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coze有哪些最佳实践

回答

Coze作为一个AI开发平台，提供了多种功能和工具，帮助用户创建聊天机器人、智能体、AI应用等。以下是一些关于Coze的最佳实践：

  1. 理解用户需求：在创建机器人之前，理解目标用户的需求和目的是非常重要的。这将帮助设计更加贴合用户需求的对话流程和功能。

  2. 利用预构建的机器人：Coze提供了预构建的机器人，这些可以直接用于探索Coze的功能，也可以作为创建个性化机器人的基础。

  3. 拖拽式操作：Coze支持拖拽式操作，用户可以通过拖拽不同的功能卡片到工作区来构建对话流程，实现无代码的页面布局设计。

  4. 工作流设计：通过Coze的工作流功能，可以设计复杂的对话路径和逻辑，实现更高级的交互。

  5. 多Agent协同：在构建复杂的系统时，可以利用多Agent协同工作，分流处理不同的任务，提高效率和响应速度。

  6. 知识库应用：Coze的知识库功能可以自动或按需调用，结合大模型生成回复，提供丰富的信息和知识支持。

  7. 数据库和数据管理：使用Coze的数据库功能进行数据管理，可以直接收录用户回复的重要信息，并实现Text2SQL的功能。

  8. API集成：Coze支持API集成，可以创建基于API的插件，实现与外部服务和数据库的连接。

  9. 持续学习和优化：根据用户的反馈和交互数据，持续优化机器人的性能和用户体验。

  10. 社区和资源共享：参与Coze社区，分享和学习其他用户的优秀案例和实践，获取灵感和改进建议。

通过遵循这些最佳实践，用户可以更有效地利用Coze平台的功能，创建出更加智能、有用的AI应用。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

使用 Coze IDE 创建插件

1.登录[扣子](https://www.coze.cn/home)。2.在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。3.在页面顶部进入插件页面，或者在某一Bot的编排页面，找到插件区域并单击+图标。4.单击创建插件。5.在新建插件对话框，根据以下信息完成配置并单击确认。插件图标：（可选）单击默认图标后，您可以上传本地图片文件作为新的图标。插件名称：自定义插件名称，用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称，便于大语言模型搜索与使用插件。插件描述：插件的描述信息，一般用于记录当前插件的用途。插件工具创建方式：选择在Coze IDE中创建。IDE运行时：选择Node.js或者Python3。1.在插件详情页，单击在IDE中创建工具。2.在弹出的创建工具对话框，设置工具名称和介绍，以明确工具的用途，并单击确定。工具名称和介绍越清晰，大语言模型就越能理解并使用它。创建后，您将跳转到Coze IDE页面进行编码。1.（可选）在IDE左上角工具列表区域，单击+图标，向插件添加更多工具。您还可以通过单击列表内某一工具的设置图标，来编辑、删除或重置代码。

CT: coze插件---通过已有服务api创建

饶了一大圈，终于到了coze。为啥要用Ngrok（泥脑壳），不是吃饱没事干，纯属coze要你干。进入coze，个人空间中，选择插件。新建一个插件，起个名字api_1（这名字就是这么随意，连描述都叫test）在插件的URL部分，填入刚才ngrok（泥脑壳）随机生成的https的链接地址。刚才开着服务的朋友，你的terminal应该还没关吧，关了的话，请重新从上一步开始。服务还开着的请继续。有一说一，coze的指引做的真不错，输出参数配置你的message输出就行。测试后发布插件

问：有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台：1.Coze：Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台，适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具，可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio：这个平台的主要功能包括外挂数据、定义流程、调用API和操作，以及将Copilot部署到各种渠道。3.文心智能体：这是百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。4.MindOS的Agent平台：允许用户定义Agent的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。5.斑头雁：这是一个2B基于企业知识库构建专属AI Agent的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。它提供了多种成熟模板，功能强大且开箱即用。6.钉钉AI超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

