直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

有哪些入门级的搭建工作流术语

回答

以下是一些入门级的搭建工作流术语及相关内容:

  • 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。
  • 端口设置方法:通过神秘代码让所有联网操作应用指定端口,端口号一般在代理选项中,将其填入相关代码,在 CMD 中复制粘贴代码回车,无反应即成功,需安装 Git。
  • 工作流搭建过程:从零开始搭建工作流,如加载 checkpoint loader、prompt 等节点,按颜色连接,未连接会报错,连接后填写提示词即可生成图像。
  • 工作流原理讲解:以做菜为例,空的 latent 是锅,代表图片大小;模型是食材,正反向提示词是菜谱,VE 是调料,按颜色连接各部分。
  • 使用他人工作流:从工作流网站下载 json 文件,拖入相关界面,若有爆红说明有节点未安装,可在 manager 中安装缺失节点。
  • 工作流本地与在线使用方法:介绍了工作流在本地和在线的使用步骤,如安装、处理报错、放置模型文件等。
  • 解决工作流依赖冲突:讲解了通过修改 cast NODE 里的 requirements 来解决依赖冲突的方法。
  • 网页版工具的使用:指出很多工具都有网页版,本地没有工具时可用网页版。

涉及的应用领域包括大摩托车商业应用、学会 AI 工具、自主搭建工作流、生图制作、视频制作、AI 设计创作、3D 动画、建筑方案图、个人应用、人物一致性出视频、设计工作流、各种实践应用、工作流的设计思路、家装和游戏设计、商业和生活、娱乐、综合应用、实现个人想法、游戏美术全流程等。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

|大摩托车||商业应用||-|-|-||流云||学会AI工具,赶上时代||Mr.X||自主搭建工作流||辉||想做批量,可以省人工成本,框架式的效果,应用于生图,制作视频||Luke||生图为主,给自己叠技能buff,最后希望落地变现||秦箫||视频||赫||Ai设计创作||赛博娜娜||3D动画||水御舟(琪)||建筑方案图||老王||个人||Dade||人物一致性,出视频||ice(发光版)||设计工作流,希望给工作上、生活助力。||醒不醒还行哈||出图、做视频等各种实践应用||三六||工作流的设计思路||爱思考的乌鸦||做视频||Vivi||家装、游戏设计||sunkey||商业和生活||Mar1us||娱乐||蜂老六||综合应用||维纳Vina||实现一些个人的想法||比莉||游戏美术全流程|

蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子

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。

娜乌斯嘉AIGC商业片制作 2024年11月1日 - 智能纪要

[heading2]总结关于工作流搭建及相关操作的讲解端口设置方法:通过神秘代码让所有联网操作应用指定端口,端口号一般在代理选项中,将其填入相关代码,在CMD中复制粘贴代码回车,无反应即成功,需安装Git。工作流搭建过程:从零开始搭建工作流,如加载checkpoint loader、prompt等节点,按颜色连接,未连接会报错,连接后填写提示词即可生成图像。工作流原理讲解:以做菜为例,空的latent是锅,代表图片大小;模型是食材,正反向提示词是菜谱,VE是调料,按颜色连接各部分。使用他人工作流:从工作流网站下载json文件,拖入相关界面,若有爆红说明有节点未安装,可在manager中安装缺失节点。工作流使用与视频创作活动工作流本地与在线使用方法:介绍了工作流在本地和在线的使用步骤,如安装、处理报错、放置模型文件等。视频创作活动及奖励:提及了Hyper的video battle视频挑战赛和伊利的视频生态创新大赛,包括活动主题、要求和丰厚奖励。解决工作流依赖冲突:讲解了通过修改cast NODE里的requirements来解决依赖冲突的方法。网页版工具的使用:指出很多工具都有网页版,本地没有工具时可用网页版。

