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请列出COZE智能体工作流搭建的知识库

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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

在上篇文章[Prompt工程|样例驱动的渐进式引导法:利用AI高效设计提示词,生成预期内容](https://mp.weixin.qq.com/s/3pFG_Tx7gcnnjOyqgM1P_w)中,我已经提到过Prompt工程的必备能力:通过逻辑思考,从知识经验(KnowHow)中抽象表达出关键方法与要求。这一理念同样适用在Coze中创建AI Agent。本文主要讨论工作流驱动的Agent,搭建工作流驱动的Agent,简单情况可分为3个步骤: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1.实施:分步构建和测试Agent功能在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1.完善:全面评估并优化Agent效果整体试运行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接下来,我们从制定关键方法与流程,梳理「结构化外文精读专家」Agent的任务目标。

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

在上篇文章[Prompt工程|样例驱动的渐进式引导法:利用AI高效设计提示词,生成预期内容](https://mp.weixin.qq.com/s/3pFG_Tx7gcnnjOyqgM1P_w)中,我已经提到过Prompt工程的必备能力:通过逻辑思考,从知识经验(KnowHow)中抽象表达出关键方法与要求。这一理念同样适用在Coze中创建AI Agent。本文主要讨论工作流驱动的Agent,搭建工作流驱动的Agent,简单情况可分为3个步骤: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1.实施:分步构建和测试Agent功能在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1.完善:全面评估并优化Agent效果整体试运行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接下来,我们从制定关键方法与流程,梳理「结构化外文精读专家」Agent的任务目标。

Coze+飞书多维表格,打造专属 AI 智能体,享受 10 倍知识管理效率

接下来开始在Coze中逐步搭建AI智能体。首先搭建整理入库工作流。这一步是支撑整个AI稍后读服务的前置流程。需要实现以下功能流程:在搭建内容入库工作流这一步,我花了相当长的时间,调试飞书多维表格插件的使用方式,因为篇幅原因,不在此详述,我将直接分享最终的设置方式。首先新建工作流「url2table」:根据弹窗要求,自定义工作流信息。工作流全局流程设置如下:

