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怎么使用扣子制作智能体

Answer

使用扣子制作智能体的步骤如下:

  1. 起一个智能体的名称。
  2. 写一段智能体的简单介绍。
  3. 使用 AI 创建一个头像。

在编排方面:

  • 插件:插件类似于工具箱,里面可以放置一个或多个 API。扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等,也可以自己制作所需的插件。
  • 工作流:工作流如同可视化的拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个小块块(节点)组成,包括开始和结束的小块块,不同小块块可能需要不同信息才能工作。

此外,扣子是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否有编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。例如菠萝作词家智能体,是专为音乐创作设计的辅助工具,能根据用户输入生成歌词。创建扣子智能体时,先想名字,再写介绍,越详细越好,会根据介绍智能生成符合主题的图标,最后点击确认即可。

扣子官网:https://www.coze.cn/

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

References

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7386988670428905510作者:法医[heading2]爆火的AI Agent[content]AI Agent也就是我们所说的AI智能体,那什么是AI智能体呢?简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的AI智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等,体验过GPT或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛,另外之前在使用GPT或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,如果这些不解决的话,AI很难被真正广泛应用,而AI智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,AI智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以AI智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的AI智能体来解决自己的事情。[heading2]扣子Coze[content]📢扣子官网:[https://www.coze.cn/](https://www.coze.cn/)扣子(Coze),作为字节跳动旗下的新一代一站式AI Bot开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于AI模型的各类问答Bot。这些Bot的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后,还可以将自己构建的Bot发布到各种社交平台和通讯软件上,让更广泛的用户群体能够与这些Bot进行交互聊天。[heading2]竖起耳朵听的创建[content]我们可以通过简单3步创建智能体,首先我们要起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用AI创建一个头像即可。

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

👉插件插件就像是一个工具箱,里面可以放一个或者好几个工具,我们把这些工具叫做API。目前扣子这个平台上已经有很多不同类型的插件了,比如可以看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的API,还有一些很厉害的能处理多种任务的模型。用了这些插件,我们创建的智能体就能变得更厉害,比如给它加个新闻搜索的插件,它就能帮你找新闻了。要是扣子上现有的插件没有我们想要的,我们还可以自己动手做一个插件,把我们需要的API加进去。在我的智能体里我加了如下插件:👉工作流工作流就像是一个可视化的拼图游戏,我们可以把插件、大语言模型、代码块这些功能像拼图一样组合在一起,这样就能创造出复杂但又很稳定的业务流程。当我们面对的任务有很多步骤,而且对最后的结果要求很严格,比如结果要准确无误、格式也要对,那这时候用工作流来帮忙就最合适了。😎简单来说,工作流是由很多个小块块(节点)组成的,这些小块块就是工作流的基本单元。比如,大语言模型LLM、你自己写的代码、做判断的逻辑,都可以是小块块。工作流一开始和结束都有特别的小块块。开始的那个小块块就像是工作的起点,它可以包含你输入的信息。结束的那个小块块就像是工作的终点,它会告诉你工作流运行的结果是什么。不同的小块块可能需要不同的信息才能工作,这些信息有两种:一种是引用前面小块块给出的信息,另一种是你可以自己设定的信息。在竖起耳朵听的智能体里,我也用到了5个小块块,可以回答带有图片口语的结果,使回答更好。😎👉知识库

扣子初体验——菠萝作词家

原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7388812375032430611作者:小哆啦[heading1]扣子是个啥[content]扣子是字节跳动旗下的AI应用开发平台,在这个平台上开发自己的智能体的门槛非常低,不管我们是否有编程基础,都可以在扣子平台上快速搭建基于AI模型的多样化问答Bot。扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强Bot的能力和交互性。[heading1]菠萝作词家解决的痛点?[content]菠萝作词家智能体,是一款专为音乐创作而设计的智能辅助工具。旨在帮助音乐人、作词家以及音乐爱好者轻松、高效地创作出高质量的歌词作品。它能够理解并分析用户输入的提示词、情感基调、歌曲主题等信息,然后运用其独特的算法和创意生成技术,快速生成符合要求的歌词内容。不管你是专业的音乐人还是刚开始尝试作词的朋友,菠萝作词家智能体都能成为你创作路上的好帮手。它会带给你全新的创作体验,帮你轻松解决创作的难题,让你的每首歌曲都充满灵感和魅力。[heading1]开始创建[content]扣子智能体的创建比较简单,首先我们需要想一个智能体的名字,然后写一段该智能体的介绍,越详细越好,因为它会根据你的介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认,一个新的智能体就诞生了。

