5月8日 大圣分享《Coze全流程搭建 》
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概览
智能纪要内容由 AI 生成，可能不准确，请谨慎参考，这些内容不代表平台立场
总结
会议讨论了 AI agent 的入门知识、产品介绍、实际应用和未来发展方向，以及自然语言处理模型的使用、调试技巧、工作流设计等内容，主要包括以下几点： 1. 共学小组的目的和课程安排。 2. AI GEN agent 的入门和 COS 的搭建。 3. 大圣与 COS 结缘的历程。 4. 分享的大纲，包括大圣与 COS 结缘的历程、扣子的两个站点及产品基本使用、产品资料问答机器人案例、调试工作流的小技巧。 5. 创建 AI 机器人的步骤和方法。 6. 扣子（Kazi）平台的基本使用方法。 7. 知识库的使用方法和注意事项。 8. 工作流的创建和应用。
待办
罗文、大圣、陈琪、陈杰和AJ共创超大型文档，给扣子的插件写使用说明指南，并在文档中署名；AJ私下找陈琪沟通，并现场演示海外的扣子公众号的使用方法-
大圣在文档里告知大家如何联系自己，并在文档最后分享一句话；AJ将大圣的联系方式发出来-
智能章节
00:00 AI agent 共学小组：扣子入门分享
本章节主要介绍了 AI agent 共学小组的目的、内容安排以及大圣与扣子结缘的历程。会议首先由 AJ开场，介绍了共学小组的目标是帮助大家进行 COS 入门，并一起操作搭建 AI agent。大圣分享了自己与扣子结缘的历程，初始 AIGC 后，开始使用 ChatGPT 等工具，并学习了提示词工程。但在使用过程中，大圣发现大模型存在训练数据时效性、企业私有数据无法回答、上下文 token 限制等缺陷。为了解决这些缺陷，大圣接触到了 AI agent 概念，并搜索到了扣子。
07:44 AI agent——解决人工智能编写难题的新利器
本章节主要介绍了 AI agent 的概念，并通过举例对比了有 agent 和没有 agent 两种情况下完成任务的过程和结果，以此来说明引入 agent 的原因。最后大圣提出 AI agent 的公式为大模型加规划加记忆加工具。
10:07 关于 AI agent 的介绍及扣子的使用
本章节主要介绍了 AI agent 的概念和作用，以及扣子（cos）的定义、功能和国内外版本的区别。其中，AI agent 是指能够自主执行任务的智能体，它可以通过大模型、规划、memory 和工具等元素来实现。扣子（cos）是一款一站式 AI bot 开发平台，用户可以在平台上搭建基于 AI 模型的各类文达 bot，从而解决复杂逻辑问题，并将这些 bot 发布到社交平台上与用户互动。国内外版本的扣子（cos）主要区别在于使用的大模型不同，国内版本使用字节自研的云雀大模型，海外版本则支持 GPT 3.5、GPT 4 和 GPT Turbo 等模型。
12:50 介绍如何创建 GPT 4 免费使用的小 bot 并了解 cos 界面
本章节主要介绍了如何使用 GPT-4 创建免费的小 bot 以及如何创建简单的 bot。首先介绍了 GPT-4 的免费使用 GPT-4 的小 bot 来了解 cos 的界面，包括 create bot、home 页面、personal、bot store、public configure、plug in store 和 teams 等功能。接着通过一个小机器人演示了创建 bot 的过程，包括描述、图片生成、选择模型等步骤。bot 的三个组成部分：提示词、技能、知识/记忆，并讲解了如何添加插件以增强 bot 的功能。最后通过实际操作展示了如何使用 GPT 4 创建一个具有联网和画图能力的 bot。
19:25 如何利用 AI 实现智能客服
