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怎么做coze
以下是关于如何做 Coze 的相关内容: Glif 接入 Coze: 先创建一个插件: 填入插件名和插件描述。 创建方式选择云侧插件。 IDE 运行时选择 Python。 点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里: 填入工具名称。 填入工具介绍。 Glif 允许通过 API 调用平台上的应用,API 接入:https://docs.glif.app/api/gettingstarted 。 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 在 Coze 的 IDE 中引入依赖和编写 handler 方法。 代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置: 填写入参字段和描述,对完整链接要写清楚。 填写出参字段。 左侧的依赖包添加【requests】。 填入测试数据运行,测试通过后即可发布。 创建一个 Bot,挂载新创建的插件即可,在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。 最后,测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通,发布 Coze。 Stuart: 炉石抽卡机 coze bot 制作: 选相对清晰的卡牌图,用 PS 抠图并处理。 制作插画,常用炉石风格插画有两类,修改和抽象 MJ 提示词,测试 Coze 的图像流效果。 运用叠图节点将抠好的卡套叠到插画上,用添加文字节点添加文字,校正位置和大小。 提取提示词作为输入参数,优化速度。 CT: coze 插件通过已有服务 api 创建: 进入 coze,在个人空间中选择插件,新建一个插件并命名。 在插件的 URL 部分填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址。 配置输出参数,测试后发布插件。 手捏一个简单的 bot,创建测试 api 的 bot,接入创建的插件,在 prompt 里让其调用插件。 以上就是大致的思路和步骤。
2025-03-05
能做出流程图的ai
以下是一些能够制作流程图的 AI 工具和方法: 1. Lucidchart: 注册并登录:。 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT: 生成流程图有两种方式: 可视化拖拽:代表产品有 (web 工具)、visio(本地软件)。 优点:直观。 缺点:需要花时间在布局上。 语法渲染成图形,代表语法:。 优点: 只用关注逻辑,文本即图形,方便直接嵌入在 markdown 文件中,比如在用 tyora、markdown 写文档时。 多样性,不同渲染引擎可渲染成多种样式。 缺点:有点抽象。 3. Claude:可以通过输入提示词来生成流程图,但效果可能不太理想。 需要注意的是,画图的目的是加深理解,通过亲自动手画图来巩固印象。如果让 AI 画,可能会失去锻炼的机会,而且目前的 AI 画出的流程图可能不太美观,也难以修改。
2025-03-05
1. 现在和未来,ai擅长做什么,不擅长做什么
目前,AI 擅长的方面包括: 回答各种知识类问题,如小学奥数题。 生成文本内容,如演讲稿。 AI 不擅长的方面包括: 某些情况下回答可能存在错误。 对于一些复杂的、需要深度理解和情感判断的任务,可能表现不够出色。 在未来,AI 有望在以下方面取得更大进展: 为人们提供更精准、个性化的服务,如虚拟导师提供个性化的学科指导。 帮助人们解决更复杂的难题,为社会发展做出更多贡献。 但同时,也可能面临一些挑战和限制,例如在涉及人类情感、伦理道德等方面的问题处理上,仍需要不断探索和完善。
2025-03-05
codepal 相关信息
CodePal 是一款全面的 AI 编程助手,具有以下特点: 1. 智能代码生成:用户输入编程语言及功能描述,即可自动生成相应的代码片段,适用于 Python、Java、JavaScript 和 C++等多种编程语言。 2. 广泛的语言支持:支持超过 30 种编程语言,包括主流语言(如 C、Ruby、Kotlin)和低级语言(如 C++、Rust),能满足不同开发需求。 3. 用户友好界面:设计简洁直观,适合从初学者到经验丰富的开发者等各类用户轻松上手。 4. 功能多样化:除代码生成外,还提供调试建议、代码优化和单元测试生成等功能,有助于提升代码质量和效率。 5. 免费计划:提供基本功能的免费版本,适合爱好者和初学者尝试使用。其独特之处在于强大的 AI 驱动能力,能让用户通过自然语言轻松生成高质量代码,节省时间并减少错误。
2025-03-05
项目管理如何运用,用好AI
以下是关于项目管理如何运用和用好 AI 的相关内容: 在创建项目管理流程图方面,可以使用 Lucidchart 按照以下步骤操作: 1. 注册并登录:。 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 适合软件项目经理的 AI 工具主要包括以下几类: 1. 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等已开始集成 AI 功能,可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度等。 2. 文档和协作工具:微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中,为项目文档撰写、编辑等提供助手功能。云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具:可帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具:AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等,可帮助快速生成创意图像素材。 在管理经验方面,应做到沟通明确,善于提供上下文,让 AI 更有效地执行任务;明晰 AI 能力边界,善于合理授权并监督检查;擅长任务拆解和整合,提升 AI 协作效率。 需要注意的是,湖南省医保局正式表态,明确禁止使用人工智能生成医疗处方。
2025-03-05
小白应该从哪里开始学习AI
