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注意Cursor 相关报错原因,如重复安装依赖项、重新创建文件

回答

以下是关于 Cursor 相关报错原因及实践的一些内容:

  • 报错原因:
    • 重复安装依赖项。
    • 重新创建文件。
    • 导入的路径不对。
    • 错误导入已经废弃的文件。
    • 突破 AI 记忆的东西。
    • Cursor 缓存未更新。
  • 实践经验:
    • 前期描述好需求,在设置里注意 Rules for AI 的提示词。
    • 按照功能模块单独建立实现文档,包括深入理解需求、技术实现、测试等。
    • 学会看代码,了解每一步文件的作用,有助于提升技术理解。
    • 分阶段实现需求,效率更高,只考虑本阶段需求。
    • 主动思考,大语言模型有局限性,如在 Cursor 中可能出现报错排查指引错误的情况,需要人工强介入。
    • 注意细节操作,每次修改完代码要保存再运行,整体修改慎用,新增功能可新开对话,每个项目新建文件夹并将相关文件放在里面,代码中多带日志方便报错调试。
    • 进行单元测试时可能遇到安装缺失库进度慢、Cursor 工作位置错误导致关键文档放错位置和创建垃圾文件等问题。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

白九龄:0基础,我用cursor做了一个微信小程序,结果。。。。

在设置里面,Rules for AI的提示词[heading4][heading4]2.按照功能模块单独建立实现文档[content]--深入理解需求--技术实现--测试这是我当初一个功能模块技术实现文档的内容[heading4]3.最重要是学会看代码[content]知道每一步这个文件到底是做什么的,这样你对技术上会有一些新的理解和提升[heading4]4.cursor相关报错原因[content]--重复安装依赖项--重新创建文件--导入的路径不对--错误导入已经废弃的文件--突破AI记忆的东西--cursor缓存未更新[heading2]?推广一波?[content]最后,当然要推广一波我千辛万苦开发的小程序《意图分析选择器》;啊,你问我为啥不叫原先的念选,或者天使恶魔选择器,当然是因为~~审核不让,说有侵权的风险呀。。。。。。。所以就。。。。。

Cursor小白速通:成为赤脚程序员

举例:分阶段实现,效率更高,只考虑本阶段需求即可。这个日历同步需求中,我分成了4个阶段数据能同步,API调用成功数据同步不重复,且新增、更新、删除都同步分类同步到不同日历中定时自动同步[heading3]3.4.3、主动思考,大语言模型也有局限性[content]大语言模型的缺陷,上下文窗口限制、幻觉,在Cursor里也有体现,虽然可以通过@文件、Claude3.5-sonnet模型等方式缓解。比如数据同步的时候,总是每次脚本执行后,数据重复同步到日历。排查对比了很久,发现是唯一ID的问题,但是使用Cursor报错排查的时候,总是给我指引说是唯一ID没有问题都存在。这个时候就需要人工强介入,不断思考问题到底能出在哪。[heading3]3.4.4、细节操作要注意[content]每次修改完代码要保存,再去运行,我好几次报错都是因为这个原因。整体修改慎用,改好了这个bug可能带来新bug。新增其他功能的时候,可以新开一个对话,要不然之前的上下文比较影响新代码生成和调试。每个项目都新建一个文件夹,相关文件都放在里面,执行的时候方便相对路径。代码中尽可能多带日志,报错的时候方便调试。

三个人,Cursor,和一场黑客松

我让Cursor基于需求文档开发我所负责的部分,大概1分钟(没错)就写完了第一版。就在我以为能马上进入调试期的时候,第一个麻烦开始了:为了进行单元测试,我们必须安装那些缺失的库;不确定是否因为我忘记给Terminal配置网络环境,安装进度特别慢,我很焦虑地看着它花了30分钟才完成了测试的前置准备。而在写单元测试脚本的时候,Cursor偶尔也忘记自己必须在指定文件夹下工作,导致一些关键的文档反复放错位置,并创建了很多垃圾文件。解决掉这些烦人的小问题后,跑了十来次运行→报错→AI改代码→运行→报错循环,终于通过了单元测试,此时元子和Lark也已经各自完成单元测试,激动人心的合并时刻到了。但是,哪有第一次就能跑通的代码?果不其然,合并后又需要安装环境,build再上传到Chrome后,又是30分钟过去了,此时,我满怀期待的点开了插件。[heading2]

其他人在问
coze 报错Pro call plugin too high 怎么解决
对于您提到的“coze 报错 Pro call plugin too high”的问题,可能是配置文件没有配置正确。建议您按照相关教程逐步检查配置文件。同时,即使是官方插件也可能存在不稳定的情况,您需要自己尝试找到适合当前场景的插件。另外,还需注意节点的命名、调用次数、引用情况、运行耗时和成功率等方面,以优化工作流的运行。
2025-03-19
我在用AI辅助学习新概念英语第二册,但是deep seek总是报错,我应该换成什么别的AI呢?
