langchain 与 coze 的相同与不同？

在 Coze 工作流中，消息节点在 Bot 中的使用如下： 1. 消息节点支持在工作流执行过程中返回响应内容，可解决回复消息内容多或工作流长导致用户无法及时收到响应的问题。它支持流式和非流式两种消息模式。 2. 一个消息节点包含以下配置： 输出变量：配置输出变量，可将其添加到下方的回答内容区域中，Bot 调用工作流时只会回复设定的“回答内容”，这些变量也可在配置卡片时使用。 回答内容：工作流运行时，Bot 将直接用这里指定的内容回复对话，可使用{{变量名}}的方式引用输出参数中的变量。 流式输出： 默认关闭，即采用非流式输出，待接收到全部消息内容后，再一次性输出全部消息内容。 开启流式输出后，上一节点一边生成回复内容，一边通过消息节点进行输出，不需要等待全部内容都加载完后再返回，类似于打字机的效果。 3. 在 Coze 中，消息组件是常用的工作流节点，用于实现工作流在执行途中与用户之间的交互。默认情况下，消息组件的流式输出功能是关闭的，当面对长文本或希望优化用户体验时，可以启用流式输出，以提升用户体验，例如在实时聊天 Agent 中，能显著提高用户的参与度和满意度。

搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，在搭建整理入库工作流时，首先新建工作流「url2table」，然后根据弹窗要求自定义工作流信息，并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式，由于篇幅原因不在此详述。

在 Coze 的 bot 中调用工作流的方式如下： 采用 32K 的 kimi 模型，只有一条工作流。该工具有 5 个按钮：A、B、C、重新开始、结束并总结。按 A/B/C 时，会直接输入对应的字母文字。按结束并总结时，输入的依旧只是文字：“结束并立即总结医学知识点”。点击“重新开始”时，会直接调用一个工作流“emergency”，且这个工作流有两个必选参数：“疾病设置”和“难度设置”。在实际体验过程中，仅在提供“疾病设置”和“难度设置”时，工作流被调用，其他时候没有触发任何工具和工作流。 在外层 bot 中封装工作流的步骤为：点击「发布」发布工作流后，创建一个 bot 进行最终的工作流封装。具体过程包括：创建 Bot；填写 Bot 介绍；切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”，因为此 Agent 只需在每次输入英文文章时返回精读结果，所以不需要用外层 bot 对输入进行其他任务理解，可直接调用工作流；把配置好的工作流添加到 Bot 中；填写开场白，引导用户使用，并关闭开场白预置问题，因为使用流程里用不到。

以下是关于 Coze 案例的相关信息： 一泽 Eze 的万字实践教程：全面入门 Coze 工作流，用其打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力。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 从设计到落地的全过程思路，10 多项常用的 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。 从案例入门：创作者将使用扣子 coze.cn 等平台创建智能体 Agent 的过程比喻为“捏 Bot”，最简单的 Bot 往往 1 分钟内可捏完。常见 Bot 有讲故事、减肥提醒、生成 PPT、真假新闻辨识、新闻资讯收集、扮演“甄嬛”等。 蓝衣剑客的四万字长文：在第五章节介绍后，大家对在 Coze 平台上创建工作流和 Bot 有初步了解。实际应用中常利用个性化生产力工具，由特定 Agent 或工作流组成以满足特定需求。这部分介绍一些与个人生产力系统相辅相成的案例，包括流程设计、多智能体框架及特定生产力工具中使用的提示词。由于篇幅有限，仅提供基本常用案例提示词，建议亲自动手实践以更好创建适合自己的生产力工具。

在 Coze 工作流中，开始节点的输入参数使用方式如下： 开始节点就像生产线的入口，负责定义启动工作流所需的输入参数，收集用户的输入。可以为每种输入取变量名并说明类型，以便后续分类识别与加工。 其中，{{BOT_USER_INPUT}}是默认变量，用于接收用户在外层 Bot 中的输入文本。在工作流模式下，通常应只保留 BOT_USER_INPUT 节点。 例如在记账案例中，开始节点定义一个{{prompt}}，把用户在 bot 输入的记账内容传入进来。在本案例中，不需要在开始节点配置额外变量，用户初始输入将通过{{BOT_USER_INPUT}}直接传入工作流启动后续环节。

以下是关于 Coze 的使用教程及相关信息： Coze 概述：字节的官方解释为，Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话，并能将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（访问需要突破网络限制的工具） 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 相关基础教程：

