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我想用扣子搭建有着我自己思维的智能体,让他能进行日常对话和创作

Answer

以下是用扣子搭建具有自己思维的智能体,使其能进行日常对话和创作的步骤:

  1. 创建智能体:使用单 Agent 对话流模式。
  2. 编排对话流:点击创建新的对话流并与智能体关联,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,使用代码节点进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。
  3. 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,同时在智能体的编排页面进行测试,确保对话流执行成功。
  4. 发布:点击发布后选择多维表格,进行配置,包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器,完善上架信息,填写表格,选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。

此外,扣子的知识库功能强大,可上传和存储知识内容,提供多种查找方法,能解决大模型的知识不足问题。在智能体中可运用自己的知识库,如收集地道口语表达的短句。还可为智能体添加开场白以提升体验。

在多智能体模式设置中,包括全局设置和多个代理之间的编排协调。全局设置涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理和对话体验等,在设计智能体交互流程时应形成完整互动链条,采用循环机制而非单向流程,可通过旅游场景中景点推荐、路线规划和食宿安排等智能体的例子来理解。

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

References

一枚扣子: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!

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

扣子的知识库功能很强大,它可以帮你上传和存储外面的知识内容,并且提供了很多种查找知识的方法。如果你的大模型有时候会出现幻觉,或者在某些专业领域知识不够,扣子的知识能力就能帮你解决这个问题,让你的大模型回复得更准确。在我的智能体里面,我用到了自己的知识库,我收集了很多关于地道口语表达的短句,知识库可以包含很多格式的文件,我只用了文本格式,有了自己的知识库,当智能体回答用户的时候会首先检索自己的知识库内容。👉开场白为了体验更好,我们还可以添加一段开场白,告诉用户我们是这个智能体是干什么的?我的开场白:想象一下,当你能够流畅地与世界各地的朋友交流,当你能够用英文表达内心的情感与思考,当你能够欣赏英文诗歌的韵律与美感,那种成就感与喜悦将会如泉水般涌上心头。英语口语,它不仅仅是一种交流的工具,更是一种文化的载体,一种思维的表达,一种与世界对话的桥梁。给我一个日常对话场景,我将还你一句地道口语表达...🎤那么,你的场景是...?

一文读懂扣子上的多 Agent 模式

首先,让我们一起深入探索扣子上的多智能体模式设置。这个配置主要包括两个核心部分。第一部分是全局设置,涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理以及对话体验等全局性因素。第二部分则关注于多个代理之间的编排和协调。这两大设置共同构成了多智能体模式的详细框架。那么,我们首先需要解决的问题是:在全局设置中,人物设定与回复逻辑应如何填充?简单来说,我们需要在“人物设定与回复逻辑应”中明确整体的人物设定,这更侧重于角色的塑造,而非仅仅是业务流程的描述。(因为这是偏向于全局的设置)接下来,我们来考虑一下智能体的交互流程。我们的设计思路的关键在于,让这些节点形成一个完整的互动链条,而不单单是一次性互动。同时,当用户的意图尚未满足跳转条件时,应保持与当前智能体的沟通和对话。所以,我们的设计思路大概是这样的(见下图)此外,在观察这张图时,大家还可以发现一个关键点:我们在图中实现的是一个循环机制,而不是单向的流程。如果仅仅采用单向流程,那么将像工作流一样,随着对话的进行逐步跳转,直至最后一个智能体。在这种情况下,将无法从最后一个智能体跳转回初始状态。因此,在设计需要多轮协作的智能体时,我们应该在多智能体编排页面中,设计这些智能体的交互为一个闭环结构。这确保了用户在整个对话过程中能够自由地在不同智能体之间切换,克服了单向交互的限制。让我们通过一个具体的例子来更好地理解这一概念。以旅游场景为例,我们将设计三个智能体:分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排。让我们先把提示词写出来。同时,我们还应做好全局人物设定:

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扣子智能体的提示词
