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coze平台的bot是否能接入飞书的文档做为知识库使用

Answer

Coze 平台的 bot 能接入飞书的文档作为知识库使用。具体情况如下:

  • 创建知识库时可使用手动清洗数据,也可参考自动清洗数据的相关课程。手动清洗数据能提高数据准确性。
    • 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以###分割,可选择飞书文档、自定义等进行操作,还能编辑修改和删除,添加 Bot 后可在调试区测试效果。
    • 本地文档:注意拆分内容以提高训练数据准确度,比如对于画小二课程,要按章节进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。
    • 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。
  • Coze 的知识库功能支持上传和存储外部知识内容,包括从本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据,并提供多样化的检索能力,能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识不足的情况,提升回复准确性。
  • 当 Coze 接入飞书后,能将 AI 技术集成到个人的生产力体系中,用户可将自己的知识数据上传构建个人知识库,开发 bot 并部署到个人订阅号上与粉丝互动。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【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

本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据:[【智能体】用Coze在微信里搭建一个机器人,还能挖掘销售线索](https://a1i1hjmvcf0.feishu.cn/docx/JSdDd8ybLo7OHqxmePwcHlbLn3b?from=from_copylink),自动清洗数据会出现目前数据不准的情况,本节视频就尝试使用手动清洗数据,提高数据的准确性。[heading3]3.1在线知识库[content]点击创建知识库,创建一个画小二课程的FAQ知识库知识库的飞书在线文档,其中每个问题和答案以###分割,暂时不要问为什么。选择飞书文档选择自定义的自定义输入###然后他就将飞书的文档内容以###区分开来,这里可以点击编辑修改和删除。点击添加Bot添加好可以在调试区测试效果[heading3]3.2本地文档[content]本地word文件,这里要注意了~~~如何拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练的知识库里面画小二这个课程80节课程,分为了11个章节,那训练数据能不能一股脑全部放进去训练呢。答案是~~不能滴~~~正确的方法,首先将11章的大的章节名称内容放进来,如下图所示。章节内详细内容格式如下如所示,如果你再分节的内容,依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理然后选择创建知识库自定义清洗数据,这里不再赘述。[heading3]3.3发布应用[content]点击发布确保在Bot商店中能够搜到,如图所示可以搜索到画小二智能小助手,这个很重要,没有通过发布的获取不到API的。

蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子

详细内容可至Coze官方手册了解:https://www.Coze.cn/docs/guides/knowledge[heading3]3.1知识库[content]Coze的知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容,还提供了多样化的检索能力。这一功能特别设计来解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识的不足,显著提升了大模型回复的准确性。Coze的知识库主要包括两大核心能力:一是能够存储和管理外部数据;二是增强检索能力。数据管理与存储Coze支持从多种数据源,如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。上传后,系统会自动将知识内容切分成多个片段进行存储,并允许用户自定义内容分片规则,比如通过分段标识符或字符长度等方式进行内容分割。增强检索此外,Coze还提供了多种检索方式来对存储的内容片段进行高效检索,例如全文检索可以通过关键词快速找到相关的内容片段并召回。基于这些召回的内容片段,大模型将生成最终的回复内容。应用场景Coze支持上传文本内容及结构化表格数据,以适应各种使用场景。例如,在创建虚拟形象与用户交流时,你可以将相关语料保存在知识库中。后续Bot将通过向量匹配召回最相关语料,并模仿该虚拟形象的语言风格进行回答。在客服场景中,将用户常见问题和产品使用手册等信息上传至Coze知识库中,Bot可以利用这些信息精准地解答用户疑问。对于特定行业应用,如汽车领域,你可以创建包含各种车型详终参数的数据库,在用户查询特定车型信息时,Bot可通过召回相关记录进一步提供精确信息,如百公里油耗等详情。

蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子

鉴于这篇文章面向的是广大读者群体,我们作为个人,更应聚焦于个人能力的提升,这包括提高办公效率、学习效率、打造个性化的数字身份等等。因此,在审视图中的红色标记部分时,我们会发现许多内容都集中在个人应用端,而不是企业端。例如,当Coze接入飞书后,它所做的不仅是将AI技术集成到个人的生产力体系中,用AI赋能个人的生产力,一站式地帮助用户完成大量工作。这种集成在一个平台内的优势是巨大的,因为它提供了便捷和效率。进一步地,当我们将自己的知识数据上传到Coze,我们便能够构建起一个个人知识库。基于这个知识库,我们可以开发一个bot,并将其部署到个人订阅号上。这个bot将作为我们的数字分身,与订阅号上的粉丝进行互动。虽然这个数字分身可能没有传统前端界面那样直观的形象化展示,但它的行动和回应都是基于你丰富的个人知识。因此,这个数字分身能够在一定程度上实现与粉丝的自然交流,即便它的存在更多是通过文字和信息的交换来体现。如何创建数字分身我们将在下一篇讲述,大家先有个前期了解。

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飞书ai助手创建会议纪要
以下是关于飞书创建会议纪要的相关信息: 可以利用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人,智能伙伴创建平台(Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能提供简单、安全且高效的环境,帮助企业构建和发布 AI 应用。 对于普通人秒变效率王的案例,5 小时的会议可通过以下流程不到 10 分钟搞定纪要:使用飞书妙记将会议对话导出为 txt 文件;启动 Kimichat 输入会议纪要 prompt 提示词并上传 txt 文件;与 Kimichat 对话并补充会议中未记录或需强调的信息;审阅 Kimichat 生成的会议纪要草稿进行必要微调;确认会议纪要内容无误后,输出最终版文档。 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记都可以录音转文字,以钉钉闪记为例,第一步打开钉钉闪记,结束录音后点击“智能识别”,点击智能摘要,就可以获得本次会议的纪要。如果需要更多内容,复制所有文案或下载文本文件到 GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中,再将会议内容发送。 此外,该场景对应的关键词库有 12 个,包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。提问模板有 3 个: 第一步:用飞书会议等软件整理好会议记录,并分段式发给 ChatGPT 生成总结:请根据以下会议资料,整理会议的关键信息,包括:会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。会议资料:1、时间:XXX 年 XXX 月 XXX 日 2、地点:XXXX 3、参与人员:XXX、XXX 4、会议主题:XXXX 5、讨论内容:Speaker1:XXX Speaker2:XXX Speaker3:XXX 第二步:检查生成的总结:请根据我提供的会议补充信息和修改要求,对 XXX 部分进行修改:1、会议补充信息:XXXX 2、修改要求:XXXX 第三步:优化文本格式和风格:1、请将生成的总结,以 XXX 形式呈现(例如:以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格) 2、请给上述会议总结,提供修改意见,并根据这个修改意见做最后的调整
2025-03-09
飞书多维表格中使用deepseek有100万tokens总量的限制?
飞书多维表格中使用 DeepSeek 有一定的 token 总量限制。DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动(算下来 5 元有 100 万)。即日起至北京时间 20250218 23:59:59,所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 不同模型的 token 限制有所不同,例如 Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 token;ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 token;ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 token。 Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,不是达到上限就停止对话,而是会遗忘最前面的对话。 如果想直观查看 GPT 如何切分 token,可以打开,在其中可以看到实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。需要注意的是,英文的 Token 占用相对于中文较少,这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。
2025-03-07
在飞书的多维表格字段类型选择”ai音频摘要&文案提取“时,要求关联账号,提示需要通过API KEY关联,如何获取api key?
