Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/question.detail.breadcrumb.questionList/question.detail.breadcrumb.questionDetail

帮我找一个使用了coze 的事件触发器和工作流的案例

Answer

以下为一个使用了 Coze 的事件触发器和工作流的案例: 在为 Bot 设置触发器时,可选择定时触发或事件触发。事件触发会生成 Webhook URL,当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。触发任务的执行方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 例如,添加一个审批工作流作为触发器,当触发后执行工作流完成业务审批。在 Stuart:0 基础教学系列之 Coze“用户界面”创建初体验中,上传图片并点击“上传图”按钮,可触发把图片传递给右边的图片框这一事件。调用 workflow 时需要传入工作流需要的参数,可通过选择双向箭头找到要传递过来的数据。但传文件存在一些问题,目前好多浏览器(尤其是 safari)的事件触发工作流可能会失败,可换用 chrome 或 edge 浏览器。 使用限制方面,一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个,且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

触发器

您可以为Bot设置触发器(Triggers),使Bot在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。Bot可配置的触发器类型如下,您可以根据实际需要选择适用的触发器。定时触发(Scheduled trigger):让Bot在指定时间执行任务,无需编写任何代码。事件触发(Event trigger):触发器会生成Webhook URL,当您的服务端向触发器Webhook URL发送HTTPS请求时,触发任务执行。触发器在触发时,执行任务的方式如下:Bot提示词(Bot prompt):该方式下,您需要通过自然语言设置提示词。后续触发时,提示词会自动发送给Bot,Bot根据提示词向用户发送提醒消息。例如,为一个生活提醒机器人设置该触发器,提示词为每周一早上7:00提醒用户做有氧运动。调用插件(Plugin):该方式下,您需要为触发器添加一个插件。后续触发时,Bot会调用该插件获取返回结果并发送给用户。例如,您可以添加一个查询天气的插件,当触发后向用户发送指定地点的天气信息。调用工作流(Workflow):该方式下,您需要为触发器添加一个工作流。如果工作流有输入参数,则需要传入参数值。后续触发时,Bot会调用该工作流获取返回结果并发送给用户。例如,您可以添加一个审批工作流,当触发后执行工作流完成业务审批。此外,Coze支持用户在与Bot聊天时设置定时任务。如下所示,当用户在会话内点击推荐任务后,Bot将会确认并创建定时任务。[heading1]使用限制[content]一个Bot内的触发器最多可添加10个。触发器仅当Bot发布飞书时生效。

触发器

您可以为Bot设置触发器(Triggers),使Bot在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。Bot可配置的触发器类型如下,您可以根据实际需要选择适用的触发器。定时触发(Scheduled trigger):让Bot在指定时间执行任务,无需编写任何代码。事件触发(Event trigger):触发器会生成Webhook URL,当您的服务端向触发器Webhook URL发送HTTPS请求时,触发任务执行。触发器在触发时,执行任务的方式如下:Bot提示词(Bot prompt):该方式下,您需要通过自然语言设置提示词。后续触发时,提示词会自动发送给Bot,Bot根据提示词向用户发送提醒消息。例如,为一个生活提醒机器人设置该触发器,提示词为每周一早上7:00提醒用户做有氧运动。调用插件(Plugin):该方式下,您需要为触发器添加一个插件。后续触发时,Bot会调用该插件获取返回结果并发送给用户。例如,您可以添加一个查询天气的插件,当触发后向用户发送指定地点的天气信息。调用工作流(Workflow):该方式下,您需要为触发器添加一个工作流。如果工作流有输入参数,则需要传入参数值。后续触发时,Bot会调用该工作流获取返回结果并发送给用户。例如,您可以添加一个审批工作流,当触发后执行工作流完成业务审批。此外,Coze支持用户在与Bot聊天时设置定时任务。如下所示,当用户在会话内点击推荐任务后,Bot将会确认并创建定时任务。[heading1]使用限制[content]一个Bot内的触发器最多可添加10个。触发器仅当Bot发布飞书时生效。

Stuart: 0基础教学系列之Coze“用户界面”创建初体验

第一步做出来的只是一个“死页面”,完全没有交互.这里需要做到内容的传递,有个概念叫“事件”.这里就不解释概念了,问GPT吧.还是教大家一个口诀(我瞎编的)“触发xxx事件”.来个具体的例子.在我的这个例子里,我们需要1.上传一个图片2.点击“上传图”按钮,触发把图片传递给右边的图片框(事件)首先,我们就选中这个2的按钮.找到右边的“事件”,添加对应要触发的事件.由于我这里用的是表单的填写,三言两语说不清楚“表单”这个概念(后续的文章可能会单独说明),所以大家如果没有基础前端开发知识的,可以先使用“调用workflow”来试试效果.调用workflow中需要传入工作流需要的参数,这时可以选择这个双向箭头,找到你要传递过来的数据.点开后,你可能会发现眼花缭乱一堆,别怕,你要找的元素名称可以这么来找:选中你要传递参数的元素,在右边上面就是它的名称:然后选里面的子项就好理解很多,和智能体的工作流的思路一致.只不过这里如我图示中,传文件是一个坑,coze里也没有文档说明怎么传,卡了许久才有了方案来做.(这里也不赘述了,后续的共学或者文章中可能会讲).传文本就相对简单很多了.最后要是你在调试中遇到失败,目前我所知的唯一办法就是在事件中加一些打印信息:🤔特别提醒一个点:目前好多浏览器,尤其是safari的事件触发工作流失败,我们自己是没办法解决的,得等coze官方修复.我们可以做的就是换个浏览器,比如chrome,edge都是没问题的.

Others are asking