对于小白学习 AI,建议如下: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 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。 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(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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。 此外,《雪梅 May 的 AI 学习日记》也可供参考: 1. 适合纯 AI 小白,可先看左边的目录。 2. 学习模式是输入→模仿→自发创造。 3. 学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。 4. 学习时间不是每天依次进行,有空的时候学习。 5. 保持良好的学习状态,能学多少算多少。 6. 学习资源的内容都是免费开源的。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-03-05
如何创建claude智能体
以下是创建 Claude 智能体的步骤: 1. 第一步,创建智能体时使用单 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。在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。 3. 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,看到数据即为成功。回到智能体的编排页面同样测试,确保对话流执行成功。 4. 发布:点击发布后选择多维表格,然后进行配置。配置页面中,输出类型选文本,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(可选择仅自己可用以加快审核)。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,Claude AI 是由 Anthropic 公司开发的 AI 助手,是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。注册 Claude.ai 可按以下步骤: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码,提交表单。 4. 系统会向邮箱发送验证邮件,打开邮件使用其中的验证码完成邮箱验证。 若注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,可采取以下解决方案: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买海外虚拟手机号接收验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册。 3. 若有海外朋友,可请其帮忙接收验证码并告知。 完成注册后,若希望升级到 Claude Pro 版本获取更强大功能和更高 API 调用限额,需填写支付信息并选择合适订阅计划。需注意,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。
2025-03-05
如何搭建像你一样的知识库?
搭建像我这样的知识库可以参考以下步骤: 1. 创建智能体: 本次创建知识库可使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据,自动清洗可能数据不准,手动清洗能提高准确性。参考课程:。 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割,选择飞书文档、自定义的自定义,输入,可编辑修改和删除。点击添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容以提高训练数据准确度,比如对于画小二 80 节课程分为 11 个章节,先放入大章节名称内容,再按固定方式细化处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到,否则无法获取 API。 2. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人: 确定功能范围。 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储。创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库,文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧:可在内容中加特殊分割符“”便于自动切分数据,分段标识符号选“自定义”,内容填“”。最终的知识库结果中,同一颜色代表同一数据段,若内容有误可点击右键编辑或删除。
2025-03-05
GRU+CNN模型如何操作
GRU+CNN 模型的操作主要包括以下步骤: 1. 编码器部分:使用预训练的卷积神经网络(CNN),如 Inception Resnet V2,将输入图像转换为一组特征向量。在这种情况下,大部分 CNN 部分被冻结,保留预训练的权重。 2. 解码器部分:结构较为复杂,涉及到注意力机制、嵌入层、GRU 层、添加层归一化层和最终的密集层等。可以找到很多关于注意力层和解码器步骤的说明。 3. 组合模型:将编码器和解码器组合在一起,形成一个完整的图像字幕生成模型。 4. 自定义损失函数:由于任务是生成文本序列且序列长度可能不同,使用稀疏分类交叉熵作为损失函数,并屏蔽填充的部分。 5. 编译模型:编译模型,为开始训练做准备。 6. 训练模型:可以根据需求进行更多训练以获得更好结果。 7. 推理与生成字幕:训练完成后,为新的图像生成字幕。在推理阶段,需要重构解码器模型,使其可以接收额外的 GRU 状态输入,并编写自定义推理循环,一次产生一个单词,直到生成完整句子。
2025-03-05
GRU模型
GRU(门控循环单元)是 RNN(递归神经网络)的一种变体。 在创建图像描述模型中,解码器部分包含了 GRU 层。GRU 层接受输入,更新其内部状态,并生成输出。通过传递像文本这样的顺序数据,它可以保持与先前输入(例如先前的单词)的顺序依赖关系。 在 Transformer 出现之前,序列到序列的模型主要依赖于循环神经网络(RNN)或其变种,如长短时记忆网络(LSTM)和 GRU。由于传统方法必须按顺序处理序列,在处理长序列时面临梯度消失或梯度爆炸的问题,而且计算效率不高。 在创建图像描述模型的解码器中,GRU 的输出会进入注意力层,该层混合了来自编码器(图像)和解码器(文本)的信息。解码器本身是一个迭代操作,通过自回归地多次调用,最终可以生成完整的文本。 在代码方面,注意力层有两个输入:gru_output 和 encoder_output。在内部,gru_output 用作注意力的查询和键,而 encoder_output 用作值。
2025-03-05