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Coze代码测试成功，运行示例时报错

回答

关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题，以下是相关的信息和可能的解决办法：

  • 图片生成方面：理想生成图片只实现了一次，其他几次生成文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，无互动趣味性，增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式，微信不支持 markdown 格式，可在 github 上搜索 nicecoze 插件，基于 cow，把 markdown 转换为图片消息。
  • 模型配置方面：Coze 里面模型配置用的 GPT-4o，程序运行调用的是 GPT-3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式，所以采用 3.5 的，但依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。
  • 插件功能方面：Coze 加入了插件 Data Analysia（数据分析）、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣，和 cow 的 config 无关。
  • 外层 bot 方面：在外层 bot 进行运行时容易出现报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因，不要急着怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队，希望能加紧优化。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

机器人制作安装问题&解答汇总

使用教程张梦飞老师（前两个保姆级教程）机器人3群（晚安寿司），需要解决问题1、理想生成图片只实现了一次（微信聊天界面直接发送图片），其他几次生产文字加链接下，链接需要点进去查看而且图片需要渲染或加载。//无互动趣味性//增加等待时间（图一图二）2、Coze里面模型配置用的GPT-4o，程序运行调用的是GPT-3.5 Turno。（图三）3、Coze加入了插件Data Analysia（数据分析）、Browser和GPT4v互动过程无法实现功能。需要在config.json中加入代码才能实现吗？（图四config.json文件代码）[heading4]（金永勋）回答：[content]1、因为默认返回的是markdown格式，微信不支持markdown格式，github上搜索nicecoze插件，基于cow，可以把markdown转换为图片消息。2、请使用翻译功能，它说的是没有查询到4o的token计算方式，所以采用3.5的，这句话没有任何影响。他依然使用的是GPT4o，只是token计算方式用的3.53、coze插件通过prompt的语义调用，或者workflow实现，是在coze内部的实现，而不是cow，所以和cow的config无关，要去coze里鼓捣。[heading2]3、yum安装报错[content]1、下载报错：安装的时候，总是下载不了“docker-ce-stable”这个文件2、我仔细又重新操作了一下，又出现下面的问题[heading3]（回答）[content]没有留下是哪个教程，也没留下问题人名字。目测应该是cdp教程的问题。应该是你本来就有yum，又重新安装导致。1、确认下你用的是哪个家的的服务器，是不是腾讯云。阿里云是自带yum的2、如果是阿里云，就不需要执行这一步了，直接往下走即可

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

在点击「发布」，发布工作流后，我们就需要创建一个bot，进行最终的工作流封装。封装过程如下：1.创建Bot2.填写Bot介绍3.切换Bot模式为“单Agent（工作流模式）”：因为这个Agent，我们只需要每次输入英文文章的时候，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，直接调用工作流即可。4.把我们刚才配置好的工作流，添加到Bot中5.填写开场白，引导用户使用：附开场白文案⬇️6.关闭开场白预置问题：因为使用流程里用不到，所以直接关掉。[heading3]外层bot调试[content]完成封装后，即可在「预览与调试」区进行最终体验与调试：——如果一切正常，你就能获得这样的成功结果，yes～Btw：在笔者发布文章时，外层bot仍存在一定的未知bug，同一段USER_INPUT，在工作流编辑面板中试运行完全ok，但到了外层bot进行运行时，就容易出现报错。暂时无法确定原因，猜测可能是外层bot的并发做的不够稳定，不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时，发现多次报错且无法定位问题原因，就不要急着怪自己啦🤣。笔者也已经把相关bug提交给了Coze团队，希望能加紧优化吧。

