linkai 和 coze 的区别

要使用 Coze 智能体自动提取飞书知识库内容，您可以参考以下步骤： 1. 创建智能体： 手动清洗数据：上节课程是自动清洗数据，自动清洗可能出现数据不准的情况，本节尝试手动清洗以提高准确性。例如创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可点击编辑修改和删除，然后添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：对于本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度，例如将画小二课程按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据的知识库。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 2. 创建机器人： 访问 Coze 官网（网址：Coze.cn）创建。 人设与回复逻辑设置。 创建知识库： 飞书知识库：在飞书中选择对应文件夹，一次最多选择 20 个文件（文件多可多建几个知识库），可选择自动进行数据清洗，图片资料会保留，测试对话，目前 Coze 存在不稳定版本，需调试完善。 Excel 知识库：可增加其他形式的知识库，上传表格的知识库不要过于复杂，不要有合并表格情况，系统不认不同的 Sheet，数据处理完成会显示 100%进度，加工出来的数据点击添加 Bot 增加到知识库中，然后测试发布和返回。 网页知识库：有自动采集和手动采集两种方式，手动采集需安装插件，可选择批量添加，写入网址，将全站数据解析并保存到知识库，按照默认自动清洗数据。 此外，在前期准备中，梳理 AI 智能体的功能需求时，要注意在稍后读的知识管理场景中，简化“收集”环节，自动化“整理”环节，根据待阅读内容列表的主题和当前阅读兴趣智能“选择”相关内容、推荐个人阅读计划。

以下是制作 Coze 智能体的步骤： 1. 打开 Coze 官网（https://www.coze.cn/home）。 2. 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，其很像 ComfyUI，但更普世化且简单易上手。 3. 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，影响效果图；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。 4. 按照构架配置工作流，包括调试效果和测试毛坯房等。 5. 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 6. 设定人设和回复逻辑，技能 1 中 3 项中的编译数字来源，然后点击右上角发布。 另外，分步构建和测试 Agent 功能时： 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，点击确认完成新建。编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到插件（提供能力工具）、大模型（生成文本内容）、代码（处理数据）。编辑面板中的开始节点和结束节点分别对应原文输入和结果输出环节。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，完成工作流框架搭建。

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。

在 Coze 工作流中，循环的使用方法如下： 1. 左侧工具栏选择“循环”节点。这个节点主要由两部分组成：循环节点和循环体。整体逻辑是从循环节点设置循环次数和循环项，如果输入的是数组，循环次数就是数组的长度，类似于 for 语句，每次循环项就是数组中的值。说人话就是会根据您输入的内容自动判断循环几次，来使用循环体里的逻辑处理每一项。 2. 我们这里希望循环处理的逻辑是，对上一步中的每一篇内容在数据库中进行查询，如果查到了，证明之前推送过，本次工作流就不处理了，避免重复推送。如果没有查到，证明是一篇新的文章，继续工作流后边的内容。 3. 循环体内部——数据库节点：用来在数据库中查询是否已经推送过该篇文章，输入项为上一步中的 url 和开始节点的 key（也就是 server 酱的 sendkey，这里我们重命名为 suid 了）。因为这个 Bot 最开始设计的时候，就考虑到可能有多个用户会同时使用这个 Bot 设置公众号推送内容，每个用户设置的公众号内容可能不一样，每个用户的要推送的微信号肯定也不一样，所以这里使用 server 酱的 sendkey 作为了用户的唯一标识，重命名为了 suid。所以这里查询数据库需要两个值，文章 url 和用户的 suid，来判断这名用户的这篇文章是否推送过。SQL 语句是 AI 写的，直接复制就成。记得设置一下输出项“combined_output”。这步是必须项：Coze 平台的逻辑是数据库是与 bot 绑定的，所有如果要使用数据库功能，需要在 bot 中设置一个相同名称和数据结构的数据库进行绑定，具体设置方法参见“相关资源”。 4. 循环体内容——选择器：判断数据库查询的内容是否为空，如果是空，证明数据库中没有查到，这篇文章没有给这名用户推送过，使用“文本处理”节点，拼接这篇文章的完整信息，保证信息一致性。string1：开始节点的 key，也就是 server 酱的 sendkey，用来识别用户；string2：循环节点 item 值中的 url；string3：循环节点 item 值中的 title；string4：循环节点 item 值中的 author。拼接为如下格式，方便输出，并让后边节点使用。右下方的“文本处理”节点没有实际作用，输入项随便写，主要是为了处理数据库查询到已经给这名用户推送过这篇文章情况下的占位项，否则工作流会报错。设置循环节点输出项，选择循环体中“输出新文章内容”拼接后的字符串。 此外，在大模型组件中，批处理，也就是迭代处理，允许我们对集合或数组中的每个元素进行批量处理。这种处理方式通过依次遍历集合或数组，使得每个元素都能经过相同的处理流程。批处理的关键在于其能够通过有限循环实现高效的数据处理。批处理中，我们可以设置循环次数，也就是迭代的次数。例如，在 Coze 的大模型组件中，最多可以支持 200 次的循环，这相当于一个 200 次的 for 循环，允许我们对 200 个元素进行连续的处理。此外，批处理还涉及到并发量的问题。这里的并发量指的是在单次迭代中同时处理的元素数量。通过调整并发量，我们可以在一次循环中同时处理多个元素，从而提高处理效率。例如，如果集合中有 200 个元素，我们可以设置每次同时处理 5 个元素，这样只需要 40 次循环就可以完成整个集合的处理。

