Coze中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时 使用公式么

在 Coze 工作流中，使用循环体节点将中间 current 值在循环体内加一并赋值给中间变量 curent 的方法如下： 1. 循环节点支持设置中间变量，此变量可作用于每一次循环。中间变量通常和循环体中的设置变量节点搭配使用，在每次循环结束后为中间变量设置一个新的值，并在下次循环中使用新值。 2. 各个节点配置如下： 循环节点：将中间变量设置为指定值（如 last_paragraph ），参数值设置为一个空格。首次循环中生成第一个段落时，不需要参考大纲以外的任何内容，所以将循环变量的值指定为一个空格，您也可以按需设置为其他内容。 循环体中的设置变量节点：中间变量选择循环节点中设置的中间变量（如 last_paragraph ）；设置值选择大模型的输出参数 output ，表示开始下次循环前，将本次循环中大模型生成的段落赋值给循环变量。 循环体中的大模型节点节点：添加 2 个输入参数，分别引用循环节点的内置变量 item 和循环变量，并在提示词中指定生成文章段落时参考上个段落的内容。 3. 中间变量的设置方法： 初始化变量：在循环开始前，设置中间变量的初始值（如空值、0 或默认文本）。 动态更新：每轮循环结束时，将当前任务的输出赋值给中间变量。 数据类型一致性：确保中间变量的类型（如字符串、数组）与任务输出类型一致。 4. 注意事项： 中间变量的更新逻辑需符合业务流程的需求。 变量过多可能增加复杂度，建议尽量简化。 此外，循环体画布是循环节点的内部运行机制，用于编排循环的主逻辑，每个循环迭代中，工作流会依次执行画布内的各个节点。选中循环体时，才能向循环体中添加新节点，或拖入新节点至循环体画布。循环体中无需设置开始节点或结束节点，默认按照连接线的箭头方向依次执行各个节点。设置变量节点、继续循环节点和停止循环节点只能在循环体中使用。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内，循环体中的节点也不可移动到循环体之外。循环节点的输出参数可设置为循环体的执行结果集合，表示当数组中所有元素运行完毕之后，将所有循环的运行结果打包输出给下游。也支持设置为循环变量的取值。配置循环节点之后，还需要试运行这个节点，查看其输入输出是否符合预期。调试结束后，循环节点的运行结果中会显示循环节点在多轮循环之后汇总的输入输出内容。循环体中的每个节点也会展示每次循环中的输入输出、变量赋值内容。

在 Coze 中传变量的相关知识如下： 在创建工作流时，Start 节点可以定义输入变量，如“question”，该变量会在启动工作流时由 Bot 从外部获取信息传递过来。 变量节点有两个能力：设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量。例如，可以从 Bot 中获取“user_language”这个变量，传给后面的大模型节点以控制其输出语言。 此外，关于 Coze 的工作流： 工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元，本质是一个包含输入和输出的函数。 Coze 平台支持的节点类型包括 LLM（大语言模型）、Code（代码）、Knowledage（知识库）、Condition（条件判断）、Variable（获取变量）、Database（数据库）。 关于创建和使用工作流，可参考以下官方教程： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例，如搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news ；使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm ；生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code ；搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content ；识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 。 创建知识库并上传文本内容的操作如下： 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. 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。 4. 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 5. 在单元页面，单击新增单元。 6. 在弹出的页面选择要上传的数据格式，默认是文本格式，然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。

