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扣子实操教程

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以下是一些关于扣子实操的教程资源：

  • 全网最全的 Coze 入门教程：https://www.bilibili.com/video/BV1YM4m167zP/
  • 扣子实战教程，全网最细节讲解：https://www.bzfree.com/doc/coze#%E5%BC%95%E8%A8%80
  • Bot 创作者如何在 Coze 上赚钱：https://mp.weixin.qq.com/s/WO-ZPuVgNHF129b4qsSjlQ
  • 新手总结 Coze bot 创建步骤：先锁定“最简”任务，提前准备测试问题：https://zhuanlan.zhihu.com/p/687931917
  • 视频：【共学快闪】AI Agent-Coze 搭建 5 月 8 日大圣分享 Coze 全流程搭建：https://www.bilibili.com/video/BV1bs421N7tR
  • 视频：【共学快闪】AI Agent-Coze 搭建 5 月 7 日赛博禅心大聪明分享：https://www.bilibili.com/video/BV1V1421z7At/
  • 面向业务开发的 Coze 使用指南：https://mp.weixin.qq.com/s/ZY8zwaGdR6dq1OL_XQ2iTQ
  • 扣子（https://mp.weixin.qq.com/s/glT5Qc4a3vpRLxVAPdDDbA）[coze.cn]（https://mp.weixin.qq.com/s/glT5Qc4a3vpRLxVAPdDDbA）初体验|拥有一个属于自己的聊天机器人：https://mp.weixin.qq.com/s/glT5Qc4a3vpRLxVAPdDDbA

在扣子中手搓插件和调用已有的 API 制作插件方面：

  • Body：用于传递请求的主体部分，可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中，通常不使用 Body 来传递参数，因为 GET 方法的 URL 中已经包含了所有必要的参数。
  • Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列的段落。在 GET 方法中，Path 可以用来传递参数，但通常会将其编码为 URL 的一部分，而不是单独传递。
  • Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后面跟着一系列的键值对。在 GET 方法中，Query 是最常用的参数传递方式，它允许用户通过 URL 中的键值对来传递参数。
  • Header：用于定义 HTTP 请求的头信息部分，包括各种头部字段。在 GET 方法中，Header 通常不会用来传递参数，而是用于定义请求的头部信息。

配置输出参数：如果一切都填对了没有问题，可以直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。例如填入汉字“张”，点击自动解析。解析成功后会显示解析成功，输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。

调试与校验：测试工具是否能正常运行，运行后查看输出结果。Request 为输入的传参，Response 为返回值，点击 Response 就可以看到解析后的参数。

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References

扣子案例合集-社区内容分享

[heading3]综合探讨[这可能是全网目前最全的Coze入门教程了！](https://www.bilibili.com/video/BV1YM4m167zP/)[扣子实战教程，全网最细节讲解](https://www.bzfree.com/doc/coze#%E5%BC%95%E8%A8%80)[Bot创作者如何在Coze上赚钱？](https://mp.weixin.qq.com/s/WO-ZPuVgNHF129b4qsSjlQ)[新手总结Coze bot创建步骤：先锁定“最简”任务，提前准备测试问题](https://zhuanlan.zhihu.com/p/687931917)[视频：【共学快闪】AI Agent-Coze搭建5月8日大圣分享Coze全流程搭建](https://www.bilibili.com/video/BV1bs421N7tR)[视频：【共学快闪】AI Agent-Coze搭建5月7日赛博禅心大聪明分享](https://www.bilibili.com/video/BV1V1421z7At/)[面向业务开发的Coze使用指南](https://mp.weixin.qq.com/s/ZY8zwaGdR6dq1OL_XQ2iTQ)[扣子（](https://mp.weixin.qq.com/s/glT5Qc4a3vpRLxVAPdDDbA)[coze.cn](https://mp.weixin.qq.com/s/glT5Qc4a3vpRLxVAPdDDbA)[）初体验|拥有一个属于自己的聊天机器人](https://mp.weixin.qq.com/s/glT5Qc4a3vpRLxVAPdDDbA)