获取 API key 的方法如下: 火山引擎 API 申请:在火山引擎申请 API,注册链接有送代金券,可用于 token 消耗。 通义千问大模型:先去,点击创建 API key,复制保存即可。 腾讯云(新用户): 1. 点击去注册腾讯云:。 2. 进入腾讯云,微信扫码注册。 3. 首次注册选择推荐页面的第一个或第二个。 4. 点击立即试用,选择地域和镜像(下拉框最上边的宝塔 8.1.0),然后点击“立即试用”。 5. 进入腾讯云服务台,点击“登录”。 6. 登录后,在当前页面复制 sudo /etc/init.d/bt default,粘贴进入图示位置,然后点击回车,保存此处输出的内容。 7. 返回服务器控制台,点击空白区域,选择“防火墙”菜单栏,点击【添加规则】按钮,新增规则,手动输入相关内容,除图中的内容外,需要再添加一个 3000 备注 FastGPT。
2025-03-07
飞书多维表格生图
飞书多维表格的相关生图功能如下: 生图入口 1:网页顶部的右方有生图按钮,点击进入生图界面。 生图入口 2:点进首页任意一个模型(checkpoint 或 lora),有运行按钮。 生图入口 3:点进任意一个模型下面的返图区(相关帖子),点开一张您喜欢的图片,右侧有做同款的按钮。点开之后可以选择自动复制他所有的设置,尝试复现他的图,体验他的设置效果。但需注意,这个生图是直接复现大佬操作,不一定能复现大佬的图,不过大概率能出与大佬同水平同要素的图。 此外,基于飞书多维表格还有以下相关内容: 输入观点一键生成文案短视频:基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化,实现视频全自动创建。通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,创建完成后推送视频链接到飞书消息。涉及工具包括 Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。大体路径为通过 coze 创建智能体及工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案再创建视频,发布 coze 智能体到飞书多维表格,在多维表格中使用字段捷径引用该智能体,在多维表格中创建自动化流程推送消息给指定飞书用户。 AI 编程与炼金术:Build on Trae 中,核心逻辑是用 Trae 开发一个浏览器插件,通过上一节里已经创建的飞书应用,把网页链接直接插入到多维表格内。
2025-03-05
怎么用飞书搭建一个人工智能知识库
以下是使用飞书搭建人工智能知识库的相关内容: 1. 参考文章: 《这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了》:介绍了一系列关于 AI 知识库的知识,包括“通往 AGI 之路”这个使用飞书软件搭建的 AI 知识库,以及相关文章对 AI 时代知识库的讲解,读完可收获 AI 时代知识库的概念、实现原理、能力边界等内容。 《【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》:其中提到创建知识库时可使用手动清洗数据,包括在线知识库和本地文档的处理方式,如在线知识库需创建飞书在线文档,每个问题和答案以“”分割等;还介绍了发布应用时要确保在 Bot 商店中能搜到。 《「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人》:提到创建知识库的路径为个人空间知识库创建知识库,文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用本地文档,可按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理,同时提到知识库内容切分粒度的小技巧,如使用特殊分割符“”。 2. 总体步骤: 确定所需的数据清洗方式,如手动或自动清洗。 对于在线知识库,创建飞书在线文档,每个问题和答案以特定方式分割,选择飞书文档、自定义等选项,并可编辑修改和删除。 对于本地文档,注意拆分内容以提高训练数据准确度,按照固定方式进行人工标注和处理。 完成创建后可发布应用,确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-03-04
我要跟AI工作流有关的文章链接,只要飞书里边的,多给一点
以下是为您提供的与 AI 工作流相关的飞书文章链接: 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4.
