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coze平台中bot的沟通能力与哪些因素有关。如果希望bot有极强的沟通能力应该重点强化哪些

Answer

在 Coze 平台中,Bot 的沟通能力与以下因素有关:

  1. Agent 意图:定义了 Agent 的工作任务和适用场景,明确其核心功能和角色。
  2. Agent 提示词:包含系统级别的提示词,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。
  3. Agent 技能:允许 Agent 调用预设的工具、工作流和知识库,包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。

如果希望 Bot 有极强的沟通能力,应重点强化以下方面:

  1. 准确设置每个 Agent 的使用场景和意图,这对于控制 Agent 跳转至关重要,确保在执行不同任务时系统能准确切换。
  2. 清晰指定节点切换的判断时机和参考上下文的轮数,一般建议参考五轮左右的对话内容,以确保 Bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。

Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,具有以下特点:

  1. 多语言模型支持,如 GPT-4-8K、GPT-4-128K 及云雀语言模型等。
  2. 集成超过 60 款插件,涵盖多种功能,支持用户创建自定义插件。
  3. 具备知识库功能,允许上传和管理多种格式的文档及获取在线内容和 API JSON 数据。
  4. 提供数据库和记忆能力,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住重要参数或内容。
  5. 支持工作流设计,用户可通过拖拉拽方式搭建复杂任务流。
  6. 采用多代理模式,一个机器人中可运行多个任务,添加多个独立执行特定任务的代理。
  7. 免费使用,无需支付费用。
  8. 易于发布和分享,可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。

Bot 的开发和调试页面主要分为提示词和人设区块、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、开场白、自动建议、声音)等区块。

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

References

蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子

1.Agent意图:这部分定义了Agent的工作任务和适用场景,明确了Agent的核心功能和它所扮演的角色。2.Agent提示词:这里包含了系统级别的提示词,它们是Agent在交互中可能用到的关键词汇,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助Agent更好地理解和响应用户的需求。3.Agent技能:这是Agent的能力部分,它允许Agent调用预设的工具、工作流和知识库。这不仅包括你自己创建的工具,也包括Coze市场上公开可用的工具,以及相关的工作流程。在多Agent模式的bot中,控制Agent跳转是一项基本功。在编排页面上,会有一个标识显示当前正在对话的Agent,这表示多Agent模式正集中在这个特定的Agent上进行交互。跳转Agent主要依赖于意图识别。因此,正确设置每个Agent的使用场景和意图至关重要。这确保了在执行不同任务时,系统能够准确地识别何时需要切换到另一个Agent。使用技巧方面,与多Agent模式的bot沟通时,可以明确指示它进行节点切换或进入下一步。这样,bot会根据预设的逻辑自动切换到相应的Agent节点。在设置节点切换时,可以清晰地指定判断时机和参考上下文的轮数。为了优化用户体验,通常在用户输入时识别意图,并根据识别到的意图及之前的对话内容进行跳转。参考问答轮数的设置具有一定的意义,可以根据具体需求进行调整。一般情况下,建议参考五轮左右的对话内容,这通常足以覆盖大多数常见的场景,确保bot能够根据充分的上下文信息做出恰当的跳转决策。

问:Coze (扣子)是什么?

Coze是由字节跳动推出的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代AI聊天机器人而设计。它旨在简化AI机器人的开发过程,使得无论是开发者还是非技术用户,都能够快速搭建基于AI模型的各类问答Bot,处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。Coze平台的主要特点包括:1.多语言模型支持:Coze使用了大型语言模型,如GPT-4-8K和GPT-4-128K,并提供了云雀语言模型等,以支持不同场景下的对话和交互。2.插件系统:平台集成了超过60款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,同时支持用户创建自定义插件,以扩展Bot的能力。3.知识库功能:Coze允许用户上传和管理数据,支持Bot与用户数据交互,可以上传TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV格式的文档,或基于URL获取在线内容和API JSON数据。4.数据库和记忆能力:Coze提供了数据库功能,允许Bot访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。5.工作流设计:用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流,处理逻辑复杂的任务流,Coze提供了大量灵活可组合的节点,如大型语言模型(LLM)、自定义代码、判断逻辑等。6.多代理模式:在一个机器人中可以运行多个任务,允许添加多个代理,每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。7.免费使用:Coze目前对用户是完全免费的,用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。8.易于发布和分享:用户可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上,让更多的用户与之互动。Coze平台的设计降低了大模型使用的门槛,提供了丰富的工具和资源,以支持快速开发和部署AI聊天机器人,满足不同用户的需求。

