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如何快速创建调用API的应用

Answer

以下是快速创建调用 API 应用的步骤:

  1. 了解请求的组成部分:
    • Body:用于传递请求主体,GET 方法中通常不使用。
    • Path:定义请求路径,GET 方法中可编码参数在其中。
    • Query:定义请求查询部分,是 GET 方法常用的参数传递方式。
    • Header:定义 HTTP 请求头信息,通常不用于传递参数。
  2. 配置输出参数:
    • 在配置输出参数界面,可自动解析或手动新增参数。
    • 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。
    • 对于 Object 类型参数,可添加子项。
  3. 调试与校验:
    • 在调试与校验界面填写输入参数并运行。
    • 查看输出结果,Request 为输入传参,Response 为返回值。
  4. 发布:在插件详情页右上角点击发布。

以创建调用 themoviedb.org API 应用为例:

  • 注册并申请 API KEY:前往 themoviedb.org 注册,依次点击右上角头像 - 账户设置 - API - 请求 API 密钥 - click here,选择 Developer 开发者,填写相关信息并提交,获取 API 读访问令牌备用。
  • 构建 GPT:新创建 GPT,设置名字和描述,添加 Instructions 内容,并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

如何在扣子调用已有的 API 制作插件

1.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,通常不使用Body来传递参数,因为GET方法的URL中已经包含了所有必要的参数。2.Path:用于定义请求的路径部分,通常以“/”开头,后面跟着一系列的段落(如“/users/{username}”)。在GET方法中,Path可以用来传递参数,但通常会将其编码为URL的一部分,而不是单独传递。3.Query:用于定义请求的查询部分,通常以“?”开头,后面跟着一系列的键值对(如“?username=admin&password=password”)。在GET方法中,Query是最常用的参数传递方式,它允许用户通过URL中的键值对来传递参数。4.Header:用于定义HTTP请求的头信息部分,包括各种头部字段,如“Content-Type”、“Authorization”等。在GET方法中,Header通常不会用来传递参数,而是用于定义请求的头部信息。1.配置输出参数如果一切都填对了没有问题的话,我们可以直接点击自动解析,会自动调用一次API给出对应的输出参数我填入汉字“张”。点击自动解析解析成功后会显示解析成功,我们可以看到输出参数已经填好。然后我们点击保存并继续参数描述可以根据需求填写。既是提醒用户也是提醒自己,建议填写~1.调试与校验测试一下我们的工具,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就可以看到解析后的参数

基于已有服务创建插件

1.在配置输出参数界面,设置输出参数,并单击保存并继续。您可以单击自动解析,在对话框内填写输入参数调用API,平台将会根据API响应结果自动配置输出参数。您也可以单击新增参数,手动设置输出参数。|配置项|说明|<br>|-|-|<br>|参数名称|参数名称,支持字母、数字或下划线。参数名称|<br>|参数描述|参数描述。准确的参数描述可以帮助用户或LLM理解当前参数的作用。|<br>|参数类型|参数的数据类型。|<br>|是否必填|参数是否必须输出。打开开关表示当前参数为必须输出的参数。关闭开关表示当前参数为可选输出的参数。|<br>|新增子项|当参数类型选择Object类型时,该配置项会显示加号(+)图标。单击加号图标可在当前Object参数内添加子参数。|1.在调试与校验界面,填写输入参数,并单击运行。2.在页面右侧,查看调试结果为绿色标识的调试通过后,单击完成。1.在插件详情页的右上角,单击发布。

像高手一样编写 GPT:从基础到实践,学习使用 GPT 的 Action

themoviedb.org是一个电影数据库,api是他的二级域名——就像是门牌号一样,让GPT可以来这里取数据,也就刚刚“Talk to”的对象。接下来,我教大家如何快速上手这个Action。完成“找电影”的GPT因为调用TMDB是需要API KEY的,所以我们需要先前往themoviedb.org注册后申请一个API KEY。在你注册后,还要点击邮箱验证邮件里的链接后才可以使用,注册流程就不赘述了注册后,依次点击右上角头像-账户设置- API -请求API密钥- click here选择Developer开发者,协议拉到最底下然后Accept接受。使用类型:网站。应用名称随便写,URL填ChatGPT()官网就行,简介必须写英文的,下面的除了邮箱外(因为要收验证码),大概填填提交就好,支持中国手机号。填完了就可以获得API密钥和API读访问令牌了,找个小本本先记下来下面的‘API读访问令牌’备用。构建GPT新创建一个GPT,名字描述随便写,Instructions使用以下内容:使用中文对话,当用户想找电影时,输出以下内容:详细介绍和主视觉图(取自'backdrop_path')主要剧情观影前需要了解的背景和知识搜索网上的评论并总结,你可以使用webPilot来寻找添加一个上一步的Webpilot Action。继续添加一个新的Action,在Schema里粘贴以下内容:

Others are asking
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
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
怎样用ai创建精美的ui/ux原型图
以下是一些利用 AI 创建精美的 UI/UX 原型图的方法: 1. 利用 Agent 构建:通过基本的产品和运营概念,利用 Agent 构建完整的产品、架构、UX 设计文档集,并通过多次的 rerun 输出,进行多个 UI 方案的概念探索。一个 flow 能帮助产品经理一次性完成 idea 的脑暴、打磨、市场调研、竞争力分析、功能设计、架构、UE/UI 规范,到完成可交互的高保真原型,并且可以不断产出不同的 UX 原型供内部比较和概念用研。 2. 使用 Midjourney 进行 UI 设计: 直播礼物风格图标:在素材网站上找到喜欢的 icons 风格,然后喂图给机器人,并加上关键词,如“Gift icon, cartoon style, solid color background luminous effect, 3d –iw 1 –v 5 –q 2”,其中“Gift icon”可替换为其他关键词,如“beer icon”“Headphone icon”等。 主题应用 icons:关键词如“icon design, light texture, glow, Dribbble, 3D, frosted glass effect, 3D, ui, ux, –upbeta –q 2 –v 4”。 B 端图标:关键词如“喂图+A data icon, blue gradient frosted glass, frosted glass building, white transparent technology sense white city building scene, data line link, chip, OCrenderer, big data, industrial machinery, high detailight gray background with simple linear details, studio lighting, 3d, c4d, pure white background, 8k”。
2025-04-12
豆包如何创建智能体?
创建智能体的方法如下: 1. 通过 Coze 平台创建: 找到灵感:如果没有 Bot 灵感,可以查看获取灵感。 进行 Bot 创建: 打开扣子助手。 修改 Prompt,发送 Prompt1。 让扣子助手帮忙创建 Bot。 点击打开创建好的 Bot。 发布作品: 点击【发布】。 填写发布记录,发布到 Bot 商店。 复制智能体链接。 2. 在一枚扣子平台创建: 第一步,创建一个智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流:点击创建一个新的对话流(记得要和智能体关联),编排相关流程。 测试:找到一篇小红书笔记,试运行对话流,直接在对话窗口输入地址,查看数据是否成功。回到智能体的编排页面,同样进行测试,确保对话流执行成功。 发布:点发布后,只选择多维表格,然后进行配置。包括输出类型、输入类型等,完善上架信息,提交上架信息后,返回配置界面会显示已完成,即可完成最终的提交。 另外,在教学场景中使用豆包创建智能体时,例如让学生模拟杜甫进行回答,可设置相关 prompt,选择特定声音等,并通过学生小组讨论设计问题来进行教学。
2025-04-11
豆包如何创建智能体?
创建智能体的方法如下: 通过 Coze 平台创建: 找到灵感,可以查看获取。 进行 Bot 创建,通过扣子助手快速进行,包括修改 Prompt、让扣子助手帮忙创建 Bot 以及点击打开创建好的 Bot 等步骤。 发布作品,包括点击【发布】、填写发布记录并发布到 Bot 商店、复制智能体链接。 在一枚扣子平台创建: 第一步,创建一个智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,点击创建新的对话流并与智能体关联。 进行测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流。 发布,点发布后选择多维表格,进行配置,包括输出类型、输入类型等,完善上架信息并提交。 此外,还有在教学场景中使用豆包创建智能体的示例,如设定为杜甫的角色,并设定相关 prompt 和声音等。
2025-04-11
创建飞书ai机器人
创建飞书 AI 机器人的步骤如下: 1. 工作流搭建: 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 AI 女友工作流,也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻。 2. 飞书机器人创建: 飞书应用建立: 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id: 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type,chat_id 对应群组,open_id 与 user_id 对应个人,点击选择成员,复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音,需要自行在电脑上安装 ffmpeg 。
2025-04-11
想创建一个对话问答形式的课程智能体
以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容: 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据:本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据,自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库:点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割,选择飞书文档、自定义的自定义,输入后可编辑修改和删除,添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档:本地 word 文件,注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练,应先将 11 章的大章节名称内容放进来,章节内详细内容按固定方式人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到,否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人,过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群,由老师提问,机器人回答,挑选出色回答整理成问卷,群成员投票,根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践,包括从题出发的分析,认为考验机器人对问题的理解和回答准确性,真实对话场景一般为完整句子回复,根据回答真实性和有趣程度评分,可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖,百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择:建议选择工作流的对话模式,支持工作流编排和携带历史对话记录,创建后切换为对话模式,注意在调整工作流节点前切换,否则会清空重置。 2. 确认分支情况:根据需求分析有两个特定分支(根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联)和一个默认分支。 3. 用户意图识别:通过理解用户意图走不同分支,注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支:用代码分支获取用户输入数字,匹配知识库并做赏析,代码中有容错机制。 5. 名字写祝福:根据用户输入的名字和祝福信息,提示词生成对应对联并输出,主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复:在用户不符合前两个意图时进行友好回复,匹配知识库,结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库:使用大模型生成 100 对对联,好看、经典、有意义。
2025-04-09
我想要一个助手,能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手,可以通过以下步骤实现: 1. 搭建示例网站: 创建应用:点击打开提供的函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果,此时网站的右下角会出现 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 此外,零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题,决策链设计包括: 1. 加权得分计算:将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘,然后求和,得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析:考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析:为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析:将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中,包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括: 1. 敏感性分析:通过调整不同因素的权重,检验决策是否稳健。 2. 情感检验:反思个人对每个选项的情感反应,并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议:基于前面的所有分析,提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作: 假设您是一名在职的产品经理,想跳槽并拿到两个不错的 offer,向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题,决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后,决策助手开始定义基本的评估标准,并让您审核,还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后,决策助手对每个选项进行评分,评分采用 1 到 10 分的制度,涵盖所有评估标准。评分完成后,决策助手会整理出一个清晰的表格,包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