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
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
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
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台: 1. 飞书软件:例如“通往 AGI 之路”,您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze:在“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem:如 https://get.mem.ai/ ,它可以保存组织中每次会议的记录,并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员,节省时间。 4. GPT:通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案,可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库,但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
这个对话,是怎么调用WaytoAGI知识库的?
在 WaytoAGI.com 网站,新增了智能对话功能,您可以在首页输入 AI 相关问题,系统会迅速提供答案要点和参考文章。在导航目录下,还能看到别人在问的 AI 问题。该功能的上线离不开飞书 Aily 团队的支持。
2024-09-19
基于产品知识库构建智能问答助手
以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤: 创建知识库: 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址: 选择其中一个文档,如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果,使用 Local doucuments 的方式,上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式,每个问题使用作为开头(这是 Markdown 的语法)。准备开始上传文件,至此,一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答: 1. 2024.06.05 更新,对数据库不太了解的小伙伴,可以阅读。 2. 首先创建一个机器人:外贸大师产品资料问答机器人,进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答,方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化,所以这个需求依赖数据库,将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述: 现代产品更新换代速度快,用户在使用产品时经常会有疑问,而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架,能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库,用户能够快速获得到需要问题的答案,极大地提升了用户体验,让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络,省时又省力。 特别需要注意的是:文档的分片策略会严重影响查询的结果,这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。
2024-09-19
本地知识库系统如何利用大语言模型
以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容: 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 安装完成后,将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器,若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 方便测试,设备充足可下载更大模型) Windows 电脑:点击 win+R,输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑:按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车,等待自动下载完成。(下载久了若卡住,鼠标点击窗口,键盘点空格可刷新) 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前,需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址,打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式: 聊天对话。 RAG 能力,可让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因: 快:GPT 大模型部署的服务器配置高。 好:GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2024-09-17
利用人工智能技术搭建知识库系统
利用人工智能技术搭建知识库系统可以参考以下内容: 大圣的相关文章:大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。其文章如也是以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解。 知识管理体系:知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分: 知识的捕捉:收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。 知识的组织:通过分类、标签和索引等方式,使知识易于访问和检索。 知识的分享:促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会。 知识的应用:确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。 专家系统:符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库,并包含一个推理引擎,在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样,包含短期记忆和长期记忆。同样,在以知识为基础的系统中,会区分以下几个部分: 问题记忆:包含与当前要解决的问题有关的知识,如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识,因为它包含了快照信息,记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态。 知识库:代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的,不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态,因此也被称为动态知识。 推理引擎:协调在问题状态空间中搜索的整个过程,必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。例如,下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的。
2024-09-17
如何创建知识库问答群机器人
要创建知识库问答群机器人,可基于以下步骤: 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时,添加这个知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制,全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息(检索),然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答(生成)。可以把它想象成当问一个复杂问题时,RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍,然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力,使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识,还融入了具体、相关的外部信息,有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。
2024-09-14
AI客服搭建
以下是一些关于 AI 客服搭建的信息: 常见的 Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,适用于构建各类问答 Bot。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,可部署到多种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者按需打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等,能访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 DIN:全程白嫖 拥有一个 AI 大模型的微信助手。它是一个能解答任何问题的 AI 机器人,可接入微信或群聊,提供自动答疑服务,还能投喂特定知识,成为客服、老师或知识备忘录,无需技术知识,小白也能轻松搭建,可自定义知识库,满足不同需求,支持多场景应用,且全程免费。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人:微信有多种功能,如个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服。其中,Coze AI 平台支持与微信公众号、微信服务号、微信客服的对接,目前不支持与个人微信和微信群直接对接。
2024-09-19
用AI搭建网站
以下为您介绍一些用 AI 搭建网站的工具及选择合适工具的方法: AI 搭建网站的工具: 1. Zyro 网址: 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议;提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,帮助创建独特的品牌形象;包含 SEO 和营销工具,帮助提升网站可见性和流量。 2. Site123 网址: 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者;提供多种设计模板和布局,用户可以快速创建专业网站;包括内置的 SEO 和分析工具,帮助优化网站表现。 选择合适的 AI 网站制作工具的方法: 1. 明确目标和需求:确定您的网站目标,如个人博客、商业网站、在线商店等,并明确功能需求。 2. 考虑预算:有些工具提供免费计划或试用版,但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性:选择符合您技术水平的工具,确保能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项:检查工具是否提供足够的自定义选项,以满足设计和功能需求。 5. 支持和资源:查看是否有足够的客户支持和学习资源,如教程、社区论坛等,帮助解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具,您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-19
chatbot搭建