大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

字节的官方解释如下:Coze是新一代一站式AI Bot开发平台。无论你是否有编程基础,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,你可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动我个人认为: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以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:GPT-4、GPT-3.5等大模型(你可以在这里白嫖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[heading3]AI Agent的开发流程[content]Bot的开发和调试页面布局如下,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我们则会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式

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coze平台中bot的沟通能力与哪些因素有关
在 Coze 平台中,bot 的沟通能力与以下因素有关: 1. Agent 意图:定义了 Agent 的工作任务和适用场景,明确其核心功能和角色。 2. Agent 提示词:包含系统级别的提示词,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。 3. Agent 技能:是 Agent 的能力部分,允许调用预设的工具、工作流和知识库,包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。 4. 意图识别:在多 Agent 模式中,控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别,正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。 5. 用户输入指示:与多 Agent 模式的 bot 沟通时,用户明确指示进行节点切换或进入下一步,bot 会根据预设逻辑自动切换相应的 Agent 节点。 6. 判断时机和参考上下文轮数:在设置节点切换时,清晰指定判断时机和参考上下文的轮数,一般建议参考五轮左右的对话内容,以确保 bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。
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agent和bot的区别
Agent 和 Bot 的区别主要体现在以下几个方面: 1. 功能和任务:Bot 通常具有较为特定和有限的功能,如在单机剧本杀中充当主持人、引导玩家等。而 Agent 不仅能执行特定任务,还可能具备推理、创新等更复杂的能力。 2. 复杂程度:Agent 往往比 Bot 更复杂,能够处理更广泛和复杂的任务和情境。例如,在 Coze 平台上,Agent 分为单 Agent 模式和多 Agent 模式,可协作完成复杂任务。 3. 自主性和智能水平:Agent 通常具有更高的自主性和智能水平,能够根据环境和条件自主决策和行动。而 Bot 可能更多地依赖预设脚本和关键词匹配。 在一些场景中,如 Coze 平台,Bot 实际上指的就是 Agent。但总体来说,Agent 在功能和智能程度上相对更强大和灵活。
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coze中的工作流 智能体 应用 bot 分别有什么特点差异共同点,作为新手小白应该如何逐步上手
Coze 中的工作流、智能体、应用 Bot 具有以下特点、差异和共同点: 特点: 工作流:包括图像工作流,可进行图像流分类(如智能生成、智能编辑、基础编辑),按照构架配置工作流,调试效果等。 智能体:设定角色,对工作流有详细描述和调用规则,能实现从简单到复杂的不同流程自动化。 Bot:有不同的运作模式(单智能体模式和多智能体模式),可选择模型,配置技能(如插件、工作流、图像流和触发器等),还有知识区域和记忆区域。 差异: 工作流侧重于具体的任务流程配置和图像处理方面。 智能体更注重角色设定和工作流的调用规则。 Bot 则在运作模式、模型选择和技能配置上有独特之处。 共同点: 都与 Coze 平台相关,相互配合以实现各种功能。 对于新手小白逐步上手的建议: 先了解 Coze 平台的基本操作和界面。 从简单的图像工作流开始尝试,熟悉工作流的创建和配置流程。 逐步学习智能体的设定和工作流的调用规则。 再深入研究 Bot 的模式选择、模型选择和技能配置。 参考平台提供的示例和教程,多进行实践和调试。
