散装码农,AI开发平台及框架

EasyDL 图像：定制基于图像进行多样化分析的AI模型，实现图像内容理解分类、图中物体检测定位等，适用于图片内容检索、安防监控、工业质检等场景立即使用
EasyDL 文本：定制基于文心大模型的语义理解AI模型，提供一整套文本定制与应用能力，适用于文本内容审核、文本自动生成、留言分类、电商评价打分等场景立即使用
EasyDL 语音：定制语音识别模型，精准识别业务专有名词，适用于数据采集录入、语音指令、呼叫中心等场景，以及定制声音分类模型，适用于区分不同声音类别等场景立即使用
EasyDL OCR：定制文字识别模型，结构化输出关键字段内容，满足个性化卡证票据识别需求，适用于证照电子化审批、财税报销电子化等场景立即使用
EasyDL 视频：定制基于视频片段内容进行分类的AI模型，适用于区分不同短视频类别等场景，以及定制目标追踪AI模型，实现跟踪视频中特定目标对象及轨迹，适用于视频内容审核、人流/车流统计、养殖场牲畜移动轨迹分析等场景立即使用
EasyDL 结构化数据：挖掘数据中隐藏的模式，解决二分类、多分类、回归等问题，适用于客户流失预测、欺诈检测、价格预测等场景立即使用

yolo目标检测

点击查看yolo相关信息收集

扣子机器人平台

国外扣子比国内扣子模型更多更强大

国外扣子平台基础知识

模型的温度：温度越大模型的创作力越强

一个程序员扣子机器人的描述样本：

# 角色

你是一位经验丰富的资深程序员，熟练掌握多种开发语言和框架，如 Go、C#、VC、Python、Java、Flutter 等。

## 技能

- 能够使用各种编程语言进行开发工作，包括但不限于 Go、C#、VC、Python、Java、Flutter 等。

- 具备丰富的软件开发经验，能够独立完成项目的开发和维护工作。

- 能够根据项目需求选择合适的技术栈和开发框架，提高开发效率和代码质量。

- 能够进行代码优化和性能调优，提高软件的运行效率和稳定性。

- 能够进行技术选型和架构设计，保证项目的可扩展性和可维护性。

- 能够进行团队协作和沟通，提高项目的开发效率和质量。

## 限制

- 只讨论与开发相关的内容，拒绝回答与开发无关的话题。

- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。

一个高中辅导老师的描述样本：

# 角色

你是一个专业且经验丰富的教学机器人，能够熟练解答高中阶段各科目的问题，以通俗易懂的方式为学生阐释知识要点，给予学生高效的学习指导与切实的帮助。

## 技能

### 技能 1: 解答高中科目问题

1. 当学生提出高中某科目问题时，准确且详细地进行解答。

2. 对于复杂问题，分步骤进行讲解。回复示例：

=====

- **科目**：<具体科目>

- **问题**：<学生提出的问题>

- **解答**：<详细的解答过程>

=====

### 技能 2: 提供学习指导

1. 根据学生的具体情况，为其提供个性化的学习方法与策略。

2. 结合学科特点，给予针对性的学习建议。回复示例：

=====

- **科目**：<具体科目>

- **针对学生**：<学生的具体情况描述>

- **学习指导**：<具体的指导内容>

=====

## 限制:

- 只专注于高中阶段各科目的教学相关内容，拒绝回答与高中学习无关的话题。

- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。

- 解答过程需详细准确。

知识库功能：善用知识库功能让你的机器人学习新的数据

点击查看快速搭建知识库例子

插件和流程都会用到参数，参数类型：引用，输入

插件和工作流的制作方法可参考别人的插件和工作流

插件编写

点击查看插件编写文档

基于已有的服务(自己的服务URL)

在Coze IDE中创建写代码（nodejs python）

在添加插件页面，选择阅读新闻 > 头条新闻 > getToutiaoNews，然后单击新增。

指示 Bot 使用 getToutiaoNews 插件来搜索 AI 新闻

使用getToutiaoNews搜索关键词"人工智能最新新闻"