如何在扣子中手搓插件

1.Body：用于传递请求的主体部分，可以是JSON、XML或其他类型的数据。在GET方法中，通常不使用Body来传递参数，因为GET方法的URL中已经包含了所有必要的参数。2.Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列的段落（如“/users/{username}”）。在GET方法中，Path可以用来传递参数，但通常会将其编码为URL的一部分，而不是单独传递。3.Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后面跟着一系列的键值对（如“?username=admin&password=password”）。在GET方法中，Query是最常用的参数传递方式，它允许用户通过URL中的键值对来传递参数。4.Header：用于定义HTTP请求的头信息部分，包括各种头部字段，如“Content-Type”、“Authorization”等。在GET方法中，Header通常不会用来传递参数，而是用于定义请求的头部信息。1.配置输出参数如果一切都填对了没有问题的话，我们可以直接点击自动解析，会自动调用一次API给出对应的输出参数因为我使用的API都不是必填项，所以我就只填用拼音查字的就好。点击自动解析解析成功后会显示解析成功，我们可以看到输出参数已经填好。然后我们点击保存并继续参数描述可以根据需求填写。既是提醒用户也是提醒自己，建议填写~1.调试与校验测试一下我们的工具，是否能正常运行。运行后查看输出结果Request为输入的传参Response为返回值点击Response就可以看到解析后的参数

如何在扣子调用已有的 API 制作插件

1.Body：用于传递请求的主体部分，可以是JSON、XML或其他类型的数据。在GET方法中，通常不使用Body来传递参数，因为GET方法的URL中已经包含了所有必要的参数。2.Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列的段落（如“/users/{username}”）。在GET方法中，Path可以用来传递参数，但通常会将其编码为URL的一部分，而不是单独传递。3.Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后面跟着一系列的键值对（如“?username=admin&password=password”）。在GET方法中，Query是最常用的参数传递方式，它允许用户通过URL中的键值对来传递参数。4.Header：用于定义HTTP请求的头信息部分，包括各种头部字段，如“Content-Type”、“Authorization”等。在GET方法中，Header通常不会用来传递参数，而是用于定义请求的头部信息。1.配置输出参数如果一切都填对了没有问题的话，我们可以直接点击自动解析，会自动调用一次API给出对应的输出参数我填入汉字“张”。点击自动解析解析成功后会显示解析成功，我们可以看到输出参数已经填好。然后我们点击保存并继续参数描述可以根据需求填写。既是提醒用户也是提醒自己，建议填写~1.调试与校验测试一下我们的工具，是否能正常运行。运行后查看输出结果Request为输入的传参Response为返回值点击Response就可以看到解析后的参数

