直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

我想用扣子完成AI数字分身的搭建,应该怎么操作

回答

以下是使用扣子完成 AI 数字分身搭建的步骤:

  1. 登录扣子官网(https://www.coze.cn/)并注册。
  2. 创建个人 Bot:
    • 点击个人空间。
    • 点击创建 Bot。
    • 填入 Bot 的名字和功能介绍,以及上传或生成对应的头像。如果没想好,可以先随便填,后面可更改。
  3. 在搭建生产力工具的过程中,要先深入了解自己的工作内容和需求,做出有针对性的规划。
  4. 通过整合知识库,并结合提示词进行情感或行为上的描述,创建一个 Bot,形成自己的数字分身。
  5. 构建整个 Flow 时要尽量减少控件使用(非必要不增加),越少的控件代表越少的逻辑,越少的逻辑代表越小的运行风险。
  6. 对于复杂的批处理任务,尽量平衡批处理次数和并发,同时还要考虑模型的推理速度,不然会增大推理失败的概率。

需要注意的是,Coze 目前提供的组件,包括 bot 等工具,能满足一些基本的生产力搭建需求。虽然现阶段它还不支持循环等高级功能,但未来有望支持更多工作流的设计模式。自 Coze 推出以来,它已明确面向 C 端用户,这些用户能从中获得实质性好处。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子

在我们深入探讨了关于数字分身和生产力工具的一系列话题之后,现在让我们做一个简洁的总结:1.自从Coze推出以来,它已经明确地面向C端用户,并且这些用户也能从中获得实质性的好处。2.Coze目前提供的组件,包括bot等工具,已经能够满足一些基本的生产力搭建需求。虽然现阶段它还不支持循环等高级功能,但我们可以期待,随着平台的发展,未来将支持更多工作流的设计模式。3.在我们搭建生产力工具的过程中,必须首先深入了解自己的工作内容和需求,这样才能做出有针对性的规划,进而开始构建这些工具。4.通过整合知识库,并结合提示词进行情感或行为上的描述,我们可以创建一个bot,形成自己的数字分身,这不仅能够提升个人形象,还能在数字世界中更好地代表自己。5.构建整个Flow时要尽量减少控件使用(非必要不增加),越少的控件代表越少的逻辑,越少的逻辑代表越小的运行风险。简单的就是最美的。6.对于复杂的批处理任务,尽量平衡批处理次数和并发,同时还要考虑模型的推理速度,不然会增大推理失败的概率。[heading2]七、我的一些感想[content]经过半个月的深入摸索和学习,我对Coze平台持有相当高的评价。它为许多人提供了机会,让那些原本不熟悉AI的人也能在这个新时代中乘风破浪。虽然Coze平台目前还有待完善,我相信随着不断的改进和迭代,它将带来更优质的体验,并成为大家在AI时代中的一个优势。我们正处在消费者端(C端)应用爆发的前夕,能够提前接触并掌握这些技术,无疑将为个人带来巨大的优势。我期望这些内容能够激发大家的思考,提供新的认知和启发。感谢大家的阅读和支持,谢谢!

利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》( 内含 coze 搭建视频教程 )

这是第一次给大家分享有关扣子搭建的内容,所以就尽量给大家写的完整全面一些。避免一些步骤的跳转让大家比较疑惑。[heading3]一)登陆扣子官网[content]https://www.coze.cn/这是扣子官网的链接,大家可以先点开注册一下。登录后的主页面如图所示。[heading3]二)创建个人BOT[content]1、点击个人空间2、点击创建Bot3、填入Bot的名字和功能介绍,以及上传或生成对应的头像。如果没想好,可以先随便填一下,后面可以进行更改。4、创建完成

