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对话流的作用

Answer

对话流在不同的场景中具有多种作用:

  • 在与律师相关的场景中,其工作流设计要点包括:
    • 有独特的欢迎语,如“十方诸天尊,其数如沙尘,化形十方界,普济度天人。灵机应召来也!”,能改善心理状态,还可根据需求灵活变化。
    • 设计了检查环节,若觉得不对劲偏离要求,可通过“守符诏令”指令重新发挥效力。
    • 采用对话式、分模块每次确认的形式,最终生成质量往往更高。
    • 请用户检查写作方案是否符合要求,重点关注操作建议的具体性、清晰性和对实际解决问题的帮助,若不满意会重新生成。若满意则进一步深化写作,每次对话输出文章的一个部分。
  • 在 Coze 平台中,工作流是核心概念,它是一系列有序的任务或操作,用于完成特定的业务流程。适用场景广泛,如多步骤任务、插件调用、数据处理等。通过可视化方式将不同功能模块串联,可更直观地设计和管理复杂任务,提高开发效率和系统可维护性。创建工作流一般建议直接在 bot 里新建,若创建的工作流不见了,可在首页工作空间-资源库-工作流中查找。
  • 在 LangGraph 中,构建图时从一个节点开始,用用户当前信息预填充状态。每个小工作流程包含 5 个节点:enter_、助手、_safe_tools、*_sensitive_tools、leave_skill。由于工作流程相似,本可定义工厂函数生成,但教程中会逐一明确定义,如创建航班预订助手、租车助手、酒店预订、旅行预订助手和主助手等工作流程图。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

5.请用户检查你的写作方案是否符合要求,重点是给出的操作建议是否具体、清晰、对于实际解决问题有帮助,而非仅仅是一个解决方向。并告诉用户,如果不满意,你会再根据符和敕的要求重新生成写作方案。6.如果用户不满意,根据符和敕的要求以及用户的建议重新生成写作方案;如果用户满意,根据写作方案进一步深化写作。深化写作每一次对话输出文章的一个部分,用户满意后再继续输出下一部分。令的部分就是具体的工作流,包括要求灵机如何与用户对话、与用户确认工作结果。这个工作流的设计要点(亮点)主要有:1.设计了很带劲(发癫)的欢迎语——“十方诸天尊,其数如沙尘,化形十方界,普济度天人。灵机应召来也!”这一点其实非常重要,因为日常工作中有“人”陪你发癫可以很好地改善心理状态——毕竟尤其律师绝大多数的时候都是在遵守着那套“精英模版”说着老板和客户爱听的话。但当你和AI灵机配合工作时,你可以让祂和你一起发癫,说你爱听的话——你可以今天让祂“灵机应召来也!”,明天让祂“公主殿下,您的骑士来了!”祂会包容你的。1.设计了检查环节,如果觉得灵机不对劲偏离符箓要求时,可以通过“守符诏令”指令,重新发挥符箓的效力。2.没有要求灵机一次生成全文,而是采用了对话式,分模块每次确认的形式——这种方式的最终生成质量往往会比一次生成的高非常多。

大雨:coze工作流节点大全

大家好,欢迎参加今天的分享课程。我们将一起探索Coze平台及其在AI应用开发中的作用。首先,什么是Coze?Coze是一个强大的AI对话平台,旨在为创作者和开发者提供前所未有的机会。在人工智能迅速发展的今天,Coze的出现为我们带来了更多可能性。在Coze中,工作流是一个核心概念。它允许用户以可视化的方式组合各种功能模块,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。这对于处理多步骤任务、调用插件、数据处理等场景尤为重要。[heading1]Coze工作流概述[content]那么,什么是工作流呢?简单来说,工作流是一系列有序的任务或操作,用于完成特定的业务流程。在Coze中,工作流通过可视化的方式,将不同的功能模块串联起来,形成一个完整的处理流程。这使得我们可以更直观地设计和管理复杂的任务。工作流的适用场景非常广泛,例如:多步骤任务:当一个任务需要分多个步骤完成时,工作流可以帮助我们清晰地定义每个步骤的顺序和逻辑。插件调用:通过工作流,我们可以方便地调用外部插件,实现特定功能的扩展。数据处理:在处理复杂的数据时,工作流可以帮助我们定义数据的流转和处理方式。通过工作流,我们可以将复杂的任务拆解为多个可管理的部分,从而提高开发效率和系统的可维护性。[heading1]创建工作流[content]一般建议就简单一些,直接在bot里面新建工作流以前图像流是独立的,所以我们加了wf前缀,主要是方便后续查找如果发现自己创建的工作流不见了,可以在首页这里找工作空间-资源库-工作流