以下是一些接入微信消息的 Coze 工作流案例： 1. 【拔刀刘】自动总结公众号内容，定时推送到微信（附完整实操教程） 搭建工作流： 设置 Bot： 人设和回复逻辑：由于 Bot 主要依托于工作流，设置提示词，直接调用工作流，将 sum_weixin_2_2 替换为工作流的名称。 工作流：添加刚刚创建的工作流。 设置触发器：选择「定时触发」，选择触发的时间，比如每天 18 点，任务执行时输入工作流中开始节点的输入参数，如 key 为 Server 酱的 sendkey，rss_list 可以使用提供的测试数据。触发器在设定时间点根据输入项内容执行工作流，从而在微信收到推送的总结内容。可以同时设置多个触发器，最多 10 个，可推送给不同的人或分不同时间段给自己推送不同内容。 发布到飞书：点击右上角「发布」，注意渠道选择飞书，因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。 2. AI 实战：搭建信息情报官 Agent 先在 http://open.feishu.cn 上建飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，获得机器人的 app_id 和 app_secret 以获取租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一：通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告，通过 LLM 能力，开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束，建议不要同时处理太多文章（如 6 篇左右）。执行后将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot：通过 Coze 建定时任务，执行工作流二，并添加其他如分析文章和搜索文章的能力，变成一个消息情报官的 Agent，发布到 Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等。可以构建多个分身，收集整理不同领域和行业的情报信息。 3. Bot 智能体|用 Coze 实现【多模态资讯的跨平台推送】 技术实现原理： Coze API 接入微信群 Bot：登录宝塔面板，在宝塔面板当中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。chatgptonwechat（简称 CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉，可选择多种模型，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后点击容器，可看到运行的是两个服务，点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用微信扫码，手动刷新日志，看到 WeChat login success 即成功将 Bot 接入微信。

以下是关于 Coze 工作流从入门到实操的相关资料： 一、一泽 Eze 的教程 Step 1：制定任务的关键方法 1. 设计每个子任务的执行方法 阅读理解小作业：基于英文原文，精心策划 3 道符合 CET4 难度的阅读理解题目。每道题均提供 A、B、C、D 四个选项，正确答案所在选项顺序随机，题目和选项均以英文呈现。题目的参考格式如下： 1） A. B. C. D. 参考答案：针对 3 道题目，生成题目答案。预期格式如下： 1） 答案： 2） 答案： 3） 答案： 英文音频：根据原文，利用 TTS 技术朗读全文 全文对照精读：根据原文，按照以下格式，分段完成全文精读结果的输出： 音标： 中文释义： 英文例句： 例句翻译： 二、大圣的教程 二、Coze 使用教程 1. 工作流AI Agent 的内功心法 节点：工作流是由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。节点的本质就是一个包含输入和输出的函数。 Coze 平台支持的节点类型： LLM（大语言模型）：使用输入参数和提示词生成处理结果。 Code（代码）：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并返回输出值。 Knowledage（知识库）：根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。 Condition（条件判断）：ifelse 逻辑节点，用于设计工作流内的分支流程，根据设置条件运行相应的分支。 Variable（获取变量）：从 Bot 中获取变量作为参数在工作流中使用。 Database（数据库）：在工作流中使用提前配置在 Bot 数据库中的数据。 2. 创建和使用工作流 这一块官方有现成的教程参考： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例，学习工作流强烈建议大家跟着实操一遍： 搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 三、蓝衣剑客的教程 三、Coze 简介 1. 工作流 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一个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。

要使用 Coze 实现一个支持音频调用的心理学调研智能体，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 3. 点击确认后完成工作流的新建，左侧「选择节点」模块中，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 在配置子任务节点时： 1. 关于模型选择，没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用，进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型，对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长；MiniMax 处理文字速度很快；GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点，而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用，需要根据实测情况综合调整。 2. 一般选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力，“32k”代表模型的上下文窗口大小，即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时，比如是 array、object 结构，请根据实测情况，考虑替换上豆包 function call 版本，其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。

