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。
都说光说不练假把式,这个提示词母体到底能不能用,或者说在国内的这些模型上能不能适配呢?我决定亲自试一试。我在扣子平台上测试了6个不同的模型,包括豆包、MiniMax、GLM、BaiChuan等。这些模型都能够成功生成对应的提示词模板,验证了提示词母体的实际应用效果。不过,尽管这些模型都能生成对应的提示词模板,但由于不同模型的能力各异,生成的质量也有所不同。对于一般性任务,这些模型生成的模板通常一次性就能满足需求,基本不需要再进行调整。然而,如果用于专业性任务,建议选择性能更好的模型,生成后再进行手动调整。最后,在扣子平台上进行测试的过程中,我遇到了一个问题:豆包角色扮演模型似乎无法直接应用这个提示词模板。面对这种情况,我们应该如何调整策略?对于需要角色扮演功能的特殊模型,我们应该选择什么样的提示词来适配?这些问题,我将在拟人化提示词母体中继续探讨,敬请期待!最后,如果有需要完整提示词的小伙伴,可以关注我领取,希望你喜欢这篇文章。
国内版的扣子是一款在AI应用领域知名度极高的产品。如果您经常接触AI应用,很可能已经听说过它。扣子在国内AI应用市场中占据了重要地位,其功能丰富,支持知识库、工作流和插件等多种功能。相较于Dify,扣子的一大优势在于其完善的社区市场。用户可以选择使用官方推出的插件或AI Agent,也可以使用其他用户创建的内容。这种开放的生态系统使得扣子在易用性方面表现出色,许多插件和工作流都可以直接使用,无需自行搭建。然而,扣子也存在一些潜在的使用限制。普通版本&专业版主要接入国内模型,其中专业版只能选择豆包pro系列模型,这可能导致某些情况下的性能问题。例如,在进行批量处理时,某些模型的并发处理能力可能不够稳定,长时间运行后可能会崩溃。此外,由于国内大模型在一些方面还不够成熟,可能会出现一些意料之外的小问题。
在结束第五章节之前,我们需要来考虑下模型选择的问题。在Coze上,GLM模型和MoonShot模型因其对结构化提示词的良好理解而受到青睐。这些模型能够较为准确地解析和响应那些格式规范、结构清晰的指令,使得它们非常适合处理需要精确输入和输出的任务。另一方面,豆包系列模型则在角色扮演和工具调用方面表现出了特别的亲和力。这些模型不仅能够识别用户的意图,还能够智能地选择合适的工具或服务来执行用户的指令,从而实现更加流畅和直观的人机交互。将这三种模型结合在一个工作流或多Agent中,可以实现优势互补,创造出一个强大而灵活的工作流或多Agent。例如,GLM和MoonShot模型可以处理语言理解和生成的任务,而豆包模型则负责工具的调用和用户意图的识别,这样的搭配能够确保工作流的高效运行和用户需求的准确响应。