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能否让飞书机器人发送消息给对话大模型,然后接收大模型发送回来的消息,再转发给飞书的联系人呢

Answer

您好,飞书机器人可以发送消息给对话大模型,并接收大模型发送回来的消息,然后转发给飞书的联系人。在实现这一过程中,可能需要进行以下步骤:

  1. 配置相关端口,允许外部设备通过指定端口访问服务器。
  2. 使用容器编排模板,一键部署复杂的应用环境。
  3. 定义辅助函数,如 getCompletion 函数和 generateResponse 函数,以便与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。
  4. 传入消息列表,其中包括系统消息、用户消息和助手消息,以进行对话。

如果您在操作过程中遇到问题,可以采取以下解决方式:

  1. 查阅官方文档和教程,获取详细的操作指南。
  2. 联系技术支持,寻求专业的帮助。
  3. 加入技术社群,向有经验的用户请教。
  4. 在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的建议。

同时,为了避免忘记操作步骤,您可以定期备份和监控,并将重要的操作步骤记录下来。希望这些信息对您有所帮助。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

安仔:不用黑魔法,小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人

1.宝塔面板提供了图形化的管理界面:操作简单直观,许多常见任务都可以通过点击按钮完成。2.丰富的在线资源:宝塔面板和Docker都有详细的官方文档和教程,您可以随时查阅。3.极简未来平台的支持:极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持,遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。4.社群和论坛:加入相关的技术社群或论坛,向有经验的用户请教,也是一个很好的学习途径。5.定期备份和监控:设置定期备份和监控,确保在出现问题时可以及时恢复。Q14:如果我之后遇到问题该怎么办?A14:如果遇到问题,可以采取以下几种方式来解决:1.查阅官方文档和教程:极简未来平台、宝塔面板和Docker都有详细的官方文档和教程,可以帮助解决大部分问题。2.联系技术支持:极简未来平台提供技术支持服务,可以联系平台的技术团队寻求帮助。3.加入技术社群:加入相关的技术社群,向有经验的用户请教,获取问题的解决方案。4.在线论坛和社区:在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的帮助和建议。Q15:我担心运维时间长了会忘记操作步骤,有什么建议吗?

安仔:不用黑魔法,小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人

A4:放行端口就是允许外部设备通过指定的端口访问您的服务器。就像给邮筒加一个标志,允许其他人通过这个邮筒收发邮件。通过放行特定端口(例如8888端口),您可以通过网络访问宝塔面板,管理和配置服务器上的各种服务。Q5:容器编排模板是做什么用的?A5:容器编排模板是一种配置文件,定义了如何在Docker中部署和管理多个容器。通过编排模板,您可以一键部署复杂的应用环境,而不需要手动配置每个容器的细节。本文中,我们通过容器编排模板配置了COW组件,使其能够与微信和极简未来平台进行交互。Q6:为什么需要使用Docker部署COW组件?A6:Docker提供了一种隔离的运行环境,可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过Docker部署COW组件,可以简化安装和配置过程,确保每次部署的环境一致,并且容易管理和维护。Q7:为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复?A7:配置多个前缀(如“bot”、“@bot”)可以确保只有在特定情况下机器人才会回复,避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。Q8:如果遇到扫码登录失败怎么办?

8.打造聊天机器人

下一步,我们将定义两个辅助函数。第一个是我们在所有视频中都使用的getCompletion函数。但是,如果你仔细看一下,我们给出了一个提示,但实际上在函数内部,我们是将这个提示放置到类似用户消息的消息中。这是因为ChatGPT模型是一个聊天模型,意味着它被训练成将一系列消息作为输入,然后返回一个由模型生成的消息作为输出。因此,用户消息是输入,而助手消息是输出。第二个辅助函数是generateResponse。这个函数将接受一个用户消息,并生成一个ChatGPT模型生成的相应助手消息。通过这两个函数,我们能够与AIGPT模型进行交互并生成对话。在这个视频中,我们将使用一个不同的辅助函数,而不是像以前一样输入一个单独的提示并获取一个完成结果。我们将传入一个消息列表,这些消息可以来自于不同的角色,我将为您描述一下。以下是一个消息列表的示例。第一条消息是系统消息,用于提供整体指示,然后在此消息之后,我们有用户和助手之间的对话。这个对话可以持续进行下去。如果您曾使用ChatGPT的Web界面,则您的消息是用户消息,而ChatGPT的消息是助手消息。系统消息有助于设置助手的行为和角色,并作为对话的高级指令。

