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coze能对电商工作起到哪些提升作用?

Answer

Coze 能对电商工作起到以下提升作用:

  1. 个性化邮件发送:市场团队可以利用 Coze 的工作流,将客户名单作为输入数组,通过循环节点依次为每位客户生成定制化邮件,在几分钟内完成邮件发送,避免重复劳动。
  2. 商品评价分析:运营团队能够把电商平台的商品评价数据作为输入数组,使用循环节点逐一分析,计算好评率和差评率,并生成总结报告。原本耗时 2 - 3 小时的人工作业可缩短到几分钟,同时避免出错。

Coze 的工作流具有以下特点:

  1. 可视化:允许用户通过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。
  2. 低代码:工作流的创建和编辑可以通过可视化的拖拽界面完成,无需编写代码,大大降低了工作流搭建的门槛。
  3. 功能丰富:支持丰富的功能模块,包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等,用户可根据需求灵活组合。
  4. 集成性强:创建好的工作流可以直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用,实现复杂的业务逻辑。

循环节点是自动化流程的重要组成部分,通常分为数组循环、指定次数循环和无限循环三种核心模式。数组循环适用于对一组有序数据逐条处理的场景,是自动化流程中最常见的一种模式,能够高效地逐条执行重复性操作。

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

References

问:怎么描述 Coze 的工作流

Coze的工作流是一种可视化的方式,允许用户组合各种功能模块,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。具体来说:1.工作流是由多个节点组成的,包括Start节点和End节点。用户可以在这些节点之间添加各种功能模块,构建出所需的业务流程。2.工作流支持丰富的功能模块,包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。用户可以根据需求灵活组合这些模块。3.工作流的创建和编辑都可以通过可视化的拖拽界面完成,无需编写代码。这大大降低了工作流搭建的门槛。4.创建好的工作流可以直接集成到Coze的聊天机器人中使用,实现复杂的业务逻辑。总的来说,Coze的工作流为用户提供了一种可视化、低代码的方式,来快速搭建满足业务需求的AI应用和服务。这极大地降低了开发门槛,让更多人可以利用AI技术来提升工作效率。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

大雨:coze工作流节点大全

传统Chatbot的局限性:由于缺乏对用户兴趣和历史行为的了解,传统Chatbot难以提供符合用户偏好的新闻内容。Coze工作流的解决方案:通过在工作流中存储和分析用户的历史行为和偏好,Chatbot可以为用户推送个性化的新闻内容,提升用户体验。通过以上案例,可以看出Coze工作流在处理复杂任务、上下文管理、动态数据处理和个性化服务方面,显著提升了Chatbot的能力,克服了传统Chatbot的局限性。公众号:AI决策者洞察☐10组问题,销售顾问如果回答不合适再来。☐大语言模型评估。循环节点?☐智能体循环10个问题来问销售顾问。☐代码等节点保存键值对☐智能体问答能保存下来☐飞书☐智能体收集的回答能给出评分☐大语言模型

大雨:【场景驱动】企业的哪些重复性任务,最适合用Coze循环节点来解决?

循环节点是自动化流程的重要组成部分,根据不同的任务需求,通常分为三种核心模式:**数组循环、指定次数循环和无限循环**。每种模式都有其独特的应用场景和优势,以下分别进行解析。[heading3]1.数组循环:逐条处理的万能工具[content]数组循环是自动化流程中最常见的一种模式,适用于对一组有序数据逐条处理的场景。它的核心特点是按顺序对数组中的每个元素执行相同的任务,直到完成所有操作。[heading4]定义与核心概念[content]1.数组:有序的数据集合,例如客户名单、订单列表或网页地址:2.元素(Item):数组中的每一项数据(如“客户A”)。3.索引(Index):每个元素在数组中的位置,从0开始计数。4.数组长度:数组中元素的总数,决定循环的执行次数。数组循环能够高效地逐条执行重复性操作,比如分析数据、生成内容或处理任务,是自动化工作流中的“万能工具”。[heading4]应用场景与案例[content]1.个性化邮件发送场景:市场团队需要为每位客户生成定制化邮件。流程:客户名单作为输入数组,循环节点依次处理每位客户,生成并发送邮件。效果:几分钟完成邮件发送,避免重复劳动。2.电商平台的热销商品评价分析场景:运营团队需要分析50个商品的用户评价,并生成一份总结报告。流程:商品评价数据作为输入数组,循环节点逐一分析,计算好评率和差评率,并生成报告。效果:从耗时2-3小时的人工作业缩短到几分钟,同时避免出错。流程示意:2.1.输入节点:商品评价数据。2.2.循环节点:依次分析每条评价数据。2.3.输出节点:生成总结报告。

