coze教学

以下是关于如何使用 Coze 的详细介绍： 一、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。并且，可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。 字节针对 Coze 部署了两个站点： 1. 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。 2. 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 二、Coze 使用教程 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： 1. 提示词和人设的区块 2. Bot 的技能组件 3. 插件 4. 工作流 5. Bot 的记忆组件 6. 知识库 7. 变量 8. 数据库 9. 长记忆 10. 文件盒子 11. 一些先进的配置 12. 触发器：例如定时发送早报 13. 开场白：用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语 14. 自动建议：每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议 15. 声音：和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色 三、Coze 实操 徒手捏 Bot 1. 标准流程搭建产品问答机器人（重要！） 搭建流程 工作流 Start 节点：每个工作流默认都有的节点，是工作流的开始。定义了一个输入变量：question，question 会在启动工作流的时候由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点：输入为 Query（用户的查询），输出为一个数组，承载着从知识库中查询出来的匹配片段。在 Start 节点后面接入知识库节点，目的是将用户的问题跟知识库进行匹配。注意知识库中的几个概念：Search strategy（查询策略）包括 Hybrid search（混合查询）、Semantic search（语义查询）、Full Text search（全文索引）。 变量节点：有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量两个能力。 大模型节点：输入可以自己定义数量，本质是给大模型的参数。Prompt 是大模型的提示词，用来设定大模型的角色和工作内容，可使用{{}}来使用输入变量，输出为大模型的回答。 数据库节点：输入由用户定义多个参数，输出如果数据库是查询作用，则包含查询出来的内容，SQL 通过 SQL 语句告诉数据库要执行的动作。 End 节点：工作流中的默认节点，作用是最终结果的输出，输出方式主要有两种，直接返回变量，由 Bot 根据变量生成回答，或根据变量使用特定格式直接生成回答。 测试工作流：编辑完成的工作流无法直接提交，需要测试。点击右上角的 test run，设定测试参数，查看测试结果，完成后可发布。 希望以上内容对您有所帮助！

以下是关于如何做 Coze 的相关内容： Glif 接入 Coze： 先创建一个插件： 填入插件名和插件描述。 创建方式选择云侧插件。 IDE 运行时选择 Python。 点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里： 填入工具名称。 填入工具介绍。 Glif 允许通过 API 调用平台上的应用，API 接入：https://docs.glif.app/api/gettingstarted 。 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 在 Coze 的 IDE 中引入依赖和编写 handler 方法。 代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置： 填写入参字段和描述，对完整链接要写清楚。 填写出参字段。 左侧的依赖包添加【requests】。 填入测试数据运行，测试通过后即可发布。 创建一个 Bot，挂载新创建的插件即可，在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。 最后，测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通，发布 Coze。 Stuart: 炉石抽卡机 coze bot 制作： 选相对清晰的卡牌图，用 PS 抠图并处理。 制作插画，常用炉石风格插画有两类，修改和抽象 MJ 提示词，测试 Coze 的图像流效果。 运用叠图节点将抠好的卡套叠到插画上，用添加文字节点添加文字，校正位置和大小。 提取提示词作为输入参数，优化速度。 CT: coze 插件通过已有服务 api 创建： 进入 coze，在个人空间中选择插件，新建一个插件并命名。 在插件的 URL 部分填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址。 配置输出参数，测试后发布插件。 手捏一个简单的 bot，创建测试 api 的 bot，接入创建的插件，在 prompt 里让其调用插件。 以上就是大致的思路和步骤。

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮用户自动回复评论。若想快速上手，可参考视频。若不了解 Coze 是什么，可参考文章： 安装 Coze Scraper： 通过应用商店安装： 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面，单击添加扩展程序。 本地安装： 1. 单击下载安装包，然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面，确认开发者模式处于打开状态。点击加载已解压的扩展程序，选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家——数据库使用教程： COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，可白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。 记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的记账应用，可直接和 coze 说收入或支出情况，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。点击以下卡片体验记账管家。

以下是入门制作 Coze 智能体的步骤： 1. 创建基础智能体： 进入 coze 官网（www.coze.cn），注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 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 Bot 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 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 3. 动手实践： 创建智能体：使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：点击创建一个新的对话流（记得要和智能体关联）。 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，看到数据即为成功。回到智能体的编排页面，同样方式测试，确保对话流执行成功。 发布：点发布后，只选择多维表格，然后点配置。打开配置页面，注意输出类型选文本，输入类型选字段选择器。完善上架信息，填写表格，选发布范围（可选仅自己可用以加快审核）。提交上架信息后，返回配置界面显示已完成，即可完成最终提交。

以下是关于学习 Coze 的相关内容： 制作 Coze 社群机器人的大致流程看似步骤繁多，但实际操作因 Coze 本身的设计和强大的社区力量并不复杂。关键是要“迈出第一步”，在制作过程中能体会到诸多乐趣，如与社区成员设计方案时的深入讨论，在 Coze 平台上灵活组装功能时的高效畅快，以及见证机器人在社区不断“成长”的成就感。未来会有更多社区加入，社群机器人可能不仅是助手，更是凝聚社区智慧的伙伴。目前的社区机器人还有不足，会继续优化以提供更优质服务。 如果对学习 Coze 和 AI Agent 有兴趣，可以加入免费的 AI Agent 共学群，该群组基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源，分享 AI Agent 相关的玩法、经验和前沿资讯。可搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信，备注 AI 共学即可被拉入群。 另外，大圣的文章从非编程人士角度讲清楚了 Coze 中数据库的概念和基本使用，未陷入传统教学讲 SQL 语法的模式，而是通过与 Excel 对比让人了解数据库本质概念，以更好利用 ChatGPT 等工具辅助学习。大圣还正在规划关于 AI 时代应具备的编程基础系列，包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。