本章节主要讲解了智能客服的业务需求和实现方式。首先介绍了企业中常见的 QA 文档，并提出了将资料全部给 AI，让 AI 与客户对接的想法。接着，通过具体的例子解释了知识库的作用，即上传资料后，大模型会消化这些知识，用户提问时能够通过知识库的内容回答问题。最后，演示了如何创建知识库，包括添加知识库、描述等操作。
24:23 关于知识库的使用及文档要求
本章节主要介绍了知识库的使用方法，包括上传 local documents 时可以选择自定义切片，将文档分割成段落，以及使用三个井号对文档进行标识，从而让知识库切成规整的切片。同时，会议还强调了文档的结构化对知识库问答质量的重要性。
29:47 如何使用知识库和工作流让机器人调用知识库生成回答
本章节主要讲解了知识库的添加和调用方式。首先，大圣为大家介绍了如何将知识库添加到 bot 中，并指出添加后可以通过命令调用或自动调用两种方式让 bot 调用知识库。接着，大圣通过实际操作展示了 bot 调用知识库的过程，并强调了命令调用的细节会在后续课程中由罗文详细讲解。最后，大圣提出了 V1 版本的 bot 无法回答某些问题，并展示了如何通过工作流来串联扣子的重要组件，进入到第二版本。
31:51 如何利用工作流、大模型、代码节点和变量节点构建知识库
本章节主要介绍了知识库的第二个版本需求，包括用户提问、知识库回答、大模型精简总结并回复、存储用户问题和大模型回答、review 回答内容、根据用户设置的语言回答问题等功能。为了实现这些需求，现场创建了一个工作流，并在其中使用了大模型、代码节点、变量节点和数据库节点等组件。
35:14 工作流的创建过程及知识库的使用
本章节主要介绍了工作流的创建过程和如何选择用户的问题以及知识库的搜索策略。首先介绍了工作流的节点类型和输入输出的概念，强调了编程思维中的输入和输出概念，以及在使用 knowledge 组件时如何选择输入。接着讲解了如何选择用户问题和知识库的搜索策略，包括语义搜索、混合搜索和全文检索，并选择了混合搜索。最后强调了召回和相似度等参数需要深入了解和优化。
39:46 大圣带你了解如何使用变量和知识库
本章节主要介绍了如何将知识库的输出内容传递给大模型，并在大模型中进行精简，以及如何在机器人中设置和使用变量。首先，选择 GPT-4-8K 作为模型，选择 question 和 knowledge 的 output 作为输入参数，并介绍了变量的概念和使用方法。接着，演示了如何在机器人中创建一个变量并使用它。最后，解决了编辑 workflow 时遇到的一些问题。
46:21 大圣教你如何设置变量和提示词，让 AI 更懂你
本章节主要介绍了如何设置变量以及使用提示词来指导大模型。首先，大圣解释了如何从变量中获取值，并将其作为输入传递给大模型。接着，大圣强调了提示词在 AI 政策中的重要性，并通过演示比较了中文和英文提示词的效果。最后，大圣建议大家使用英文提示词以获得更流畅的输出。
48:51 如何使用大模型的提示词和数据库
本章节主要介绍了如何使用提示词和变量控制大模型的输出，并将用户问题和大模型回答存储到数据库中。大圣强调了数据库的重要性，并建议为每个 bot 创建一个数据库。此外，还讨论了数据库录入不准确、数据库不共享以及 cos 知识库容量有限的问题，并提供了相应的解决方案。
53:55 如何使用 SQL 和 Python 处理数据库
本章节主要介绍了如何使用 SQL 语言在数据库中进行操作，包括插入、删除、更新和查询等。大圣还分享了一个小技巧，即把表名和字段名告诉 ChatGPT，让它自动生成 SQL 语句。此外，大圣还介绍了如何使用 ChatGPT 生成 Python 代码，并通过添加节点解决了 ChatGPT 处理结果不稳定的问题。
最后，大圣介绍了如何使用大模型的能力，包括将变量输出给外围的 bot 进行加工，以及让模型直接按照特定格式生成内容。
01:05:03 工作流调试技巧分享
本章节主要介绍了工作流的调试技巧。首先提出在工作流测通后才能进行 publish，接着以实际操作展示了如何进行调试，包括查看每个节点的输入和输出、展开所有内容进行调试、根据报错信息进行修改等。最后强调了在实际生产中需要考虑模型的速度和质量，并通过更换问题和模型来减少知识库的输出，以避免报错。