以下是关于 COZE 智能体全自动制造视频发布媒体的相关内容： 一、概述 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源，现提供教程。 二、先看效果 可查看 三、功能 通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 四、涉及工具 1. Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 五、大体路径 1. 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 工作流调试完成后，加入到智能体中。可选择工作流绑定卡片数据，智能体通过卡片回复。发布时选择飞书多维表格，填写上架信息，等待审核。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。创建飞书多维表格，添加相关字段，选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。 六、【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 1. 三、创建智能体 3. 知识库 本次创建知识库使用手动清洗数据。 3.1 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义，输入，可编辑修改和删除，点击添加 Bot，在调试区测试效果。 3.2 本地文档：注意拆分内容提高训练数据准确度，将海报内容训练到知识库，按固定方式人工标注和处理。 3.3 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是关于 Coze 搭建的相关内容： 搭建证件照应用页面： 创建基础容器，为后续操作做准备。 页面分为上中下三块，顶部为标题，中间有原图、过渡和最终结果，底部为展示区域和表单。 对容器的高度、宽度、排列方向进行设置，对文本组件的字体、颜色、加粗等属性进行调整。 介绍图片组件的本地上传和绑定数据功能，微信截图可能导致上传问题。 页面分为左右两块，左侧展示区域，右侧为表单，左侧还需嵌套容器处理图片和文字展示。 前端页面搭建技巧： 在 DIV10 中选择子容器、复制搭建元素等。 调整表单组件的尺寸、按钮文案和上传文件类型等设置。 业务逻辑流程设计： 阐述了证件照生成的业务逻辑，包括用户上传照片、图片理解、图像生成、智能换脸、背景修改等步骤，还提及了各步骤中的参数设置、提示词调整和测试方法。 页面布局的常见方式与实际操作讲解： 常见的左右、上下布局及嵌套方法，演示如何设置容器实现左右布局、调整大小分割等，强调外层高度设置的重要性。 说明溢出处理方式及内边距影响，建议初学者用固定宽高布局。 介绍换行布局及元素分布设置，用于图片排版。 Coze 应用实战指南： 创建 Coze 应用：点击 Coze 创建，选择应用，选择空白，即可进入 Coze IDE。 搭建业务逻辑：进入 Coze IDE 后，默认显示业务逻辑编辑界面，基于业务逻辑搭建一个工作流。业务逻辑的实现依靠工作流来实现，Coze IDE 内编写工作流与捏 bot 编写工作流的逻辑完全一致，只是入口不同。并给出了大模型节点系统提示词。

以下是为您提供的关于利用网络音频和 AI 视频展示诗歌的 Coze 工作流的相关指导： 1. 整体结构和参数配置： 工作流通常包括开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块和输出结果模块等。 每个模块都有其特定的参数配置，例如在开始模块中选择源语言和目标语言等。 2. 标题大模型参数配置： 您需要作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 3 个标题，采用二极管标题法创作，并善于使用吸引人的特点和爆款关键词，同时要符合小红书平台的标题特性和创作规则。 3. 内容大模型参数配置： 作为小红书爆款写作专家，根据输入内容产出 1 篇正文，每段话包含适当的 emoji 表情，文末有合适的 tag 标签。写作时要注意风格、开篇方法、文本结构、互动引导方法、一些小技巧、爆炸词等，文章尽量口语化、简短，在 200 字左右。 4. 图片 Prompt 大模型参数配置： 作为绘图 Prompt 大师，将输入内容转成 AI 更容易理解的绘画 Prompt。 5. 工作流创建步骤： 点击工作流后面的“+”添加工作流，然后创建工作流。 给工作流起名字和描述，名字只能用字母、数字和下划线，描述要清晰。 初始化工作流后，会生成开始模块和结束模块，左边有各种插件和搭建 Agent 的工具，可根据需要添加和使用。 希望以上内容对您有所帮助，如果您在具体操作过程中还有其他疑问，请随时向我咨询。

文本嵌入模型主要用于衡量文本字符串的相关性，常见应用场景包括搜索（结果按与查询字符串的相关性排序）、聚类（文本字符串按相似性分组）、推荐（推荐具有相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的异常值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（文本字符串按其最相似的标签分类）。 嵌入是浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。 OpenAI 提供了一个第二代嵌入模型（在模型 ID 中用 002 表示）和 16 个第一代模型（在模型 ID 中用 001 表示）。对于几乎所有用例，建议使用 textembeddingada002，它更好、更便宜、更易于使用。 要获得嵌入，需将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID（例如，textembeddingada002）一起发送到嵌入 API 端点，响应将包含一个嵌入，您可以提取、保存和使用它。在中可查看更多 Python 代码示例。 此外，Stable Diffusion 使用 CLIP 来处理文本提示，用户输入的文本描述通过 CLIP 模型编码为一个文本嵌入，这个嵌入表示了文本的语义信息，确保模型理解用户想要生成的图像内容。CLIP 在引导图像生成、优化生成结果等方面也发挥着重要作用。

以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息： SD 提示词自动翻译插件 promptallinone： 作者：白马少年 发布时间：20230529 20:00 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文，秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL（网址：https://www.deepl.com/translator，可下载客户端）、网易有道翻译（可 ctrl+alt+d 快速截图翻译），但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式：在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下，安装完成后重启 webUI。 插件特点： 一排小图标，第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置，点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口，点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator（强烈推荐）： 推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品，翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用，如任何 web 场景，配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 调用方式：选中页面中的文本后会悬浮该插件，点击即可翻译，速度极快，摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 可用于文本分析、分析代码，搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注：安装后需获取 Open AI 的 API Key，首次打开插件设置好 Open AI Key 地址，找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址：

