在comfyUI中可以接入哪些api，又和3D相关的吗

ComfyUI GeminiAPI 相关内容如下： 用途：用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。 安装说明： 手动安装： 1. 将此存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录。 2. 安装所需依赖： 如果使用 ComfyUI 便携版。 如果使用自己的 Python 环境。 通过 ComfyUI Manager 安装： 1. 在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager。 2. 在 Manager 中搜索“Gemini API”。 3. 点击安装按钮，安装完成后重启 ComfyUI。 节点说明： Gemini 2.0 image：通过 Gemini API 生成图像的节点。 输入参数： prompt（必填）：描述想要生成的图像的文本提示词。 api_key（必填）：Google Gemini API 密钥（首次设置后会自动保存）。 model：模型选择。 width：生成图像的宽度（512 2048 像素）。 height：生成图像的高度（512 2048 像素）。 temperature：控制生成多样性的参数（0.0 2.0）。 seed（可选）：随机种子，指定值可重现结果。 image（可选）：参考图像输入，用于风格引导。 输出： image：生成的图像，可以连接到 ComfyUI 的其他节点。 API Respond：包含处理日志和 API 返回的文本信息。 使用场景： 创建独特的概念艺术。 基于文本描述生成图像。 使用参考图像创建风格一致的新图像。 基于图像的编辑操作。 API key 获取：在 Google 的 AI Studio 申请一个 API key（需要网络环境），有免费的额度，访问 https://aistudio.google.com/apikey?hl=zhcn 。 温度参数说明：温度值范围为 0.0 到 2.0，较低的温度（接近 0）生成更确定性、可预测的结果，较高的温度（接近 2）生成更多样化、创造性的结果，默认值 1.0 平衡确定性和创造性。 注意事项： API 可能有使用限制或费用，请查阅 Google 的官方文档。 图像生成质量和速度取决于 Google 的服务器状态和您的网络连接。 参考图像功能会将您的图像提供给 Google 服务，请注意隐私影响。 首次使用时需要输入 API 密钥，之后会自动存储在节点目录中的 gemini_api_key.txt 文件中。

Jina DeepSearch 是一项基于推理大模型的深度搜索服务，其 API 已上线且开源。它可以在搜索时进行不断推理、迭代、探索、读取和归纳总结，直到找到最优答案为止。与 OpenAI 和 Gemini 不同，Jina DeepSearch 专注于通过迭代提供准确的答案，而不是生成长篇文章。它针对深度网络搜索的快速、精确答案进行了优化，而不是创建全面的报告。 使用入口：官方深度搜索 API 与 OpenAI API 架构完全兼容，您可以前往官网（jina.ai/deepsearch）了解详情；或者前往应用页面（search.jina.ai）体验。 此外，北京时间 00:30 至 08:30 期间，DeepSeek API 价格大幅下调。DeepSeekV3 降至原价的 50%，DeepSeekR1 低至 25%，鼓励用户在夜间空闲时段调用 API，以更低成本享受服务。

以下是关于 API 的相关信息： ComfyUI GeminiAPI： 用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。 安装说明： 手动安装：将存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录，安装所需依赖（根据使用的 ComfyUI 版本有所不同）。 通过 ComfyUI Manager 安装：在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager，搜索“Gemini API”并点击安装按钮，安装完成后重启 ComfyUI。 节点说明： Gemini 2.0 image：通过 Gemini API 生成图像的节点。输入参数包括必填的 prompt、api_key，可选的 model、width、height、temperature、seed、image 等。输出包括生成的图像和 API Respond。使用场景包括创建独特的概念艺术、基于文本描述生成图像、使用参考图像创建风格一致的新图像、基于图像的编辑操作。 API 与速率限制： 速率限制是 API 对用户或客户端在指定时间内访问服务器的次数施加的限制。 速率限制的原因包括防止滥用或误用 API、确保公平访问、管理基础设施负载等。 OpenAI 的 API 提供商在 API 使用方面有限制和规定，不同用户类型可获得不同的速率限制，若请求超过限制将返回错误响应。 关于 API 的一般性描述： API 就像是一个信差，接受一端的请求，告诉系统用户想要做的事情，然后把返回的信息发回。 学习使用 GPT 的 Action 工作流包括：确定想要的 GPT 及是否需要外部数据，寻找 API 文档或开发 API 以及编写 Action 里的 Schema 和 Prompt。 对 Action 感兴趣可以从系统了解和学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。