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我想做电商主图,用什么ai
如果您想制作电商主图,可以考虑以下几种 AI 工具和方法: 1. Midjourney:通过输入相关关键词,如“Guerlain Perfume,plant flowers,top light.cean natural backaround with water,saturation color scheme.The productis bright,Motled shading,studo lighfing,contrast high precision,Fine gloss,Centered composition,Photography,HD4Krealism–q 2–v 5–s 750–ar 9:16”,生成图片后再进行后期修改调整和文字排版。 2. Stable Diffusion:对于运营网店的女装店主,可采用局部重绘的方法。先真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片,选好真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7,再根据不同平台需求换头,如面向海外市场换白女头,然后在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置相关的 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。
2025-04-15
大模型 个性化 电商
大模型在电商领域的应用主要体现在以下方面: 1. 生成电商服饰数据:以大元模型广场为例,可让大模型按要求生成电商服饰数据(含尺码、价格、描述等信息,输出为 Excel 结构),用于辅助运营小二回复问题沉淀;当缺少真实数据或担心数据安全时,还可用示例数据跑测试及做非结构化清洗。 2. 个性化营销:在广告营销行业,大模型从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验,而对于广告图案的生成完全可以通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 在医疗行业,大模型的应用主要涵盖三个方向:疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。例如,麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin,研究者通过训练集让 AI 学习分子特点,最终成功识别出符合要求的分子。目前很多医疗研究机构都进行医疗大模型的开发研究。 在图像生成领域,如 Midjourney 发布了模型个性化 Personalization 或'p'的早期测试版本。其工作原理是学习用户的喜好,以便更可能用用户的口味来填补空白。使用时只需在提示后输入p,或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能,还可以使用s 100 控制个性化效果的强度。但个性化目前不是一个稳定的功能,会随着更多的成对排名而变化,并且可能会推出算法更新。
2025-04-11
Ai如何帮助电商
AI 在电商领域有以下多方面的帮助: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 5. 生成产品照片:像这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片,提升产品对在线购物者的吸引力。 6. 创作营销内容:可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 7. 商品展示图制作:可以借助 Stable Diffusion 等 AI 作图工具,通过局部重绘等方法美化商品展示图,比如真人穿衣服拍照后进行处理和替换等操作。
2025-03-29
我是一名电商设计师,现在想学习SD AI绘图,有一点基础,但学习课程资源有限,请你帮我制定一份详细的学习计划,并提供一些学习资源。
以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源: 学习计划: 1. 首先,深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理,包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着,掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构,如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式,如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程,并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景,如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后,尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型,包括配置训练环境与训练文件,以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源: 1. 教程:深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面,包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 模型,即可获得资源链接,包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SDTrain,即可获得资源链接,包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE,UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 网络结构,即可获得网络结构图资源链接。
2025-03-28
怎么用AI做电商
以下是关于如何用 AI 做电商的一些方法和应用场景: 在商品展示方面,可以利用 AI 绘画工具如 Stable Diffusion 来制作商品展示图。对于女装商品,可先让真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片。选好真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7,并根据不同平台需求进行换头操作,如面向海外市场换白女头。在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹需要替换的部分,并设置合适的 prompts 和 parameters。 在电商运营中,AI 有多种应用场景: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决问题。 此外,还可以利用 AI 数字人带货本地生活电商: 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案,明确身份、描述需求和回答要求。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案,结合需求与框架。 3. 生成虚拟数字人短视频:打开相关网站,输入内容,选择头像、国家和声音,等待生成后结合产品讲解并发布进行视频带货。