如果您在使用 Deep Seek 辅助学习新概念英语第二册时总是报错,可以考虑换成 Wenxiaobai.com 这个平台。它高速响应,完全免费,支持各种平台使用,与 Deep Seek 官网几乎相同,速度快且稳定性高,最新版本还支持文档与图片分析。
2025-03-12
用cursor做网页采集文章插件总是报错怎么办
当使用 Cursor 做网页采集文章插件总是报错时,您可以参考以下内容: 1. 技术架构方面: 采用前后端分离架构,后端基于 Coze 工作流构建业务逻辑,前端为 Chrome 浏览器插件,提供轻量级交互界面。 2. 工作流搭建方面: 配置核心组件,包括插件大模型、工作流总览、大模型节点提示词、输出节点 markdown 排版(注意 markdown 里图片的渲染格式),注意输出图片的变量用的是 contentUrl。 3. 可视化界面和 chrome 插件开发方面: 使用 Cursor 开发时,要有架构思维,懂得如何向 AI 描述想要的东西,在实践中学习。 对于 Coze 关键数据,要获取授权令牌(Token),掌握工作流调用方法。查看 Coze 的 api 开发文档,查看执行工作流的实例,需要两个关键参数,即令牌密钥和工作流开发代码。在工作流界面获取工作流 id,让 Cursor 根据相关内容写一个调用 Coze 工作流的服务,注意声明入参为 article_url 以及让 Cursor 注意中文编码。 4. 报错处理方面: 如果报错、解析结果不对,可以点击 Raw Response,查看报错或者返回值,再根据返回值调整配置输出参数。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-06
K采样器报错
在 ComfyUI 中处理 K 采样器报错问题,您可以参考以下步骤: 1. 首先,在“K 采样器”处点击“右键”“新建节点”“采样器”,选择“K 采样器(高级)”。因为 SDXL 需要用到 base 和 refiner 两套模型,所以要将模型节点和采样器节点分别复制一份。 2. 为第一个 base 模型的采样器设置参数:添加噪波为 enable,确保打开以添加噪声;步数设置为 30,即迭代的总步数;结束降噪步数设为 20,表示前面 20 步将采用 base 模型进行运算;返回噪波设为 enable,以便将剩下的噪声传递给下一个 refiner 模型。 3. 将这个 base 的采样器传递到下一个 refiner 的采样器,并设置参数:添加噪波为 disable,因为是继承上一个采样器,所以不需要再添加噪声;运行后操作为 fixed,相当于锁定随机种子;步数同样设为 30;开始降噪步数设为 20;结束降噪步数设为 30,也可保持默认;返回噪波设为 disable,到这一步已结束。
2025-02-02
instant-id预处理报错
以下是关于 InstantID 预处理报错的一些常见问题及解决方法: 1. 安装后出现报错问题:请查看。 2. 如果是 MacBook Pro M1 出现 InstantID 依赖的 onnxruntimegpu 无法安装的情况,因为 M1 没有 GPU,不能用 onnxruntimegpu 版本,silicon 是适配 M1 的加速版本。在文件路径 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_InstantID 的 requirements.txt 文件中,把 onnxruntimegpu 替换为 onnxruntimesilicon 即可。双击用文本编辑器打开,替换保存。 3. 如果出现 Import failed:ComfyUIergouzinodes 的情况,在终端中输入 pip3 install colorama 即可。colorama 是一个用于在命令行界面中生成彩色文本和格式化输出的 Python 库。 4. 如果出现 Import failed:LayerMask:SegmentAnythingUltra V2 的情况,可在 GitHub 上给作者提,说明硬件和软件环境,按照作者回复下载最新的包重新安装。 5. 如果是在 macOS 系统中,二狗子的工作流 json 文件中用的文件路径分隔符是反斜杠\\,macOS 系统无法识别,需要全部替换为正斜杠/,不然无法调用模型。
2025-01-01
instantid预处理报错