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我打算用windsurf、coze、飞书多维表格来搭建自动流程,重新为我推荐相关学习内容
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2025-02-26
关于飞书表格和deepseek联动的设计
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基于trae平台如何与飞书联动
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2025-02-25
AGI网站和飞书知识库有什么区别
AGI 网站和飞书知识库存在以下区别: 1. 功能方面: AGI 网站提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、呈现知识库精选内容等功能。 飞书知识库则更像是一个知识的存储和分享平台,包含 AI 工具的说明书、经验分享、实用秘籍等。 2. 使用方式: AGI 网站可以通过在网站首页直接输入问题得到回答,也可以加入飞书群@机器人。 飞书知识库通过点击飞书链接进入。 3. 内容呈现: AGI 网站的界面有左边的导航栏、上面的搜索框和中间的内容区。 飞书知识库的内容呈现方式类似于藏宝图。 总之,AGI 网站和飞书知识库各自独立但又相互关联,都是为了帮助用户更好地学习和获取 AI 相关知识。
2025-02-25
我有什么方法,能够让ai帮我分析我有几篇飞书文档的内容,然后行程一个分享的提纲
目前让 AI 直接分析您的多篇飞书文档内容并形成分享提纲可能具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法: 1. 首先,将飞书文档中的关键内容提取出来,整理成较为清晰的文本格式。 2. 然后,使用具有文本分析能力的 AI 工具,如某些自然语言处理模型,输入整理后的文本,让其帮助您总结主要观点和关键信息。 3. 您还可以向 AI 提供一些关于分享提纲的格式和重点要求的提示,以便它能生成更符合您需求的提纲。 需要注意的是,AI 的分析结果可能需要您进一步的审查和调整,以确保准确性和完整性。
2025-02-24
deepseek如何整合在飞书中
DeepSeek 整合在飞书中的相关信息如下: 2 月 19 日:《DeepSeek 最新论文科普解读:NSA,物美价廉的超长上下文方案》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”(NSA),一种高效的超长上下文方案,显著提升模型性能。《输入观点一键生成文案短视频》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流,通过集成 DeepSeek R1 模型等技术,用户可通过表单输入主题观点自动生成短视频并推送至飞书消息。 2 月 10 日:《最好的致敬是学习:DeepSeekR1 赏析》专为非技术人群设计,介绍了 R1 和 V3 的技术亮点等。《DeepSeek 创新源于芯片封锁,Anthropic 或成最大输家;美国不是通过创新竞争,而是通过封锁竞争》探讨了 DeepSeek 的崛起及相关情况。《喂饭级教程:飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率的方法。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法:2 月 14 日 8 点有直播,直播结束可看回放。学习文档有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》。模板可在复制。创建账号时普通账号需自行升级或注册专业号。创建智能体时点击创建先完成一个智能体的创建。若已创建好推理点,可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型。测试可用后直接发布,注意发布到公共空间时他人使用 API 会消耗 Token,可设置为仅自己使用。若想搭建联网及复杂的工作流,可看《韦恩:被困在离线孤岛?DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了!!不卡顿!!》。
2025-02-23
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,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。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
如何实现定时通过用一个指定的豆包智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,
要实现定时通过指定的智能体给微信好友发送自定义语音消息,您可以参考以下步骤: 1. 找到相关设置中的高级下开场白,点击展开,填写开场白文案和开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议,在 Bot 回复后,根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择,让智能体不仅会写,还能通过语音交流。 4. 点击“发布”,选择发布平台,如微信客服。 5. 提前准备一个闲置的微信,因为这种方法是非官方接口,有可能微信号会受到官方限制。 6. 点击容器,查看运行的服务,接口文档中可能启动了两个服务。 7. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,用提前预备好的微信进行扫码。 8. 手动刷新界面验证是否成功,点击“刷新日志”,若显示“WeChat login success”,则微信登录成功。 9. 为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 10. 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话进行效果测试,训练的数据越好,对话效果越好。
2025-01-26
我想实现定时通过用我的声音生成的智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,如何实现, 并且帮我做出能实现这个功能的工具