以下是关于扣子智能体提示词的相关信息: 创建智能体: 打开扣子官网(https://www.coze.cn/)。 “画小二智能小助手”Coze 商店体验地址:https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00 。 点击创建 Bot,在对话框中工作空间选择“个人空间”,命名为画小二智能小助手。 注意提示词区、插件区和调试区。 设置画小二助手的提示词。 扣子实战之自动化书籍推荐卡片: 具体步骤包括利用豆瓣插件爬取书籍关键信息、利用连接读取插件提取所有内容、利用大模型对关键信息提取、利用缩放节点将豆瓣节点提取的图片连接转化为真正图片(image)、利用图片生成节点绘制背景图、利用画板功能将所有关键信息组合、配置智能体等。 设计时要注重画板层级管理,确保元素正确配置,采用透明设计风格增强视觉融合。 卡片设计分为上下部分,上部为视觉重点(封面、书名、推荐指数),下部为详细内容(金句、介绍、价值主张)。 智能对决中的提示词安全: 国内外众多知名的智能体平台,包括扣子、OpenAI 的 GPT Store 等,其热门智能体的核心提示词容易被获取。 获取提示词后,可以了解其调用知识库、工作流的方式以及整体的设计逻辑和核心创意构建过程,甚至进一步获取数据文件。 提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免。
2025-03-11
扣子AI智能体搭建
以下是关于扣子 AI 智能体搭建的相关内容: 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,搭建智能体的门槛较低,无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下: 1. 创建一个智能体,输入人设等信息,并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。工作流中使用的插件 api_token 若填的是自己的 token,其他人调用会消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字,然后写一段该智能体的介绍,越详细越好,因为会根据介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认,新的智能体就诞生了。也可以使用 AI 创建一个头像。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体,是专为音乐创作设计的辅助工具,能根据用户输入的提示词等信息生成歌词。 扣子官网:https://www.coze.cn/ 。开发完成后,还可以将构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。
2025-03-06
扣子用AI搭建智能体 搭建需要注意什么
用扣子搭建智能体需要注意以下几点: 1. 输入人设等信息,并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。 3. 注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 不能直接填自己的 token,否则其他人调用会消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,让用户购买后自行输入再使用,然后再发布。 4. 给智能体起一个名字,写一段详细的介绍,越详细越好,系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。 此外,AI 智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等。扣子作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。开发完成后,还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。
2025-03-04
扣子和大模型的区别是什么
扣子是一个 AI 聊天机器人构建平台,如字节推出的 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。它具有强大的知识库功能,能帮助上传和存储知识内容,并提供多种查找知识的方法,解决大模型可能出现的幻觉或某些专业领域知识不足的问题。 而 AI 大模型是一种技术,面向用户提供服务的是基于大模型开发的产品。例如,智能体可以被视为基于大模型开发的应用。 在实际应用中,扣子这样的平台能让开发者更便捷地构建和优化智能体,以满足不同场景和用户的需求。
2025-02-28
如何用扣子搭建自己的智能体
用扣子搭建自己的智能体可以参考以下步骤: 1. 创建智能体: 输入智能体的人设等信息。 为智能体起一个名称。 写一段智能体的简单介绍,介绍越详细越好,系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 配置工作流: 放上创建的工作流。 对于工作流中的特定节点,如【所有视频片段拼接】,注意插件 api_token 的使用,避免直接发布导致消耗个人费用,可以将其作为工作流的输入,让用户自行购买后输入使用。 3. 测试与发布: 配置完成后进行测试。 确认无误后再发布。 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。开发完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。同时,像菠萝作词家这样的智能体,是专为特定需求设计的,能够帮助解决相关领域的问题。
2025-02-27
请介绍Coze开发平台中,扣子API有什么功能?怎么用它?