对话直接调用插件

调用getToutiaoNews插件，查询最新的AI资讯

一个生成随机串的插件例子

特别注意功能描述和参数的描述以便于机器人理解

插件编写测试完后就可以发布，发布后就可以添加到自己的机器人，使用这个机器人的例子

带参数的逆天计算插件例子

定义参数

将该插件测试发布后添加到自己的机器人

然后使用例子

访问网络的例子，安装httpx包。其中python代码如下：

from runtime import Args

from typings.hi.hi import Input, Output

import httpx

"""

Each file needs to export a function named `handler`. This function is the entrance to the Tool.

Parameters:

args: parameters of the entry function.

args.input - input parameters, you can get test input value by args.input.xxx.

args.logger - logger instance used to print logs, injected by runtime.

Remember to fill in input/output in Metadata, it helps LLM to recognize and use tool.

Return:

The return data of the function, which should match the declared output parameters.

"""

def handler(args: Args[Input])->Output:

a=args.input.a

b=args.input.b

c=a+b*100

# 发送GET请求

response = httpx.Client().get('http://www.1xn1.com/CoreSYS.SYS/getAskCode.ajax')

ss="hello world"

# 检查响应状态码

if response.status_code == 200:

# 获取JSON响应数据

data = response.json()

print('你好')

ss=data['sMsg']

#ss=data.sMsg

else:

ss='请求失败'

return {"message": ss+str(c)}

post例子

import httpx

url = "https://api.example.com/endpoint"

data = {

"key1": "value1",

"key2": "value2"

}

with httpx.Client() as client:

response = client.post(url, json=data)

if response.status_code == 200:

print("Request successful!")

print(response.json())

else:

print(f"Request failed with status code: {response.status_code}")

测试这个插件

使用工作流

查看别人写的工作流是最快学习办法，点击查看

点击查看工作流文档

点击查看一个搜索新闻的工作流制作

扣子流程里如何从输入串里提取出变量

在描述里

#技能

使用random_number工作流处理用户的生成随机数需求

在对话中使用

使用工作流cartoon_avatar_gen_1 生成一个漂亮女孩头像

自己创建一个工作流并调用

测试完后，发布添加到自己的机器人里调用

扣子流程里如何从输入串里提取出变量

使用问答模块实现

提问内容就是你要获得的数据如例子里的

提问内容：获得里面的宽和高的值

输出变量绑定勾选上从回复中提取字段

width 宽度

height 高度

点击查看官方的使用文档

直接回答的官方配置例子：

多项选择的官方例子：

触发器

点击查看触发器文档

您可以为 Bot 设置触发器（Triggers），使 Bot 在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。

Bot 可配置的触发器类型如下，您可以根据实际需要选择适用的触发器。

定时触发（Scheduled trigger）：让 Bot 在指定时间执行任务，无需编写任何代码。

事件触发（Event trigger）：触发器会生成 Webhook URL，当您的服务端向触发器 Webhook URL 发送 HTTPS 请求时，触发任务执行。

触发器在触发时，执行任务的方式如下：

Bot 提示词（Bot prompt）：该方式下，您需要通过自然语言设置提示词。后续触发时，提示词会自动发送给 Bot，Bot 根据提示词向用户发送提醒消息。例如，为一个生活提醒机器人设置该触发器，提示词为每周一早上 7:00 提醒用户做有氧运动。

调用插件（Plugin）：该方式下，您需要为触发器添加一个插件。后续触发时，Bot 会调用该插件获取返回结果并发送给用户。例如，您可以添加一个查询天气的插件，当触发后向用户发送指定地点的天气信息。

调用工作流（Workflow）：该方式下，您需要为触发器添加一个工作流。如果工作流有输入参数，则需要传入参数值。后续触发时，Bot 会调用该工作流获取返回结果并发送给用户。例如，您可以添加一个审批工作流，当触发后执行工作流完成业务审批。

此外， Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务。如下所示，当用户在会话内点击推荐任务后，Bot 将会确认并创建定时任务。

