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coze教程

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以下是关于 Coze 教程的相关内容:

可能是全网最好的 Coze 教程之一,能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。

阅读指南:

  • 长文预警,请视情况收藏保存。
  • 核心看点:
    • 通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent。
    • 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。
    • 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。

适合人群:

  • 任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍)。
  • 希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。

注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。

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,都可在 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,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。
  • 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(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

AI Agent 的开发流程:

  • Bot 的开发和调试页面布局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,如触发器(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)。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

可能是全网最好的Coze教程(之一),带你一次性入门Coze工作流。即使是非技术出身的爱好者,也能上手跟学,一站式学会AI Agent从设计到落地的全流程方法论。[heading1]阅读指南[content]长文预警,请视情况收藏保存核心看点:通过实际案例逐步演示,用Coze工作流构建一个能够稳定按照模板要求,生成结构化内容的AI Agent开源AI Agent的设计到落地的全过程思路10+项常用的Coze工作流的配置细节、常见问题与解决方法适合人群:任何玩过AI对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍)希望深入学习AI应用开发平台(如Coze、Dify),对AI Agent工作流配置感兴趣的爱好者注:本文不单独讲解案例所涉及Prompt的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关Prompt通用入门教程、Coze其他使用技巧等内容,以供前置or拓展学习。

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

可能是全网最好的Coze教程(之一),带你一次性入门Coze工作流。即使是非技术出身的爱好者,也能上手跟学,一站式学会AI Agent从设计到落地的全流程方法论。[heading1]阅读指南[content]长文预警,请视情况收藏保存核心看点:通过实际案例逐步演示,用Coze工作流构建一个能够稳定按照模板要求,生成结构化内容的AI Agent开源AI Agent的设计到落地的全过程思路10+项常用的Coze工作流的配置细节、常见问题与解决方法适合人群:任何玩过AI对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍)希望深入学习AI应用开发平台(如Coze、Dify),对AI Agent工作流配置感兴趣的爱好者注:本文不单独讲解案例所涉及Prompt的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关Prompt通用入门教程、Coze其他使用技巧等内容,以供前置or拓展学习。