2025-03-24
做电商的话如何使用AI结合拍摄的产品图片生成推广图片和视频
以下是关于在电商中使用 AI 结合拍摄的产品图片生成推广图片和视频的方法: 虚拟数字人结合产品做视频: 1. 添加产品/介绍背景:如果有自己的视频/图片素材可以使用,没有的话可以根据搜索添加。 2. 扣像结合背景:在剪映中把数字人扣下来,导入视频,点击画面选择抠像,点击智能抠像,调整到合适的大小和位置。 3. 添加字幕和音乐:智能识别字幕,可搜索添加音乐或手动添加自己喜欢的音乐。 使用数字人无需真人模特: 只需上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步,动作、姿势定制,提供 1000 多种国家数字人模特,覆盖全球 28 种语言,能快速生成产品宣传视频,省去拍摄烦恼。在线体验: 。 此外,使用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略:AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化:AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2025-03-22
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“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”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),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。其核心看点包括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等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 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。但需注意,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。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze,我应该怎么安排?
如果您想要系统学习 Coze,可以参考以下安排: 第一期共学回放 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 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 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 20:00 21:20 大圣分享 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 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 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 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号() Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一,搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT:“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白,一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息: 一泽 Eze 的教程:可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带您入门 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。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按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。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 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。 其他相关基础教程: 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)
2025-04-13
我正在找工作,需要写简历和准备面试,什么AI软件可以对我现在的情况起到辅助作用呢?
以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件: 1. 写简历方面: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面: Applicant AI:人工智能面试系统,通过 AI 视频聊天快速筛选求职者,匹配招聘标准,自动推送合适候选人至下一阶段,减少人工干预,可安排面试流程,提高招聘效率。 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障,能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI:在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是,使用这些产品时,要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2025-03-13
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
写清搭建的coze类的智能体用到了什么样的技术,难点在哪里,起到了什么样的效果,如果用类似的方法,可以完成什么样的工作。
搭建 Coze 类的智能体所用到的技术及相关情况如下: 技术:Bot 的创建部分包括 3 个自研插件及 4 个自研工作流,涉及人设与回复逻辑、变量记忆、长期记忆、数据库、开场白、用户问题建议、快捷指令、语音等功能。还包括通过 Docker 容器部署,接入如 chatgptonwechat(CoW)项目与微信取得关联。 难点:工作量最大且最具难度和挑战的部分是自研插件和工作流的搭建。 效果:实现了多模态资讯的跨平台推送。 类似方法可完成的工作:工作流驱动的 Agent 搭建,如规划任务的关键方法,包括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;实施时分步构建和测试 Agent 功能,在 Coze 上搭建工作流框架,详细配置子任务节点并验证可用性;完善时全面评估并优化 Agent 效果,通过反复测试和迭代达到预期水平。例如可以搭建“结构化外文精读专家”Agent 等。
