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如何将COZE上的工作流复制下来JSON格式 给DIFY使用?

Answer

要将 COZE 上的工作流以 JSON 格式复制下来给 DIFY 使用,以下是一些相关的步骤和要点:

对于自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流:

  • 循环查询文章是否推送过:包括数据库节点,用于在数据库中依据文章 URL 和用户的唯一标识(如重命名的 server 酱的 sendkey)判断是否推送过。需设置输出项「combined_output」,并注意 Coze 平台中数据库与 bot 绑定的设置方法。
  • 循环体内容中的选择器:判断数据库查询结果是否为空,若为空则拼接文章完整信息。

对于 Coze 复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目的工作流:

  • 新建工作流并导入核心流程,分为初始翻译、反思优化、结果输出等部分。
  • 开始节点选择翻译的源语言和目标语言,可设置其他参数。
  • 初步的翻译大模型节点选择大模型和参考相关提示词。

对于用 Coze 免费打造微信 AI 机器人的工作流:

  • 设计包括开始节点和结束节点,开始节点配置输入变量名、描述和变量类型。
  • 知识库配置连接开始节点和知识库节点。
  • 结束节点用于输出最终结果,设置回答格式和输出变量。
  • 进行试运行测试。

请注意,具体的操作和配置可能因实际情况有所差异,需要根据您的具体需求和 COZE 平台的实际情况进行调整。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信(附完整实操教程)

[title]【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信(附完整实操教程)[heading2]三、搭建工作流[heading3]6、循环查询文章是否推送过循环体内部——数据库节点数据库节点: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」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urlstring3:循环节点item值中的titlestring4: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

Coze 复刻:吴恩达开源的 AI 翻译项目,简单几步提升 AI 翻译质量

[title]Coze复刻:吴恩达开源的AI翻译项目,简单几步提升AI翻译质量[heading1]复刻步骤首先,我们在Coze上新建一个工作流,逐步导入吴恩达项目的核心流程。整个工作流分为若干个节点,每个节点完成一个特定的任务。通过将这些节点组合起来,就形成了一个完整的翻译流程。我们先来看看导入后的整体工作流,以及它的测试效果。我们可以看到,工作流被分为了初始翻译、反思优化、结果输出几个主要部分,每一部分都对应了若干个节点。当我们运行测试的时候,可以清晰地看到每个节点的执行过程和结果。给大家展示一下测试的效果,我们输入一段英文,让工作流自动翻译成中文。这样一对比,优化后的翻译感觉就好多了,语句通顺了很多,用词也更加准确贴切,整体的翻译质量有了不少的提升。接下来,我就对每个节点的配置做一个核心讲解,让大家学会如何根据自己的需求来定制翻译流程。1.首先是开始节点,在这里我们需要选择翻译的源语言和目标语言,比如英语到中文。我们还可以设置一些其他参数,比如翻译的语言特色等,这个参数会影响翻译的效果和效率,不过我将其作为可选选项,建议根据实际情况进行调整。1.接下来是初步的翻译大模型节点,这里我们需要选择一个大模型,来对源语言文本进行初始翻译,这样才好对比并且以此作为进一步的反思优化。Coze平台提供了多种AI大模型选择,这里我直接选了MiniMax,然后提示词我们就直接参考吴恩达教授的相关内容即可。提示词:1.接下来就是选择器节点,因为我们需要判断用户填写的要求中有没有需要特别的语言翻译特色或者口音,如下图:

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

[title]「AI学习三步法:实践」用Coze免费打造自己的微信AI机器人[heading2]📝搭建步骤详解[heading3]3️⃣设计你的AI机器人[heading4]2、确定功能范围[heading5]5)【工作流】设计详细说明:如果懂点代码的朋友会比较容易理解,不懂代码也没关系,按照下面步骤操作即可。a.开始节点和结束节点,coze会自动生成;b.开始节点配置:输入变量名写:Question,描述写:用户输入的问题,变量类型选:Stringc.知识库配置:将【开始节点】和【知识库左侧节点】连接起来,这样知识库就可以调用开始节点的内容了;知识库输入:引用,开始节点的变量“Question”;知识库部分点击“+”号,选择之前创建好的知识库;将【知识库右侧节点】与【结束节点】的左侧连起来;d.结束节点配置:结束节点用于输出AI机器人的最终结果,这我们的回答格式设置为:您的问题:{{question}}问题的答案:{{answer}}所以在输出变量那里,定义2个参数:question引用“开始节点的Question”answer引用“知识库节点的输出output”回答模式选择:使用设定的内容直接回答。e.试运行测试点击右上角“试运行”后,输入想问AI机器人的问题,比如:AIGC课件,点击右下角“运行”,然后就可以看到工作流每一步的详细输入和输出。

