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调用openai的api的前提条件,是否需要成为plus用户

回答

调用OpenAI的API并不需要成为Plus用户。OpenAI的API和Plus用户是两个独立的服务。以下是调用OpenAI API的基本步骤¹²:

  1. 创建OpenAI账户:首先,你需要在OpenAI的官网上注册一个账户。

  2. 获取API密钥:登录到你的OpenAI账户,然后在API Keys页面创建一个新的API密钥。

  3. 安装OpenAI库:在你的Python环境中安装OpenAI库。

  4. 设置环境变量:将你的API密钥添加到环境变量中,这样你就可以在代码中使用它了。

  5. 调用API:现在,你可以开始使用OpenAI的API了。

请注意,使用OpenAI的API可能需要付费,并且需要遵守OpenAI的使用政策。在中国使用OpenAI API需要可以访问OpenAI的网络环境,并且账户需要完成绑卡操作。如果你在国内无法直接访问OpenAI,你可以考虑使用第三方的OpenAI API服务。

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

他の質問
可灵api
ComfyUI GeminiAPI 相关内容如下: 用途:用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。 安装说明: 手动安装: 1. 将此存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录。 2. 安装所需依赖: 如果使用 ComfyUI 便携版。 如果使用自己的 Python 环境。 通过 ComfyUI Manager 安装: 1. 在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager。 2. 在 Manager 中搜索“Gemini API”。 3. 点击安装按钮,安装完成后重启 ComfyUI。 节点说明: Gemini 2.0 image:通过 Gemini API 生成图像的节点。 输入参数: prompt(必填):描述想要生成的图像的文本提示词。 api_key(必填):Google Gemini API 密钥(首次设置后会自动保存)。 model:模型选择。 width:生成图像的宽度(512 2048 像素)。 height:生成图像的高度(512 2048 像素)。 temperature:控制生成多样性的参数(0.0 2.0)。 seed(可选):随机种子,指定值可重现结果。 image(可选):参考图像输入,用于风格引导。 输出: image:生成的图像,可以连接到 ComfyUI 的其他节点。 API Respond:包含处理日志和 API 返回的文本信息。 使用场景: 创建独特的概念艺术。 基于文本描述生成图像。 使用参考图像创建风格一致的新图像。 基于图像的编辑操作。 API key 获取:在 Google 的 AI Studio 申请一个 API key(需要网络环境),有免费的额度,访问 https://aistudio.google.com/apikey?hl=zhcn 。 温度参数说明:温度值范围为 0.0 到 2.0,较低的温度(接近 0)生成更确定性、可预测的结果,较高的温度(接近 2)生成更多样化、创造性的结果,默认值 1.0 平衡确定性和创造性。 注意事项: API 可能有使用限制或费用,请查阅 Google 的官方文档。 图像生成质量和速度取决于 Google 的服务器状态和您的网络连接。 参考图像功能会将您的图像提供给 Google 服务,请注意隐私影响。 首次使用时需要输入 API 密钥,之后会自动存储在节点目录中的 gemini_api_key.txt 文件中。
2025-04-14
grok API能用在什么软件上
Grok API 可以用在以下软件上: 1. 扣子工作流:可以用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,还能参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译:由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容,可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景,比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP:比如通过快捷方式接入 Siri。 此外,xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本,如 grok3beta、mini、fast 等,满足不同场景需求,上下文窗口达 131K,支持图像输入输出,但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。
2025-04-12
deepseek api
Jina DeepSearch 是一项基于推理大模型的深度搜索服务,其 API 已上线且开源。它可以在搜索时进行不断推理、迭代、探索、读取和归纳总结,直到找到最优答案为止。与 OpenAI 和 Gemini 不同,Jina DeepSearch 专注于通过迭代提供准确的答案,而不是生成长篇文章。它针对深度网络搜索的快速、精确答案进行了优化,而不是创建全面的报告。 使用入口:官方深度搜索 API 与 OpenAI API 架构完全兼容,您可以前往官网(jina.ai/deepsearch)了解详情;或者前往应用页面(search.jina.ai)体验。 此外,北京时间 00:30 至 08:30 期间,DeepSeek API 价格大幅下调。DeepSeekV3 降至原价的 50%,DeepSeekR1 低至 25%,鼓励用户在夜间空闲时段调用 API,以更低成本享受服务。
2025-03-30
api