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

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其他人在问
咱们有dify的好的实践教程或示例吗
以下是关于 Dify 的一些实践教程和相关信息： 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，可以选择源码部署或 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 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择：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索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 介绍：Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供了一个功能丰富的提示词 IDE，以及一个全面的 RAG Pipeline，用于文档处理和检索。此外，Dify 还允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户的需求，并且通过其开源特性，确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实，无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索 LLM 的潜力，Dify 都提供了相应的支持和工具。Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。
2024-11-22
有没有什么帮助非虚构创作的prompt示例
非虚构创作（Nonfiction writing）通常基于事实、真实事件或个人经验。使用AI生成的prompt（提示词或提示短语）可以帮助非虚构创作者激发灵感、梳理思路或增加内容深度。以下是一些帮助非虚构创作的prompt示例： 1. 回忆录写作： "描述你童年最难忘的一个夏天，包括那时的天气、你穿的衣服和你的感受。" 2. 历史事件分析： "如果历史中的没有发生，我们的世界会有哪些不同？" 3. 科技评论： "讨论人工智能如何改变我们处理的方式。" 4. 个人成长故事： "回想一次你克服了巨大困难的经历，你是如何找到解决问题的方法的？" 5. 教育观点： "在当前教育体系中，我们如何更有效地培养学生的？" 6. 职业发展建议： "如果你要给刚入行的提建议，你会说什么？" 7. 健康与生活方式： "解释为什么定期进行对身心健康至关重要。" 8. 社会问题探讨： "分析对不同群体的长期和短期影响。" 9. 旅行写作： "描述你在的旅行经历，包括当地的文化、食物和你遇到的人们。" 10. 环境问题： "讨论我们如何通过改变日常习惯来对抗。" 11. 人物特写： "撰写一篇关于的特写，包括他们的成就、挑战和个人生活。" 12. 文化评论： "分析如何反映了当代社会的价值观和趋势。" 13. 商业策略： "讨论在中，创新如何帮助企业保持竞争力。" 14. 技术教程： "逐步解释如何使用。" 15. 政策分析： "评估的潜在好处和风险。" 使用这些prompts可以帮助非虚构创作者从不同角度审视主题，挖掘更深层次的内容，以及探索新的写作方向。
2024-07-24
有没有火山引擎方舟微调模型的文档、视频、示例？
火山引擎的方舟模型微调工具文档和相关资源可以在火山引擎官方网站找到。这些资源包括详细的文档、视频教程和示例代码，帮助用户了解如何使用和微调模型。 以下是一些重要的资源链接和说明： 1. 文档：火山引擎提供详细的文档，涵盖模型微调的各个方面，包括API参考、使用指南和常见问题解答。这些文档帮助用户了解如何设置和使用方舟模型微调工具。https://www.volcengine.com/docs/6561/80909 2. 视频教程：视频教程通过实际操作演示，帮助用户更直观地理解模型微调的过程。这些视频通常涵盖从基本设置到高级应用的各个方面，适合不同水平的用户。https://www.volcengine.com/product/veRTC 3. 示例代码：火山引擎提供示例代码，展示如何在不同的应用场景中使用模型微调工具。这些示例代码可以帮助开发者快速上手，了解具体的实现细节。 4. 官方支持：如果在使用过程中遇到问题，用户可以通过火山引擎的支持平台获取帮助。官方支持团队可以提供技术支持和解决方案。 访问火山引擎官网（）获取更多详细信息和资源。通过这些文档、视频和示例，用户可以有效地学习和应用方舟模型微调工具，实现更高效的模型优化和应用。
2024-05-30
我想用coze搭建一个智能体，关于自然语言课程的期末复习指南，要将我的教材导入扣子作为知识库，智能体支持用户提问，搜索知识点，结合知识库和互联网搜索的内容给出问答，需要使用多智能体或工作流，使用卡片功能进行显示，请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
怎么加入coze 通往AGI之路 团队
要加入 Coze 通往 AGI 之路团队，您可以按照以下步骤进行： 1. 5 月 7 号： 创建 https://www.coze.com 账号。 创建 https://www.coze.cn 账号。 加入共学的 team（看第三列备注）。 有精力的话，可以提前阅读：。 尝试创建自己的第一个 Bot，用来免费使用 GPT4（海外版本）。 Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P（海外版本）。 coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY（国内版本）。 2. 5 月 10 号：罗文认领一个插件制作插件说明，可参考。 PS：上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了，5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿，然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。 此外，共学已结束，您也可以自行查看教程学习，比如课程表。欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot：coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 第一期：COZE 的搭建，活动起源是之前在社区里搞了一期，大家反馈都不错，希望有更多一起学习的机会。最近对于 agent 搭建的呼声很大，刚好有几个对 coze 很熟悉的小伙伴出了一些教程，于是有了这一期的主题共学快闪。大家可以先进群，邀请您加入我的 Coze 扣子团 AI Bot：通往 AGI 之路。coze.com 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P ，coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。活动的方式包括自学（这个活动希望通过文字资料+直播分享的方式带领大家了解 Coze 这款工具，但是主要还是要靠自学）、写作业（会留一些作业，帮助大家更好复盘看看有没有吸收知识点。看十遍不如实践一遍）、互助（在飞书群大家有问题可以互助）、交流（找一些 Coze 的玩家跟大家视频会议交流自己的入门和进阶心得）。