目前暂时没有直接能实现您这个需求的现成工具。但要实现这个功能,可能需要以下步骤: 1. 声音采集与处理:首先需要采集您的声音,并进行处理和特征提取,以便后续生成语音。 2. 智能体开发:利用相关技术开发能够模拟您声音的智能体。 3. 微信接口对接:由于微信的接口限制和安全策略,直接对接微信发送消息可能存在困难,需要寻找合法合规的途径。 4. 定时任务设置:通过编程实现定时发送的功能。 这是一个较为复杂的综合性项目,可能需要涉及语音处理、人工智能、软件开发等多方面的知识和技术。
2025-01-26
一次向多个大模型发送消息
以下是关于您提到的向多个大模型发送消息的相关信息: 在认识大模型 Embedding 技术加实战方面: Embedding 在大模型中的价值体现在增强 GPT 的能力,其过程包括搜索内部知识库、检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并提问。 具体操作步骤包括准备搜索数据(仅一次),如搜集数据、切块、嵌入、存储;以及搜索(每次查询一次)和提问(每次查询一次)。 Embedding 共有搜索(结果按相关性排名)、聚类(文本字符串按相似性分组)、建议(包含相关文本字符串的项目)、异常检测(识别离群值)、多样性测量(分析相似性分布)、分类(按标签分类)等作用。 在熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤方面: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 有更适合小白的使用教程,可实现打造自己的 ChatBot(包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道,此实现思路需接入大模型 API(单独付费),且微信端使用有封号危险,不建议主力微信号接入。 要依法合规使用,注意甄别大模型生成的内容,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 等;多消息类型,如文本、语音、图片,以及基于自有知识库的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 方式。
2024-10-12
智能发送邮件呢
以下是关于智能发送邮件的相关信息: 开发:GPT 智能客服部署 账号搭建 配置 Action,关联第三方 API:Action 是 GPT agent 对接第三方 API 方式,使用自然语言对接,0 编程。Zapier 是一个第三方 API hub。创建 Action,使用 Zapier 关联 Gmail API,实现人工服务邮箱联系。GPT 聊天中,用户提及“send mail”(需区分大小写)就会触发动作。Action 是 Zapier 通过 Gmail 发送邮件给客服团队。GPT 会归纳整理邮件的内容。 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。易于使用,支持多种平台,适用于多种语言。网站:https://www.grammarly.com/ Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句。界面简洁,重点突出,适用于改善写作风格和简洁性。网站:http://www.hemingwayapp.com/ ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议。功能强大,支持多种平台和集成,特别适合专业写作者。网站:https://prowritingaid.com/ Writesonic:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等。生成速度快,适合需要快速创作和灵感的用户。网站:https://writesonic.com/ Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助用户提高邮件打开率和回复率。 GPTs 与 Zapier 实战案例:智能邮件分类与回复 假设您是一家公司的客服代表或独立开发者,每天收到大量客户邮件,包括咨询、投诉、反馈等多种类型。手动处理既费时又易出错。可以实现一个自动化工具流,根据邮件内容自动分类(如投诉、感谢信等),并生成合适回复内容,再发送给对应发件人。之前有关于 Zapier 和 GPTs 结合的具体操作步骤,请移步文档:【实战】效率神器:ChatGPT 和 Zapier 实现自动化!
2024-09-06
中国大模型与世界差距
目前中国大模型与世界仍存在差距,但也有了显著进步。 在 2023 年度中文大模型基准测评中,国外的 GPT4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,国内最好的模型文心一言 4.0(API)总分 79.02 分,与 GPT4 Turbo 有 11.61 分的差距,与 GPT4(网页)有 4.9 分的差距。国外模型平均成绩为 69.42 分,国内模型平均成绩为 65.95 分,差距在 4 分左右。 不过,过去 1 年国内大模型进步明显,综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个,如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 等都有较好表现。在专业与技能方面,GPT4 Turbo 领先幅度较大,但国内的文心一言 4.0 表现不俗。总体来看,国内第一梯队大模型与国外最好模型在专业与知识能力上仍有较大距离,但差距正在不断缩小。 另外,国内开源模型在中文上表现优于国外开源模型。从国内 TOP19 大模型的数量来看,创业公司和大厂的占比几乎持平。
2025-02-27
如何用AI建立金融模型