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开一个AI数据标注公司的落地和具体实操应当如何
开设一家 AI 数据标注公司需要以下落地和具体实操步骤： 1. 市场调研 了解当前 AI 数据标注市场的需求和趋势。 分析竞争对手的优势和不足。 2. 团队组建 招聘具备数据标注技能和经验的人员，包括标注员、质检员等。 对团队进行培训，确保他们熟悉标注规范和流程。 3. 制定标注规范 明确不同类型数据的标注标准和要求。 建立质量控制流程和标准。 4. 技术和工具准备 选择适合的数据标注工具和软件。 搭建稳定的 IT 基础设施，保障数据安全和存储。 5. 寻找客户和项目 与 AI 企业、科研机构等建立联系，争取合作机会。 展示公司的标注能力和优势。 6. 项目管理 合理安排标注任务，确保按时交付。 及时处理项目中的问题和变更。 7. 质量监控 定期对标注结果进行抽检和评估。 依据质量反馈对标注流程和人员进行调整和优化。 8. 合规与法律事务 确保公司的运营符合相关法律法规。 处理好数据隐私和知识产权等问题。 9. 财务管理 制定合理的预算和成本控制策略。 确保公司的资金流稳定。 10. 持续改进 关注行业动态，不断改进标注技术和流程。 提升公司的竞争力和服务质量。
2025-02-17
我想学习AI，但是不知道如何入门，希望你可以帮我梳理出AI的各个应用方向，要求要有具体的实操方法和必坑指南，能应用于生活和工作中，适合新手学习
以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 浏览入门文章，了解 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 1. 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 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 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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 1. 与现有的 AI 产品进行互动，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。 六、如果希望继续精进 1. AI 背景知识 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。 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 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 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 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 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。 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 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）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 避坑指南： 1. 不要急于求成，AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合，避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法，要多花时间理解，不要一知半解。 4. 在选择学习资源时，要注意其质量和适用性。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-06
rga实操
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种利用大模型能力搭建知识库的技术。其应用过程可抽象为以下 5 个步骤： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 等代码，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 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：包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 在本地部署 RAG 时，需要加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。从订阅源获取内容，通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据。为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3。基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。还可以创建网页 UI，并进行评测。 在问答测试中，对于同样的问题和上下文，基于不同模型如 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行了多次测试，得出了不同模型的表现结论。总结来说，本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限，RAG 能提升答案质量和相关性，但不能完全消除大模型幻觉、信息滞后等问题。
2025-01-10
我想看关于使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节的实操
以下是关于使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节的实操： 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。 需要注意的是，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。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有多种，例如： 1. ：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，而剪映则可以根据这些脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。这种方法可以快速实现从文字到画面的转化，节省大量时间和精力。 2. ：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. ：这是一个 AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户可以提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. ：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. ：这是一个 AI 视频创作工具，它能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. ：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。 在游戏《神谕》中，ChatGPT 生成对话内容和剧情的能力表现如下： 对于故事线，ChatGPT 可以通过 System Prompt 介绍游戏的故事背景和小机器人的人设。结合游戏中发生的关键事件，通过文字传递给 ChatGPT，生成游戏中关键的故事情节介绍，最后以小机器人自述的形式呈现出来。具体实现过程中有几种选择： 1. 离线生成：将 ChatGPT 作为离线工具使用，生成一次性剧情文案，并保存到游戏中。缺点是文案一旦确定就固定下来了，略显单调。 2. 实时生成：每次都让 ChatGPT 自由发挥，在关键的节点，将历史上下文信息发送给 ChatGPT 来生成实时文案，优势是每次发挥都在既定主题基础上有所差异，有一定随机性。但是实际的缺点是，每次生成的延迟较大，会让游戏为了等待剧情文案，而产生明显的停顿感。 因此选择：每局对局开始前，会为游戏的关键节点一次性生成所有文案。这样，每次游戏都可以产生不同的文案，且游戏过程中就不会因为剧情体验到明显的停顿感。剧情的故事格式，由预定义的 json 来表达，每次 ChatGPT 只需要替换填充内容即可。 对于实时对话，与剧情类似，不过最大的难点是如何让小机器人区分出来，您是希望跟它聊天，还是在让它执行某些指令，甚至能否边聊天边执行指令。背后最大的挑战是 ChatGPT 要支持生成类似“多模态”的返回信息。这里的“多模态”是指在您对话的内容中，可以同时返回“对话”和“代码”，而且以某种限定的格式返回，从而方便程序解析出来。类似的 prompt 描述为：按照上述的 prompt，大概率 ChatGPT 能输出符合要求的内容格式。
2024-12-10
分享一些详细学习coze工作流的实操课程？