如何利用 AI 帮助孩子爱上查字典

之前两天我们已经制作了几个插件用来辅助我们搭建相关的工作流了。[如何在扣子中手搓插件](https://awxs5sgbswq.feishu.cn/docx/GUmedgxhZop8NzxWMz1cyn89nkd?from=from_copylink)[如何在扣子调用已有的API制作插件](https://awxs5sgbswq.feishu.cn/docx/Six7dM2QtoQonWx8PO1cxc1Wnfh?from=from_copylink)今天我们正式开始尝试使用扣子搭建我们的汉语词典。我们可以分析下这张图,这次的复杂程度其实是偏高的。为了比较好的效果,最好是是多次使用大模型来完成。黄色的部分是用户需要参与的,而蓝色的部分是由AI进行处理的。查字典的部分其实需要频繁的跟AI进行交互,所以我们可以使用多个单Agent的模式来制作。汉语学习的部分可使用工作流的方式来完成。所以最后我们需要制作一个多Agents模式的Bot。其中包含四个单独的单Agent Bot:部首查字、笔画查字、拼音查字、学习汉字等四个单Agent。让我们一个一个来~

其他人在问
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
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,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。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
直播分身怎么搭建
搭建直播分身可以参考以下步骤: 1. 构建数字人躯壳:建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。可以选择 live2d 作为数字人躯壳,这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然,相比虚幻引擎等驱动方式又更加轻量和简单。另外,卡通二次元的形象接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例:https://github.com/Live2D 。 2. 搭建智能体:创建一个智能体,输入人设等信息,放上相关工作流。配置完成后进行测试。需要注意的是,工作流中的某些插件 api_token 填的是个人 token,不能直接发布,可将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户自己购买后输入 api_token 再使用然后发布。 3. 直播数据分析工作流的搭建与应用: 插件测试与选择:先测试插件是否好用,如遇到数据格式不对等问题需重新选择和调整。 工作流搭建步骤:从上传直播数据,到利用大模型优化提示词和整理数据,逐步完善工作流。 工作流效果提升:增加模型和节点,不断迭代工作流,使生成的直播分析和方案质量更好。 工作流封装与应用:将工作流封装成智能体,可用于回复用户问题和处理不同的直播数据。 相关问题探讨:讨论了如获取商品评价数据的方式,以及将直播工作拆分组合的可能性等问题。 工作流运行与问题排查:涉及直播数据工作流的运行,出现问题时考虑输出环节,还提到未启动工作流的情况及解决尝试。 报名流程介绍:包括通过网址找到报名链接,填写相关信息如名字、智能体名字、商店链接、文档说明等并提交。 AI 辅助文档生成:使用豆包等 AI 工具生成提交模板,如主题、应用场景、主要功能、设计思路等内容。 加入共学小组:提到飞书中的共学小组和 prompt 学习群,满员时考虑新建或加入其他相关群组。
2025-03-09
如何制作数字分身
以下是一些制作数字分身的方法和相关信息: 可以在一些网站如 Elevenlabs.io、speechify.com、Heygen 等自助购买服务,以低成本制作自己的数字人分身。 当 Coze 接入飞书后,将自己的知识数据上传到 Coze,基于个人知识库开发 bot,并将其部署到个人订阅号上,这个 bot 可以作为数字分身与粉丝互动。 通过整合知识库,并结合提示词进行情感或行为上的描述,可以创建一个 bot,形成自己的数字分身。
2025-02-20
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践包括以下方面: 虚拟数字人的类型和驱动方式: 虚拟数字人通过各种技术创造,具有外观、行为和思想等人类特征,呈现为虚拟形象。 从驱动层面可分为中之人驱动和 AI 驱动两类。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互,有上限且缺乏高并发和量产化能力;AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容,赋予感知和表达等交互能力。 虚拟数字人的应用类型: 服务型:如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等,为物理世界提供服务。 表演型:如虚拟偶像,用于娱乐、影视等场景。 身份型:是物理世界“真人”进入虚拟世界的数字分身,在元宇宙中有广泛应用场景。 相关开源项目: 熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 最新版本支持多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具和知识库等功能。可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用,支持多种模型和个性化插件扩展,通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用。项目地址包括 Github:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ,Gitee:https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。
2025-02-20
如何构建一个AI数字人分身