在 Coze 开发平台中,扣子 API 具有以下功能和使用方法: 获取 accessToken: 在 coze 界面右侧的扣子 API 授权,或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌,设置 token 的名称和过期时间(为安全起见,最多 1 个月)。 设置权限,可选择会话管理和对话,拿不准可全部选择,完成后点击“确定”按钮。 最后一定要点击按钮复制下拉获取令牌,此令牌只会出现一次。 获取 botid: 从“工作空间”打开一个 bot,点击商店按钮,查看地址栏中“bot/”之后的数字。 发布为 bot api: 注意在前端使用 bot 必须发布成为 API,点击发布,选择 API,等待审核通过。 此外,智能体沟通页面在 Zion 中采用 OAuth 鉴权机制,准备工作包括: 获取 Coze bot 应用鉴权密钥:在 Coze 主页点击左下方扣子 API,选择 Oauth 授权模式,添加新令牌并配置基本信息,创建 Key 过程中会生成公钥和私钥(私钥需单独下载保存),最后勾选全部权限。 获取 Bot ID:进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字,且 bot 发布时要选择 Agent as API。 在 Coze 上发布 bot:发布时记得勾选 API 及 WEB SDK,Coze bot 发布有审核周期(1 30 分钟),需确认发布成功。 在扣子中手搓插件方面: Body:用于传递请求主体部分,GET 方法中通常不使用来传递参数。 Path:定义请求路径部分,GET 方法中可编码为 URL 一部分传递参数。 Query:定义请求查询部分,是 GET 方法中常用的参数传递方式。 Header:定义 HTTP 请求头信息部分,GET 方法中通常不用于传递参数。 配置输出参数:填对信息后可点击自动解析,若成功会显示并填好输出参数,然后保存并继续,建议填写参数描述。 调试与校验:测试工具能否正常运行,运行后查看输出结果,点击 Response 可看到解析后的参数。
2025-02-27
我需要搭建一个每个人都能使用的知识库
要搭建一个每个人都能使用的知识库,可以考虑使用 GPT 并借助 embeddings 技术。以下是相关步骤和原理: 1. 文本处理:将大文本拆分成若干小文本块(chunk)。 2. 向量转换:通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量,并在向量储存库中保存这些向量和文本块,作为问答的知识库。 3. 问题处理:当用户提出问题时,先将问题通过 embeddings API 转换成问题向量,然后与向量储存库中的所有文本块向量进行比对,查找距离最小的几个向量,提取对应的文本块,并与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 4. 容量限制:GPT3.5 一次交互支持的 Token 数量有限,embedding API 是解决处理大量领域知识的方案。 5. 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。 例如,对于一篇万字长文,拆分成的 chunks 包含:文本块 1:本文作者:越山。xxxx。文本块 2:公众号越山集的介绍:传播效率方法,分享 AI 应用,陪伴彼此在成长路上,共同前行。文本块 3:《反脆弱》作者塔勒布xxxx。文本块 4:“科技爱好者周刊”主编阮一峰会记录每周值得分享的科技内容,周五发布。如果提问是“此文作者是谁?”,通过比较 embeddings 向量,可以直观地看出文本块 1 跟这个问题的关联度最高,文本块 3 次之。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁?从以下信息中获取答案:本文作者:越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”这样大语言模型大概率能回答上这个问题。
2025-03-16
怎么搭建自己的智能体?