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用扣子做自媒体创作智能体
以下是关于用扣子做自媒体创作智能体的相关信息: AI 智能体简介: AI Agent 即 AI 智能体,是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。目前不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力,能完成复杂工作,解决如 GPT 或文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题。 扣子(Coze): 扣子是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,功能涵盖简单问答到复杂逻辑对话。开发完成后,可将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。其官网为:https://www.coze.cn/ 创建智能体: 创建智能体通常需要以下简单 3 步: 1. 起一个智能体的名称。 2. 写一段智能体的简单介绍,越详细越好,它会根据介绍智能生成符合主题的图标。 3. 点击确认,新的智能体就诞生了。 竖起耳朵听的编排: 1. 插件:插件像工具箱,里面可放一个或多个 API。扣子平台有很多不同类型插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求,还可自己制作添加所需 API。 2. 工作流:工作流像可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创造复杂稳定的业务流程。工作流由多个小块块(节点)组成,包括开始和结束的小块块,不同小块块可能需要不同信息才能工作。在竖起耳朵听的智能体里用到了 5 个小块块,可回答带有图片口语的结果。 3. 知识库。
2025-02-13
扣子智能体搭建
扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,搭建扣子智能体的门槛较低,无论有无编程基础均可操作。以下是关于扣子智能体搭建的相关信息: 菠萝作词家智能体:是专为音乐创作设计的辅助工具,能理解分析用户输入的提示词、情感基调、歌曲主题等信息并生成歌词。创建时需想一个名字,写一段详细介绍,然后点击确认即可。 竖起耳朵听智能体:创建需三步,先起一个名称,再写一段简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。 多模态资讯的跨平台推送智能体:可根据个人需求抓取、整理资讯并推送到多个平台。其视频演示地址为:https://www.bilibili.com/video/BV1RLaGeAE7Z/?vd_source=baeb68724c9458d179387d4bce43931c ;体验地址为:https://www.coze.cn/store/bot/7386884942153957391?panel=1&bid=6d2j6kkj04019 。 一般来说,创建扣子智能体首先要想一个智能体的名字,然后写一段该智能体的介绍(越详细越好,会根据介绍智能生成符合主题的图标),最后完成相关操作(如确认、创建头像等),一个新的智能体就诞生了。
2025-02-11
扣子工作流上传图片并让AI理解图片内容
扣子工作流可以实现上传图片并让 AI 理解图片内容。具体步骤如下: 1. 上传输入图片:将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL,以便在平台中进行调用。 2. 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息:通过封装的图片理解大模型和图片 OCR 等插件来实现。 3. 场景提示词优化/图像风格化处理。 4. 返回文本/图像结果。 在搭建工作流时,主要关注以下几个步骤: 1. 点击工作流后面的“➕”来添加一个工作流。 2. 点击创建工作流。 3. 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述清晰以便区分。 4. 初始化的工作流:左边有各种可用的插件和搭建 Agent 的工具,可通过点击加号或直接拖拽使用。插件一般有对应的参数说明,初始化后会生成开始模块和结束模块,且只能以开始模块启动,结束模块终结工作流。 此外,扣子平台具有以下特点和功能: 1. 集成了丰富的插件工具,包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型,支持内置插件和自定义插件。 2. 提供简单易用的知识库功能来管理和存储数据,支持多种格式的数据上传,包括文本格式、表格格式,也支持本地文件和在线网页内容及 API JSON 数据的上传。 3. 具有持久化的记忆能力,可记住用户对话的重要参数或内容。 4. 工作流功能灵活,可通过拖拉拽的方式搭建处理逻辑复杂且稳定性要求高的任务流。
2025-02-10
学习扣子ai
以下是关于扣子 AI 的相关信息: 讲师韦恩: 身份:智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家。 成就:荣获多家 AI 开发平台的比赛奖项,拥有 12 年程序开发背景,是多家企业的 AI 落地顾问。 承接业务:1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地。 课程内容: 入门课程:搭建证件照应用,需要有一定的智能体搭建基础。 进阶课程:邮票收藏馆搭建,需要有第一天的 AI 应用搭建基础。 课程收获: 完整构建一个中等复杂的扣子 AI 应用学习。 解决应用构建过程中的卡点,如页面布局、页面跳转、数据绑定、页面复用等。 获得一个价值万元的邮票收藏馆 AI 应用。 此外,还有骏老师关于如何用 AI 学习英语的相关内容,包括能打动人的文案相关的智能体(扣子“李教授文案馆”智能体)、同一句话多种输出方式相关的智能体(扣子“多风格翻译”智能体)以及英语学习助手智能体(豆包“英语学习助手”智能体),并提供了相应的链接。
2025-02-09
我想做个智能体专门帮我写更行各业的朋友圈收钱文案,我应该如何开始,我没做过扣子的智能体,只是在豆包简单做过
如果您想做一个智能体专门帮您写各行各业的朋友圈收钱文案,可以参考以下步骤: 1. 明确智能体的名称和简介:例如可以命名为“朋友圈收钱文案生成器”,简介中说明其专注于为各行各业生成吸引人的收钱文案。 2. 确定应用场景和目标人群:目标人群可以是各类需要在朋友圈推广业务并收款的个人或团队。当前痛点可能包括难以创作出有吸引力和针对性的收钱文案,解决的问题是提供高效、优质且符合行业特点的文案生成服务。 3. 设计智能体的主要功能: 深度挖掘产品或服务的卖点。 生成符合用户需求和心理的优质文案。 能够适应不同行业的特点和需求。 4. 技术实现方面: 设计工作流,包括输入、对接知识库、借助模型处理、输出等环节。 建立相关的数据库,收集和整理各行各业的文案素材、营销知识等。 对收集的资料进行清洗和二次校对,确保准确性和专业性。 5. 商业化场景: 可以为个人创业者提供文案支持,帮助他们在朋友圈推广业务并收款。 为小型企业的营销团队服务,提升其在社交媒体上的营销效果。 需要注意的是,在医疗等严肃领域,为了保证回答的准确性,应约定回答只能来自于经过严格筛选和校对的知识库。
