扣子实操教程

以下为您推荐适合非技术人员学习的提示词工程手册： 1. 小七姐：Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（二） 强调对框架的理解和运用，介绍了多种提示词框架，如情境，并提供了学习的三步走：懂原理、找需求、用框架。 2. 19. RAG 提示工程系列（一） 虽然网络上提示工程资料众多，但 RAG 任务中提示工程的资料相对较少。此系列将带领大家了解 RAG 架构的概念、组成、痛点及提示词工程在其中的应用，并指导实操案例，帮助编写调试符合企业生产级标准的提示词。 3. VIRTUAL Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版（中英对照） 指出提示词工程是一门实证科学，需要不断测试和迭代，包括开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词和分享完善后的提示词，同时不要忘记测试边缘情况。

好的，以下是根据你的需求为你生成的文章： RAG 实操案例 RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。以下是一些 RAG 实操案例： 1. 餐饮生活助手 餐饮生活助手是一个基于结构化数据 RAG 的方法的应用，它的目的是根据用户的需求，从一个大规模的餐饮数据集中检索出最合适的餐厅，并提供相关的信息和服务。 为了实现餐饮生活助手 RAG 的 Langchain 代码实战，需要完成以下几个步骤： 定义餐饮数据源：将餐饮数据集转化为 Langchain 可以识别和操作的数据源，例如数据库、文件、API 等，并注册到 Langchain 中，并提供统一的接口和方法，让 LLM 的代理可以方便地访问和查询数据源。 定义 LLM 的代理：根据用户的问题，提取出核心的信息和条件，并形成标准的查询语句，然后用这个查询语句去检索餐饮数据源，得到相关的数据记录，再根据这些数据记录，生成最合适的答案，输出给用户。 运行 LLM 的代理：将 LLM 的代理部署到不同的平台和渠道，例如 Web、微信、Telegram 等，并提供统一的接口和方法，让用户可以方便地与 LLM 的代理进行交互。 2. 大模型 RAG 问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式 基于模块化（Modular）RAG 自定义 RAG Flow，该案例展示了如何使用 RAG 技术来实现问答系统。具体而言，该系统使用了一个预训练的语言模型（如 GPT3）和一个知识图谱来进行问答。 在微调阶段，系统会根据用户的问题和知识图谱中的信息，对语言模型进行微调，以使其更好地适应特定的领域和任务。在推理阶段，系统会使用微调后的语言模型和知识图谱来生成回答。在这个过程中，系统会根据用户的问题和知识图谱中的信息，生成一个查询，然后使用语言模型来生成回答。 总的来说，该案例展示了如何使用 RAG 技术来实现问答系统，以及如何通过微调和推理来提高问答的准确性和效率。 3. 通过增强 PDF 结构识别，革新检索增强生成技术（RAG） 该案例主要讨论文档解析和文本切分质量是否会影响 RAG 系统的效果。具体而言，该案例探讨了两种类型的方法，即基于规则（Rulebased）的方法和基于深度学习（Deep learningbased）的方法，并通过实际案例对它们的效果进行实证评估。 基于规则的方法主要依赖于人工编写的规则和模式来提取文本块和生成嵌入向量。这种方法的优点是简单、快速，但是对于复杂的文档结构和多变的文本内容可能会表现不佳。 基于深度学习的方法则利用了深度学习模型（如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN））来自动学习文本块的特征和嵌入向量。这种方法的优点是可以更好地处理复杂的文档结构和多变的文本内容，但是需要大量的训练数据和计算资源。 通过对实际案例的评估，该案例发现基于深度学习的方法在文档解析和文本切分质量方面表现更好，但是需要更多的计算资源和训练数据。因此，在选择方法时，需要根据具体的应用场景和需求来进行权衡。 以上是一些 RAG 实操案例，希望对你有所帮助。