以下是一些与 Coze 知识库搭建应用相关的文章： 1. 目的是帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库，读完可收获： AI 时代知识库的概念、实现原理及能力边界。 通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理。 更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件打造智能体。 另外还预告了关于 AI 时代应具备的编程基础系列大纲，包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。 2. 包含多篇相关文章，如 3. 实战环节：以 Coze 为例帮助举一反三，未来接触其他 AI Agent 工具能快速上手知识库组件。 创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 选择知识库格式（目前支持文档、表格、图片）并填写信息。 选择本地文档或问答对可选择表格，进行自定义的文档切割，数据处理完成后一个问答对被切割成一个文档片。 使用知识库：可参考

要将 Coze 设置为中文界面，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开 coze.cn/home ，点击创建 Bot 。 2. 输入相关信息，例如“尝试联网”。 3. 尝试询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？如果答不出，引入联网插件 WebPilot ，操作方式为：插件> + >选择 WebPilot ，重新尝试联网。 4. 点击右侧设置进入设置界面，下滑找到语言选项选择中文即可。 另外，关于页面汉化中文版的相关信息： 地址：https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKECOMFYUITRANSLATION 安装目录：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 安装方法：三种安装方法具体步骤请跳转 使用说明：点击右侧设置进入设置界面，下滑找到语言选项选择您想要切换的语言。

以下是一些类似 LinkAI 的机器人： 1. Replika：用户在与它的关系中能找到真正意义，每周会花费数小时进行对话。 2. Anima：是一款 AI 聊天机器人产品。 3. CharacterAI：相关 subreddit 显示许多用户从中获得了良好体验。 4. Millie：可以优化约会应用程序的个人资料和消息。 5. YourMove：能够优化约会应用程序的个人资料和消息。 6. Mumkin：帮助用户应对困难的对话。 此外，LinkAI 具有以下特点和优势： 是一个通过创建个性化消息来最大化 LinkedIn 拓展的 AI 驱动工具。 利用 AI 技术创建 LinkedIn 拓展的个性化消息，可根据特定目标定制消息，提供多种风格选项，还能添加个性化表情符号。 提供 10 个信用的免费试用和每月 150 个信用的高级套餐。 适用于个人和专业人士，可优化 LinkedIn 拓展工作，增强效果，扩展业务联系，节省时间并提高回应率。 另外，还有一个国内做的比较好的一体化平台 LinkAI，具有以下优点： 不需要特殊网络环境，有网就能直接使用。 不用繁琐注册申请各种大模型的 API。 不用绑定各种支付方式。 平台提供丰富使用场景，满足个人/企业级使用。 资费与各大官方一致甚至更便宜。 企业级的 Key 使 API 响应更快，使用体验更优。 可 0 代码搭建自己的 APP，并在应用市场发布赚外快，也能将别人的 App 接入到自己的平台中。