如何用coze的触发器,让触发器接受到内容,发给到工作流
以下是关于如何用 Coze 的触发器让触发器接收到内容并发送到工作流的详细说明: Coze 的触发器可以在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发和事件触发。 定时触发能让 Bot 在指定时间执行任务,无需编写代码。事件触发会生成 Webhook URL,当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时执行任务的方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 Bot 提示词:通过自然语言设置提示词,触发时提示词自动发送给 Bot,Bot 据此向用户发送提醒消息。 调用插件:为触发器添加插件,触发时 Bot 调用插件获取结果并发送给用户。 调用工作流:为触发器添加工作流,若工作流有输入参数需传入参数值。触发时 Bot 调用工作流获取结果并发送给用户。 此外,Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务,当用户在会话内点击推荐任务后,Bot 会确认并创建定时任务。 使用限制方面,一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个,且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。 具体操作如设置自动总结公众号内容并定时推送到微信: 1. 在 Bot 中绑定工作流,设置定时任务,然后发布到飞书渠道。 人设和回复逻辑:由于 Bot 主要依托工作流,设置提示词,直接调用工作流。 工作流:添加刚刚创建的工作流。 设置触发器:选择“定时触发”,选择触发时间,如希望每天 18 点收到微信推送,就选择 18 点。任务执行时选择工作流,输入 key 和 rss_list 等工作流中开始节点的输入参数。 2. 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。可以同时设置多个触发器,最多 10 个,可推送给不同的人或在不同时间段给自己推送不同内容。
2024-12-24
万字长文带你使用Coze打造企业级 万字长文带你使用Coze打造企业级
以下是一些关于使用 Coze 打造企业级的相关资源: 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb ) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb ) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb ) Coze“图像流”抢先体验(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf ) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe ) 【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(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ ) 知识库相关: 官方文档:创建并使用知识库(https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge ) 官方文档:知识库最佳实践(https://www.coze.cn/docs/guides/product_knowledge_bot ) 用 Coze 做一个基于知识库的 QA bot,TA 熟读了我所有的文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/699276883 ) 手把手教你如何用扣子(COZE)打造一个企业级的知识库机器人(https://zhuanlan.zhihu.com/p/695935995 ) Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/N4wBwPY1oifcNJkZsyHc6McdnYg?renamingWikiNode=true )
2024-12-24
dify-on-wechat如何接coze
要将 Dify 接入企业微信,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 3. 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外,CoW(chatgptonwechat)是一个基于大型语言模型的智能对话机器人项目,具有多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具、知识库等特性和优势,支持在多个平台部署,包括微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等。项目开源,GitHub 地址:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ,Gitee 地址:https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。 您还可以引入项目,在 bot/dify/新建一个 dify_image.py 的程序,将画图程序的调用过程写到 dify bot 中,如用 query“画”开头接提示来触发调用。
2024-12-24
用COZE如何提取视频的文案
在 Coze 平台提取视频文案的步骤如下: 1. 上传输入图片:将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL,以便在平台中进行调用。 2. 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息。 3. 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 4. 最终返回文本/图像结果。 为了简化流程,实现零代码版本的工作流,主要关注以下几个搭建流程的步骤: 1. 上传图片:将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL,通过图像流过一道。 2. 插件封装:将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件,实现便捷调用,如果市场里面有可以直接使用。