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2024-12-20
bot是什么
Bot 即“机器人”,在不同的场景中有不同的具体含义和作用。 在 Coze 平台上,Bot 是自动化的程序,可以执行特定的任务,比如自动回复用户的消息。 例如“爸妈防骗助手”这一 Bot,主要通过对用户发送的内容的真假进行鉴别,包括问题(文本)、链接(网页)、图片内容,然后给出相关鉴别结果和分析,支持热情回复和冷淡回复,可以帮助年轻人和父母更好地沟通。 在“沉浸式单机剧本杀 Bot”中,不仅充当剧本杀的主持人,还会在关键时刻引导玩家,并通过发放道具推动情节发展,让玩家无需依赖多人成局,就能享受沉浸式的游戏体验。其由多个 agent 共同协作完成,包括主持人 Agent、条件判断 Agent 等。
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我想学习调试情感bot的prompt
以下是关于调试情感 bot 的 prompt 的相关知识: 在实验方面,在八个指令感应任务上评估情绪提示在零样本和少样本学习中的表现,涵盖语言理解的不同方面,在四个大型语言模型(ChatGPT、Vicuna13b、Bloom、FlanT5Large)上进行测试,对于不同模型有相应的设置。零样本实验中情绪刺激可简单添加到原始提示中构建情绪提示,少样本上下文学习中评估与零样本相同的提示,并随机抽取 5 个输入输出对作为上下文演示。基准测试将情绪提示与原始零样本和少样本提示、零样本思维链进行比较。数据集和任务包括情绪分析、句子相似性、原因选择等八个任务。 Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成所需内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持英语,emoji 也可用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag,可改变 tag 权重,有两种设置权重的写法,还可进行 tag 的步数控制。 希望以上内容对您学习调试情感 bot 的 prompt 有所帮助。
2024-12-05
与AI沟通的提示词技巧
以下是关于与 AI 沟通的提示词技巧的总结: 1. 输入是写好提示词的根本:输入包括读书、交流、旅游等各种与世界的交互,要善于抓住有价值的输入并思考。 2. 清晰表达提示词可借助框架:由于无法直接将脑海中的东西完整传达给大模型,所以需要借助预置多个角度的框架来描述。 3. 文科生和学哲学的人写提示词有优势:文科生对文字细微差异敏感,学哲学的人对词的压缩语义和思考深度有优势。 4. 利用框架清晰表达脑海中的想法与大模型交流:将脑海中的事情或方法论通过框架从不同角度描述,能比空想更高效,且框架角度可根据任务调整。 5. 约束大模型按指定角度输出:通过设定角色、目标、风格、规则等,可约束大模型按照约定的视角输出想要的结果。 6. 从 0 到 1 上手的封装方法:当脑海中有清晰的知识方法论,想与大模型对话,需思考如何封装,探讨是否存在通用的核心方法。 7. 提示词写作的三板斧技巧: 分配角色:让大模型以特定身份的行为模式做事,注入的角色信息是超级浓缩的,若角色不明确需解压缩塑造,使其符合大模型的工作机制。 给出示例:当脑海中对要表达的意向模糊时,可通过给出示例辅助描述,将想法概要或详细描述与示例结合,能让大模型输出更好的结果。 8. 在豆瓣模型中自定义提示词的使用技巧: COT 在分析中的作用:让模型一步步思考,拆解逻辑,增加信息量,实现逻辑推理。 学生写提示词的建议:从三个技巧开始从 0 到 1 练习,并辅助学习相关材料。 豆瓣模型的默认功能与自定义:有默认功能,若想定制自己想要的功能,可通过右下角下拉的自定义添加技能,命名并填写提示词。 避免身份冲突的取巧办法:为避免定义身份与系统内在设定冲突,可将身份设定为名人的身边人。 9. 一些具体的 Prompt 技巧: 类比:要求 AI 用类比或示例阐明概念。 引述:要求包含专家的相关引言或陈述。 幽默:表明是否应融入幽默。 轶事:要求包含相关轶事。 隐喻:鼓励使用隐喻使复杂观点更具亲和力。 趣闻:鼓励包含有趣或令人惊讶的事实。 关键词:列出需要包含的重要关键词或短语。 小贴士:鼓励 AI 分享与主题相关的小窍门和技巧。 保密性:说明保密要求或限制。 格式化:指定所需的格式元素。
2025-01-05
Prompt提示词没那么玄乎也就是个沟通方式