扣子 API 的调用流程如下： 1. 传递请求的相关部分： Body：用于传递请求的主体部分，可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中通常不用于传递参数，因为 GET 方法的 URL 已包含必要参数。 Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列段落。在 GET 方法中可传递参数，但常编码为 URL 一部分。 Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后跟一系列键值对。在 GET 方法中是常用的参数传递方式。 Header：用于定义 HTTP 请求的头信息部分，包括各种头部字段。在 GET 方法中通常不用于传递参数，而是定义请求头部信息。 2. 配置输出参数： 如果填写无误，可直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 例如填入汉字“张”，点击自动解析。解析成功会显示成功，输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 3. 调试与校验： 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果，Request 为输入的传参，Response 为返回值，点击 Response 可看到解析后的参数。 此外，创建扣子的令牌步骤如下： 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌起名，选择过期时间（如永久有效），选择指定团队空间（个人空间或团队空间），勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的配置： 1. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，如画小二智能小助手，点击进入编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据即为机器人的 Bot ID。 2. API 授权：点击右上角发布，会出现 Bot as API，勾选并确定应用已成功授权 Bot as API。

以下是一些可以同时接多个大模型 API 的聊天应用： 1. 熊猫大侠：基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤 能实现打造属于自己的 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等功能。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多模型，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，包括文本、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。 有多种部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 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；操作需依法合规，对大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 相关教程：张梦飞同学写的更适合小白的使用教程 2. DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手 搭建步骤： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并可白嫖大模型接口。 搭建，这是个知识库问答系统，可将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信，其自身有问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 拓展功能：搭建完后想拓展 Cow 的功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的外部挂件应用 wenda： 地址： 简介：一个 LLM 调用平台。为小模型外挂知识库查找和设计自动执行动作，实现不亚于大模型的生成能力。 JittorLLMs： 地址： 简介：计图大模型推理库：笔记本没有显卡也能跑大模型，具有成本低，支持广，可移植，速度快等优势。 WebCPM 地址： 简介：一个支持可交互网页搜索的中文大模型。 GPT Academic： 地址： 简介：为 GPT/GLM 提供图形交互界面，特别优化论文阅读润色体验，支持并行问询多种 LLM 模型，兼容复旦 MOSS, llama, rwkv, 盘古等。 ChatALL： 地址： 简介：ChatALL（中文名：齐叨）可以把一条指令同时发给多个 AI，可以帮助用户发现最好的回答。

以下是关于 Claude API 接口写提示词的一些要点： 1. 采用“Human:”/“Assistant:”的标准格式。Claude 被训练为交替对话形式的机器人，对话形式固定为：“Human:”/“Assistant:”。如果提示词在 API 里出现，固定开头为“\n\nHuman:”，固定结尾是：“\n\nAssistant:”。例如：prompt=“\n\nHuman:Why are sunsets orange?\n\nAssistant:”。 2. 提示词要清晰明确，Claude 对清晰明确的提示词反馈最好。 3. 可以指定想要的精确输出格式，也可以为 Claude 写好回复的开头（在“Assistant:”之后）。 4. 如果 Claude 在执行任务前有时间一步一步地思考，它会表现得更好。 5. 对于输入内容，可进行无害性筛选。如果内容提到有害、色情或非法的活动，回复。 6. 若 Claude 不理解任务，可后退几步，再进行提示词迭代，并询问 Claude 是否理解。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以将其视为集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。通过把 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和良好的可复现性。 其具有以下优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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。 但也存在一些劣势： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），不过也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 ComfyUI 是一个开源的图形用户界面，用于生成 AI 图像，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。其工作原理包括： 1. Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，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。生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 2. Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，您可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 3. 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原。扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中，这通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。您可以通过 ComfyUI 中的“采样器”节点选择不同的调度器，来控制如何在潜在空间中处理噪声，以及如何逐步去噪回归到最终图像。时间步数在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。 您可以从 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 。 此外，开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇（mylover），实现了稳定人设，无限上下文，永久记忆，无缝联动 SD 绘图等功能，适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 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： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 应用场景包括： 1. 作为一个强大的可视化后端工具，可以实现 SD 之外的功能，如调用 api 及本文所讲的内容等。 2. 可根据定制需求开发节点或模块。 3. 用于抠图素材的制作，如绿幕素材的抠图，还可以自动生成定制需求的抠图素材。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点和功能： 简介：可以将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的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。 生成自由度更高。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，能导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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： 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 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 学习使用的原因： 更接近 SD 的底层工作原理。 实现自动化工作流，消灭重复性工作。 作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，如调用 api 等。 可根据定制需求开发节点或模块。 例如有人因工作室需要抠图素材，传统途径存在问题，而基于 ComfyUI 可以快速自动生成定制需求的抠图素材。 此外，8 月 13 日的 ComfyUI 共学中，包含了对其功能及相关课程内容的介绍，还有关于建筑设计师兼职做 ComfyUI 生态建设、相关模型与工作流的应用案例、内容分享的调整与筹备安排等方面的讨论。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细介绍： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 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： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 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。 生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行，可通过节点调整对潜在空间的操作。 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原，通常通过调度器控制，可通过“采样器”节点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，生成图像时扩散模型会进行多个去噪步，可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 基础教程： 应用场景和不可替代性：SD WebUI 的 UI 有很多输入框和按钮，ComfyUI 的 UI 界面复杂，有很多方块和连线。从学习成本看，ComfyUI 较高，但连线可理解为搭建自动化工作流，从左到右依次运行。从功能角度看，两者提供的功能相同，只是 ComfyUI 是连线方式。这种方式的好处是可以根据需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，也可根据需求开发并改造某个节点。选择 ComfyUI 最核心的原因在于它的自由和拓展，能保持灵活适应 AI 发展。 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