2024-12-23
在coze中如何接入飞书插件
在 Coze 中接入飞书插件的步骤如下: 1. 企业微信群聊机器人插件: 到语聚 ai 的第三方 api 集成平台上添加工具动作。 在平台上测试相关动作,获得返回的 API 请求的 python 代码。 按步骤集成到 Coze 的插件创建平台中。 2. 飞书多维表格插件: 使用 Coze 在 Coze IDE 中创建模式创建插件。 根据飞书开放者文档的要求在 Coze IDE 平台中用 handler 的方式编写 python 代码,配置项目依赖。 在 metadata 中配置输入和输出端信息。 最后测试发布成功。 此外,还有以下相关内容供您参考: 1. 通过已有服务 api 创建 Coze 插件: 进入 Coze,个人空间中,选择插件。新建一个插件,起个名字 api_1(名字可随意,描述叫 test)。 在插件的 URL 部分,填入刚才 ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 按照指引配置输出参数,测试后发布插件。 手捏插件搞定之后,就可以创建 bot,将创建的插件接进来,在 prompt 里面让它调用插件。 2. 大聪明的保姆级教程: 先创建第一个 bot,然后不断精进。 如创建一个 Coze Bot 帮查阅 Hacker News 并中文返回,可引入联网插件 WebPilot 实现。
2024-12-23
coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容: 可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南: 长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点: 通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群: 任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍)。 希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 此外,还有胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。 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,都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为:Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点,分别是国内版和海外版。 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:使用的是字节自研的云雀大模型,国内网络即可正常访问。 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(可以在这里白嫖 ChatGPT4,具体参考文档:),访问需要突破网络限制的工具。 参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程: Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块: 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置,如触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2024-12-23
ai技术商业应用典型案例
以下是一些 AI 技术商业应用的典型案例: 企业运营: 日常办公文档材料撰写整理。 营销对话机器人,进行市场分析和提供销售策略咨询。 法律文书起草、案例分析以及法律条文梳理。 人力资源方面的简历筛选、预招聘和员工培训。 教育: 协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。 针对学生情况以及兴趣定制化学习内容。 论文初稿搭建及论文审核。 帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体: 定制化游戏,动态生成 NPC 互动,自定义剧情和开放式结局。 出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营。 数字虚拟人直播。 游戏平台代码重构。 AI 自动生成副本。 零售/电商: 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险: 个人金融理财顾问。 贷款信息摘要及初始批复。 识别并检测欺诈活动风险。 客服中心分析及内容洞察。 保险理赔处理及分析。 投资者报告/研究报告总结。 制造业/汽车: 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 生命科学: 研发阶段靶点发现及产品成药性。 医学文献内容检索,重点摘要提取,相关法规整理。 医药代表培训及知识库建立。 分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。 此外,还有以下具体案例: 京东物流仓储管理系统:利用数据分析、机器学习等技术优化物流仓储管理,提高运营效率。例如通过智能算法优化货物存储位置,减少拣货时间。 BOSS 直聘简历筛选功能:利用自然语言处理、机器学习技术快速筛选简历,提高招聘效率。根据企业的招聘要求,提取关键信息,为企业推荐符合条件的候选人。 贝壳找房租赁管理功能:利用数据分析、自然语言处理技术管理房地产租赁业务,提高效率。根据租客的需求和偏好,自动推荐合适的房源。 腾讯游戏社交平台:利用数据分析、机器学习技术为玩家提供社交功能,增强游戏体验。根据玩家的游戏历史和兴趣爱好,推荐可能成为好友的玩家。
2024-12-25
智能体搭建案例