探索LangGraph:构建多专家协作模型

现在是我们开始构建图的时候了。和以前一样,我们将从一个节点开始,用用户的当前信息预填充状态。现在,让我们开始构建我们定制的工作流程。每个小工作流程的结构都和我们在第3部分中展示的完整工作流程图非常相似,它们都包含5个节点:1.enter_*:使用你之前定义的create_entry_node工具来创建一个ToolMessage,这个ToolMessage表明新的专业助手已经接管了工作。2.助手:这个由提示和大型语言模型(LLM)组成的模块会根据当前状态来决定是使用一个工具、向用户提问还是结束整个工作流程(返回到主助手)。3.*_safe_tools:这些是助手可以在不需要用户确认的情况下使用的“只读”工具。4.*_sensitive_tools:这些具有“写入”权限的工具需要用户的确认,并且在我们编译工作流程图时,它们会被设置一个interrupt_before。5.leave_skill:通过弹出dialog_state来表示主助手重新掌握了控制权。由于这些工作流程的相似性,我们本可以定义一个工厂函数来生成它们。但因为这是一个教程,我们会逐一明确地定义它们。首先,我们来创建一个航班预订助手,它专门负责管理用户更新和取消预订航班的流程。接下来,创建一个租车助手的工作流程图,它将负责处理所有的租车需求。然后,创建一个酒店预订的工作流程。之后,定义一个旅行预订助手。最后,创建一个主助手。这里是一个图片链接[heading3]对话[content]那真是很多内容!让我们在下面的对话轮次列表上运行它。这次,我们将有更少的确认。

