Coze中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时 使用公式么

在 Coze 的输入中引用变量的方式如下： 在大模型节点的提示词中，支持使用{{variable}}引用输入参数。变量用{{}}来包裹，这里的变量就是前面输入的内容，如果变量名正确，会显示成蓝色。 在文本处理节点中，有两种工作模式。字符串拼接模式下，可以用{{变量名}}，{{变量名.子变量名}}，{{变量名}}的方式引用变量。如果直接引用一个数组类型的变量，默认会用逗号把数组中的内容连接起来，也可以指定只要数组中的某一项。字符串分隔模式下，用特定的分隔符（比如"||"、"////"或""）把一段文字拆分成多个小段。 在阅读导图的插件节点配置中，确定输入时，在输入区，该插件仅需设置{{query_text}}变量，格式是 string 字符串。只需要引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量即可。

在 Coze 中引用变量的方法如下： 1. 对于利用大语言模型生成文本内容的节点，在提示词中支持使用{{variable}}引用输入参数。提示词本身也可通过 Coze 来写，系统做了设定，变量用{{}}包裹，变量名正确时会显示成蓝色。系统提示词和用户提示词大部分情况下差异不大，可把完整逻辑放在系统提示词里，变量相关内容放在用户提示词里。 2. 在变量节点的使用中： 第一步，在 Bot 的页面创建一个变量的名字。 第二步，在工作流中设置变量的值。变量一般在工作流中使用，首先要创建工作流。工作流中的变量节点有给变量设置值和从变量中获取值两个作用。 第三步，在工作流中获取变量的值。 3. 在文本处理节点中，有两种工作模式： 字符串拼接模式：把多段文字按照指定顺序组合成一段完整文字。在这个模式下，可以用{{变量名}}，{{变量名.子变量名}}，{{变量名}}的方式引用变量。如果直接引用一个数组类型的变量，默认会用逗号把数组中的内容连接起来，也可以指定只要数组中的某一项。 字符串分隔模式：用特定分隔符把一段文字拆分成多个小段。

在 Coze 工作流中，使用循环体节点将中间 current 值在循环体内加一并赋值给中间变量 curent 的方法如下： 1. 循环节点支持设置中间变量，此变量可作用于每一次循环。中间变量通常和循环体中的设置变量节点搭配使用，在每次循环结束后为中间变量设置一个新的值，并在下次循环中使用新值。 2. 各个节点配置如下： 循环节点：将中间变量设置为指定值（如 last_paragraph ），参数值设置为一个空格。首次循环中生成第一个段落时，不需要参考大纲以外的任何内容，所以将循环变量的值指定为一个空格，您也可以按需设置为其他内容。 循环体中的设置变量节点：中间变量选择循环节点中设置的中间变量（如 last_paragraph ）；设置值选择大模型的输出参数 output ，表示开始下次循环前，将本次循环中大模型生成的段落赋值给循环变量。 循环体中的大模型节点节点：添加 2 个输入参数，分别引用循环节点的内置变量 item 和循环变量，并在提示词中指定生成文章段落时参考上个段落的内容。 3. 中间变量的设置方法： 初始化变量：在循环开始前，设置中间变量的初始值（如空值、0 或默认文本）。 动态更新：每轮循环结束时，将当前任务的输出赋值给中间变量。 数据类型一致性：确保中间变量的类型（如字符串、数组）与任务输出类型一致。 4. 注意事项： 中间变量的更新逻辑需符合业务流程的需求。 变量过多可能增加复杂度，建议尽量简化。 此外，循环体画布是循环节点的内部运行机制，用于编排循环的主逻辑，每个循环迭代中，工作流会依次执行画布内的各个节点。选中循环体时，才能向循环体中添加新节点，或拖入新节点至循环体画布。循环体中无需设置开始节点或结束节点，默认按照连接线的箭头方向依次执行各个节点。设置变量节点、继续循环节点和停止循环节点只能在循环体中使用。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内，循环体中的节点也不可移动到循环体之外。循环节点的输出参数可设置为循环体的执行结果集合，表示当数组中所有元素运行完毕之后，将所有循环的运行结果打包输出给下游。也支持设置为循环变量的取值。配置循环节点之后，还需要试运行这个节点，查看其输入输出是否符合预期。调试结束后，循环节点的运行结果中会显示循环节点在多轮循环之后汇总的输入输出内容。循环体中的每个节点也会展示每次循环中的输入输出、变量赋值内容。

在 Coze 中传变量的相关知识如下： 在创建工作流时，Start 节点可以定义输入变量，如“question”，该变量会在启动工作流时由 Bot 从外部获取信息传递过来。 变量节点有两个能力：设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量。例如，可以从 Bot 中获取“user_language”这个变量，传给后面的大模型节点以控制其输出语言。 此外，关于 Coze 的工作流： 工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元，本质是一个包含输入和输出的函数。 Coze 平台支持的节点类型包括 LLM（大语言模型）、Code（代码）、Knowledage（知识库）、Condition（条件判断）、Variable（获取变量）、Database（数据库）。 关于创建和使用工作流，可参考以下官方教程： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例，如搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news ；使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm ；生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code ；搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content ；识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 。 创建知识库并上传文本内容的操作如下： 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. 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。 4. 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 5. 在单元页面，单击新增单元。 6. 在弹出的页面选择要上传的数据格式，默认是文本格式，然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。