2025-02-07
我们是做小红书笔记的,目前有没有哪个软件可以把我们上千篇以往人工写的笔记,投喂给它,训练出一个能按照以往风格来写笔记的呢?比如扣子或者钉钉,可以吗
目前市面上常见的软件中,豆包暂时未获取到扣子或钉钉有此功能的相关信息。不过,像一些专门的自然语言处理和机器学习平台,如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等,在一定的技术支持和合规操作下,有可能实现您的需求。但需要注意的是,将大量以往的笔记用于训练模型可能涉及到数据隐私和版权等问题,需要谨慎处理。
2025-02-07
如果通过deepseek构建智能客服
要通过 DeepSeek 构建智能客服,可以参考以下步骤: 1. 效果对比:用 Coze 做小测试进行对比。 2. 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 3. 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不稳定)。 4. 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向;Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 另外,实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下: 1. 拥有扣子专业版账号:如果还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务,添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 同时,GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到:Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾,重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。
2025-02-18
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md
2025-02-17
数据分析产品的智能体有哪些
以下是一些常见的数据分析产品的智能体类型: 1. 简单反应型智能体:根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接控制加热器。 2. 基于模型的智能体:维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来的状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体:具有明确的目标,能根据目标评估不同的行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统,有明确目的地并规划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体:不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体,根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体:能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 此外,还有一些具体的数据分析产品智能体,如颖子团队的“市场分析报告”生成智能体,它能根据输入的行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告,数据化呈现且附带信息来源网址便于校正,适用于企业管理层、投资者、创业者、营销人员等,可减少信息收集时间,聚焦决策判断。 在智谱 BigModel 开放平台工作流搭建中,也有相关的智能体节点,如具有自主规划任务、使用工具、记忆的 Agent 节点。
2025-02-17
如何制作人事专员ai客服
要制作人事专员 AI 客服,可以参考以下步骤: 1. 明确功能范围: 支持用户发送“关键字”,自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识,优先以“自己的知识库”中的内容进行回答,若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复,并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息,请链接作者:jinxia1859”。 能作为“微信客服助手”发布在微信公众号上。 2. 准备相关内容: 根据 Bot 的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,可用 word、txt、excel 等格式。 创建一个用于回答 AI 相关知识的知识库。 由于要按照一定规则处理知识,创建一个工作流来控制 AI 按照要求处理信息。 准备好微信公众号,以便发布机器人。 此外,智能客服助手的核心构思在于利用企业已有的知识积累,结合大模型的强大能力,为用户提供准确且简洁的答案。具体通过创建企业私有知识库,收录企业过去的问答记录和资料,再利用大模型对用户咨询的问题进行处理,确保回答的准确性和一致性,还能在必要时提供原回答的完整版,以满足用户的深度需求。同时要对接人工客服,在智能助手无法解决用户问题时,让用户快速转接到人工客服,确保问题及时解决,这种人机结合的模式有助于提升整体服务质量和客户满意度。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,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,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
如何制作动漫角色工作的AI视频
以下是制作动漫角色工作的 AI 视频的相关方法和建议: 一、准备工作 1. 想出点子 最佳免费选项: 付费选项:4.0,但由于与互联网连接,必应可能更好 2. 选择工具 用于在视频中为人脸制作动画的。 用于从文本创建视频的 最佳语音克隆: 二、制作流程 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 三、解决技术问题的策略 1. 面对一致性的挑战时,尽可能保持叙事性内容中角色的关键特征和外轮廓的一致。 2. 保持角色的位置一致性。 3. 减少故事中需要观众记住的角色数量。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。同时,深度伪造是一个巨大的问题,这些系统需要合乎道德地使用。