以下是一些学习 Coze 工作流的实操课程资源： 扣子案例合集社区内容分享： 【Agent 共学第二期】艾木分享|这也许是你一生中第一个 Bot：https://www.bilibili.com/video/BV1XT421i7jH/ 一步一步带你手搓一个 Coze Bot——Dr.Know（极简版 Perplexity）：https://www.bilibili.com/video/av1005221752 扣子工作流实战案例教程，手把手教你搭建一个图书管理工作流：https://mp.weixin.qq.com/s/Fh3Vm3EDSzoYVxf91GcMMA 使用扣子 Coze 创建 AI 绘画工作流：https://mp.weixin.qq.com/s/d_6yST8JXKf1Tr6JgBPFg 奶奶也学得会的 AI 工作流，省时省力下班早！：https://mp.weixin.qq.com/s/bXC8DHzs5_OgPh3FtKhJZA 中文 GPTS 使用秘籍，字节扣子 Coze 工作流使用全教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/682108709 Workflow 实践|使用 coze 复现一个 AIGC 信息检索 Bot：https://mp.weixin.qq.com/s/PFgjRq7XcTcqog1gLyFqA AI 自动获取 B 站视频摘要信息：https://mp.weixin.qq.com/s/x8lwvlomhFNLZl__qYuDww 如何用 Coze 制作一个信息检索 Bot（含 Workflow 的基础用法）：https://mp.weixin.qq.com/s/Ory8iVXXjjN3zSTcupPm6Q 蓝衣剑客：四万字长文带你通学扣子，其中在三、Coze 简介的 3.4 工作流部分提到，在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流，例如使用获取新闻插件构建获取新闻列表的工作流、使用大模型节点接收并处理用户问题等。更进阶的场景则通过多个节点组合构建逻辑较复杂的工作流，例如在搜索并获取指定信息详情的场景中，先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过代码节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情；或者在通过条件判断识别用户意图的场景中，通过大模型节点处理用户消息，并将消息分类后通过条件节点分别处理不同类型的消息。这些详细配置教程提供了实际操作指南以帮助理解和应用各种功能。 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人，其中搭建步骤详解的设计你的 AI 机器人部分，对工作流设计有详细说明： 开始节点和结束节点，coze 会自动生成。 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“String”。 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”；将【知识库右侧节点】与【结束节点】的左侧连起来。 结束节点配置：结束节点用于输出 AI 机器人的最终结果，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。 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。
2024-12-03
请给我推荐一个适合非技术人员学习的提示词工程手册，但是我不希望提示词工程手册太实操导向，需要包括背后的原理和逻辑，而不是只像一个公式一样的教给我
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。
2024-08-15
trae教程
以下是关于 Trae 的相关教程： Trae 简介： Trae 是一款与 AI 深度集成，提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力的 IDE 工具。对中文用户更加友好。 Trae 的特点： 1. Trae Windows 版本已于 2 月 17 日 9:00 全量上线，即日起全系统可用。 2. 标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量，而竞品工具同一模型每月 140 大洋且限量使用 500 次。 3. Trae 编辑器所有功能原生支持中文，上手门槛大大降低。 上手教程： 1. 安装：前往，将 Trae 安装至电脑，然后启动。 2. 初始设置： 首次启动时，点击开始按钮，进入初始配置流程。 选择主题（暗色、亮色和深蓝）和显示语言（简体中文和 English），然后点击继续按钮。 3. 从 VS Code 或 Cursor 中导入配置：若电脑中已安装并配置 VS Code 或 Cursor，可以点击从 VS Code 导入或从 Cursor 导入按钮，系统会获取相关信息并一键导入到 Trae 中。添加 Trae 相关的命令行后，可在终端中使用命令行更快速地完成 Trae 相关的操作。 4. 登录：需要登录 Trae 以使用 AI 能力，提供了 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录三种方式。若没有账号，也可新注册一个账号。 5. 项目操作：打开已有的项目或克隆 Git 仓库，详情参考《》。 此外，为了让大家更好地掌握，还建立了一个 AI 编程训练营的群，接下来两周会带大家一步步入门，会发布包含图文教程、视频、直播的内容，社群内有老师答疑，完全免费。并且，作者给大家演示了 4 个“看了就能上手”的小案例教程，可以跟着制作。
2025-02-18
通义灵码教程
以下是关于通义灵码的教程： 1. 通义灵码安装：在 vscode 中安装通义灵码，包括在应用商店搜索、安装及相关设置。 2. vscode 界面介绍：讲解新下载 vscode 后的界面，如文件操作、左侧栏功能、搜索功能等，重点指出初级阶段需了解的三个点。 3. 通义灵码拖动：演示将通义灵码从左侧拖动至右侧的操作，此操作基于个人习惯，不拖也不影响使用。 4. 活动回顾与目标：回顾第一节课关于 AI 编程的理解、能力边界、表达需求等内容，明确本次活动目标为完成新年接福小游戏。 5. 复刻新年接福小游戏的流程与方法： 明确目标：确定制作小游戏的目的，如为课程增添趣味性。 绘制原型：将想法具象化，画出游戏页面框架，如开始页、游戏中财宝掉落和用户操作等。 准备素材：寻找合适的图片完善游戏画面，如背景图、财宝和人物形象等。 清晰表达：把需求准确表述给 AI 程序员，如创建文件夹、在特定位置编辑需求等。 利用工具：使用 AI 程序员和相关编程工具实现游戏开发。 此外，通义灵码是阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。在 Pytharm 中，通过“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。
2025-02-17
有没有lora怎么使用的教程
以下是关于 Lora 使用的教程： 1. 港风胶片 Lora 模型使用方法： 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 Lora。上一期活动链接：。胶片 Lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. Comfyui SDXLLightning 中 Lora 的使用： SDXLLightning 是字节跳动推出的高速文本生成图像模型，包含完整的 UNet 和 LoRA 检查点。用户可以使用 Diffusers 和 ComfyUI 等框架进行配置。模型地址：https://huggingface.co/ByteDance/SDXLLightning/tree/main 。 实际使用时，拿 Lora 的使用来做介绍，使用方法和平常的 Lora 用法一样，但需要注意 CFG 值需要调小，一般设置为 1，另外步数设置根据使用的 Lora 步数为准。 3. Stable Diffusion 中 Lora 的使用： 当想要生成多张同一张脸的照片时，需要用到 Lora 模型。Lora 可以固定照片的特征，如人物特征、动作特征、照片风格。 点击“生成”下面的第三个按钮，弹出新的选项框，找到 Lora，就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。 点击要用的 Lora，会自动添加到关键词的文本框里面。Lora 可以叠加使用，但建议新手不要使用太多 Lora，每个 Lora 后面的数字用于调整权重，一般只会降低权重。 选择 Lora 时，要根据最开始想要生成的照片类型来选择，比如想生成真人模特，对应的 Lora 也要选用真人模特。
2025-02-17