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如何使用coze工作流
Coze 的工作流主要具有以下特点和使用方法: 工作流是其核心,在创建相关 Bot 前需梳理清楚。例如对于类似秘塔搜索的 Bot,要明确其主要能力,如使用搜索引擎进行搜索、对搜索内容整理成答案、给出答案中的引用等,从而形成创建思路。 工作流是一种可视化的方式,允许用户组合各种功能模块,如插件、大语言模型、代码块等,实现复杂和稳定的业务流程编排。 由多个节点组成,包括 Start 节点和 End 节点,用户可在节点间添加各种功能模块构建业务流程。 支持丰富的功能模块,包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等,用户可灵活组合。 创建和编辑通过可视化拖拽界面完成,无需编写代码,降低搭建门槛。 创建好的工作流可直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用,实现复杂业务逻辑。 具体操作步骤: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。在左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件、大模型、代码等。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。 总的来说,Coze 的工作流为用户提供了一种可视化、低代码的方式,来快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务,极大地降低了开发门槛,让更多人可以利用 AI 技术来提升工作效率。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-21
coze中的工作流该如何使用到bot中
以下是关于如何将 Coze 中的工作流使用到 Bot 中的相关内容: 首先,将工作流看作一个函数,其输入参数通常只有用户的提问(query),这是一个字符串。 在工作流中,会按以下步骤进行操作: 1. 设置输入参数。 2. 调用 Google 搜索插件搜索互联网上的信息,可通过设置 `num` 参数控制返回搜索结果的数量,一般设置为 7 以平衡响应速度和信息量。 3. 格式化搜索结果,利用“Code”组块插入 Python 代码,将 Google 搜索返回结果格式化成两个字符串,一个是相关信息拼接而成的字符串(retrieved_contexts),另一个是网页链接拼接而成的字符串。前者用于插入 LLM 的提示词,后者用于 Workflow 的最终输出结果。 4. 获取用户的语言偏好,使用“Variable”组块获取 Bot 内设置的变量值(如 user_language)。 对于创建 Bot 并封装工作流,步骤如下: 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”,若只需每次输入英文文章时返回精读结果,可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白引导用户使用。 6. 关闭开场白预置问题。 完成封装后,可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。但需注意,外层 bot 可能存在一定未知 bug,同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常,但在外层 bot 运行时可能报错,原因可能是外层 bot 的并发不够稳定。
2025-01-20
怎么在coze的智能体总加入一个使用MARKDOWN编写的代码的prompt?
在 Coze 的智能体中加入使用 Markdown 编写的代码的 prompt 可以参考以下方法: 首先,了解相关的任务和目标,比如像实现输入任意文章链接后,AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为达到这一效果,大模型对话产品通常需要完成网页爬取、内容总结、二维码生成、卡片样式生成等关键步骤。 在编写 prompt 时,可以发现新的词生卡 Prompt 组织方法,把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”“字体规范”“颜色规范”的独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。 对于刚入门的朋友,首推 LangGPT 结构化提示词,直观易懂,可以快速上手。对于想要进阶的用户,一方面可以继续选择 LangGPT,另一方面如有额外精力和好奇心,不妨尝试刚哥推崇的 Lisp 伪代码格式,有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。但需要注意的是,真正重要的不是提示词的外在形式,而是内容是否与 AI 的“理解机制”相契合。同时,在实际应用中,还需要经过多次调试,并根据测试 bug 微调提示词,直至稳定运行。
2025-01-19
coze的使用教程
以下是关于 Coze 的使用教程: Coze 概述: 字节的官方解释:Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都能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,并可将 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。 个人观点:Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品,在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。 部署站点: 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(可参考文档白嫖 ChatGPT4),访问需突破网络限制的工具,参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程: Bot 的开发和调试页面布局主要分为以下几个区块: 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 搭建教学: 基础框架:本 bot 基于三部分构成,包括提示词(使用结构化提示词框架,通过提示要求大模型根据不同行为调用不同工作流)、数据库(能够记录不同用户历史记账记录的关键,工作流里会用到)、工作流(增加记账调用 add_accounting_record 工作流;查询账户余额调用 query_accounting_balance 工作流;删除所有记账记录调用 init_accounting_records)。 数据库:数据库是 Coze 用来长久存放用户自己生成的数据的功能,可通过 mysql 语句写入数据到数据库中,也可从数据库中读取已存储数据用于加工或显示。本次记账功能定义了三个字段:item(记账的事项,字段类型 string)、occurrence_time(记账发生时间,字段类型 string)、account_change(变得的金额,即收入或花费的金额数,字段类型 integer,单位是分,例如 1.23 元,记录进入数据库是 123,注意一定要用 integer 类型,不能使用 number,不然当金额有小数时计算会不准)。
2025-01-18