2024-08-26
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
我是一个产品经理,我想要绘制ai agent对现有业务流程的提升ppt,有没有一些好的案例
以下是一些关于 AI Agent 对现有业务流程提升的案例,希望对您绘制相关 PPT 有所帮助: 1. 在查询问题方面,如使用 Kimi Chat 时,它会在互联网检索相关内容并总结分析给出结论,这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子,同时 PPT 中还介绍了众多不同领域类型的工具,为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 2. 在任务执行的工作流路径规划方面,Agent 能够自行规划,面向简单或线性流程运行。例如,先识别男孩姿势,再找姿势提取模型、姿势图像模型、图像理解文本模型和语音合成模型来完成流程任务。 3. 在多智能体协作方面,吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让大语言模型扮演不同角色,如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员等,这些 Agent 相互协作共同开发应用或复杂程序。 4. 对于 AI Agent 的基本框架,OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。规划主要包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标,处理复杂任务,并对过去行动进行自我批评和反思,从错误中学习改进未来步骤,提高最终结果质量。 5. 在信息处理方面,近期出现的各类 AI 搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,不断颠覆传统搜索引擎。智能摘要功能能辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 6. 在信息表达方面,现在用自然语言描述一句话就能生成美观可用的图片,降低了不同角色的创作门槛和周期。 7. 对于产品经理的工作流,可使用 AI 进行搞定用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议先摸清自己的日常工作流,再根据工作节点线索找到适合自己的工具。 关于 Agent 的未来,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实,技术迭代会不断向前。同时,在法律法规方面,相关生命周期参与者应实施适当的透明度措施,直接受 AI 系统使用影响的各方应能获取足够信息以维护自身权利,技术标准也可为评估、设计和改进 AI 系统的透明度和可解释性提供指导。
2025-03-24
写提升词的升级办法
以下是关于提升提示词编写能力的办法: 课程推荐: 强烈推荐小七姐的提示词编写提升课。 往期学员评价良好。 课程收获包括提升表达能力、逻辑思维能力的方法论和练习,熟练编写任何想要实现的提示词,学会以商业化和工具化标准交付提示词,熟知提示词工程和行业常识和发展路径,搞懂提示词如何封装成工具,获得自学路径以便课程后继续深度学习。课程完成学习并通过结课考试可获取证书。 课程内容丰富,包含自由学习时间(22 节视频课),以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式进行。具体有提示词基础、元能力、提示词实践、提示词工具化等方面的课程,且 2024 年有多项内容更新。 社群答疑方面,学员有问题随时在学习群提问,老师和助教会详尽答疑,针对复杂问题,小七姐还会录制短视频方便理解。 分步实现: 按照拆分的思想将内容拆得细致,之后再统一编写。 从角色、逻辑层面、内容深度、语言表达等维度分步进行。 提示词编写、测试: 整合提示词相关内容。 展示效果。 总结: 本次主要是从逻辑梳理、内容深化、语言优化三个层面进行润色,而非扩写。 后续会尝试用简短提示词一次性完成润色任务并对比效果。 强调利用润色工具提升写作能力而非替代写作,写作是思维表达和情感流露,是人类独特智慧的体现,不能因 AI 而丧失思考能力和创造力。
2025-03-24
ai如何提升产品经理的工作效率
AI 可以通过以下方式提升产品经理的工作效率: 1. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等。工具如 https://scispace.com 。 2. 编写小脚本:如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 撰写产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 设计和整理调研问卷:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 进行竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化产品逻辑和代码:写完 PRD 后,让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码,既能发现产品逻辑表达问题,也方便 QA 同学测试。 此外,还有以下相关内容: 1. 银海分享了用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手,效果平替 PMAI。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。 2. 有案例表明,产品经理使用 ChatGPT 优化代码可以显著提升效率。如将一段近 1900 行的 SQL 查询代码的执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒,效率提升 520 倍,复杂度降低 6 倍,同时还能保存所有历史数据,报表实现秒开。而且 GPT 还能根据真实业务需求提出与原代码不同的解决思路。
2025-03-10
我有很多产品视频,需要进行混剪,可以怎么通过AI减少工作时间,提升工作效率
以下是一些通过 AI 减少产品视频混剪工作时间、提升工作效率的方法: 1. 利用数字人技术:无需真人模特,只需上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步,动作、姿势定制,提供 1000+多国家数字人模特,覆盖全球 28+种语言,能快速生成产品宣传视频,省去拍摄烦恼。您可以在线体验: 。 2. 产品链接生成视频:输入产品链接,一键生成数字人产品介绍视频。目前产品链接主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等,其他网站来源持续接入中。操作指引为输入产品网站链接——选择数字人角色——点击立即生成。如遇生成失败的问题,可尝试删除链接后缀,点击重新生成。 3. AI 视频高光切片:智能提取视频高光片段,高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材,需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。您可以参考案例示意,如初始视频 。
2025-03-10