以下是关于 InstantID 预处理报错的一些常见问题及解决办法: 1. 安装后出现报错问题:请查看。 2. 如果是 MacBook Pro M1 出现 InstantID 依赖的 onnxruntimegpu 无法安装的情况,由于 M1 没有 GPU,不能用 onnxruntimegpu 版本,silicon 是适配 M1 的加速版本。在文件路径 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_InstantID 的 requirements.txt 文件中,把 onnxruntimegpu 替换为 onnxruntimesilicon 即可。双击用文本编辑器打开,替换保存。 3. 如果出现 Import failed:ComfyUIergouzinodes 的情况,在终端中输入 pip3 install colorama 即可。colorama 是一个用于在命令行界面中生成彩色文本和格式化输出的 Python 库。 4. 如果出现 Import failed:LayerMask:SegmentAnythingUltra V2 的情况,可在 GitHub 上给作者提,说明硬件和软件环境,按照作者回复下载最新的包重新安装。 5. 在 windows 系统和 macOS 系统中,二狗子的工作流 json 文件中,用的文件路径分隔符是反斜杠\\,macOS 系统无法识别,需要全部替换为正斜杠/,不然无法调用模型。
2025-01-01
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验,能快速转型为AI产品经理?
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验: 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界:要构建差异化的 AI Native 体验,需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品:在快速变化的模型能力下,避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施:使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品: Cursor: 允许用自然语言描述需求,对上下文有深度理解能力,能理解整个项目的结构和依赖关系,进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议,自动诊断和修复常见错误,基于代码自动生成文档。 但要注意,即使有 AI 辅助,当好产品经理也不容易,需要反复沟通和调整。 Devin:作为 2024 年横空出世的产品,预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等: 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外,国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验,包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时,对于零代码基础的人员,也有使用相关工具实现想法的方法,如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景,如 AI 编辑器(Cursor、Windsurf、Pear Al 等)、编辑器 AI 扩展(Github Copilot、Continue、Cline 等)、UI 组件生成工具(Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等)、完整项目构建工具(Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等)。
2025-04-10
Cursor
