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coze的api流式输出的python代码怎么写

回答

以下是关于 Coze 的 API 流式输出的 Python 代码编写的大致步骤：

  1. 创建一个插件：
    • 填入插件名和插件描述。
    • 选择创建方式为云侧插件。
    • IDE 运行时选择 Python。点击【在 IDE 中创建工具】。
    • 在创建工具面板里：
      • 填入工具名称。
      • 填入工具介绍。
  2. API 接入：
    • 前往 https://docs.glif.app/api/getting-started 。
    • 去注册 Token 页面创建一个新的 Token 并复制备用。
    • 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。
  3. 在 Coze 的 IDE 中：
    • 引入依赖包【requests】。
    • 编写 handler 方法。
    • 代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置：
      • 填写入参字段和描述，对完整链接要写清楚。
      • 填写出参字段。
  4. 填入测试数据运行，测试通过后即可发布。
  5. 创建一个 Bot，挂载新创建的插件。在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。
  6. 最后，测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通，发布 Coze 即可。

另外，在配置输出节点时：

  1. 选择回答模式为“使用设定的内容直接回答”。
  2. 由于最终输出结果的呈现是在外层 bot 中，以对话的形式给出，“流式输出”能够像码字一样，逐步展示内容，有更好的使用体验。
  3. 整理回答中需要使用的变量，在「输出变量」区域中全部引用。
  4. 根据最终输出预期，按照 Markdown 格式的写法，引用「输出变量」区域的参数名，在「回答内容」中输入回答内容模板。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Glif：图像流强大的多，使用和接入Coze

Glif虽好，但我们更熟悉Coze，那就把Glif的功能通过API方式接过来，Coze版【[Ai宠昵名](https://www.coze.cn/store/bot/7385145130602479655)】一，先要创建一个插件：1.填入插件名，插件描述。2.创建方式选择云侧插件。3.IDE运行时选择Python。点击【在IDE中创建工具】。创建工具面板里：1.填入工具名称。2.填入工具介绍。Glif是允许通过API调用平台上的应用，API接入：https://docs.glif.app/api/getting-started去[注册Token页面](https://glif.app/settings/api-tokens)创建一个新的Token并复制备用。将自己发布的glif链接上的id复制备用。在Coze的IDE中引入依赖和编写handler方法。代码中对应的数据字段在元数据Tab中设置：1.填写入参字段和描述，对完整链接要写清楚。2.填写出参字段。左侧的依赖包添加【requests】。填入测试数据运行，测试通过后即可发布。创建一个Bot，挂载新创建的插件即可，在Prompt中做一些对入参的校验和约束。最后，测试从Coze调用Glif功能跑通，发布Coze，大功告成～以上就是大致的思路了。通过这种插件的方式取长补短，可以将Glif作为Coze工作流中的一环，有效弥补图像流较弱影响整体效果～

一泽Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力

首先进入Coze，点击「个人空间-工作流-创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求，自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能如下：其中，左侧「选择节点」模块中，根据我们的子任务需要，实际用上的有：1.插件：提供一系列能力工具，拓展Agent的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过LLM生成，就需要依赖插件来实现。2.大模型：调用LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。3.代码：支持编写简单的Python、JS脚本，对数据进行处理。而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应1.2分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。接下来，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，即可完成工作流框架的搭建。

一泽Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力

好了，恭喜，到这一步，每个子任务的节点都已经配置验证完毕，现在我们只需要把这些内容像“乐高”一样拼装起来。1.因为我们需要按照固定的格式，直接生成结构化的长文，而不仅仅是返回字段数据，所以需要选择回答模式为“使用设定的内容直接回答”1.由于最终输出结果的呈现是在外层bot中，以对话的形式给出。我们的精读结果往往很长，“流式输出”能够像码字一样，逐步展示内容，有更好的使用体验。1.整理回答中需要使用的变量，在「输出变量」区域中全部引用1.根据最终输出预期，按照Markdown格式的写法，引用「输出变量」区域的参数名，在「回答内容」中输入回答内容模板：最终，我们就能获得这样的回答内容：这些文本，在外层bot中，就会以Markdown格式完成渲染，分别区分显示标题、引用、正文、列表、图片、链接等格式。现在，整个工作流Agent的核心功能，均已经被实现验证，干的漂亮！