以下是关于 API 的相关信息: ComfyUI GeminiAPI: 用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。 安装说明: 手动安装:将存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录,安装所需依赖(根据使用的 ComfyUI 版本有所不同)。 通过 ComfyUI Manager 安装:在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager,搜索“Gemini API”并点击安装按钮,安装完成后重启 ComfyUI。 节点说明: Gemini 2.0 image:通过 Gemini API 生成图像的节点。输入参数包括必填的 prompt、api_key,可选的 model、width、height、temperature、seed、image 等。输出包括生成的图像和 API Respond。使用场景包括创建独特的概念艺术、基于文本描述生成图像、使用参考图像创建风格一致的新图像、基于图像的编辑操作。 API 与速率限制: 速率限制是 API 对用户或客户端在指定时间内访问服务器的次数施加的限制。 速率限制的原因包括防止滥用或误用 API、确保公平访问、管理基础设施负载等。 OpenAI 的 API 提供商在 API 使用方面有限制和规定,不同用户类型可获得不同的速率限制,若请求超过限制将返回错误响应。 关于 API 的一般性描述: API 就像是一个信差,接受一端的请求,告诉系统用户想要做的事情,然后把返回的信息发回。 学习使用 GPT 的 Action 工作流包括:确定想要的 GPT 及是否需要外部数据,寻找 API 文档或开发 API 以及编写 Action 里的 Schema 和 Prompt。 对 Action 感兴趣可以从系统了解和学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。
2025-03-29
API是什么意思有什么用
API 是应用程序编程接口(Application Programming Interface)的缩写。它是软件之间进行交互和数据交换的接口,使得开发者能够访问和使用另一个程序或服务的功能,而无需了解其内部实现的详细信息。 API 就像是一个信差,接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 APIKey 是一种实现对 API 访问控制的方法,通常是一串字符串,用于身份验证和访问控制。当开发者或应用程序尝试通过 API 与另一个程序或服务交互时,APIKey 作为请求的一部分被发送,以证明请求者具有调用该 API 的权限。APIKey 帮助服务提供商识别调用者身份,监控和控制 API 的使用情况,以及防止未经授权的访问。 要使用 API,通常需要去官网寻找 API 文档,API 的规则一般会写在网站的开发者相关页面或 API 文档里。例如,TMDB 的搜索电影 API 文档的网址是:https://developer.themoviedb.org/reference/searchmovie 。在 API 文档中,会详细告知如何使用相应的 API,包括请求方法、所需的查询参数等。您可以在文档中进行相关配置和操作。 登录网站寻找 Apikeys 创建新的密钥(记得保存好、不要泄露)。使用 APIKEY 可能需要单独充值,一共有两种模式可以使用: 1. 使用官方的 key 网站:https://platform.openai.com/apikeys 创建好您的 key 后记得复制保存。 2. 如果觉得充值比较麻烦可以考虑用第三方的网站:https://www.gptapi.us/register?aff=WLkA ,这个充值起来方便一些,模型选择也可以多一些。
2025-03-29
哪个大模型的API接口免费?
以下是一些提供免费 API 接口的大模型: 1. Silicon 硅基接口:有众多开源模型(Yi、Qwen、Llama、Gemma 等)免费使用,还赠送 14 元体验金,有效期未知。注册和使用地址为,邀请码:ESTKPm3J。注册登录后,单击左边栏的 API 密钥,单击新建 API 密钥,单击密钥即可完成 API 密钥的复制。它支持多种大模型,也支持文生图、图生图、文生视频。 2. 智普 GLM4 接口:在 BigModel.cn 上通过专属邀请链接注册即可获得额外 GLM4Air 2000 万 Tokens 好友专属福利。进入个人中心,先完成实名认证,再单击左边栏 API KEYS 或右上角的 API 密钥,进入后单击右上角的添加 API,鼠标移至密钥上方,单击复制即可得到智普的 API key。 3. 阿里的通义千问大模型:打开链接,创建个 API key。 4. 智谱 AI(ChatGLM):有免费接口。 5. 科大讯飞(SparkDesk):有免费接口。 此外,谷歌的 Gemini 大模型(gemini 1.5)和海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费的,但需要给服务器挂梯子。
2025-03-28
OpenAI Operator, Anthropic Claude Coder
