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langchain还有哪些应用? 可否提供langchain初学者的教程

Answer

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架,它提供了广泛的应用可能性。以下是一些LangChain的应用示例,以及为初学者提供的教程资源:

  1. 聊天机器人(Chatbots):构建具备记忆能力的聊天机器人框架,可以进行实时交互并提供用户友好的界面。
  2. 文本总结(Summarization):对长文本或文档进行自动总结,提取关键信息。
  3. 文档问答(Question and Answering Over Documents):使用文档作为上下文信息,基于文档内容进行问答。
  4. 信息抽取(Extraction):从文本内容中抽取结构化信息。
  5. 结果评估(Evaluation):分析并评估语言模型输出结果的质量。
  6. 数据库问答(Querying Tabular Data):从数据库或类数据库内容中抽取数据信息。
  7. 代码理解(Code Understanding):分析代码并从代码中获取逻辑,支持代码相关的问答。
  8. API交互(Interacting with APIs):使语言模型能够理解和调用API,以获取或发送数据。
  9. 智能体(Agents):使用语言模型进行任务分析和决策,并调用工具执行决策。

对于LangChain初学者,可以访问官网,以下是一些教程资源:

  • 快速入门:提供了安装LangChain及其组件的基本命令和步骤。
  • LangChain快速上手教程:以浅显易懂的方式介绍了LangChain的安装和基本概念。
  • LangChain中文入门教程:为中文用户提供的入门教程,包括安装和基本操作。
  • LangChain框架介绍:介绍了LangChain框架的核心价值主张和设计理念。