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对话框架都有哪些
以下是一些常见的对话框架: 1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架: ChatGLM36B:第三代 ChatGLM 对话模型,采用全新 Prompt 格式,原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36Bbase:第三代 ChatGLM 基座模型,采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略,在 10B 以下基础模型中性能最强,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36B32k:第三代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32k:第二代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32kint4:ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B:第一代 ChatGLM 对话模型,支持中英双语,基于 General Language Model架构,具有 62 亿参数,结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署,上下文 token 数为 2K。 2. COSTAR 框架: 定义:指明文本的整体风格,包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。 重要性:不同风格适合不同场合,如学术论文和社交媒体帖子。 示例:科学论文需正式语言和客观语气,博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。 Tone(语气) 定义:设定文本的情感基调,确保符合预期氛围。 重要性:正确语气可建立与读者联系,传达适当态度。 示例:商业计划书需正式、专业且有说服力语气,产品评测可采用轻松幽默语气。 Audience(受众) 定义:明确回答或文本的目标读者。 重要性:了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。 示例:专业人士可用行业术语和复杂概念,大众需简化语言避免专业化术语。 Response(回复) 定义:指定最终输出的形式和结构。 重要性:正确格式使信息更易理解和消化。 示例:详细分析报告按标准报告格式组织,简单问答可直接列表呈现答案。
2025-01-14
如何利用多轮对话做Agent问答
利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑: 1. 从产品角度: 思考用户为何想使用,例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境,从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格,比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导,负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间,如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力,如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析,甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式,通过多角色互动设计,让用户体验多层次对话,从基本问答到深度讨论,逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块: 自然语言交互方面:LLM 应具备多轮对话能力,能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复,还应具备出色的生成能力和意图理解能力,但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面:包括语言知识(词法、句法、语义学和语用学)、常识知识(如药和伞的用途)、专业领域知识(如编程、医学),但要注意知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面:具备记忆机制,存储过去的观察、思考和行动,通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆,Agent 能检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面:基于证据和逻辑进行推理,这对解决问题和决策至关重要。
2025-01-08
是不是可以跟任何大模型进行对话
一般来说,可以跟很多大模型进行对话。以下是一些常见的方式: 1. 对于 Llama3 大模型: 下载大模型主要是为了与之对话,或者称为使用其进行推理。 有两种对话方式,可使用 API 或部署简单界面。面向小白,这里主要介绍部署界面的方式。 例如,在 /root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相关内容,然后启动 Webdemo 服务,按照指示映射端口,在浏览器中打开相应链接即可看到聊天界面。 2. 对于 Llama 大模型: 首先编译,为利用 Metal 的 GPU 可用特定命令编译。 去指定网址下载模型。 llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用,启动 server 后默认监听 8080 端口,打开浏览器就可以对话。 3. 对于通过 Open WebUI 使用大模型: 访问指定网址,使用邮箱注册账号。 登陆成功后,Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力(让模型根据文档内容回答问题)两种使用方式。如果要求不高,已实现通过 Web UI 与本地大模型对话的功能。 需要注意的是,不同大模型的访问速度和回答效果可能存在差异,例如 ChatGPT 访问速度快是因为其服务器配置高,回答效果好是因为训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2025-01-07
我是否可以在飞书上传我的相关文档,然后把这些文档作为知识库进行对话,若可以,如何操作
在飞书上可以上传您的相关文档并将其作为知识库进行对话。具体操作如下: 1. 您需要一个额外的软件:AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 2. 在 AnythingLLM 中,有一个 Workspace 的概念,您可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。操作步骤为: 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,AnythingLLM 提供了两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和您上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 另外,您还可以参考以下操作在飞书上创建知识库并上传文本内容: 登录 。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认(一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的)。 在单元页面,单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式(默认是文本格式),然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。上传方式如下: 本地文档: 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式: 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符:选择符合实际所需的标识符。分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则:替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址。单击下一步完成内容上传和分片。