构建一个 AI 数字人分身主要包括以下两个方面: 一、构建数字人躯壳 数字人的躯壳建模有多种方式: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,在日本、东南亚等国家比较受欢迎,也深受年轻人喜欢。能将喜欢的动漫人物变成数字人的躯壳。代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎:风格偏向超写实的人物建模,拟真程度高,定制化成本高。目前有很多公司都在做这个方向的创业,已经可以实现用户通过手机摄像头快速创建一个自己的虚拟人身体。如 NextHuman、Unity,虚幻引擎 MetaHuman 等。但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC:虽然省去了建模流程,直接生成数字人的展示图片,但弊端也明显,算法生成的数字人很难保持 ID 一致性,帧与帧的连贯性上会让人有虚假的感觉。如果项目对人物模型真实度要求没有那么高,可以使用这种方案。典型的项目有 wav2lip等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2d/3d 引擎的模型,而不是直接生成数字人的最终展示部分,但该方向还在探索中。 建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。 二、构建数字人灵魂 有了数字人躯壳,还需要构建数字人的灵魂,让数字人具备各种智能,比如记得个人信息,充当个人助手;在某个领域具备更专业的知识;能处理复杂的任务等等。实现这些能力有以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要想数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块,工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分通过接口定义,躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等,视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对来说成熟一些,但都是闭源的,效果可以参考 Nvidia 的 Audio2Face。 3. 实时性:由于整个数字人的算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时,如果响应太慢就会体验很差,所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态:仅仅是语音交互的数字人是远远不够的,人有五感(听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉),听觉只是其中一种,其他的感官可以根据实际需求来做,比如视觉可以通过添加摄像头数据来获取数据,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常和人交流的时候不是线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景需要通过工程丝滑处理。
2025-01-03
有什么AI社交产品做相亲交友服务吗?不是AI陪伴类,是AI分身促进真人交友的产品
目前在 AI 社交产品领域,有一些相关的探索和尝试。例如,某 AI 社交 APP 创始人认为,在社交场景中,核心分为陌生人社交和熟人社交。他们尝试过纯 AI 虚拟陪聊产品,但发现用户主要是年龄偏低的人群,商业价值相对较低,且可能被模型侵蚀。有效的用户留存来源于真实的人际关系,越接近熟人社交的场景,平台的用户留存能力越高。 同时,AI 赛道投资人认为,产品不应仅限于情感陪伴,应扩展为类人助手,解决理性严肃场景的问题解决和感性需求的满足。AI 社交软件的开发者认为,为用户打造数字分身、创造社交关系是有价值的,通过 AI Agent 可以在人与人之间创造新的社交关系,用户也愿意为这种新型社交互动支付相当的金额。但目前尚未有明确的专门以 AI 分身促进真人交友的成熟产品。
2024-12-03
数字分身
数字分身是指在虚拟世界中代表物理世界“真人”的存在。在不同的场景中有多种应用: 节目表演方面:如在节目单中,有“猜真人”这样的魔术互动类表演,通过数字分身增加趣味性;还有“亲情的应用场景(逝者)”,例如女儿通过逝者的数字分身再次对话。 实战课程方面:通过课程可以获得一比一数字人分身的定制体验,包括熟练使用多种热门数字人工具,掌握相关技术,了解商业应用场景及行业现状,将数字人融入工作流,还能获得进阶学习的自学路径,并且有交流群方便解决问题和交流心得。 价值探讨方面:身份型虚拟数字人在元宇宙中有广泛应用场景。服务型虚拟数字人具有功能属性,隶属于业务层,AI 创造出的虚拟“皮囊”具有一定价值。
2024-08-27
扣子如何改变回复的语言风格
要改变回复的语言风格,可以参考以下方法: 1. 对于风格类的 Bot,提示词中的 Fewshot 对输出风格影响较大,可先找预期相关人的风格示例并修改。 2. 在 Examples 里使用特定开头的词,如“Fword”,开头字符会显著影响输出内容。 3. 加星号的部分代表加粗,根据自注意力机制可提升提示词中的关键词效果。 4. 能力方面可使用自带的 Bing 搜索和图片识别,根据需求选择,如避免 Webpilot 以免语气变温和。 5. 可根据需求决定是否加入绘画功能。 6. 防护词可参考,但没有完美的防御提示词。 7. 回复风格可来自自己的群聊机器人的风格嫁接。 8. 最后加入一些小 Tips 进一步提升个性化效果。 在场景方面,可以问 Bot 对内容的看法,或让其帮忙分析事情以获得更接地气的表述。 另外,编写提示时: 简单任务场景: 设定人物,描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程,约定 Bot 在不同场景下的回答方式,强调调用工具以保证回复准确性,也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答。 复杂任务场景:推荐使用结构化格式编写提示,扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容,可直接使用或修改。
2025-04-09
扣子AI在中小学数学教学中可以怎么结合使用