其他人在问
可以介绍下AGI的知识体系吗,从入门级开始
以下是为您介绍的 AGI 知识体系入门级内容: 首先,推荐您从以下几个方面开始了解: 1. 记忆相关基础知识,如 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等。您可以通过以下链接获取详细信息: 其次,您可以先试用提示词练手,参加相关的 battle 活动,如 prompt battle、video battle 等,与大神交流。还可以关注最新活动,如 AI 春晚、AIPO 项目等,感兴趣的话可以报名参与执行导演、平面设计、商务统筹或运营等工作。 另外,“通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库,更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。 市面上的【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-11-23
怎么用扣子搭建一个仿写文章的智能体
以下是关于用扣子搭建仿写文章智能体的相关信息: 生物医药小助手:这是生物医药垂直领域的第一个智能体,其创建者将个人发布的大量生物医药文章转化为可交互数据库,以解决读者咨询占用过多时间的问题。通过扣子平台,解决了高成本搭建问题,并实现了一问一答的形式,用户可在扣子的 bot 商店或公众号中发起问答。 手搓插件:可参考相关文章和链接,了解在扣子中手搓插件的方法,包括 API 参数测试等步骤。 竖起耳朵听智能体:其编排包括插件、工作流和知识库。插件如同工具箱,可添加现有或自制的 API 以增强智能体能力;工作流像可视化拼图游戏,由多个节点组成,可组合各种功能创建复杂稳定的业务流程。 如果您想进一步了解具体的搭建步骤和细节,还需要您提供更明确的需求。
2024-12-19
零基础模板化搭建 AI 聊天机器人
以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容: 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置,以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中,名称的全大写描述需对应编排模板,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ,model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时,最好加上前缀触发机器人回复,如配置的 ,即 SINGLE_CHAT_PREFIX ,私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里,对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ,机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复,例如 ,即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人,更新最终版的配置参数(GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改),查看无误后点击保存,编排模板创建成功。 切换到容器编排界面,基于创建的模板进行 COW 服务部署,点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件,定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板,可一键部署复杂的应用环境,无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件,使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境,确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件,可简化安装和配置过程,确保每次部署环境一致,且易管理和维护。 3. 配置多个前缀(如“bot”、“@bot”)可确保只有特定情况下机器人才会回复,避免在群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时,可尝试以下步骤: 重启 Docker 容器:在宝塔面板中找到对应的容器,点击“重启”。 检查网络连接:确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码:等待容器重新启动后,重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费,对于一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间。同时,平台还提供每天签到免费领取积分的福利,进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用,具体因使用量而异。
2024-12-18
搭建一个专业的律师智能体
搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面: 1. 多智能体的通信问题:不同智能体之间的通信至关重要,包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题,而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责:以客服多智能体为例,只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent,并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写:对于律师智能体,写好提示词很重要。例如,在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理,替换具体的人物姓名、时间和地点。同时,注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求:像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用:决策智能体在企业自动化中发挥作用,如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例,将付款方规则转换为有向无环图,利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。
2024-12-17
如何搭建一个RAG应用?
搭建一个 RAG 应用可以使用 LangChain 平台,以下是相关步骤和组件: 1. 数据加载器(DocumentLoader):这是一个对象,能从数据源加载数据并转换为包含 page_content(文本内容)和 metadata(元数据,如标题、作者、日期等)的文档对象。 2. 文本分割器(DocumentSplitter):可将文档对象分割成多个较小的文档对象,方便后续检索和生成,因为大模型输入窗口有限,短文本更易找到相关信息。 3. 文本嵌入器(Embeddings):能将文本转换为高维向量的嵌入,用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器(VectorStore):可存储和查询嵌入,通常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器(Retriever):能根据文本查询返回相关文档对象,常见实现是向量存储器检索器,利用向量存储器的相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型(ChatModel):可根据输入序列生成输出消息,通常基于大模型如 GPT3 实现文本生成功能。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下: 首先,使用合适的数据加载器根据数据源类型加载数据。例如,数据源是网页可用 WebBaseLoader 加载和解析网页得到文档对象。 然后,用合适的文本分割器将文档对象分割成较小的符合要求的文档对象。如文本是博客文章,可用 RecursiveCharacterTextSplitter 分割。 接下来,用文本嵌入器将文档对象转换为嵌入,并存储到向量存储器中。可根据嵌入质量和速度选择合适的嵌入器和存储器,如 OpenAIEmbeddings 和 ChromaVectorStore。 之后,创建向量存储器检索器,传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数。 最后,创建聊天模型,根据性能和成本选择合适的模型,如 OpenAIChatModel。 以下是一个使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2024-12-15