以下是关于 OpenAI Operator 和 Anthropic Claude Coder 的相关信息: 2025 年 Agent 领域的发展预测: 从对话助手到行动型智能体是 2025 年 Agent 技术的主流发展方向之一。计算机操作能力取得突破,传统大模型更多充当聊天助手,而 2025 年的突破在于让 Agent 直接“动手”操作电脑和网络环境。 Anthropic 在 2024 年底发布的 Claude 3.5 Sonnet 首次引入“Computer Use”能力,让 AI 像人一样通过视觉感知屏幕并操作鼠标键盘,实现了 AI 自主使用电脑的雏形。 OpenAI 在同期推出了代号“Operator”的 Agent 及其核心模型“计算机使用智能体”(CUA),使 GPT4 获得直接与图形界面交互的能力。CUA 通过强化学习将 GPT4 的视觉能力与高级推理相结合,训练 AI 可像人一样点击按钮、填表、滚动页面等。在 OpenAI 的测试中,CUA 在浏览器任务基准 WebArena 和 WebVoyager 上分别达到 38.1%和 87%的成功率,后者已接近人类水平。 其他相关信息: 宝玉日报 1 月 25 日: Deepseek 提示词框架包含四大模块:任务目的(Purpose)、计划规则(Planning Rules)、格式规则(Format Rules)、输出说明(Output)。 Anthropic 的 Claude 可通过屏幕截图获取计算机视觉信息,计算光标移动的像素坐标,并执行点击、滚动等操作。 OpenAI Operator 利用虚拟主机和 Chrome 浏览器,通过 CUA 实现网页实时操作,支持复杂任务导航。 主要的大语言模型: OpenAI 系统包括 3.5 和 4 等,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型在春季首次发布,功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本,可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,连接到互联网。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-04-01
openai官方文档
以下是关于 OpenAI 官方文档的相关信息: 对于刚入门学习提示词的朋友,建议先有一个大模型帐号并熟悉与之对话的方式。推荐的国产平替有 。 学习 prompt 必须看 OpenAI 的官方文档,相关链接有: 。 在 OpenAI 官方的说明文档(Documentation)中,为用户提供了若干项策略以帮助更好地使用 ChatGPT。例如策略一:编写清晰的说明,即在询问中包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”用户意图,所以提问时不要惜字如金,多说一些内容、多提供一些信息能有效提高回复的质量和丰富性。文中还列举了多个例子进行说明。
2025-03-29
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强?
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势,难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强,适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务,在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
openai deep research使用技巧
OpenAI 的 Deep Research 功能能够整合多源信息,进行复杂的信息查询与分析,并生成专业水准的报告,同时详细展示思考和搜索过程。目前,该功能仅支持文本输出,未来还将增加嵌入式图片、数据可视化等功能。使用入口为在 ChatGPT 输入框中选择「Deep Research」模式,输入问题后即可开始体验。 在 OpenAI 推出「Deep Research」功能一天后,Hugging Face 的工程师迅速联合推出了免费开源的版本 Open Deep Research,能自主浏览网页、滚动页面、处理文件,以及基于数据进行计算。使用入口为前往 Demo 网站(opendeepresearch.vercel.app)体验。 Deep Research 让 AI 自动完成多步骤研究任务,快速分析海量信息并生成专业报告,具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性,适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放,未来将扩展至 Plus 和 Team 用户,并提供更强大的功能。 该智能体基于优化版 OpenAI o3 模型,结合网络浏览和 Python 分析能力,实现高效研究,适用于科学、政策、工程等高强度知识工作,也能帮助购物者做复杂决策。Pro 用户已可使用,后续将逐步向 Plus、Team 和企业用户开放。
2025-03-08
openAI的deep research有哪些缺陷
OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷: 1. 具有滞后性,在某些信息上无法做到及时更新。 2. 存在信息混乱的问题,无法完全替代人类的深度思考。
2025-03-03
Monica和Openai的记忆功能是如何让大模型产生记忆的?是什么原理?
大模型的记忆功能实现方式较为复杂,不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中,大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色,其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是,对于 ChatGPT 这类模型,实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容,是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现,而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长,可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据,通常只能进行总结。
2025-03-01
用AI处理销售订单历史数据需要什么前提条件
