Coze中可以使用数学计算式么

以下是关于如何用 Coze 搭建和维护知识库的详细步骤： 1. 创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 选择知识库的格式，目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 可以选择本地文档（问答对可选择表格），并进行自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 2. 使用知识库： 可参考教程： 。 3. 手动清洗数据的相关操作： 在线知识库：点击创建知识库，创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以“”分割。选择飞书文档、自定义的自定义，输入“”，然后可编辑修改和删除。点击添加 Bot，添加好后可在调试区测试效果。 本地文档：对于如画小二课程这类内容，不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是先将大的章节名称内容放进来，再按照固定方式对章节内详细内容进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 创建知识库时的小技巧：知识库好不好用，跟内容切分粒度有很大关系，可以在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。

可以通过 Coze 做小程序。目前微信小程序变现模版正在开发中，不久将会上线。但实现小程序端目前可以通过 API 形式搭建。 以下是一些相关的信息和教程： 1. 以 API 形式链接 Zion 和 Coze：同理也可以为 dify、kimi、给任何大模型&Agent 制作收费前端。相关教程如： 。 2. 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。相关文档如：支付： 。 3. 完成小程序搭建的方法： 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。 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 。 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。前端开发语言简要说明：HTML 用于构建网页的基础框架，定义整体的页面结构；CSS 负责网页的布局样式美化，使页面视觉效果更优美；JavaScript 实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能。 此外，还有相关的学习日记和共学内容，如：《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的 Zion+coze 变现相关内容，以及相关产品链接：https://zion.functorz.com/ 、waytoAGI 的共学链接： 等。

以下是关于 Coze 智能体开发的相关内容： 1. 创建 Bot：打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 2. 图像工作流：创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类，Coze 的图像流比 ComfyUI 更普世化且简单易上手。 3. 空间风格化插件：其参数包括 image_url（毛坯房的图片地址）、Strength（提示词强度，即提示词对效果图的影响度）、Style（生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等）、user_prompt（用户输入的 Promot 提示词）。 4. 工作流流程：按照构架配置工作流，调试工作流，毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 5. 开始节点解析：开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 6. 人设和回复逻辑：技能 1 中 3 项中的编译数字来源，然后点击右上角发布，机器人就可以出图。 此外，还有以下相关信息： 1. Code AI 应用开发教学：Code AI 应用背景为智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。以证件照为例，说明以前实现成本高，现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。创建 AI 应用，需学习操作界面、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。 2. 搭建工作流驱动的 Agent，简单情况可分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系，详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 完善：整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点，通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。

以下是关于用 Coze 分解短视频分镜的详细内容： 一、Coze 智能体创建 1. “开始”节点 共有 4 个输入变量，分别为： idea_txt：主题观点 left_to_txt：画面左上角的文字 right_to_txt：画面右上角的文字 img_prmpot：画面中间图片生成提示词 注意：这 4 个变量名称要和智能体中提示词的变量对应一致，方便接收用户传入的参数。 2. “大模型”节点 使用目前大家公认的 DeepSeek R1 模型。 提示词要求不复杂，只要说出需求即可，格式可用大白话说出来。 3. “文本”节点 为了将文案分句，每一句要生图、配音。 选择按“句号”分句，具体可根据文案格式选择不同方式。 4. “图像生成”节点 使用官方插件，模型选“LOGO 设计”。 若要生成全景图，此插件效果欠佳，建议选其它插件。 5. “抠图节点” 将上个节点生成的图片进行抠图。 二、概述 基于其他博主开源的视频生成工作流，做了一些功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源的力量，现写一篇教程供大家参考。 三、先看效果 四、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。 五、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） 六、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。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 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。