搭建自己的智能体可以参考以下步骤: 1. 创建智能体: 输入人设等信息。 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 2. 配置工作流: 放上创建的工作流。 为智能体配置对应的技能,如在 Bot 编排页面的技能区域,单击插件功能对应的“+”图标,选择相应插件并新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来完成任务。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解其功能。 3. 测试智能体: 在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期,可单击清除图标清除对话记录。 4. 发布智能体: 配置完成后,在 Bot 的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道,然后单击发布。 需要注意的是,工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,其他人调用这个工作流会直接消耗您的 money,所以不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户自己购买后,输入 api_token 就可以使用,然后再发布。 相关资源: 扣子官网:https://www.coze.cn/ Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2025-03-16
如何搭建智能体
搭建智能体主要包括以下方面: 1. 基本步骤: 创建智能体,输入人设等信息,并放上相关工作流。 配置完成后进行测试。但需注意,工作流中若涉及个人 token 不能直接发布,可将其作为输入让用户自行购买后输入再发布。 2. 在品牌卖点提炼中的应用: 确定智能体的结构:按照市场营销逻辑组织,包括确定品牌卖点提炼的步骤、加入相关分析助手等。 搭建完整智能体:以品牌卖点提炼六步法为核心流程,加入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、触点收集助手等结构,同时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。 明确 KnowHow 和 AI 的能力:在搭建前明确 AI 的能力边界,如对公司产品、独特之处、认可情况、核心渠道、购买人群、营销手段、新渠道期望结果等不了解,同时了解 AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出等方面的能力,将智能体确定为引导型的灵感提问助手。
2025-03-16
AI知识库搭建工具都有哪些
以下是一些常见的 AI 知识库搭建工具: 数据工具 多维表格:适用于 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者,可用表格+AI 进行信息整理、提效、打标签,满足 80%数据处理需求。 编程工具 Cursor:适用于 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白,通过 AI 工具对编程祛魅,降低技术壁垒。 音乐工具 Suno:适用于 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白,AI 赋能音乐创作,无需乐理知识即可参与音乐制作。 提示词工具 现成好用的 Prompt:适用于完全没有 AI 使用经验,只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白,可直接拿好用的提示词拿来用用,有很多完整结构的优秀 prompt 案例。 智能体工具 Coze:适用于完全没有编程基础,但对 AI 已有一点概念的小白,为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台,30 分钟就能开始使用。 绘图工具 现在主流的 AI 绘图工具网站:适用于完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴,为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲。 此外,还有像大圣讲解的 Coze 等工具也可用于搭建 AI 知识库。
2025-03-16
如何搭建智能体
搭建智能体的步骤如下: 1. 创建智能体,输入人设等信息,并放上相关工作流。配置完成后进行测试。但需注意,工作流中如涉及插件 api_token,不能直接发布,可将其作为工作流的输入,让用户购买后自行输入再发布。 2. 确定智能体的结构: 按照市场营销逻辑组织,如在品牌卖点提炼中,以品牌卖点提炼六步法为核心流程,加入其他分析助手,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,同时还可包括用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等工具。 明确 AI 的能力边界,如 AI 不了解公司的主要产品、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等。 确定智能体为引导型助手,如在寻找卖点时作为灵感提问助手,提供更多思考维度。
2025-03-15
想在comfyui搭建一个音频节奏生成ai抽象粒子视觉效果的工作流,应该使用哪些模型节点?如何搭建?
