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如何搭建一个自动把录音文件转文字的agent,然后发布到飞书多维表格字段捷径

Answer

搭建一个自动把录音文件转文字的 agent 并发布到飞书多维表格字段捷径的步骤如下:

  1. 工作流调试完成后,加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据,智能体通过卡片回复。绑定卡片数据可自行研究,如有疑问可留言。
  2. 发布:选择需要的发布渠道,重点是飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量,填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),确认发布并等待审核。审核通过后即可在多维表格中使用。
  3. 创建飞书多维表格,添加相关字段。配置选择“自动更新”,输入 4 个字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。
  4. 表单分享,实现“填写表单,自动创建文案短视频”的效果。
  5. 点击多维表格右上角的“自动化”,创建想要的自动化流程。

此外,关于 Coze 应用与多维表格的结合还有以下相关内容:

  1. Coze 智能体(字段捷径)获取笔记+评论信息:创建智能体,使用单 Agent 对话流模式,编排对话流,配置相关节点和插件,进行数据处理和测试,最后发布。
  2. Coze 应用:完成后端准备工作后,创建应用,设计界面和工作流,包括读取博主笔记列表的工作流,进行相关配置和参数设置。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

输入观点一键生成文案短视频

可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复,如上图所示,直接返回视频、可查看。绑定卡片数据可自己研究下,不明白的可以留言,这里不再详述。[heading3]2、发布[content]选择你需要的发布渠道,这里重点讲飞书多维表格。还记得智能体提示词的4个变量吗,写了那4个变量,发布的时候这里就会自动出现。目的是什么呢?目的是为了可以在多维表格中选择关联字段。如下图所示:所以控件要选择“字段选择器”填写上架信息(为了快速审核,选择仅自己可用),确认发布即可,等待审核。审核通过后,即可在多维表格中使用。[heading2]三、多维表格的字段捷径使用[heading3]1、创建飞书多维表格,添加相关字段。[content]配置如下图,即可使用字段捷径功能,使用自己创建的Coze智能体。选择"自动更新",输入前边的4个字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。效果图下:[heading3]2、表单分享,实现文章最初的效果“填写表单,自动创建文案短视频”。[content][heading2]四、自动化推送[content]点击多维表格右上角的“自动化”,创建你想要的自动化流程。

Coze应用+多维表格的高速数据分析

第一步,要创建一个智能体,使用单Agent对话流模式,[heading4]编排对话流[content]点击创建一个新的对话流(记得要和智能体关联),编排如下:这个工作流没有什么特别需要注意的地方,两个小红书插件,大家可以在插件市场找到。按着配置,(cookie如何找?教程暴多),在获取笔记详情节点和笔记评论节点,分别配置cookie,note_link使用开始节点的USER_INPUT然后,我们会使用代码节点,将两个插件获取的结果进行一次数据处理(代码节点通常都会在这个场景下出现)。具体代码如下:在这里要注意代码节点输出的配置格式。工作流的结束节点,选择使用代码的返回数据。配置如下[heading4]测试[content]最后一步,测试。找到一篇小红书笔记,然后,试运行对话流,直接在对话窗口输入地址,当你看到数据,那就是成功了。回到智能体的编排页面,同样的方式,也测试一下。确保对话流执行成功。[heading4]发布[content]接下来是最重要的步骤:发布!点发布后,只选择多维表格,然后,点配置点击后,会打开配置页面。1.是输出类型(选文本就行了)2.是输入类型,切记要选择字段选择器1.要去完善上架信息。填个表格。表格本身没什么特点,在选发布范围的时候,可以选仅自己可用,否则审核时间就比较慢!提交上架信息后,返回配置界面会显示已完成!那么,就可以完成最终的提交了。嗯,配置比写工作流还烦!