其他人在问
coze工作流中的消息节点如何在bot中使用
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。
2024-09-18
请列出COZE智能体工作流搭建的知识库
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。
2024-09-17
如何在coze的bot中调用工作流？
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。
2024-09-15
coze案例
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。
2024-09-14
coze工作流的开始节点 输入参数一般怎么使用？
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。
2024-09-13
我想了解coze相关的使用教程，应该怎么学习？从哪里开始看？知识库有哪些关于coze的信息
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：
2024-09-13
利用AI变现的最佳途径
以下是一些利用 AI 变现的途径： 1. 电商方面：在抖音、快手、视频号、小红书等平台上，批量发布四维彩超生成 AI 宝宝照片的视频或图文，将客户引到私域接单变现。后续还可针对宝妈开展如四维彩超 AI 预测、头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等多种变现方式。同时，做好私域的精细化运营，运营朋友圈。 2. 软件方面： 开发 AI 抖音发广告的软件，借助抖音平台对实体商家的流量扶持，让实体商家购买。此方式需要懂软件开发的技术人员，且熟悉抖音。 开发 AI 私域做客户培育/用户旅程的软件，帮助不同商家自动跟进/培育客户。同样需要懂软件开发的技术人员，且熟悉微信。 3. 内容创作方面： 创作 AI 绘本，如 2 4 岁儿童的睡前故事，图文结合，并以幼儿理解的方式表达。 制作法律咨询相关的 Bot，建立数据库进行回复。 进行体检报告解读。 总之，利用 AI 变现的方式多样，不局限于单一途径，通过合理推广与精细化运营，能获取收益并积累用户资源。
2024-09-16
有没有关于微调的最佳实践
以下是关于微调的最佳实践： 一般最佳实践：使用更多高质量的示例进行微调效果更好。要微调一个比使用基本模型使用高质量提示更好地执行的模型，应提供至少几百个高质量的示例，最好由人类专家审查。从那里开始，性能往往会随着示例数量的每增加一倍而线性增加。增加示例的数量通常是提高性能的最佳和最可靠的方法。分类器是最容易上手的模型。对于分类问题，建议使用 ada，经过微调后，它通常只会比功能更强大的模型稍微差一点，同时速度更快，成本更低。 准备数据集：微调是一种强大的技术，可用于创建特定于您的用例的新模型。在微调您的模型之前，强烈建议阅读以下针对您的用例的最佳实践和具体指南。 具体指南：微调可以解决多种问题，最佳使用方式可能取决于您的具体用例。常见的微调用例和相应的指南包括： 如果您要对预先存在的数据集进行微调，而不是从头开始编写提示，请务必在可能的情况下手动检查您的数据是否存在令人反感或不准确的内容，或者如果数据集很大，请检查尽可能多的随机样本。
2024-09-06
采用AI辅助阅读、读书的最佳场景有哪些？
以下是采用 AI 辅助阅读、读书的一些最佳场景： 1. 使用 360AI 浏览器： 自动生成思维导图，方便调研总结。 无需复杂链路，网页右侧有 AI 贴心助手，提供文章简介、重点和 AI 问答。 支持文章朗读、全屏沉浸式阅读，可直接保存为图片或 PDF，能修改字体字号。 对于长文阅读和文档解释，可直接在浏览器中进行。 对于论文等 PDF 材料阅读，有强大的编辑和辅助工具，如一键翻译、快速定位原文、询问概念等，降低阅读门槛。 免费开放 100 万字长文本阅读功能，内测 500 万字长文本处理功能。 辅助音视频观看，快速了解主体内容。 2. 法律领域： 类案检索：使用法律行业垂类的 AI 产品，按照特定的 Prompt 指令词进行操作。 法律文本阅读：上传文本，根据需求提问，如“图纸是谁设计的？”“谁负责承担本项目的设计、建设？”“贷款期限是多少？”
2024-08-31
你好，请问目前最佳的生图软件是什么
目前比较成熟的生图软件主要有以下几种： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，一些受欢迎的文生图工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而广受喜爱，在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104），可以查看更多文生图工具。需要注意的是，这些 AI 模型在使用过程中可能会存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。 Kolors 也是一款表现不错的开源文生图模型，从技术报告来看，它在多个方面进行了改进，实测效果良好。
2024-08-13
最佳实践prompt
以下是关于 prompt 最佳实践的相关内容： 李继刚等的 prompt 最佳实践： 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle😜、小七姐等群友。 李继刚的相关链接： 。 Role：文字排版大师，有适合私域群运营发公告通知等的版本 1，针对比较长的内容更适合的版本 2 以及最新版，案例包括群公告、群通知，小互的每日推文用的上面最新的 prompt： 。 小七姐：官方最佳 Prompt 实践的六个方法： 06 学习地图 | 编写清晰地说明 指定所需的格式/长度，用两个段落概括用三引号分隔的文本，用 3 个要点概括用三引号分隔的文本。要点总结：我们可以明确要求模型按特定数量的字、句子、要点来生成内容，但对于中文来说，由于字符和 token 的映射机制及中文的上下文生成机制问题，精确符合字数的生成不稳定，但对于引用文本的概括或修改，效果相对会变得好很多。
2024-08-07
prompt 编写最佳实践。