其他人在问
coze 中插件的API怎么查看
在 Coze 中查看插件的 API 可以按照以下步骤进行： 1. 点击个人空间，选择插件，然后点击创建插件。 2. 创建插件时，需要注意以下几点： 插件名称：使用中文，根据插件需求起名。 插件描述：向观众说明插件的用途和使用方法等。 插件工具创建方式： 云侧插件 基于已有服务创建：使用现成的 API 来创建插件，选择此方式后，会有一个必填项，即要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件 在 Coze IDE 中创建：使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API（支持 Python 和 Node.JS）。
2024-09-12
有没有语音转文字的API或者是应用呢？
以下是一些语音转文字的 API 或应用： 基于开源大型v2 Whisper 模型的语音转文本 API，提供转录和翻译两个端点，可用于将音频转录为任何语言或翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，支持的输入文件类型包括 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。 OpenAI 的 wishper：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 ，还有相关项目：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，该项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，速度快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 出门问问的语音合成（TTS）API： 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制：5 次/秒 可以将任意文本转化为语音，应用场景广泛，如视频 APP 配音解说、小说 App 有声阅读、移动 App 语音播报新闻、智能设备语音提醒、车载导航语音合成的个性化语音播报等。提供普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言，数百个发音人，上千种风格，实时合成支持 SSML，语法详见 SSML 标记语言。请求参数方面，HTTP Method 支持 POST 请求。
2024-09-12
基于Python调用目前最新的open ai的api
以下是基于 Python 调用目前最新的 OpenAI 的 API 的方法： 首先，我们提供了一个 Python 库，您可以按如下方式安装： ``` $ pip install openai ``` 安装后，可以使用绑定和 API Key 运行以下命令： ```python import os import openai Load your API key from an environment variable or secret management service openai.api_key = os.getenv response = openai.Completion.create ``` 绑定还将安装一个命令行实用程序，您可以按如下方式使用： ``` $ openai api completions.create m textdavinci003 p"Say this is a test"t 0 M 7 stream ``` ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API，您可以使用 gpt3.5turbo 构建您自己的应用来做以下事情： 起草一份邮件或者其他文字内容 写 Python 代码 回答关于一组文档的问题 创建会话代理 给您的软件提供一个自然语言的接口 辅导各种学科 语言翻译 假扮成游戏中或其他内容的角色 这个指引说明了如何。 另外，在当地时间 6 月 13 日，OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新。现在开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 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。这是一种更可靠地将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。传送门： 官网有很详细的例子。
2024-09-10
API
API 就像是一个信差，它接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 对于一些它不熟悉的 API，还是需要在 Prompt 里告诉它如何使用。比如剩下的数据也可以用类似的方式让 ChatGPT 来处理，比如让它列出：上映时间“release_date”、评分“vote_average”、评分人数“vote_count”。 在例子中，GPT 可以通过预先配置的 Action 里的 TMDB API 获取电影相关的专有信息。当询问“奥本海默”这部电影讲了什么之后，GPT 会识别意图，按照 Prompt 进行任务，使用 Action 去 The Movie DB 寻找相关数据，取出 backdorp_path 作为主视觉图，处理剧情数据、生成背景知识，使用 webpilot 搜索评价，返回整理后的数据。 配置一个 Action 需要： 1. Schema：相当于给 Baby GPT 的操作手册，告诉它可以去哪，干什么，需要准备什么。 2. Available actions：可用行动，在输入 Schema 后会自动生成，展示大纲中可以使用的行动，对应 operationId，get，path 。 3. Authentication：认证，可以理解成身份证，没带证件不能请求数据。 路径：指定了在网站上特定页面的位置。query 是“查询参数”，其中 query 是参数的名称，奥本海默是分配给该参数的值。完整的网址意思是访问 themoviedb.org 网站上的搜索功能，执行一个搜索“奥本海默”关键词的操作。 要知道去哪请求和查询参数怎么写，去官网找，API 的规则一般都会写在网站的开发者相关的页面里或者 API 文档里，比如可以从 TMDB 首页的“更多”进入，其它网站也大同小异。