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细信息： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（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，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 1. 系统：Windows7 以上。 2. 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 4. 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 5. 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址 https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 1. 安装 Python https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 2. 安装 VSCode https://code.visualstudio.com/Download 。 3. 安装 Git https://gitscm.com/download/win 。 4. 安装 CUDA https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 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 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 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 。 模型存放目录： 1. 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 2. Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 3. Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 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。 快捷键：（未提供相关内容）

以下是一些学习 ComfyUI 的途径和资源： 1. 官方文档：ComfyUI 官方文档提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，可在获取相关信息。 2. 优设网：有一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了其特点、安装方法及如何生成图像等内容，教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的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，可在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，可在找到。 此外，还有以下 ComfyUI 共学快闪的学习内容： 王蓉??Wang Easy 基础搭建和转绘 唯有葵花向日晴基础教程，工作流开发，实际应用场景 热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频 咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点 傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频 云尚工作流节点搭建思路 FǎFá 热门节点功能，搭建 森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析 苏小蕊基础教程 Sophy 基础课程 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题 阿苏工作流框架设计 aflyrt comfyui 节点设计与开发 老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装 Liguo 模型训练 啊乐福基础课程 塵优秀案例 风信基础课程➕平面设计应用场景 北南基础课程 视频工作流框架设计 Damon 基础课程 渔舟基础课程+工作流搭建思路 乔木船长工作流 ☘️基础教程 ☘基础教程 工作流设计+典型案例剖析 麒白掌工作流搭建 OutSider 风格迁移 吴鹏基础+工作流搭建 拾光工作流基础搭建从入门到精通 茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍 百废待.新（早睡版）工作流从入门到进阶 电商应用场景 学习使用 ComfyUI 的原因包括： 更接近 SD 的底层工作原理。 实现自动化工作流，消灭重复性工作。 作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，如调用 api 及本文所讲的内容等。 可根据定制需求开发节点或模块。 例如，有人因工作室需要抠图素材，传统途径存在问题，近期在 github 上看到一个名为的项目，其中包含丰富的蒙版处理节点，于是基于此创建了 ComfyUI 工作流，不仅可用于绿幕素材的抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。

要将 Coze 智能体接入微信，可按以下步骤操作： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板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“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务。 2. 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌命名，选择永久有效作为过期时间，指定团队空间，勾选所有权限。保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，进入机器人编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权：点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 5. 绑定微信：准备一个闲置的微信，点击容器，点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用提前预备好的微信进行扫码。手动刷新界面，点击“刷新日志”，若看到 WeChat login success，即表示微信登录成功。为确保微信实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”，若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试：把绑定的微信号拉到群里或者单独对话，训练的数据越好，对话效果越好。

要将飞书多维表格接入 Gemini，以下是一些相关的操作步骤和说明： 首先，请注意部分操作需要搭配 Google 云服务或自备 API 才可以正常练习，具体内容)。友情提示，从这一部分及以后内容，多数都会是配合代码完成的，如果您是 0 代码学习者，尝试看懂提示词，并在一些 AI 产品上尝试使用。 接下来，课程将深入探讨代码部分。为了运行这个笔记本，需要执行一些设置代码。首先，需要导入 utils 并进行身份验证，这意味着需要设置一些凭证和项目 ID，以便能够从笔记本环境调用云端的 Gemini API。项目包含在云中使用的资源和 Gemini API。这个设置过程确保了笔记本能够正确连接和使用 Gemini 模型。 对于本课程，还需要指定一个区域，即代码将在哪里执行。在这种情况下，使用的是 uscentral1。 接下来，课程将导入 Vertex AI SDK。Vertex AI SDK 可以看作是一个 Python 工具包，帮助用户与 Gemini 交互。通过这个 SDK，可以使用 Python 调用 Gemini API 并获得响应。 在笔记本中，需要初始化 Vertex SDK。这意味着需要告诉 SDK 以下信息： 1. 使用的项目 2. 想要使用 Gemini 模型的区域 3. 用户凭证 通过提供这些信息，Gemini API 就能识别用户身份，并确认用户有权使用 API。 为了使用 Gemini API，需要从 SDK 中导入 generative_model。设置完成后，需要指定具体的模型。这可以通过设置 model 变量来完成，使用刚刚导入的 generative_model，并选择特定的 Gemini 模型。在这个案例中，课程将使用 Gemini 1.0 Pro 版本。这个选择反映了对于当前任务，Gemini Pro 可能是最合适的平衡点，提供了良好的性能和效率。 此外，Gemini 不仅是单一模型，而是一个模型系列，包含不同大小的模型，每种大小都针对特定的计算限制和应用需求而定制。首先是 Gemini Ultra，这是系列中最大和最强大的模型。Gemini Pro 被设计为多功能的主力模型，平衡了模型性能和速度。还有 Gemini Flash，这是一个专门为高容量任务设计的最快、最具成本效益的模型。最后是 Gemini Nano，它是 Gemini 家族中的轻量级成员，专门设计用于直接在用户设备上运行。