2025-03-04
Coze 智能体 教程 初学者 3个月内的内容
以下是为初学者提供的 Coze 智能体相关教程,预计在 3 个月内可以完成学习: 1. 页面布局: 常见的左右、上下布局及嵌套方法,包括如何设置容器实现左右布局、调整大小分割等,强调外层高度设置的重要性。 溢出处理方式及内边距影响,建议初学者用固定宽高布局。 换行布局及元素分布设置,用于图片排版。 证件照应用搭建过程及布局设置,如创建应用、清理页面,设置第一个 div 容器,证件照基础界面为上下布局,分标题、示例、操作展示三块,需拖三个容器,顶部高度大概 100。 2. 证件照应用的用户界面搭建与业务逻辑构建: 用户界面搭建,包括各部分尺寸、布局、组件设置,如文本、图片、表单等。 业务逻辑搭建,创建工作流,添加图片理解、图像生成、智能换脸等插件,设置参数、提示词,并告知文档地址在社区智能体 1.3 共学里。 3. 工作流与代码(重度用户): 对于轻度用户,不需要工作流;对于重度用户,可参考官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 。 工作流的优势,如解决速度慢和可能出错的问题。 介绍主工作流和 AI Project 工作流,以及中间用到的 python 代码和结合工作流修改的「人设与回复逻辑」。 4. 基础通识课: 在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。 工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。 能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。 Nimbus 介绍智能交互相关内容,包括有趣的智能体、插件商城、扣子案例、模型社区并答疑。 AI 编程课前准备及相关工具、账号注册说明,如注册阿里云账号、安装无影、注册 GitHub 账号等。
2025-03-12
COW微信机器人、FastGpt微信机器人、COZE微信机器人的区别?
以下是 COW 微信机器人、FastGpt 微信机器人、COZE 微信机器人的区别: COW 微信机器人: 基于 Hook 机制,具有相对更高的稳定性和安全性,更简单易上手。 目前插件相对较少,仅支持 Windows 系统。 可以不用服务器,对小白更加友好。 能够结合 FastGPT 进行使用。 具备基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发等功能,还有安全新闻定时推送、Kfc 文案、星座查询、天气查询等有趣的小功能。 FastGpt 微信机器人:可以与 COW 微信机器人结合使用。 COZE 微信机器人:在 6 月底的微信机器人共建中有所提及,有多种玩法,如对接 llm key 的玩法等。在百炼平台里的“应用”概念类似于 COZE 中的“bot”。
2025-03-11
学习coze 怎么入门
学习 Coze 入门可以参考以下方法: 1. 首先,可以通过体验共学快闪活动中参赛的作品来初步了解 Coze 的功能和应用。 2. 观看相关的分享回放,例如: 5 月 7 号,大聪明分享“Agent 的前世今生”,了解每个分享人最初接触 Coze 的情况以及现在的使用情况。 5 月 8 号,大圣分享“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“Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以‘Dr.Know’和‘卧底’为例)”并参加线上答疑。 5 月 10 号,罗文分享“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“和 AI 成为搭子”并参加线上答疑。 3. 了解 Coze 是字节跳动做的 AI agent 产品,中文名为扣子,它是一套工作流,能让 AI 做您想让它做的事情,并且运行更稳定。 4. 体验一些不错的扣子应用,如爸妈防骗助手、热点文章生成器等,以加深对 Coze 的理解和应用能力。
2025-03-11
coze 最新最全教程
以下是一些最新最全的 Coze 教程资源: 此外,还有一泽 Eze 的教程:
2025-03-10
多维表格+coze