Coze应用+多维表格的高速数据分析

现在,才到好玩的时候,因为我们不可能每次都去复制一个链接贴进去,我们的需求是:根据一个博主的链接,获取他的笔记,并全部自动写入到多维表格,多维表格再进行批量分析。在前面两步中,我们已经完成了后端的准备工作。那么,接下来我们只需要完成找到博主的地址,批量读取笔记,并写入多维表格的note_url列,即可。在我演示的应用中,这部分的UI比较复杂,因此,我们做一个简单版的:[heading4]创建应用[content]打开Coze,创建应用,可以选择PC模式。我们需要几个参数1.多维表格地址2.多维表格对应的数据表名3.小红书博主首页地址界面设计如下,三个输入框,一个按钮。[heading4]开发工作流[content]界面设计完,我们去设计一个读取博主笔记列表的工作流,切换到业务逻辑,新建工作流。工作流如下,实际上只有三步,读取、转换、写入。开始节点设置三个参数,分别代表多维表格地址,表名称,博主首页地址。也是对应了我们界面上的三个输入框。第一步就不讲了,与字段捷径里面的配置是一样的。只是要选读取作者笔记的插件。将开始节点的auth_link关联到userProfileUrl,即可。第二步的节点需要把数据转换为符合多维表格插件接收的数据格式。因此需要一个代码转换。添加一个代码节点,复制代码进去代码如下最后,在插件市场,搜索官方的多维表格插件然后,选择add_records,添加到工作流中。并分配配置参数,第一个参数,使用多维表格的url就行,第二个参数要使用我们代码转换后的数据,第三个参数一定要和你的表名称一致。结束节点,就不重要了。配置一个值就行。