在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流,您可以参考以下内容: 1. 大模型节点: 您可以根据自己的风格选择不同的大模型,推荐使用: AWPainting,链接:https://civitai.com/models/84476/awpainting primemixanything,链接:https://civitai.com/models/75089/primemixanything xxmix9realistic v40,链接:https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic 2. 关键词节点: 可以使用工作流内的关键词,也可以输入自己的正负面关键词。 3. Lora 节点: 可根据自己风格搭配进行选择,如需多个 Lora 可进行串联。 4. ControlNet 节点: 选用 qrcode_monster V2 版本,相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法,没有魔法的同学文末领取模型。下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 5. 采样器节点: 所有生图的老演员了,Step 要选择高步数,35 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp 2m sde 基础节点介绍: 1. Checkpoint 基础模型(大模型/底模型)节点: 属于预调模型,决定了 AI 图片的主要风格。输出连接:Model 连接 KSampler 采样器的 Model;Clip 连接终止层数的 Clip;Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。 2. Clip 终止层数(clip skip)节点: ComfyUI 的是负数的,webUI 的是正数。输出入点:Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点:Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。 3. Prompt 节点: 输出入点:Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点:正向提示词和负面提示词各连接一个。 4. KSampler 采样器: 输出入点:Model 连接 Checkpoint 基础模型;Positive 连接正向提示词;negative 连接负面提示词;latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点:Latent 连接一个 VAE 的 Samples。 5. Empty Latent Image 潜空间图像: 设置出图尺寸,例如 10241024。输出入点:Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。 此外,还有一些根据插件整理的工作流,您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后,点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点(如果没看到,就按一下 home 键),包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸,采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数,而且全都是中文面板。打开模型节点,可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数,点击“运行节点树”,直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI,点击确定即可。等待一会,就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台,看到出图时间。
2025-03-15
如何与AI对话
以下是关于如何与 AI 对话的相关内容: 在 Trae 中指定上下文进行 AI 对话的方式有以下几种: 1. 方式一:将编辑器内的内容作为上下文 当编辑器中有正在编辑的代码文件时,AI 助手默认能看到当前文件,可直接提问与当前文件相关的问题。 若对文件中的某段代码提问:选中代码,点击悬浮菜单中的添加到对话按钮,将选中内容作为上下文添加至侧边对话框。指定的上下文会显示在侧边对话底部的输入框,还可继续添加编辑器中的其他内容片段或其他来源的上下文,然后在上下文旁输入问题并发送给 AI 助手。 2. 方式二:将终端中的内容作为上下文 若对终端中的输出内容提问(如修复报错):在终端中点击输出内容片段,在内容片段区域的右上角点击添加到对话按钮,将选中内容作为上下文添加至侧边对话框。指定的上下文会显示在侧边对话底部的输入框,还可继续添加终端中的其他内容片段或其他来源的上下文,然后在上下文旁输入问题并发送给 AI 助手。 3. 方式三:使用键添加上下文 在侧边对话的输入框中,可通过符号添加多种类的上下文,包括代码、文件、文件夹和工作区。通常情况下,列表中将展示与编辑器中当前打开文件相关的内容作为推荐的上下文,但仍可自行搜索所需的上下文并添加到输入框中。基于问题,可以组合添加各种来源的相关上下文(例如同时添加代码和文件)。 通过Code,可将函数或类的相关代码作为与 AI 助手对话的上下文。列表中默认展示当前编辑器内打开的文件中的函数或类。选择前,可预览列表中推荐的函数或类的相关代码。若推荐的内容非所需,可通过关键词搜索所需的函数或类。 若 Trae 中不存在对应语言的 LSP,请提前安装,否则可能导致无法识别代码符号。具体步骤为:在输入框中输入,或直接点击输入框左下角的引用按钮,输入框上方显示上下文类型选择列表;在列表中选择 Code(或在符号后手动输入 Code),然后按下回车键,列表将展示编辑器中当前打开的文件中存在的函数和类。