以下是关于多维表格与 Coze 相关的内容: 复制多维表格模版并设置: 复制多维表格模版,如。 将对应的多维表格地址、表明、Cookie 设置进去。若改了表名或需要同步数据的列明,需在代码中修改列名称,并更新配置对应的表明。 注意访问多维表格的授权问题,参考。一切就绪后,即可同步数据。 优化内容: 优化原因:原文章主要讲企业落地技术栈的组合方式,很多同学更关心数据问题。 2025.03.05 优化功能与内容调整: 优化字段捷径审核带来的影响,调整实现路径。 优化多维表格数据分析能力与最终数据效果,避免不会使用的问题。 优化 Coze 应用端功能,提升用户体验。 针对小红书部分的数据分析进行升级,做到切实可用。 效果演示与能解决的问题: 效果演示包括账号分析、赛道分析、多维表格中的数据大屏、账号分析结果、笔记分析结果等。 能帮助解决的问题:快速分析账号质量、快速定位爆款笔记、快速找到热门标签、优化笔记发布策略、赛道关键词挖掘、赛道对标账号挖掘。 飞书多维表格基础与联动: 主要构成包括输入(数据类型)、数据处理(与 Coze 联动,可在 Coze 上找插件、工作流、模板用于多维表格)、视图(透视)、看板(可视化)、工作流(自动化)、和飞书联动。 基于问卷的二次处理,使用多个工具,如 AI 自动回答、计数统计和参与时间。若想联系作者,可参考
2025-03-10
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,帮用户自动回复评论。若想快速上手,可参考视频。若不了解 Coze 是什么,可参考文章。 安装 Coze Scraper: 通过应用商店安装: 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面,单击添加扩展程序。 本地安装: 1. 单击下载安装包,然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面,确认开发者模式处于打开状态。 4. 点击加载已解压的扩展程序,选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家: 什么是 COZE: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,可白嫖海量大模型免费使用,有丰富的插件生态。 什么是记账管家:基于 COZE 平台能力搭建的记账应用,用户可直接和 coze 说收入或支出情况,coze 会自动记账并计算账户余额,每一笔记账记录不会丢失。点击以下卡片可体验记账管家。
2025-03-09
chatbot对话和AI搜索区别
Chatbot 对话和 AI 搜索存在以下区别: 1. 产品形态: Chatbot 主要交互是一个对话框+RAG 联网检索,如 ChatGPT、Kimi Chat 等。这类产品依赖大模型的理解能力提供问答服务,RAG 检索作为补充手段,弥补大模型在实时信息获取方面的不足。 AI 搜索产品主要交互是一个搜索框+搜索详情页,如 Perplexity、秘塔等。这类产品主要侧重点在检索,优先保证检索召回的信息质量,在首次回答的准确度方面有所要求,而对话(Chat)则作为补充步骤,方便用户对检索结果进行追问或二次检索。 2. 市场定位: 大部分产品聚焦在国内,如大模型厂商推出的 ChatBot 产品(智谱清言、Kimi Chat、百小应、海螺 AI 等),搜索厂商或创业团队推出的 AI 搜索产品(360 AI 搜索、秘塔、博查 AI、Miku 等)。 海外也有很多成熟的和新出的泛 AI 搜索产品(Perplexity、You、Phind 等),中国公司和团队也有面向全球市场的出海产品(ThinkAny、GenSpark、Devv 等)。市场定位的选择跟创始团队的背景或认知有关。 3. 搜索类型: 通用搜索:没有明显的受众倾向,任何人可以搜任何问题,都能得到一个相对还不错的搜索结果,如 Perplexity、ThinkAny。 垂直搜索:面向特定的人群或特定的领域,对特定的信息源做索引和优化,在某类问题的搜索上会有更好的结果,如 Devv 主要面向开发者人群,问编程相关的问题,搜索结果和回复准确度都比较高,问旅游或其他类型的问题,回答质量则不如通用搜索。 目前存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,Bing Copilot 旨在简化在线查询和浏览活动,还有 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。这些 AI 搜索工具的出现标志着在信息检索领域的一个重要发展,大幅提升了数据集命中预期,并为实际应用带来了更多可能性。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-07