怎么做 agent,有什么 coze做 agent 的视频教程
以下是一些关于如何做 Agent 以及相关的 Coze 视频教程: 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ) 历史活动教程: 5 月 7 号():大聪明分享|主题:Agent 的前世今生,每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 5 月 8 号():大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 5 月 9 号():艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例,线上答疑 5 月 10 号():罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 5 月 11 号():Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子,线上答疑
2025-01-18
coze平台中bot的沟通能力与哪些因素有关。如果希望bot有极强的沟通能力应该重点强化哪些
在 Coze 平台中,Bot 的沟通能力与以下因素有关: 1. Agent 意图:定义了 Agent 的工作任务和适用场景,明确其核心功能和角色。 2. Agent 提示词:包含系统级别的提示词,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。 3. Agent 技能:允许 Agent 调用预设的工具、工作流和知识库,包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。 如果希望 Bot 有极强的沟通能力,应重点强化以下方面: 1. 准确设置每个 Agent 的使用场景和意图,这对于控制 Agent 跳转至关重要,确保在执行不同任务时系统能准确切换。 2. 清晰指定节点切换的判断时机和参考上下文的轮数,一般建议参考五轮左右的对话内容,以确保 Bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,具有以下特点: 1. 多语言模型支持,如 GPT48K、GPT4128K 及云雀语言模型等。 2. 集成超过 60 款插件,涵盖多种功能,支持用户创建自定义插件。 3. 具备知识库功能,允许上传和管理多种格式的文档及获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 提供数据库和记忆能力,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住重要参数或内容。 5. 支持工作流设计,用户可通过拖拉拽方式搭建复杂任务流。 6. 采用多代理模式,一个机器人中可运行多个任务,添加多个独立执行特定任务的代理。 7. 免费使用,无需支付费用。 8. 易于发布和分享,可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。 Bot 的开发和调试页面主要分为提示词和人设区块、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(如触发器、开场白、自动建议、声音)等区块。
2025-01-18
dify编排框架是什么意思
Dify 编排框架是一种在 AI 领域中应用的可视化编排框架,例如在 workflow 可视化编排页面中使用(框架:React Flow)。它具有以下特点和优势: 1. 集各家所长,在用户体验方面表现出色。 2. 可以人为编排 Workflow 里的子任务,与 AutoGPT 由大模型编排任务的方式不同,这种手动编排方式带来了明显的优化,如在流程中加入人类 Knowhow 以补足模型知识的不足,通过专家测试试跑减少生产环境中的反复无效反思,引入图的概念灵活组织节点、连接各类工具等。 3. 加入图的概念后,workflow 的天花板变得非常高,可以在流程中任意增加节点和各种类型的节点,不仅能套工具、套其它 agent,还能写代码用硬逻辑处理或接大模型进行判断,能力上限很大程度取决于想象力。 4. 对于个人开发者构建高质量的 AI 数字人很有帮助,有大量开源工作者维护,集成了各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等,可以通过它快速编排出自己的 AI Agent,赋予数字人灵魂。利用其编排和可视化交互能任意修改流程,构造不同的 AI Agent,并实现相对复杂的功能,如知识库搭建、工具使用等,无需任何编码和重新部署工作。同时,Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口,基于这两个接口可将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制。如果有更加高度定制的模型,也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台进行部署。此外,数字人 GUI 工程中仍保留了多个模块,能保持更好的扩展。 在使用 Dify 接口时,需要注意必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能,否则接口会返回未使能的错误。只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商,才会在功能板块中展示出来,Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能,可自行选择方便使用的。对于 TTS,不同的模型供应商支持的语音人物不同,可以根据个人喜好添加。
2025-01-21
Dify引用飞书智能表格
以下是关于 Dify 引用飞书智能表格打造专属 AI 智能体的相关内容: 首先是逐步搭建 AI 智能体: 1. 设计 AI 智能体架构:构思整个架构,规定稍后读阅读清单的元数据。新建飞书多维表格,根据管理需要定义元数据字段,如“内容”(超链接格式,显示页面标题,可点击跳转具体页面)、“摘要”(总结内容主题、关键信息、阅读价值,并指出适合的读者群体)、“作者”、“平台”、“状态”(阅读状态,收藏的默认态为“仅记录”)、“发布日期”、“收集时间”。为方便跟做,可直接复制准备好的模板: 2. 搭建整理入库工作流:这是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。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: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程,所以不需要额外配置。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,将飞书多维表格链接存储在 bot 的变量中,在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中,随便设置{{timeout}}为 60000。
2025-01-21
如何使用dify