AI 的关键技术包括以下方面： 1. 编排（Orchestration）：涉及到的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability & PreTraining）：这个类别的公司如 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。 3. 上下文和嵌入（Context & Embeddings）：这个类别的公司如 TRUDO，Llamalndex，BerriAI 等提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）：这个类别的公司如 Pinecone，drant，Vald 等提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。 LangChain 作为一个框架，具有以下特点和作用： 1. 与 RAG 的关系：作为一个框架，为 RAG 提供了实现所必需的工具和组件。允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序，简化了 RAG 应用程序的开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 2. 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的表现：入围了 AI Infra 类别，帮助 AI 创作者为他们的产品选择合适的 AI API 并在它们之间切换，快速创建和部署 LLM 插件或 LLM 应用程序，以及追踪和调试复杂的 LLM 应用程序。例如，Langfuse 为大模型应用提供开源可观测性和分析功能；Langdock 可在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，其目的在于简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程。 它具有以下特点和功能： 1. 提供一系列工具、组件和接口，便于创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起以完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，能让开发人员为用例选择合适的模型，并利用组件构建应用程序。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行以完成复杂任务。 6. 支持构建代理，使其能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，还能与外部数据源交互收集数据，并提供内存功能维护状态。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列按顺序执行以完成复杂任务的组件或其他链。 主要特点有： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤。 代理：支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，能与外部数据源交互，还提供内存功能维护状态。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小的文档对象，方便检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为嵌入，用于衡量文本相似度实现检索功能。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

以下是一些与吴恩达关于使用 hugging face 、langchain 创建自己应用的相关教程资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain 🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. AIGC Weekly 32 中的精选文章： 地址： 简介：这个短期课程是吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，允许选择合适模型并利用组件构建应用程序；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 提供的数据加载器可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器可将文本转换为嵌入；向量存储器可存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型及利用组件构建应用；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可根据用户输入决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 包括数据加载器，可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器，可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器，将文本转换为嵌入用于衡量文本相似度实现检索；向量存储器，存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

以下为您推荐一些可以把图片上的文字用相同风格改写成其他文字的 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 写作猫是 AI 写作伴侣，能帮您推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错的同时一并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，用人工智能为您的文章正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 笔灵 AI 写作是得力的智能写作助手，心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等都能应对，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字，使之更符合您的需求。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit（Efficient and Intelligent Editing）是由腾讯 AI Lab 开发的创作助手，致力于提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是针对您提取相同公司相同岗位关键职能的建议及可使用的工具： 1. 工具选择：可以使用 ChatGPT4 。由于 LLM 存在 Context Length 限制，单次请求过长文本会导致推理能力下降，所以每次可向其发送 10 个岗位的信息。Moonshot 推理能力也不错，但 json 返回格式尚未完善，因此优先选用 ChatGPT4 。 2. 操作流程： 先将简历和 10 个岗位通过 API 发送给 ChatGPT4 ，让其推荐其中 3 个岗位。 经过 GPT 筛选 2000 个岗位后，分为 600 个推荐岗位和 1400 个潜在岗位。 再通过 ChatGPT4 对每个岗位招聘要求抽取技能（skill NER ）。 找出推荐岗位和潜在岗位的技能差异，从而明确自身的优劣势。 3. 此外，还可以使用 DGEM3 模型对简历和岗位做相似性匹配。具体的 Python 代码如下： ``` import pandas as pd from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel 1. 读取 cv.txt 文件 with openas file: cv_content = file.read 2. 读取 JobDetails2.xlsx 文件所有字段 job_details = pd.read_excel 3. 使用 BGEM3 模型计算相似性 model = BGEM3FlagModel cv_embedding = model.encode 计算 cv 与每个 job_description 的相似性 similarities = for job_description in job_details: job_embedding = model.encode similarity = cv_embedding @ job_embedding.T similarities.append 4. 将所有信息汇总保存为 123.xlsx job_details= similarities job_details.to_excel ```