微信bot
以下是关于将 Bot 发布到微信不同渠道的相关信息: 发布到微信服务号 使用限制: 一个 Bot 只能发布到一个企业服务号。 确保微信服务号已经完成了认证。未认证和认证中的服务号无法接收消息。 支持在回复服务号时上传图片,但图片大小不能超过 10MB。 前提条件: 已经创建了微信服务号。 已经配置了 Bot。 步骤: 获取微信服务号的开发者 ID: 1. 访问并登录服务号。 2. 在设置与开发>基本配置页面,获取开发者 ID。 在扣子中配置并发布 Bot: 1. 在 Bots 页面,选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面,单击发布。 3. 在发布页面,找到微信公众号(服务号)发布渠道,单击配置。 4. 在 AppID 输入框内,填写微信服务号的开发者 ID,并单击保存。 5. 跳转到公众平台账号授权页面,使用公众平台绑定的管理员个人微信号扫描二维码。 6. 在微信移动端,根据页面提示选择服务号并确认授权。 7. 返回 Bot 发布页面,选中微信公众号(服务号)发布平台,并设置发布记录后,单击页面右上角的发布。 发布到微信订阅号 使用限制: 一个 Bot 只能发布到一个微信订阅号。 支持在回复订阅号时上传图片,但图片大小不能超过 10MB。 每次回复消息时,只能回复一张图片。 如果模型返回的是图文混排的内容,则直接返回完整的 Markdown 内容。 如果模型生成了多张 Markdown 语法的图片内容,最终会解析返回第一张图片,多余图片会被丢弃。 前提条件: 已经创建了微信订阅号。 已经配置了 Bot。 步骤: 获取微信订阅号的开发者 ID: 1. 访问并登录订阅号。 2. 在设置与开发>基本配置页面,获取开发者 ID。 在扣子中配置并发布 Bot: 1. 在 Bots 页面,选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面,单击发布。 3. 在发布页面,找到微信公众号(订阅号)发布渠道,单击配置。 4. 在 AppID 输入框内,填写微信订阅号的开发者 ID,并单击保存。 5. 跳转到公众平台账号授权页面,使用公众平台绑定的管理员个人微信号扫描二维码。 6. 在微信移动端,根据页面提示选择订阅号并确认授权。 7. 返回 Bot 发布页面,选中微信公众号(订阅号)发布平台,并设置发布记录后,单击页面右上角的发布。 发布到微信客服 步骤: 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面,输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息,然后勾选微信客服渠道,再单击发布。 4. 发布完成后,单击立即对话登录微信客服,体验 Bot 效果。 常见问题: 收不到机器人回复消息怎么办? 1. 查看微信客服的启用状态:登录,在应用管理页面,点击微信客服。确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能,需要关闭。关闭后,该应用在工作台入口将被隐藏,员工不可使用。请谨慎评估。 2. 检查近期是否有登录企业微信应用。确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。如果还是有问题,可以发送邮件至 feedback@coze.cn 反馈。
2025-03-03
chatbot system prompt
以下是关于聊天机器人的相关内容: 1. 在打造聊天机器人的视频中,会使用不同的辅助函数,传入消息列表,包括系统消息、用户消息和助手消息。系统消息用于提供整体指示和设置助手行为角色,可在用户无察觉情况下引导助手回复,使对话自然流畅且避免插入明显提示信息。例如,系统消息可设定助手像莎士比亚一样说话。 2. 头脑风暴常用的 20 个 prompt 包括:Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等。 3. 打造聊天机器人中的 OrderBot 需等待收集整个订单并总结,确认客户是否添加其他内容,询问送货地址和收取支付款项,以简短、口语化和友好方式回应,澄清所有选项、附加项和规格。还可要求模型创建基于对话的 JSON 摘要,用于提交订单系统,可对聊天机器人进行定制和通过系统消息改变其行为及表现。
2025-01-30
怎么做chatbot特定角色的专业知识rag优化?