什么是用ai搭建工作流
AI 工作流指的是将 AI 工具融入到工作的各个环节中,以提高工作效率。搭建 AI 工作流需要具备三层能力: 1. 了解各种 AI 工具,清楚其特点和用途。 2. 学会写提示词,这对于能否向 AI 清晰表述任务至关重要。 3. 搭建 AI 智能体,使多个 AI 工具协同工作,替代人工自动完成任务。 搭建 AI 工作流有一套简单的工作流: 1. 找到一个熟悉的工作场景,例如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程,比如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入合适的 AI 工具,想不到时可参考他人做法,要灵活选择最优解,以提高工作效率为目的,而非单纯追求工作的含 AI 量。 此外,近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,能辅助高效处理信息,智能摘要功能可帮助快速筛选信息。自然语言描述就能生成美观可用的图片,降低了创作门槛和周期,也促使新型产品设计方式出现,如使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。每个人应先了解自己的日常工作流,再根据工作节点线索找到适合自己的工具。关于 AI Agent 的未来,技术迭代会不断向前,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实。
2024-12-14
国内有哪些gpu算力平台,支持快速搭建AI大模型预训练环境 和 微调环境
国内的 GPU 算力平台中,支持快速搭建 AI 大模型预训练环境和微调环境的有: 1. 阿里云:提供云计算资源,用户可根据需求租用算力服务。 2. 腾讯云:具备相应的算力支持,为用户提供灵活的选择。 3. 亚马逊 AWS:基础设施提供商建立的“算力集市”,可满足用户的算力需求。 在搭建环境时,通常需要考虑以下步骤: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,例如可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 此外,英伟达还发布了统一的超算平台 DGX B200,用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器,包含 FP4 精度功能,提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽。但模型训练能耗也是一个关键问题,例如由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器,最大功率达到 6.5 千瓦,运行一小时就会消耗 6.5 度电,若有 1000 台这样的服务器同时运行,每天的电费将达到惊人的 20 万元。
2024-12-14
Sd文生图的专业术语有哪些
以下是一些关于 SD 文生图的专业术语: 1. 内容型提示词:主要用于描述想要的画面,如“1 个女孩,黑发,长发,校服,向上看,短袖,粉红色的花,户外,白天,蓝色的天空,云,阳光,上身,侧面”。 2. 标准化提示词:例如“,drawing,paintbrush”。 3. 权重:通过括号和特定数值来增加提示词的权重,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。 4. 反向提示词:告诉 AI 不要的内容,如“NSFw,”。 5. 采样迭代步数:指 AI 绘画去噪的次数,步数越高绘画越清晰,但绘画速度越慢,通常数值控制在 20 40 之间较好。 6. 采样方法:AI 生成图像时的特定算法,常用的有“Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++SDE Karras;DDIM”。 7. 比例:尺寸并非越大越好,模型练图通常按 512x512 的框架绘制,高宽比尽量在这个数值附近。高清修复可放大图像倍率,高宽比主要控制画面比例。
2024-12-16
ai的历史,基本术语,重要人物,方法和原理灯等
以下是关于 AI 的相关知识: AI 的历史: 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。 基本术语: 您可以通过特定链接(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu )了解。 重要人物: 相关信息可参考(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd )。 方法和原理: 详情见(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl )。 对于新手学习 AI,建议: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,可通过在线教育平台按自己节奏学习,如 Coursera、edX、Udacity 等,特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。
2024-08-21
ai术语有哪些
AI 术语包括但不限于以下内容: 机械学习:让电脑在不被编程的情况下自己学习,是学习输入输出的映射关系。 数据科学:分析数据集以获取结论和提示,输出结果通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习:具有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。 人工智能(AI):使计算机模拟人类智能的技术。 通用人工智能(AGI):能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 自然语言处理(NLP):处理和理解人类语言的技术。 大型语言模型(LLM):数据规模很大的语言模型。 聊天机器人:提供聊天服务,回答问题和解决问题。 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 自动驾驶:开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货:利用无人机快速送达货物到偏远地区。 个性化学习:为每个学生提供定制化的学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 虚拟现实和增强现实体验:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 这些术语只是 AI 领域的一部分,随着技术的不断发展,还会有新的术语不断涌现。
2024-07-01
我是一个法律工作者,需要经常回答客户的一些法律问题,哪个AI适合我这种场景的工作需求