将鼠标悬浮在列表中的某个条目后,左侧会展示该函数或类的代码内容,供预览;若推荐的函数和类非所需,在Code:后输入想要的函数或类的名称或关键词;从列表中选择需指定为上下文的函数或类,在输入框的代码标识后,输入问题并发送。 此外,关于文本补全(Text completion): API 非常擅长与人类甚至自己进行对话。只需几行指令,就能看到 API 作为智能客服聊天机器人,能智能地回答问题,或作为机智的对话伙伴制造笑话和双关语。关键在于告诉 API 它应该如何行事,然后提供一些例子。创建一个能够进行对话的聊天机器人,要告诉 API 意图和如何行事,还要给 API 赋予一个身份。为创建有趣且有用的聊天机器人,可提供几个问题和答案示例,向 API 展示如何回复。 API 是一种语言模型,熟悉各种用于表达信息的单词和字符的方式,包括自然语言文本、代码以及英语以外的其他语言,还能够理解内容,从而进行总结、转换并以不同的方式表达。在此示例中,展示了如何将 API 从英语转换为法语、西班牙语和日本语。若将英文翻译成 API 不熟悉的一种语言,则需要提供更多示例甚至微调模型才能流利地完成。
2025-03-12
AI赋能办公,包含AI+对话、AI+写作与PPT、图片与视频生成和数据分析,还有面向HR、行政、财务、营销等岗位的AI赋能课
以下是关于 AI 赋能办公的相关内容: GPT 使用场景: 1. 内容生成:可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 演示:https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 2. 聊天机器人:作为聊天机器人后端,提供自然对话体验。 演示: 3. 问答系统:为用户提供准确答案。 4. 文本摘要:生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译:虽非专门设计,但有不错表现。 6. 群聊总结: 7. 代码生成:GPT3 及后续版本可生成代码片段,帮助解决编程问题。 8. 教育:用于教育领域,帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件:webpilot 10. PDF 对话:演示 www.chatpdf.com PPT 相关: 1. 2. AiPPT.cn:爱设计&AiPPT.cn 是一家 AIGC 数字科技企业,致力于打造“下一代个人与组织的 Ai 工作站”。旗下产品包括 AiPPT 等超过 10 余款应用 AI 能力的内容创作工具。23 年在 Ai+办公领域推出 AiPPT.cn/AiPPT.com,帮助用户“一分钟一键生成 PPT”,是国内 AiPPT 赛道创业公司第 1 的产品,全球第 4,国内所有 AIGC 产品 PC 端 Top10。目标市场主要是市场、运营、销售、人力、财务、行政、技术、产品、总助、公务员、学生、老师等基层及中高层管理岗位人员。 3. 在众多的 PPT 工具中,AI 带来便捷高效体验。深入了解了五大 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI,它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适工具要根据实际需求调整,试用和体验比盲目跟风更明智。 其他: 1. 音视频提取总结:https://bibigpt.co/r/AJ 2. 播客总结:https://podwise.xyz/dashboard/trending 3. 生成脑图:https://xmind.ai/editor/
2025-03-12
如何对一组对话进行分析,并且进行评分
对一组对话进行分析和评分通常可以遵循以下步骤和依据: 1. 明确任务形式和要求:例如给定一组参考文档和问题,要求模型按照指定格式生成答案,问题包含多种类型。 2. 确定评测指标: 赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案进行对比,并根据关键字段命中情况进行评分。 关键词命中总次数表示在题目中命中 keylist 中元素的总次数(包括多小题)。 关键词总数表示 keylist 中定义的关键字段总数。 小题数指每个题目包含的小题数量。 得分:结果完全正确的回答得满分 1 分,部分正确则根据命中比例计算得分。 3. 示例参考:如在金融行业·大模型挑战赛中,对包含多个小题的多轮对话题目进行评测计算,根据每个小题的回答正确情况给出相应得分,最后计算总得分。 4. 非聊天场景的情绪分析:对于非聊天场景,如情绪分析,可以使用特定的提示,如让助手对语音数据中的情绪进行 110 的评分,并解释评分原因。 5. 问答对话场景:在类似智谱 BigModel 共学营的活动中,根据对问题的理解和准确回答能力、回答的真实性和有趣程度等方面进行评分,还可以使用特定的测试问题如弱智吧问题来评价提示词的生成效果。
2025-03-11
怎么和特定知识库对话