如果您想开发硬件接入 Coze 智能体，以下是一些相关信息： 在服务器设置方面，对于 chatgptonwechat（简称 CoW）项目，可点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。备注说明版可借用“程序员安仔”封装的代码。将编译好的内容复制进来，在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”，若无法正常启动，可查看文档后面的“常见问题”。 关于计划，包括弄共学、做网页连接 Coze 等，涉及网页、小程序、App、桌面应用、浏览器插件等方面，还提到了硬件相关的工作安排。 在入门 Coze 工作流方面，首先要明确任务目标与执行形式，包括详细描述期望获得的输出内容（如文本、图像、音频等形式的数据，以及具体格式和结构、质量标准），预估任务的可行性，确定任务的执行形式。例如对于一篇文章，可参照特定框架进行微调，评估任务可行性，结合使用习惯确定预期的执行形式。

要将 COZE 接入企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板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“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，查看运行的服务，手动刷新日志，若看到“WeChat login success”，则接入成功。 2. 在 COZE 官网左下角选择 COZE API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌命名，选择永久有效，指定团队空间，勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，进入机器人编辑界面，浏览器地址栏“bot/”之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权：点击右上角发布，出现“Bot as API”，勾选并确定应用已成功授权。 5. 配置微信客服： 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通，勾选同意，点击下一步，按步骤填写，注册企业微信。 点击配置，到微信客服的企业信息，复制企业 ID 到 COZE 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（若为空，点击“随机获取”），到 COZE 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 COZE 页面粘贴。 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 COZE 页面粘贴，点击保存。 请注意，第一次设置回调地址时，目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。

要将 COZE 接入企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板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“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，查看运行的服务，手动刷新日志，若看到“WeChat login success”，则成功接入微信。 2. 在 COZE 官网左下角选择 COZE API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌命名，选择永久有效，指定团队空间，勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，进入机器人编辑界面，浏览器地址栏“bot/”之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权，点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 5. 配置微信客服： 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通，勾选同意，点击下一步，按步骤填写，注册企业微信。 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 COZE 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（若为空，点击“随机获取”），到 COZE 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 COZE 的页面粘贴。 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 COZE 的页面粘贴，点击保存。 请注意，第一次设置回调地址时，目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。

要将 COZE 接入企业微信，可参考以下步骤： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板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“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，可看到运行的两个服务。然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。此界面不会实时更新显示，需手动刷新，若看到“WeChat login success”，则接入微信成功。 2. 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌命名，选择永久有效作为过期时间，选择指定团队空间，勾选所有权限。保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，进入机器人编辑界面，浏览器地址栏“bot/”之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权：点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 5. 配置微信客服： 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通，勾选同意，点击下一步，按步骤填写，注册企业微信。 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（若为空，点击“随机获取”），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。 注意：目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。

在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。

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以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能： 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求，例如： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作： 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样，将需求抽象再具象成产品。 总之，要成为 AI 产品经理，需要不断学习和实践，适应行业的发展和变化。

以下是一些用 DeepSeek 写课题申报书的相关指令和要点： 1. 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考，如问题分析→方案设计→风险评估。 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用： 领域限定指令：基于特定的标准或文献，如 2023 版中国药典，说明相关内容。 文献引用模式：以特定的论文为参考，解释相关突破。 3. 多模态输出： 模糊指令优化：对于宽泛需求添加维度约束，将主观表述量化标准。 迭代优化法：包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 4. 在课题申报书的内容方面： 关于提示词编写及 AI 应用的探讨：介绍用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法，包括收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。注意示例的价值，自用与他用提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面的区别。 AI 应用于软件开发：未来借助 AI 模型的 API 和编写提示词，可快速实现软件开发。 关于写作与模型：用 DeepSeek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性，文字要感动人。注意模型特点与推荐，如 Cloud 3.5 模型多样性差，DeepSeek R1 有缺陷但也不错。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的课题需求进一步调整和完善。