用 AI 处理销售订单历史数据通常需要以下前提条件: 1. 数据质量:销售订单历史数据应准确、完整、一致,且格式规范,便于 AI 系统进行处理和分析。 2. 数据规模:需要有足够数量的销售订单数据,以确保 AI 模型能够从中学习到有效的模式和规律。 3. 数据标准化:数据应遵循一定的标准和规范,例如统一的字段定义、编码方式等。 4. 明确的业务目标:清楚地定义使用 AI 处理数据想要达到的具体目标,例如预测销售趋势、优化库存管理等。 5. 技术基础设施:具备支持 AI 处理的硬件和软件环境,包括足够的计算资源、合适的数据库和数据存储系统。 6. 数据安全和合规:确保数据的处理和使用符合相关法律法规,保护客户隐私和企业数据安全。 7. 专业的技术团队:包括数据科学家、工程师等,能够进行数据预处理、模型训练和优化、系统部署和维护。 8. 对业务的深入理解:了解销售业务流程和特点,以便将 AI 技术与实际业务需求相结合。
2025-02-11
智能化的前提条件是什么
智能化的前提条件包括以下方面: 以人为本:人工智能应作为人类的工具,最终目的是提高人类福祉,符合欧盟价值观、各项条约和《宪章》所载的基本权利和自由。 风险评估与规则制定:为确保在健康、安全和基本权利方面对公众利益提供一致和高水平的保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,且规则应与《宪章》等保持一致,并应当是非歧视性的,且符合欧盟的国际贸易承诺。 具体应用中的风险控制:在一些具体情况下,人工智能系统不会导致对特定领域法律利益造成重大损害的风险。例如,执行范围狭窄的程序性任务、改进先前完成的人类活动结果、检测决策模式或偏离情况、执行与所列目的相关评估的准备工作等的人工智能系统,因其任务特点带来的风险有限或降低了风险。 对人类思维方式的理解:要实现智能化,需要理解人类的思维方式,包括决策过程,区分下意识和推理过程等。 模拟人类智能的方法:如自上而下的符号推理方法模拟人类通过推理解决问题的方式,自下而上的神经网络方法模拟人脑结构,还有新兴的多智能体系统、进化方法或遗传算法等。
2025-01-06
我是一名研究生,我想利用python实现机器学习,对碳排放进行预测,需要你帮我写出代码,我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件
在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时,您需要向我提供以下关键信息和问题: 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征,例如数据的类型(数值型、分类型等)、数据的字段(如时间、能源消耗、生产活动等)。 2. 您对预测模型的性能要求,比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向,或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况,这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤,例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况,例如内存、CPU 核心数等,以便选择适合的模型和训练策略。
2024-10-10
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
单独调用知识库
以下是关于知识库的相关内容: 创建并使用知识库: 在 Bot 内使用知识库: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 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。 5. (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)。 6. (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。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 Coze 打造 AI 私人提效助理实战知识库: 在上述步骤中创建好知识库后,就可以在智能体中配置知识库了。在 coze 主页,个人空间 > 项目开发中,打开一个需要添加知识库的智能体,可以选择配置“文本”、“表格”、“照片”三种知识库。下面以配置文本知识库作为例子。点击加号,选择在 1.3 中已经提前创建好的知识库,点击添加。下一步就是配置提示词,让智能体自动使用知识库回答问题。在进行大概地描述以后,点击右上角“优化”,可以自动优化提示词,获得更好的结果。最后,在网页最右方的“预览与调试”中,测试智能体是否正常调用知识库。 集合 Deepseek 提示词方法论: DeepSeek R1 提示词系统完全指南: 三、进阶控制技巧: 1. 思维链引导:分步标记法(请逐步思考:1. 问题分析→2. 方案设计→3. 风险评估)、苏格拉底式追问(在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差)。 2. 知识库调用:领域限定指令(基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌)、文献引用模式(以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPR Cas9 最新突破)。 3. 多模态输出。 四、高级调试策略: 1. 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求,修正方案:添加维度约束,示例对比:原句:"写小说"→修正:"创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构"。 问题类型:主观表述,修正方案:量化标准,示例对比:原句:"写得专业些"→修正:"符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用"。 2. 迭代优化法: 1. 首轮生成:获取基础内容。 2. 特征强化:请加强第三段的技术细节描述。 3. 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分。 4. 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误。
