coze的输入中如何引用变量

利用大语言模型生成文本内容。我们可以在节点中选择所用的大语言模型，设置生成内容的随机度（Temperature），并编写提示词。在提示词中，支持使用{{variable}}引用输入参数。系统提示词和用户提示词，大部分情况下差异不大，可以考虑把完整的逻辑放在系统提示词里面，变量相关的内容放在用户提示词里面。提示词本身也可以不用自己写，通过coze来写如何使用变量？系统做了一个设定，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，会显示成蓝色没有特别原因，可以就直接采用系统自动生成的内容，输出变量默认是一个，等会会展示一个稍微复杂点的输出样例[heading2]代码节点[content]通过IDE编写Python或JavaScript脚本，处理输入参数并返回输出值。代码节点支持JavaScript和Python运行时。我们可以在节点内的代码区域单击“在IDE中编辑”，通过IDE编辑和调试代码。尽量使用javascript，尽量让AI去写。原则上能不写就不写，如果不熟悉，容易增加不必要的麻烦[heading2]选择器节点[content]每增加一个条件，右边就会多出一个点，点中拖到对应的下一级节点。这是一个if-else节点，用于设计工作流内的分支流程。当向该节点输入参数时，节点会判断是否符合“如果”区域的条件，符合则执行“如果”对应的工作流分支，否则执行“否则”对应的工作流分支。

在上一步中，我们已经生成了英文阅读大纲{{enTreeMind}}，接下来就是用<generateTreeMind>插件节点，接收思维导图的原材料文本，自动生成我们所需的思维导图。1）确定处理方式：由于我们一次精读任务，仅需生成一张思维导图，所以处理方式选择“单次”。2）确定输入：在输入区，该插件仅需设置{{query_text}}变量，格式是string字符串。所以只需要引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量即可。3）确定输出：观察输出区，能看到有很多的输出字段。为了确定插件生成的导图的对应字段，可以根据字段名称、「查看示例」中的示例说明，或者试运行后定位所需的字段。我们所需的是图片格式的思维导图，所以确定pic就是需要的输出。至此，第一个子任务流程分支已集齐了预期的输出字段：附：为什么能提前在前一个节点确认思维导图的所需输入格式？如果插件上架的时候，说明写的比较规范，可以看插件的示例说明。这个插件说的是AI思维导图软件，但是请求体写的很简单，其实没法确定如何稳定生成预期结果。但既然是AI思维导图软件，所以猜测通过类似prompt的指令就能控制输出结果。所以尝试沿用大部分思维导图软件在转换为大纲时的常见格式，方便大模型理解。实际单节点测试下来，输出结构确实是ok的。

文本处理节点用于各类输入数据的字符串处理，适用于二次内容摘要、文本拼接、文本转义等场景，如将多轮对话中的关键词拼接成文字转图片生成的提示。两种工作模式：1.字符串拼接把多段文字按照指定的顺序组合成一段完整的文字。比如，你让AI分段总结了一篇文章，现在想把这些小总结合并成一个完整的段落，就可以用这个模式。在这个模式下，你可以用这些方式引用变量：{{变量名}}，{{变量名。子变量名}}，{{变量名[数组序号]}}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。你也可以指定只要数组中的某一项。示例：1.字符串分隔用特定的分隔符（比如"||"、"////"或"----"）把一段文字拆分成多个小段。这样做的目的是方便后续对不同部分进行不同的处理。?在聊天bot中，我们选择了众多符号作为分隔符实现效果：