2025-02-17
如何用AI制作故事板
以下是使用 AI 制作故事板的一些方法和步骤: 1. 确定主题和风格:比如丝绸之路的古风主题,并选择合适的模型和指令,如 Fanbook 中的 niji6 模型及sref 指令,确定视频尺寸为 16:9。 2. 设定故事主线和镜头:在有故事剧本及相关资料的基础上,按照场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度进行分镜头的填充。 3. 精简人物对话:尽可能精简人物的对话,提炼重点,根据台词长短合理安排画面数量。 4. 借助语言大模型获取灵感:当对某一句台词没有足够的画面灵感时,可以借助语言大模型,如 Kimi,让其帮助写好画面描述甚至加上对音效的需求。 5. 利用相关工具和应用程序: Project Odyssey 第二季中的 Playhouse 可使用人工智能为 2D 或 3D 角色制作动画,控制 3D 场景中的每个元素。 Playbook 是基于扩散的 3D 场景引擎,利用 ComfyUI 进行图像和视频生成。 Tripo AI 能在 8 秒内生成带纹理的 3D 网格模型,还开发了自动绑定、动画和风格化功能。 SAGA 是一款优秀的剧本创作和故事板应用程序,由强大的生成式人工智能模型支持。 6. 结合多种 AI 工具:在拍摄纪录片《未来的超级个体》时,结合使用 GPT4 完成内容策划和脚本撰写,使用 Dalle3 和 Midjourney 完成故事板的画面生成,使用 Perplexity AI 进行信息搜索和分析。
2025-02-17
适合电商美工制作详情页的ai
以下是一些适合电商美工制作详情页的 AI 工具和方法: Stable Diffusion: 如果您是运营网店的女装店主且资金有限,可以使用 Stable Diffusion 来初步制作商品展示图。具体步骤如下: 1. 真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片。如果身材方面有问题,可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模,一定要是 realistic 的真人照片风格底模,如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台需求换头,如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置合适的 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。 Midjourney: 1. 主体物指令:确定产品类型后,可加入主体描述加强图片生成效果。如电商类产品加上“模特实拍、商品列表、尺寸”等描述,能得到常见的商品详情页设计图。 2. 配色指令:确定 APP 类型和主体描述后,可定制主题色。例如餐饮类输入“beach style color”能生成沙滩风饮料订购页面;快递类输入“Forest”指令能生成亲近自然感觉的图片;生活服务类输入“glacier color scheme”能得到有氛围感的订房界面。 3. 风格指令:如果配色指令无法满足要求,还可指定艺术风格、艺术家、设计师、插画家的名字。如天气类输入“Pop art”能生成色彩鲜艳的波普艺术风格天气 APP;社交类输入“Kpop fashion”能生成时尚流行的页面效果,输入“by Van Gogh”能得到带有梵高作品的 UI 页面。
2025-02-15
哪一款AI 可以实现参考一张柱状图,使用我提供的数据,生成同样的柱状图
以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图,使用您提供的数据生成同样的柱状图: 1. PandasAI:这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品,而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。例如,输入“pandas_ai.run”,即可生成相关柱状图。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel:这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具,能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/
2025-02-18
deepseek使用小技巧
以下是关于 DeepSeek 使用的一些小技巧: 1. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:包括作家风格移植(如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”)、文体杂交(如“将产品说明书改写成《史记》列传格式”)、学术口语化(如“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”)。 领域穿透技术。 2. 场景化实战策略:包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 3. 效能增强技巧: 对话记忆管理:如上下文锚定(“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对不同问题类型进行修正,如过度抽象(“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”)、信息过载(“用电梯演讲格式重新组织结论”)、风格偏移(“回归商务报告语气,删除比喻修辞”)。 4. 特殊场景解决方案: 长文本创作:如分段接力法(“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”)、逻辑粘合剂(“确保新章节与前文的三处细节呼应”)。 敏感内容处理:如概念脱敏法(“用经济学原理类比说明网络审查机制”)、场景移植法(“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 5. 通用于任何大模型的提示词针对性技巧: 身份定位技巧:目的是让 AI 理解您的背景和专业水平,例如“作为一名刚入职的电商运营,需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 场景描述技巧:提供具体的应用场景和限制条件,例如“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案,目标用户是 25 35 岁的年轻父母,预算 3000 以内,需强调安全定位功能”。 