要和特定知识库对话,有以下几种方式: 1. 在 Bot 内使用知识库: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,包括最大召回数量(Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多)、最小匹配度(Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回)、调用方式(自动调用:每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回;按需调用:需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据)。 (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 2. 在工作流内使用 Knowledge 节点: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 如果想要对本地知识库进行更加灵活的掌控,可以使用额外的软件 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: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。首先创建一个工作空间,然后上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入,选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案),完成上述配置后就可以跟大模型进行对话。 在创建名字写对联教学的智能体时,建议选择工作流的对话模式,创建一个工作流对话模式的智能体,注意一定要在开始调整工作流节点之前切换模式,因为切换成对话模式会将工作流清空,重置为对话模式默认节点。根据需求分析确认分支情况,包括根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联的特定分支以及默认分支。通过理解用户意图进行分支,注意将意图介绍写清楚、准确。在幸运数字分支中,先用代码分支获取用户输入的数字,然后匹配知识库,再对匹配的春联做赏析。在名字写祝福分支中,根据用户输入的名字和祝福信息,调试提示词生成对应对联并输出。设置通用兜底回复,在用户不符合前两个意图时进行友好回复,首先匹配知识库,然后让大模型结合匹配结果、历史记录、当前输入,输出符合对话内容的回复。同时,知识库是使用大模型生成的 100 对对联,都比较好看、经典、有意义。
2025-03-10
如何通过与AI的对话获取高质量的信息?有没有相关书籍或者文章推荐,请给出相关链接。
以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容: 在与 AI 对话获取高质量信息方面: 作为普通用户,语言在大模型中不是关键,核心是向量空间中的游走脉络,输出时的语言翻译是次要的,且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达,用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型,但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降,需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板,还有提升空间。 相关书籍和文章推荐: 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章,如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道: 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容,该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目,如人工智能简史、AI 会话简史等,还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目,如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月的切磋大会等活动,以及新活动 AIPO,与他人交流获取更多信息。同时,鼓励整理学习笔记并分享交流,以促进对知识的吸收和理解。
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
关于思维导图的提示词
以下是关于思维导图提示词的相关信息: 在文生图的提示词中,例如“”,用来告诉 AI 我们不要的内容。 在星流一站式 AI 设计工具中,提示词用于描绘您想生成的画面。输入语言方面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),支持中英文输入。写好提示词要注意内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如“一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量”。还可以调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。利用“加权重”功能,可在功能框增加提示词并进行加权重调节,权重数值越大越优先,也能对已有的提示词权重进行编辑。此外,还有翻译功能可一键将提示词翻译成英文,以及删除所有提示词和会员加速等辅助功能。 对于 SD 新手,有以下提示词模板的相关网站:Majinai:
2025-03-14
思维导图