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 + 飞书 + 飞书多维表格: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,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 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。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统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。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
COZE 是基于什么框架
Coze 基于以下框架构成: 1. 提示词:使用了结构化提示词的框架,通过提示要求大模型根据不同的行为调用不同的工作流。 2. 数据库:能够记录不同用户历史记账记录,工作流里会用到。 3. 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 。 此外,还有关于 Coze 的其他信息: 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。 具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式等特点。 目前对用户完全免费,且易于发布和分享。
2025-01-26
0基础怎么使用coze
对于 0 基础使用 Coze,您可以按照以下步骤进行: 1. 了解前端页面的相关知识,包括布局与组件。前端分为能看到的部分(如产品设计、采集用户输入和展示服务输出)和服务及对应逻辑(处理用户输入的数据并生成输出响应到前端页面)。前端组件类型有布局组件(如容器 div)、展示组件(如文本和图片)、输入组件(如文本输入、下拉选项、数字输入和文件上传)、AI 组件(如 chatbot)。 2. 掌握模板与结构,参考官方布局和排版,了解页面组件层级,页面首页通常只有一个容器,子容器受父容器属性影响。 3. 熟悉组件属性事件,点击容器右边会显示其名字及属性和事件,属性包括位置、尺寸、布局、容器样式、状态和可见性等。 4. 运用页面布局技巧,先创建固定宽高的底层容器覆盖页面,常见布局有左右和上下,左右布局可通过设置子容器为横向和固定或百分比宽度实现,上下布局可设置子容器高度,父容器内边距和间距会影响排版,溢出有可见、隐藏和滚动三种处理方式。 5. 处理换行与元素分布,当容器内图片需换行时,可设置自动换行,元素分布在父容器设置对子容器生效,可选择不同的分布方式使排版更美观。 另外,创建 Coze Bot 的步骤如下: 1. 目标是创建一个 Coze Bot,帮您查阅 Hacker News,并中文返回。 2. 打开 coze.cn/home,点击创建 Bot,信息随便输,如“尝试联网”。 3. 尝试询问:今天的 hacker news 上有什么新闻?可能会答不出。 4. 了解穿插知识,AI 如同书呆子,聪明但不出门,所以不知外面的事也不会交流。有一种叫做“插件”的东西,类似给 AI 用的手机,AI 可以拿它上网、点外卖。例如有一个插件 WebPilot,是首批 ChatGPT Plugin,首个提供“大模型上网”。 5. 引入联网插件,插件>+>选择 WebPilot,重新尝试联网,再次询问:今天的 hacker news 上有什么新闻?即可成功。
2025-01-26
coze
以下是关于 Coze 的相关信息: 重磅更新:Coze 可以接入抖音评论区,帮您自动回复用户的评论。若想快速上手,可参考视频。若不了解 Coze 是什么,可参考文章。 记账管家:COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具,允许用户在无编程知识的基础上,使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent,目前可白嫖海量大模型免费使用,有丰富的插件生态。记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的记账应用,您可以直接和 coze 说收入或支出情况,coze 会自动记账并计算账户余额,每一笔记账记录都不会丢失。 技术操作: 获取 accessToken: 在 coze 界面右侧扣子 API 授权,或打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌,设置 token 的名称和过期时间(最多 1 个月),选择权限,完成后点击“确定”按钮。 最后一定要点击按钮复制下拉,此令牌只会出现一次。 获取 botid: 通过工作空间获取,从“工作空间”打开一个 bot,点击商店按钮,查看地址栏中的数字即为 botid。 若在前端使用 bot,必须发布成为 API,点击发布,选择 API,等审核通过后按上述方法拿到 botid。 获取空间 id:进入 coze 后,左边打开工作空间,找到 url 中的 id 并复制。
2025-01-25
豆包和coze有什么区别
Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品,有以下主要异同点: 开源性: Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码以定制,由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出,目前未明确是否开源,可能更侧重商业化服务和产品。 功能和定制能力: Dify 提供直观界面,结合多种功能,支持基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 有丰富插件能力和高效搭建效率,支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持: Dify 作为开源项目有活跃社区,开发者可参与共创共建。 Coze 可能更多依赖官方更新和支持,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 豆包和 Coze 的区别在于: 豆包主要是大模型交互,功能相对默认。 Coze 不用魔法,上手简单,更新快,插件多。在模型选择方面,GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好,适合处理精确输入输出任务;豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面有优势,能识别用户意图并选择合适工具或服务。将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。
2025-01-25
coze插件工具使用