使用 Dify 主要包括以下步骤: 1. 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,上传准备好的数据,并编写良好的描述。 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,根据实际需求选择合适的方式。 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。 2. 部署网站: 云服务版本:直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版:开源可商用,但不能作为多租户服务使用,对个人使用无限制。部署前提条件为 2 核 4G 云服务器一台。 3. 特点和优势: Dify 是开源的大模型应用开发平台,结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求,开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为个人研究、创业团队、企业等提供支持和工具。 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究可单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-01-20
dify的使用教程
以下是 Dify 的使用教程: 1. 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,并编写良好的描述。 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,根据实际需求选择合适的方式。 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,对知识库内容和索引方式进行优化和迭代,定期更新知识库。 2. 部署网站: 云服务版本:直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版:开源,可商用,但不能作为多租户服务使用,对个人使用无限制。部署前提条件为 2 核 4G 云服务器一台。 3. 接入企业微信: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-01-18
Dify公司
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点: 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 拥有全面的 RAG Pipeline,可用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代,能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。 对于个人研究,推荐单独使用 Dify;对于企业级落地项目,推荐多种框架结合,效果更佳。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-01-16
有那些AI工具支持处理流程搭建,类似Dify那样
以下是一些支持处理流程搭建的 AI 工具,类似 Dify 那样: 1. Dify: 是一个开源的大模型应用开发平台。 结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。 开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力、技术爱好者探索 LLM 潜力提供支持和工具。 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。个人研究推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 2. FastGPT:是成熟的高质量 AI 编排框架,有大量开源工作者维护,集成各种主流的模型供应商、工具及算法实现等。 3. Coze:服务端可用于在线编辑 Agent 应用,然后通过 API 方式集成。
2025-01-08
msql怎么实现复杂json某个key值替换
在MySQL中处理JSON数据时,可以使用`JSON_REPLACE`函数来替换JSON对象中的某个键(key)的值。这个函数允许你指定JSON列、要替换的键以及新的值。 以下是`JSON_REPLACE`函数的基本语法: ```sql JSON_REPLACE ``` `json_column`:包含JSON数据的列。 `path`:指定要替换的键的路径,格式为`$.key`或`$.index`,其中`key`是键的名称,`index`是数组中的索引。 `replace_value`:用于替换的新值。 如果JSON数据结构比较复杂,例如嵌套的JSON对象,你需要提供正确的路径来定位到需要替换的键。 示例: 假设你有一个名为`users`的表,其中包含一个名为`user_info`的JSON类型的列,结构如下: ```json { "name": "John", "details": { "age": 30, "address": { "street": "123 Main St", "city": "Anytown" } } } ``` 如果你想替换`address`对象中的`city`键的值,你可以使用以下SQL语句: ```sql UPDATE users SET user_info = JSON_REPLACE WHERE id = 1; 假设你要更新ID为1的记录 ``` 这条语句会将`user_info`中`details`对象下的`address`对象的`city`键的值替换为`'New City'`。 如果你要替换的键不存在,`JSON_REPLACE`函数会添加这个键,并赋予指定的新值。 请注意,使用`JSON_REPLACE`函数时,确保你的MySQL版本支持JSON函数(MySQL 5.7.8及以上版本)。此外,正确地指定路径非常重要,以避免错误地修改JSON结构中的其他部分。
2024-05-21
lisp格式的提示词怎么使用
Lisp 格式的提示词主要用于让 Claude 等模型生成特定的输出,以下是一些关于其使用的要点: 1. 用 Lisp 编写提示词能使生成 SVG 图形的效果优于 Markdown 版本。这可能是因为 Transformer 架构擅长从一种语言映射到另一种语言,Lisp 和 SVG 都是代码,两者距离更近,且 Lisp 的 List 结构更适合描述 SVG 卡片的设计规范、元素构成和配置参数。 2. 在实际应用中,可能会采用 Markdown 和 Lisp 混合的组合形式。如果通过 Chatbot 界面使用大语言模型,只能杂糅成一条提示词,一般情况下会拆成工作流,通过多次调用大语言模型来实现。 3. 用 Lisp 这种编程语言写提示词是之前在 prompt 圈被带火的,使用起来更为凝练和简洁。但平时写提示词用的更多的是 Markdown 语法,其简单且大语言模型能很好“理解”。 4. 要使用 Lisp 格式的提示词,可直接打开 Claude 首页,把提示词发送,完成初始化后即可使用。但通过 API 调用 Claude 可能输出效果不佳,网页版也许会更好。 5. 虽然 Markdown 版本与 Lisp 版本的提示词在语义上几乎一致,但在执行过程和某些效果上存在差异。Markdown 版本会输出中间“思考”过程,而 Lisp 版本很难让大语言模型有条理地执行流程。但用 Lisp 编写提示词时,更多是作为描述性语言而非程序性语言。
2025-01-20
在coze工作流中,怎样利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出,并以正确的格式输入传入飞书多维表格插件节点