2024-12-19
coze 团队怎么加入
要加入 Coze 团队，您可以按照以下步骤进行： 1. 5 月 7 号： 创建 https://www.coze.com 账号。 创建 https://www.coze.cn 账号。 加入共学的 team（看第三列备注）。 有精力的话，可以提前阅读：。 尝试创建自己的第一个 Bot，用来免费使用 GPT4（海外版本），Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P ；国内版本，coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 2. 5 月 10 号，罗文认领一个插件制作插件说明，可参考。 PS：上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了，5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿，然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。 使用 Coze IDE 创建插件的操作步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入插件页面，或者在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标。 4. 单击创建插件。 5. 在新建插件对话框，根据以下信息完成配置并单击确认： 插件图标：（可选）单击默认图标后，您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称：自定义插件名称，用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称，便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述：插件的描述信息，一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式：选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时：选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具。 7. 在弹出的创建工具对话框，设置工具名称和介绍，以明确工具的用途，并单击确定。工具名称和介绍越清晰，大语言模型就越能理解并使用它。创建后，您将跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 8. （可选）在 IDE 左上角工具列表区域，单击+图标，向插件添加更多工具。您还可以通过单击列表内某一工具的设置图标，来编辑、删除或重置代码。 9. （可选）在 IDE 左下角依赖包区域，管理依赖包，所有工具共用该依赖列表。 【共学最全版本】微信机器人共学教程第二天教程内容： 1. 二、修改配置：主要更改的是标黄的四行，可以直接清空原文件配置，把以下配置粘贴进您的 config.json 文件中。 2. 三、获取 key 和 id： 进入官网：https://www.coze.cn/home 。 欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot，coze.cn:👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 获取 key：获取到的这个令牌，就是"coze_api_key"，像下方一样填入即可。"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas" 。 获取 bot id：把 bot_id 填入："coze_bot_id":"86787989080" 。 大家可以一起分享提示词： 。 提示词案例一、苏苏；案例二、老王 。 历史资料参考： 。 。
2024-12-19
Coze有什么用
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，具有以下用途和特点： 1. 专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计，旨在简化 AI 机器人的开发过程，使开发者和非技术用户都能快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 2. 多语言模型支持：使用了大型语言模型如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供云雀语言模型等，支持不同场景下的对话和交互。 3. 插件系统：集成超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件以扩展 Bot 能力。 4. 知识库功能：允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可上传 TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV 格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 5. 数据库和记忆能力：提供数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 6. 工作流设计：用户可通过拖拉拽方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供大量灵活可组合的节点，如大型语言模型（LLM）、自定义代码、判断逻辑等。 7. 多代理模式：在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。 8. 免费使用：目前对用户完全免费，用户可利用其强大功能而无需支付费用。 9. 易于发布和分享：用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多用户与之互动。 此外，Coze 记账管家是基于 Coze 平台的能力搭建的一个记账应用，用户可以直接和 Coze 说明收入或支出情况，Coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失，下次仍记得历史记账记录。其 bot 基于提示词、数据库和工作流三部分构成，数据库用于长久存放用户自己生成的数据，在记账功能中定义了记账事项（字段类型为 string）、记账发生时间（字段类型为 string）、变得的金额（字段类型为 integer，单位是分）等字段。