使用 Coze IDE 创建插件的操作步骤如下: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入插件页面,或者在某一 Bot 的编排页面,找到插件区域并单击“+”图标。 4. 单击“创建插件”。 5. 在新建插件对话框,根据以下信息完成配置并单击“确认”: 插件图标:(可选)单击默认图标后,您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称:自定义插件名称,用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称,便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述:插件的描述信息,一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式:选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时:选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页,单击“在 IDE 中创建工具”。 7. 在弹出的创建工具对话框,设置工具名称和介绍,以明确工具的用途,并单击“确定”。工具名称和介绍越清晰,大语言模型就越能理解并使用它。创建后,您将跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 8. (可选)在 IDE 左上角工具列表区域,单击“+”图标,向插件添加更多工具。您还可以通过单击列表内某一工具的设置图标,来编辑、删除或重置代码。 9. (可选)在 IDE 左下角依赖包区域,管理依赖包,所有工具共用该依赖列表。 以下是一个网页搜索工具的元数据配置说明: |配置项|描述| ||| |名称|工具名称。建议输入清晰易理解的名称,便于后续大语言模型搜索与使用工具。| |描述|工具的描述信息,一般用于记录当前工具的用途。| |启用|是否启用当前工具。使用说明:<br>如果工具未开发测试完成,建议先禁用该工具,只启用并发布已通过测试的工具。<br>如果需要下线某一工具,可将该工具设置为禁用,并再次发布插件。<br>如果插件中只有一个工具,则不支持禁用该工具。如需下线该工具,您可以选择直接删除该插件,或者创建另一个工具并完成开发测试后,再禁用该工具,最后发布插件。| |输入参数|当前工具对应接口的输入参数信息。准确、清晰易理解的参数名称、描述等信息,可以让大语言模型更准确的使用工具。| |输出参数|当前工具对应接口的输出参数信息。准确、清晰易理解的参数名称、描述等信息,可以让大语言模型更准确的使用工具。| 在页面右侧单击测试代码图标并输入所需的参数,然后单击“Run”测试工具。如果您在元数据设置了输入参数,可单击自动生成图标,由 IDE 生成模拟数据,您只需要调整参数值即可进行测试。您可以在控制台区域查看运行日志、在输出区域查看运行结果,单击更新输出参数,IDE 会自动把输出结果中的参数,更新到元数据的输出参数中。 Coze 提供了丰富的插件,涵盖了从搜索引擎、文本分析以及图像识别等各种领域。这些插件的能力如果我们个人接入都是要收费的,但是在 Coze 平台则是免费使用的,例如: Coze 国内版本:https://www.coze.cn/store/plugin 必应搜索 LinkReader:读取文档 知乎热榜 而且国内版本还提供了很多便民的服务,例如: 新闻资讯 头条新闻:持续更新,了解最新的头条新闻和新闻文章。 天气预报 墨迹天气:提供省、市、区县的未来 40 天的天气情况,包括温度、湿度、日夜风向等。 出行必备 飞常准:通过 VariFlight 覆盖的全球商业客运航班,您的终端用户可以轻松获得他们的航班状态、办理登机手续柜台、预计出发时间、登机口、登机状态、行李转盘等信息,并能在整个航程中随时掌握。 猫途鹰:查询实时酒店搜索,航班价格,餐厅,吸引人的旅游地点等信息以创建一个旅行网站。 生活便利 快递查询助手、国内快递查询:查询快递单号,快递公司,快递进度等信息。 食物大师:Food Master 提供食物搜索功能。 懂车帝:如果你想要查询汽车信息,包括二手车、新车、某些车型的信息时可以使用此插件进行查询。 幸福里:提供二手房、新房、租房信息的插件,想要查询某个城市、区域、户型的房产信息时,可以使用此插件。 猎聘:帮助用户根据工作经验、教育经历、地理位置、薪水、职位名称、工作性质等条件搜索猎聘上提供的招聘信息。
2025-01-23
零基础,如何系统性的学习和运用AI,请提供一个系统性的教程学习
对于零基础学习和运用 AI,以下是一个系统性的教程: 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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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,建议您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、深入学习 Python 编程(如果希望继续精进) 至少熟悉以下内容: 1. Python 基础 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程(OOP) 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。
2025-01-29
cursor教程
以下是关于 Cursor 教程的相关内容: 1. 中文教程网站: 网站:,提供中文教程,帮助用户更好地掌握 AI 代码编辑器 Cursor 的使用方法,适合想深入了解和学习 Cursor 的用户。 2. 配置教程: 从穷👻套餐 2.0 开始,对 Cursor 的配置主要集中在接入更多模型,如 Qwen2.5Coder、Llama3.3、deepseek v3、gemini2.0flash 等,大部分是为了省 API 费用,但未完全挖掘出 Cursor 的潜力。接入再多的模型也无法完全填平 Cursor 免费版和 Cursor Pro 的差距,如 Agent、Yolo、Composer、Tab 代码补全等功能被限制。此次收集到 3 个插件,2 大 API 和 N 个新的提示语用法,给 Cursor 装配上 Tab 代码补全、AI Agent、全系大模型接入、开发进度管理、状态回滚等功能。 3. 0 编程基础入门极简使用指南: 下载 Cursor:https://www.cursor.com/ 注册账号,可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱,直接接受二维码登录。 安装中文包插件。 在设置中 Rule for AI 配置,按 ctrl/cmd+i 输入需求,如“帮我做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩”,并清晰表达需求,包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等规则。
2025-01-29
liblib教程
