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请你给我提供一段coze工作流节点中,代码示例

Answer

以下是 Coze 工作流节点中的一些代码示例:

  • 把段落按换行符(/n)拆分成数组的代码示例。
  • 在大模型节点通过提示词和示例,让大模型直接输出数组。
  • 使用文本处理(文本分隔)。

在 Coze 工作流中搭建框架时,首先进入 Coze,点击「个人空间-工作流-创建工作流」打开弹窗,根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认完成新建。左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用到的有插件(提供能力工具)、大模型(实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点即可完成框架搭建。

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

References

二师兄: Coze工作流中循环节点的基础与进阶用法——重复重复再重复

循环节点中的循环数组参数必须引用上游节点的输出参数,且参数类型为数组类型。大模型、代码等节点均支持数组格式的输出参数。如果你只能拿到文本格式的内容,可以通过代码节点将文本内容转为数组格式。例如长文总结场景下,需要通过LinkReaderPlugin插件提取PDF内容,并将其作为循环节点的循环参数。LinkReaderPlugin插件的输出参数pdf_content为String类型,可以通过代码节点转为数组类型。代码示例:把段落按换行符(/n)拆分成数组。配置示例:其它方法:1.在大模型节点通过提示词和示例,让大模型直接输出数组2.使用文本处理(文本分隔)[heading3]如何结束循环?[content]循环节点模式不同,结束循环的方式不同。使用数组循环:循环节点依次对数组中的元素执行处理后,自动结束并跳出循环。例如长文生成场景中,上游节点生成一个数组格式的文档大纲,你可以将循环数组参数设置为这个数组,循环节点中的大模型节点对数组中每个段落进行扩写,直到所有段落扩写完毕。指定循环次数:循环节点执行指定的次数后会自动终止循环。无限循环:通过终止循环节点停止循环。条件判断节点判断某个条件成立时,流转到终止循环节点,自动跳出循环。可参照设置循环次数的方式[heading3]如何在循环体中插入节点[content]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。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。

一泽Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力

首先进入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。点击确认后完成工作流的新建,可以看到整个编辑视图与功能如下:其中,左侧「选择节点」模块中,根据我们的子任务需要,实际用上的有:1.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。2.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。3.代码:支持编写简单的Python、JS脚本,对数据进行处理。而编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应1.2分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。接下来,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。