结构化输出技巧:指定具体的输出格式和内容结构,例如“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据,包含以下维度:月度销量、同比增长、市场份额,并在表格下方总结三个关键发现”。 分步骤提问技巧:将复杂问题拆解为可管理的小任务,例如“请分三步指导新手做美食短视频:前期准备:需要哪些设备和技能 拍摄阶段:关键场景和机位选择 后期制作:剪辑节奏和音乐配合建议”。 反馈优化技巧:通过追问获得更精准的答案。 深度思考引导技巧:获得更深入的分析和见解。 6. 万能提示词:您是一名顶尖的提示词优化专家,请按以下步骤优化下方提示: 分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义。 基于,重构提示结构(可参考 CRISPE/BROKE 框架)。 生成 3 个优化版本,并解释每版的改进逻辑。 7. 如果官网的搜索不能用,一直崩溃,可以用火山的满血版,在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。 8. 关于 DeepSeek 的论文解读,有直播视频回放和相关论文下载,如。
2025-02-18
deepseek使用说明
DeepSeek 的使用说明如下: 功能:能进行自然语言理解与分析、编程、绘图,如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势:可以用更少的词让模型做更多事,思维发散,能给出创意思路和高级内容。 存在问题:思维链长不易控制,可能输出看不懂或胡编乱造的内容,增加纠错成本。 审核方法:可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议:使用时要有自己的思维雏形,多看思考过程,避免被模型冲刷原有认知。 使用场景:包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 生成单词:输入单词主题、图片风格、单词数量,选择 deepseekr1 模型,可生成指定数量的单词数组,以数组方式输出,包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词方面,作为专业的单词生成助手,要围绕用户输入主题挖掘相关英语单词,仅输出相关内容,并以规定的数组形式呈现。 产品情况:Deep Research 是基于 AI 模型的产品,使用 GPT4o、o3 等推理模型,结合 UI 交互、搜索引擎等。DeepSeek 只是品牌名,需要搭配具体模型,如 DeepSeek V3(类 GPT4o)和 DeepSeek R1(类 OpenAI o1)。
2025-02-18
清华104页AI使用指南
以下是清华 104 页 AI 使用指南的相关内容: 智能纪要部分: 共学课程涵盖 config UI 从入门到精通,还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容,做项目时可查看细分赛道融资情况,也可学习 AI 功能创业,介绍了企业专栏内容如 Kimi 的技巧等。 提到了 AI 的案例和投稿,包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容,还有日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等,布置了关于 AI 兴趣方向的小作业。 介绍了 CONFIUI 生态大会东京站 11 月 16 17 日的活动内容及报名,包括社区共创项目、大奖、首届活动情况、海外创作者共学等。 总结了关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍,包括使用情况、发起背景、内容安排及相关资源等;AIPO 线下活动及 AI 相关探讨,包括规则、玩法、重要地位和研究方向等;way to AGI 社区活动与知识库介绍,包括活动安排、材料准备、使用和内容更新等;还包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 介绍了 AI 相关技术与活动,如 AI 音乐创作、数字人语音合成、config UI 的应用,以及社区共创项目如东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等,还有作业与报名、线下寄送物料组织活动、AI 春晚即将开始、AIPO 活动及相关挑战、共学活动与技能提升、硬件机器人材料购买、自媒体发布与流量扶持、活动奖项与历史玩法、工具使用与新大赛预告等。
2025-02-17
语文教学如何使用大模型
在语文教学中使用大模型,可以参考以下方面: 1. 提示词设置: Temperature:参数值越小,模型返回结果越确定;调高参数值,可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务,可设置低参数值;对于诗歌生成等创造性任务,可适当调高。 Top_p:与 Temperature 类似,用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值,想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。 Max Length:通过调整控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences:指定字符串来阻止模型生成 token,控制响应长度和结构。 Frequency Penalty:对下一个生成的 token 进行惩罚,减少响应中单词的重复。 2. 了解大模型: 大模型通俗来讲是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 训练和使用大模型可类比上学参加工作:找学校(需要大量 GPU 计算)、确定教材(大量数据)、找老师(算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。 Token 是模型处理和生成的文本单位,在将输入进行分词时会形成词汇表。 需要注意的是,在实际应用中,可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验,以找到最适合的设置和方法。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 (2)历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 (2)模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 (1)网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17