扣子 AI 在中小学数学教学中的结合使用可以参考以下方面: 1. 自适应学习系统:例如使用像 Khan Academy 这样的平台,结合 AI 技术为学生提供个性化的数学学习路径和练习题,根据学生的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用像 Photomath 这样的工具,通过图像识别和数学推理技术为学生提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用如 Socratic 这样的应用,借助 AI 技术为学生解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助学生理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与像 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外,为小学数学课设计教育游戏时,可以考虑以下几个方面: 1. 游戏机制:选择适合小学生的游戏机制,如跳跃、追逐、搜寻等,增加游戏趣味性和参与度。 2. 游戏元素:选择数学相关的元素,如数字、运算符号、图形等,将它们融入游戏中,使学生通过游戏了解或巩固相应的数学知识。
2025-04-01
扣子设置了微信客服机器人,如何实现机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息。
要实现微信客服机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息,您可以按照以下步骤进行操作: 前提条件: 1. 已开通了。 2. 已搭建了 Bot。 步骤一:获取微信客服配置信息 1. 登录平台。 2. 单击企业信息,然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置,然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后,先不要关闭该页面。 步骤二:在扣子中配置微信客服信息 1. 在 Bots 页面,选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面,单击发布。 3. 找到微信客服渠道,然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID,然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey,然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后,先不要关闭该配置窗口。 步骤三:配置回调地址 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面,输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格,空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面,复制 secret。 3. 单击客服账号,复制账号。 步骤四:发布 Bot 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面,输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息,然后勾选微信客服渠道,再单击发布。 4. 发布完成后,单击立即对话登录微信客服,体验 Bot 效果。 常见问题: 1. 收不到机器人回复消息怎么办? 可尝试通过以下方法解决: 查看微信客服的启用状态:登录,在应用管理页面,点击微信客服。确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能,需要关闭。关闭后,该应用在工作台入口将被隐藏,员工不可使用。请谨慎评估。 检查近期是否有登录企业微信应用。确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。 如果还是有问题,可以发送邮件至 feedback@coze.cn 反馈。
2025-03-30
用扣子的时候怎么让大模型严格按照知识库内容进行输出
以下是关于让大模型严格按照知识库内容进行输出的相关信息: 扣子的知识库功能强大,可上传和存储知识内容,提供多种查找方法。在智能体中使用知识库,收集相关内容,当智能体回答用户时会先检索知识库,使回复更准确。 在“掘金 x 扣子 Hackathon 活动 深圳站”的总冠军工作流中,对于用户向小说人物角色的提问,通过一系列节点,包括开始节点接收问题、知识库节点检索、大模型节点生成答案等,本质上是一个根据用户 query 进行检索增强生成(RAG)的任务,每个工作流中都嵌入了知识库节点,维护了如小说合集等知识库。 大模型节点是调用大语言模型,使用变量和提示词生成回复。按需选择基础版或专业版模型,基础版支持扣子预设的一批模型资源,专业版除默认添加的豆包模型外,还支持按需接入火山引擎方舟平台的模型资源。模型选择右下角生成多样性可从多个维度调整不同模型在生成内容时的随机性,有精确模式、平衡模式和创意模式等预置模式。输入方面,开启智能体对话历史后,上下文信息将自动携带进入大模型,参数名可随意设置但建议有规律,变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。
2025-03-26
扣子api的调用流程
扣子 API 的调用流程如下: 1. 传递请求的相关部分: Body:用于传递请求的主体部分,可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中通常不用于传递参数,因为 GET 方法的 URL 已包含必要参数。 Path:用于定义请求的路径部分,通常以“/”开头,后面跟着一系列段落。在 GET 方法中可传递参数,但常编码为 URL 一部分。 Query:用于定义请求的查询部分,通常以“?”开头,后跟一系列键值对。在 GET 方法中是常用的参数传递方式。 Header:用于定义 HTTP 请求的头信息部分,包括各种头部字段。在 GET 方法中通常不用于传递参数,而是定义请求头部信息。 2. 配置输出参数: 如果填写无误,可直接点击自动解析,会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 例如填入汉字“张”,点击自动解析。解析成功会显示成功,输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 3. 