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请给我提供胎教级的怎么做COZE

Answer

以下是关于如何使用 Coze 的详细介绍：

一、Coze 概述

字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都能在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话。并且，可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。

个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。

字节针对 Coze 部署了两个站点：

  1. 国内版：
    • 网址：https://www.coze.cn
    • 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
    • 大模型：使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。
  2. 海外版：
    • 网址：https://www.coze.com
    • 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome
    • 大模型：GPT-4、GPT-3.5 等大模型（可参考文档白嫖 ChatGPT4）
    • 访问需突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html

二、Coze 使用教程

AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为以下几个区块：

  1. 提示词和人设的区块
  2. Bot 的技能组件
  3. 插件
  4. 工作流
  5. Bot 的记忆组件
  6. 知识库
  7. 变量
  8. 数据库
  9. 长记忆
  10. 文件盒子
  11. 一些先进的配置
  12. 触发器：例如定时发送早报
  13. 开场白：用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语
  14. 自动建议：每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议
  15. 声音：和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色

三、Coze 实操 - 徒手捏 Bot

  1. 标准流程搭建产品问答机器人（重要！）
    • 搭建流程
      • 工作流
        • Start 节点：每个工作流默认都有的节点，是工作流的开始。定义了一个输入变量：question，question 会在启动工作流的时候由 Bot 从外部获取信息传递过来。
        • 知识库节点：输入为 Query（用户的查询），输出为一个数组，承载着从知识库中查询出来的匹配片段。在 Start 节点后面接入知识库节点，目的是将用户的问题跟知识库进行匹配。注意知识库中的几个概念：Search strategy（查询策略）包括 Hybrid search（混合查询）、Semantic search（语义查询）、Full Text search（全文索引）。
        • 变量节点：有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量两个能力。
        • 大模型节点：输入可以自己定义数量，本质是给大模型的参数。Prompt 是大模型的提示词，用来设定大模型的角色和工作内容，可使用{{}}来使用输入变量，输出为大模型的回答。
        • 数据库节点：输入由用户定义多个参数，输出如果数据库是查询作用，则包含查询出来的内容，SQL 通过 SQL 语句告诉数据库要执行的动作。
        • End 节点：工作流中的默认节点，作用是最终结果的输出，输出方式主要有两种，直接返回变量，由 Bot 根据变量生成回答，或根据变量使用特定格式直接生成回答。
    • 测试工作流：编辑完成的工作流无法直接提交，需要测试。点击右上角的 test run，设定测试参数，查看测试结果，完成后可发布。

希望以上内容对您有所帮助！

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

References

大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

在创建工作流的时候，我们先思考下整个的流程1.用户输入问题2.大模型通过知识库搜索答案3.大模型根据知识库的内容生成答案4.数据库将用户问题和答案进行存储5.将答案展示给用户[heading5]创建工作流[content][heading5]Start节点[content]Start节点：每个工作流默认都有的节点，是工作流的开始这里我定义了一个输入变量：question，question会在启动工作流的时候由Bot从外部获取信息传递过来[heading5][heading5]知识库节点[content]知识库节点的输入和输出输入：Query，也就是用户的查询输出：一个数组，承载着从知识库中查询出来的匹配片段在Start节点后面接入了一个知识库节点，这个节点的目的是将用户的问题跟知识库进行匹配知识库中需要注意的几个概念Search strategy（查询策略）Hybrid search：混合查询，语义查询和全文索引的混合使用Semantic search：语义查询，理解知识库内容的语义，从而创造答案Full Text search：全文索引，不会去理解知识库的语义，而是直接使用字面意思进行匹配[heading5]变量节点[content]变量节点有两个能力：设置变量给Bot从Bot中获取变量我这里使用的能力是从Bot中获取user_language这个变量，目的是传给后面的大模型节点，控制其输出语言