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程： 使用 Coze 搭建： 方法一：直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 方法二：直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传：通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中，文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行：关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面：搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架，定义整体页面结构；CSS 负责网页布局样式美化；JavaScript 实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”： 传递上传图片地址：首先，把工作流的入参设置为 File>Image。然后，注意代码内容，其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的，一个引号，一个大括号都不能错。 获得图片 URL：接下来就比较简单了，工作流中可以直接用这个 image 变量，也可以用 string 模式输出，它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现： 以 API 形式链接 Zion 和 Coze：同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程： 自定义配置：变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能，支持在 Zion 内自由修改，可参考文档配置。相关链接：支付： 微信小程序变现模版正在开发中，不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序，Web，AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
帮我查找关于文件上传的智能体搭建教程 、
以下是关于文件上传的智能体搭建教程： 1. 上传文档至知识库： 点击【上传知识】按钮，进入知识上传和配置页面。 上传文档文件或 URL 导入。 上传文档类知识：支持上传 pdf（建议）、doc/docx、ppt/pptx、xlsx、csv、txt、md 等类型的文档，当前文档默认上传大小不超过 50M。对于本地化部署的知识库，可通过配置文件调整此限制。 可以添加 URL 类知识：支持添加多个 url 链接，添加后将会至网页中抓取静态内容，当前暂不支持下钻抓取其他网页的内容；手动点击更新后将会从网页上重新爬取内容（仅包含静态网页内容，不可下钻爬取内容）。若企业自有网站会做知识的动态更新，可以手动快速同步到清流平台上。 配置知识的切片方式：切片类型选择当前系统会根据解析的知识类型自动选择，若想了解更多信息，可至【进阶功能】【文档切片调优】处查看。设置支持配置图片处理方式和自定义切片方式，了解更多信息，可至【进阶功能】【文档切片调优】、【图片解析】处查看。 知识预览：根据选择的知识类型，展示预览内容方便查看切片效果。 2. 知识处理学习：配置完成后知识将进入数据处理中状态，主要对知识进行解析、切片和向量化处理，此时耐心等待数据处理完成即可。
2025-02-16
coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 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 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，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+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，还有以下关于 Coze 的介绍： Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，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，国内网络即可正常访问。 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（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），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 AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：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）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-02-16
扣子AI应用发布到微信小程序中失败
扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法： 1. 容器编排不运行： 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安，通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件（如果已经存在可以不用创建）。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务：systemctl restart docker。若仍无法解决，可继续排查。 2. 本地镜像的方法： 服务下载：服务的百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ；服务的夸克网盘地址：https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务：在宝塔操作面板中点击文件，选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像：选择 Docker 中选择本地镜像，然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录，如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效：需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容，再重新生成一次。 4. 知识库不更新：确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图，给的图片链接点进去有错误提示：查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后，手机登陆后，没有任何机器人的反应：配置有错错误，或者安装不对，根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题：COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力，可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去：按下图所示重启服务器之后就好了，重启时间可能会久，但一定会重启成功，请耐心等待。 此外，零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下： 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： Coze 相关配置： 创建 Coze API 令牌：进入到，点击左下角的扣子 API 选项，进入到 API 管理页面，点击 API 令牌，按照图示创建第一个 API 令牌，创建成功后保存好，因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID：去到要绑定的 AI Bot 的设计界面，在所在的链接里面记下 Bot ID，将 Bot 发布到 Bot as API 上。
2025-02-18
我是不懂编码的文科生，我学习扣子Coze的应用，难度大吗？大概需要多长时间？
对于不懂编码的文科生来说，学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的，但并非不可逾越。 根据相关资料，扣子 Coze 应用于 11 月底推出，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中，您需要熟悉操作界面、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。 课程安排方面，第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用，解决表单使用等卡点。 不过，社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间，难以给出确切的时长，这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习，逐步掌握相关知识和技能，相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
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