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comfyui工作流

回答

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。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

ComfyUI FLUX低显存运行

这个方法的目的是让FLUX模型能在较低的显存情况下也能运行.分阶段处理的思路:1.使用Flux模型进行初始生成，在较低分辨率下工作以提高效率2.采用两阶段处理：先用Flux生成，后用SDXL放大，效控制显存的使用3.使用SD放大提升图片质量工作流的流程:初始图像生成（Flux）:UNETLoader:加载flux1-dev.sft模型DualCLIPLoader:加载t5xxl和clip_l模型VAELoader:加载flux-ae.sftCLIPTextEncode:处理输入提示词BasicGuider和RandomNoise:生成初始噪声和引导SamplerCustomAdvanced:使用Flux模型生成初始图像VAEDecode:解码生成的潜在图像初始图像预览:PreviewImage:显示Flux生成的初始图像图像放大和细化（SDXL）:CheckpointLoaderSimple:加载SDXL模型(fenrisxl_SDXLLightning.safetensors)UpscaleModelLoader:加载RealESRGAN_x4.pth用于放大VAELoader:加载sdxl_vae.safetensorsImageSharpen:对初始图像进行锐化处理UltimateSDUpscale:使用SDXL模型和放大模型进行最终的放大和细化最终图像预览:PreviewImage:显示最终放大和细化后的图像

ComfyUI工作流网站

Workflow是ComfyUI的精髓。所谓Workflow工作流，在ComfyUI这里就是它的节点结构及数据流运转过程。[heading2]推荐工作流网站[heading3]“老牌”workflow网站Openart.ai[content]https://openart.ai/workflows/流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有50个积分，加入Discord可以再加100积分，开通最低的每个月6美元的套餐后，每个月会有5000积分。[heading3]ComfyWorkflows网站[content]https://comfyworkflows.com/cloud支持在线运行工作流，从workflow的实际下载量和访问量来看，略少于openart。[heading3]Flowt.ai[content]https://flowt.ai/community

提示词自动生成 ComfyUI 工作流来了！ （英伟达整花活， 把 ComfyUI 的门槛打下来！

在多次社区的ComfyUI共学中发现，ComfyUI工作流的门槛确实过高。让很多人理解“潜空间”，“Vae”，“LoRA”，“controlnet”等一系列概念非常困难，更别说基于理解做一个工作流了。这次英伟达整了个花活，让大家看到了打破这个门槛的可能性：🌈通过画图提示词，自动生成匹配的ComfyUI工作流！英伟达将其命名为ComfyGen（comfy生成器）！当然目前仅支持文生图模型。在英伟达发布的内容中，他们称：“ComfyGen可以生成高质量的图并泛化到其他领域（如下图）。”并且他们很自豪的宣称：“下图这么优秀的图，完全是ComfyGen基于SDXL规模的模型画的，还没有用flux呢！”当然，作为学术性研究论文，肯定不会很草率的下结论。英伟达团队做了对比测试：下图中分别为1）SDXL原生2）两个微调模型（用过的同学会很熟悉3）两个人搭的工作流4）两个不同的comfyGen制作的图（后文原理部分中会说明这两者的区别）可以看到效果基本一致，甚至确实更符合人类对提示词的判断和理解。同时他们还做了和C站上人类写的提示词作对比：很显然，ComfyGen的效果略胜一筹。不过由于项目未开源，无法体验实际效果。但是如果真的效果如英伟达发布所说，那是相当惊艳了。