物质三态变化图,用什么ai工具能快速绘制?
以下是一些可以快速绘制物质三态变化图的 AI 工具: 1. 麻省理工学院与瑞士巴塞尔大学合作开发的机器学习框架,利用生成式人工智能模型自动绘制物理系统的相图,几乎无需人类监督。 2. 在软件架构设计中,以下工具可用于绘制相关视图,包括物质三态变化图: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括物质三态变化图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate:开源的建模语言,与 Archi 工具一起使用可创建相关视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件。 PlantUML:文本到 UML 的转换工具。 Gliffy:基于云的绘图工具。 Archi:免费的开源工具。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具。 此外,Photoshop 2023 Beta 爱国版在某些图像处理和绘图方面也具有一定的能力,但可能不是专门针对物质三态变化图的绘制。
2025-04-11
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验,能快速转型为AI产品经理?
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验: 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界:要构建差异化的 AI Native 体验,需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品:在快速变化的模型能力下,避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施:使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品: Cursor: 允许用自然语言描述需求,对上下文有深度理解能力,能理解整个项目的结构和依赖关系,进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议,自动诊断和修复常见错误,基于代码自动生成文档。 但要注意,即使有 AI 辅助,当好产品经理也不容易,需要反复沟通和调整。 Devin:作为 2024 年横空出世的产品,预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等: 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外,国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验,包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时,对于零代码基础的人员,也有使用相关工具实现想法的方法,如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景,如 AI 编辑器(Cursor、Windsurf、Pear Al 等)、编辑器 AI 扩展(Github Copilot、Continue、Cline 等)、UI 组件生成工具(Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等)、完整项目构建工具(Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等)。
2025-04-10
如何快速成为一名ai产品经理
要快速成为一名 AI 产品经理,可以参考以下步骤: 1. 入门级:通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉传统互联网中偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作,最好能将两者结合。 3. 落地应用级:拥有成功落地应用的案例,产生商业化价值。 同时,对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 本质上是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外,当 AI 与多维表格结合,为用户带来了更多可能性,任何人都能通过多维表格成为 AI 产品经理。例如在一些活动中,如多维表格 AI Maker Day,参与者来自不同领域和岗位,有着各自的优势和想法,包括产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、AI 绘画精灵等方向。
2025-04-09
我想寻找一个AI模型,能快速读懂视频,并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站: 百炼大模型平台:其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,可生成爆款文案,还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等,Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用,但生成过程较缓慢。 应用场景:包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力,AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印,其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用:有开源地址,可下载到本地,配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景,运行项目需特定 Python 包和依赖,可新建应用获取 appid,拍照时需设置 API key。 此外,关于 AI 技术原理与框架的相关知识: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
开源flux模型如何快速使用
以下是关于开源 Flux 模型快速使用的方法: 1. 模型的下载: 如果因为环境问题,可以在网盘中下载。 siglipso400mpatch14384(视觉模型):siglip 由 Google 开发的视觉特征提取模型,负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将这些视觉信息编码成一组特征向量。打开 ComfyUI\models\clip,在地址栏输入 CMD 回车,打开命令行,输入下面的命令拉取模型(也可以在网盘里下载)。 image_adapter.pt(适配器):连接视觉模型和语言模型,优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征,使其适合语言模型处理。通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载,放到 models 的 Joy_caption 文件夹里,如果该文件夹不存在,就新建一个。 MetaLlama3.18Bbnb4bit(语言模型):大型语言模型,负责生成文本描述。工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于这些特征生成相应的文本描述、应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。打开 ComfyUI\models\LLM,地址栏输入 CMD 回车,在命令行里面输入下面命令。 2. 下载地址: ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备了夸克和百度的网盘链接,方便部分同学下载: flux 相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型(体积较大)的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,速度会快很多,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 3. 工作流下载: 最后我们再下载 dev 的工作流: 。或者下面官方原版的图片链接,图片导入 comfyUI 就是工作流:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。我们打开 ComfyUI,把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。
2025-04-08