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coze工作流

Answer

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选择大模型进行初始翻译;选择器节点判断用户填写要求中有无特殊语言翻译特色或口音。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

大圣:我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索

了解Coze的小伙伴都应该知道,工作流才是真正的核心。因此在搓这个Bot之前,我们需要先将工作流梳理清楚。我们先来看下秘塔搜索的最主要的能力: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因此对于这个Bot,我们已经有了思路OK,接下来我们就开搓

问:怎么描述 Coze 的工作流

Coze的工作流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,从而实现复杂和稳定的业务流程编排。具体来说:1.工作流是由多个节点组成的,包括Start节点和End节点。用户可以在这些节点之间添加各种功能模块,构建出所需的业务流程。2.工作流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。用户可以根据需求灵活组合这些模块。3.工作流的创建和编辑都可以通过可视化的拖拽界面完成,无需编写代码。这大大降低了工作流搭建的门槛。4.创建好的工作流可以直接集成到Coze的聊天机器人中使用,实现复杂的业务逻辑。总的来说,Coze的工作流为用户提供了一种可视化、低代码的方式,来快速搭建满足业务需求的AI应用和服务。这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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Coze 复刻:吴恩达开源的 AI 翻译项目,简单几步提升 AI 翻译质量

首先,我们在Coze上新建一个工作流,逐步导入吴恩达项目的核心流程。整个工作流分为若干个节点,每个节点完成一个特定的任务。通过将这些节点组合起来,就形成了一个完整的翻译流程。我们先来看看导入后的整体工作流,以及它的测试效果。我们可以看到,工作流被分为了初始翻译、反思优化、结果输出几个主要部分,每一部分都对应了若干个节点。当我们运行测试的时候,可以清晰地看到每个节点的执行过程和结果。给大家展示一下测试的效果,我们输入一段英文,让工作流自动翻译成中文。这样一对比,优化后的翻译感觉就好多了,语句通顺了很多,用词也更加准确贴切,整体的翻译质量有了不少的提升。接下来,我就对每个节点的配置做一个核心讲解,让大家学会如何根据自己的需求来定制翻译流程。1.首先是开始节点,在这里我们需要选择翻译的源语言和目标语言,比如英语到中文。我们还可以设置一些其他参数,比如翻译的语言特色等,这个参数会影响翻译的效果和效率,不过我将其作为可选选项,建议根据实际情况进行调整。1.接下来是初步的翻译大模型节点,这里我们需要选择一个大模型,来对源语言文本进行初始翻译,这样才好对比并且以此作为进一步的反思优化。Coze平台提供了多种AI大模型选择,这里我直接选了MiniMax,然后提示词我们就直接参考吴恩达教授的相关内容即可。提示词:1.接下来就是选择器节点,因为我们需要判断用户填写的要求中有没有需要特别的语言翻译特色或者口音,如下图:

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如何再coze中引导用户输入内容
在 Coze 中引导用户输入内容可以参考以下步骤: 1. 设计一个吐槽心灵鸡汤的应用,允许用户输入心灵鸡汤类内容,AI 生成对应的反心灵鸡汤,并展示在前端页面。应用体验地址为:https://www.coze.cn/s/iDGHwn8t/ 核心操作流程: 用户在页面输入指定文本。 用户在页面点击【开喝】按钮。 Coze 后台调用工作流生成对应内容。 工作流生成的内容展示在前端界面内。 核心前端设计: 用户界面提供一个元素 A(Coze 中称作组件),让用户输入内容。 用户界面提供一个按钮 A,让用户点击后调用工作流。 用户界面提供一个元素 B,向用户展示工作流的结果。 核心业务逻辑: 读取元素 A 的用户输入。 将用户输入传递给 AI 大模型。 AI 大模型按照提示词设定生成指定内容。 在元素 B 展示 AI 大模型生成的内容。基于上述业务逻辑,只需要设计一个简单的工作流即可。该工作流由【开始】节点(用户输入)、【大模型】节点(AI 生成内容)、【结束】节点构成(内容输出)。 2. 搭建选择内容推荐流,用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”,在稍后读存储地址(飞书多维表格)中,检索现有的收藏记录,匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 4.1 开始节点:收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令就开始流程,不需要额外配置(至于如何判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题,交由外层 bot 的大模型判断)。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点。 4.3 插件节点:添加「飞书多维表格search_records」插件,只需要设置{{app_token}}参数,在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果,也可以通过额外的配置定向检索状态为“仅记录(即未读状态)”的收藏记录。 4.4 大模型节点:为了处理的稳定性,这一步采用批处理,对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配。可以继续优化提示词以提升匹配的精准度。
2025-01-09
可以本地部署的类似coze一样的平台
以下是一些可以本地部署且类似 Coze 的平台以及直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人的搭建方法: Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,适用于构建各类问答 Bot。 2. Mircosoft 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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、销售等场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,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。 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建: 1. 微信功能差异:微信公众号、微信服务号、微信客服支持与 Coze AI 平台对接,个人微信和微信群之前不支持,现国内版已发布 API 接口功能,可实现对接。 2. 部署步骤: 服务器配置:受社群好友小雨启发,将复杂代码相关集成隐藏和优化,使用简单模板配置,修改容器编排模板,若之前有模板需修改,无模板则新建,更新后创建新的容器编排并启动服务,服务启动成功后进入 COW 服务扫码绑定微信机器人,具体步骤可参考入门教程。 测试:在微信群中测试 AI 机器人。 请注意,对接国外版 Coze 平台需要部署的服务支持相关条件。
2025-01-09
在coze工作流中,怎样利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出,并以正确的格式输入传入飞书多维表格插件节点
在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下: 1. 搭建整理入库工作流: 3.4 大模型节点:提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页,用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化,具体设置明确。 3.6 大模型节点:把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换,大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点:将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件,设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点:返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果,直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流: 4.1 开始节点:输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程,无需额外配置。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点并设置。 4.3 插件节点:从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件,设置{{app_token}}参数,并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果,也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点:匹配相关内容。为处理稳定采用批处理,对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配,用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里,别忘了对整个工作流进行测试。
2025-01-09
coze合并代码节点
以下是关于 Coze 合并代码节点的相关内容: 在 Coze 上搭建工作流框架时,设定每个节点的逻辑关系很重要。对于「分段」、「拼合」代码节点设计,实际测试表明由于 LLM 的上下文长度有限,通常一次性输入输出的文本越长,生成时间越长,结果稳定性越低,特别是对生成结果格式要求较高时问题更突出。考虑到对照精读环节本身是逐段生成的,适合批处理形式,所以需要用「分段输入正文」,分割正文后用 LLM 节点批处理每一段的对照精读,最终「拼合精读结果」以输出完整文本。如果觉得编写代码脚本繁琐且仅进行文本处理,也可使用 LLM 节点配合适当 prompt 临时验证整个工作流。 在插件中心确定需要的插件时,先用关键词尝试性搜索,根据插件名称、介绍页、描述、参数、示例判断是否可能满足需求。有多个插件可选时,一般优选官方/高收藏/高成功率的插件以提升使用效果。若实际试用效果不行,则换用其他插件或自己编写上架插件。例如 TTS 文字转语音插件可通过搜索“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词找到“英文文本转语音”插件;思维导图插件可通过搜索“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词找到“TreeMind 树图”插件。 Coze 工作流节点还包括大模型节点、代码节点和选择器节点。大模型节点可利用大语言模型生成文本内容,能选择所用大语言模型、设置生成内容随机度并编写提示词,提示词中支持使用{{variable}}引用输入参数。代码节点通过 IDE 编写 Python 或 JavaScript 脚本处理输入参数并返回输出值,支持 JavaScript 和 Python 运行时,尽量使用 JavaScript,尽量让 AI 去写,不熟悉时易增加麻烦。选择器节点是一个 ifelse 节点,用于设计工作流内的分支流程,每增加一个条件右边会多出一个点,点中拖到对应的下一级节点,输入参数时节点会判断是否符合“如果”区域条件,符合则执行对应分支,否则执行“否则”分支。
2025-01-09
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
请你给我提供一段coze工作流节点中,代码示例
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。
2025-01-07
我作为一名OA软件的行业的售前,我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景,所以我对AI知识有简单的了解,我现在想转型AI行业的售前,我该如何系统的学习AI的相关知识,请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、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。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,作为转型者,您可以从以上多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
0基础如何学习AI,并找到合适的工作
对于 0 基础学习 AI 并找到合适工作,以下是一些建议: 1. 基础知识学习: 了解 AI 的基本概念,包括人工智能、机器学习(监督学习、无监督学习、强化学习)、深度学习、生成式 AI 等。 学习相关技术名词的含义和关系,例如神经网络、神经元、大语言模型等。 2. 学习资源: 可以通过通俗易懂的视频来学习,比如了解什么是 AI 大模型及其原理。 3. 技术原理: 掌握 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比传统的循环神经网络或卷积神经网络更适合处理文本的长距离依赖性。 4. 实践与项目: 从简单的项目入手,如使用 Scratch 项目进行编程练习。 逐渐参与更复杂的实践项目,积累经验。 5. 就业准备: 根据目标工作的要求,有针对性地提升技能。 制作优秀的简历和项目作品集,展示自己的能力和成果。 需要注意的是,学习 AI 需要时间和努力,并且要不断跟进领域的最新发展。
2025-01-07
RAG工作流对话调试
RAG(检索增强生成)工作流主要包括以下几个阶段: 1. 问题解析阶段:接收并预处理问题,通过嵌入模型(如 Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,以用于后续检索。 2. 知识库检索阶段:知识库中的文档同样向量化后,比较问题向量与文档向量,选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段:接收检索到的信息,与上下文构建形成融合、全面的信息文本,整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答:整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM(大语言模型),模型逐词构建回答,最终输出给用户。 RAG 的基本概念: RAG 是一种结合了检索和生成的技术,能让大模型在生成文本时利用额外的数据源,提高生成的质量和准确性。其基本流程为,首先给定用户输入(如问题或话题),RAG 从数据源中检索出相关文本片段(称为上下文),然后将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型(如 GPT),输入通常包含提示指导模型生成期望输出(如答案或摘要),最后从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 在实际调试预览中,例如: 1. 知识库检索部分:把输入的问题通过 Embedding 做向量化,使用语言模型优化问题、添加接近的检索词,知识库向量检索时抽取条件包含相似度 0.85,通过检索抽取出多个内容块。 2. 大模型对话部分:将相关信息传递给 LLM 最终得到 AI 的回答。
2025-01-06