01:10:20 工作流调试的三个小技巧
本章节主要介绍了调试工作流的几个小技巧。首先，要学会查看 display result，针对单个节点进行测试，以检查每个节点是否符合预期。其次，当遇到莫名其妙的错误时，需要展开所有内容，因为错误可能隐藏在未展开的部分。最后，本章节还强调了提示词的不确定性，尤其是当提示词较长且复杂时。为了解决这个问题，可以使用 agent 和多 agent，将用户的问题分类后交给不同的大模型处理，以提高输出的稳定性。完成后，即可 publish 工作流。
01:12:32 如何让机器人明确调用工作流
本章节主要讨论了如何让机器人明确调用工作流的问题。大圣提出了两种方法：一是在代码中使用单引号标注工作流的名称，以提升机器人的表现；二是使用纯净的、未经修改的原始用户问题作为工作流的输入。此外，大圣还介绍了如何设置变量“user language”，以实现根据用户偏好的语言进行互动。
01:14:39 大模型的使用与注意事项
本章节主要介绍了变量的用法和多 agent 的调用，并强调了大模型的不稳定性和扣子的实际应用。其中提到可以使用大模型写文章、出图、写封面、收集新闻等，并且扣子可以验证想法、制作产品原型。
01:17:25 关于如何使用智能对话系统的答疑
本章节主要介绍了如何使用工作流和 trigger，以及发布到飞书等平台的方法。会议还提到了大家在学习过程中可能会遇到的问题，并提供了飞书群等学习交流平台。此外，会议还介绍了作业、问题答疑、视频回放和文档的相关内容。
01:23:25 关于聊天机器人扣子的插件使用说明指南共创会
本章节主要讨论了将文档落地到公众号的效果及遇到的问题，以及扣子插件的使用说明指南编写工作。首先介绍了将文档落地到公众号后看不到聊天记录的问题，可能是因为并发导致的，同时海外的模型接公众号会比较慢，可以考虑使用云趣。其次提出外部断掉的情况可以通过优化提示词、使用简单的模型、让两个模型去做等方式改善。
最后罗文将介绍国内常用插件，并以某个插件为例，教大家如何使用。周五晚上，所有人将共创一个超大型文档，共同完成 280 多个插件的使用说明指南编写，并在文档中署名。
01:27:44 关于海外 APP 与国内 APP 对接、API、智能体的讨论
本章节主要讨论了海外 APP 与国内 APP 的区别，API、扣子和豆包的区别，以及如何判断模型的能力并分配任务。海外 APP 对接的是海外的 APP，国内 APP 对接的是国内的 APP。API 是开发者平台，扣子是一个智能体，豆包是一个发布好的智能体。LLAMA 3 和 GPT 的比较不好说，雪峰认为需要一点点来，不要焦虑。
01:29:48 关于学习扣子和写文章的经验分享
本章节主要是关于扣子的入门学习经验分享。大圣和罗文分享了自己的学习经历，大圣作为程序员，从找资料到写文章再到分享，共用了一周左右的时间，每天花费三四个小时。罗文作为非程序员，研究了三四个月。他们都强调了学习扣子需要耐心和时间，不要期望通过一节课就能熟练掌握。最后，大圣表示可以通过他的微信或免费知识星球进行交流，并在文档底部和群聊中分享了自己的联系方式。
01:32:08 大圣分享飞书群二维码，邀请大家扫码进群
本章节主要内容为大圣分享了学习经验，即“看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”，鼓励大家积极分享。此外，大圣还展示了共学飞书群的二维码，想入群的同学可以扫码加入。最后，大圣预告了明天的分享内容，将由爱慕 bot 的超级大佬讲解多 agent 的亮点，并提供了卧底的作品供大家体验。
会议回顾
会议议程
相关会议纪要
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