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在扣子中 会话、消息、对话的区别是什么

回答

在扣子中,会话、消息、对话的区别如下:

  • 会话:是指一系列的交流过程,包括用户与扣子之间的交互。会话可以包含多个消息和对话。
  • 消息:是会话中的基本单位,是用户或扣子发送的具体信息。消息可以是文本、图片、链接等形式。
  • 对话:是会话中的一个特定部分,通常是指用户与扣子之间的连续交流。对话可以包含多个消息,并且具有一定的主题或目的。

例如,在一个聊天场景中,用户发送了一条消息询问扣子某个问题,扣子回复了一条消息,这就构成了一个对话。而整个聊天过程就是一个会话,其中包含了多个这样的对话。

需要注意的是,这些术语的具体含义可能会因上下文和使用场景而有所不同。在扣子中,它们的具体用法和区别可能会根据平台的设计和功能而有所差异。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

会话补全(Chat completions)

聊天模型通过一串聊天对话作为输入,并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单,但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用(例如以前由text-davinci-003等指令遵循模型提供的任务)。下面是一个API调用的例子:messages参数是主要的输入。messages必须是一哥的消息对象(message object)数组,每个对象拥有一个role(“system”,“user”,或“assistant”)和content(消息的内容)。会话可以少至1条消息或者是有许多条。通常,会话首先使用系统消息(“system”)格式化,然后交替使用用户消息(“user”)和助手消息(“assistant”)。系统消息有助于设定助手的行为。在上面的例子中,助手被说明为“你是一个能干的助手”。用户消息帮助指示助手。它们可以由应用的用户生成,也可以由开发者设置为指令。助手消息用于存储之前的响应。它们也可以是由开发者编写用于获取期望响应的示例。

问:Coze (扣子)是什么?

Coze是由字节跳动推出的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代AI聊天机器人而设计。它旨在简化AI机器人的开发过程,使得无论是开发者还是非技术用户,都能够快速搭建基于AI模型的各类问答Bot,处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。Coze平台的主要特点包括:1.多语言模型支持:Coze使用了大型语言模型,如GPT-4-8K和GPT-4-128K,并提供了云雀语言模型等,以支持不同场景下的对话和交互。2.插件系统:平台集成了超过60款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,同时支持用户创建自定义插件,以扩展Bot的能力。3.知识库功能:Coze允许用户上传和管理数据,支持Bot与用户数据交互,可以上传TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV格式的文档,或基于URL获取在线内容和API JSON数据。4.数据库和记忆能力:Coze提供了数据库功能,允许Bot访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。5.工作流设计:用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流,处理逻辑复杂的任务流,Coze提供了大量灵活可组合的节点,如大型语言模型(LLM)、自定义代码、判断逻辑等。

洛水: 消息卡片,让 Coze 对话飞起来:一键掌握创建技巧

专业词汇解释Bot:即“机器人”,在Coze平台上,Bot是自动化的程序,可以执行特定的任务,比如自动回复用户的消息。消息卡片:这是一种在Coze平台上用来展示信息的方式,可以包含文字、图片和按钮等元素,以视觉化的形式向用户展示信息。AI生成卡片:利用人工智能技术自动创建的卡片,可以根据用户的需求快速生成信息卡片。模板:预设的卡片样式,用户可以直接使用或根据需要进行修改。组件:在消息卡片中,组件分布局组件和基础组件,是指构成卡片界面的各个部分,比如文本框、图片框、按钮等。变量:在卡片中用来存储数据的占位符,可以根据实际需要赋予不同的值。布局:卡片上各个组件的排列和组织方式。循环渲染:一种技术,允许卡片中的某些部分根据数据列表重复显示多次。显隐设置:根据条件控制卡片上某些部分的显示或隐藏。发布:将创建好的卡片发布出去,使其可以被插件或工作流使用。