以下是关于如何用 AI 建立金融模型的相关内容: 金融服务公司拥有大量历史金融数据,可利用这些数据微调大型语言模型或从零开始训练模型,从而迅速回答各类金融问题。例如,经过特定数据训练的模型能回答产品相关问题或识别洗钱交易。金融服务行业准备借助生成式人工智能实现五个目标:个性化消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告。 在现有企业与初创公司的竞争中,现有企业因拥有专有金融数据访问权限在使用 AI 推出新产品和改进运营时有初始优势,但受准确性和隐私高标准限制;新进入者最初可能用公开金融数据训练模型,随后会生成自己的数据并以 AI 作为新产品分销突破口。 以摩根大通为例,其模型显示美联储鹰鸽派评分变化对加息可能性的影响。摩根大通通过与大学和国际合作培育生态系统,采用开源合作推动知识产权发展。政策制定者和主要国际机构可融合不同模型等投入制定预测,人工智能能处理大量数据集完善经济和货币预测,为政策决策提供信息。摩根大通已任命专人领导新的数据和分析部门,有众多数据管理人员、科学家和工程师专注于相关工作,人工智能已在多方面为公司增加巨大价值。 需要注意的是,生成式 AI 在金融领域的输出有局限性,尤其在需要判断或精确答案的领域,目前不能完全依赖其准确性,至少需要人工审查。新进入者和现有参与者在将生成式 AI 用于金融服务时面临两个主要挑战:一是使用金融数据训练模型,新进入者可能先使用公开数据再用自身收集的数据,现有参与者可利用专有数据但往往过于保守,新进入者可能有竞争优势;二是模型输出准确性,金融问题答案影响重大,不能产生错误,一开始人类常作为最终验证环节。生成式 AI 对金融服务公司是巨大变革,现有参与者和初创公司将争夺关键挑战的掌控权,最终受益的是未来金融服务的消费者。
2025-02-27
豆包如何切换deepseekR1大模型
要切换到 DeepseekR1 大模型,您可以参考以下步骤: 1. 对于新闻播报自动化工作流: 首先,输入新闻链接,系统会自动提取核心内容。添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片。 接着,利用调整图片的节点,将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 然后,使用链接读取节点提取文字内容,并在提取链接后面接上一个大模型节点,使用 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。 注意,DeepseekR1 基础版本限额使用,可在专业版手动接入。手动接入时,先点击 https://www.volcengine.com/experience/ark?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=A6NPZ83H 领取 375 万 R1 模型的 tokens(手机用户可扫描二维码),再到 https://www.volcengine.com/,根据相关截图自行接入推理点。为了后续批处理,需将输出格式设置为 Array<String>格式。 2. 对于飞书多维表格相关操作: 可参考教程“”。 例如,在制作【AI 书单】时,可把图书的封面图复制到多维表格里,AI 能自动识别【书名和作者】;用字段捷径【AI 搜索】找到豆瓣评分;用字段捷径【自定义 AI 自动填充】识别图书的内容概述、适用人群、推荐理由;用【信息提取】分别把主题、核心观点、故事梗概、适用人群、推荐理由提取出来。
2025-02-27
深度学习ai模型有哪些
以下是一些常见的深度学习 AI 模型: 1. 生成式 AI:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 2. LLM(大语言模型):例如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解,如上下文理解、情感分析、文本分类等,但不太擅长文本生成。 3. Transformer 模型:2017 年 6 月由谷歌团队提出,完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法,其中的神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习等。在机器学习中,包括监督学习(有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。而 AI 即人工智能,机器学习是其重要组成部分。
2025-02-27
你好,我想用ai将一张图片形式的数字表格转换成excel,应该使用哪款模型?
很抱歉,上述提供的内容中没有直接提及将图片形式的数字表格转换成 Excel 可用的具体模型。但您可以尝试以下几种常见的方法和工具: 1. 一些 OCR(光学字符识别)软件,如 ABBYY FineReader、Adobe Acrobat Pro 等,它们通常具有将图片中的表格转换为可编辑文本的功能,然后您可以将其粘贴到 Excel 中进行整理。 2. 在线 OCR 服务,例如百度 OCR、腾讯 OCR 等,操作相对便捷。 3. 某些专门用于表格处理的 AI 工具,您可以通过在相关的技术论坛、社区或专业的软件评价网站上进一步搜索和了解。
2025-02-26
大模型输出和节点输出配置不匹配怎么解决
当大模型输出和节点输出配置不匹配时,您可以参考以下要点来解决: 1. 输入与输出的变量名称可自定义,按照自身习惯设定,以便识别字段含义。 2. 输入方面,因为取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}},所以可直接选择引用。 3. 在提示词区域,由于需要 LLM 根据输入信息处理,所以需要两个双花括号,写明使用的输入项参数名,如{{input}}。 4. 输出方面,有几项子内容需要生成,就设置几项: 为了让大模型理解最终输出的形式要求,需要在用户提示词最后,添加输出格式段落,描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意,变量名称、对应的输出内容、输出格式一定要前后完全一致,否则会输出失败,这一点很容易踩坑。 另外,虽然可以用大模型来实现变量类型的转换,比如选择“豆包·工具调用”,在大模型的高级设置中尽量把随机性调到最低,使其更严格遵循提示词。匹配好输入输出的名称与类型,提示词中注意用{{}}引用输入变量。但大模型节点效果不稳定,运行速度相对较慢,还可能带来额外花费。尤其当输出类型为 String 时,大模型容易画蛇添足地加上一些说明性文字,即使优化提示词去限制,也不一定每次都能限制住。一旦出现偏差,哪怕只是多一个字符,下游节点就可能无法正常运行,且对此调整手段有限。所以如果没有“代码恐惧症”,建议使用代码节点来实现。
2025-02-26