以下是关于 prompt 编写的最佳实践： 1. 明确任务：在 prompt 中清晰地定义任务，比如写故事时要包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，在 prompt 里提供充足的上下文信息，如写历史事件报告时提供基本信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或有歧义的词汇，防止 AI 模型误解。 4. 给出具体要求：若任务有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出，如文章需遵循的格式或引用的文献类型。 5. 使用示例：如有特定期望结果，在 prompt 中提供示例，帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：让 prompt 简洁明了，过多信息可能导致 AI 模型困惑，生成不准确结果。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 此外，还需注意： 我们可以要求模型生成具有给定目标长度的输出，可用字数、句数、段落数、要点数等来指定。但指示模型生成特定字数的精确度不高，尤其对中文而言。相对来说，约束句子数量比明确要求字数更稳定，且 ChatGPT 4 在这方面的表现比 3.5 版本更稳定。对于既有文本的概括或改写，提供明确文本让模型概括时效果较好。
2024-07-24
某银行计划对外采购2024年分行内训师培训项目，现需要对采购内容做详细要求，培训内容以AI工具课程开发与设计，课程制作与实践，短视频制作，直播授课技巧等，我该如何对培训老师资质，授课经验，AI工具运用等技能做细化要求
以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议： 培训老师资质： 具备相关领域的专业教育背景，如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验： 拥有丰富的企业内训经验，特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能： 熟练掌握多种主流的 AI 工具，如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发，并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术，如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-13
帮我写一篇有关aigc的行业分析，标题为《AIGC行业洞察与概览》，其中框架内容包含以下部分，整体3万字 - 概念导入（AI、AIGC） - AI与人的区别 - AI衍生发展历程（诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍） - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容： 一、概念导入 （一）AI 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，旨在让机器展现智慧。 （二）AIGC GenAI（即生成式 AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（全称 AIGenerated Content）。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 （一）诞生 （二）发展 （三）现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 （1）语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。 （2）图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 （3）音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 （一）机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 （二）深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 （三）大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制，目前仅能为您提供约 2000 字的内容，距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
最新的 RAG 进展和业界实践
以下是关于最新的 RAG 进展和业界实践的详细介绍： RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，是当前最火热的企业级 LLM 应用方案。概括来说，它是知识检索与内容生成的结合，就像大模型的开卷考试，谁的资料更全、翻找更快更准，结果往往更好。 Lewis 等人（2021）提出了一个通用的 RAG 微调方法，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆，并通过神经网络预训练的检索器访问。RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、更具体、更多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也得到了更好的结果，这表明 RAG 是一种可行的方案，能在知识密集型任务中增强语言模型的输出。 目前，大部分公司倾向于使用 RAG 方法进行信息检索，因为相比长文本的使用成本，使用向量数据库的成本更低。在 RAG 应用中，一些公司会使用微调的 Embedding Model 增强检索能力，也有些公司会选择使用知识图谱或者 ES 等非向量数据库的 RAG 方法。一个正常的模型使用 RAG 仍是当前主流。由于大语言模型存在信息滞后和不包含业务知识的特点，常需外挂知识库协助解决问题，此时 Embedding 模型的召回效果直接影响大模型的回答效果，所以很多场景下需要微调 Embedding 模型提高召回效果。 最近，基于检索器的方法越来越流行，常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合使用来提高其能力和事实一致性。例如，在 LangChain 文档中可以找到一个使用检索器和 LLM 回答问题并给出知识来源的简单例子。 此外，来自马里兰大学、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、纽约大学的研究学者提出了一个大模型微调的方法，在微调时只需要在 Embedding 层上加随机噪声即可大幅度提升微调模型的对话能力，且不会削弱模型的推理能力。用 Alpaca 微调 LLaMA27B 可以在 AlpacaEval 上取得一定表现，而用加了噪声的嵌入则表现更佳，不过该工作只在较小的模型上进行微调。
2024-07-26