调试与校验: 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果,Request 为输入的传参,Response 为返回值,点击 Response 可看到解析后的参数。 此外,创建扣子的令牌步骤如下: 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”,为令牌起名,选择过期时间(如永久有效),选择指定团队空间(个人空间或团队空间),勾选所有权限,保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的配置: 1. 获取机器人 ID:在个人空间中找到要接入微信的机器人,如画小二智能小助手,点击进入编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据即为机器人的 Bot ID。 2. API 授权:点击右上角发布,会出现 Bot as API,勾选并确定应用已成功授权 Bot as API。
2025-03-25
扣子工作流与用户界面搭建
以下是关于扣子工作流与用户界面搭建的相关内容: 一、工作流搭建 1. 进入扣子(coze.cn),选中「创建应用」,再选中「创建空白应用」,输入「应用名称」进入项目搭建页面。 2. 新增一个工作流,工作流名称叫做 psy_ai。 3. 该项目的业务逻辑是通过上传儿童的绘画作品分析心理状态,分析过程分为多个步骤实现,工作流的编排流程图为:上传作品>多个多模态大模型识别不同元素>分别提取特种并分析>综合分析结果>给出评估与建议。 4. 工作流从左到右分为三组大模型: 第一组多模态大模型主要作用是分析图片元素:整体特征、房屋特征、树木特征、人物特征。 第二组通用大模型主要是对提取到的信息进行对应内容的总结分析。 第三组通用大模型先汇总结果,然后再分别提取不同(诊断评估与建议)的结果。 5. 所有大模型节点对应的 prompt(提示词):文档地址:https://vcn5grhrq8y0.feishu.cn/wiki/Z3NzwrtEKi9h5mk0rTOcAT0xnTc 二、用户界面搭建 1. 选择「桌面网页」类型。 2. 以《小喵星座日历》扣子网页应用为例: 板块 1:输入个人信息和生成图片,包含 2 个选项、1 个按钮、分割图、1 个输入框、1 个按钮。点击生成按钮会触发事件,调用日历生成工作流,生成中时生成按钮禁用,用 loading 按钮展示动态变化。 板块 2:生成星座日历图片,新建一个容器,包含一个文本组件、一个列表组件。 板块 3:查看星座生成记录,新建一个容器,包含一个按钮组件、一个列表组件,点击按钮调用读取生成历史的工作流,列表绑定生成历史工作流的输出结果。 板块 4:查看示例,新建一个容器,包含一个文本组件、4 个图片组件。 三、功能页相关配置 1. {{ImageUpload1.value}}用于获取图片上传组件的第一张图片。 2. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 3. 当用户上传图片点击按钮时会进入在家中的状态,右边内容显示容器里有两个组件: 图片组件显示加载中的 gif 图片(默认隐藏),图片来源本地上传加载中 gif 图,尺寸宽度为百分比 100%,高度适应内容,可见性根据{{!psy_ai.loading}}控制,工作流运行中显示。 Markdown 组件显示分析内容,隐藏根据{{psy_ai.loading}},工作流运行完显示。 至此,页面所有的布局和数据交互全部完成。
2025-03-25
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
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下: 使用 flowith 搭建: 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,给知识库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。 Flowith 会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。 使用 Dify 搭建: 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:提供三种索引方式,根据需求选择,如高质量模式、经济模式和 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。 使用 Coze 智能体搭建: 手动清洗数据: 在线知识库:点击创建知识库,创建 FAQ 知识库,选择飞书文档,输入区分问题和答案,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理,然后创建自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。
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
如何搭建自己的知识库
以下是搭建自己知识库的方法: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号,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. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后,可在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 此外,搭建本地知识库还需了解 RAG 技术: 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法,即先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库,涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量,两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。
2025-04-14
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