以下是关于头脑风暴和思维导图的相关内容: 头脑风暴常用的 20 个 prompt: 1. Brainwriting 研究写作:“我们一起为头脑风暴,尽量写下很多点子,然后我可以在它们的基础上加入相关的想法。请用 markdown 结构你的回答。” 2. Reverse Brainstorming 反向头脑风暴:“我们为使用反向头脑风暴——故意提出糟糕的点子可以激发创意并引导我们走向新的方向。” 3. Mind Mapping 思维导图:“请为创建一个完整的思维导图,从一个中心概念开始,然后向外扩展与其相关的分支。” 4. Assumptions 假设:“列出你对的假设。然后,你如何挑战这些假设来提出创新的点子?描述你的过程。” 5. SWOT Analysis SWOT 分析:“让我们对进行 SWOT 分析,考虑内部的优势/劣势和外部的机会/威胁。然后写一个结论进行总结。” 6. SCAMPER SCAMPER 法:“使用 SCAMPER 清单对进行构思。我们如何替代、结合、适应、修改、用于其他用途、消除或逆转?详细描述你的答案。” 7. Six Thinking Hats 六顶思考帽:“使用六帽方法:红帽是乐观的,黑帽看到的是负面的等等。从不同的思维角度对进行构思。” 8. Worst Possible Idea 最坏的点子:“故意为想出很糟糕的点子,以新的方向激发创意。稍微扩展你的答案,解释为什么这些点子不好。” 9. Trigger Words 触发词:“这里有一些随机词:相关的新点子?” 10. Questioning 提问:“生成关于的问题,比如谁、什么、什么时候、在哪里、为什么、怎么样?将问题转化为点子。” 11. Rolestorming 角色扮演:“扮演。我的目标是找到新的改进方法。” 12. Scenarios 场景:“想象一个的最佳情境:一切都进行得很顺利。现在想象一个最” 关于儿童新闻百事通中思维导图的应用: 1. 应用缘由: 从新闻到旧闻,拒绝缪闻,追本溯源。 由点及面,广度与深度兼顾,培养小朋友的探究意识与能力。 凝练提升,形成强大的知识网络,助力小朋友研究性思维、统合型能力的培养。 2. 具体操作: 通过新闻涉及的主题词/关键词,或是小朋友对新闻中的感兴趣点,提取背后的知识点。 调用“generateTreeMind”插件,创建一个思维导图,清晰展示知识点的起源、发展和相互关系,凝练知识网络。 通过“快捷指令”提醒小朋友,可以使用此功能。 3. 实操展示: 初步尝试:放在聊天机器人的工作流里,能使用,但调用比较慢,且不能顾到全局。 后期调整:直接调用插件+提示词直接 cue 到,Precess on VS 树状图:前者不能直接出图,后者可以且点击后可以直达网站,进行二次修改。 实操展示包括新闻激发、提炼关键词/主题词/兴趣点,并发出指令“思维导图”。
2025-03-13
企业如何培养全员AI思维,将AI融入企业文化,驱动人才转型,推动AI驱动的创新。
企业培养全员 AI 思维、将 AI 融入企业文化、驱动人才转型并推动 AI 驱动的创新,可参考以下方面: 1. 组织管理转型:参考波士顿咨询公司发布的《》报告,AI 技术将推动组织从金字塔结构向松树型转变,需要人才具备创新、持续学习、透明和协作能力,组织文化应强调人的价值和认知多样性。为加速 AI 转型,建议采取自上而下的战略推动和自下而上的创新激活,培养关键人才,并重塑员工技能。 2. 构建 AI 监督与反馈机制: 建立异常监测机制,针对 AI 决策结果进行定期回顾,设立异常情况触发预警机制,避免因 AI 错误而导致决策失误。 在关键业务决策中设置人类干预节点,在 AI 给出初步建议后由人类进行审核和判断,特别是财务预测、市场扩展策略等核心业务决策应有清晰的人工复核流程。 企业可以引入“人机协作审查委员会”,由高层管理人员、业务线负责人和技术团队组成,每月审查 AI 关键决策的结果,设定触发条件(如连续三次异常预测)来判断是否需要人工干预。 3. 保留人类的创新与主导地位: 虽然 AI 能通过数据提供创新支持,但真正的突破性创新依然需要人类的参与,企业应明确 AI 是助力而非替代。在中国市场,创新是企业保持竞争优势的关键,过度依赖 AI 可能会削弱员工的创新力和主动性。 设立创新实验室,让 AI 提供背景数据和支持,员工在此基础上进行创意开发,AI 可以生成基础创意,员工进行拓展和跨领域应用。 进行跨部门协作,创建多样化团队,整合市场、技术和创意团队的力量,让 AI 提供洞察和辅助,具体决策由团队中的人类成员作出。 企业可以设立“AI 创新月”,每月让不同部门提出与 AI 相关的创新方案,要求员工结合 AI 的分析提出创意,而非直接采用 AI 方案,以培养团队的创新能力,避免 AI 的全权主导。
2025-03-12
哪些AI应用可以直接生成思维导图
以下是一些可以直接生成思维导图的 AI 应用: 1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn:国内思维导图与 AIGC 结合的工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 总的来说,这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。 此外,ChatMind 也是一款利用 AI 自动生成思维导图的在线工具,输入问题、文章、数据即可,还能对问题获取答案,可导出图片与 Markdown 文档两种格式。
2025-03-11
推荐一下可以直接生成思维导图的AI
以下是一些可以直接生成思维导图的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 总的来说,这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。 此外,在一些工作和生活场景中,如读书会活动,也可以通过特定的方法利用 AI 生成思维导图。例如,使用 kimichat 让 AI 拆解书籍内容并按照 markdown 产出,然后复制到在线思维导图 Markmap 中生成并微调。在 Coze 中,也有一键生成思维导图的插件和相关功能。
2025-03-11
制作一张安防行业领域的思维导图
很抱歉,目前没有关于安防行业领域思维导图的相关内容。但您可以通过以下步骤来制作: 1. 确定主题:明确思维导图的核心是安防行业。 2. 分支分类:例如可以分为监控系统、门禁系统、报警系统等。 3. 细化内容:在每个分支下进一步细化,如监控系统包括摄像头类型、存储方式等;门禁系统包括刷卡、指纹识别等方式。 4. 整理关联:梳理各个分支之间的关联和逻辑关系。 希望这些步骤能对您有所帮助。
2025-03-10