以下是关于 Coze 的相关内容： 多 Agent 模式的实现机制： 图 12 中，用户输入“完成”触发执行流程，跳转到【AI 玩家发言】，调用该 Agent 的对话模型，获取所有 AI 玩家的发言。此节点跳转判断时机是“模型回复后”，在执行完工作流之后触发第三次 LLM 调用。 第三次 LLM 调用输入给跳转模型的提示词，由于对话记录变长，需用 GPT4o 这样的强力模型。模型输出“1”，选择【人类玩家投票】节点，然后调用【人类玩家投票】的对话模型，即第四次 LLM 调用。第四次调用的对话模型回复消息引导人类玩家进行投票。 用 Coze 搓乞丐版的秘塔搜索： 工作流是核心，需先梳理清楚。秘塔搜索的主要能力包括使用搜索引擎进行搜索、对搜索内容整理成答案、给出答案中的引用。 Coze 海外版多 discord 账号配置方法： 1. 在 discord 中已配置好的 cozebot 服务器上右键选“邀请其他人”，复制邀请链接备用。 2. 注册新谷歌账号或使用多余的谷歌账号。 3. 用新谷歌账号在未登录过 discord 的浏览器或谷歌无痕浏览器中注册新 discord 账号。 4. 复制邀请链接到新浏览器中，将新账号拉入 cozebot 服务器，如需多个账号则重复以上步骤，注意不要解除前边账号的登陆状态。 5. 按 F12，新账号在对话框中发言，复制新账号的“USER_AUTHORIZATION”值，多个账号依次操作。 6. 在宝塔的/data/cozediscordproxy/dockercompose.yml 文档中，粘贴多个“USER_AUTHORIZATION”值，以逗号分开，然后 dockercompose up d 重启 cdp。 7. 重新扫码后 coze 对话轮次增多。 8. 验证成功的方法：手机下载 discord 登录后打开通知，每条消息发送账号不同则成功；每轮对话会在 discord 以临时聊天框形式存在，也能看到不同账号参与。 Q&A：要保证之前账号的登陆状态，因为账号登出后“USER_AUTHORIZATION”值会变，需重新取用，很多人发现突然登不上去就是因为登出后值变化了。

以下是关于在 Coze 制作智能体中设置拍照按钮的相关信息： 搭建证件照应用页面：创建应用并设置第一个 div 容器，页面分为上中下三块或左右两块，进行组件设置调整，包括容器的高度、宽度、排列方向，文本组件的字体、颜色、加粗等属性，处理图片上传，对左侧图片进行数据绑定等。 前端页面搭建技巧：在 DIV10 中选择子容器、复制搭建元素，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：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。 一键改图工作流的设置：工作流未用大模型，每次生成结果唯一，无种子概念，无法保存特定结果。调好后可配东北大花袄等背景，修改名字便于排查问题。添加立即生成事件，表单有多种事件，可设置提交时调用工作流，限制上传文件数量，表单提交时可设置禁用态。进行数据绑定与效果查看，工作流数据绑定要先清空，避免手动输入变量，选工作流时要注意准确。图片生成方式可调好第一张图片后复制成三张，根据背景颜色区分，通过连接节点选择对应图片输出。预览调试方法在用户界面不发布也可调试，有预览功能。识别图片特征有误时需在工作流里优化提示词，可考虑使用视频模型。

通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。

大型语言模型在处理数学计算时，尤其是复杂的数学问题时，可能会遇到一些困难。以下是一些解决办法，以帮助大型语言模型更好地处理数学计算： 1. 引入编程插件： 一种解决方案是将数学问题转化为编程问题，并引入编程插件来处理。通过编写代码来执行数学计算，然后将结果返回给语言模型，以获取正确答案。 2. 教会模型数学法则： 类似于小学生学习加法法则的方式，可以教导语言模型数学计算的规则。通过定义数学计算的规则和步骤，让语言模型学习如何正确执行数学运算。 3. 标准化自然数加法计算 prompt 模板： 创建一个标准的自然数加法计算 prompt 模板，使语言模型能够按照预定义的规则和步骤来执行加法计算。这种方法可以帮助模型更好地理解和解决数学问题。 4. 结合图像模型： 对于涉及空间概念的数学问题，可以结合图像模型来辅助处理。图像模型可以帮助模型更好地理解几何问题，并提供更准确的答案。 5. 提供充足的语料和样本： 为语言模型提供充足的数学计算样本和语料，让模型能够从中学习并改进数学计算能力。通过更多的训练和数据，模型可以提高对数学问题的理解和处理能力。 通过以上方法，大型语言模型可以更好地处理数学计算，并提供更准确的答案。这些方法可以帮助克服语言模型在数学问题上的一些局限性，提高其数学计算能力。

