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如果通过deepseek构建智能客服

Answer

要通过 DeepSeek 构建智能客服，可以参考以下步骤：

  1. 效果对比：用 Coze 做小测试进行对比。
  2. 如何使用：
    • 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。
    • 将装有提示词的代码发给 Deepseek。
    • 认真阅读开场白之后，正式开始对话。
  3. 设计思路：
    • 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，减轻调试负担。
    • 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。
    • 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。
    • 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。
    • 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。
  4. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。

另外，实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下：

  1. 拥有扣子专业版账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。
  2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/coze-pro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。
  3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。

同时，GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到：Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾，重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。

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

References

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

韦恩: 被困在离线孤岛？DeepSeek 联网版 我已经用扣子实现了！！ 不卡顿！！

甚至是一夜之间，DeepSeek R1大模型成了国民刚需，官网卡顿，不能使用联网搜索等等困扰了很多人，也有很多平台都上线了DeepSeek R1的各种版本，但是很少有满血版本，再就是很多是不能联网，这很痛苦。本地部署的版本前两天也带学员和粉丝们部署和体验了，总的来说能作为替补，很难作为长期使用的版本，为此苦苦寻觅。今天终于找到了更好，更舒服的打开方式。[heading1]核心路径[content]通过工作流+DeepSeek R1大模型，实现联网版的R1大模型。下面就带大家一步步来实现。[heading1]拥有扣子专业版账号[content]如果你还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用开通成功的是这样：[heading1]开通DeepSeek R1大模型[content]访问地址：https://console.volcengine.com/coze-pro/overview?scenario=coze打开火山方舟，找到开通管理，找到DeepSeek R1模型，点击开通服务添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用添加过程：添加模型：完成接入：[heading1]创建智能体[content]点击创建，先完成一个智能体的创建

GPT1到Deepseek R1所有公开论文The 2025 AI Engineer Reading List

1.Anthropic on[Building Effective Agents](https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents)just a great end-2024 recap that focuses on the importance of chaining,routing,parallelization,orchestration,evaluation,and optimization.See also[OpenAI Swarm](https://github.com/openai/swarm).Anthropic的《构建有效的代理》——只是一篇关于2024年的精彩回顾，重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。另请参阅Lilian Weng的《Agents》（前OpenAI）、Shunyu Yao的《LLMAgents》（现OpenAI）和Chip Huyen的《Agents》。[Building effective agents_Anthropic.pdf](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/WjxzbehyGoawdSxmgFWclWOSnfh?allow_redirect=1)We covered many of[the 2024 SOTA agent designs at NeurIPS](https://www.latent.space/p/2024-agents),and you can find more readings in[the UC Berkeley LLM Agents MOOC](https://llmagents-learning.org/f24).Note that we skipped bikeshedding agent definitions,but if you really need one,you could[use mine](https://www.youtube.com/watch?v=wnsZ7DuqYp0).我们在NeurIPS上介绍了许多2024SOTA代理设计，你还可以在加州大学伯克利分校LLM代理的慕课中找到更多资料。需要注意的是，我们跳过了单车甩尾代理的定义，但如果你真的需要，可以参考我的定义。