2024-12-19
coze工作流
Coze 的工作流具有以下特点和步骤： 特点： 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，可根据需求灵活组合，如调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。 工作流的创建和编辑通过可视化拖拽界面完成，无需编写代码，降低了搭建门槛。 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。 为用户提供了可视化、低代码的方式，快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务，降低开发门槛，提升工作效率。 步骤： 梳理清楚工作流，例如对于复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目，先新建工作流，逐步导入核心流程，工作流分为若干节点，每个节点完成特定任务，组合形成完整翻译流程。 查看导入后的整体工作流及测试效果，工作流分为初始翻译、反思优化、结果输出等主要部分，运行测试时可看到每个节点的执行过程和结果。 对每个节点的配置进行核心讲解，如开始节点需选择翻译的源语言和目标语言，还可设置其他参数；初步的翻译大模型节点需选择大模型进行初始翻译。
2024-12-17
如何用coze的智能体自动存储在飞书智能表格里
要将 Coze 的智能体自动存储在飞书智能表格里，可参考以下步骤： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”，实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入；自动化“整理入库”，系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态，且支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户阅读兴趣生成阅读计划。 发现同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可构建完整的 AI 工作流，通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发插件、APP 就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流，设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以解析长内容网页。 进行日期转时间戳，使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，因后续的飞书多维表格插件节点入库日期字段只支持 13 位时间戳。 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只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，需将元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 结束节点返回入库结果，「飞书多维表格add_records」插件返回入库结果，用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功，别忘了对整个工作流进行测试。
2024-12-17
训练loro时报错什么原因吗：f"NaN detected in latents: {info.absolute_path}"
在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型时，出现“f"NaN detected in latents: {info.absolute_path}"的报错，可能有以下原因： 1. 数据方面：图像必须放在以“”命名的文件夹中，数字应较小，如 5，且必须有下划线。对于 data_path，需写入包含数据库文件夹的文件夹路径。 2. 参数方面：在第一行可从 checkpoint 文件夹中选择任何模型，但据说进行 LoRA 训练最好选择一个基本模型。可选择一个名称为 LoRA 的模型，若默认值不合适可更改，epochs 数应接近 40。 3. 环境方面：按 Enter 键安装所有所需依赖项使其与 ComfyUI 兼容。若为 Comfy 使用了虚拟环境，必须首先激活它。Python 中需要斜杠，但节点会自动将反斜杠转换为斜杠，文件夹名称中的空格不是问题。 您可以根据上述情况检查和调整您的训练设置，以解决报错问题。
2024-10-15
怎么用已经公布的源代码，自己拥有一个私人ai。详细步骤让小白都能成功，并且列出硬件设施。
以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤，适合小白操作，并列出所需的硬件设施： 硬件设施： 云服务器 步骤： 1. 利用云服务器，在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装，安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况，使用 docker compose ps 命令，如果 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ，按照 AI 的方法检查谁占用了端口，并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步，可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP（可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看，去掉后面的:8888），随便填写邮箱密码建立一个知识库，在知识库中选择设置。 4. 选择模型，国内模型通常有免费额度，例如智谱 AI 。点击设置，从智谱 AI 获取钥匙，进入智谱官网用手机号注册，添加 API keys 并复制。查看免费额度（智谱在资源包管理中查看，赠送 500 万一个月）。 5. 回到之前的页面，复制钥匙并保存，随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试，聊两句看是否有回应，然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥，创建一个并复制。