Prompt 提示词并非那么神秘,本质上就是一种沟通方式。 现阶段,其本质就是沟通: 1. 先上价值: 你无聊,它也无聊。比如刚开通 GPT 时的一些折腾内容,若心中无明确目的,交流就会变得无趣。 要沟通就好好沟通。我们在和系统对话,希望从中获得价值,就如同与同事、朋友交流,若不会提问,就无法获得深度答案。 所有其实我们希望它干啥呢?比如在一个简单场景中,沟通可能存在信息损失,需要通过各种反馈来测试、校准。我们不能期望系统能理解所有背景知识和潜台词,应把重点放在希望它完成的任务和输出的价值上。 开始折腾,各个角色都来一下,以 CRISPE 框架——Matt Nigh 为例: 框架包括能力和角色、见解、声明、个性、实验。如 ChatGPT 应扮演的角色、提供请求背后的见解和背景、要求做的事、希望的回应风格、请求回复多个示例等。 完整示例包括 Prompt、Claude、ChatGPT3.5 结果。 我的理解是这个框架适合需要 ChatGPT 扮演特定角色等情况,不适合的场景也很明显。
2024-12-06
我想要美式漫画风格的图怎么和AI沟通
如果您想要美式漫画风格的图,可以从以下几个方面与 AI 沟通: 1. 风格提示词:使用如“DC Comics 能生成美漫封面的漫画画面”“comic book 漫画书”等相关的风格提示词。 2. 主题描述:清晰地描述场景、故事、元素、物体或人物的细节及搭配。例如,不要用一长串文字去表达一个包含多个角色细节的大场景,而是将其拆分描述,如“一个男孩”“穿着红色盔甲”“站在山顶”。 3. 设计风格:可以找一些风格类的关键词参考,或者找一张想要的风格的图片进行垫图/喂图,让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成图片。 4. 特定风格技巧: 对于 Sarah Andersen 风格,可以在主要描述语后面加上“by Sarah Andersen”或者“style reference Sarah Andersen”。 在提示中加入情感色彩的描述,比如使用“joyful,” “awkward,”或“anxious”等词,帮助 AI 捕捉作品中的情感深度。 利用cref 命令保持人物的一致性。
2024-10-25
我认为我的对话和沟通与面试能力需要提升,我认为ai可以帮助我,我要让ai成为我的训练搭档与讲师。要怎么做?
以下是一些利用 AI 提升对话和沟通与面试能力的建议: 1. 采用“我说你听”的方式:向 AI 请教具体问题,例如“请告诉我面试中如何有效回答常见问题”“沟通时怎样更好地理解对方意图”等。大多数情况下,您无需深入了解相关知识的细节,只需告诉 AI 您的目标,它会提供解决方案。 2. 尝试“对话式编程”:与 AI 进行深度互动,而非简单地命令它执行任务。比如,对于提升沟通能力,您可以和它讨论“这种沟通方式是否有效”“有没有更高效的沟通策略”等,通过这种对话,AI 能为您带来更多创意和优化的可能。 3. 运用“我做你看”的方法:例如,您可以找一些优秀的面试或沟通案例发给 AI,让它参考并给出新的方案。但要注意,这种方式可能会构建信息茧房,限制探索其他可能。 需要注意的是,虽然 AI 能帮助您提升能力,但也不能过度依赖,以免导致基础知识的缺失,影响长期的能力发展。建议将 AI 作为学习工具,结合自身的思考和实践来不断进步。
2024-10-14
如何跟AI沟通,能得到更精准的答案
要跟 AI 沟通以获得更精准的答案,可以从以下几个方面入手: 1. 配置相关要素: AI 模型:例如使用阿里千问模型等。 提示词:明确告知 AI 其角色和应专注的技能,使其成为符合需求的“员工”。 知识库:为 AI 提供特定的工作手册,包含具体的规则和特殊情况。 2. 遵循检索原理: 上下文向量化:将整合后的上下文信息转化为向量,通常通过预训练的语言模型如 BERT 或 GPT 进行,以捕捉语义信息。 生成模型激活:使用基于 Transformer 的生成模型如 GPT 接收向量化的上下文,利用自注意力机制理解关系和信息。 逐词生成回答:模型逐词构建回答,考虑之前已生成的词和整个上下文语义,迭代完成回答构建。 语言流畅性和准确性优化:在生成过程中优化语言的流畅性和逻辑性,确保语法正确、逻辑连贯且与问题紧密相关。 回答评估与调整:完成初步生成后,对回答进行评估,根据需要微调或重新生成。 输出回答:最终将生成的答案呈现给用户。 3. 运用 Prompt 技巧: 格式:【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】 讲清楚背景和目的:在提问时梳理清楚背景信息和提问目的,帮助 AI 理解上下文,提高回答准确性。 学会提问:使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制,设计能提供有用答案的问题。 拆解环节、切分流程、具体落到某个工作细节:在应用 AI 前对工作流程进行细致拆解,将复杂任务分解为更小、更具体的环节,便于 AI 精确执行。
