,该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能,如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了其使用方法,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等,旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取:https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外,还有一些相关的更新和资料,如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容,如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11
入门:Ai绘画
以下是为您提供的 AI 绘画入门相关的资源和教程: 在“通往 AGI 之路介绍.pdf”中,有关于 AI 绘画入门的部分,包括产品工具与案例实战,开箱即用。 以下是一些 B 站的视频教程链接: 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势: 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion: 「AI 绘画」革命性技术突破: 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论: 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置,消灭奇怪的报错: 「入门 2」stable diffusion 安装教程,有手就会不折腾: 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion?: 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装?: 还有 SD 新手从 0 入门的 AI 绘画教程,包括以下章节: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 您可以通过以上资源进行学习,祝您在 AI 绘画领域学有所成!
2025-04-10
AI入门
以下是为您提供的 AI 入门的相关指导: 一、Python + AI 入门 在深入学习 AI 时,编程可能会让您感到困难,尤其是对于不会代码的朋友。但别担心,这里有一份 20 分钟的简明入门指南,能帮助您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 关于 Python: Python 就像哆啦 A 梦,拥有装满各种道具的标准库,遇到问题时可直接使用。若标准库道具不够,还能通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。Python 在 AI 领域被广泛使用,遍地是大哥。 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务,一是通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;二是通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。 二、JavaScript 的 AI 堆栈入门 尽管当前版本是一个很好的起点,但仍在逐步完善,路线图包括: 1. 交互式 CLI 用于 createaistack,开发人员可选择自己的项目脚手架和依赖项。 2. 用于高级用例的事务性数据库(例如,在问答中保留问题、用户偏好等)。 3. 更多的向量数据库和部署平台选项。 4. 用于开源模型的轻量级微调步骤。 同时,对在创建过程中发挥重要作用的开源项目表示感谢,如 Tailwind、ai sdk、dotenv、Next.js、langchain.js 等。 三、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能及其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,有一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,您可根据兴趣选择特定模块深入学习,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。
2025-04-10