以下为您提供两个智能体搭建案例: 案例一: 智能体名称:市场分析报告 智能体简介:品牌营销公司在用的生成智能体,输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告。数据化呈现更具真实性,附带信息来源网址便于源信息校正。可帮助品牌主/营销人员减少信息收集时间,聚焦决策判断。 应用场景: 目标人群:企业管理层(做发展策略评估)、投资者(评估投资机会)、创业者(评估项目可行性)、营销人员(做营销计划依据)。 当前痛点:信息收集需要长时间;报告的真实性是否可验证;现有大模型做的市场报告太过概念化,不能做有效参考。 应用价值:减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能:根据用户的要求或指定的行业、产品,搜索网络信息,生成一份完整的市场调研报告,用数据支撑,并附引用链接。 案例二: 智能体开发平台:字节扣子和腾讯元器。 概念定义:智能体(Agent)简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,很多公司开始关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后再真人介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:帮助 B 端商家搭建 Agent。 智能体开发平台介绍:字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子。
2024-12-20
Ai视频镜头提示词,及案例
以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例: 一、视频镜头 1. 浅焦镜头(Shallow focus shot) 提示词:一个老奶奶手拿照片面对观众,镜头从照片聚焦到老奶奶脸上,营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头(Spy shot) 提示词:镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片,面带思念地看着照片,场景温馨。 3. 摇晃镜头(Handheld shot) 提示词:镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵,画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友,增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头(Hyperlapse shot) 提示词:镜头穿过一条隧道,通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头(Tracking shot) 提示词:镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头(Carmounted shot) 提示词:镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发,展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词:镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒,增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角(Drone perspective shot) 提示词:无人机视角展示一个人站在高山顶峰,俯瞰壮丽景色,远处是连绵的山脉和云海,营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词:镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑,增强仰视感和宏伟感 提示词:相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人,背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头(Lowangle shot) 提示词:镜头从树底向上拍摄,展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头(Dolly in) 提示词:镜头从远处向前推进,打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词:镜头在变焦的同时快速旋转,展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头(Timelapse shot) 提示词:镜头固定不动,长时间拍摄并加速播放,展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词:镜头逆光拍摄,一个男人站在夕阳下,背光照亮他的轮廓,面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词:镜头失焦拍摄城市的霓虹灯,灯光模糊,呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头(Side dolly shot) 提示词:镜头与骑自行车的少年平行移动,跟随他的骑行路径,保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词:镜头同时进行推拉和变焦,展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词:镜头将真实场景和虚拟场景结合,以 X 光效果拍摄骨骼,以真实场景展示一个手拿着一把钥匙,钥匙的轮廓清晰,背景虚化。 19. 反射镜面镜头(Reflection shot) 提示词:反射镜头,通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词:黑白镜头,展示一个老街区的复古场景,增强怀旧感。 21. 特写镜头(Closeup shot) 提示词:特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期:平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt:女孩后退,拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换,近景正面拍摄女孩的上半身,她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 2. 一致性多镜头提示词 Prompt:远景拍摄,一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换,近景拍摄男人的上半身,他一脸忧愁。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 3. 一致性多镜头提示词 Prompt:穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换,近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换,近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接:
