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Cow好像接不上coze 的数据库，在coze 上能正常使用，到cow上就无法获取信息

回答

以下是关于 Cow 接不上 coze 数据库的可能解决方法：

  1. 服务器设置方面：
    • 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。
    • 备注说明版和无备注干净版的操作有所不同。
    • 将编译好的内容复制进来。
    • 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。
  2. 直接调用大模型方面：
    • 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwen-max”模型为例，在/root/chatgpt-on-wechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。获取 key 的方式有视频教程和图文教程。注意需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明没有实名认证，可点击去实名认证，或查看自己是否已认证。
  3. 安装并接入 cow 方面：
    • 回到宝塔，打开【终端】。
    • 依次粘贴并回车：cd /root ；git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat 。出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次。
    • 继续依次输入：cd chatgpt-on-wechat/ ；pip install -r requirements.txt ；pip install -r requirements-optional.txt 。
    • 到“文件”菜单中执行，点击文件-找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgpt-on-wechat 文件夹，并进入。
    • 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。
    • 粘贴并回车：cp config-template.json config.json ，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。删除文件里的所有代码，复制提供的代码粘贴到文件里。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【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

chatgpt-on-wechat（简称CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择GPT3.5/GPT4.0/GPT4o/Claude/Gemini/ChatGLM/月之暗面/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业AI应用。点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮备注说明版此处借用“程序员安仔”封装的代码，以资感谢~无备注干净版将上面编译好的内容复制进来在“容器编排”中“添加容器编排”选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。说人话总结：现在只是个伏地魔，没有载体，需要找个微信号附着一下。

「第一天」COW项目：千问模型、百炼应用接入教程

百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/1、当我们在COW中，去直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改key和model即可。以调用“qwen-max”模型为例，在/root/chatgpt-on-wechat/文件夹下，打开config.json文件：需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。那么如何去获取key呢：视频教程：图文教程：以下是参考配置：示意图：注意：需要“实名认证”后，这些key才可以正常使用，如果对话出现“ Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明你没有实名认证，点击去[实名认证](https://account.console.aliyun.com/v2?spm=5176.28508143.J_4VYgf18xNlTAyFFbOuOQe.13.38a9154amP8978#/authc/types)，或查看自己是否已认证。

张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW带有知识库的机器人完整教程

1、回到宝塔，打开【终端】继续，一行一行依次粘贴，依次回车：cd /root2、这个注意一定要粘贴完整，这里容易粘贴不全。git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat3、出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次4、继续一行一行，依次输入：cd chatgpt-on-wechat/pip install -r requirements.txt5、等待执行完成，如上图后，继续粘贴：pip install -r requirements-optional.txt6、上边的都执行完成后。现在我们到“文件”菜单中去执行，点击文件-找到root，进入root文件夹,找到chatgpt-on-wechat文件夹，并进入。7、点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）8、粘贴进入，点击回车。点击后，关闭此弹窗。cp config-template.json config.json9、刷新页面。在当前目录下，找到config.json文件。如下图：10、双击这个文件，我画红框的地方是需要修改的地方。*因为这个地方对格式和符合要求比较严格，如果是小白，建议你直接复制我下方的配置。11、删除上图文件里的所有代码。复制下边的代码，粘贴到文件里。

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
微信机器人 cow
以下是在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目的详细步骤： 1. 安装环境： 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 python 和 pip。 如果没有 python 和 pip，先进行 python 的安装。 2. 部署项目： 下载 COW 机器人项目，解压缩。 解压后，打开 COW 文件夹。 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 在 Powershell 窗口中，粘贴进入： pip install r requirements.txt 等待执行完成后，继续粘贴：pip install r requirementsoptional.txt 上边的都执行完成后，关闭窗口。在当前目录下，找到 configtemplate.json 文件。 新生成的便是配置文件，右键使用记事本打开这个文件，修改画红框的地方。 删除新文件里的所有代码，复制提供的代码，粘贴到文件里，并在第 4 行把一开始注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里，修改完之后，点击保存，关闭文件。 保存上述文件，然后在当前文件下，找到 plugins/godcmd 文件夹，复制 config.json.template 重命名为 config.json。 双击 config.json，进入后，设置下 password 和 admin_users，点击保存后关闭。 重新回到 chatgptonwechat/这个文件路径下，空白处右键，打开 Powershell 里复制粘贴进入：python app.py，然后将会弹出二维码，扫码登录即可。 注意事项： 1. 程序将在您的电脑本地运行，假如您关掉了窗口，那么进程也就结束。所以，如果想让 AI 持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。 2. 如果发现突然不管用了，可以点击一下窗口，然后点一下空格。因为在选中状态下，powershell 窗口是不继续执行的。 3. 其他操作与服务器部署的操作一致。 4. 参加机器人比赛的，可以参考其他教程，自行更改配置。
2024-09-02
Cow好像接不上coze 的数据库，在coze 上能正常使用，到cow上就无法获取信息
以下是关于 Cow 接不上 coze 数据库的可能解决方法： 1. 服务器设置方面： 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版和无备注干净版的操作有所不同。 将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。 2. 直接调用大模型方面： 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。获取 key 的方式有视频教程和图文教程。注意需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明没有实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 3. 安装并接入 cow 方面： 回到宝塔，打开【终端】。 依次粘贴并回车：cd /root ；git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 。出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次。 继续依次输入：cd chatgptonwechat/ ；pip install r requirements.txt ；pip install r requirementsoptional.txt 。 到“文件”菜单中执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。 粘贴并回车：cp configtemplate.json config.json ，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。删除文件里的所有代码，复制提供的代码粘贴到文件里。
2024-08-13
知识库里有没有阿里云部署cow教程
以下是阿里云部署 cow 的完整教程： 一、注册云服务器和获取模型 key 1. 刚才在这里保存的“外网面板地址”，点击打开。 2. 输入账号密码，即上图中的 username、password。 3. 第一次进入会让您绑定一下，点击免费注册，注册完成后，返回此页，登录账号。 4. 首次会有个推荐安装，只安装第一个即可。其他的取消勾选。 5. 点击“终端”，会让您关联，点击关闭就好。 七、安装并接入 cow 1. 回到宝塔，打开【终端】 继续，一行一行依次粘贴，依次回车： cd /root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 这个注意一定要粘贴完整，这里容易粘贴不全。 出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次。 继续一行一行，依次输入： cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt 等待执行完成，如上图后，继续粘贴： pip install r requirementsoptional.txt 上边的都执行完成后。 现在我们到“文件”菜单中去执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹,找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑） 粘贴进入，点击回车。点击后，关闭此弹窗。 cp configtemplate.json config.json 刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。 双击这个文件，找到第 4、5 行，把刚才 FastGPT 里拿到 API 和 key，根据要求粘贴到双引号里。这也是您唯一需要修改的地方。修改完之后，点击保存，关闭文件。 依然在当前文件，【终端】里进行，依次复制粘贴进入： cd plugins/godcmd cp config.json.template config.json 操作完成后，退出窗口，刷新一下。进入/root/chatgptonwechat/plugins/godcmd， 下边是依次进入窗口的路径， 双击 config.json，进入后，设置下您的 password 和 admin_users，可以设置为和我一样的，后边再改，点击保存后关闭。 重新回到/root/chatgptonwechat/这个文件路径下，点击终端，继续依次粘贴： touch nohup.out nohup python3 app.py & tail f nohup.out 使用微信扫码（建议使用小号）。完成
2024-07-19