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Others are asking
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
咱们有dify的好的实践教程或示例吗
以下是关于 Dify 的一些实践教程和相关信息: 接入企业微信: 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。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 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。 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。 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。 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 构建知识库的具体步骤: 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 介绍:Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词 IDE,以及一个全面的 RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify 还允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都提供了相应的支持和工具。Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。
2024-11-22
Coze代码测试成功,运行示例时报错
关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题,以下是相关的信息和可能的解决办法: 图片生成方面:理想生成图片只实现了一次,其他几次生成文字加链接,链接需点进去查看且图片需渲染或加载,无互动趣味性,增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式,微信不支持 markdown 格式,可在 github 上搜索 nicecoze 插件,基于 cow,把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面:Coze 里面模型配置用的 GPT4o,程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式,所以采用 3.5 的,但依然使用的是 GPT4o,只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面:Coze 加入了插件 Data Analysia(数据分析)、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣,和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面:在外层 bot 进行运行时容易出现报错,暂时无法确定原因,猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定,不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因,不要急着怪自己,相关 bug 已提交给 Coze 团队,希望能加紧优化。
2024-11-19
有没有什么帮助非虚构创作的prompt示例
非虚构创作(Nonfiction writing)通常基于事实、真实事件或个人经验。使用AI生成的prompt(提示词或提示短语)可以帮助非虚构创作者激发灵感、梳理思路或增加内容深度。以下是一些帮助非虚构创作的prompt示例: 1. 回忆录写作: "描述你童年最难忘的一个夏天,包括那时的天气、你穿的衣服和你的感受。" 2. 历史事件分析: "如果历史中的没有发生,我们的世界会有哪些不同?" 3. 科技评论: "讨论人工智能如何改变我们处理的方式。" 4. 个人成长故事: "回想一次你克服了巨大困难的经历,你是如何找到解决问题的方法的?" 5. 教育观点: "在当前教育体系中,我们如何更有效地培养学生的?" 6. 职业发展建议: "如果你要给刚入行的提建议,你会说什么?" 7. 健康与生活方式: "解释为什么定期进行对身心健康至关重要。" 8. 社会问题探讨: "分析对不同群体的长期和短期影响。" 9. 旅行写作: "描述你在的旅行经历,包括当地的文化、食物和你遇到的人们。" 10. 环境问题: "讨论我们如何通过改变日常习惯来对抗。" 11. 人物特写: "撰写一篇关于的特写,包括他们的成就、挑战和个人生活。" 12. 文化评论: "分析如何反映了当代社会的价值观和趋势。" 13. 商业策略: "讨论在中,创新如何帮助企业保持竞争力。" 14. 技术教程: "逐步解释如何使用。" 15. 政策分析: "评估的潜在好处和风险。" 使用这些prompts可以帮助非虚构创作者从不同角度审视主题,挖掘更深层次的内容,以及探索新的写作方向。
2024-07-24
有没有火山引擎方舟微调模型的文档、视频、示例?
火山引擎的方舟模型微调工具文档和相关资源可以在火山引擎官方网站找到。这些资源包括详细的文档、视频教程和示例代码,帮助用户了解如何使用和微调模型。 以下是一些重要的资源链接和说明: 1. 文档:火山引擎提供详细的文档,涵盖模型微调的各个方面,包括API参考、使用指南和常见问题解答。这些文档帮助用户了解如何设置和使用方舟模型微调工具。https://www.volcengine.com/docs/6561/80909 2. 视频教程:视频教程通过实际操作演示,帮助用户更直观地理解模型微调的过程。这些视频通常涵盖从基本设置到高级应用的各个方面,适合不同水平的用户。https://www.volcengine.com/product/veRTC 3. 示例代码:火山引擎提供示例代码,展示如何在不同的应用场景中使用模型微调工具。这些示例代码可以帮助开发者快速上手,了解具体的实现细节。 4. 官方支持:如果在使用过程中遇到问题,用户可以通过火山引擎的支持平台获取帮助。官方支持团队可以提供技术支持和解决方案。 访问火山引擎官网()获取更多详细信息和资源。通过这些文档、视频和示例,用户可以有效地学习和应用方舟模型微调工具,实现更高效的模型优化和应用。
2024-05-30
coze工作流中数据库如何应用?主要是返回数据