2024-09-02
coze的使用教程
以下是关于 Coze 的使用教程: 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,都能在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单问答到处理复杂逻辑对话,并可将 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。 个人观点:Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品,在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。 部署站点: 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:使用字节自研的云雀大模型,国内网络可正常访问。 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(可参考文档白嫖 ChatGPT4),访问需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以下几个区块: 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 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 搭建教学: 基础框架:本 bot 基于三部分构成,包括提示词(使用结构化提示词框架,通过提示要求大模型根据不同行为调用不同工作流)、数据库(能够记录不同用户历史记账记录的关键,工作流里会用到)、工作流(增加记账调用 add_accounting_record 工作流;查询账户余额调用 query_accounting_balance 工作流;删除所有记账记录调用 init_accounting_records)。 数据库:数据库是 Coze 用来长久存放用户自己生成的数据的功能,可通过 mysql 语句写入数据到数据库中,也可从数据库中读取已存储数据用于加工或显示。本次记账功能定义了三个字段:item(记账的事项,字段类型 string)、occurrence_time(记账发生时间,字段类型 string)、account_change(变得的金额,即收入或花费的金额数,字段类型 integer,单位是分,例如 1.23 元,记录进入数据库是 123,注意一定要用 integer 类型,不能使用 number,不然当金额有小数时计算会不准)。
2025-01-18
怎么做 agent,有什么 coze做 agent 的视频教程
以下是一些关于如何做 Agent 以及相关的 Coze 视频教程: 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) 基础教程: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) 历史活动教程: 5 月 7 号():大聪明分享|主题:Agent 的前世今生,每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 5 月 8 号():大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 5 月 9 号():艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例,线上答疑 5 月 10 号():罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 5 月 11 号():Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子,线上答疑
2025-01-18
想用coze做一个可以提取上传pdf文档相关内容的智能体,请给我思路