以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法: 1. 复制预置的 Bot: 访问,单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角,单击创建副本。 在弹出的对话框中,设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队,然后单击确定。 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域,调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词,以便大模型更好的理解。 在技能区域,为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域,给 Bot 发送消息,测试 Bot 效果。 当完成调试后,可单击发布将 Bot 发布到社交应用中,在应用中使用 Bot。 2. 集成 Workflow 到 Bot 里: 选择 GPT4作为聊天模型。 添加实用的插件,丰富 Bot 的能力。 设计人设和提示词,例如: Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't. Your Capabilities search_and_answer Your most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks\"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?\",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes. How to Interact with the User
2025-01-26
coze中的工作流该如何使用到bot中
以下是关于如何将 Coze 中的工作流使用到 Bot 中的相关内容: 首先,将工作流看作一个函数,其输入参数通常只有用户的提问(query),这是一个字符串。 在工作流中,会按以下步骤进行操作: 1. 设置输入参数。 2. 调用 Google 搜索插件搜索互联网上的信息,可通过设置 `num` 参数控制返回搜索结果的数量,一般设置为 7 以平衡响应速度和信息量。 3. 格式化搜索结果,利用“Code”组块插入 Python 代码,将 Google 搜索返回结果格式化成两个字符串,一个是相关信息拼接而成的字符串(retrieved_contexts),另一个是网页链接拼接而成的字符串。前者用于插入 LLM 的提示词,后者用于 Workflow 的最终输出结果。 4. 获取用户的语言偏好,使用“Variable”组块获取 Bot 内设置的变量值(如 user_language)。 对于创建 Bot 并封装工作流,步骤如下: 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”,若只需每次输入英文文章时返回精读结果,可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白引导用户使用。 6. 关闭开场白预置问题。 完成封装后,可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。但需注意,外层 bot 可能存在一定未知 bug,同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常,但在外层 bot 运行时可能报错,原因可能是外层 bot 的并发不够稳定。
2025-01-20
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
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 GPT48K、GPT4128K 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。
2025-01-18
知识库接入deepseek教程
以下是关于知识库接入 DeepSeek 的相关教程链接: 此外,还有以下相关内容可能对您有帮助: 中包含大模型及知识库使用讲解与问题解答。 中有工作流创建、模型能力及相关问题探讨。 涉及通义千问相关应用及明天课程安排交流。
2025-03-12
如何构建一个优秀的ai的知识库
构建一个优秀的 AI 知识库可以参考以下步骤和要点: 1. 明确概念和原理:了解 AI 时代知识库的概念、实现原理以及能力边界。 2. 掌握获取资料的原理:比如在通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理。 3. 利用相关平台组件:更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件,打造更强大的智能体。 4. 规划内容: 数据库:让 Coze 拥有记忆的组件 1。 知识库:让 Coze 拥有记忆的组件 2。 变量:让 Coze 拥有记忆的组件 3。 JSON:让您更好地使用 Coze 插件。 API:外部应用程序接入 Coze 的方式。 操作系统与服务器:那些接入了 Coze 的微机器人的运行位置。 Docker:以最简单的方式部署微信机器人。 5. 确定功能范围:编写 prompt 提示词,设定 Bot 的身份和目标。 6. 整理对应关系:创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。 支持的文档类型:本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,可使用本地文档。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧:知识库的好用程度与内容切分粒度有关,可以在内容中加上特殊分割符,如“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行操作。 同时,“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库,在这里,您既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2025-03-12
如何构建一个ai的知识库