2024-12-20
怎么用已经公布的源代码，自己拥有一个私人ai。详细步骤，并且列出硬件设施，说明jetson orin nano可以使用什么模型？
目前已公布的源代码种类繁多，要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程，且需要一定的技术知识和经验。 一般来说，以下是大致的步骤： 1. 选择合适的源代码：根据您的需求和技术能力，从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建：安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备：收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改：深入理解所选源代码的结构和逻辑，根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施，Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型，例如常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但具体能使用哪些模型，还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。
2024-12-20
计算两个文本的相识度代码实现
以下是关于计算两个文本相似度的代码实现相关内容： 在文本处理中，文本会先转为 tokens，再转为向量，然后放到计算机中运算以找出规律。在文本转为向量后，可以通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。例如，使用 SBERT 算法时，对于描述主体相同的情况（如屏幕相关的描述）会设为高相似性。文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量，比如屏幕模糊，它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别，目前多采用人工统计。同时，文本统计单位“1”是一个 clustering 概念，因为在向量空间中难以找到完全相同的两个单位，更多是距离较近的单位，所以统计通常以 clustering 计算。 另外，在初级菜鸟学 Langchain 实录中，对于文本相似度检索过程，包括读入文字、进行文字清洗、文本句子切分、文本向量化、计算相似度以及取前几的答案等步骤，详情可见 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/DocumentSearch 。
2024-12-19
cursor好用吗？不会写代码的人可以用它来开发app吗
Cursor 是一款很好用的工具，具有以下优点： 1. 它是对话式的编程工具，集代码编写、报错调试、运行于一体，可在一个页面里丝滑实现，且以对话方式进行，能消除学习代码的恐惧感。 2. 让小白可以无压力入门代码，解决实际问题，也能提高专业程序员的效率。 3. 基于 VS code 开发，是目前使用体验最好的 AI coding IDE，不具备代码能力的人通过自然语言描述能快速开发一些项目。 4. 继承了 vscode 的强大功能和用户界面，几乎一模一样，还深度集成了 gpt 等大模型，无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。 5. 体量小，启动快，编程效率高。 然而，Cursor 也有一些局限性： 1. 比较适合简单、原型类的项目，当应用比较复杂和商业化时，会比较困难，需要考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。 2. 代码编写只是开发中的一环，程序员的工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块，而且大语言模型面对复杂项目可能面临改好一个 bug，产生一个新 bug 的情况。 总的来说，对于不会写代码的人，Cursor 可以帮助他们入门和开发一些简单的项目，但不能完全替代专业程序员。目前 Cursor 新账号有 2 周 pro 体验，成本为 0，值得一试。它支持多种语言，如 python、java、C等，在国内可以直接使用，还提供了 3 种订阅模式。
2024-12-16
哪个ai可以帮我写Excel代码
以下是一些可以帮助您写 Excel 代码的 AI 工具： 1. ChatGPT：您可以直接向它提问，它能为您生成相关代码。例如，对于批量处理每月周报的操作，如 30 个文件合并、标准化和删除无效数据等，您可以向 ChatGPT 寻求帮助。而且在询问过程中，它甚至能补充如何用快捷键打开 Excel 开发模式等信息。 2. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 3. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成数据分析或格式创建等任务。 4. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 5. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-15
无代码生成App
以下是一些无代码生成 App 的相关信息： 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单的无代码工具类别中： Bento（免费）是一个链接合集页面，内容丰富设计美观，能美化展示所有内容和链接，展示个性和品味。Linktree 在年底收购了 Bento。 PlyBeta 可使用无代码方式在 APP 中构建内部功能，适用于众多应用程序，为团队提供动力。 Dora AI 能用一次 prompt 生成网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Albato 3.0（免费可用）能通过直观的构建器将应用程序集成到自动化工作流中。 Coze 是字节跳动推出的一站式 AI 开发平台，支持无代码生成 AIAgent，能简化 AI 开发过程，让用户无需编写代码创建、管理和部署 AI 工具。它有国内版和国际版，提供多样化模型选择和丰富的插件能力，还具备自动构建、定制 Prompt 等功能，其插件系统和记忆库功能强大。 GPTPilot 作为 AI 开发者伴侣，在代码生成质量不断完善的基础上结合图片理解和文档内容理解可实现无代码开发项目。它能自动编写代码、配置开发环境等，开发者可在一旁监督开发过程，还能通过交互式开发明确需求。
2024-12-14