大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

字节的官方解释如下：Coze是新一代一站式AI Bot开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在Coze平台上快速搭建基于AI模型的各类问答Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，你可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动我个人认为：Coze是字节针对AI Agent这一领域的初代产品，在Coze中将AI Agent称之为Bot字节针对Coze这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版国内版网址：https://www.coze.cn官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome大模型：使用的是字节自研的云雀大模型国内网络即可以正常访问海外版网址：https://www.coze.com官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome大模型：GPT-4、GPT-3.5等大模型（你可以在这里白嫖ChatGPT4，具体参考文档：）访问需要突破网络限制的工具参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html[heading3]AI Agent的开发流程[content]Bot的开发和调试页面布局如下，主要分为如下几个区块提示词和人设的区块Bot的技能组件插件工作流Bot的记忆组件知识库变量数据库长记忆文件盒子一些先进的配置触发器：例如定时发送早报开场白：用户和Bot初次对话时，Bot的招呼话语自动建议：每当和Bot一轮对话完成后，Bot给出的问题建议声音：和Bot对话时，Bot读对话内容的音色下面我们则会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式

大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

大模型节点的输入和输出输入：可以自己定义数量，本质就是给大模型的参数Prompt：大模型的提示词，用来设定大模型的角色和工作内容，其中可以使用{{}}来使用输入变量输出：大模型的回答提示词如下：[heading5]数据库节点[content]数据库节点的输入和输出输入：用户可以定义多个输入参数输出：如果数据库是查询作用，则输出会包含查询出来的内容SQL：通过SQL语句告诉数据库要执行的动作注意：这里的SQL语句我是让AI帮我自动生成的哦，具体请看第二张图但是我对SQL进行了一些改动：将question和llm_answer进行了变量替换，并且外围加上了""[heading5]End节点[content]End节点也是工作流中的默认节点，其作用是最终结果的输出其输出方式主要有两种直接返回变量，由Bot根据变量生成回答根据变量来使用特定的格式来直接生成回答我这里使用的是第二种，然后在Answer content中指定了回答的格式[heading5]测试工作流[content]编辑完成的工作流是无法直接提交的，需要进行测试。1.点击右上角的test run2.设定测试参数1.查看测试结果1.发布当工作流完成之后，就可以去调试Bot啦