在 Coze 工作流中,数据库的应用如下: 工作流由多个节点构成,节点是基本单元。Coze 平台支持的节点类型包括数据库节点。 数据库节点的输入:用户可以定义多个输入参数。 数据库节点的输出:如果数据库是查询作用,则输出会包含查询出来的内容。通过 SQL 语句告诉数据库要执行的动作,这里的 SQL 语句可以让 AI 自动生成并进行适当改动。 注意事项:Coze 平台的逻辑是数据库与 bot 绑定,使用数据库功能时,需要在 bot 中设置相同名称和数据结构的数据库进行绑定。 测试工作流:编辑完成的工作流无法直接提交,需要进行测试。点击右上角的“test run”,设定测试参数,查看测试结果,完成后发布。 相关参考文档和示例: 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 国内版本示例: 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 在【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信的案例中,循环体内部的数据库节点用来在数据库中查询是否已经推送过该篇文章,输入项为上一步中的 url 和开始节点的 key(重命名为 suid)。查询数据库需要文章 url 和用户的 suid 两个值来判断这名用户的这篇文章是否推送过。记得设置输出项“combined_output”。同时,Coze 平台中使用数据库功能需要在 bot 中设置相同名称和数据结构的数据库进行绑定,具体设置方法参见“相关资源”。
2025-01-08
我想学习COZE平台创建智能体的详细教程。
以下是在 COZE 平台创建智能体的详细教程: 1. 基础智能体创建: 进入 coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 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:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流可处理和生成图像相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料;表格可用于结构化数据的存储和调用;照片可作为图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息;数据库可管理持久化的结构化数据;长期记忆可保存重要的历史对话信息;文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):可设置开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片等。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 3. 图像流相关: 打开 Coze 官网(https://www.coze.cn/home)。 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。 空间风格化插件有相关参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流,调试工作流效果,可使用毛坯房测试用例(https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg)。 开始节点对应配置三项内容,进行提示词优化。 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。
2025-01-08
怎么学习COZE平台的操作?要全面详细
以下是全面学习 COZE 平台操作的方法: 1. 前置条件:起码已经使用过 Coze,并亲自搭建过一些简单的工作流。 2. 重点学习资源: 官方案例非常值得学习,不要错过优质资源。 观看 90 分钟的视频教程,文档教程为辅。例如“【90 分钟视频教程】全网最详细的 Coze AI 应用教学”中的案例演示,如 Coze 的创意写真馆应用:https://www.coze.cn/template/project/7442139374751629323? 以及 。 3. 操作步骤: 对于不了解 Coze 操作的情况,可以按照以下步骤完成 Agent 最后的测试与封装: 试运行整个工作流,验证整体运行效果,包括响应速度、生成质量。点击「试运行」,把待精读文章输入「开始节点」的{{BOT_USER_INPUT}},观察流程在 1 分钟内是否运行完成,最终输出的“回答内容”是否符合预期。 迭代优化工作流,提升性能。此步骤可自行按照配置思路进行细致优化。 在外层 bot 中封装工作流。 进行外层 bot 调试。 完成以上步骤后,即可发布 bot 。
2025-01-08
如何学习Coze?有哪些参考资料
以下是关于学习 Coze 的一些参考资料和方法: 推荐方法:可以通过 Claude + Coze 来学习。Claude 是目前最强的 AI 大模型,而 Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品。其最大价值在于跟进当前 AI Agent 工具的发展情况、发现商业化机会以及做产品 Demo。 公开分享: 共学资料: 地址: Coze 国内版地址:https://www.coze.cn/home Coze 海外版地址:https://www.coze.com/home 在学习 RAG 的过程中,可以先通过 Claude 帮助了解细节概念,然后通过 Coze 搭建 Demo 来实践学习。此外,还创建了一些相关的 Bot,如产品资料问答机器人等。如果对数据库概念有困惑,可参考。
2025-01-08
有没有coze的学习资料
以下是关于 Coze 的学习资料: Coze 国内版地址:https://www.coze.cn/home Coze 海外版地址:https://www.coze.com/home 此外,还有以下相关内容: 胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程中关于用 Coze 学习 RAG 的部分。 2024 年 5 月 24 日 Coze 共学活动前两天的教程和录播: 《》 《》 《》 《》
2025-01-07
coze上的智能体发布到微信公众号后,支持语音聊天吗
Coze 上的智能体发布到微信公众号后,支持语音聊天。 chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,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,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 登录宝塔面板后,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。具体操作包括点击“Docker”中的“编排模板”或“项目模板”中的“添加”按钮,复制编译好的内容,在“容器编排”中“添加容器编排”等步骤。成功将 Bot 接入微信中后,点击容器可以看到运行的服务,需要手动刷新查看相关日志。 需要注意的是,之前 Coze AI 平台不支持直接与个人微信和微信群进行功能对接,但国内版正式发布 API 接口功能后,直接对接个人微信甚至微信群已成为可能。
2025-01-03
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
在comfyui中节点报错UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei
很抱歉,仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息,难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的,比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性,确保 ComfyUI 软件为最新版本,并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在,您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题,以获取更多可能的解决方案。