其他人在问
多轮会话
多轮会话是指在一个对话中进行多次交互的过程。这种对话形式通常在聊天机器人、客服机器人等场景中使用。在多轮会话中,用户可以在一个对话中提出多个问题或请求,机器人会根据用户的输入进行相应的回答或操作。 多轮会话的实现需要依赖于自然语言处理技术和对话管理机制。在自然语言处理方面,需要对用户输入的文本进行理解和分析,包括词法分析、句法分析、语义理解等。在对话管理方面,需要对对话过程进行跟踪和管理,包括对话状态的维护、对话历史的记录、对话策略的制定等。 为了实现多轮会话,通常需要使用到一些对话管理机制,例如对话状态跟踪、对话历史记录、对话策略制定等。这些机制可以帮助机器人更好地理解用户的意图和需求,从而提供更加准确和有效的回答和操作。 此外,多轮会话还需要考虑到一些其他的因素,例如对话的轮次限制、对话的时长限制、对话的中断和恢复等。这些因素需要在对话管理机制中进行考虑和处理,以确保对话的顺利进行和用户体验的良好。 总的来说,多轮会话是一种自然、灵活的对话形式,可以为用户提供更加便捷和高效的服务。
2024-06-11
在哪里可以找到扣子COZE的使用学习视频
以下是一些可以找到扣子 COZE 使用学习视频的途径: 1. 您可以参考“蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子”中的相关内容,了解 COZE 的简介、功能、模型选择、插件系统等方面的信息。 2. 提前查看“Agent 搭建共学快闪 0507”中的共学资料,如: 3. 详细内容可至 Coze 官方手册了解:https://www.Coze.cn/docs/guides/knowledge 4. Coze 国内版地址:https://www.coze.cn/home 5. Coze 海外版地址:https://www.coze.com/home
2024-09-10
你用扣子将智能体发布到微信小程序中吗?应该如何做
要将智能体发布到微信小程序中,可以参考以下步骤: 1. 在扣子平台创建智能体。 确保在 Bot 商店中能够搜到,例如可以搜索到画小二智能小助手,没有通过发布的无法获取 API。 注意添加知识库后要点击右上角的发布按钮。 2. 扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台(官网地址:https://www.coze.cn)。无论是否有编程基础,都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,并且可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。
2024-09-09
加入扣子通往AGI之路团队空间怎么加入?
要加入扣子通往 AGI 之路团队空间,您可以通过以下方式: 1. 参加扣子 AI 工坊(Coze AI Factory)活动,大赛由扣子主办,Intel 联合发起,设置图文创作、实用工具、互动创意三大赛道。鼓励专业人士及 AI 爱好者们制作 AI Bot 及创意使用 AI Bot。 社区提交(方便大家互相交流作品):发布之后,可通过,欢迎大家互相学习点赞。 官方参赛投稿提交链接:发布 Bot 后,在 Bot 评论区带上扣子 AI 工坊+参加的赛道发帖,并将作品提交至。 2. 您还可以通过以下链接加入:coze.cn:👉🏻 https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY
2024-09-08
扣子除了豆包后能用其他模型吗
在扣子平台上,可以使用除豆包之外的其他模型,如 MiniMax、GLM、BaiChuan 等。不同模型能力各异,生成质量有所不同。一般性任务通常能一次性满足需求,专业性任务建议选择性能更好的模型并手动调整。 扣子是国内知名度较高的 AI 应用产品,功能丰富,支持知识库、工作流和插件等多种功能,其社区市场完善,用户可选择官方或其他用户创建的插件和内容。但普通版本和专业版主要接入国内模型,专业版只能选择豆包 pro 系列模型,可能存在性能问题,如批量处理时某些模型并发处理能力不稳定,长时间运行可能崩溃,且国内大模型在某些方面不够成熟,可能出现小问题。 在 Coze 上,GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好,适合处理精确输入输出任务,豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面表现出色,将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。
2024-08-27
学习扣子智能体搭建
