coze的api流式输出的python代码怎么写

以下是一些能生成 SQL 语句并提供 API 调用的 AI 模型或工具的相关信息： OpenAI 的 GPT 系列模型，如 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 ，可以通过函数调用及其他 API 更新，让开发人员向模型描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。但需要注意的是，为了让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。 在使用代码执行来进行更精确的计算或调用外部 API 时，不能依赖模型自行准确地执行算术或长计算。可以指示模型编写和运行代码，例如将代码放入三重反引号中。生成输出后，可以提取并运行代码。同时，模型在正确使用 API 的指导下，可以编写使用 API 的代码，但需要通过提供 API 文档或代码示例进行指导。 但需要注意的是，执行模型生成的代码存在安全风险，建议在安全的沙箱环境中运行代码，避免潜在危害。

以下是一个可以根据宠物照片生成数字宠物并具有简单活动的工具/模型/API： 出门问问 Mobvoi 的照片数字人工作流及语音合成（TTS）API。 出门问问是一家以生成式 AI 和语音交互为核心的人工智能公司，为全球多个国家提供面向创作者的 AIGC 工具、AI 政企服务，以及 AI 智能硬件。致力于打造国际领先的通用大模型，通过 AI 技术、产品及商业化三位一体发展，致力成为全球 AI CoPilot 的引领者。 在 ComfyUI 全球领导力峰会上，特意搭建了数字人 workflow（照片数字人驱动），仅需上传一张照片，输入一段文字或者上传一段音频，就可以生成短视频让“照片开口说话”。本次活动特意提供了免费 api 额度及操作指南给大家进行体验。以下是一些不同风格的照片驱动效果展示：

OpenAPI 的使用方式如下： OpenAI 的文本嵌入： 概述：文本嵌入衡量文本字符串的相关性，常用于搜索、聚类、推荐、异常检测、多样性测量、分类等。嵌入是浮点数的向量，两个向量之间的距离衡量相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。访问定价页面了解嵌入定价，请求按输入中的 Token 数量计费。 如何获得嵌入：将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID（例如，textembeddingada002）一起发送到嵌入 API 端点，响应将包含一个嵌入，可提取、保存和使用。在中可查看更多 Python 代码示例。 OneAPI 的配置： 访问 OneAPI 的地址为：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意。 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中，点击确认。 点击【令牌】【添加新令牌】。 名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 点击【令牌】，复制出现的 key。

以下是关于黏土风格的相关信息： Lora 下载地址： CLAYMATE 黏土 lora：https://civitai.com/models/208168?modelVersionId=236248 ，lora 触发词 claymation 。 迪福森博士的黏土动画风格：lora 触发词 madeofclay ，https://civitai.com/models/181962/doctordiffusionsclaymationstylelora 。 Clay style：https://civitai.com/models/121119/claystyle 。 Clay world：https://liblibaionline.vibrou.com/web/model/b8053c33f4834062808a0f4504a112b8/2024050717150952860830009.safetensors?attname=%E7%B2%98%E5%9C%9F%E4%B8%96%E7%95%8CSD1.5_v1.5.safetensors ，提示词写 Clay world，lora 权重 0.5 0.8，重绘幅度 0.3 0.5，大模型自己挑一个。 大模型下载地址： 迪士尼真实卡通混合：https://civitai.com/models/212426/disneyrealcartoonmix ，模型触发词：modisn disney, modisn disney style 。也可以选择不同的模型测试比如：Playground AI's Playground v2.5 1024px ，https://civitai.com/models/325263/playgroundaisplaygroundv251024px 。 基于 AI 的图像玩法中，黏土风格的图片基于 SD 实现可以用这两个 Lora 搭配好一点的 3D SDXL 模型实现。 关键词示例： 一只橘猫：Op art portrait An orange cat 。 粘土风格（图标）：Tiny cute isometric（等距）+（物体）+maxemoji，soft lightingsoft pastel colors+3Dicon+clay+blender 3d+名人画风（或者背景颜色） 。 等距粘土物体：等距+物体+maxemoji，soft lightingsoft pastel colors/pastel background+3Dicon+clay+blender 3d+背景颜色 。 人偶：yasuko blythe dolls（安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称）+灯光/颜色/背景/材质+clay（粘土）+style Yoshitomo Nara（良奈吉友画风/或者其他名人风格） 。 例子：Tiny cute isometric coffee shop，maxemoji，soft lightingsoft pastel colors，3Dicon，clay，blender 3d，Blue background ，翻译：可爱的等距咖啡店，表情符号，柔和的灯光柔和的粉彩，3D 图标，粘土，blender 3d，蓝色背景 。 例子：yasuko blythe dolls，pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d，Yoshitomo Nara ，翻译：安子布利娃娃，柔和的背景，柔和的灯光，柔和的色彩，3d 图标粘土渲染，blender 3d，风格吉友奈良 。 例子：BallJointed Doll，pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d，Yoshitomo Nara ，翻译：BJD 娃娃，柔和的背景，柔和的灯光，柔和的色彩，3d 图标粘土渲染，blender 3d，吉友奈良 。

