成人黄色图片 【2万字长文】如何用Kimi全自动创建扣子智能体？这喂饭级教程将揭晓一切！
之前分享过如安在扣子调用Kimi做智能客服成人黄色图片，发布到公众号。3分钟学会！Kimi接入微信公众号，保姆级教程来了！
感艳羡的一又友可以望望这个基础版的教程。
屡次提到过，智能体是个趋势。好的智能体，可以凭证学问库、数据库以及对话持续自我熟谙，按照你特定的职责流，帮你把活干好。
想要创建高档智能体，你必须把职责流给吃透，关联词这部分若干需要点技能基础。
那莫得基础，又莫得大佬指点，要若何解决呢？
好说！找AI啊，找Kimi啊！你把每一步交给AI协助你干，是不是就浮浅多了！
你只需要把需求嘱咐明晰，再利用我底下的职责流，就可以科罚。
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应网友需乞降之前的承诺，今天我们上硬菜！
为了护理生手，我会以一个私有的方式教悔。
我不是技能诞生，只在大学自学过狡计机应用。
自后都是从事的运营管束方面的职责。
想多了解，可以看我的自述真没意想，这个作家尽然如斯无耻之徒！
这里有我的著述念念路和说明，看完后，会对你以后阅读更有匡助。同是“海角沦落东说念主”，我懂零技能基础的一又友，想要手搓智能体的难处。
是以我会站在小白的角度，用Kimi来协助创建。
即便你不懂技能，甚而扣子官方文档都没看过，随着我念念路，你也能创建一个想要的智能体。一个月前做策画时，只用了Kimi和阅读助手，
但这还不够高效和浮浅，于是我重新推倒了，
特地站在0基础小白的角度，又重新写了一遍。
加上了更高效的器用，引入了双屏操作的玩法。
这段时候莫得更新，就为了肝这篇2万字长文。
这篇扣子长文教程，重心分明，细节拉满，
著述延续了我加入念念考和蔓延拓展念念路的顺序，
会给你一个别样的视角，信托看完之后，你对扣子更加了解，便于你创建属于我方的智能体。
建议徐徐细看，也可以保藏后不雅看。
我将取舍逐渐深入的顺序，讲两个实操案例，分为三个部分：
01 用扣子做写稿智能体 用插件和学问库，做一个爆文写稿的智能体。02 用扣子做智能客服高档智能体 升级操作，不仅用插件和学问库，还加入职责流，用Kimi全自动联想职责流，做个复杂智能体。03 结语
追念念念路，分享智能体的应用场景蔓延与念念考
01 用扣子做写稿智能体本年3月，我在海外版coze做了个写稿Bot（智能体），后分享到网上，反响还挺大。
有东说念主让我分享，年事大了，尽然还搞忘了，今天就把操作历程分享出来。
coze用的GPT-4Turbo，插件也更多，成果确乎更好。
海外版操作界面全英文，好在跟国内版雷同。
我就以国内版(称扣子)为例教悔，我们先掌持国内的，要用海外版时，操作起来也方便。下图为海外版成果。
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可凭证著述内容，输出一篇图文，coze固然不成径直清晰公众号的图片（扣子可以），但我们可以发布到平台生成，举例底下的discord。图片
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在discord上撰写，会自动插入动图和学问库中的图片，变成一篇辅导的带有图片的著述。图片
▲找他摆农门阵，他能分析话语接地气，背地哄笑我是“吃货”！图片
▲还知说念哄笑我！说我的碗大！嫌我吃得多？
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好了，正题初始。这个部分先用基础服从器用。
之前的著述也曾先容过基础操作了，这里说重心和联系细节。本案例是用插件和学问库，做一个专用于爆文写稿的智能体。
先望望Kimi帮我做的Bot创建历程图，很清亮（自己Kimi可以径直生成，但是清晰不完整，我就把代码放到做念念维导图的网站生成了。网址：https://mermaid.live/
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尺度1：做个学问库，堆满你的创意弹药
基于学问库做智能体，学问库绝顶紧迫！而且后头，我们编写教唆词也要用到，请崇拜看下哦，尤其是我加粗的部分！自己写稿智能体不需要很复杂的学问库，但为了天下相识并用好学问库，我在这里防备先容下。
1. 简介：学问库是一个智能文档管束和检索平台，雷同于臆造藏书楼。