以下是关于扣子智能体搭建的相关知识: 在设计方面: 实现的是循环机制而非单向流程。若采用单向流程,会像工作流一样逐步跳转至最后一个智能体且无法跳转回初始状态。因此,设计多轮协作的智能体时,应在多智能体编排页面中将智能体的交互设计为闭环结构,以确保用户能在对话中自由切换,克服单向交互的限制。 以旅游场景为例,可设计三个智能体分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排。先写好提示词,做好全局人物设定,准备好后在扣子上进行编排。需注意跳转设置问题,扣子在节点切换提供独立和非独立两种识别模式,独立识别模式每个节点都有一个独立识别模型。 在插件和工作流方面: 插件如同工具箱,可包含一个或多个 API,扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行等,若现有的插件不符合需求,还可自行制作添加所需 API,能让智能体更强大。 工作流像可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,适用于多步骤且对结果要求严格的任务。工作流由多个小块块(节点)组成,如大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等。
2024-08-24
如何将扣子搭建的agent接入微信,成为一个有微信号的真人
以下是将扣子搭建的 agent 接入微信的一般步骤: 1. 在 Dify 的官网,可找到手把手教您将 Dify 应用接入微信生态的教程: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 零成本、零代码搭建智能微信客服的实操步骤: 注意:目前需要企业认证,才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证,则会在配置回调 URL 时报错:回调域名校验失败。另外,之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。 第一次设置成功后,后面再修改的页面操作: 到微信客服的客服账号,创建一个客服账号,复制客服账号名称,到 coze 的页面粘贴,点击保存。 保存后,在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里,显示“已配置”,剩下的就是勾选,点击发布。 发布成功后,接下来就是体验了,可以点击微信客服旁边的立即对话、复制 Bot 链接,会弹出来该微信客服的二维码,扫码即可立即体验。
2024-08-23
这个对话,是怎么调用WaytoAGI知识库的?
在 WaytoAGI.com 网站,新增了智能对话功能,您可以在首页输入 AI 相关问题,系统会迅速提供答案要点和参考文章。在导航目录下,还能看到别人在问的 AI 问题。该功能的上线离不开飞书 Aily 团队的支持。
2024-09-19
如何让对话几条消息合并意图回复
默认情况下,Cursor Chat 位于 AI 窗格中,与您的主要侧边栏相对。用户消息包含您键入的文本以及您引用的上下文。您可以返回任何以前的用户消息来编辑和重新运行查询,这将覆盖此后的所有消息并重新生成新消息。AI 消息是您选择的 AI 模型生成的响应,它们与前面的用户消息配对,可能包含已解析的代码块,这些代码块可以通过添加到您的代码库中。同一线程中的所有用户/AI 消息称为聊天线程,每个聊天线程都保存在您的聊天历史记录中。
2024-09-16
如何搭建一个微信对话AI
以下是搭建微信对话 AI 的步骤: 1. 配置极简未来(Link.AI)平台 按照官方教程操作:https://docs.linkai.tech/platform/createapp ,学习补充:https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 注意以下几点: 教程中的应用是创建具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集,让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设,具体可看教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用,记住应用 ID,用于后续对接微信聊天机器人。 2. 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件,例如配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数来设定哪些群组的消息需要自动回复。 基于创建的模板切换到容器编排界面进行 COW 服务部署,等待部署成功。 3. 登录微信绑定 COW 组件 若扫描二维码等出现意外情况,可退回到容器配置处重启容器服务,重新扫码登录。 后续若想修改 COW 组件的配置,如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等,进入编排模板的配置界面修改参数,保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。 至此,完成 COW 组件的部署和微信号的绑定,即可开始与机器人微信号进行对话。