2024-09-02
ai模型chatglm，百川大模型，通义千问，ai产品部署调用api的具体成本
以下是关于 AI 产品部署调用 API 具体成本的相关信息： 国内部分大模型有限制一定免费额度的 Token，如阿里的通义千问大模型、智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）都有免费接口。您可以打开相应链接创建 API key。 对于极简未来平台，使用 GPT3.5 模型的每次对话大约消耗不到 20 积分。平台提供每天签到免费领取积分的福利，用户可通过签到免费获得 50 到几百积分。此外，充值 19 元可兑换 10000 积分，能满足日常使用好几个月，实际使用成本不高。 服务器方面，腾讯云的轻量应用服务器对新用户有优惠活动，如一个 2 核 2G3M 的服务器套餐一年只需 82 元，新用户优惠过后的续费费用可能为 100 多到几百一年不等。 宝塔面板有免费和付费版本，免费版已能满足需求。Docker 是开源免费的，使用其部署和管理应用不会产生额外费用。 需要注意的是，不同模型和调用次数的具体费用可能会有所不同，建议您根据实际需求进一步了解和评估。
2024-08-20
ai模型chatglm，百川大模型，通义千问，yi系列的模型厂商和团队背景，ai产品调用api的成本
以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。
2024-08-20
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
我计划检测一张图片中的玉米。我使用python怎么实现这个目的。
要使用 Python 检测一张图片中的玉米，您可以考虑使用一些图像处理和机器学习的库，比如 OpenCV 和 TensorFlow 等。 使用 OpenCV 可以进行图像的读取、预处理和特征提取。首先读取图片，然后可能需要进行一些图像增强、滤波等操作来改善图像质量，以便后续的检测。 如果使用 TensorFlow 等深度学习框架，可以构建一个卷积神经网络（CNN）模型来进行玉米的检测。您需要准备包含玉米和非玉米的大量图片数据集，并对数据进行标注，然后训练模型。 但具体的实现会比较复杂，需要您具备一定的图像处理和机器学习知识。
2024-09-18
使用python 如何学习 ai
如果您想使用 Python 学习 AI，可以按照以下步骤进行： 1. Python 基础： 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理：理解异常的概念及工作原理，学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：掌握文件的读写、文件与路径操作，如打开文件、读取和写入内容，处理文件路径及列举目录下的文件。 2. AI 基础： 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 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：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解强化学习的基本概念。 评估和调优： 性能评估：学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础 在深入学习 AI 时，可能会遇到编程方面的困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。但可以通过这份简明入门，在 20 分钟内循序渐进地完成一些任务，如完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用。
2024-08-29
怎么让AI写一段python代码，实现专利状态自动更新
目前没有关于如何让 AI 写一段实现专利状态自动更新的 Python 代码的相关内容。但一般来说，要实现这样的功能，您需要明确以下几个步骤： 1. 确定获取专利状态的数据源，例如相关的数据库或 API 接口。 2. 设计数据处理和更新的逻辑，包括数据的提取、转换和存储。 3. 利用 Python 的相关库和技术，如数据库操作库（如 MySQLdb、sqlite3 等）、网络请求库（如 requests 等）来实现与数据源的交互和数据处理。 由于缺乏具体的细节和需求，以上只是一个大致的思路，您可以根据实际情况进一步细化和完善。
2024-08-29
python写一个五子棋程序
很抱歉，目前知识库中没有关于使用 Python 编写五子棋程序的具体内容。但编写五子棋程序通常需要以下步骤： 1. 设计游戏界面：可以使用图形库如 Pygame 来创建棋盘和棋子的显示。 2. 定义游戏规则：明确五子棋的胜利条件，如五子连成一线。 3. 处理玩家输入：获取玩家下棋的位置。 4. 实现游戏逻辑：包括判断落子是否合法、更新棋盘状态、判断胜负等。 您可以在网上搜索相关的 Python 五子棋程序示例和教程，以获取更详细和具体的代码实现。
2024-08-27
如何快速掌握python
以下是关于如何快速掌握 Python 的一些建议： 1. 掌握最少必要知识，然后尽快开始学习过程，并尽快度过这个过程。现在有了 AI 能极大加速这个过程。 2. 您可以参考：。 3. 结合 ChatGPT，遇到不懂的问题都可以向其询问。 4. 林花前同学写的 AI 赋能编程系列 Python 入门指南，回馈社区，非常值得参考。 5. 了解什么是 Python： 环境部署简单：下载两个软件，然后点点点就安装好了。 简单易学：Python 的语法特别简单，而且可读性很强，是最适合小白的编程语言。 应用广泛：可以做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 6. 学习如何配置 Python 运行环境： 7. 学习安装 Python 相关的编程助手，如： 《》探讨了如何高效与 AI 对话，强调了提示词工程的重要性。书中介绍了编写有效提示词的技巧，包括明确需求、提供相关信息及使用不同框架（如 ICIO、COSTAR 等）。
2024-08-20