以下是关于 Cursor 的相关信息: Models 模型: 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K,您可以轻松在您选择的不同模型之间切换。 在 AI 输入框下方,有一个下拉列表,允许您选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用以下模型: cursorsmall:这是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 Ignore Files 忽略文件: 要忽略包含在 Cursor 功能(如中的文件,可以在项目的根目录中使用.cursorignore 文件,其工作方式与.gitignore 对 git 的工作方式相同。 .cursorignore 遵循.gitignore。如果已有.gitignore,默认情况下将忽略相关文件。若要忽略其他文件,可将它们添加到.cursorignore 文件中。 融资情况: Cursor 组建了出色的初始团队,并共同构建了包括 SOTA 次级编辑预测模型、数十亿个文件检索系统以及通过推测推理进行快速代码重写的系统。最后,从 Andreessen Horowitz、Thrive Capital、OpenAI、Jeff Dean、Noam Brown 以及 Stripe、Github、Ramp、Perplexity 和 OpenAI 的创始人以及许多其他出色的公司筹集了 6000 万美元的 A 轮融资。
2025-03-31
Cursor
以下是关于 Cursor 的相关信息: Models 模型: 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K,您可以轻松在您选择的不同模型之间切换。 在 AI 输入框下方有下拉列表,允许您选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型有:、cursorsmall。其中 cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 Ignore Files 忽略文件: 要忽略包含在 Cursor 功能(如中的文件,可以在项目根目录中使用.cursorignore 文件,其工作方式与.gitignore 对 git 的工作方式相同。.cursorignore 遵循.gitignore,如果已有.gitignore,默认情况下将忽略相关文件。若要忽略其他文件,可添加到.cursorignore 文件中。 融资情况: 组建了出色的初始团队,共同构建了包括 SOTA 次级编辑预测模型、数十亿个文件检索系统以及通过推测推理进行快速代码重写的系统。 最后,从 Andreessen Horowitz、Thrive Capital、OpenAI、Jeff Dean、Noam Brown 以及 Stripe、Github、Ramp、Perplexity 和 OpenAI 的创始人以及许多其他出色的公司筹集了 6000 万美元的 A 轮融资。
2025-03-07
Cursor相关的资料与视频
以下是关于 Cursor 的相关资料与视频: 海辛:用 cursor + comfyUI 做应用 视频操作流程: 具体设计思路会在 10 月 18 日在通往 AGI 之路视频号分享 开设了 cursor 专区,增加了一些文章 相关文章: Cursor 官方:介绍视频 AI 代码编辑工具 The AI Code Editor:Built to make you extraordinarily productive,Cursor is the best way to code with AI. 使用 cursor See Cursor In Action: 读懂数据库 Knows your codebase:Get the best answers from your codebase—or refer to specific files or docs.Use the model's code in one click. 相关视频: 使用 tab 来编辑 Just hit tab:Cursor lets you breeze through changes by predicting your next edit. 相关视频: Cursor 小白速通:成为赤脚程序员 介绍:Cursor 是一款结合了 AI 大语言能力的编程工具,最近比较火的是的视频。在即刻和推上关注的开发者都在使用、推荐 Cursor,人工智能大佬 AK 甚至打趣说,未来编程不断摁 tab 键就行了。 主打的三个功能:代码库参考、代码补全、对话编程
2025-02-26
对于没有编程经验的使用者,Cursor和VSCode+roo code相比哪个更适合用来软件开发?需要从哪几方面进行考虑?
