与知识库对话 - 如何编写 coze的工作流

回答

Coze是一个AI Bot开发平台，它允许用户创建工作流，将用户输入的内容通过接口查询信息，并进行相应的处理。以下是编写Coze工作流的基本步骤：

注册和登录：
- 在Coze平台上注册账户并登录。
创建Bot：
- 在Coze控制台中创建一个新的Bot。
定义Bot行为：
- 确定你的Bot将如何响应用户的输入，定义它的能力范围和行为。
编写提示词：
- 提示词是触发Bot行动的关键词汇或短语。定义一组提示词，让Bot能够识别用户的意图。
添加技能：
- 技能是Bot可以执行的具体任务。根据你的Bot的功能，添加相应的技能。
构建知识库：
- 知识库包含了Bot用于回答问题和执行任务的信息。整理并添加相关的数据到知识库中。
设置开场白：
- 编写Bot的开场白，这是它与用户第一次交互时的问候语。
预览和调试：
- 在Coze平台上预览Bot的表现，并进行调试以确保一切按预期工作。
集成API：
- 如果需要，可以集成外部API来扩展Bot的功能，比如天气查询、新闻更新等。
发布Bot：
- 完成测试后，将Bot发布到相应的平台，如网站、社交媒体或即时通讯软件。
收集反馈：
- 收集用户反馈，了解Bot的表现，并根据反馈进行优化。
持续迭代：
- 根据用户的使用情况和反馈，不断迭代和改进Bot的工作流。

请注意，Coze平台的具体操作步骤和界面可能会随着版本更新而变化，因此建议参考最新的官方文档或寻求平台提供的教程和支持。此外，编写工作流时，应考虑用户体验、Bot的响应准确性以及安全性等因素。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

如果你了解编程的话，你可以把Workflow看作是一个函数。整个Workflow的输入参数只有一个，就是用户的提问（query），它是一个字符串。2调用Google搜索插件搜索互联网上的信息这里使用了Coze提供的“Google Web Search”插件。`num`参数控制返回搜索结果的数量。论文里说增加这个数量可以提高回答准确率。但是考虑到响应速度以及用户易于接受的信息量，我这里把它设置成了7。3格式化搜索结果Google搜索插件返回的是一些结构化数据，这里我利用“Code”组块插入了一段代码，这段代码的作用就是把Google搜索返回结果格式化成两个字符串：一个字符串是由搜索结果相关的信息拼接而成（retrieved_contexts）；另一个字符串是由搜索出来的网页链接拼接而成(references)。前者将会被插入到LLM的提示词里，后者将会插入到Workflow的最终输出结果里，也就是大家在Dr.Know回复里看到的参考链接列表。这段Python代码相当于粘合剂，逻辑不复杂，理论上可以让AI帮助生成。

「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

如果懂点代码的朋友会比较容易理解，不懂代码也没关系，按照下面步骤操作即可。a.开始节点和结束节点，coze会自动生成；b.开始节点配置：输入变量名写：Question，描述写：用户输入的问题，变量类型选：Stringc.知识库配置：将【开始节点】和【知识库左侧节点】连接起来，这样知识库就可以调用开始节点的内容了；知识库输入：引用，开始节点的变量“Question”；知识库部分点击“+”号，选择之前创建好的知识库；将【知识库右侧节点】与【结束节点】的左侧连起来；d.结束节点配置：结束节点用于输出AI机器人的最终结果，这我们的回答格式设置为：您的问题：{{question}}问题的答案：{{answer}}所以在输出变量那里，定义2个参数：question引用“开始节点的Question”answer引用“知识库节点的输出output”回答模式选择：使用设定的内容直接回答。e.试运行测试点击右上角“试运行”后，输入想问AI机器人的问题，比如：AIGC课件，点击右下角“运行”，然后就可以看到工作流每一步的详细输入和输出。

我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索

了解Coze的小伙伴都应该知道，工作流才是真正的核心。因此在搓这个Bot之前，我们需要先将工作流梳理清楚。我们先来看下秘塔搜索的最主要的能力：使用搜索引擎进行搜索对搜索的内容整理成答案给出答案中的引用因此对于这个Bot，我们已经有了思路OK，接下来我们就开搓