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我要做一个密室逃脱的智能体,在扣子里怎么实现

回答

要在扣子中实现密室逃脱的智能体,以下是一些相关的信息和思路供您参考:

智能体的实现通常包括工作流和数据库。工作流的设计相对简单,一般是一个输入,对接知识库,搭载模型,最后输出。数据库的收集和整理有一定难度,需要进行资料收集和手动二次校对。

在多智能体模式设置方面,主要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、记忆管理以及对话体验等全局性因素。在全局设置中,人物设定与回复逻辑的填充要侧重于角色塑造。智能体的交互流程应形成完整的互动链条,设计为闭环结构,以确保用户能在不同智能体之间自由切换。

例如在旅游场景中,可设计分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排的三个智能体。先写好提示词,做好全局人物设定,然后在扣子上进行编排。

但需要注意的是,目前提供的内容中没有直接针对密室逃脱智能体实现的具体步骤和方法,您可能需要根据密室逃脱的特点和需求,进一步细化和定制相关的设置和流程。

AIモデルによって生成されたコンテンツであり、慎重に確認してください(提供元: aily)

参照

生物医药小助手的诞生之旅~如果你有公众号,你也应该做一个扣子智能体

这个智能体是由1个工作流+6个数据库实现的。工作流的设计比较简单,一个input,对接知识库,然后搭载豆包function call大模型,最后是一个output。6个数据库分别是我的公众号发表过的文章+执业药师教材(做第一个知识库的时候没经验,其实应该分开成两个数据库)、执业医师讲义、药监局新药审评报告、中国医药企业融资动态、药物对外授权(BD)动态、全球药物销售额。工作流是非常简单的,相对有难度的是收集知识库的资料并根据清洗结果进行手动二次校对(需要一定专业知识)。也许有人要问,医药知识我直接问大模型不好吗?大模型的语料来源庞杂,广度一定是比智能体好很多的,但是在医疗这个严肃领域,对回答准确性的要求非常高。为了避免出现误导性的回答,我在提示词中约定了回答只能来自于知识库。也许有问题超出知识库范畴的情况,但还没发现智能体回答是医学上不严谨的现象。广or精准,在医疗领域一定是精准优先的。[heading2]商业化场景[content]基本可以理解为,这个智能体能替代大部分的传统医药数据库商业化场景。医药企业研发立项:每个医药研发项目在立项之前,都要整理作用机制、目标治疗疾病的竞争格局、主流的技术路径是什么、同技术路径其他公司研发的产品在临床试验阶段看到的安全性风险和有效性分别是怎样的,这些问题智能体都可以回答科研机构临床转化评估:大学等科研机构有将基础的医药研究课题转化为药物的孵化机制,关注的主要是科学家研究方向的临床转化潜力,这些问题智能体都可以回答投资机构评估标的公司:主要关注国外对标技术的发展情况、融资情况、临床转化的可靠性,这些问题智能体都可以回答

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:当准备好提示词后,就可以开始在扣子上进行编排了,这里我省略了创建和填充的步骤,最终呈现的效果是这样的:

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:当准备好提示词后,就可以开始在扣子上进行编排了,这里我省略了创建和填充的步骤,最终呈现的效果是这样的:

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我要写论文,需要用什么ai工具‘
在论文写作中,以下是一些常用的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅检查语法和拼写,还具备一定排版功能,可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化生成文档,适用于商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择合适的 AI 文章排版工具需考虑文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-04-14
我要根据PPT开发一个网页,请详细提供操作步骤和选择哪一个AI工具更合适。
以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具: 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式,其他文件格式也可行,但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片,需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片:直接复制图片的 URL,右键图片选择复制 URL,然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片:使用图床服务(如 https://sm.ms/)托管图片,生成公链。 3. 插入视频:先将本地视频上传到公网(如 B 站),在视频页面寻找“分享”按钮,点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL,用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址:https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制(相对耗时) 导入方式:复制最终大纲内容到本地 txt 文件,将后缀改为.md(若看不见后缀可自行搜索开启),打开 Xmind 软件导入 md 文件,在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版再点击下载。若喜欢使用且无会员,可在某宝买一天会员。
2025-04-13
推荐几个AI工具及其使用方法,我要用于病案质控
以下为您推荐几个可用于病案质控的 AI 工具及其使用方法: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具,如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查,这些都能简化您的学术工作。您可以通过访问使用。 2. Scholarcy:这是一款科研神器,主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,精炼地呈现文章的总结信息,分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。您可以通过使用。 3. ChatGPT:这是一个强大的自然语言处理模型,可以提供有关病案质控的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。您可以通过使用。 这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的病案质控工作,您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-13
如果我要分析代码功能
如果您要分析代码功能,可以参考以下步骤: 1. 准备工作: 分析要拷贝页面的技术栈,可通过打开 https://www.wappalyzer.com/ 输入要分析的网站地址获取。 截图要克隆的网页。 分析页面功能,如顶部导航栏、页面主体区域(包括分类在左边、文章列表在右边、标题位置、文章卡片展示位置、文章列表和分类区域)、底部导航栏。 2. 开始克隆出效果,并逐渐完善: 根据分析拆分后续要实现的内容,如先实现文章列表部分和底部导航栏。 对于文章列表部分,可使用提示词根据图片实现,注意不要直接点击全部接受,先看效果,不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码的作用。 对于左侧菜单栏,可通过提示词实现,如要求内容是文章的分类,在页面滚动时菜单会吸顶。若出现异常,可选中所有异常添加到对话,让 AI 解决。 可让 AI 添加注释解释每段代码对应的功能,以便精准提出修改建议。 明确提示词,说清楚要实现的功能的位置、大小、效果。 3. 对于 AI Review(测试版): 这是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能。 您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天获取详细信息。 为让其更有利,您可为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面,如性能相关问题。 目前有几个选项可供选择进行审核,如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。
2025-04-09
我是一名日语大四学生,我要利用我的开题报告结合deepseek完成一篇论文初稿,请问怎么向deepseek提问
要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿,您可以遵循以下正确的提问模板: 1. 赋予角色(选填):对 DeepSeek 赋予一个特定的角色,以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状(必填):提供尽可能详细的背景信息,例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等,以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标(必填):明确告诉 DeepSeek 您的需求,比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等,提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求:您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如:您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色,我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁,目前我已经完成了初步的文献收集和分析,我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲,要求大纲结构清晰,逻辑连贯,具有一定的创新性”。
2025-03-31
我是一名日语大四学生,我要利用我的开题报告和文献综述结合deepseek完成一篇论文初稿,请问怎么向deepseek提问
向 DeepSeek 提问时,可遵循以下万能通用的提问公式:提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色(选填):对 DeepSeek 赋予一个特定的角色,以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状(必填):提供尽可能详细的背景信息,以使它更好地理解您的问题,并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生,正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标(必填):明确告诉 DeepSeek 您的需求,比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求:例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外,在使用 DeepSeek 时还需注意: 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据,分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求,可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时,在其提供方法建议后,可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求,如脱口秀段子,可以结合特定人物的特点和风格,并指定主题和字数等要求。
2025-03-31
扣子如何改变回复的语言风格
要改变回复的语言风格,可以参考以下方法: 1. 对于风格类的 Bot,提示词中的 Fewshot 对输出风格影响较大,可先找预期相关人的风格示例并修改。 2. 在 Examples 里使用特定开头的词,如“Fword”,开头字符会显著影响输出内容。 3. 加星号的部分代表加粗,根据自注意力机制可提升提示词中的关键词效果。 4. 能力方面可使用自带的 Bing 搜索和图片识别,根据需求选择,如避免 Webpilot 以免语气变温和。 5. 可根据需求决定是否加入绘画功能。 6. 防护词可参考,但没有完美的防御提示词。 7. 回复风格可来自自己的群聊机器人的风格嫁接。 8. 最后加入一些小 Tips 进一步提升个性化效果。 在场景方面,可以问 Bot 对内容的看法,或让其帮忙分析事情以获得更接地气的表述。 另外,编写提示时: 简单任务场景: 设定人物,描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程,约定 Bot 在不同场景下的回答方式,强调调用工具以保证回复准确性,也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答。 复杂任务场景:推荐使用结构化格式编写提示,扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容,可直接使用或修改。