2024-12-19
智能客服的实践案例有哪些?
以下是一些智能客服的实践案例: 在销售方面,有“销售:话术总结优缺点”,涉及产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等方面。 详情: 入库时间:2023/10/30 在销售方面,还有“销售:定制销售解决方案”,涵盖企业产品和服务内容、客户需求和参数等内容。 详情: 入库时间:2023/10/30 在客服方面,有“客服:定制客服话术”,包含产品知识、使用方法等 13 个关键词库。 详情: 入库时间:2023/10/30 腾讯运营在智能客服方面的应用: ChatGPT 承担客服功能,通过告知其具体客服身份,要求其解答用户问题并进行私域流量转化。 ChatGPT 能够理解社区用户的评论和问题,并生成合适的回复,管理社区互动,模拟运营人的语言风格,与用户进行更自然的互动。 ChatGPT 可以监测舆情和热点,从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态,并对抓取到的文本数据进行深度分析。 其他相关案例:
2024-12-17
AI应用在测试领域的案例
以下是 AI 应用在测试领域的一些案例: 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 总结:AI 在生成测试用例方面具有显著的优势,可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-13
RAG 案例
以下是为您提供的关于 RAG 案例的相关内容: 在商业化问答场景中,存在大模型根据知识库回复不准确的情况,如回答牛头不对马嘴、未依据正确内容回答等错误场景,这凸显了优化大模型根据知识库回答准确性的重要性,而在 AI 领域中,此优化过程称为 RAG。 RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务,如问答系统。 在案例研究中: 案例 B 中,用户查询特定研究论文中的“表格 8”及所列因变量,ChatDOC 能有效检索整个表格,包括标题和内容,准确响应查询,而 Baseline 模型未检索到真正的“表格 8”。 OpenAI 在提升 RAG 准确率方面,从 45%开始,尝试多种方法,如假设性文档嵌入和精调嵌入等效果不理想,通过调整信息块大小、嵌入不同内容部分、Reranking、对不同类别问题特别处理、提示工程、查询扩展等方法,最终达到 98%的准确率,强调了模型精调和 RAG 结合使用的潜力。
2024-12-12
AI今年3月份有什么大事件
以下是今年 3 月份 AI 领域的一些大事件: 1. Google 的 Bard 在 3 月下旬推出,虽有地域限制,但未来可期。 2. 3 月 23 日,Tome 推出了第一个基于文档的 AI 演示工具,该工具基于 GPT4,能够将文档转换成演示文稿、叙述和故事。结合 Tome 自研的渲染系统,具有流畅的生成过程和竞争力。 3. 上周五,Gamma 推出了自己的文生演示文稿工具,工作流顺畅。
2024-12-16
24年AI大事件盘点
以下是 2024 年 AI 大事件的盘点: 10 月: 9 月 27 日:Reecho 睿声●三只羊录音事件涉及 AI 公司出面回应。 9 月 28 日:TeleAI●正式开源 TeleChat2115B。 10 月 1 日:快手●可灵 AI 全面开放 API,OpenAI DevDay。 10 月 2 日:Black Forest Labs●发布 FLUX1.1,苹果●推出多模态大模型 MM1.5。 10 月 3 日:OpenAI●发布 ChatGPT Canvas。 10 月 8 日:2024 年诺贝尔物理学奖。 10 月 9 日:2024 年诺贝尔化学奖。 10 月 10 日:字节●发布首款 AI 智能体耳机 Ola Friend,Vivo●增加蓝心端侧大模型 3B,谷歌●图像生成模型 Imagen 3 开放使用,智源●BGE 登顶 Hugging Face 月榜,State of AI 2024 报告发布。 10 月 11 日:智谱●GLM4Flash 与「沉浸式翻译」合作,北大&北邮&快手●开源高清视频生成模型 Pyramid Flow。 10 月 12 日:OpenAI●开源多智能体协作框架 Swarm,深势科技●完成数亿元人民币新一轮融资,苹果●质疑当前 LLM 缺乏真正的逻辑推理能力。 10 月 14 日。 11 月: 11 月 1 日:《》来自南乔,10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新,如 OpenAI 推出多项新功能,字节发布 AI 智能体耳机,以及各大模型的开源。趋势方面,强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术,原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注,整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 11 月 1 日:《》来自歸藏,10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示,ChatGPT 仍是市场领导者,但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置,Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长,正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看,专业 AI 工具的增长势头强劲,而初创公司的用户获取相对缓慢。 