这些资源可以帮助初学者理解LangChain的基本概念,安装过程,以及如何开始构建自己的LangChain应用程序。

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References

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详细介绍下langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,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。 它具有以下特点和优势: 1. 提供一系列工具、组件和接口,使基于大型语言模型(LLM)和聊天模型创建应用程序更轻松。 2. 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,链是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能,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。 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. 允许开发人员定义处理步骤链,按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理,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,如特定文档问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个开源框架,为简化大模型应用开发而设计。它通过提供模块化的工具和库,允许开发者轻松集成和操作多种大模型,将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,具备良好的可扩展性以适应业务需求变化。作为社区广泛支持的开源项目,拥有活跃的贡献者和持续更新,提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。同时,在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护,是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-02-14
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
langchain会被淘汰吗
LangChain 目前不太可能被淘汰。它是 LLM 应用程序编排框架中的领导者,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、上下文数据检索以及维持内存等方面表现出色,为业余爱好者和初创公司广泛使用,并已开始有构建的应用转入生产。 虽然 LangChain 仍是相对新的项目,一些开发者特别是 LLM 的早期采用者,更愿意在生产中切换到原生 Python 以消除额外的依赖性,但预计这种自行制作的方法在大多数用例中的使用会随时间减少,这与传统的 web 应用堆栈情况类似。 同时,高级提示词工程技术的普及促进了一系列工具和框架的发展,LangChain 已成为提示词工程工具包景观中的基石,最初专注于链条,后扩展到支持包括智能体和网络浏览功能在内的更广泛功能,其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。
2025-02-14
langchain 大白话解释一下给我听
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程,提供了一系列工具、组件和接口,让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。 其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,链则是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 主要特点有: 1. 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,方便开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 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。 3. 链:允许开发人员定义一系列处理步骤,按顺序执行完成复杂任务。 4. 代理:支持构建代理,能使用语言模型做决策,并根据用户输入调用工具。 LangChain 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收集数据,还提供内存功能维护状态。它旨在为开发人员提供强大工具集,构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。
2025-02-08
langchain的提示词工程
LangChain 是一个在提示词工程领域具有重要地位的开源框架。 它允许开发者将语言模型与应用程序连接起来,使应用程序能够嵌入大模型的能力,俗称 ReAct,展示了一种提示词技术,允许模型“推理”和“行动”。 高级提示词工程技术的发展促使一系列工具和框架兴起,LangChain 已成为提示词工程工具包中的基石,最初专注于链条,后扩展到支持包括智能体和网络浏览等更广泛的功能,其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。 在实际的工作场景中,LangChain 是常用的 RAG 框架之一。它是为简化大模型应用开发而设计的开源框架,通过提供模块化的工具和库,便于开发者集成和操作多种大模型,将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程,支持广泛模型,具备良好可扩展性,有活跃的贡献者和持续更新,提供全面文档和示例代码,考虑了应用安全性和用户数据隐私保护,是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模项目和不同背景开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-01-25
langchain开发手册
LangChain 是专注于大模型应用开发的平台,提供一系列组件和工具助您轻松构建 RAG 应用。 组件包括: 1. 数据加载器(DocumentLoader):能从数据源加载数据并转为文档对象,文档包含 page_content(文本内容)和 metadata(元数据如标题、作者、日期等)。 2. 文本分割器(DocumentSplitter):将文档分割成多个小文档,方便后续检索和生成,因大模型输入窗口有限,短文本更易找相关信息。 3. 文本嵌入器(Embeddings):将文本转为高维向量的嵌入,用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器(VectorStore):存储和查询嵌入,常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器(Retriever):根据文本查询返回相关文档对象,常见实现是向量存储器检索器,利用向量存储器相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型(ChatModel):基于大模型如 GPT3 实现文本生成,根据输入序列生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程: 1. 加载数据:根据数据源类型选择合适的数据加载器,如网页可用 WebBaseLoader。 2. 分割文档:根据文本特点选择合适的文本分割器,如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 3. 转换和存储嵌入:选择合适的文本嵌入器和向量存储器,如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 4. 创建检索器:使用向量存储器检索器,传递向量存储器和文本嵌入器对象创建。 5. 创建聊天模型:根据性能和成本选择,如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-01-23
初学者如何使用AI学习AI知识
对于初学者学习 AI 知识,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自己的作品。 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。 通过与这些 AI 产品的对话,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。 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。
2025-01-23
我是一个初学者,要怎么学习ai
对于初学者学习 AI,建议您采取以下步骤: 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,您将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,您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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。 6. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 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。
2025-01-20
初学者从哪里开始
对于 AI 初学者,以下是一些学习的起点和资源推荐: 1. 学习 SD 提示词:可从官方资料入手掌握基本概念,通过大量实践培养敏锐度,追求创新性并挖掘新维度,持续学习、实践和总结反馈。 2. 课程资源: 微软的 AI 初学者课程: AI for every one(吴恩达教程): 大语言模型原理介绍视频(李宏毅): 谷歌生成式 AI 课程: ChatGPT 入门: 3. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程:可以在关注她。对于初学者,建议至少先真正理解以下几个问题: GPT 说人话的能力是怎么来的 “涌现”的产生 prompt 的概念和意义 为什么现阶段我们不得不用 prompt 推荐两个课外阅读:B站 UP Yjango(于建国博士)很早前发布的相关视频。
2025-01-13
我是一位ai初学者,该如何选择学习的方向和材料
对于 AI 初学者,以下是一些选择学习方向和材料的建议: 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。 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,您可以找到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,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。 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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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。 如果您偏向技术研究方向,需要学习的内容包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,需要学习的内容包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-19