以下是使用 Coze 做一个可以提取上传 PDF 文档相关内容的智能体的思路: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 考虑到待阅读内容通常都有网页链接,最理想的方式是只需输入一个 URL 就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式,通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 为便于存储和回顾已收集的阅读清单,系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 同时,这份阅读清单最好也能支持跨平台查看,提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录,结合用户的阅读兴趣,进行相关性匹配,并生成最合适的阅读计划。 逐步搭建 AI 智能体: 1. 搭建整理入库工作流: 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程,所以不需要额外配置(至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url,则交由外层 bot 的大模型判断)。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}},引入到参数{{url}}中;随便设置{{timeout}}为 60000。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件,完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据。这样一来,理论上无需开发任何插件、APP,也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。
2025-01-17
coze 文档处理
以下是关于 Coze 文档处理的相关内容: 影响 RAG 输出质量的因素 文档切割: 合理的文档切割对于 RAG 很重要,例如对于“猫咪的饮食习惯是什么?”的查询,通过合理切割文档块 2(“猫咪的饮食习惯取决于它们的年龄、健康状况和品种。”)和文档块 3(“幼猫需要更多的蛋白质,而成年猫则需要均衡的营养。”),能为用户提供连贯且完整的回答。 免费平台一般提供智能切割(由系统通过上下文理解进行切割)和手动切割(用户指定固定分隔符来切割)两种方式。但在当下技术水平下,Coze 等免费平台的智能切割效果一般。 对于以问答为主的客服场景,RAG 表现稳定,因为问答场景格式固定,将一个问答对切成一个文档片,检索效果好。 深入理解 RAG 文档准备与预处理: 做 AI 知识库首先要准备知识库数据,当下 RAG 主要处理文本数据,如 PDF、在线云文档、EXCEL 等。 文本准备时有重要环节即文本的预处理,也叫数据清洗和去噪,目的包括清理无效数据以提高检索速度,统一数据格式便于后续处理和检索。 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解: 整个工作流相对复杂,共 41 个节点,包括大模型节点、问答节点、数据库节点、知识库节点、搜索引擎节点、意图识别、插件节点、选择器、消息节点等。 接收到问题后先对知识库、数据库、搜索引擎进行搜索,再由大模型输出排查方案。根据检查结果继续搜索并输出解决方案和抖音视频,还会处理是否生成文档的情况。
2025-01-17
如何用coze搭建一个ai应用
用 Coze 搭建一个 AI 应用需要关注以下几个方面: 1. Coze 的 AI 应用架构类似于网页应用,包括前端页面用于用户输入文字或上传图片等,以及数据处理端对这些数据进行处理,数据处理端通常是工作流或插件。处理完成后,数据有展示在前端页面供用户查看或保存在数据库/知识库中供额外查询两种路径。 2. 在搭建时,需要重点关注三个方面: Coze AI 应用的前端页面构建,包括布局、组件构成及它们之间的关系。 前端页面如何将页面数据(输入的文字或上传的图片)传递给工作流或插件。 工作流/插件处理完成后输出的数据如何返回给前端页面展示。 3. 通过多个官方案例来学习,例如 AI 翻译应用,应掌握前端的基本结构,如页面、组件、Form 表单、Div 容器、文本框等及相关事件,还有表单向工作流传递数据以及工作流数据返回前端组件展示的方式。 4. Coze 的工作流是一种可视化方式,由多个节点组成,包括 Start 节点和 End 节点,用户可通过拖拽添加各种功能模块,如插件、大语言模型、代码块等,实现复杂业务流程编排。创建和编辑工作流无需编写代码,降低了门槛,创建好的工作流可集成到聊天机器人中使用。 5. 搭建第一个 AI Bot 的步骤: 创建一个 Bot:系统默认创建 Personal 个人团队,也可创建或加入其他团队。进入团队空间的 Bots 页面,单击创建 Bot,输入名称和介绍,生成头像后确认。创建后进入 Bot 编排页面,可在左侧描述 Bot 身份和任务,中间配置扩展能力,右侧实时调试。 编写提示词:这是配置 Bot 的第一步,提示词是给大型语言模型的指令,输入内容后可单击优化。更多详细信息参考相关编写提示的文档。
2025-01-16