2024-09-10
ai 视频对话,会有哪些应用场景呢,能解决哪些文字性ai 解决不了的复杂性问题呢
AI 视频对话具有以下应用场景和能够解决的文字性 AI 难以处理的复杂问题: 快速的视频剪辑:仅需输入镜头脚本,即可从素材库提取内容进行拼接。 快速的图生视频:结合图像识别,根据镜头脚本提取相同 seed 值的图片,通过特定思路生成短时长视频并自动化拼接。 快速诊断:类似于医疗诊断。 为视觉障碍人士提供视频内容的音频描述。 在视频监控中自动识别和报告重要事件。 一些领先的视频配音特效 AI 工具包括: Wavel Studio:支持 30 多种语言的配音,音质自然流畅,能自动去除背景噪音和杂音,提供添加字幕和文本叠加层的工具,界面友好且有多种自定义选项。 Elai.io:支持 65 多种语言的配音,音色和语调真实,能自动将唇形与语音同步,生成字幕提高视频可访问性,支持多位配音者适合复杂对话场景。 Rask AI:支持 130 多种语言的配音,包括稀有和濒危语言,采用先进语音合成技术音质高保真,提供语音参数自定义和音效添加工具,与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta:提供快速实惠的多语言配音解决方案,保留原声说话风格和细微差别,提供调整语音速度和音调的工具,支持批量处理。 Dubverse:支持 60 多种语言的配音,音质接近真人,提供文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和情感添加工具。 MMVID 能够执行的任务包括: 音频描述:为视觉障碍人士提供视频内容的详细音频描述。 基于视频的问答:根据视频内容回答问题,需深入理解情节和上下文。 视频摘要:创建视频的摘要,突出重要或有趣部分。 说话人识别:在视频中识别说话人。
2024-09-10
有支持语音的外语对话ai吗
以下是一些支持语音的外语对话 AI: 1. Google Assistant:支持多种语言,可用于日常对话练习和词汇学习。使用方法是设置目标语言,通过语音命令或文本输入与助手进行互动,练习日常用语。 2. ChatGPT:能够模拟对话练习,帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言,与 AI 进行对话练习,可以询问语法、词汇等问题,甚至模拟实际交流场景。
2024-09-06
你认为Agent和ChatBot聊天对话机器人的差异在哪?
Agent(智能体)和 ChatBot 聊天对话机器人存在以下差异: 任务执行方式:Agent 是执行特定任务的 AI 实体,拥有复杂的工作流程,可以迭代运行,模型本质上能够自我对话,无需人类驱动每一部分的交互;而 ChatBot 通常是用户提出问题后获得一个答案作为回应。 组成和功能:Agent 是大型语言模型(LLM)、记忆(Memory)、任务规划(Planning Skills)以及工具使用(Tool Use)的集合,例如在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天、机器人等领域发挥作用;而 ChatBot 相对功能较为单一。 处理能力和效率:像 Coze Agent 这样的多 Agent 模式采用分布式计算范式,将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体并行处理,从而提高系统的处理能力和效率。 参考文章: https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02
2024-09-04
kimi和chatGPT的区别
Kimi 和 ChatGPT 有以下一些区别: 1. 知识范围:两者都学习了大量的互联网公开知识,但对于个人或企业的私有知识进行问答的能力有限。 2. 知识准确性:由于学习的互联网知识良莠不齐,可能会影响对某些问题回答的准确性。 3. 功能特点: Kimi 是月之暗面公司推出的类似 ChatGPT 的大模型聊天机器人,支持超长的上下文,能输入长达 20 万字。 ChatGPT 相对而言在这方面可能有所不同。 kimi 没法生成图片,而智谱清言甚至能写 Python 代码并生成文字云。
2024-09-19
O1和以前的有什么区别?