2024-12-04
coze工作流中提示词优化节点有吗?
在 Coze 工作流中存在提示词优化节点。这个节点比较容易理解,如果觉得提示词需要优化,可加入该节点进行处理。其参数很简单,只有一个要优化的提示词。例如,用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”进行试用。优化后添加了很多具体信息,如在带着好奇心看书,环境中有阳光,色彩搭配的特点等。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面,“in real world”控制真实图片生成的效果比“realistic”好。
2024-11-16
coze中提示词优化节点怎么加
在 Coze 中添加提示词优化节点的方法如下: 这个节点比较容易理解,如果觉得提示词需要优化,可以加入它进行优化。其参数很简单,只有一个要优化的提示词。 通常这类节点很好用。例如用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”来试试。优化前和优化后都生成一张图做效果对比,它会为我们添加很多具体信息,比如在带着好奇心看书,环境中有阳光,色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片为真实照片的感觉上,测试结果中文生图模型中“in real world”来控制更真实的图片生成效果比“realistic”效果好。(喜欢哪个见仁见智,不过也有抽卡因素,至少右边的打光感觉不错。)
2024-11-16
coze中提示词优化节点怎么加
在 Coze 中添加提示词优化节点的方法如下: 这个节点比较容易理解,如果觉得提示词需要优化,可以加入它进行优化。 参数很简单,只有一个要优化的提示词。 例如,用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”来试用。优化后会为提示词添加很多具体信息,比如在带着好奇心看书,环境中有阳光,色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面,“in real world”来控制比“realistic”效果好。
2024-11-16
coze中的提示词优化节点在哪里
在 Coze 中,提示词优化节点的相关信息如下: 这个节点比较容易理解,如果觉得提示词需要优化,可以加入它进行优化。参数很简单,只有一个要优化的提示词。 以文生图提示词“1 girl in real world”为例进行试用,优化后添加了很多具体信息,如在带着好奇心看书、环境中有阳光、色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面,“in real world”控制效果比“realistic”好。 此外,Coze 还涉及其他节点,如智能抠图、画质提升等。在复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目时,工作流分为新建工作流、导入核心流程、设置节点等步骤,包括选择翻译的源语言和目标语言、选择大模型、配置反思优化的提示词等。
2024-11-16
前端代码生成
以下是关于前端代码生成的相关信息: GPTPilot: 是 AI 开发者伴侣,能从零开始构建整个应用程序,包括编写代码、配置开发环境、管理开发任务、调试代码等,开发者只需监督开发过程。 主要功能包括自动化编码,能生成各种类型的代码,如前端、后端和数据库代码;交互式开发,开发者指定应用类型后,它会提问澄清需求并创建产品和技术要求。 在代码生成质量不断完善的基础上,加上前端项目相关信息的配置页面和生成预览页面、后端代码生成,能面向更多使用者;增加适配更多框架,能面向更多应用平台。 Vercel 发布的前端代码生成平台 v0.dev: 通过语言描述生成界面代码,可直接预览和调整生成的代码,完成后能复制或在 Vercel 上面部署。 目前只能生成 React 和 HTML,由的能力组成,未用其他库,目前需要加入等待列表。 Cursor: 包含强大的自动完成功能,可预测下一次编辑,启用后始终打开,会跨多行建议对代码进行编辑,并能考虑到最近的更改。 可以看到最近的更改,预测下一步要做的事。 能一次建议多个编辑,节省时间。 不小心输入会修复错误。 会预测下一个光标位置,以便无缝导航代码。
2025-01-08
代码编写时 使用AI 对于功能的提示词
以下是关于代码编写时使用 AI 对于功能的提示词的相关知识: 一、概述 OpenAI API 可应用于众多涉及生成自然语言、代码或图像的任务,提供了不同能力级别的模型,适用于不同任务,还能微调自定义模型。这些模型可用于从内容生成到语义搜索和分类等领域。 二、提示词(Prompts) 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。与大多数其他 NLP 服务不同,补全和聊天补全几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 三、标记(Token) 模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本。Token 可以是单词,也可以是字符块。对于英文文本,1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,这是 2048 个 Token,或大约 1500 个单词)。可查看分词器工具了解更多信息。 四、星流一站式 AI 设计工具中的提示词 1. 什么是提示词? 提示词用于描绘想生成的画面。 输入语言方面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词? 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还能对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 五、Prompt 的专场教程 基础篇 1. Prompt 是什么:一段指令,用于指挥 AI 生成所需内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 2. 支持的语言:支持英语(不用担心英语不好的问题,可点击蓝字进入提示词字典),emoji 也可以用。 3. 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行不影响效果。 改变 tag 权重:tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,可通过 / 两种方式设置权重。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):SD 先按输入的 tag1 生成,达到设定步数后,tag1 停止作用,tag2 参与影响,如 。
2025-01-08
你推荐什么代码工具让我做出一个自己的软件