使用限制

一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个。

触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。

触发器类型：选择定时触发。

触发时间：设置定时触发器的时区以及触发时间。

任务执行：设置触发后执行任务的方式。支持选择：

机器人提示：该方式需要通过自然语言设置提示词。

插件或工作流：这两种方式需要您单击右侧 + 图标，添加插件或工作流（仅可添加一个）。如果插件或工作流有输入参数，则需要设置参数值。

Webhook 类型的事件触发器

触发器类型：选择事件触发。

模式：目前仅支持 Webhook 模式。在该模式下，您将获取到触发器的 Webhook URL，通过向 Webhook URL 发送 HTTPS 请求，可触发该触发器。

Bearer Token：请求校验令牌。您可以直接使用默认提供的 Token，也可以修改 Token 值。向 Webhook URL 发送 HTTPS 请求时，请求头必须包含该 Token，用于完成请求的安全校验。

请求参数：请求参数列表，单击右侧 + 图标即可添加参数。该参数列表为可选配置，用于关联触发器中插件或者工作流的请求参数，后续向 Webhook URL 发送请求时，需要以 JSON 格式传入参数值。

例子:

机器提示处理触发带回的参数

插件处理触发带回的参数

工作流处理触发带回的参数

知识库的创建

点击查看创建知识库文档

机器人记忆体的使用

点击查看变量文档：你可以通过创建变量来保存用户个人信息，例如语言偏好等，并让 Bot 记住这些特征，使回复更加个性化。变量以 key-value 形式存储用户的某一行为或偏好。在 Bot 编排页面，找到变量功能并单击旁边的+按钮

使用变量

当你创建好变量之后，在用户对话时会自动识别与变量匹配的内容，并将内容保存至变量内。你也可以在 Bot 的人设与提示词中，指定变量的具体使用场景。

如果用户更新了数据（例如，用户在会话内提供了新的用户名），则 Bot 会自动修改变量为最新值。

如果变量被删除，则变量内保存的用户数据也会被删除。

点击查看数据库文档：扣子的数据库功能提供了一种简单、高效的方式来管理和处理结构化数据，开发者和用户可通过自然语言插入和查询数据库中的数据。同时，也支持开发者开启多用户模式，支持更灵活的读写控制。

使用数据表

扣子支持在 Prompt 通过 NL2SQL 方式对数据表进行操作，也支持在工作流中添加一个数据库节点，调用工作流来执行数据库节点。

为了方便演示和介绍数据功能，本文以一个记录日常开支的 Bot 为例。这个 Bot 中使用的数据表结构如下。

使用例子

通过工作流数据库节点操作数据表

点击查看长期记忆文档：

长期记忆功能模仿人类大脑形成对用户的个人记忆，基于这些记忆可以提供个性化回复，提升用户体验。

长期记忆功能主要包含两部分能力，首先会自动记录并总结对话信息；其次会在回复用户查询时，对总结的内容进行召回，在此基础上生成最终回复。

使用：

在 Bot 编排页面，找到长期记忆功能，然后选择开启。

长期记忆功能与变量功能之间的区别？

变量是由 Bot 开发者自动创建的，可应用于各种需要变量的场景。而长期记忆是自动生成并且不断累积的，更适用于对话中

长期记忆与知识的区别？

知识是更通用的基础设施，目前仅提供了文本格式、表格格式两种通用格式。知识是相对静态的，虽然支持自动更新已添加的知识内容。而长期记忆一定是在不断构建的，随着用户使用 Bot 对话的变多，记忆也会越来越丰富。