2025-01-07
多轮对话怎么做
多轮对话的实现方式如下: 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识,保持一致,然后再开始创作,这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括: 约束的弹性,在探索阶段给 AI 一定自由空间,而 prompt 一般是强约束的,更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪,情绪化能局部提升 AI 效能。 共识,您的理解和 AI 的理解要高度一致,在高共识性的背景下,调整和控制会更有效。 3. 注意事项: 如果经历很多轮的对话,可能会导致此次对话超过模型的 token 限制,ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后,可以新建一个聊天窗口,把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT,重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中,多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验,需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题,并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成,单次交互无法达成,所以需要将测试形式进行转换,先解决“指代消解”的问题,然后再进行下一轮答复。
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
AI对于普通个体户的作用
AI 对于普通个体户具有多方面的作用,主要包括以下几点: 1. 自媒体与内容创作:个体可以成为自媒体博主,利用 AI 工具生成优质内容,提升创作效率和质量。 2. 商业应用: 应用于实体印刷,如在 T 恤、杯子等实物上进行个性化设计。 进行电商商品的设计和优化。 开展 AI 服装预售业务。 承接 AI 视频制作订单。 3. 设计与创意工作: 提升设计质量和效率。 开发 AI 绘画相关应用。 利用 AI 进行摄影创作。 承接设计接单业务。 4. 个性化服务: 定制萌娃头像。 为客户提供 AI 相关的培训服务。 此外,随着 AI 技术的不断发展和应用普及,普通个体户能够凭借 AI 工具释放更多创造力,重新定义传统职业边界,推动行业创新和社会生产力的提升。但要充分利用好 AI ,需要个体户深入了解自身需求,掌握相关技能,并结合实际场景进行创新应用。
2025-01-15
人类在使用AI工具中的核心作用
人类在使用 AI 工具中的核心作用主要体现在以下几个方面: 1. 保持创造热情:这是人与 AI 在动机上的最大差异,人类需要提供立意与想法,具备对观察的抽象化能力和对定义的具象化能力。 2. 善于叙事和引导:对 AI 给出的选择做出关键决策。 3. 深刻理解 AI 系统:包括其工作方式和边界。 4. 设定目标:让 AI 依据目标来驱动工具。 5. 整合与分析信息:行动模块接收来自感知模块的多模态数据并进行整合与分析,类似于人类大脑的处理过程。 6. 决策与转化指令:评估不同行动方案并选择最优路径,将决策转化为具体行动指令,如同人类大脑通过神经系统控制身体。 7. 利用工具:人类在面对复杂任务时使用工具来提高效率,AI 若学会使用工具也能增强能力。 8. 发挥语言生成能力:如 LLMbased Agent 利用基于 Transformer 的语言生成模型展现出出色的文本生成能力。
2025-01-09
人工智能的发展历史及各个阶段起到关键作用的重大突破
人工智能的发展历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,以下是各个阶段起到关键作用的重大突破: 1. 20 世纪 50 年代: 纽维尔和西蒙开发了名为“逻辑理论家”的程序,能够证明数学定理,此后又开发了“通用问题求解器”。意义:作为符号学派的代表,为形式化证明打开了大门。 英国数学家阿兰·图灵提出了著名的“图灵测试”。 2. 20 世纪 60 年代: 美国心理学家弗兰克·罗森布拉特提出了感知机模型,这是一种具有学习能力的神经网络。意义:开创了连接主义学派,为 DNN 学习范式开启了窗口。 3. 1971 年到 2015 年间,与电子游戏相关的人工智能研究论文数量不到 1000 篇,但从 2015 年到 2022 年的 7 年里,相关论文数量就达到 1625 篇,其中 17 篇成为《自然》和《科学》的封面文章。 4. 1997 年:“深蓝”电脑在国际象棋比赛中战胜世界冠军卡斯帕罗夫。 5. 2016 年:AlphaGo 在围棋比赛中战胜世界冠军李世石。 6. 2020 年:GPT3 发布,非常擅长用电脑写文章和做其他很多用语言的事情。 7. 2022 年:DALLE 发布,可以根据描述画出想象中的图画。 8. 2023 年:GPT4 发布。 在快速发展的过程中,众多巨人开创了具有重大意义的里程碑事件,推动了人工智能的不断进步。
2024-12-05
思维导图在英语词汇教学中有什么作用?
思维导图在英语词汇教学中的作用主要体现在以下几个方面: 1. 可视化展示:思维导图通过节点和连线的形式,将英语词汇以清晰直观的方式呈现,帮助学生更好地理解词汇之间的关系和层次结构。 2. 激发联想:有助于学生根据词汇的特点和关联进行联想,拓展词汇量,发现新的词汇组合和用法。 3. 梳理思路:能够让学生清晰地看到自己对词汇的理解和记忆过程,从而更有条理地组织和复习词汇。 4. 提高记忆效率:其可视化的特点使得词汇在大脑中的印象更加深刻,有助于提高词汇的记忆效果。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-28
工作流对于智能体有什么作用
工作流对于智能体具有以下重要作用: 1. 可视化组合功能:工作流就像可视化的拼图游戏,能将插件、大语言模型、代码块等功能组合在一起,创建出复杂且稳定的业务流程。 2. 应对复杂任务:当面对多步骤且对结果要求严格的任务时,如结果需准确无误、格式正确,工作流能发挥重要作用。 3. 构成基本单元:工作流由多个小块块(节点)组成,这些小块块包括大语言模型、自定义代码、判断逻辑等,是工作流的基本单元。 4. 明确起点和终点:工作流有开始和结束的特定小块块,开始的小块块包含输入信息,结束的小块块展示运行结果。 5. 信息传递与自定义:不同小块块工作所需的信息有引用前面小块块给出的信息和自行设定的信息两种。 在具体应用中,如在品牌卖点提炼中,工作流确定了以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,并将其他分析助手加入其中,包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等,还包括一些未在结构中体现但有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 在 Bot 智能体中,Bot 由 4 个不同的工作流组成,会根据用户的不同输入调用不同工作流完成自动化任务,如在不同的查询和发送需求场景下,分别采用相应的工具。同时,还通过变量设置、开场白设置等与工作流中的信息交互联动,提升用户交互体验。
2024-11-23
中文短篇小说创作用的最多的ai app
目前在中文短篇小说创作方面,以下是一些常见的 AI 应用: 1. Grammarly、秘塔写作猫:属于 AI 智能写作助手,运用自然语言处理技术,可辅助检查语法、拼写错误并提供改进建议,进行智能润色和内容创作辅助。 2. 小爱同学、Siri:作为 AI 语音助手定制开发产品,采用语音识别和自然语言理解技术,能控制智能家居、回答问题等进行语音交互和任务处理。 如果您想用 AI 把小说做成视频,通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等步骤。以下是一些可用的工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/
2024-11-05