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2025-03-21
COZE接入企业微信
要将 COZE 接入企业微信，可参考以下步骤： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。具体操作包括：点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，可看到运行的两个服务。然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。此界面不会实时更新显示，需手动刷新，若看到“WeChat login success”，则接入微信成功。 2. 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌命名，选择永久有效作为过期时间，选择指定团队空间，勾选所有权限。保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，进入机器人编辑界面，浏览器地址栏“bot/”之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权：点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 5. 配置微信客服： 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通，勾选同意，点击下一步，按步骤填写，注册企业微信。 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（若为空，点击“随机获取”），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。 注意：目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。
2025-03-21
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2025-03-12
我要根据PPT开发一个网页，请详细提供操作步骤和选择哪一个AI工具更合适。
以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具： 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式，其他文件格式也可行，但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片，需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片：直接复制图片的 URL，右键图片选择复制 URL，然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片：使用图床服务（如 https://sm.ms/）托管图片，生成公链。 3. 插入视频：先将本地视频上传到公网（如 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL，用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点： 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址：https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点： 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制（相对耗时） 导入方式：复制最终大纲内容到本地 txt 文件，将后缀改为.md（若看不见后缀可自行搜索开启），打开 Xmind 软件导入 md 文件，在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版再点击下载。若喜欢使用且无会员，可在某宝买一天会员。
2025-04-13
如何使用MCP？提供教程
以下是关于如何使用 MCP 的详细教程： 前置准备工作： 任选一个客户端软件进行配置，大致分为四步： 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法： 1. Cherry Studio（推荐）： 版本：2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API：填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP：例如，图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor（推荐）： 配置大模型 API：如果 Cursor Pro 在免费试用期，这一步可以不做；如果不在免费试用期，最好的办法是氪金，也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server：填入 MCP Server 的 json，保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP：Ctrl+Shift+L 新建对话，将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop： 配置 MCP Server：用文本编辑器（VSCode、Sublime Text 等）打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处： 1. 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 2. 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 3. 实时互动：长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景： 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较： MCP 与传统 API 之间的主要区别在于： 1. 单一协议：MCP 充当标准化的“连接器”，因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务，而不仅仅是一个。 2. 动态发现：MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互，而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信：MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息，也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例： 首先，在 github 上找到项目说明（https://github.com/ahujasid/blendermcp）。以 Mac 安装为例，首先要安装一个 uv 包（如果不懂，就直接新建一个项目文件夹后，将相关需求丢给 AI）。显示 uv 安装完毕后（初次使用可能需要安装一系列的环境，只要一路让 AI 安装就可以了），还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server，将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时，就会发现已经连接上了这个 blender 服务器，并且增加了很多具体功能。
2025-04-13
请给我提供一个 AI辅助我进行知识管理的方案
以下是一个 AI 辅助知识管理的方案： 1. 利用提示词规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，助您将信息和知识分类到相应部分，简化分类过程，加快组织和检索信息。核心是理解以行动为驱动的笔记逻辑。 2. 借助提示词设计笔记标签系统：有效的标签系统对知识管理很关键，AI 能分析笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和结构，提高检索效率。 3. 让知识助手 Bot 渐进式积累领域知识：随着在特定领域的深入，需要系统积累和更新知识。知识助手 Bot 可根据学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，实现渐进式学习，扩展知识边界并确保知识更新。例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成知识库，根据不同对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成智能分析的 Bot。 4. 基于已积累知识的 RAG 方法进行深度研究：RAG 是结合检索和生成的 AI 模型，应用于知识管理，能在深度研究时自动检索相关知识点和资料，辅助构建更全面深入的分析。 5. 打造个人知识导师，随时对话辅助梳理线索：创建个人知识管理员机器人，随时与之对话，询问特定知识点或寻求解决问题思路。它能基于知识库自学习，了解您的知识结构和需求，成为不可或缺的知识伙伴。 6. 构建最了解您的智能体作为 AI 写作助手：涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色与优化等全流程。构思阶段利用智能体生成创意点、主题或大纲；草稿生成基于构思让智能体生成文本草稿；内容迭代通过 promptchain 工具设计迭代提示修改完善草稿；润色与优化对最终文本进行语言风格和语调调整。通过实践和反馈优化 prompt 设计，使写作助手贴合个人风格和需求。 此外，生成式人工智能在知识管理应用程序方面也有新兴应用，例如用作管理组织内基于文本（或可能基于图像或视频）知识的手段。一些研究表明，针对组织内特定知识体系微调模型培训，可有效管理组织知识。一些公司正与领先的商业提供商合作探索基于生成式人工智能的知识管理理念，但用户可能需要培训或帮助来创建有效提示，且知识输出应用前可能仍需编辑或审查。
2025-04-11
用deepseek写一份课题申报书，请提供相关指令
以下是一些用 DeepSeek 写课题申报书的相关指令和要点： 1. 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考，如问题分析→方案设计→风险评估。 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，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：基于特定的标准或文献，如 2023 版中国药典，说明相关内容。 文献引用模式：以特定的论文为参考，解释相关突破。 3. 多模态输出： 模糊指令优化：对于宽泛需求添加维度约束，将主观表述量化标准。 迭代优化法：包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 4. 在课题申报书的内容方面： 关于提示词编写及 AI 应用的探讨：介绍用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法，包括收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。注意示例的价值，自用与他用提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面的区别。 AI 应用于软件开发：未来借助 AI 模型的 API 和编写提示词，可快速实现软件开发。 关于写作与模型：用 DeepSeek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性，文字要感动人。注意模型特点与推荐，如 Cloud 3.5 模型多样性差，DeepSeek R1 有缺陷但也不错。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的课题需求进一步调整和完善。
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接： https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册：https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH （2 月 11 日更新附录）
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息： 清华大学出品了《DeepSeek：从入门到精通》的指南，该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了其使用方法，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等，旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外，还有一些相关的更新和资料，如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容，如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11