以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息： 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到，对于识别印刷体图片，会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限，而神经网络专门处理未知规则的情况，在图片识别中具有优势。 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程，提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照，AI 会自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如，图片转成文本时，大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。

以下是快速创建调用 API 应用的步骤： 1. 了解请求的组成部分： Body：用于传递请求主体，GET 方法中通常不使用。 Path：定义请求路径，GET 方法中可编码参数在其中。 Query：定义请求查询部分，是 GET 方法常用的参数传递方式。 Header：定义 HTTP 请求头信息，通常不用于传递参数。 2. 配置输出参数： 在配置输出参数界面，可自动解析或手动新增参数。 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。 对于 Object 类型参数，可添加子项。 3. 调试与校验： 在调试与校验界面填写输入参数并运行。 查看输出结果，Request 为输入传参，Response 为返回值。 4. 发布：在插件详情页右上角点击发布。 以创建调用 themoviedb.org API 应用为例： 注册并申请 API KEY：前往 themoviedb.org 注册，依次点击右上角头像 账户设置 API 请求 API 密钥 click here，选择 Developer 开发者，填写相关信息并提交，获取 API 读访问令牌备用。 构建 GPT：新创建 GPT，设置名字和描述，添加 Instructions 内容，并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。

以下是关于 Coze 的相关资源： 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） 学习资源： 此外，字节对 Coze 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 这个产品部署了国内版和海外版两个站点。 AI Agent 的开发流程中，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）。

以下是关于 Coze 教学的相关内容： 一泽 Eze 提供了万字实践教程，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跟学，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，可视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能按模板生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 设计到落地的全过程思路、10 多项常用的 Coze 工作流配置细节、常见问题与解决方法。适合玩过 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。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。 7 颗扣子 coze 的搭建有相关视频教程，包括： 第一颗扣子野菩萨出品：2 分钟解锁超野速度的图像流 bot 创建过程，献上野菩萨的明信片，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384556560263020583 。 第二颗扣子Stuart：2 分钟教您制作炉石卡牌，链接：https://www.coze.cn/s/i68g8bLY/ ，原理拆解： 。 第三颗扣子陈慧凌：2 分钟做毛毡效果，链接：https://www.coze.cn/s/i65gDW2Y/ 。 第四颗扣子银海：银河照相馆，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384885149625761801 。 第五颗扣子Speed 团队：Speed 团队菜品秀秀，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384434376446148618 ，原理拆解： 。

使用 Coze 分析财报并生成图表的实现过程如下： 1. 工作流中的数据解析：用户上传 Excel 后，在工作流中获取 Excel 链接，通过插件下载并读取其中的数据。 最初尝试将解析出的 Excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，利用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案，但大模型计算能力差，常出现计算错误。 改为将 Excel 转换为数据表，使用大模型把用户问题转换为 SQL，准确率很高。 由于 Coze 不能动态创建表，自行编写服务，在动作流中调用，根据 Excel 的 URL 动态创建表并插入数据，将表名存到 Coze 数据库，以便后续根据表名动态执行 SQL 获取数据。 2. 报表生成： 根据数据库表字段信息，使用大模型为用户生成 3 个推荐报表，包含标题、描述、查询 SQL，限制每次查询数据为 100 条。 拿到 SQL 后，使用插件动态执行查询数据，再根据标题和数据使用大模型转换为绘制 Echarts 图表的参数。 绘制图表，官方插件生成的图表较模糊，自行编写插件提高清晰度，并将图片放大三倍。 3. 其他相关操作： 查看大图时，把多张图片合成一张，图像流不支持合成图片，自行编写插件实现。 图表生成成功后，将图表链接存到数据库，为查看报表做准备。 大模型生成的 SQL 有时出错，可将报错信息和 SQL 传给大模型修复后重新执行，大模型生成的非标准 JSON 也可用此方案修复。 查看报表时，从数据库中查询图表链接，调用合并图片插件将几张图表合并成一张大图。 删除图表根据用户输入的标题从数据库中删除。 添加图表与前面解析 Excel 数据生成报表流程类似，用户输入标题后生成查询 SQL，后续步骤相同。