对于没有编程经验的使用者,在选择 Cursor 和 VSCode + Roo code 用于软件开发时,需要从以下几个方面进行考虑: 环境配置方面: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 有赠送额度,如果没有赠送余额,可以选择充值,支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化充值方式,并创建一个 API key,注意 API key 只会出现一次,请及时保存。 代码编辑器选择与设置方面: 可以下载 cursor(https://www.cursor.com/)或者 vscode(https://code.visualstudio.com/),只要代码编辑器可以下载插件即可。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。安装完后,打开三角箭头可看到 RooCline,选中并点击齿轮进入设置,依次设置以下内容: 配置基本参数: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士:记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击这个 blingbling 的星星优化提示词,最终在 deepseekr1 的加持下基本上能一遍得到想要的结果,各种特效效果交互逻辑正确,画面优雅,交互效果不错。
2025-02-04
如何使用Cursor
以下是关于如何使用 Cursor 的详细介绍: 1. 了解构建即时申请:您可以在我们的中阅读更多相关信息。 2. 应用代码块:Cursor 的 Apply 功能允许您将聊天中的代码块建议快速集成到您的代码中。要应用代码块建议,您可以按每个聊天代码块右上角的播放按钮。由于在 Chat 中您可以添加最多的上下文并与模型进行最多的来回交流,因此对于更复杂的 AI 驱动的代码更改,建议使用 Chat+Apply 。 3. 接受或拒绝更改:应用代码块后,您可以浏览差异并接受或拒绝更改。您也可以点击聊天代码块右上角的“接受”或“拒绝”按钮,或者使用 Ctrl/⌘Enter 键接受,Ctrl/⌘Backspace 键拒绝。 此外,还有以下相关内容: 1. Cursor 官方介绍:Cursor 旨在让您极其高效,是使用 AI 进行编码的最佳方式。您可以参考: 了解更多。 2. 0 编程基础入门极简使用指南: 下载 cursor:https://www.cursor.com/ 注册账号,可用自己的邮箱(如 google/github/163/qq 邮箱)登录,也可直接接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考 在设置中 Rule for AI 配置,然后按 ctrl/cmd+i 输入需求,例如“帮我做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩”,并清晰表达需求,如详细说明游戏规则、逻辑等。
2025-01-18
flux怎么提升生图速度需要哪些依赖
要提升 Flux 的生图速度,以下是一些相关的依赖和要点: 1. 条件引导:在去噪过程中,模型使用编码后的文本向量来引导图像生成,确保生成的图像与输入的文本描述相符。 2. 采样器:ComfyUI 提供了多种采样算法(如 Euler、DDIM、DPM++等)来控制去噪过程,不同的采样器可能会影响生成速度和结果。 3. Vae 编码:VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布,解码器将概率分布映射回图像空间。 4. 结果输出:ComfyUI 最终将生成的图像显示在界面上,用户可进行保存、编辑或用于其他目的。 5. 额外控制:ComfyUI 支持多种高级功能,如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter 等。 6. 低配置方案:对于显存不够 16G 的情况,开源社区有优化方案。如 NF4 来自 controlnet 的作者,GGUF 包含多个版本。NF4 模型可从 https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 下载,放置在 ComfyUI/models/checkpoint/中,其配套节点插件可通过 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git 获取。GGUF 模型可从 https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main 下载,配套节点插件为 https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 。在最新版本的 ComfyUI 中,GGUF 的节点插件可在 Manager 管理器中搜到下载安装,NF4 的配套节点插件则搜不到。使用精度优化的低配模型时,工作流和原版不同。相关生态发展迅速,有 Lora、Controlnet、IPadpter 等,字节最近发布的 Flux Hyper lora 可实现 8 步快速生图。
2024-12-09
怎样用ai创建精美的ui/ux原型图
以下是一些利用 AI 创建精美的 UI/UX 原型图的方法: 1. 利用 Agent 构建:通过基本的产品和运营概念,利用 Agent 构建完整的产品、架构、UX 设计文档集,并通过多次的 rerun 输出,进行多个 UI 方案的概念探索。一个 flow 能帮助产品经理一次性完成 idea 的脑暴、打磨、市场调研、竞争力分析、功能设计、架构、UE/UI 规范,到完成可交互的高保真原型,并且可以不断产出不同的 UX 原型供内部比较和概念用研。 2. 使用 Midjourney 进行 UI 设计: 直播礼物风格图标:在素材网站上找到喜欢的 icons 风格,然后喂图给机器人,并加上关键词,如“Gift icon, cartoon style, solid color background luminous effect, 3d –iw 1 –v 5 –q 2”,其中“Gift icon”可替换为其他关键词,如“beer icon”“Headphone icon”等。 主题应用 icons:关键词如“icon design, light texture, glow, Dribbble, 3D, frosted glass effect, 3D, ui, ux, –upbeta –q 2 –v 4”。 B 端图标:关键词如“喂图+A data icon, blue gradient frosted glass, frosted glass building, white transparent technology sense white city building scene, data line link, chip, OCrenderer, big data, industrial machinery, high detailight gray background with simple linear details, studio lighting, 3d, c4d, pure white background, 8k”。
2025-04-12
豆包如何创建智能体?