对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者,以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品: 1. 法规研究与解读:使用 Prompt 指令词,如“根据最新修订的《数据安全法》,解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则,并给出具体操作建议”,AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料:例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案,输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】,撰写一份初步法律意见书,论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”,AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索:如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”,AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索:同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时,要注意结构提示,如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。
2024-12-19
comfyui工作流
ComfyUI 工作流包括以下内容: 低显存运行工作流:目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。分阶段处理思路为,先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成,然后采用两阶段处理,即先用 Flux 生成,后用 SDXL 放大,有效控制显存使用,最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流流程包括初始图像生成(Flux)阶段,如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等,以及图像放大和细化(SDXL)阶段,如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等,并进行最终图像预览。 工作流网站: “老牌”workflow 网站 Openart.ai:https://openart.ai/workflows/,流量较高,支持上传、下载、在线生成,免费账户有 50 个积分,加入 Discord 可再加 100 积分,开通最低每月 6 美元套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站:https://comfyworkflows.com/cloud,支持在线运行工作流,实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai:https://flowt.ai/community 提示词自动生成 ComfyUI 工作流:英伟达整了个花活,通过画图提示词自动生成匹配的 ComfyUI 工作流,命名为 ComfyGen(comfy 生成器),目前仅支持文生图模型。英伟达称其可以生成高质量的图并泛化到其他领域,效果基本与其他模型一致甚至更优,但项目未开源。
2024-12-17
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
如何慢慢切入AI进行工作和生活
以下是一些慢慢切入 AI 进行工作和生活的方法: 1. 万能公式法:问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,AI 就可给出知识框架,然后根据知识框架每一个小点去问,就能让 AI 工具帮您指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,想要学习或了解 AI,最好的信息源就在「即刻」App 的“”等免费圈子里。“AI 探索站”里的前沿信息线索基本够用,很多 Twitter 上的开发者大牛也会在这里分享,需要溯源的时候,才去 Twitter 和相关官网。 3. 信息爆炸做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 4. 案例参考: 案例七:【你想拆解 XX 工作流?】,你来拆解:Decoding 工作流,细化背后需要的能力,找到能提效能力的 AI 工作,嵌入工作流;PDCA 不断迭代。包括制造、IT、运营、学院、法务、财务、营销、采购、计划、物流、研发、行政、战略、流程、产品等领域及其细分和专攻方向。 案例四:【读书会活动 AI 赋能】活动策划/文案打磨/快速制作读书笔记思维导图。日常活动文案输出(读书社 ing,AI 复核型玩法“高阶”,依托传音智库+飞书妙记+在线思维导图 Markmap)。例如,用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 markdown 产出内容,然后复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中,一键生成思维导图,还可以自定义微调内容,并免费导出图片。
2024-12-17
用扣子智能体制作一个有关热门旅游景点攻略小助手的工作流,能够根据不同用户的需求,制定个性化的旅行计划,涵盖各种热门旅游景点,提供详细的行程安排、交通指南和景点特色介绍
要使用扣子智能体制作一个有关热门旅游景点攻略小助手的工作流,以下是一些参考信息: 1. 扣子智能体通常由工作流和数据库组成。工作流的设计相对简单,一个输入对接知识库,搭载豆包 function call 大模型,最后输出。数据库的收集和整理需要一定专业知识,并进行手动二次校对。 2. 插件方面,扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API,还可根据需求自制插件。 3. 工作流就像可视化的拼图游戏,由多个节点组成,包括大语言模型、代码块等,能创造复杂稳定的业务流程。 4. 扣子预置了各种场景的 Bot,如旅游大师 Bot。在 Bot 商店可查看精选的预置 Bot,选择后会被引导至编排页面,该页面分为顶部区域(显示所用大型语言模型)、人设与回复逻辑区域、技能区域(展示配置的功能,如查询航班的插件、推荐景点的工作流等)、预览与调试区域(展示交互运行结果)。 基于以上信息,您可以尝试设计热门旅游景点攻略小助手的工作流,根据不同用户需求制定个性化旅行计划,涵盖热门景点、行程安排、交通指南和景点特色介绍。但需要注意的是,工作流的设计和数据库的整理需要精心规划和准确操作。
2024-12-16
如何使用coze的工作流
Coze 的工作流是一种可视化、低代码的方式,允许用户快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务,极大地降低了开发门槛,让更多人可以利用 AI 技术来提升工作效率。具体如下: 1. 工作流的核心地位:了解 Coze 的小伙伴都应该知道,工作流才是真正的核心。在创建相关 Bot 之前,需要先梳理清楚工作流。 2. 主要能力:如使用搜索引擎进行搜索、对搜索的内容整理成答案、给出答案中的引用等。 3. 组成和特点: 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,包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等,用户可灵活组合。 创建和编辑通过可视化的拖拽界面完成,无需编写代码。 4. 搭建步骤: 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。 根据弹窗要求,自定义工作流信息,点击确认完成新建。 在左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件、大模型、代码等。 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,完成工作流框架的搭建。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-16