2025-04-09
扣子AI在中小学数学教学中可以怎么结合使用
扣子 AI 在中小学数学教学中的结合使用可以参考以下方面: 1. 自适应学习系统:例如使用像 Khan Academy 这样的平台,结合 AI 技术为学生提供个性化的数学学习路径和练习题,根据学生的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用像 Photomath 这样的工具,通过图像识别和数学推理技术为学生提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用如 Socratic 这样的应用,借助 AI 技术为学生解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助学生理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与像 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外,为小学数学课设计教育游戏时,可以考虑以下几个方面: 1. 游戏机制:选择适合小学生的游戏机制,如跳跃、追逐、搜寻等,增加游戏趣味性和参与度。 2. 游戏元素:选择数学相关的元素,如数字、运算符号、图形等,将它们融入游戏中,使学生通过游戏了解或巩固相应的数学知识。
2025-04-01
扣子设置了微信客服机器人,如何实现机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息。
要实现微信客服机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息,您可以按照以下步骤进行操作: 前提条件: 1. 已开通了。 2. 已搭建了 Bot。 步骤一:获取微信客服配置信息 1. 登录平台。 2. 单击企业信息,然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置,然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后,先不要关闭该页面。 步骤二:在扣子中配置微信客服信息 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. 找到微信客服渠道,然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID,然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey,然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后,先不要关闭该配置窗口。 步骤三:配置回调地址 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面,输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格,空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面,复制 secret。 3. 单击客服账号,复制账号。 步骤四:发布 Bot 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: 1. 收不到机器人回复消息怎么办? 可尝试通过以下方法解决: 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。 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。
2025-03-30
用扣子的时候怎么让大模型严格按照知识库内容进行输出
以下是关于让大模型严格按照知识库内容进行输出的相关信息: 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。在智能体中使用知识库,收集相关内容,当智能体回答用户时会先检索知识库,使回复更准确。 在“掘金 x 扣子 Hackathon 活动 深圳站”的总冠军工作流中,对于用户向小说人物角色的提问,通过一系列节点,包括开始节点接收问题、知识库节点检索、大模型节点生成答案等,本质上是一个根据用户 query 进行检索增强生成(RAG)的任务,每个工作流中都嵌入了知识库节点,维护了如小说合集等知识库。 大模型节点是调用大语言模型,使用变量和提示词生成回复。按需选择基础版或专业版模型,基础版支持扣子预设的一批模型资源,专业版除默认添加的豆包模型外,还支持按需接入火山引擎方舟平台的模型资源。模型选择右下角生成多样性可从多个维度调整不同模型在生成内容时的随机性,有精确模式、平衡模式和创意模式等预置模式。输入方面,开启智能体对话历史后,上下文信息将自动携带进入大模型,参数名可随意设置但建议有规律,变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。
2025-03-26
扣子api的调用流程
扣子 API 的调用流程如下: 1. 传递请求的相关部分: Body:用于传递请求的主体部分,可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中通常不用于传递参数,因为 GET 方法的 URL 已包含必要参数。 Path:用于定义请求的路径部分,通常以“/”开头,后面跟着一系列段落。在 GET 方法中可传递参数,但常编码为 URL 一部分。 Query:用于定义请求的查询部分,通常以“?”开头,后跟一系列键值对。在 GET 方法中是常用的参数传递方式。 Header:用于定义 HTTP 请求的头信息部分,包括各种头部字段。在 GET 方法中通常不用于传递参数,而是定义请求头部信息。 2. 配置输出参数: 如果填写无误,可直接点击自动解析,会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 例如填入汉字“张”,点击自动解析。解析成功会显示成功,输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 3. 调试与校验: 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果,Request 为输入的传参,Response 为返回值,点击 Response 可看到解析后的参数。 此外,创建扣子的令牌步骤如下: 在扣子官网左下角选择扣子 API,在 API 令牌中选择“添加新令牌”,为令牌起名,选择过期时间(如永久有效),选择指定团队空间(个人空间或团队空间),勾选所有权限,保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的配置: 1. 获取机器人 ID:在个人空间中找到要接入微信的机器人,如画小二智能小助手,点击进入编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据即为机器人的 Bot ID。 2. API 授权:点击右上角发布,会出现 Bot as API,勾选并确定应用已成功授权 Bot as API。
2025-03-25
扣子工作流与用户界面搭建
以下是关于扣子工作流与用户界面搭建的相关内容: 一、工作流搭建 1. 进入扣子(coze.cn),选中「创建应用」,再选中「创建空白应用」,输入「应用名称」进入项目搭建页面。 2. 新增一个工作流,工作流名称叫做 psy_ai。 3. 该项目的业务逻辑是通过上传儿童的绘画作品分析心理状态,分析过程分为多个步骤实现,工作流的编排流程图为:上传作品>多个多模态大模型识别不同元素>分别提取特种并分析>综合分析结果>给出评估与建议。 4. 工作流从左到右分为三组大模型: 第一组多模态大模型主要作用是分析图片元素:整体特征、房屋特征、树木特征、人物特征。 第二组通用大模型主要是对提取到的信息进行对应内容的总结分析。 第三组通用大模型先汇总结果,然后再分别提取不同(诊断评估与建议)的结果。 5. 所有大模型节点对应的 prompt(提示词):文档地址:https://vcn5grhrq8y0.feishu.cn/wiki/Z3NzwrtEKi9h5mk0rTOcAT0xnTc 二、用户界面搭建 1. 选择「桌面网页」类型。 2. 以《小喵星座日历》扣子网页应用为例: 板块 1:输入个人信息和生成图片,包含 2 个选项、1 个按钮、分割图、1 个输入框、1 个按钮。点击生成按钮会触发事件,调用日历生成工作流,生成中时生成按钮禁用,用 loading 按钮展示动态变化。 板块 2:生成星座日历图片,新建一个容器,包含一个文本组件、一个列表组件。 板块 3:查看星座生成记录,新建一个容器,包含一个按钮组件、一个列表组件,点击按钮调用读取生成历史的工作流,列表绑定生成历史工作流的输出结果。 板块 4:查看示例,新建一个容器,包含一个文本组件、4 个图片组件。 三、功能页相关配置 1. {{ImageUpload1.value}}用于获取图片上传组件的第一张图片。 2. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 3. 当用户上传图片点击按钮时会进入在家中的状态,右边内容显示容器里有两个组件: 图片组件显示加载中的 gif 图片(默认隐藏),图片来源本地上传加载中 gif 图,尺寸宽度为百分比 100%,高度适应内容,可见性根据{{!psy_ai.loading}}控制,工作流运行中显示。 Markdown 组件显示分析内容,隐藏根据{{psy_ai.loading}},工作流运行完显示。 至此,页面所有的布局和数据交互全部完成。
2025-03-25