以下是关于 liblib 的教程: 线稿提取教程: 1. 出两张彩色的稍连贯的图片。 2. 提取第一张的线稿图: 用 liblib 提取,进入 https://www.liblib.art/ 。 点击【在线生图】。 滑到下面找出【ControlNet】并点击右侧。 点击上传图片。 勾选【启用】、【允许预览】、【Lineart】,预处理器选择【写实线稿提取】,并点击【运行&预览】。 把右侧的黑白图拉到左侧栏,预处理器改为【invert(白底黑线反色)】,并点击【运行&预览】,线稿提取大功告成!右键图片另存即可。 文生图简明操作流程: 1. 定主题:确定要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设成 2。 6. Prompt 提示词:用英文写需求,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 7. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词、短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间。 10. 尺寸:根据喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。 此外,还有 Liblibai 简易上手教程,包含概念与功能说明、简明操作流程、prompt 简易技巧三部分。可通过进入免费在线生图。若有不明白之处,可在评论区交流或添加微信:designurlife1st 沟通。
2025-01-28
从零到一的 LLM 学习教程
以下是从零到一学习 LLM 的教程: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础: 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程:吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: 了解 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 进行大规模文本语料预处理。 运用 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源:HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源:ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态: 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外,为您推荐以下 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合的学习资源: 1. 面向开发者的 LLM 入门课程: 地址: 简介:一个中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,主要包括:吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版,吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版,吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南: 地址: 简介:该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain🦜️🔗中文网,跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发: 地址: 简介:Langchain 的中文文档,由是两个在 LLM 创业者维护,希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. LLMs 九层妖塔: 地址: 简介:ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 关于 LLM 的预测原理: LLM 接触了包括教科书、文章、网站等在内的庞大数据集。在训练阶段,它们学会了理解语言的上下文和流动性,掌握了包括语法、风格,甚至是文本的语调等方面。当您用一个句子或问题来指导 LLM 时,它便利用自己所学的知识,预测接下来最可能的一个或几个词。这不仅是基于它在训练期间观察到的模式和规则的推测。 在提示工程方面,鉴于 LLM 的概率本质,提示工程师面临的挑战是如何引导 LLM 向着高度可预测和准确的结果方向发展。在相关课程中,您将学习许多技巧,这些技巧将帮助您掌握高度可预测的 LLM 输出结果的艺术和科学。但在深入学习之前,可以先从一些简单的练习开始,激活思维。
2025-01-28
ai音乐的教程
以下是为您提供的 AI 音乐相关的教程资源: 1. Suno 教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KA1GwEi8yifRmMkOM9icr8EjnAd 2. Udio 教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DSktw8uBniPOdtkt3eeccmdcnct?from=from_copylink 3. 音乐资讯:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UD4uw9qmYiKW9kkxNeXcUDCbnog 4. 创作案例:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AahewcMOBiIQ9vks1XzcVaNange 5. 风格流派:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NSKGwclQNig6INkGWkKcsLQNnRb 此外,7 月 20 日的 AI 音乐共学中,嘉宾 igoo2u 分享了以下内容: 1. 00:06 开始,AI 音乐制作分享,包括曲风分类、制作逻辑与软件使用,并通过实际案例详细讲解。 2. 31:58 开始,FL studio 软件介绍及基础操作演示,该软件可对 AI 生成的曲子进行二次优化,擅长电子乐,介绍了软件主要界面和基础操作。 3. 52:33 开始,FL Studio 基础教程,包括大小调及和弦构架讲解,介绍了在 SUB 层的 base 中编写曲子的方法和操作技巧,以及基础阅历。 4. 01:18:10 开始,AI 做歌的优势、弊端及二次编辑方法。
2025-01-27
AI写公众号的教程
以下是利用 AI 写公众号的教程: AI 生产文章的过程相对简单,关键在于提供清晰且具有指导性的提示词(prompt)。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求,生成符合预期的内容。若已有基本提示词,AI 可生成基础文章;若想提升质量,可提供更详细、具创意的提示词,以便 AI 更好捕捉文章的语气、风格和重点。 例如,给 AI 这样的提示词:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词不仅提供明确指导,还设定文章基本结构和内容要求,AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需要微调,以符合预期和公众号风格。 以上就是为您精心准备的实用指南,介绍了如何利用 AI 高效创作公众号文章。从确定主题到文章发布,整个过程大约不到半小时。大家不要局限于提供的几个 AI 工具,可自行探索好用的 AI 工具。 最后,希望这些分享能为您带来启发和帮助。还可以关注我的公众号,了解更多科技实讯,也欢迎加入相关微信吹水群交流。
2025-01-26