构建一个 AI 知识库可以参考以下步骤: 1. 了解基础知识:一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成知识库。例如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书软件搭建的 AI 知识库。 2. 参考相关文章:如“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”,读完可收获 AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界,了解通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理,以及更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件,打造更强大的智能体。 3. 搭建步骤: 确定功能范围,编写 prompt 提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,可使用本地文档,并按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。注意知识库好不好用,跟内容切分粒度有很大关系,可以在内容中加上一些特殊分割符,比如“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 4. 在网站上增加 AI 助手的私有知识: 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传相关文档。 建立索引:进入,根据引导创建一个新的知识库,并选择刚才上传的文件,其他参数保持默认即可。选择向量存储类型时,如果希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADBPG。 引用知识:完成知识库的创建后,返回进入到刚才创建的应用设置界面,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。 希望以上内容对您构建 AI 知识库有所帮助。
2025-03-12
请帮我推荐优化大模型+知识库的提示词技巧,重点是解决将知识库配置给大模型做RAG后,召回率不高或者不遵循指令。
以下是关于优化大模型+知识库的提示词技巧,以解决将知识库配置给大模型做 RAG 后召回率不高或者不遵循指令的问题: 首先,了解 LLM 应用性能优化的推荐路径: 1. 从 prompt 工程开始把 LLM 应用快速跑起来。 2. 若遇到表现性能不足等问题,如结构化提示词占用上下文过长,可尝试精简提示词长度;若指令遵循度不足,则加强指令约束。 3. 若提示工程无法满足要求,分析问题,若缺失知识,先简单做知识库 RAG。 4. RAG 之后若想让模型表现更收敛更稳定,尝试微调模型。 5. 微调模型后,若模型表现变好,使用更多高级 RAG 技术,构造输入输出样本,进一步用于微调模型,构建正向迭代循环。 需要注意的是,该路径有个隐藏前提:该 LLM 应用依赖外部知识,需要 RAG。若不需要外部知识,则不需要使用 RAG,可以直接进入 prompt 工程与微调的正向迭代循环。 对于 RAG 流程中的检索有用信息部分,有以下改进策略: 1. 优化索引: 按照子部分索引:将文本块再拆分为较小的文本(例如单句),然后对这些小块进行多次索引。适用于有多个主题、有冲突信息的复杂长文本信息,确保与查询相关的上下文。 按照文本框可以回答的问题索引:让 LLM 生成与拆分的文本块相关的假设性问题,并将这些问题用于索引,适用于用户没有提出非常明确的问题,减少模糊性。 按照文本块的摘要进行索引:适用于文本框中有多余信息或者与用户查询无关细节的情况。 2. 重排 rerank:搜到相似信息后,选择策略,大部分场景下选择最相似的即可。 在从知识库中检索出内容后利用大模型进行总结时,有两点需要注意: 1. 优化 Prompt,但此处不展开,可参考相关文章。 2. 选择合适的大模型,考虑上下文长度、聪明度和生成速度。若回答场景是很长的文档,可能更关注上下文长度;大多数情况下,大模型越聪明,生成速度可能越慢。
2025-03-12
搭建本地知识库
搭建本地知识库的步骤如下: 1. 了解 RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储包括将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存以便后续处理。 2. 安装和配置 AnythingLLM: 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 3. 构建本地知识库: 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档数据给出答案)。 完成配置后可与大模型进行对话测试。 本文思路来源于视频号博主黄益贺,作者按照其视频进行了实操并附加了 RAG 额外知识。作者是大圣,致力于使用 AI 工具成为超级个体的程序员,目前沉浸于 AI Agent 研究。读完本文,您将学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 信息流转、RAG 概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等内容。
2025-03-12
如何打造自己的知识库
打造自己的知识库可以参考以下方法: 1. 使用 GPT 打造个人知识库 利用 embeddings 技术:将文本转换成向量,节省空间,可理解为索引。把大文本拆分成小文本块,通过 embeddings API 转换为向量并保存。当用户提问时,将问题也转换为向量,与储存库中的向量比对,提取关联度高的文本块,与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 理解 embeddings:embeddings 是浮点数字的向量,向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度。例如,“猫”和“狗”距离近,与“汽车”距离远。 注意 GPT3.5 一次交互支持的 Token 数量有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 2. 智慧课程培育建设中的方法 学习有效地收集、整理和检索信息。 进行知识管理,通过实际操作体验工具在教学准备和科研中的应用。 实践演示,如直接让 Claude 生成可视化概念图。 每天的具体操作,如早晚速读朋友圈文章、编写小代码和脚本、转换和呈现数据、从图像和图形中提取数据、翻译和改换风格、总结视频内容、作为私人导师探究问题等。 分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼,使用通义听悟整理录音笔记等工具。 利用各种相关网站和工具,如 https://tingwu.aliyun.com、https://ollama.com、https://snapbox.app、https://opencat.app、https://chathub.gg/、https://www.elmo.chat/、https://memo.ac/zh/ 等。 下载视频或录制视频文件,如用 Downie(Mac)、IDM(Windows)、OBS 等工具。
2025-03-11