以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息： 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队，将大模型装进毛绒玩具里，赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想，源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好，直到 ChatGPT 出现，他们确定将大模型和毛绒玩具结合，做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。 “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词，认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性，相较于音箱、故事机、机器人、平板等，毛绒玩具更能带给孩子安全感。 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后，团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外，也会有自己的原创 IP。 基于数百名孩子的调研结果，不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别，但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多，它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。 由于毛绒玩具购买者与使用者分离，团队做了很多让家长有安全感的工作，比如家长可通过 App 查看聊天记录，危险话题会推送预警信息，还能从聊天记录了解孩子真实喜好，AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。

Embedding（嵌入）是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离度量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。 Embedding 是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的技术，特别是在自然语言处理（NLP）和其他涉及高维离散数据的领域。它指将原本高维且通常离散的输入数据（如单词、短语、用户 ID、商品 ID 等）映射到一个低维连续向量空间中的过程，这些低维向量称为嵌入向量。 例如，“国王”和“王后”在嵌入向量的空间里位置挨得很近，而“苹果”与前两者差别较大，其嵌入向量位置较远。Embedding 不仅限于单词，还可扩展到句子、文档、实体或其他类型的对象。通过训练诸如 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等模型，可从大规模文本数据中学习出这样的嵌入向量，这些嵌入向量可看作是输入数据在潜在语义空间中的表示，能改善下游任务（如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等）的表现。 除文本数据外，嵌入技术还应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别（如位置嵌入）、图神经网络（如节点嵌入）等多种场景，实现将复杂对象的有效编码和降维表示。 Embeddings 有多种分类及对应模型： 句子和文档嵌入：Doc2Vec 能为整个文档生成统一的向量表示；Average Word Embeddings 是将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示；Transformers Sentence Embeddings 如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入：Knowledge Graph Embeddings 如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型：图像 Embeddings 使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入；音频 Embeddings 在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示；用户/物品 Embeddings 在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐；还有图 Embeddings 用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中，通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现，在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 在将大型文档转换为可检索内容的过程中，嵌入向量生成这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。但检索 PDF 文档的过程充满挑战，可能出现文本提取不准确和 PDF 文档内表格行列关系混乱等问题。在检索增强生成（RAG）框架中，回答一个问题需要用户提出问询，系统从私有知识库中检索相关内容，将相关内容与用户查询合并为上下文，最后请求大语言模型生成答案，准确检索相关信息对 RAG 模型的效力至关重要。

嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面： 1. 用于文档内容的表示和检索：将文档分成块，计算嵌入向量并存储在向量存储中，在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块，填充到提示中进行生成。 2. 提升模型的检索能力：在大语言模型应用程序中，向量存储成为检索相关上下文的主要方式，嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。 3. 支持多语言和不同粒度的检索任务：例如像 bgem3 这样的向量模型，支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务，能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。 在实际应用中，如在 LangChain 中，本地向量存储使用量较大，而在计算文本片段的嵌入时，OpenAI 占据主导地位，开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。

以下是关于智能体嵌入课件的相关内容： 在提示词培训课中： 点击“创建智能体”按钮。 输入对智能体的描述，如有准备好的提示词模板可直接粘贴。 ChatGLM 的智能体配置可自动生成，默认勾选增强能力，可根据实际需求调整，也可上传本地文件作为知识原料形成智能体的知识库。 在基础通识课中： 以可视化方式讲解 Transformer 架构，单词先拆分再嵌入（embedding），为保证语序不乱会做位置编码标记，嵌入后进入自助运力机制模型。 在 AI 智能体：企业自动化的新架构 Menlo Ventures 中： 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度选择实现方法和工具，受程序性知识指导，拥有预定义工具并受保护栏和审查措施约束。 运行时会产生规划智能体评估应用程序当前状态、选择并执行最佳链条、进行审查和确保一致性等模式。 请注意，由于最近盗版事件频发，需要课件的扫群主二维码获取。