在短视频制作领域，以下是一些可供使用的 AI 软件及其所能提供的帮助和相关案例参考： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频脚本，剪映能依据脚本自动分析所需场景、角色、镜头等要素并生成素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI：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. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，用户提供文本描述即可生成相应内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划视频内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种场景，但存在爱变色、光影不稳定的问题。 6. 艺映 AI：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，可根据文本脚本生成视频。 案例参考：在制作 AI 短片时，会根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，Pixverse 擅长物体滑行运动，有手部特殊运动的画面会用 Runway 来辅助完成，需要人物表情自然的画面会用 Pika 来生成。在声音方面，使用 11labs 进行对白制作，但存在 AI 声音没有情绪和情感的问题。在剪辑方面，先进行粗剪确定画面逻辑，再进行定剪调整和替换画面素材。音效和音乐方面，剪映中有简单音效库，复杂音效可能需另外制作，商用音乐要注意版权。特效方面，剪映可添加一些光影效果。包装方面，剪映智能匹配字幕较为方便。

以下是关于如何使用 DeepSeek 写短视频文案的提示词相关指导： 首先，在使用 DeepSeek 时，需要注意以下几个方面： 1. Coze 智能体创建： 共有 4 个输入变量，分别为 idea_txt（主题观点）、left_to_txt（画面左上角的文字）、right_to_txt（画面右上角的文字）、img_prmpot（画面中间图片生成提示词）。要确保这 4 个变量名称与智能体中提示词的变量对应一致，以便接收用户传入的参数。 2. 大模型节点： 使用 DeepSeek R1 模型，提示词要求不复杂，直接说出需求即可，格式可以用大白话。 3. 文本节点： 为了将文案分句，每一句要生图、配音。可选择按“句号”分句，也可根据文案格式选择不同方式。 4. 图像生成节点： 使用官方插件，模型选“LOGO 设计”。若要生成全景图，此插件效果可能不佳，建议选择其他插件。 5. 抠图节点： 将上个节点生成的图片进行抠图。 在编写提示词时，还可以运用以下针对性技巧： 1. 身份定位技巧： 目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。 示例：差：“帮我写一篇营销方案”；好：“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案” 2. 场景描述技巧： 目的是提供具体的应用场景和限制条件。 示例：差：“写一篇新品发布文案”；好：“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能” 3. 结构化输出技巧： 目的是指定具体的输出格式和内容结构。 示例：差：“分析最近的新能源汽车销量数据”；好：“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现” 4. 分步骤提问技巧： 目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务。 示例：差：“怎么做短视频运营？”；好：“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能；拍摄阶段：关键场景和机位选择；后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议” 5. 反馈优化技巧： 目的是通过追问获得更精准的答案。 示例：第一轮：“帮我做一份产品分析报告”；追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”；追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？” 6. 深度思考引导技巧： 目的是获得更深入的分析和见解。 此外，在生成单词相关的短视频时，例如生成关于非洲动物、真实风格、2 个单词的内容，您可以这样设置提示词： 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能：当用户输入主题{{zhuti}}时，分析主题内涵，运用专业知识，输出{{shuliang}}个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