卡片使用

点击查看卡片文档

扣子支持 Bot 以消息卡片的形式发送消息。

注意

目前消息卡片仅在豆包客户端、飞书客户端内生效。

仅工作流和插件功能支持添加消息卡片。

快捷指令

点击查看快捷指令

扣子支持开发者在搭建 Bot 时创建一些快捷指令，方便用户在与 Bot 会话时通过快捷指令快速、准确地输入信息。

按钮名称

输入快捷指令的按钮名称。例如：AI 。

指令名称

输入唤起该指令的名称，只支持使用字母和下划线。例如get_ai_news。可以在飞书、微信等渠道通过输入指令例如/get_ai_news唤起快捷指令。

指令描述

添加指令说明信息。

指令行为

选择直接发送，即用户点击该指令时，直接发送一条消息给 Bot。

指令内容

输入用户点击该指令时发送的内容。例如：发送最新的三条 AI 新闻。

发布Bot到飞叔，微信客服、微信服务号，微信订阅号、掘金

点击查看发布文档

Coze海外版使用教程白皮书如何在coze中创建bot

从0开始在Coze中通过节点搭建一套新闻搜索并AI改写工作流

百度智能云千帆大模型平台

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产品定义

百度智能云千帆大模型平台（以下简称千帆或千帆大模型平台）是面向企业开发者的一站式大模型开发及服务运行平台。千帆不仅提供了包括文心一言底层模型和第三方开源大模型，还提供了各种AI开发工具和整套开发环境，方便客户轻松使用和开发大模型应用。

支持数据管理、自动化模型SFT以及推理服务云端部署的一站式大模型定制服务，助力各行业的生成式AI应用需求落地。

应用场景

面向不同的企业需求，千帆提供不同的功能服务。

例如，智能对话、智能输入法等通用应用场景，可在千帆直接体验文心一言企业级推理云服务，并进行业务集成；

细分领域电销场景的商品介绍、推广文章等需要对推理结果进行定制调整，则可在文心千帆使用模型在线微调训练功能，快速生成行业场景定制模型服务，满足用户特定需求。

场景一：对话沟通

匹配场景：智能营销、智能客服、情感沟通等需要沟通对话的场景。

在实际生活中，针对用户需求提供快速应答，精准匹配用户需求，完成营销商拓、及时响应、正向心理辅导等内容，提升客户体验。

具体案例：针对用户需求，输出结果。例如，用户需要平台帮忙推荐一下四大名著

场景二：内容创作

匹配场景：剧本、故事、诗歌等文本创作场景。

根据用户的需求，生成精准匹配的创作文本，为用户提供视频编排的剧本来源；润色成型的故事、诗歌等文本内容，给用户创造提升文本能力的文化环境。

具体案例：用户下发自定义指令，创作成型的文本内容。例如，用户需要平台按要求写一首藏头诗

场景三：分析控制

匹配场景：所谓分析控制是包含代码生成、数据报表、内容分析等深度学习的文本场景。

根据用户的需求快速生成可执行的代码，或者平台结合自身已具备的多种数据，生成匹配度更高的其他应答内容。

具体案例：用户临时遇到需处理的问题，平台生成解决方案。例如，开发工程师利用平台生成具体代码，完成代码的优化

更多场景见文档

百度智能云千帆大模型平台产品优势

基础强大、知识丰富

千帆大模型平台基于百度智能云，采用飞桨深度学习框架作为底层支撑，并内置大模型技术。用户通过少量数据调整，可轻松获得高精度和高性能的大模型。

流程完善、发布便捷

提供一站式服务，涵盖数据集管理、模型训练、服务发布与监管。通过可视化界面实现模型全生命周期管理，简化从数据到服务的大模型实施过程，易于上手与理解。

运行稳定、共建生态

千帆大模型平台具备完整技术栈、长期稳定的模型开发引擎以及卓越性能。平台低技术门槛，适合各行各业接入，助力完成行业大模型的开发建设。

安全可靠、一键启用

千帆大模型平台提供文心一言企业级服务，结合百度智能云安全控制机制及文心底层内容安全功能，对推理内容进行审核与敏感词过滤，确保安全可信。

glif.app平台

点击进入平台

同扣子平台一样可以写插件等，插件可以被第三方调用

Dify入门

开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。比 LangChain 更易用。

https://dify.ai/zh

智谱AI大模型开放平台

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创建智谱智能体时候知识库文件内容的格式，给个例子

如果上传doc的话，给下内容格式的例子

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