Coze/扣子是什么:
Coze/扣子是由字节推出的一个AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台,先是在海外上线英文版 (https://www.coze.com),然后上线国内版扣子(https://www.coze.cn);国内和海外版的差别主要是底层大数据模型不一样,海外的是GPT,目前是完全免费状态;国内版是 云雀模型;
扣子和其他模型相比,最大的特色是,封装了一套上层业务构建入口,降低了大模型复杂的使用门槛。
那么今天我们就看看如何用扣子(国内版),搭建一个入门的AI工作流。
想试一个简单的工作流:
接下来我们看看操作步骤
一、构建工作流
- 登录扣子平台。
- 在左侧导航栏,选择打开个人空间或一个团队空间。
- 在页面顶部进入工作流页面,并单击创建工作流。

本文示例配置如下:
- 工作流名称:输入 get_news
- 工作流描述:输入 搜索最新的相关主题的新闻
进入配置页面后,我们先看看这里有什么内容

工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。例如,大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等节点。
工作流默认包含了开始节点和结束节点。
- 开始节点是工作流的起始节点,可以包含用户输入信息。
- 结束节点是工作流的末尾节点,用于返回工作流的运行结果。

不同节点可能需要不同的输入参数,输入参数分为引用和输入两类。引用是指引用前面节点的参数值、输入则是支持设定自定义的参数值。

1、开始节点
我们在变量名这里输入input,类型是string

2、插件
我们选择插件节点,在插件里找到头条新闻,选择getToutiaoNews的操作,并点击添加。


加入之后,我们把它和开始节点串联起来

在插件节点的输入,我们选择引用开始节点的input变量

这个意思就相当于,在开始节点,我们输入input变量,然后这个input会作为参数输入到getToutiaoNews这个插件内。
这个插件会给我们输出对应的字段内容,如summary、time、url等。

然后这些输出的变量,我们在之后的节点都可以进行引用。
接着我们在后面添加大模型的节点,用大模型来对这些变量进行处理,然后达到我们想要的结果。
3、大模型
点击添加大模型节点

然后把插件节点和大模型节点串联起来

(1)模型
下拉选择你想要用的模型,目前这些模型都是免费的。

(2)输入
这里选择输入的内容,我们选上个节点的news这个对象。

(3)提示词
提示词,也就是prompt,就是我们针对input的news,利用提示词,来生成内容
提示词,可以使用{{变量名}}、{{变量名.子变量名}}、{{变量名[数组索引]}}的方式引用输入参数中的变量
我们可以输入以下提示词来试试
1、从{{input}}中获取新闻的url、新闻的title、新闻的time
2、去除{{input}}中新闻时间不满足最近三天内的新闻
2、将每条新闻按新闻的title、新闻的time、新闻的url的样式整理成列表
3、新闻不超过五条
4、最终输出整理后的列表内容,删除新闻提取和整理过程
5、最终按以下形式输出:今日新闻概要:\n 1、\n 2、\n 3、\n 4、\n 5、。
(4)输出

输入暂时不需要做任务修改
4、结束节点
最后我们再把大模型节点和结束节点串联起来

然后在结束节点,回答模式选择“使用设定的内容直接回答”;
输出变量,选择我们上个节点的大模型output;
回答内容,选择output变量。
最后,我们点击上方的试运行看看

点击后,选择输入新闻的主题,也就是第一个节点的input。比如我输入“AI”
稍等一下,在结束节点旁边,就可以看到输出的最终结果。
回答内容那里就会按我们的提示词来输出对应的内容。
(不过这个新闻时间好像和我们prompt要求的不一样,没关系我们可以持续的调整prompt来达到我们需要的效果)

没问题之后,点击发布

二、在 Bot 添加工作流
工作流配置完成后,如果想把它做成一个bot,怎么配置呢?
先在首页创建一个bot

创建完成后,在bot配置页面,在添加工作流这里,我们选择刚才构建的工作流

然后在左侧的“人设与回复逻辑”这里,声明 Bot 使用 get_news 工作流处理任务。编写后,你可以单击优化,让 AI 帮助你生成结构化的回复逻辑。

输入并点击优化后,AI会给我们一个结果

最后,在 Bot 的右侧预览与调试区域,输入内容预览 Bot 实现的效果。


当然处理结果和我们要求的还是有些差距,不过没关系,我们再继续调整下就行,本篇文章就不做具体调整了,目的还是先用一个简单的案例来说说扣子的用法。



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