我是一名AI初学者 该如何开始学习怎么使用AI
对于 AI 初学者,以下是一些学习建议: 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其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。 此外,还可以参考微软为期 12 周、共 24 课时的课程,课程原网址 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。在课程中,将深入学习符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。 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。
2024-12-18
初学者怎样快速使用AI工具
对于初学者想要快速使用 AI 工具,以下是一些建议和相关信息: 在 CAD 绘图方面,存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件,例如: 1. CADtools 12:这是 Adobe Illustrator 的插件,添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:Autodesk 开发的云端 3D CAD/CAM 软件,集成了 AI 功能,能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具,可根据设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能,初学者建议先学习基本的 3D 建模技巧。 对于普通人直观初接触 AI,主要有两个方面: 1. 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否尝试。 2. 现在最普遍/最好的工具是什么,能达到什么效果。虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。为了便捷展示 AI 能力,让普通人更直观马上上手,可选择以下几种工具展开说明:聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。
2024-12-17
通义灵码教程
以下是关于通义灵码的教程: 1. 通义灵码安装:在 vscode 中安装通义灵码,包括在应用商店搜索、安装及相关设置。 2. vscode 界面介绍:讲解新下载 vscode 后的界面,如文件操作、左侧栏功能、搜索功能等,重点指出初级阶段需了解的三个点。 3. 通义灵码拖动:演示将通义灵码从左侧拖动至右侧的操作,此操作基于个人习惯,不拖也不影响使用。 4. 活动回顾与目标:回顾第一节课关于 AI 编程的理解、能力边界、表达需求等内容,明确本次活动目标为完成新年接福小游戏。 5. 复刻新年接福小游戏的流程与方法: 明确目标:确定制作小游戏的目的,如为课程增添趣味性。 绘制原型:将想法具象化,画出游戏页面框架,如开始页、游戏中财宝掉落和用户操作等。 准备素材:寻找合适的图片完善游戏画面,如背景图、财宝和人物形象等。 清晰表达:把需求准确表述给 AI 程序员,如创建文件夹、在特定位置编辑需求等。 利用工具:使用 AI 程序员和相关编程工具实现游戏开发。 此外,通义灵码是阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。在 Pytharm 中,通过“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。
2025-02-17
有没有lora怎么使用的教程
以下是关于 Lora 使用的教程: 1. 港风胶片 Lora 模型使用方法: 方法 1:利用上一期活动图片反推工作流,使用唯美港风图片进行反推提示词,在大模型后接一个墨悠_胶片 Lora。上一期活动链接:。胶片 Lora 链接:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2:利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词,然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接(需要魔法):https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流: 在哩布上跑文生图:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. Comfyui SDXLLightning 中 Lora 的使用: SDXLLightning 是字节跳动推出的高速文本生成图像模型,包含完整的 UNet 和 LoRA 检查点。用户可以使用 Diffusers 和 ComfyUI 等框架进行配置。模型地址:https://huggingface.co/ByteDance/SDXLLightning/tree/main 。 实际使用时,拿 Lora 的使用来做介绍,使用方法和平常的 Lora 用法一样,但需要注意 CFG 值需要调小,一般设置为 1,另外步数设置根据使用的 Lora 步数为准。 3. Stable Diffusion 中 Lora 的使用: 当想要生成多张同一张脸的照片时,需要用到 Lora 模型。Lora 可以固定照片的特征,如人物特征、动作特征、照片风格。 点击“生成”下面的第三个按钮,弹出新的选项框,找到 Lora,就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。 点击要用的 Lora,会自动添加到关键词的文本框里面。Lora 可以叠加使用,但建议新手不要使用太多 Lora,每个 Lora 后面的数字用于调整权重,一般只会降低权重。 选择 Lora 时,要根据最开始想要生成的照片类型来选择,比如想生成真人模特,对应的 Lora 也要选用真人模特。
2025-02-17
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置:变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
帮我查找关于文件上传的智能体搭建教程 、
以下是关于文件上传的智能体搭建教程: 1. 上传文档至知识库: 点击【上传知识】按钮,进入知识上传和配置页面。 上传文档文件或 URL 导入。 上传文档类知识:支持上传 pdf(建议)、doc/docx、ppt/pptx、xlsx、csv、txt、md 等类型的文档,当前文档默认上传大小不超过 50M。对于本地化部署的知识库,可通过配置文件调整此限制。 可以添加 URL 类知识:支持添加多个 url 链接,添加后将会至网页中抓取静态内容,当前暂不支持下钻抓取其他网页的内容;手动点击更新后将会从网页上重新爬取内容(仅包含静态网页内容,不可下钻爬取内容)。若企业自有网站会做知识的动态更新,可以手动快速同步到清流平台上。 配置知识的切片方式:切片类型选择当前系统会根据解析的知识类型自动选择,若想了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】处查看。设置支持配置图片处理方式和自定义切片方式,了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】、【图片解析】处查看。 知识预览:根据选择的知识类型,展示预览内容方便查看切片效果。 2. 知识处理学习:配置完成后知识将进入数据处理中状态,主要对知识进行解析、切片和向量化处理,此时耐心等待数据处理完成即可。
2025-02-16
coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容: 可能是全网最好的 Coze 教程之一,能一次性带您入门 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: 通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建一个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。 适合人群: 任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍)。 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。 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。 此外,还有以下关于 Coze 的介绍: Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为:Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点,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,国内网络即可正常访问。 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(可以在这里白嫖 ChatGPT4,具体参考文档:),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 AI Agent 的开发流程: Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块:提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-02-16
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。阅读指南中提到长文预警,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。 相关比赛中的教程: 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)
2025-02-16
可否输入一次同时使用多个人工智能
360 于 8 月 1 日发布了集合国内 16 家主流模型的 AI 助手。用户可以通过其桌面客户端和浏览器等多个入口随时唤起,支持在同一问题上同时使用多个模型进行解答。当用户不确定选择哪个模型时,AI 助手会通过意图识别自动选择模型。您可以体验一下:https://bot.360.com
2025-01-05
可否将 coze 平台上的 bot 部署到微信小程序上?应该怎么做?
将 Coze 平台上的 Bot 部署到微信小程序上可以参考以下步骤: 1. 通过 Coze 建立定时任务,执行工作流二,并添加如分析文章和搜索文章等能力,使其成为一个消息情报官的 Agent。 2. 发布到想要的平台,如微信小程序等。 3. 登录宝塔面板,在宝塔面板中可视化控制云服务器,部署 Docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 在宝塔面板中操作,包括添加 Docker 中的“项目模板”等。 将编译好的内容复制进来,创建容器,选择容器编排,填入模板和名称。 查看运行情况,手动刷新日志,若看到“WeChat login success”,则成功将 Bot 接入微信。 4. 记下要对接的 Coze AI Bot 的 Bot ID,在其设计界面所在的链接中获取,然后将 Bot 发布到 Bot as API 上。
2024-09-09