以下是使用 Coze 搭建智能体的步骤： 1. 进入 Coze 官网（https://www.coze.cn/home）。 2. 点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 3. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 4. 了解编辑视图与功能，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展智能体的能力边界。如思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如中文翻译、英文大纲、单词注释等。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 5. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 6. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，完成工作流框架的搭建。 对于图像工作流： 1. 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 2. 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，即提示词对效果图的影响度；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 3. 按照构架配置工作流，调试工作流效果，调试毛坯房测试用例（https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg）。 4. 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 5. 设定人设和回复逻辑，然后点击右上角发布。

要给 Coze 中自创的智能体设置权限，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 给令牌起一个名字。 为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间，可以是个人空间、也可以选择团队空间。 勾选所有权限。 保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 2. Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，点击对应的机器人进入机器人编辑界面，在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：点击右上角发布，会发现多了一个 Bot as API，勾选 Bot as API，确定应用已经成功授权 Bot as API。 3. 服务器设置： 购买云服务器：推荐使用腾讯云服务器，新用户专享 28 元/年一台云服务器，如果售罄可以购买 82 元/年的，购买选项中选择宝塔 Linux 面板 8.1.0 腾讯云专享。 云服务器设置密码：选择暂不需要教学场景，点击宝塔 Linux 面板，通过远程登录的密码/密钥登录的重置密码来初始化密码，设置好密码并妥善保存。 获取宝塔 Linux 地址：点击控制面板中的应用信息的管理应用，获取宝塔应用有两种方法。第一种是在浏览器中直接输入；第二种是在复制完“sudo /etc/init.d/bt default”，然后点击后面的登录按钮，输入密码后，将刚刚复制的内容粘贴到提示符后，然后点击回车。系统会反馈外网面板地址和内网面板的地址，主要使用外网面板地址。此时还不能直接打开面板地址，需要在防火墙中设置外网可以使用 8888 端口。 设置宝塔的密码：登录宝塔 Linux 面板，输入在对话框中输入修改密码编号 5，然后输入新的密码，系统会返回新的用户名和密码，用户名和密码要妥善保存。 此外，在部署完成后，您还可以： 1. 使用飞书·稍后读助手： 得益于飞书 app 的多平台支持，您可以电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话。 直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话。 如果还选择了部署到微信服务号、订阅号，也可以通过这些渠道调用 bot。 2. 设置稍后读存储地址： 首次使用，请按以下步骤设置您的稍后读存储位置： 访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 您还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”，来更换飞书多维表格链接，调整您的稍后读存储位置。 3. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接。如果是第一次使用，会要求授权共享数据，授权通过后，再次输入需要收藏的页面链接，即可完成收藏。 4. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。

关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题，以下是相关的信息和可能的解决办法： 图片生成方面：理想生成图片只实现了一次，其他几次生成文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，无互动趣味性，增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式，微信不支持 markdown 格式，可在 github 上搜索 nicecoze 插件，基于 cow，把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面：Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式，所以采用 3.5 的，但依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面：Coze 加入了插件 Data Analysia（数据分析）、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣，和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面：在外层 bot 进行运行时容易出现报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因，不要急着怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队，希望能加紧优化。

以下是一些优化 prompt 以完成程序的建议： 1. 对于算术推理相关的程序，若思维链（及生成的方程式）存在正确但模型执行算术运算错误的情况，可添加一个 Python 程序作为外部计算器（使用 Python 的 eval 函数）处理生成的思维链中的所有方程式。当思维链中包含多个方程式时，通过字符串匹配将外部计算器的结果从一个方程式传递到下一个方程式，以提高思维链提示在大多数任务上的性能。 2. 在涉及迷宫生成的程序中，若生成的迷宫存在边未封好等问题，可调整提示词。若对复杂度不满意，也可提出并进行调整。 3. 在涉及图像生成的程序中，对于提示词编写，应遵循不改变梗图、虚构角色起源、未出现人物等的原则，保持原始提示的意图并优先保证质量。不创建任何具有冒犯性的图像。对于可能存在偏见的场景，确保如性别和种族等关键特征以无偏见的方式指定。对于包含特定人物或名人的提示词，需进行适当修改，以通用描述替代，除非其作为图像中的文本出现。提示词应详细、客观地描述图像的每个部分，思考描述的最终目标并进行推断以生成满意的图像。

以下是一些用 Python 编写的与 AI 相关的内容： 1. 对于 AI 的基础学习，您需要了解以下方面： 背景知识：包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 算法和模型：监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 评估和调优：了解如何评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等），以及如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础：理解神经网络的基本结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）和常用的激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 2. 如果您想在 Python 中安装 FittenAI 编程助手： 首先需要安装 Python 的运行环境，具体可参考 。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace 。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。 其功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code –开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code 生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code –编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换）、自动生成注释（Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释，通过分析代码逻辑和结构，为代码提供清晰易懂的解释和文档）。 3. 若希望更深入地学习 Python 和 AI，至少要熟悉以下 Python 基础内容： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流：学习条件语句和循环语句来控制程序执行流程。 函数：包括定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常以及如何使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学习文件读写和文件与路径操作。