以下是为您提供的 ComfyUI 教程相关信息： 有几个网站提供了关于 ComfyUI 的学习教程： ComfyUI 官方文档：提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网址：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：提供了详细的入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。网址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享了部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：提供了从新手入门到精通各个阶段的系列视频教程。网址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ 此外，ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分： KSampler 即采样器，包含以下参数： seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 cfg：一般设置为 6 8 之间较好。 sampler_name：可设置采样器算法。 scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同的调度算法。 denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 recraft 的教程： Remix 重组： 1. 使用过程： Step 1：lineart stack of pumpkins 打开 Remix 模式。 选择图片进行 Remix。 Step 2：Remix 选择“Make Variations.” 在弹出框中添加或修改提示词。 结果：pile of cartoon owls 使用新的提示和原始图像来生成一幅图像。 不同程度的调整示例：Medium Change 结合参数使用 Remix： 在使用 Remix 模式时，可以添加或删除参数，但必须使用有效的参数组合。比如：将/imagine prompt illustrated stack of pumpkins version 3 stylize 10000 更改为 illustrated stack of pumpkins version 4 stylize 10000 会返回错误，因为 Midjourney Model Version 4 与 Stylize 参数不兼容。 使用 Remix 与参数结合可用对比： ||初始生成|点击 Variations 后添加 Remix| |||| |Aspect Ratio|✓|✓| |Chaos|✓|| |Image Weight|✓|| |No|✓|✓| |Quality|✓|| |Seed|✓|| |Same Seed|✓|| |Stop|✓|✓| |Stylize|✓|| |Tile|✓|✓| |Video|✓|✓| 使用 Remix 改变宽高比将会将图像拉伸。并不会扩展画布，添加丢失的细节或修复错误。 悠船基础使用教程： 1. 图片调整： 这里我们点击进入对应的图片，常用的内容主要是变化、高清、重塑、扩图。 变化：让生成的图片产生一定改变，细微就是改变幅度很小，强烈就是很大。 高清：放大图片，“直接”表示啥都不变，直接出高清，“创意”表示在图片基础上进行微小的优化调整。 风格变化：基于生成的图片作为上传图片（垫图）再创作。 拓展：上下左右拓展图片。 缩放：指的是镜头，比如 2x 就是镜头拉远 2 倍。 局部重绘：可以选择一个区域改成想要的，建议选择区域要大一些，太小的无法进行修改。 使用图片，就是垫图，用这张图；使用风格，就是参考这张图的风格；使用提示词，就是复制这个图片的提示词。 2. 图像参考： 在悠船中可以利用垫图和提示词配合生成符合要求的建筑、风景、文物等。只需要将图片复制到悠船的提示词款里面，还需要填写对应的提示词描述。 小田：视频转绘制作视频过程中不可或缺的一环 转绘教程（Ebsynth Utility）： 1. 批量跑图脚本设置： 当对关键帧的图片试验完毕得到满意画面时，需要进行批量跑图。来到图生图界面点击最下面的脚本按钮。 选择 Ebsynth Utility 这个脚本。 会看到很多参数，只需要简单操作。 第一个必须要填写对应的工程文件路径，这个路径和之前在插件填写的路径一致。 接下来一个选项要注意，即 Mask option 这个选项。这个选项控制是否使用蒙版，简单说就是是否只需要重绘主体部分，需要使用蒙版就维持默认参数不修改，如果不想使用蒙版就重绘所有画面，把参数调整成相应参数。 下面的参数是 ControlNet 配置，可以不用管它保持默认参数。 配置脸部裁切：这个配置默认是关闭的，开不开可以自己决定，试验下来开了以后可以明显改善一下面部崩坏的情况。 这里几个参数大致说一下： Face Detection method：面部裁切选择（不需要动使用默认的即可）。 Face Crop Resolution：面部裁切分辨率（一般给 512 即可，可以适当缩小或者放大）。 Max Crop Size：最大裁切尺寸（保持默认）。 Face Denoising Strength：人脸去噪程度（如果本来画面不清晰可以稍微拉高一点）。 Face Area Magnification：面部放大倍数（设置越大处理越费时间）。 至于这个选项，如果开启了则会按照下方的提示词来对裁切后的面部进行重绘。好了到这里所有的参数都设置完成了点击生成按钮，耐心等待。最后会在工程文件夹中生成一个 img2img_key 的一个文件夹。

Dify 的使用教程如下： 使用方式： 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：2 核 4G 云服务器一台（约 159 元），腾讯云提供一键部署。 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理，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，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据需求选择。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，优化和迭代知识库内容及索引方式，定期更新增加新内容。 特点： 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，可定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用性能。 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，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。

以下是关于 Claude 的使用教程： Claude 是由 Anthropic 公司开发的一款 AI 助手，以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名。它是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人，可以使用自然语言理解技术来理解人类语言，并使用自然语言生成技术进行回答和梳理，为各种应用提供支持，包括但不限于数据分析、自动化和个性化辅助。 要使用 Claude 的 Computer Use 功能，目前此功能只针对开发者在 API 中开放使用。 注册 Claude 的步骤如下： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件，打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，有以下可能的解决方案： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册 Claude 账号。 3. 如果有海外朋友，可以请他们帮忙接收验证码，并将验证码告知。 完成注册后，若希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额，需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。但需注意，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。同时，Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。 另外，给 Claude 的指示质量会对其输出的质量产生很大影响，特别是对于复杂任务。