O1 与以前的模型相比,有以下区别: 1. 在人类偏好测试中,文字生成方面人类更倾向于 4o 的回复,而在数据分析、编码和数学等大量推理类别中,O1preview 的回复更受评测人员青睐。 2. O1 的出色推理表现源自思维链技术,且此次的思维链相比在 4o 上有很大改进,例如通过强化学习,O1 学会了磨练思维链并改进策略、识别和纠正错误、分解棘手步骤、尝试不同方法等。 3. 作为早期模型,O1 还不具备使 ChatGPT 有用的一些功能,如浏览网页获取信息、上传文件和图像。但对于复杂推理任务是重大进步,代表了新的 AI 能力水平。 4. 在一些竞赛和基准测试中表现出色,如在 2024 美国数学奥林匹克竞赛(AIME)资格赛中跻身美国前 500 名学生之列,在竞争性编程问题(Codeforces)中 o1perview 拿到 62 个百分位,在物理、生物和化学问题的基准(GPQA)中 O1 与 O1perview 都超过了人类博士水平的准确性。
2024-09-16
AI 增量训练和模型微调的区别
AI 增量训练和模型微调存在以下区别: 目的:增量训练通常是为了持续更新模型以适应新的数据和任务,而模型微调主要是为了使模型在特定的小领域数据集上针对特定任务达到更好的性能。 范围:增量训练可能涉及对模型的较大范围的更新,而微调往往集中在较小范围的参数调整。 方式:增量训练可能会对全量的模型参数进行训练,而微调存在全量微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)两种技术路线,PEFT 只对部分模型参数进行训练,且目前在业界较为流行。 成本和效果:从成本和效果综合考虑,PEFT 是较好的微调方案。微调可以大幅提高模型在特定任务中的性能,但可能会使模型失去一些通用性。 数据使用:增量训练可能需要更多新的数据,而微调是在较小的、特定领域的数据集上进行。 如需了解更多关于微调的内容,可参考 OpenAI 官方微调教程:https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-09-13
ai和人的区别是什么
AI 和人的区别主要体现在以下几个方面: 1. 对于理解的方式:人类的理解基于丰富的生活经验、情感和直觉等,而 AI 则是通过对大量数据的学习和分析来模拟理解。 2. 学习过程:人类成为某个领域的顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,包括正规学校教育和面对面的学徒实践,获取的很多信息是书本未明确记载的。AI 则是通过研究大量标记过的数据点来学习。 3. 知识基础:如预医学生需要从化学和生物学基础学起,科学家也需多年基础学习和实践。而 AI 目前的学习方式相对单一,主要依赖大量数据和模型训练。 4. 生态位:AI 无论技术如何发展,其生态位仍是似人而非人的存在。 5. 处理复杂情况的直觉:人类通过长期学习和实践获得在复杂情况下确定最佳答案的直觉,而 AI 因当前学习方式和技术人员对待方式,在这方面面临更严重的挑战。 6. 专业知识培养:人类的专业知识培养有特定的发展路径,而 AI 可能会发展出专门针对特定任务设计的神经架构。
2024-09-13
chat GPT 4与chatgpt 4o有什么区别
ChatGPT 4 与 ChatGPT 4o 的区别主要体现在以下方面: 1. 知识更新时间:ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月,ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月,而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 付费版本存在差异。 3. 在各项任务中的表现:与 ChatGPT 相比,GPT4 展现出更强的泛化能力、跨领域的普适性和整合能力,在大量不同类型任务中达到或超越人类水平的表现。
2024-09-12
Kimi 和元宝和豆包和GPT的区别
Kimi 是 ChatGPT 的国产平替,具有不用科学上网、不用付费、支持实时联网、对长文理解较好、能一次搜索多个数据来源且无广告、能定向指定搜索源等特点。 智能体(Agent)是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网类似 APP 应用的概念。在做智能体创业的公司有很多,比如 C 端有社交方向,用户注册后先捏自己的智能体然后让其与他人的智能体聊天,真人再介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。B 端有帮助商家搭建智能体的公司。 字节的扣子(Coze)是字节推出的 AI 聊天机器人构建平台的国内版,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。 而 GPT 是一种知名的大型语言模型。 综上所述,Kimi、元宝(未提及相关信息)、扣子和 GPT 在功能、特点和应用场景等方面存在差异。
2024-09-11