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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
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文，题目已经定好了，怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
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自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容： DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面，但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统，如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆（可加飞书调查表二维码实现注册）、作业类型、作业详情（含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统）。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类，选择分类进入作业详情页面，详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白，可用飞书作数据源，通过飞书 API 接口获取内容，用 DeepSeek v3 制作前端+后端（用 Trae 更方便）。获取请求参数时，测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时，若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件（用 Trae 可省略），首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题，V3 会给出修改意见。 此外，Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码，支持多种文件格式和技术栈代码，但免费额度消耗快，网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则：会提需求比会写代码更重要，会开脑洞比会复制粘贴更值钱，真正的大佬都是让 AI 当乙方！
2025-04-13
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
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 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 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 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 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” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： 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 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 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 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 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 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 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
微信智能客服
以下是零成本、零代码搭建一个智能微信客服的保姆级教程： 1. 起个好名字和给它头像 进入 Bot 主页并开始创建 Bot，网址：https://www.coze.cn/home 。 名字（Bot 名称）：善良有爱专业的幼师。 头像（图标）：AI 生成后，不喜欢可以重新生成，选择其中一个。 补充：创建 Bot 的方式有两种，点击创建 Bot 和 Coze Assistant。主页上包含这两种方式，示例中通过创建 Bot 创建。侧边导航栏一直有创建 Bot 的方式，仅主页有 Coze Assistant。两者区别在于： 创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人。 Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人，从说“我想创建 bot”开始，Coze 助理会引导创建，自动生成名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 教她技能 如果通过 Coze Assistant 方式创建 Bot，Coze 助理已帮您教她技能，可按需修改完善。 起好名字和头像后进入教技能环节，先看整理布局，找到编排、预览与调试，在编排的人设与回复逻辑教她技能： 教她技能 1：认识自己。 教她技能 2：掌握专业技能。 教她技能 3：不能做什么。 3. 让她教别人 她学会技能后，使命及目标是通过互动方式教会请教的人。 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题，设置 3 个问题。 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择：让她不仅会写，还会通过语音交流。 点击“发布”，选择发布平台：Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金。 Bot Store：Bot 会出现在 Coze Bot 商店中，获取更多曝光和流量。 豆包：一键发布到豆包 App，随时随地对话。 飞书：在飞书中直接@Bot 对话，提高工作生产力。 微信客服：微信沟通更高效，发布流程较复杂，下面是重新注册和解绑后重新配置的流程。 微信公众号（服务号）：针对企业，不支持个人注册，订阅号运营主体可为企业或个人。 微信公众号（订阅号）：托管公众号消息，助力微信运营。 掘金：在掘金社区 AI 聊天室圈子与 Bot 互动。
2025-04-15
搭建在线知识库，在线客服
以下是关于搭建在线知识库和在线客服的相关内容： RAG 流程： 自顶向下，RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。 离线数据处理的目的是构建知识库，知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。 在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 以构建智能问答客服为例，了解 RAG 流程中的“是什么”与“为什么”同等重要。 创建智能体： 手动清洗数据创建知识库： 点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以“”分割。 选择飞书文档、自定义，输入“”，可编辑修改和删除。 点击添加 Bot，可在调试区测试效果。 本地文档： 注意拆分内容以提高训练数据准确度。 以画小二课程为例，先放入大章节名称内容，再按固定方式细化处理每个章节。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 开发：GLM 等大模型外接数据库： 项目启动：包括 web 启动（运行 web.py，显存不足调整模型参数，修改连接）、API 模式启动、命令行模式启动。 上传知识库：在左侧知识库问答中选择新建知识库，可传输 txt、pdf 等。可以调整 prompt，匹配不同的知识库，让 LLM 扮演不同的角色，如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服等。MOSS 同理。
2025-04-13
智能微信客服
以下是零成本、零代码搭建一个智能微信客服的保姆级教程： 1. 起个好名字和给它头像 进入 Bot 主页并开始创建 Bot，网址：https://www.coze.cn/home 。 名字（Bot 名称）：善良有爱专业的幼师。 头像（图标）：AI 生成后，不喜欢可以重新生成，选择其中一个。 补充：创建 Bot 的方式有两种，点击创建 Bot 和 Coze Assistant。主页上包含这两种方式，示例通过创建 Bot 创建。侧边导航栏一直有创建 Bot 方式，仅主页有 Coze Assistant。两者区别为： 创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人。 Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人，从说“我想创建 bot”开始，Coze 助理会引导创建，自动生成名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 教她技能 如果通过 Coze Assistant 方式创建 Bot，Coze 助理已帮教技能，可按需修改完善。 起好名字和头像后进入教技能环节，先看整理布局，找到编排、预览与调试，在编排的人设与回复逻辑教她技能： 教她技能 1：认识自己。 教她技能 2：掌握专业技能。 教她技能 3：不能做什么。 3. 让她教别人 她学会技能后，使命及目标是通过互动方式教会请教的人。 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题，设置 3 个问题。 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择：让她不仅会写，还会通过语音交流。 点击“发布”，选择发布平台：Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金。 Bot Store：Bot 会出现在 Coze Bot 商店中，获取更多曝光和流量。 豆包：一键发布到豆包 App，随时随地对话。 飞书：在飞书中直接@Bot 对话，提高工作生产力。 微信客服：微信沟通更高效，是本次分享重点，发布较复杂，下面是重新注册和解绑后重新配置微信客服的流程。 微信公众号（服务号）：针对企业，不支持个人注册，订阅号运营主体可为企业或个人。 微信公众号（订阅号）：托管公众号消息，助力微信运营无间断。 掘金：在掘金社区 AI 聊天室圈子与 Bot 互动。