在本地安装大模型时，4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别： 显存方面：显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务，如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等，4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面：4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下，如果显存不足导致无法执行任务，速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言，在预算允许的情况下，16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存，可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限，4060 显卡也是一个可行的选择。

生成式 AI（Generative AI）是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC（人工智能生成内容）指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于：AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于：生成式 AI 侧重于技术本身，强调生成新内容的能力；AIGC 侧重于生成的内容，是生成式 AI 所产生的具体成果。

开启 Remix 按钮对于 Midjourney Vary Region 来说具有重要作用： 放大并点击 后，能保留提示中确定画布总体构图的部分，尽量保留更多内容，若细节未显示可能是内存问题，可编辑提示删除不必要细节以腾出空间添加新细节。 可以编辑提示，将细节添加到提示中，并用至少 5 7 个词进行详细描述。 能通过将基本图像用作 sref 来加强添加部分的风格（视觉美学），右键单击放大后的图像中心，从下拉菜单中选择复制链接，将该链接添加为 sref。 而不开启 Remix 按钮可能会限制上述功能的实现。同时，在 Midjourney 的 cref 相关操作中，使用 /settings 确保处于 模式并且 Remix 设置为打开，能进行一系列面部更改等操作。若某些部分看起来怪异或破碎，如头部朝后或图像被奇怪裁剪，可尝试将 stylize 增加到 800 1000，也可将 cw 同时降低到低于 100 的值。

AI 模型和 AI 大模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 运作逻辑：AI 模型中的语音技能 NLU 通常是通过一系列规则、分词策略等训练而成，其运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。而 AI 大模型是凭借海量的数据，在向量空间中学习知识的关联性形成的，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 2. 处理能力：对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。大语言模型的处理任务多样，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，包括上下文理解、情感分析、文本分类等，而不仅限于生成。 3. 技术原理：2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。Transformer 模型在大模型中起到关键作用。

Claude 3.5 的免费模型和付费模型主要有以下区别： 1. 功能与性能：付费的 Opus 模型在某些方面可能具有更强大的功能和更出色的性能。 2. 访问权限：所有新用户有 14 天的 Pro 试用期，可访问所有 Pro 功能。14 天后未升级的用户将恢复为 Hobby 计划。 3. 快速请求：默认情况下，服务器会尝试给所有用户快速的高级模型请求，但高峰期时，用完快速高级积分的用户可能会被移到慢速池等待。若不想等待，可在设置页面添加更多请求。 4. 对话轮次：免费版本每小时的对话轮次有限制。 5. 费用：Pro 版本每月 20 美刀。 6. 注册要求：注册需要海外手机号。 7. 模型种类：免费用户可用 Claude 3 Sonnet 模型，订阅后可用 Opus 模型。

ChatGPT 免费的模型（如 GPT3.5）和付费的模型（如 GPT4o 的 PLUS 套餐）主要有以下区别： 1. 知识更新时间：ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月，ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月，而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 智能程度：GPT3.5 的智能程度明显低于 GPT4o。 3. 功能：GPT3.5 无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。 4. 费用：想要使用更多功能更智能的 GPT4o 需要升级到 PLUS 套餐，收费标准是 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版，费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐即可。 此外，ChatGPT 4o 发布后，虽称可免费体验，但免费体验次数很有限。