以下是使用 Python 实现将字符串'python'中的各个字符以 ASCII 值的形式单独输出的代码： ```python s = 'python' i = 0 while i < len: print i += 1 ```

以下是一些简单、便捷的 Python 编程 IDE： 1. Wing Python IDE Pro：由 Wingware 开发，专为 Python 编程设计，集成了代码编辑、导航和调试功能，具备智能自动补全、代码重构、多选功能和代码片段工具，使编程更轻松高效。价格：年度许可证起价 179 美元/月。 2. Smol Developer：开源的 AI 开发助手，可根据产品需求生成完整的代码库，具有简单、安全、易于理解的代码结构，同时具备高度灵活性和定制性。价格：开源项目，遵循 MIT 许可证。 3. Cody：Sourcegraph 的 AI 工具，能理解整个代码库，解答问题并编写代码，还能详细解释代码，定位特定组件，并提出修复建议。可通过 VS Code 扩展直接使用，个人使用免费。 配置 Python 运行环境的方法如下： 简单版： 下载 Python 和 PyCharm。 Python 下载地址：https://www.python.org/ PyCharm 下载地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 然后双击 exe 文件安装即可。 详细版： 1. 访问 Python 官网：https://www.python.org/ 2. 下载 Python 安装包 3. 安装 Python：打开 window 控制台，输入 python，能进入控制台就说明安装成功了。 4. 集成开发环境： PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE，支持 macOS、Windows、Linux 系统。功能包括调试、语法高亮、Project 管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。 下载 PyCharm： Professional（专业版，收费）：完整的功能，可试用 30 天。 Community（社区版，免费）：阉割版的专业版。 安装 PyCharm：下载完成后，双击安装即可。 使用 PyCharm：首先在桌面上创建一个文件夹 test，并创建一个目录 test.py，双击桌面 PyCharm 图标，打开刚才创建的 test 目录即可。 安装 PyCharm 的补充说明： PyCharm 是一个专门用于 Python 开发的集成开发环境（IDE），能更方便地编写和运行 Python 代码。 点击该网址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ ，点击完后注意下拉，选择下面这个下载，这个是 Community Edition（社区版），该版本是免费的。如果是开头映入眼帘的下载按钮是收费版，只能体验 30 天。社区版自己玩的话够用了。如果没法外网下载，可使用以下网盘链接： 夸克网盘：Pycharm 和 Cursor（主要是 Pycharm，版本稳定，Cursor 有条件可以自己下） 链接：https://pan.quark.cn/s/c5df4670858c 百度网盘：pycharmcommunity2024.2.3.exe 链接：https://pan.baidu.com/s/1jFMxBQD0r41eU6f5BGQg?pwd=43h2 提取码：43h2

很抱歉，目前知识库中没有关于“python 安装后文本文档改为‘.py’后跳转不到 IDLE”这一问题的相关内容。但通常情况下，出现这种情况可能是以下原因导致的： 1. 文件关联设置问题：您的系统可能没有正确将.py 文件与 IDLE 关联，您可以检查系统的文件关联设置。 2. IDLE 配置问题：IDLE 的配置可能存在异常，您可以尝试重新安装或配置 IDLE。 3. 环境变量问题：Python 的环境变量设置不正确也可能导致此问题，您需要确认环境变量是否正确配置。 建议您逐一排查以上可能的原因，以解决该问题。

Coze 可以使用 Python 实现。在 Coze 中，搭建工作流框架时，左侧的“选择节点”模块中有支持编写简单 Python 脚本的“代码”节点，可对数据进行处理。例如，在“大圣：我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索”中，代码节点的逻辑是将输入的内容处理成两个字段，即 contexts 字段（所有 snippet+title+link 的平铺，用来丢给大模型进行处理）和 references 字段（所有的引用）。代码块对于非程序员来说运用有一定难度，但在 AI 时代，学习一些基础语法就足够，具体逻辑可让 AI 帮忙编写。

以下是关于基于 TTS + LLM 流式数字人的问答系统的相关信息： 数字人简介： 算法驱动的数字人强调自驱动，人为干预更少，技术实现更复杂。其最简单的大致流程包含三个核心算法： 1. ASR（Automatic Speech Recognition，语音识别）：旨在将用户的音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应，以实现像人与人一样的对话交互。 2. AI Agent（人工智能体）：充当数字人的大脑，可直接接入大语言模型，强调 Agent 的概念是为了让数字人拥有记忆模块等，使其更加真实。 3. TTS（Text to Speech，文字转语音）：由于数字人依靠 LLM 生成的输出是文字，为保持语音交互一致性，需要将文字转换为语音由数字人输出。