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。

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。

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。

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。

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

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）

以下是一些常见的嵌入式模型： 1. OpenAI 提供了第二代嵌入模型 textembeddingada002，它具有更好、更便宜、更易于使用的特点。使用 cl100k_base 分词器，最大输入 token 为 8191，输出为 1536。 2. OpenAI 还提供了 16 个第一代模型（以 001 结尾），均使用 GPT3 分词器，最大输入为 2046 个分词。第一代嵌入模型包括针对不同任务调整的五个系列，如相似性嵌入（如 textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001）、文本搜索嵌入（如 textsearchadaquery001 等）、代码搜索嵌入（如 codesearchadatext001 等）。 3. 此外，还有 Whisper 这种通用的语音识别模型，它是多任务模型，可执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别，目前可通过 OpenAI 的 API（模型名 whisper1）使用 Whisper v2large 模型。

在 AI 应用方面，存在多种合作情况。例如，毅恒为拥有 12 万名员工的客户做了 AI 评分应用，合作流程包括设定评分标准/KPI 参数、提供初始数据调优测试等，且支持语音和视频讲解，员工可查看分数和分析结果报告。若您有兴趣，可加微信号 yiheng0203 或扫描二维码。 Manus 与通义千问达成战略合作，基于通义千问开源模型在国产平台上实现 Manus 功能，中方版本已启动开发，技术团队深度协作。 智谱 AI 的“灵搭”平台具有多项优势，已与阿里云、腾讯云、火山引擎、华为政企等企业达成深度合作，主要服务电力能源行业，成功落地多个应用场景。中财数碳作为基于内容增强型知识插槽技术的大模型应用服务商，在双碳、财金等领域已落地多个应用场景。

AI 工作流是将 AI 工具引入到工作流程的各个环节中，以提高工作效率。 在说 AI 工作流之前，要先了解工作流的概念。工作流即工作流程，比如写公众号文章，可拆分为选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤，每个步骤都有明确的输入和产出，环环相扣。 搭建 AI 工作流有一套工作流： 1. 找到一个熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程，例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入工具，可参考他人经验，灵活选择最优解，目的是提高工作效率，而非增加工作的含 AI 量。 搭建 AI 工作流需要三层能力： 1. 了解各种 AI 工具，知晓其特点和用途。 2. 学会写提示词，以便向 AI 清晰表述任务。 3. 搭建 AI 智能体，使多个 AI 工具协同工作，自动完成任务。

文本嵌入模型主要用于衡量文本字符串的相关性，常见应用场景包括搜索（结果按与查询字符串的相关性排序）、聚类（文本字符串按相似性分组）、推荐（推荐具有相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的异常值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（文本字符串按其最相似的标签分类）。 嵌入是浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。 OpenAI 提供了一个第二代嵌入模型（在模型 ID 中用 002 表示）和 16 个第一代模型（在模型 ID 中用 001 表示）。对于几乎所有用例，建议使用 textembeddingada002，它更好、更便宜、更易于使用。 要获得嵌入，需将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID（例如，textembeddingada002）一起发送到嵌入 API 端点，响应将包含一个嵌入，您可以提取、保存和使用它。在中可查看更多 Python 代码示例。 此外，Stable Diffusion 使用 CLIP 来处理文本提示，用户输入的文本描述通过 CLIP 模型编码为一个文本嵌入，这个嵌入表示了文本的语义信息，确保模型理解用户想要生成的图像内容。CLIP 在引导图像生成、优化生成结果等方面也发挥着重要作用。

以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息： SD 提示词自动翻译插件 promptallinone： 作者：白马少年 发布时间：20230529 20:00 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文，秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL（网址：https://www.deepl.com/translator，可下载客户端）、网易有道翻译（可 ctrl+alt+d 快速截图翻译），但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式：在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下，安装完成后重启 webUI。 插件特点： 一排小图标，第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置，点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口，点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator（强烈推荐）： 推荐指数：????? 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品，翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用，如任何 web 场景，配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 调用方式：选中页面中的文本后会悬浮该插件，点击即可翻译，速度极快，摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 可用于文本分析、分析代码，搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注：安装后需获取 Open AI 的 API Key，首次打开插件设置好 Open AI Key 地址，找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址：

以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息： 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队，将大模型装进毛绒玩具里，赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想，源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好，直到 ChatGPT 出现，他们确定将大模型和毛绒玩具结合，做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。 “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词，认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性，相较于音箱、故事机、机器人、平板等，毛绒玩具更能带给孩子安全感。 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后，团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外，也会有自己的原创 IP。 基于数百名孩子的调研结果，不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别，但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多，它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。 由于毛绒玩具购买者与使用者分离，团队做了很多让家长有安全感的工作，比如家长可通过 App 查看聊天记录，危险话题会推送预警信息，还能从聊天记录了解孩子真实喜好，AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。