以下是关于 ChatBot 搭建的相关知识: 1. 先行者 ChatGPT:2022 年 11 月,ChatGPT 横空出世,背后基于 GPT3.5。GPT3.5 与 InstructGPT 同源技术。训练 ChatBot 一般需要以下几个阶段: 阶段 0:PT 阶段(Pretrain),建立模型的 capacity,确定模型各方面能力的天花板。 阶段 1:SFT 阶段(Supervised Finetune),让模型学会 conversational format,即知道对话应按何种形式展开。 阶段 2:RLHF 阶段(Reinforcement Learning from Human Feedback),细分为 RM(Reward Model)阶段和 RL(Reinforcement Learning)阶段,能激发模型具备多种能力,包括但不限于 safety、reasoning 和 stability。 2. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程:。 可以实现:打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等)以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入。 本文只探讨操作操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。
2024-09-18
如何搭建知识库?
搭建知识库的方法如下: 使用 Dify 构建知识库: 准备数据:收集文本数据,包括文档、表格等格式,并进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档,并为数据集编写清晰的描述。 配置索引方式:Dify 提供三种索引方式,如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择,如追求更高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将数据集集成到 Dify 的对话型应用中,在应用设置中配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,持续优化知识库内容和索引方式,定期更新增加新内容以保持时效性。 本地部署大模型搭建个人知识库: 了解 RAG:利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用,在实操前需对其有大概了解。RAG 是先检索外部数据,然后在生成步骤中将数据传递给 LLM,其应用可抽象为 5 个过程,包括文档加载、文本分割、存储(包括将文档块嵌入转换成向量形式和将向量数据存储到向量数据库)、检索。 知识表示和专家系统: 网上调研:在网上做调研,找到人类量化和编写知识的领域,回顾布卢姆 的分类法等历史。 作业:建立一个本体,选择主题建立模型,如创建客厅的本体,包括家具、灯光等,可使用 Protégé 构建本体。
2024-09-13
如何搭建一个微信对话AI
以下是搭建微信对话 AI 的步骤: 1. 配置极简未来(Link.AI)平台 按照官方教程操作:https://docs.linkai.tech/platform/createapp ,学习补充:https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 注意以下几点: 教程中的应用是创建具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集,让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设,具体可看教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用,记住应用 ID,用于后续对接微信聊天机器人。 2. 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件,例如配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数来设定哪些群组的消息需要自动回复。 基于创建的模板切换到容器编排界面进行 COW 服务部署,等待部署成功。 3. 登录微信绑定 COW 组件 若扫描二维码等出现意外情况,可退回到容器配置处重启容器服务,重新扫码登录。 后续若想修改 COW 组件的配置,如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等,进入编排模板的配置界面修改参数,保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。 至此,完成 COW 组件的部署和微信号的绑定,即可开始与机器人微信号进行对话。
2024-09-10
waytoAGI是什么,现在你要给学校老师介绍,列出相关的数据
WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的狂热爱好者、专家共同建设的开源 AI 知识库。它诞生于 2023 年 4 月 26 日,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量。 其知识库内容丰富,覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体等多个版块,不仅有最新的 AI 教程、工具和一线实战案例,还有开放共享的 AI 知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 WaytoAGI 不仅是一个普通的 AI 技术社区,更是一个汇聚 AI 行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台,社区制作的优质作品多次登上央视首页,广受好评。社群的口号是“让更多的人因 AI 而强大”,有很多学社和共学共建的活动。您打开“waytoagi.com”就可以找到社群。
2024-09-18
国内外的智能体平台都有哪些?尽可能罗列出来
国内外的智能体平台有: 国内:Dify.AI、字节扣子、腾讯元器。 需要注意的是,个人比较常用的国内智能体平台是字节扣子,相关文章主要对比了字节扣子和腾讯元器。智能体相当于个人的数字员工,可以不断提效,帮助实现制定的目标,这和现实中老板给员工下达任务有相似之处。
2024-08-31
如果要创建一个和你一样的ai,你可以把技术栈给我罗列出来吗,从数据库到后端到前端分别用到了哪些技术
如果要创建一个类似我的 AI ,以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈: 前端:推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架,它们适合构建动态的用户界面,且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端:采用 Node.js 加上 Express.js ,能使用 JavaScript 同时开发前端和后端,简化开发过程,Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库:选择 MongoDB ,对于可能需要存储的文档形式数据(如离谱生物档案和相关事件),它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理:可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换,以支持语音对话。
2024-08-25
列出生成儿童摄影的SD模型的prompt提示词
生成儿童摄影的稳定扩散(Stable Diffusion)模型的prompt提示词需要精心设计,以确保生成的图像既符合儿童摄影的特点,又能激发模型创作出温馨、有趣且适合儿童的画面。以下是一些可用于生成儿童摄影SD模型的prompt提示词示例: 1. 温馨家庭时刻: "A heartwarming family portrait with children laughing and playing in a cozy living room." 2. 户外探险: "Curious children exploring a lush green forest, filled with wonder and excitement." 3. 生日派对: "A joyful birthday celebration with a smiling child surrounded by colorful balloons and cake." 4. 校园生活: "Playful children at school, engaged in various activities, showcasing the spirit of learning and fun." 5. 季节变换: "Children playing in a golden autumn park, with leaves crunching under their feet." 6. 艺术创作: "A young artist at an easel, painting with vibrant colors, surrounded by art supplies." 7. 运动与活力: "Energetic children participating in a soccer match, displaying teamwork and determination." 8. 自然亲近: "Curious kids discovering the beauty of nature, interacting with animals in a serene meadow." 9. 节日庆典: "A festive holiday scene with children dressed in traditional attire, celebrating with joy." 10. 成长里程碑: "Capturing the milestones of a child's first steps, first day of school, and other memorable moments." 11. 幻想世界: "Children embarking on a magical adventure in a fantastical land with whimsical creatures." 12. 日常趣味: "A candid shot of children playing with their favorite toys, filled with laughter and innocence." 13. 文化体验: "Children experiencing cultural traditions, learning and appreciating diversity." 14. 亲子互动: "Tender moments between parents and children, sharing love and creating lasting memories." 15. 睡前故事: "A cozy bedtime story session with a child cuddled up with their favorite stuffed animal." 使用这些提示词时,可以根据需要添加更多的细节和描述,以引导模型生成更符合预期的图像。此外,根据所使用的具体模型和版本,可能需要对提示词进行调整以获得最佳效果。
2024-05-26
帮我把关于agent的知识全部列出来
以下是关于 Agent 的一些知识: 什么是 Agent:Agent 是执行特定任务的 AI 实体,可以迭代运行并拥有复杂的工作流程,可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 Agent 的组成:LLM(核心大脑)、Memory(记忆)、Planning Skills(任务规划)以及 Tool Use(工具使用)。 Agent 的案例:斯坦福 25 人小镇。 Agent 构建平台: Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 斑头雁:一个 2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景。 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能。
2024-05-13
帮我列出与销售工作有关的AI工具
当然,有许多与销售工作相关的AI工具可以帮助提高效率和效果。以下是一些例子: 1. Salesforce爱因斯坦:这是来自Salesforce的AI工具,被誉为优秀的AI销售工具。它可以通过分析大量数据集来识别潜在客户,从而生成预测性潜在客户评分。此外,它还具有自动化功能,可以自动执行日常或耗时的任务,使销售团队能够专注于更关键的方面,例如建立客户关系和完成交易。 2. Clari:这是一款专门从事智能收入运营的软件,以其创建高度准确的收入预测的卓越能力而闻名。它可以统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现,从而简化财务预测的过程。 3. Hightime:这是一个销售团队的AI助手,可以处理所有重复性任务和耗时的研究。 以上只是一些例子,实际上还有许多其他的AI销售工具可以根据您的具体需求选择使用。希望这些信息对您有所帮助!
2024-04-22