其他人在问
comfyui入门
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 相关学习资料： 1. ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验用户，网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 2. 优设网：有详细的入门教程，适合初学者，地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 。 3. 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 4. Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 ComfyUI 共学 WaytoAGI 共学计划中的高频问题及自学资料： 1. 知识库跳转，展开菜单。 2. 。 3. 【海辛】因为一直被几个好朋友问 comfyui 怎么入门，给朋友录了几节 comfyui 基础课，顺手分享给大家～看完这 5 节应该就基本入门啦，然后可以看互联网上任何的进阶教程了。 安装部署： 界面介绍： 文生图、图生图： ComfyUI 中使用 ControlNet： ComfyUI 中不同放大图像方式：
2024-12-18
有没有根据布料照片和模特照片生成衣服上身效果的工具或 comfyUI 工作流
以下是一些与根据布料照片和模特照片生成衣服上身效果相关的工具和工作流： 1. 藏师傅的方法：将第二步的提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流就行。Lora 需要用到 InContext LoRA 中的 visualidentitydesign，可从以下地址下载：https://huggingface.co/alivilab/InContextLoRA/tree/main 。工作流下载：https://github.com/op7418/Comfyuiworkflow/blob/main/FLUX/Logo%20%E5%91%A8%E8%BE%B9%E7%94%9F%E6%88%90.json 。 2. 彭青云分享的内容：本地部署 Comfyui 有多种方式，如官方的本地部署包、秋叶整合包和二狗子老师制作的通往 AGI 之路黑猴子流专属包。处理好软件和模型后，打开一键启动，稍等片刻就会进入工作界面。通过正反提示词、文本链接图像，点击右侧队列即可生成图像。 3. ComfyUI BrushNet：原项目 https://tencentarc.github.io/BrushNet/ ，插件地址 https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper ，模型下载 https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 。第一次运行会自动下载需要的模型，如果是用的 ComfyUIBrushNetWrapper 节点，模型将自动从此处下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet，也可手动下载放在这个文件夹里面。另外，BrushNet 提供了三个模型，个人测试下来，random 这个效果比较好。工作流方面，可配合 mj 出底图，在底图不变的基础上，添加文字或者图片内容。还可以使用 GDinoSAm（GroundingDino+Sam），检测和分割底图上的内容，做针对性的修改。
2024-12-13
我想学习comfyui
以下是关于 ComfyUI 的相关学习信息： 学习资料： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：有详细的入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。教程地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通阶段的视频教程。地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 自动生成抠图素材： 作者学习使用 ComfyUI 的原因包括更接近 SD 的底层工作原理、自动化工作流、作为强大的可视化后端工具可实现 SD 之外的功能、可根据定制需求开发节点或模块等。 作者的工作室常需要抠图素材，传统途径存在问题，近期在 github 上看到相关项目创建了工作流，可自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。 简介： ComfyUI 是基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过拆分流程为节点实现精准工作流定制和完善的可复现性。 优势：对显存要求相对较低，启动和出图速度快；生成自由度高；可和 webui 共享环境和模型；能搭建工作流程，导出并分享，报错时能清晰发现错误所在；生成的图片拖进后会还原工作流程并选好模型。 劣势：操作门槛高，需要清晰逻辑；生态没有 webui 多，但有针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装。https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-12
有什么 comfyui 的第三方 api 服务
ComfyUI 是一个开源的用于生成 AI 图像的图形用户界面，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。以下是关于 ComfyUI 的一些详细信息： 生图原理： 1. 在去噪过程中，模型使用编码后的文本向量来引导图像生成，以确保生成的图像与输入的文本描述相符。 2. 提供了多种采样算法（如 Euler、DDIM、DPM++等）来控制去噪过程，不同采样器可能产生不同结果或影响生成速度。 3. VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布，解码器将概率分布映射回图像空间。 4. 最终生成的图像显示在界面上，用户可保存、编辑或用于其他目的。 5. 支持多种高级功能，如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter、放大和后处理等。 节点认识： 1. 核心是节点式界面，用户可通过拖放和连接各种节点创建自定义图像生成工作流。 2. 节点类型包括输入节点（如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点）、处理节点（如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点）、输出节点（如图像输出节点）、辅助节点（如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点）。 3. 用户可通过拖动节点间的连接线构建工作流，连接线代表数据流动。 4. 除内置节点，用户还可创建自定义节点扩展功能，自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。 5. 提供丰富的节点管理功能，包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。 其他原理： 1. 涉及 Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间），输入图像的像素空间对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，许多操作在潜在空间中进行。 2. 扩散过程表示从噪声生成图像的过程，通过调度器控制，可选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像，生成图像时会进行多个去噪步，可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-10
COMFYui安装包
以下是关于 COMFYui 安装包的相关信息： 1. 安装地址： https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包。 安装包文件：ComfyUI.zip 、 2. 安装步骤： 下载安装包并解压至本地除 C 盘外的任意盘。 找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 3. 相关环境安装（安装过 WebUI 的同学请忽略）： 依次下载并安装 python（版本 3.10 以上）、VSCode、Git，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python： 安装 VSCode： 安装 Git： 4. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 目前安装 ComfyUI 的方法有在本地安装和在云端安装两种，本部分主要介绍本地安装方法，包括命令行安装和安装包安装。命令行安装普适性最强但有一定门槛，ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。安装包安装比较简单，下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。
2024-12-05
在comfyui中节点报错UNETLoader Error
很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错 UNETLoader Error”这一信息，无法明确具体的错误原因和给出准确的解决方案。可能导致此报错的原因有多种，比如模型文件损坏、加载路径错误、相关依赖未正确安装等。建议您进一步检查报错的详细信息、模型文件的完整性以及相关配置是否正确。
2024-12-04
有做企业工作助手智能体的解决方案吗？结合企业内部数据+外部市场环境，做企业工作助手和客服助手
以下是关于企业工作助手智能体的一些解决方案： 职业规划导师（校招版）： 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来职业趋势。 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化职业建议。 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 智能客服助手搭建思路： 利用企业已有的知识积累，结合大模型的能力，为用户提供准确简洁的答案。 创建企业私有知识库，收录企业过去的问答记录和资料。 利用大模型处理用户咨询问题，确保回答的准确性和一致性，必要时提供原回答的完整版。 对接人工客服，在智能助手无法解决问题时，用户可快速转接，确保问题及时解决，提升整体服务质量和客户满意度。 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 用 Coze 在微信里搭建机器人并挖掘销售线索： 目的：训练公司自有数据，让机器人提供客服功能；将机器人与企业微信绑定提供客服功能；进阶版可根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具：字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具，需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验：扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a ；B站公开视频
2024-12-21
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
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
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