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我打算用windsurf、coze、飞书多维表格来搭建自动流程,重新为我推荐相关学习内容
以下是为您推荐的相关学习内容: 一泽 Eze:Coze+飞书多维表格,打造专属 AI 智能体,享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体: 搭建选择内容推荐流,用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”,在飞书多维表格的稍后读存储地址中检索现有的收藏记录,匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 4.1 开始节点:输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令即开始流程,判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题交由外层 bot 的大模型判断。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点并设置。 4.3 插件节点:添加「飞书多维表格search_records」插件,设置{{app_token}}参数,在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回所需查询结果,也可通过额外配置定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点:采用批处理对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配,可优化用户提示词提升匹配精准度。 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。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并推送视频链接到飞书消息。 涉及工具: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: 通过 coze 创建智能体,创建工作流,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。
2025-02-26
关于飞书表格和deepseek联动的设计
以下是关于飞书表格和 DeepSeek 联动的相关内容: 1. 《喂饭级教程:飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合,实现批量处理信息、提升工作效率的方法。用户可批量转换文风、快速回复消息,甚至利用 AI 生成文案,操作简单便捷,让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。 2. 在一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动中,展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处,DeepSeek R1 大模型已全面融入飞书多维表格等多款产品。
2025-02-25
基于trae平台如何与飞书联动
以下是基于 Trae 平台与飞书联动的相关内容: 案例:向阳用 Grok3 + Trae 写了微信读书有关的工具,实现了读取自己书架、获取指定书籍热门划线和人数、生成本地 CSV 文件并同步飞书多维表格,基于划线内容和人数,飞书 AI 自动总结、打分、写阅读理由等功能。经验包括给 Github 代码库地址让 Grok3 分析实现方案,对于过长内容用公式抽取一部分,拆解为多个子功能实现后让 Trae 读取参考做整合。 第三节:基于飞书多维表格开发网页及相关问题。包括创建多维表格数据库,介绍创建具有 AI 能力的多维表格的核心在于字段捷径中的多种 AI 能力;配置飞书应用权限,在飞书开发平台创建企业自建应用,配置相关权限,创建并发布版本,保存凭证信息;关联多维表格与应用,在多维表格中添加创建的飞书应用,获取 APP ID 和 secret,为外部通过 API 访问多维表格数据打通通道;开发网页与调试,基于 readme 文件开发网页,尝试接通飞书多维表格,解决开发和调试过程中的问题,最终成功读取多维表格数据。还涉及小程序开发与工具应用的交流,如小程序 API 连接问题、云开发与经费、飞书工具使用、AI 编程活动安排、业务场景需求探讨等。 做一个专属的好文推荐网站(DeepSeek R1 + 飞书多维表格):第二步用网页呈现多维表格里的内容,分为增加一个飞书应用和使用 Trae 开发一个网页读取多维表格的数据并呈现两小步。增加飞书应用包括打开网址登录并进入开发者后台,创建新应用,填写应用相关信息,配置应用权限,选择多维表格相关权限,发布应用,获取应用 ID 和密匙,创建飞书多维表格并安装应用。使用 Trae 开发网页包括新建文件夹,用 Trae 打开并新建“readme.md”文件,复制代码,打开 Builder 模式说出需求,调试 bug 完成 MVP 版本。下一章节会结合浏览器插件知识进一步完善产品功能。
2025-02-25
AGI网站和飞书知识库有什么区别
AGI 网站和飞书知识库存在以下区别: 1. 功能方面: AGI 网站提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、呈现知识库精选内容等功能。 飞书知识库则更像是一个知识的存储和分享平台,包含 AI 工具的说明书、经验分享、实用秘籍等。 2. 使用方式: AGI 网站可以通过在网站首页直接输入问题得到回答,也可以加入飞书群@机器人。 飞书知识库通过点击飞书链接进入。 3. 内容呈现: AGI 网站的界面有左边的导航栏、上面的搜索框和中间的内容区。 飞书知识库的内容呈现方式类似于藏宝图。 总之,AGI 网站和飞书知识库各自独立但又相互关联,都是为了帮助用户更好地学习和获取 AI 相关知识。
2025-02-25
我有什么方法,能够让ai帮我分析我有几篇飞书文档的内容,然后行程一个分享的提纲
目前让 AI 直接分析您的多篇飞书文档内容并形成分享提纲可能具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法: 1. 首先,将飞书文档中的关键内容提取出来,整理成较为清晰的文本格式。 2. 然后,使用具有文本分析能力的 AI 工具,如某些自然语言处理模型,输入整理后的文本,让其帮助您总结主要观点和关键信息。 3. 您还可以向 AI 提供一些关于分享提纲的格式和重点要求的提示,以便它能生成更符合您需求的提纲。 需要注意的是,AI 的分析结果可能需要您进一步的审查和调整,以确保准确性和完整性。
2025-02-24
deepseek如何整合在飞书中
DeepSeek 整合在飞书中的相关信息如下: 2 月 19 日:《DeepSeek 最新论文科普解读:NSA,物美价廉的超长上下文方案》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”(NSA),一种高效的超长上下文方案,显著提升模型性能。《输入观点一键生成文案短视频》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流,通过集成 DeepSeek R1 模型等技术,用户可通过表单输入主题观点自动生成短视频并推送至飞书消息。 2 月 10 日:《最好的致敬是学习:DeepSeekR1 赏析》专为非技术人群设计,介绍了 R1 和 V3 的技术亮点等。《DeepSeek 创新源于芯片封锁,Anthropic 或成最大输家;美国不是通过创新竞争,而是通过封锁竞争》探讨了 DeepSeek 的崛起及相关情况。《喂饭级教程:飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率的方法。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法:2 月 14 日 8 点有直播,直播结束可看回放。学习文档有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》。模板可在复制。创建账号时普通账号需自行升级或注册专业号。创建智能体时点击创建先完成一个智能体的创建。若已创建好推理点,可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型。测试可用后直接发布,注意发布到公共空间时他人使用 API 会消耗 Token,可设置为仅自己使用。若想搭建联网及复杂的工作流,可看《韦恩:被困在离线孤岛?DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了!!不卡顿!!》。