对于不同年龄段介绍人工智能可以采用以下方式： 小学低年级： 设计思路是要用学生能理解的语言，旨在激发学生的兴趣，引起学生的好奇心。在课堂上，先和学生互动，先听听他们口中的 AI，再引出概念。比如：“大家好，今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能，简称 AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过 AI。那么，人工智能到底是什么呢？简单地说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。” 小学低年级： 对于 Genie 模型，可以这样介绍：“那么，Genie 模型是怎么被聪明的大人们创造出来的呢？首先，要创造出 Genie 模型，科学家们需要给它一个大脑，这个大脑就是我们常说的‘人工智能’。它就像是一个机器人的思考方式，能让机器人像人一样思考和学习。科学家们用了一种特别的方法，叫做‘机器学习’，来教会这个大脑思考。机器学习就是让计算机观察很多很多的东西，然后从中找出规律，慢慢学会自己解决问题。就像你们上学的时候，老师会给你们很多问题，让你们练习，最后你们就会做得越来越好。Genie 模型学习的方式也差不多，只不过它学习的东西是视频。科学家们给 Genie 模型看了很多网络上的视频，尽管这些视频没有特别的标签告诉 Genie 模型里面有什么，但 Genie 模型通过自己的学习，能够慢慢理解视频中发生的事情，并且记住了。Genie 模型有一个非常大的数字网络，我们可以叫它‘模型参数’。想象一下，就像是一个巨大的钢琴，每个琴键都代表一种知识。Genie 模型有大约 110 亿个这样的琴键，所以它知道的东西非常非常多。” 对于其他年龄段的介绍方式，目前提供的信息中未涉及，您可以补充更多具体需求，以便为您提供更全面准确的介绍方法。

以下是为您提供的一些可能适用于服装模特拍摄不同姿势的 AI 相关信息： Ready Player Me 服装设计创新：使用 Stable Diffusion 和 ControlNet 生成服装纹理，能根据文本描述自动创建样式，如“蒸汽朋克”风格，适用于 3D 模型，包含真实细节和质感，支持多种风格，快速试验设计理念，训练数据集包含约 1000 个 Ready Player Me 资产。 在 AI 原画设计中，如引导 Nijijourney 5 生成多样化二次元角色设计风格时，可以通过不同的科幻奇幻题材风格，如赛博朋克、蒸汽朋克等作为关键词生成角色设计。还可以尝试不同的服装设计品牌和风格，如山本耀司（Yamamoto Yohji）、川久保玲（Rei Kawakubo），为角色创作提供更广泛的可能性。 RADicalMotionAI 面部捕捉技术：能同时捕捉视频中的身体动作和面部表情，适用于单一视频并转化为动画数据，支持实时发送到 Blender、Unity、Unreal Engine，动画数据可导出为 FBX 格式。

以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪聊天、答疑解惑，与搜索有较好的结合。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作，与钉钉有结合应用。 腾讯混元：相对较为低调，公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火：暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包：字节旗下产品，字节在 AI 领域有较大投入和决心，如推出多种相关产品和应用。 智普清言：暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是，这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。

目前中国有一些类似于 ChatGPT 的免费 AI 软件，例如： 1. 文心一言：由百度开发，在知识理解、语言生成等方面具有一定特色。 2. 通义千问：阿里云推出的大模型，在处理复杂任务和多领域知识方面表现出色。 不同软件的区别主要体现在以下几个方面： 1. 数据来源和训练方式：不同软件所使用的数据来源和训练方法可能不同，这会影响其对各种问题的理解和回答能力。 2. 应用场景侧重：有的可能更侧重于文本生成，有的可能在问答、翻译等方面表现更优。 3. 性能和准确性：包括回答的准确性、完整性、逻辑性等方面存在差异。 4. 交互体验：界面设计、操作便捷性等方面有所不同。

很抱歉，目前知识库中没有关于语音唤醒在不同噪音下工作原理的相关内容。但一般来说，语音唤醒在不同噪音环境下工作时，会涉及到声音信号的采集、预处理、特征提取、模式匹配和决策等过程。在噪音环境中，系统通常会采用一些降噪算法和增强技术来提高对目标语音的识别准确性，例如自适应滤波、频谱减法等。同时，还会通过优化模型和算法，提高对不同噪音特征的适应性和鲁棒性。

目前不同大模型之间一般不会直接相互串联。 大模型的发展仍在不断演进中。在语言模型方面，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，输入文本会被分词数字化形成词汇表，为便于计算机处理，还会将 Token 表示成稠密矩阵向量，即 embedding，常见算法包括基于统计、深度网络和神经网络的多种方式。以 Transformer 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 多模态大模型方面，虽然取得了重大进展，但面临着巨大的计算量问题。研究重点在于各模态的连接，合理利用现成的训练好的单模态基础模型，减少训练费用并提升效率。不同模态的模型通常是分开训练的，如何将它们连接起来实现协同推理是核心挑战，主要通过多模态预训练和多模态的指令微调来实现模态之间以及模型输出与人类意图的对齐。 在企业应用中，大模型还未发展到通用人工智能阶段，不能期望一个大模型解决所有问题。在企业内部，更可能是多个专注于不同专业的大模型通过协作和组合来工作。