2025-04-09
知识库的批量创建和调用
以下是关于知识库的批量创建和调用的详细信息: 使用知识库: 在 Bot 内使用: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 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。 5. (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、最小匹配度和调用方式(自动调用或按需调用)。 6. (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。 在工作流内使用: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传表格数据: API 方式: 1. 在表格格式页签下,选择 API,然后单击下一步。 2. 单击新增 API。 3. 输入网址 URL 并选择数据的更新频率,然后单击下一步。 4. 输入单元名称或使用自动添加的名称,然后单击下一步。 5. 配置数据表信息后,单击下一步。 5.1 确认表结构:系统已默认获取了表头的列名,您可以自定义修改列名,或删除某一列名。 5.2 指定语义匹配字段:选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。 6. 查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。 7. 完成上传后,单击确定。 自定义方式: 1. 在表格格式页面下,选择自定义,然后单击下一步。 2. 输入单元名称。 3. 在表结构区域添加字段,单击增加字段添加多个字段。 4. 设置列名,并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。 5. 单击确定。 6. 单击创建分段,然后在弹出的页面输入字段值,然后单击保存。 创建文本型知识库: 目前支持 5 种导入类型:本地文档、在线数据、notion、飞书、自定义。 在线数据: 自动采集:支持从单个页面或批量从指定网站中导入内容。 添加单个页面的内容: 1. 添加方式:选择添加单个。 2. 更新频率:选择是否自动更新指定页面的内容及自动更新的频率。 3. 网址 URL:输入要采集内容的网址。 批量添加网页内容: 1. 添加方式:选择批量添加。 2. 根地址或网站地图:输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址,然后单击导入。 3. 导入成功后,单击确认。 手动采集:支持标注要采集的内容,内容上传成功率高。使用手动采集方式,需要先安装浏览器扩展程序。安装步骤,参考。 1. 在新增 URL 页面,选择手动采集。 2. 在弹出的页面输入要采集内容的网址,然后单击确认。 3. 在弹出的页面上,点击页面下方文本标注按钮,开始标注要提取的内容,然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 4. 单击查看数据查看已采集的内容,确认无误后再点击完成并采集。
2025-04-09
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
coze上提取视频文案的插件有哪些?都是怎么调用的
以下是关于在 coze 上提取视频文案的插件及调用方法: 1. 进入 coze 个人空间,选择插件,新建一个插件并命名,如 api_1。 2. 在插件的 URL 部分,填入通过 ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数和 message 输出。 4. 测试后发布插件。 需要注意的是: 1. 如果在生产环境中已有准备好的 https 的 api,可直接接入。 2. 本案例中使用的是 coze 国内版,且案例中的 ngrok 仅供娱乐,在生产环境中勿用。
2025-04-01
如何综合运用插件、工作流、知识库,搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体,组成像Manus这样的工具?
要综合运用插件、工作流、知识库搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体组成类似 Manus 的工具,需要了解以下内容: 插件:插件如同一个工具箱,里面可放置一个或多个工具,称为 API。扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及能处理多种任务的模型。若平台现有插件不符合需求,还可自行制作添加所需 API。 工作流:工作流类似可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成,开始和结束节点有特殊作用,不同节点可能需要不同信息,包括引用前面节点信息或自行设定信息。 知识库:可上传私有文件作为回答参考。 智能体:智能体是对自定义操作的封装,用于解决特定场景问题。以 ChatGPT 的 GPTs 为例,包括描述作用和回复格式的提示词、作为回答参考的知识库、请求第三方 API 获取实时数据的外挂 API 以及个性化配置等。 例如,在“竖起耳朵听”的智能体中添加了插件和工作流的相关设置。创建智能体时,输入人设等信息,并配置工作流。但需注意,如工作流中使用的插件 api_token 为个人 token 时,不能直接发布,可将其作为工作流开始的输入,由用户购买后输入使用再发布。 此外,在 AI 搜索中,可预置 after_answer 钩子,将请求大模型的上下文和回答发给第三方插件整理成文章或思维导图等格式同步到第三方笔记软件。全流程中有很多节点可做 Hook 埋点,多个插件构成可插拔架构,常用功能可抽离成标准插件用于主流程或辅助流程,还可自定义智能体 Agent 等。
2025-03-29