在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下: 1. 搭建整理入库工作流: 3.4 大模型节点:提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页,用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化,具体设置明确。 3.6 大模型节点:把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换,大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点:将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件,设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点:返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果,直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流: 4.1 开始节点:输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程,无需额外配置。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点并设置。 4.3 插件节点:从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件,设置{{app_token}}参数,并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果,也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点:匹配相关内容。为处理稳定采用批处理,对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配,用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里,别忘了对整个工作流进行测试。
2025-01-09
AI 提示词如何写的更好?应该使用什么格式书写?
以下是关于如何写好 AI 提示词及格式的相关内容: 1. 陶力文律师的观点: 结构化内容组织:使用编号、子标题和列表来组织文章,使内容条理清晰,易于读者理解。 规定概述内容解读结语结构:围绕主题展开讨论,首先概述规定内容,然后逐条解读具体内容,并以结语结束。 案例和挑战的结合:通过引入实际案例和潜在挑战,增强论点的说服力,并提供实用的解决方案。 结合法规和实际操作:通过引入法规内容和实际操作案例,提供详细的解释和建议。 商业术语的使用:在写作中融入行业特定的术语和概念,确保内容的专业性和针对性。 输出的文章结构: 标题:开门见山、切中要害,用疑问句引起目标群体悬念。 第一部分:说清楚本文要解决的问题是什么,问题的背景是什么,这个问题可能导致哪些损失。 第二部分:以一个案例引入,这个案例改写自【基础材料】的【类案参考】部分,需要写清楚案号、案件事实经过、法院裁判结果、法院作出这一裁判结果的关键依据和其他与文章有关的要点。 第三部分:对案例进行进一步的分析,写明需要注意的关键点,分析可以改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分,这部分不要给建议。 第四部分:给出具体的操作建议,应分为:事前应注意事项;事中需要注意留存的证据;事后可以采取的补救措施,三个部分;每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 2. 潘帅的观点: Prompt 指的是给人工智能(AI)系统提供的信息或者问题,用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。 Prompt 的建议框架及格式: CRISPE: Capacity and Role(能力与角色):比如,你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight(洞察):比如,处理一起复杂的合同纠纷案件,我们可以向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement(陈述):比如,直接明确期望 AI 完成的任务是什么。以合同纠纷案件为例,我们可以要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality(个性):比如,你希望 AI 以什么风格或方式回答你。 Experiment(举例)。 3. 陈财猫的观点: 一个效果很好的 prompt 不需要很多奇怪的格式,自然语言是最好的方式,人好懂,机器就好懂。 厂商有在前端显示排版的需求,模型会比较熟悉 markdown,写点 markdown 是不错的。Claude 对 xml 格式做了点优化,GPT 对 json 做了点优化等等。
2024-12-18
编写一个python代码其中附件是一个名为data.csv的CSV格式文件,提取表格中数据,行列保持一致进行如下格式转换:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬ (1)按行进行倒序排列;‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫
以下是一个使用 Python 实现读取 CSV 文件并按行倒序排列的代码示例: ```python import pandas as pd 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv 按行倒序排列 reversed_data = data.iloc 打印结果 print ``` 在上述代码中,首先使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数读取 `data.csv` 文件,然后使用 `iloc` 索引和切片操作 `` 实现按行倒序排列。
2024-12-12
完善程序实现格式化输出a,b,c=‘唐代’,‘将近酒’,‘李白’ print(' '.fomat(a,b,c))
您提供的程序存在一些错误。正确的实现方式应该是: ```python a = '唐代' b = '将近酒' c = '李白' print ``` 这样就可以实现格式化输出这三个变量的值了。
2024-12-09
我想将一个图片的格式色调,复制到另一张图片,不改变图片绘制内容,应该用什么
以下是一些可用于将一张图片的格式色调复制到另一张图片而不改变绘制内容的方法和工具: 1. ComfyUI_LayerStyle 插件: 添加 节点,可自动调整图片色调。 将 LUT 应用到图像: 支持.cube 格式的 LUT 文件。 节点选项包括 LUT 选择、色彩空间选择等。 自动调整图片的亮度、对比度和白平衡,可手动调整强度及各通道参数。 改变图像的色温、色彩平衡、色阶和 Gamma 值等。 2. 其他可能的方法: 某些专业的图像处理软件,如 Adobe Photoshop 等,可能具有相应的功能来实现色调复制。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的方法和工具。
2024-12-09