以下为您推荐一些可用于优化商业计划书的模型： 1. Anthropic：计划发布可调节计算成本的混合 AI 模型，支持快速响应与深度推理自由切换，可按需求灵活调整计算资源。在某些商业编程任务上，推理能力优于 OpenAI o3minihigh，特别擅长处理大型代码库。采用基于 token 的滑动比例，可动态调整计算强度。参考链接： 2. Cursor AI：具有 Chat、Composer、Agent 三种模式。Chat Mode 适用于实时调试、代码问题解答、项目代码库查询；Composer Mode 可跨多个文件修改代码，适合复杂任务与模板化编程；Agent Mode 为全自动模式，可执行大型代码重构、自动化复杂任务。参考链接： 3. ChatGPT：现已支持个性化定制，可设置名字、职业、对话风格（话唠、直接、鼓舞等），自定义 AI 交互方式。支持功能选择，如网页搜索、DALL·E、代码、画布、高级语音等。参考链接： 4. 大模型选择如 Kimi、Claude 等，在脚本创作方面效果能满足要求，按需选择即可。对于科学上网困难的小伙伴，优先选择免费好用的 kimi（https://kimi.moonshot.cn/），有条件的话选择老牌的功能更强大的 chatgpt（https://chatgpt.com/）也可以。Claude 在脚本创作方面有优势。 在商业化过程中，还可以考虑结合企业私有数据与 RAG 模型的私有化部署，如有特殊需求，进行模型的 Finetuning（微调）以优化性能。基础模型主要负责提供推理提示，而 RAG 则用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。

以下是关于 Claude 使用手册的相关内容： Anthropic 公司在 AI 领域表现出色，其最新最强的 Claude 3.5sonnet 的内置提示词公开在用户手册中，还会在 X 上主动通知有新内容可学。Claude 用户手册包含整整 10 个章节的“提示工程”指南，堪称赛博菩萨。它不仅单独维护了提示库，归纳了商业、个人任务场景中的高可用提示词，还从提示工程的 CoT 方法论，到提示库，再到直接做了个提示生成器，手把手接引、度化全球提示词爱好者。甚至作为一家不向大陆提供服务的公司，Anthropic 还准备了用户手册的汉化版本。 为方便您学习，以下是相关直达链接： Claude 用户手册 提示工程指南：https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 提示库：https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library Claude 官方提示词生成器：https://console.anthropic.com/dashboard 此外，在使用 Claude 表格时，您可以构建表格，使每一行包含不同指令以替换{{INSTRUCTIONS}}占位符，从而同时生成多种类型的重写。 如果觉得不错，不妨随手点个赞、在看、转发三连，这将对作者有很大帮助。谢谢阅读！

以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. 了解其优势和特点： 推理型大模型：核心是推理型，无需用户提供详细步骤指令，能通过理解真实需求和场景提供答案。 更懂人话：能理解用户用“人话”表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 2. 具体使用步骤： 第一步：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 第二步：将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 第三步：认真阅读开场白之后，正式开始对话。 3. 更多提示词技巧请查看

以下是高效搜集社交媒体爆款、建立对标账号库和选题库的方法及可使用的 AI 工具： 1. 对于找对标账号的爆款文章： 在电脑微信上打开对标账号的微信公众号相关界面。手机支持长截图也可，但不推荐，因手机易被干扰。 刷文章时不仅看当前文章，还应点开作者后台查看其他文章，关注“低粉爆款”（即平常阅读量几百，突然有几万阅读量的异常值文章），大号的阅读量参考价值较低。 遇到不错的对标账号，想获取所有阅读量数据和标题时，可使用长截图结合中文识别能力强的大模型，如 kimichat，飞书客户端自带的长截图功能好用，其截图快捷键在设置中可查看和修改（Windows 为 Ctrl+Shift+A，Mac 为 Alt+Shift+A）。 2. 搭建选题库和标题库： 使用飞书文档创建一个文档，并打开选题库模板（https://zi6nfl20s5u.feishu.cn/wiki/J7KvwzJZLi7mX0k5B5EcQ0ahnIc?from=from_copylink），根据自身需要制作表格。 3. 可使用的 AI 工具：腾讯元宝，这是一个基于腾讯混元大模型的 AI 助手 App，提供包括 AI 搜索、AI 总结、AI 写作等多种功能，能在公众号等平台搜索和总结相关内容，使用提示词句式“去公众号搜索关于「xxx」的文章”。