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我应该如何调用你的知识库并用在本地部署的deepseek上呢

Answer

要在本地部署的 DeepSeek 上调用知识库，您可以参考以下步骤：

  • 在 Bot 内使用知识库：
    1. 登录扣子。
    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。配置项包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式等。
    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. 登录扣子。
    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。

此外，关于 DeepSeek 的提示词相关内容：

  • 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看，参考 e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4 。
  • 如何使用： Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek。 Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话。
  • 设计思路：
    1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。
    2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能。
    3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。
    4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。
    5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对您来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。

DeepSeek-R1 提示词系统的核心原理认知包括：

  • AI 特性定位：多模态理解，支持文本/代码/数学公式混合输入；动态上下文，对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口）；任务适应性，可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。
  • 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道理，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。

基础指令框架方面，如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令，包括四要素模板和格式控制语法。格式控制语法中，强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。

进阶控制技巧包括思维链引导和知识库调用。思维链引导中的分步标记法为请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估；苏格拉底式追问为在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。知识库调用包括领域限定指令和文献引用模式。

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

References

集合·DeepSeek 提示词方法论

1.AI特性定位多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入动态上下文：对话式连续记忆（约4K tokens上下文窗口）任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式1.系统响应机制采用意图识别+内容生成双通道理自动检测prompt中的：任务类型/输出格式/知识范围反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感[heading2]二、基础指令框架[content]如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令[heading3]1.四要素模板[content]示例：[heading3]2.格式控制语法[content]强制结构：使用```包裹格式要求占位符标记：用{{}}标注需填充内容优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项示例：[heading2]三、进阶控制技巧[heading3]1.思维链引导[content]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[heading3]2.知识库调用[content]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[heading3]3.多模态输出

创建并使用知识库

你可以将知识库直接与Bot进行关联用于响应用户回复；也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。[heading2]在Bot内使用知识库[content]1.登录[扣子](https://www.coze.cn/home)。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。配置项说明：|配置项|说明||-|-||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|知识库的调用方式。<br>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。<br>按需调用：你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。|1.（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。[heading2]在工作流内使用Knowledge节点[content]1.登录[扣子](https://www.coze.cn/home)。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。

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试，大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用？[content]Step1：搜索www.deepseek.com，点击“开始对话”Step2：将装有提示词的代码发给DeepseekStep3：认真阅读开场白之后，正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt，将Prompt储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担2.通过提示词文件，让DeepSeek实现：同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻AI味，增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定，而不是用Lisp（对我来说有难度）和Markdown（运行下来似乎不是很稳定）[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词，也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

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deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
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
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
如何使用deepseek写论文？
使用 DeepSeek 写论文可以参考以下几点： 1. 给予 DeepSeek 更多自由发挥的空间，避免过度限制。 2. 注意旧模型在文学创作中可能存在的过度道德说教和正面描述趋势，导致结果生硬死板的问题。 3. 了解 DeepSeek 在文风、哲学思考和触动人情感方面的优秀表现，利用其文创能力为论文增添特色。 4. 参考提示词编写的方法，例如收集信息、重新定义问题等，以更有效地向 DeepSeek 传达需求。 5. 可以借鉴他人使用 DeepSeek 写论文的经验，如 Yvonne 的成功案例。 需要注意的是，虽然 DeepSeek 能提供帮助，但仍需您对生成的内容进行审核和修改，以确保论文的质量和准确性。
2025-04-13
deepseek v3微调
以下是关于 Deepseek V3 微调的相关信息： 云舒文章总结卡 2.0 提示词全面支持 Deepseek V3，效果媲美 Claude3.7。V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号。提示词复制链接：。横版为 1080 x 800 卡片提示词，竖版为 750 x 不限高卡片提示词。 各平台均需下载 html 文件，打开后才能查看真实效果，平台自带预览因兼容性问题无法正常展示效果。Claude 使用平台包括 Claude3.7 官网、API、Cursor，使用时需要下载为 HTML 文件打开查看效果。Deepseek 使用平台包括 Deepseek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本），Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 关于智能纪要，会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面。 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%。
2025-04-12
deepseek的使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. 了解其特点与优势： 推理型大模型：核心是推理型，无需用户提供详细步骤指令，通过理解真实需求和场景提供答案。 更懂人话：能理解用户用“人话”表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 2. 更多提示词技巧请查看 3. 在 AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场中，分享了以下使用方法技巧： 分享使用 DeepSeek 在工作生活上的案例。 分享 DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景。 分享别人使用的案例。 方法论碰撞，如使用 DeepSeek 的技巧、与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、获取流量/客户等。 在 Workshop 自由探讨环节，参与者可自由组队，确定围绕 DeepSeek 应用的项目方向，进行头脑风暴和制定落地方案，并提交项目初稿。推荐使用 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子等工具。若讨论无方向，可设定标准问题引导；分组混乱，可预设热门主题让参与者自行加入。
2025-04-12
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
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。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
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。
2025-04-18
知识库怎么构建
构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-04-15
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-04-14
如何搭建自己的知识库
以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。
2025-04-14
我想做一个，基于我个人知识库的chatbot，以供我随时搜索和提问，且优先搜索知识库内的内容而非联网搜索，你有什么建议吗？
以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 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，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 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。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。
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
请给出10个 有关 AI 的概念的 知识点 并用150字 进行介绍
以下是 10 个有关 AI 的概念知识点及介绍： 1. 人工智能（AI）：目标是让机器展现智慧，是一个广泛的领域。 2. 生成式人工智能（GenAI）：旨在让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习：使机器能自动从资料中找到公式的手段。 4. 深度学习：基于类神经网络，具有大量参数的更强大手段。 5. 大语言模型（LLMs）：具有大量参数的深度学习模型。 6. ChatGPT：基于大型语言模型的对话机器人，能根据输入生成文本回复。 7. AIGC：利用人工智能技术生成包括文本、图像等多种内容的新型生产方式。 8. 统计学基础：包含均值、中位数、方差等统计概念，是 AI 的重要基础。 9. 监督学习：如线性回归、决策树等常用算法。 10. 无监督学习：如聚类、降维等算法。
2025-02-08
我想学习AI，并用其赚钱
学习 AI 有可能赚钱，但不能保证每个人都能成功。在人工智能领域，存在许多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握 AI 技术可在这些岗位获得不错收入，且 AI 技术在金融、医疗、制造业等行业均有应用，能增加就业机会和职业发展可能。然而，能否赚钱取决于多种因素，包括个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习与实践。 另外，对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题，答案是能，但大多数人不能。以一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感，从“钱”这个最俗气的角度来聊 AI 赚钱（应用落地）这件事。目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了 10W+的 GPTs 数据（官方 300W+），即使存在数据收集的局限，结果仍有一定参考价值。
2024-09-04