2025-02-23
agent
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,既可以是软件程序,也可以是硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并包含以下关键组成部分: 1. 规划:包括子目标和分解,将大型任务分解为更小、可管理的子目标,以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善:能够对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆:分为短期记忆,用于所有的上下文学习;长期记忆,通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力。 4. 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关目录: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从产品角度思考 Agent 设计: 1. Agent 是谁及性格:比如是一个历史新闻探索向导,身份为历史新闻探索向导,性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心,角色主导新闻解析和历史背景分析,为使角色更生动可设计简短背景故事,如曾是一位历史学家,对重大历史事件了如指掌且充满热情、愿意分享知识。 2. 写好角色个性:包括编写背景故事明确起源、经历和动机;定义性格特点和说话方式风格;设计对话风格,从基本问答到深入讨论;明确核心功能,如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析,增加附加功能提高吸引力和实用性。 正如《》所写:个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户认可,因精准击中年轻人的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出“爱情三角理论”,认为爱情包含“激情”“亲密”“承诺”三个要素,激情是生理或情绪上的唤醒,亲密是相互依恋的感觉,通过相互联结分享所见所闻、喜怒哀乐体现,承诺是决定建立长期稳定关系,融入对方生活,形成互助互惠的关系,代表着一种长相厮守的责任。
2025-02-27
如何搭建一个工作流来做ai agent 的事情,帮助学生找工作的整个流程,从找合适岗位-> 投递简历 -> 和hr联系 ->做面试前的search工作和面试准备-> 提醒参加面试-> 面试结果追踪,后续的复盘,得到面试经验
搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤: 1. 规划 总结任务目标与执行形式,明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务,例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等,并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法,比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台(如 Coze 等)上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化工作流,直至达到预期效果,例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外,在技术实现方面,例如实现无代码开发和工具调用,您可以参考以下操作: 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,即可找到 Comfyui LLM party 的目录,您既可以学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的工作流,也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载,启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。
2025-02-27
什么是 ai agent
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:我们可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态) 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体) 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 此外,心灵社会理论认为,智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策,每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务,如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元,而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性,应对复杂和多变的环境。同时,在《心灵社会》中,还存在专家 Agent(拥有特定领域知识和技能,负责处理复杂的任务和解决特定问题)、管理 Agent(协调和控制其他 Agent 的活动,确保整体系统协调一致地运行)、学习 Agent(通过经验和交互,不断调整和优化自身行为,提高系统在不断变化环境中的适应能力)。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能(Artificial Intelligence),到马文·明斯基引入“Agent”概念,往后,我们都将其称之为 AI Agent。
2025-02-26
Agent如何构建
以下是一些常见的 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具,能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 搭建工作流驱动的 Agent 通常可分为以下 3 个步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-02-25
什么是agent