创建智能体的方法如下: 1. 通过 Coze 平台创建: 找到灵感:如果没有 Bot 灵感,可以查看获取灵感。 进行 Bot 创建: 打开扣子助手。 修改 Prompt,发送 Prompt1。 让扣子助手帮忙创建 Bot。 点击打开创建好的 Bot。 发布作品: 点击【发布】。 填写发布记录,发布到 Bot 商店。 复制智能体链接。 2. 在一枚扣子平台创建: 第一步,创建一个智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流:点击创建一个新的对话流(记得要和智能体关联),编排相关流程。 测试:找到一篇小红书笔记,试运行对话流,直接在对话窗口输入地址,查看数据是否成功。回到智能体的编排页面,同样进行测试,确保对话流执行成功。 发布:点发布后,只选择多维表格,然后进行配置。包括输出类型、输入类型等,完善上架信息,提交上架信息后,返回配置界面会显示已完成,即可完成最终的提交。 另外,在教学场景中使用豆包创建智能体时,例如让学生模拟杜甫进行回答,可设置相关 prompt,选择特定声音等,并通过学生小组讨论设计问题来进行教学。
2025-04-11
豆包如何创建智能体?
创建智能体的方法如下: 通过 Coze 平台创建: 找到灵感,可以查看获取。 进行 Bot 创建,通过扣子助手快速进行,包括修改 Prompt、让扣子助手帮忙创建 Bot 以及点击打开创建好的 Bot 等步骤。 发布作品,包括点击【发布】、填写发布记录并发布到 Bot 商店、复制智能体链接。 在一枚扣子平台创建: 第一步,创建一个智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,点击创建新的对话流并与智能体关联。 进行测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流。 发布,点发布后选择多维表格,进行配置,包括输出类型、输入类型等,完善上架信息并提交。 此外,还有在教学场景中使用豆包创建智能体的示例,如设定为杜甫的角色,并设定相关 prompt 和声音等。
2025-04-11
创建飞书ai机器人
创建飞书 AI 机器人的步骤如下: 1. 工作流搭建: 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,即可找到 Comfyui LLM party 的目录,您既可以学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的 AI 女友工作流,也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻。 2. 飞书机器人创建: 飞书应用建立: 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id: 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type,chat_id 对应群组,open_id 与 user_id 对应个人,点击选择成员,复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音,需要自行在电脑上安装 ffmpeg 。
2025-04-11
想创建一个对话问答形式的课程智能体
以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容: 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据:本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据,自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库:点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割,选择飞书文档、自定义的自定义,输入后可编辑修改和删除,添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档:本地 word 文件,注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练,应先将 11 章的大章节名称内容放进来,章节内详细内容按固定方式人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到,否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人,过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群,由老师提问,机器人回答,挑选出色回答整理成问卷,群成员投票,根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践,包括从题出发的分析,认为考验机器人对问题的理解和回答准确性,真实对话场景一般为完整句子回复,根据回答真实性和有趣程度评分,可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖,百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择:建议选择工作流的对话模式,支持工作流编排和携带历史对话记录,创建后切换为对话模式,注意在调整工作流节点前切换,否则会清空重置。 2. 确认分支情况:根据需求分析有两个特定分支(根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联)和一个默认分支。 3. 用户意图识别:通过理解用户意图走不同分支,注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支:用代码分支获取用户输入数字,匹配知识库并做赏析,代码中有容错机制。 5. 名字写祝福:根据用户输入的名字和祝福信息,提示词生成对应对联并输出,主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复:在用户不符合前两个意图时进行友好回复,匹配知识库,结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库:使用大模型生成 100 对对联,好看、经典、有意义。
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