以下是关于 AI 生成视频的教程： 使用 Adobe Firefly 生成带有文本提示和图像的视频： 在 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，则可以重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 进行生成。 将小说做成视频的制作流程： 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。 AI 视频工具合集： Runway（有免费额度） 网址：https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程： 简单介绍：支持文生视频、图生视频，视频生视频；使用英文提示词；文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷，支持 16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、21:9 尺寸，可设置种子值；图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同；生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频。 Stable video（有免费额度） 网址：https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程： 简单介绍：支持文生视频、图生视频，仅英文；图生视频不可写 prompt，提供多种镜头控制；文生视频先生成 4 张图片，选择其中一张图片以后再继续生成视频。 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。

以下是关于 Coze 教程的相关信息： 这可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带你入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 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 的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： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 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，附有相关 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。此外，还有 Coze 官方教程可供参考。

以下是为您介绍的一些类似语聚 AI、扣子、Dify.AI、腾讯元器、客悦等的智能体创建平台： 智能体是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词，简单理解就是 AI 机器人小助手，类似移动互联网中的 APP 应用。目前有很多公司关注智能体在 AI 应用层的产品机会，比如在 C 端有社交方向的应用，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入；在 B 端，有帮助商家搭建智能体的机会。 国内有不少智能体开发平台，如字节的扣子，2 月 1 日字节正式推出其国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外，还有 Dify.AI 等平台。像阿里的魔搭社区也属于此类平台。 扣子（Coze）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，完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。

以下为您介绍一些类似扣子、Dify.AI 的智能体创建平台： 腾讯元器：是一个智能体开发平台。 kimi：在智能体领域有所涉及。 需要注意的是，目前提示词攻击在业内是一个公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免，其系统提示存在泄露的风险。

以下是一些类似扣子的智能体创建平台： 1. 海外版 Coze（coze.com） 2. 百度 AppBuilder 3. 阿里通义千问 4. 智谱 AI 此外，还有 Dify.AI 等平台。字节的扣子（Coze）作为新一代一站式 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。腾讯元器也是智能体开发平台之一。

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：

要将扣子上的工作流复制到 Dify，以下是一些相关信息： RPA 很早就出现在工作流编排领域，目标是使符合标准的业务流程和工作流程自动化。 ComfyUI 采用工作流化操作模式，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过节点和连线完成模型操作和图片生成，其 DSL 配置文件支持导出导入。 Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处，定义了标准化的 DSL 语言，方便导入导出进行工作流复用。 可以使用 Dify 推出的“工作流”功能将流程设计和提示词落地。延申阅读：Dify——工作流：https://docs.dify.ai/v/zhhans/guides/workflow/introduce 。首先要建立整体工作流程，但流程可能缺少知识检索环节。

以下是使用扣子 AI 的教程： 1. 体验预置 AI Bot 扣子预置了各种场景的 Bot，涵盖工具、生活方式、学习、娱乐等领域。您可以访问查看所有精选的预置 Bot。 选择一个 Bot 后，会被引导至该 Bot 的编排页面，此页面分为 4 个区域： 顶部区域：显示 Bot 所用的大型语言模型。 人设与回复逻辑区域：设置 Bot 的人物设定与回复逻辑。 技能区域：展示 Bot 配置的功能，例如插件、工作流、开场白等。 预览与调试区域：展示与 Bot 交互的运行结果。您可以在预览与调试区域发送消息查看 Bot 的回复效果。以旅游大师 Bot 为例，操作步骤如下： 1. 访问。 2. 在页面的搜索框中，输入旅游大师，然后单击展示的旅游大师 Bot。 2. 搭建您的第一个 AI Bot 无论是否有编程基础，都可以在扣子平台快速搭建一个 AI Bot。以创建一个可以发送 AI 新闻的 Bot 为例： 系统默认创建了一个 Personal 的个人团队，您也可以创建团队或加入其他团队，更多信息，请参考。 进入团队空间后，默认打开 Bots 页面。 在 Bots 页面，单击创建 Bot。 输入 Bot 名称和介绍，然后单击图标旁边的生成图标，自动生成一个头像，最后单击确认。 Bot 创建后，会直接进入 Bot 编排页面。您可以在左侧人设与回复逻辑面板中描述 Bot 的身份和任务，单击复制可使用模板格式添加描述。也可以在中间技能面板为 Bot 配置各种扩展能力，并在右侧预览与调试面板中实时调试 Bot。 配置 Bot 的第一步是编写提示词（Bot 的人设与回复逻辑功能）。提示词是给大型语言模型（LLM）的指令，以指导其生成输出。在 Bot 配置页面的人设与回复逻辑面板中输入内容，例如您可以单击优化，让大语言模型优化为结构化内容。更多详细信息，参考。 3. 案例：创建 24 小时英语陪练 AI Bot 打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，接下来细化功能。 设计人设与回复逻辑，根据功能需求编写提示词。 调整模型设置，例如基于聊天为主的需求，设置对话轮数为 20 轮。 选择插件，如英文名言警句等。 设置开场白和预置问题。 为 AI Bot 设置语音，选择亲切的英语音色。