以下是关于用 COZE 国内版搭建工作流的相关内容： 需求分析：主要需求是国内可直接使用且能批量生产，选用 COZE 搭建工作流，但批量生产可能会牺牲一定质量的文案和图片效果。 批量生成句子：不同于手动搭建，可一次性生成句子并进行图片处理，但一次生成不要太多，建议设置为一次生成五句。 句子提取：需要把生成的句子逐个提取出来，针对每个句子画图。 图片生成：根据生成的句子结合特有画风等描述绘图。 图片和句子结合：COZE 工作流本身支持 Python 代码，但环境中缺少画图、图片处理所需包，可替换为搞定设计的方式处理图片，会用 PS 脚本效果也不错。 工作流使用：工作流是 AI Bot 的核心和灵魂部分。第一步是开始节点，定义用户传入赋值的变量及描述，描述作为提示词，用户输入相关关键词时会调用工作流。第二步通过大模型组件解析用户输入信息是否满足提示词条件，借助 AI 大模型组件可实现动态用户需求传入，通过自然语言动态调用条件流程，而非传统编程的固定条件匹配和调用。接下来是条件判断，根据大模型解析结果选择条件执行。

以下是关于 AI 用于课堂教学的相关内容： Character.ai： 愿景是让每个人都能获得深度个性化超级智能，帮助完成各种任务。 授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 借助大型语言模型，人工智能生成的角色可作为数字教师，如牛顿授课《牛顿运动定律》，白居易讲述《长恨歌》背后的故事。 数字教师能实现一对一辅导，不受情绪左右，提高教育效率和质量，让学生更生动地了解历史文化，增强学习兴趣。 个性化数字教师可根据学生情况提供定制化学习计划和资源，实现因材施教，缓解教育资源不平等问题。 人工智能生成的虚拟角色也可作为数字陪伴，促进儿童成长和提高学习成绩。 获取信息和学习东西： 人工智能可用于帮助教育，包括自学学习。 可要求人工智能解释概念，但因可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 北京市新英才学校的探索： 跨学科项目老师带学生用 AIGC 做学校地图桌游。 英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课。 生物和信息科技老师合作带学生用训练 AI 模型识别植物。 数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与，学校领导层重视，给予自由空间，目前处于探索初级阶段，已有一定经验和成果。但学生对 AIGC 的认知和理解差异大。

以下是教师利用 AI 提升教学效率的一些方式： 1. 利用多文体智能作文批改评分工具，如 BigModel 智谱 AI 大模型开放平台。大模型能凭借其数据处理能力和应用潜力，为教师提供精确的学生需求洞察，帮助教师量身打造学习方案，提高教学效果和工作效率。 2. 借助 Character.ai 平台，让历史人物作为数字教师为学生授课，实现一对一辅导，提高学生参与感，生动地传授知识，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 3. 使用阅读备课小助手，如在 flowgpt 上传的相关工具，极大缩短教学准备时间。例如，以前准备教研素材和制作 PPT 可能需要一天到一天半，现在可缩短至 1 2 小时。它能根据输入的阅读文章，按要求生成教学目标、词汇列表、段落分析、阅读理解题目和泛读文章等，还能实现一键课程目标设计、制作词汇练习、生成段落结构、生成泛读练习、生成口语输出活动和回答模板等功能。

很抱歉，目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说，“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方，就像每个房间都有一个独特的门牌号，“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号，通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中，它可能类似于一个唯一的编码，比如“MEID12345”，用于区分不同的模型服务端点，以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助，如果您还有其他疑问，请随时向我提问。

TPM 限制指的是每分钟处理的事务数（Transactions Per Minute）的限制。 以字节火山引擎为例，它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说，限流的设置具有重要意义。 打个比喻，TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制，如果超过这个限制，就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域，超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如，当有大量的请求同时发送到系统，如果没有 TPM 限制，可能会导致系统响应变慢甚至崩溃；而有了合理的 TPM 限制，就能保证系统有序地处理请求，为用户提供稳定可靠的服务。

AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 为了让您更好地理解，我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料（训练数据）来掌握知识和规律，就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习，老师会告诉它答案是对是错；无监督学习则像是自己探索，没有老师的直接指导；强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式，能够更好地理解和处理复杂的问题。

中学教师学习 AI 以方便教育教学可以从以下几个方面入手： 1. 获取信息和自学：可以利用人工智能来解释概念，例如通过相关提示获得类似自动导师的帮助，如的直接链接来激活 ChatGPT 中的导师。但要注意因人工智能可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 2. 课堂应用： 输入书上例题，让 AI 生成新颖解法，引发学生思考。 进行交互式学习，随时要求解释关键代码并举例，为学生提供支架。 利用人工智能分担低阶认知，让人有精力投入高阶认知加工，但要注意对思维训练的引导，提高对学生表现的要求，关注和引导“偷懒”学生。 3. 个性化学习计划：借助 AI 大规模部署个性化学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。例如像 Speak、Quazel、Lingostar 等已经在做这样的事情。 4. 学科学习辅助：利用相关应用帮助学生学习特定科目，如 Photomath、Mathly 指导数学问题，PeopleAI、Historical Figures 模拟与杰出人物聊天教授历史。 5. 作业辅助：使用工具如 Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 可协助创建演示文稿。 您还可以了解更多关于。