Agent(智能体)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 从产品角度看,Agent 可以有具体的身份、性格和角色。例如,是一个历史新闻探索向导,性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心,主导新闻解析和历史背景分析,还可以为其设计背景故事来使角色更生动。写好角色个性需要考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。 在结合大型语言模型(LLM)的情况下,LLM Agent 是指结合大型语言模型和自主智能体特性的系统。它能够利用大型语言模型的自然语言处理能力,理解用户输入,并进行智能决策和行动。其组成部分包括规划、记忆、工具和行动。规划负责将复杂任务分解成可执行的子任务,并评估执行策略;记忆包括短期记忆和长期记忆,短期记忆用于存储对话上下文,长期记忆存储用户特征和业务数据;工具是感知环境、执行决策的辅助手段,如 API 调用、插件扩展等;行动是将规划和记忆转换为具体输出的过程,包括与外部环境的互动或工具调用。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,还包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用等关键组成部分。
2025-02-25
什么事Agent
Agent(智能体)是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动以实现特定目标的实体。它可以是软件程序,也可以是硬件设备。 在人工智能领域,LLM Agent 是指结合大型语言模型(LLM)和自主智能体(Agent)特性的系统。这种系统能够利用大型语言模型的自然语言处理能力,理解用户的输入,并在此基础上进行智能决策和行动。 LLM Agent 通常由以下几个关键组成部分: 1. 规划:包括将复杂任务分解成可执行的子任务,并评估执行策略,还能对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训并完善未来的步骤。 2. 记忆:分为短期记忆,用于存储对话上下文以支持多轮对话;长期记忆,通过向量数据库等技术实现快速存取,可长时间保留和回忆信息。 3. 工具:是感知环境、执行决策的辅助手段,如调用 API、使用插件扩展等,以扩展 Agent 的能力。 4. 行动:将规划和记忆转换为具体输出,包括与外部环境的互动或工具调用。 从产品角度思考 Agent 设计时,比如将 Agent 设计为一个历史新闻探索向导,要明确其身份、性格、角色,为其编写背景故事,定义性格特点和说话方式,设计对话风格,明确核心功能和附加功能。 例如,一个历史新闻探索向导的身份可以是曾是一位历史学家,性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心,角色是主导新闻解析和历史背景分析。通过这样的设计,使 Agent 更加生动和吸引人。
2025-02-25
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的?
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据,以下是一些建议的步骤: 1. 数据获取与预处理: 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理,例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算: 按照用户需求的维度(如板块、国家、品牌等)对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成: 使用合适的图表库(如 matplotlib、Seaborn 等)将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析: 通过比较不同维度的数据,找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面,您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如,使用 Pandas 库进行数据处理和分析,使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助,如果您在实现过程中遇到具体的技术问题,欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
飞书AI字段总结
以下是为您总结的飞书 AI 字段中的部分应用: 81 100 部分: AI 游戏道具推荐系统:使用数据分析和机器学习技术,在游戏内商城推荐功能中发挥作用,市场规模达数亿美元,能根据玩家需求推荐游戏道具。 AI 天气预报分时服务:运用数据分析和机器学习,通过彩云天气分时预报实现,市场规模数亿美元,提供精准的分时天气预报。 AI 医疗病历分析平台:借助数据分析和自然语言处理,由医渡云病历分析系统呈现,市场规模数十亿美元,可分析医疗病历辅助诊断。 AI 会议发言总结工具:利用自然语言处理和机器学习,在讯飞听见会议总结功能中应用,市场规模数亿美元,能自动总结会议发言内容。 AI 书法作品临摹辅助工具:通过图像识别和数据分析,在书法临摹软件中体现,市场规模数亿美元,帮助书法爱好者进行临摹。 41 60 部分: 薄荷健康 APP:采用自然语言处理和数据分析,作为 AI 菜谱营养分析工具,市场规模数亿美元,能分析菜谱营养成分并提供健康饮食建议。 科大讯飞翻译耳机:运用语音识别和自然语言处理,是 AI 语言翻译耳机,市场规模数亿美元,可实现实时语言翻译方便交流。 豆瓣电影评论分析工具:借助自然语言处理和数据分析,作为 AI 电影评论分析系统,市场规模数亿美元,能分析电影评论了解观众反馈。 WPS 文档翻译功能:使用自然语言处理,是 AI 办公文档翻译工具,市场规模数亿美元,可快速翻译办公文档提高工作效率。 BOSS 直聘简历筛选功能:基于自然语言处理和机器学习,通过 AI 招聘简历筛选系统实现,市场规模数亿美元,能快速筛选简历提高招聘效率。 贝壳找房租赁管理功能:依靠数据分析和自然语言处理,在 AI 房地产租赁管理系统中应用,市场规模数亿美元,可管理房地产租赁业务提高效率。 腾讯游戏社交平台:利用数据分析和机器学习,构建 AI 游戏社交平台,市场规模数十亿美元,为玩家提供社交平台增强游戏体验。 彩云天气 APP:运用数据分析和机器学习,作为 AI 天气预报预警系统,市场规模数亿美元,能提供准确的天气预报预警保障生命财产安全。
2024-11-04
多维表格,如何通过一个表格字段,ai自动生成对应数据
目前在多维表格中,要通过一个表格字段让 AI 自动生成对应数据,可能需要借助特定的 AI 工具和相关的集成设置。但暂时没有具体的现成方法和步骤可以提供给您。您可以考虑寻找支持与多维表格集成的 AI 服务,并按照其提供的文档和指南进行配置和操作。
2024-08-01
哪些工具可以指定时间收集指定网站指定字段资讯
可以使用 Tavily API 接口进行搜索和爬虫,然后利用 Kimi 这个 AI 会话助手来读取并整理搜索结果。
2024-03-20
怎样分析一篇PDF文档中的信息并创建问答对,将问答对按行输出到多维表格?
以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对,按行输出到多维表格的一些要点: 1. 文档格式规范: Markdown:建议优先使用 Markdown 格式。 Word:优先采用 2007 版或之后的 Word 格式,使用全局样式,统一使用全局标题和段落样式,避免字符样式,使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF:避免使用图片,将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织,不包含嵌入压缩文件,保持文档单栏布局。 CSV:避免使用图片,不嵌入压缩文件,表头作为第一行。 2. 问答对内容规范: 推荐保存 FAQ(常见问题解答)中的问答对,问题表述清晰明确,答案简洁易懂,使用用户熟悉的术语,突出关键词,以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表,可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG,可以进入知识库专区:
2025-02-25
多维表格+deepseek
以下是关于多维表格和 DeepSeek 的相关信息: 做一个专属的好文推荐网站(DeepSeek R1 + 飞书多维表格): 创意来自@向阳乔木。 产品逻辑是阅读好文章时可一键存储到飞书多维表格,经 AI 处理后在博客网站呈现。 实现步骤:创建带有 AI 能力(以 DeepSeek R1 为主)的飞书多维表格;使用 Trae 生成网页呈现多维表格内容;使用 Trae 生成浏览器插件一键存入多维表格。 加持了 AI 能力的飞书多维表格是全民性图形化 AI 数据库。 【已结束】AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场: 活动流程包括分城市各自案例分享和 Workshop 自由探讨。 分城市案例分享主题包括使用 DeepSeek 做了什么、输出“超预期结果”的惊艳场景等,还分享使用方法技巧,如使用 DeepSeek 技巧、与其他工具的协同方案等。 Workshop 自由探讨包括参与者自由组队、确定项目方向、进行讨论和提交项目初稿。 工具推荐有 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子。 针对可能出现的情况设定了应急预案。 AI 编程与炼金术:Build on Trae 全文知识图谱: 包含多个章节的相关内容及对应的链接,如三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名、四.DeepSeek R1 驱动的 Life Coach 等。
2025-02-25
我想找deepseek+多维表格的内容
以下是关于 deepseek 和多维表格的相关内容: AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场 活动流程(时间:13:00 17:30) 14:40 16:30 分城市各自案例分享 征集案例方向:使用 deepseek 你做了什么;用 DeepSeek 运用在工作生活上的案例;DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景;看到别人使用的案例也可以分享。 分享使用方法技巧:方法论碰撞,包括使用 deepseek 技巧、DeepSeek 与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、用 deepseek 获取流量/客户等。 16:30 17:30 Workshop 自由探讨 活动流程:参与者自由组队(设定匹配预案);确定项目方向(围绕 DeepSeek 的应用);进行 Workshop 讨论(头脑风暴+落地方案);提交项目初稿(用飞书文档记录)。 工具推荐:DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子。 应急预案:讨论无方向设定 2 3 个标准问题引导;分组混乱预设 3 5 个热门主题,参与者自行加入。 WOW!不小心办了一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动 郑州场展示了自己搭建的无敌工作流。 深圳场分享了 DeepSeek + 出海的落地方案。 在北京场,有小伙伴玩起了 AR + 机械汪。 广州场有小伙伴分享如何使用 DeepSeek 辅助速通吃“霸王餐”。 福州场有最年轻的分享者展示了自己玩转 DS 的示例。 其后环节展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处,DeepSeek R1 大模型全面融入飞书多维表格、飞书智能伙伴创建平台等多款产品。
2025-02-25
有没有输入点子可以生成视频文案的多维表格模板
以下是关于输入点子生成视频文案的多维表格模板的相关信息: 概述: 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化,实现视频全自动创建。感谢开源,现提供教程参考。 先看效果: 功能: 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: 1. 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) 2. 飞书(消息) 3. 飞书多维表格(字段捷径、自动化流程) 大体路径: 1. 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 3. 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 4. 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法: 邀请可拿 3000 万 tokens,附上宝藏飞书多维表格模板,包括营销类、投资和电商、工具论文效率类、有趣类等,如: 智能体发布到飞书多维表格: 1. 工作流调试完成后,加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据,智能体通过卡片回复。 2. 发布时选择需要的发布渠道,重点讲飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量,发布时会自动出现,目的是为了在多维表格中选择关联字段。填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),确认发布等待审核,审核通过后即可在多维表格中使用。 多维表格的字段捷径使用: 1. 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置后使用字段捷径功能,使用自己创建的 Coze 智能体。选择“自动更新”,输入 4 个字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 2. 表单分享,实现填写表单自动创建文案短视频。 自动化推送: 点击多维表格右上角的“自动化”,创建想要的自动化流程。
2025-02-24
deepseek 多维表格
以下是关于 deepseek 多维表格的相关内容: 该创意来自@向阳乔木,旨在做一个专属的好文推荐网站,其逻辑是当阅读到好文章时,可一键存储到飞书多维表格,经 AI 处理后自动在博客网站上呈现。实现此需分 3 步: 1. 创建带有 AI 能力(以 DeepSeek R1 为主)的飞书多维表格。但需注意,某些字段因由 R1 生成可能存在问题,需通过特定操作处理,如第六个字段“金句输出”、第七个字段“概要内容提炼”等,按相应步骤操作后,输入第一个链接,所有字段可自动生成,完成 AI 数据库设置。 2. 使用 Trae 生成网页,呈现多维表格的内容。 3. 使用 Trae 生成浏览器插件,实现一键存入多维表格。 此外,May 在其《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到,作为飞书多维表格重度用户,强推加了 AI 功能及 deepseek 后的飞书多维表格。对于 AI agent 来说,扣子只能做单次任务,而飞书多维表格的 agent 可做批量任务,使用 AI agent 可能是个人的事,但用飞书多维表格后可成为团队协作的事,方便团队小伙伴一起提交内容让 AI 批量处理并返回。相关学习资料包括: 2025/2/13 回放链接:https://www.feishu.cn/community/course/content?course_id=7469623322680999964&class_id=7469623322716717084&lesson_id=7469623696753360900&content_id=7469623696782770180 练习作品:
2025-02-24