以下是为您推荐的一些有助于制作自己软件的代码工具: 1. Vercel 的 V0:可以根据自然语言描述生成工作界面,例如个人财务仪表板,并提供多个版本供选择,还能根据后续说明进行迭代。 2. TLDraw 的 Make Real 原型:在画布上连接多模态语言模型(GPT4 Omni),通过绘制和注释界面生成可运行的软件。 3. Bolt.new:AI 帮您自动写代码、自动运行并自动部署,全部在浏览器中完成,只需撰写简单提示,支持现代开发工具链,如 npm、Vite 和 Next.js。 4. GPTs 相关工具,如: Picturator:设计类,描述和图像生成专家。 GPT Code Copilot:代码类,您的人工智能软件开发助手。 Logo Maker:设计类,为您的业务制作专业高质量的 PNG。 提示精灵小富贵(Prompt Pet):效率工具、文本类,主动懂您,会帮您写 Prompt 的仓鼠精灵。 ChatPRD:商业、文本类,按需提供服务的首席产品官,帮助起草和改进 PRD 文档。 VentureGPT:商业类, 打造的风险投资合作伙伴。 There's An API For That:代码类,最先进的 API 查找器,可用于 2000 多个手动策划的任务。
2025-01-06
ai如何代码生成
以下是关于 AI 代码生成的相关内容: 使用工作流配置 Code 节点: 可以在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,处理输入参数并返回响应结果。 配置示例可参考。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时。 JavaScript 支持 TypeScript,提供静态语言编码体验。内置了 dayjs(版本 1.8.36)和 lodash(版本 4.17.20)两个三方依赖库,运行时遵循列举的大多数 API,具体可用的 API 可在 IDE 内编码时参考代码提示。 Python 内置了 requests_async 和 numpy 两个三方依赖库,requests_async 依赖库与 requests 类似,但需要 await。Python 运行时暂不支持 Http.client 方式的请求。 在节点内的 Code 区域单击 Edit in IDE 可通过 IDE 编辑和调试代码。 使用 AI 生成代码:可以在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段,通过快捷键(macOS 为 CommandI、Windows 为 Ctrl+I)唤起 AI,并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 宝玉日报中的代码生成步骤: 步骤 1:生成设计方案,将需求抽象简化,分别用不同的 Prompt 生成多份设计方案进行对比,通过调整 Prompt 找到最优方案,避免限制 AI 的发挥空间。 步骤 2:生成代码,确定方案后,完善细节,将完整设计交给 AI 生成代码。如果生成结果有问题,通过调整 Prompt 或更换模型反复优化。总结来说,要像经理一样管理 AI“员工”,通过明确需求、方案对比、反复优化,提升代码质量与开发效率。相关链接: python 安装 FittenAI 编程助手: 这两年 AI 发展迅猛,编程助手能提供实时建议和解决方案,提升编程效率。 安装前需先安装 python 的运行环境: 安装:点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace 注册(免费):安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标,注册登录后即可开始使用 智能补全:按下 Tab 键接受所有补全建议,按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议 AI 问答:通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话 自动生成代码:Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code生成代码",然后在输入框中输入指令即可生成代码 代码转换:Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译,并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段,右键选择"Fitten Code–编辑代码",然后在输入框中输入需求即可完成转换 自动生成注释:Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释,通过分析代码逻辑和结构,为代码提供清晰易懂的解释和文档。
2025-01-03
你可以写代码吗
以下是关于写代码的相关信息: GPT4 能够以零样本的方式使用非常高层次的规格,在 HTML 和 JavaScript 中编写一个 3D 游戏。而 ChatGPT 表示可以提供指导,但无法直接编写代码或创建游戏,强调创建此类游戏需要大量编程知识和经验。 有一些可以辅助编程、生成代码和 debug 的 AI 工具,如: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码。 Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调。 Codeium:由 AI 驱动,通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员。 更多辅助编程 AI 产品,可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。 此外,有人在 Coze 上通过拖拽组合功能模块和一些配置,再加上少量自己编写的代码和提示词,实现了类似极简版 Perplexity 的功能。
2024-12-31
我想知道目前最新、效果最好、代码和模型开源的动作捕捉算法,也叫做人体姿态估计,是哪篇文章
目前最新、效果较好且代码和模型开源的人体姿态估计(动作捕捉算法)相关的研究有以下两篇: 1. 【SD】最强手部识别,controlnet 新预处理器 dw openpose 作者:白马少年|公众号:【白马与少年】 发布时间:20230813 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/_RiKxWy9MXt4DUJIKH5w 介绍:在 controlnet 中,手部识别一直使用的是 openpose 预处理器,但复杂手势有时无法识别。新的 dw openpose 预处理器能完美解决手部识别问题,将其放入特定目录即可使用。但需说明的是,目前这个 DW Pose 只是更精确的 openpose 预处理器,未对 ControlNet 的 openpose 模型做改动。 2. YOLONAS Pose:一个开源的实时人体姿态估计模型 应用场景:基于骨骼标记为基础,适用于智慧体育等场景,可对训练过程的姿态、数据、状态等进行统计和管理。 技术类型:视频、AI 学习模型 简介:主要功能是识别图片和视频中人的姿势,能快速处理图像并实时返回姿态数据,适应不同场景和设备。 主要特点: 实时性能:旨在提供实时的姿态估计,适用于需要即时反馈的应用。 高精度:利用神经网络架构搜索(NAS)提高姿态估计的准确性。 优化的网络结构:NAS 自动测试不同网络结构,找到最优模型。
2024-12-31