11 月 1 日:《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响,认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”,改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本,并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注,认为技术创新速度超出预期,未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展,尤其是核能和太阳能的潜力。 在 2024 年,AI 商业界还发生了以下事件: 全球芯片出口管制下,中国仍成重要市场。美国商务部长吉娜·雷蒙多警告英伟达:“如果你围绕中国特定的需求重新设计芯片,我将在第二天控制它。”据悉,中国在美芯片制造商中所占的份额正在减少。据英伟达称,它从代表 NVIDIA 数据中心业务的 20%下降到“中个位数”。尽管中国实验室在进口硬件方面受到限制,但其当地分支机构目前没有控制权。字节跳动通过美国的甲骨文租用 NVIDIA H100 访问权限,而阿里巴巴和腾讯则与 NVIDIA 就在美国建立自己的数据中心进行谈判。与此同时,谷歌和微软直接向中国大型企业推销他们的云服务。 模型变得更便宜了。以前认为提供强大模型的成本过高,但现在提供这些模型的推断成本正在下降。OpenAI 更达到 100 倍下降!Google Gemini 生产了一种具有很强竞争力的定价系列!Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 的价格在推出后几个月内下降了 64%86%,而性能强劲,例如 Flash8B 比 1.5 Flash 贵 50%,但在许多基准测试中表现相当。注意:价格适用于<128K 令牌提示和输出。检索日期为 2024 年 10 月 4 日。考虑到计算成本很高,模型构建者越来越依赖与大型科技公司建立合作伙伴关系。反垄断监管机构担心这将进一步巩固现有公司的地位。
2024-12-15
人工智能发展的流程图上面有相关人物与重要时间节点或重大事件
以下是人工智能发展的流程图相关内容,包含重要人物与重要时间节点或重大事件: 二十世纪中叶,人工智能领域开启。最初符号推理流行,带来专家系统等重要进展,但因提取知识成本高等问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 近现代,计算机科学发展为人工智能研究奠定基础,人们尝试用机器模拟人类思维。 1950 年,英国数学家阿兰·图灵提出著名的“图灵测试”。 1956 年,人工智能一词被提出,达特茅斯会议举行。 1997 年,深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年,AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年,GPT3 发布。 2022 年,DALLE 发布。 2023 年,GPT4 发布。 2024 年,预计发布 GPT5 。 随着时间推移,计算资源变便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。
2024-09-16
最近几个月AI发生的大事件
以下是最近几个月 AI 领域发生的一些大事件: 1. 尽管科技公司因美联储加息资本狂欢结束,SaaS 公司股价下跌、裁员紧缩,但 DallE 2 发布,一大批炫酷的 AI 公司登场,在风投界引发风潮,基于生成式 AI 产品的公司估值达数十亿美元,虽收入少且商业模式未经验证。 2. 数百万人尝试像 ChatGPT 这样能流畅对话的生成式 AI 模型和像 DALLE 这样的创意图像生成器,其获得的关注引导大量投资流动,塑造了技术未来几年的应用方式。对于一直对 AI 改变社会持乐观态度的人,特别是在健康和医学等关键领域,近几个月感觉像科幻小说变为现实。 3. 生成性 AI 使得最近图像生成领域激增。短短十年,从仅限专家使用的 AI 模型发展到可供公众使用的能编写有效代码、用自然语言提示创建准确图像的模型,创新步伐不断加快。
2024-08-24
帮我写一个教师如何预防校园欺凌事件的prompt
创建一个关于教师如何预防校园欺凌事件的prompt需要考虑多个方面,包括教育、监督、沟通和干预策略。以下是一个详细的prompt示例: 标题: 校园欺凌预防策略指南 背景: 简述校园欺凌的定义、常见形式和对受害者的潜在影响。 强调教师在预防校园欺凌中的重要作用。 目标: 明确教师预防校园欺凌的目标,包括创建一个安全、包容的学习环境。 教育与意识提升: 1. 开展反欺凌教育课程: 计划并实施定期的反欺凌教育课程,教育学生识别和理解欺凌行为。 强调同理心和尊重的重要性。 2. 促进正面行为: 通过角色扮演和情景模拟,教育学生如何以积极的方式解决冲突。 3. 建立反欺凌政策: 确保学校有明确的反欺凌政策,并让学生、家长和教师都了解这些政策。 监督与观察: 1. 提高警觉性: 在校园内巡视,注意可能的欺凌迹象,如学生间的排斥行为或言语攻击。 2. 监控社交媒体: 留意学生在社交媒体上的互动,预防网络欺凌。 3. 建立报告机制: 设立匿名报告系统,鼓励学生、家长和教师报告欺凌事件。 沟通与合作: 1. 与学生沟通: 定期与学生进行一对一会谈,建立信任关系,鼓励他们分享自己的经历和担忧。 2. 家长参与: 与家长合作,确保家庭和学校在反欺凌问题上立场一致。 3. 教师团队协作: 与其他教师分享信息和最佳实践,共同制定预防策略。 干预与支持: 1. 及时干预: 一旦发现欺凌行为,立即采取行动,保护受害者,纠正欺凌者的行为。 2. 提供心理支持: 为受害者提供必要的心理辅导和支持。 3. 强化正面行为: 表扬和奖励那些展现正面行为和帮助他人的学生。 评估与改进: 定期评估反欺凌策略的有效性,并根据反馈进行调整。 结论: 总结教师在预防校园欺凌中的关键角色和可行的策略。 呼吁行动: 鼓励教师、学生、家长和整个学校社区共同努力,创建一个无欺凌的校园环境。 这个prompt提供了一个全面的框架,帮助教师理解他们在预防校园欺凌中的角色,并采取具体行动来应对这一问题。根据实际情况,你可以调整prompt中的内容和细节。
2024-05-24