2025-04-10
智能客服有什么特别好的产品形态？
智能客服的产品形态具有多样性，以下为您介绍： 1. 传统智能客服：但在 LLM 时代发展不佳，部分企业如 xxx 欠薪、解散团队或转向出海客服方向。这与智能客服行业的属性有关，其分为智能部分和客服部分，智能部分基于 NLP 技术进行 AI 对话管理，客服部分包括传统客服坐席、内部数据查询台、AI 与 IM 对接等。然而，企业对客服效果极为看重，且智能客服企业难以获取关键数据，导致很多采取本地部署，吃力不讨好且难有积累。 2. 基于 LLM 的智能客服：如 GPT 智能客服，通过将 FAQ 上传到知识库，让其具有客服应答能力。GPTs 作为 GPT 的一种 ID 账号形态，开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action），具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，但不太擅长推理计算。 3. 特定功能的智能客服：例如帮助企业快速建立产品智能客服体系的方案，通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案等方式，提供全面的 AI 客服解决方案，提高回答准确率，降低企业商用 AI 客服门槛。还有如自动化处理和分析商品负面评论、为中小型消费品企业提供销售订单管理等特定功能的智能客服。
2025-04-10
有没有AI客服呢帮我解决天猫店铺的客服问题
天猫店铺有可用的 AI 客服，例如阿里的“小蜜”。在去年双 11 购物节，小蜜累计服务 4.1 亿次咨询，占比 85%，仅复杂纠纷转人工，用户满意度并未因是 AI 而下降，反而因回复快提升。此外，电商领域还有其他类似的 AI 客服应用，如京东推出的智能客服“JIMI”，每天处理数百万咨询，问题解决率超过 90%，使得京东客服团队规模缩小，有效分流了工作量。亚马逊的“智能客服代理”能通过对话 API 访问客户订单等数据，帮助顾客查询物流、办理退货，在上季度独立处理了超过 50%的客户请求。抖音小店客服也引入了 AI 回复，提升了商家客服响应速度。
2025-04-09
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
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗，如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能，只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能，就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下： 1. 配置工作流： 在 Code 节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑，来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时，需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI，并输入自然语言设定代码逻辑，也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表： 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作，可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用，支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点： 单击页面顶部的工作流页签，然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述，然后单击确认。 在基础节点页签下，将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点，包括输入添加 SQL 执行中需要的参数，输入要执行的 SQL 语句，可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作，最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前，要确保已经搭建了一个 Bot，并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
构建知识库有什么要注意的？
构建知识库时需要注意以下几点： 1. 在使用在线检索流程生成结果时： 重排序的结果通常因大模型上下文有限制而不会都被使用，可以设置阈值进行截断，如只使用前 3 5 个文档，或只取相关性分数大于某个值的文档。 一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩，以在有限空间内包含更多相关信息。 2. 对于后置处理，可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 3. 创建智能体的知识库时： 手动清洗数据可提高准确性，如创建画小二课程的 FAQ 知识库时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割。 对于本地文档，不能一股脑全部放进去训练，应先放入大的章节名称内容，再按固定方式细化处理。 4. 使用 Coze 搭建知识库时： 文档的分片策略会严重影响查询结果，RAG 方案存在跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等问题。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-25
如何构建知识库
构建知识库的方法主要有以下两种： 使用 flowith 构建知识库： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 点击左上角的加号，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. Flowith 会对文件逐个进行抽取等处理，无需操心具体过程，等待处理完毕。 5. 处理完毕后，可以在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 使用 Dify 构建知识库： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集，为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新的内容以保持时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。
2025-03-20
我是新手小白，如何用最简单的方式构建多智能体
对于新手小白构建多智能体，以下是一种较为简单的方式： 1. 快速搜索补充参考信息：根据用户的任务调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构，使用搜索工具 API WebSearchPro 补充更多信息，具体可参考。 2. 用模型规划和分解子任务：使用大模型如 GLM40520 帮助规划，把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式。JSON 格式处理可参考。 3. 用搜索智能体完成子任务：AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析并进行多轮搜索任务的能力。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6，简介为连接全网内容，精准搜索，快速分析并总结的智能助手。 4. 总结子任务生成思维导图：智能体能调用各种插件，如思维导图、流程图、PPT 工具等，可根据工作需要选择。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2，简介为告别整理烦恼，任何复杂概念秒变脑图。 另外，OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」具有一定优势，其「Handoffs」处理了不同智能体之间交接的逻辑。例如构建客服多智能体，可能只需要准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent 。 在实际操作中，如创建 Coze 智能体获取笔记和评论信息，要创建智能体并使用单 Agent 对话流模式，编排对话流，进行测试和发布等步骤。发布时要注意相关配置，如输出类型、输入类型等。
2025-03-20
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
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents（智能体）
AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15