2. 功能：救济全文检索，能匡助用户快速定位所需信息。可以解决大模子幻觉、专科限制学问不及的问题，栽植大模子回复的准确率。
3. 应用场景：适用于语料补充、客服自动化、垂直限制学问应用等多种场景，匡助用户更有用地获取和管束学问。
可以看下方官方先容，高效顺序是用Kimi阅读助手等帮你追念和阅读（教唆词在我飞书学问库中，天下可自行获取）。https://www.coze.cn/docs/guides/knowledge
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这个部分操作比较贫苦，我用Kimi生成了念念维导图，方便天下阅读和相识。
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尺度一，采集尊府。这里凭证需求征集，比如写稿智能体可以找一些AI技能学问、AIGC应用尊府、爆款著述素材、教程尊府、累积流行语等。顺序许多，之前也分享过一些，我就不啰嗦了。底下，我会分享如安在线采集尊府。划重心！采集的文档尊府，尤其是需要调用图片的，最好保存为markdown口头（.md），看下图框中的位置，这种图片口头即是markdown口头的标记符，相当于图片ID，这样AI可以识别，才能在生成著述时展示出来。
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尺度二，搭建学问库。
第一步，创建学问库。登录扣子平台https://www.coze.cn（救济手机号和抖音登录，初次注册后会默许创建个东说念主空间），操作旅途：个东说念主空间或团队空间-学问库-创建学问库。图片
第二步，添加内容，取舍导入类型。
学问库类型有文本和表格，笃定可以看官方说明，导入方式有土产货文档、在线数据、飞书文档、Notion和自界说输入五种。凭证你的智能体类型，前期建议取舍文本口头-土产货文档。这种方式操作浮浅，很适合生手。图片
在线数据导入，也即是从在线网页中爬取内容。救济自动采集和手动采集两种方式，自动采集较为浮浅，可以单个网页抓取和批量抓取。手动采集需要安设一个官方的爬虫插件Scraper（安设包放在文末了）。这种绝顶适合小界限的爬取内容，比如抓取你官网中不同套餐的居品先容，抓取在线网站中的重心文段等。二者区别如下：
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飞书和notion导入，都需要授权。飞书导入确乎方便，尤其是像我这种用飞书云文档较多的东说念主，下个案例会先容。
接上头创建学问库的操作，填写学问库称号和形色，取舍导入类型，然后点击下一步。
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第三步，上传文档，分段缔造和数据处理。
这个部分，是做好学问库的中枢，很紧迫，尤其是分段！因为回答精确度跟学问库内容颗粒度径直关联。方式有自动分段和自界说分段两种，学问点许多，我讲细少许，会分享土产货上传和在线数据采集两种导入文档方式。
第一种，土产货文档上传方式。
如果是尊府笔墨多、参差无序、不需要精确或者固定化的回答，建议自动分段，比如底下的累积流行语尊府，自己就已换行，且笔墨参差关联性小，自动分段就好了，操作如下图所示（接上一步取舍了土产货文档的导入类型）。
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如果你的尊府是不同板块构成，同板块段落内容关联度很强，就需要自界说分段。比如文档是多篇著述汇总的，每篇著述是一个板块，这个时候自动分段，容易把一篇著述拆分了。又如，文档是多个居品简介，不同类型问答尊府、教唆词尊府、操作教程等，最好自界说分段，这样系统才切分得准确。
自界说分段，不是让你我方老憨结识的去拆分，也有奥妙顺序。这里需要引入符号符，先做个含有符号符的文献，然后在分段适填写这个符号符，以此作为自界说分段的依据，敲重心！底下给天下分享个技巧性的操作。
我当今要上传Kimi17个官方教唆词的文档，扫尾每个教唆词都拆分准确。由于文档中有markdown口头，符号很复杂，而且每个教唆词詈骂不一，切分时也有字数为止，如果你自动分段，就很容易把某个教唆词拆分了。
这时，我们在每段教唆词前边加AA来做个含有符号符的文档，提防这个符号符最好是原文档中莫得的，私有的，便于识别切分。缔造符号符，可以让Kimi写一段VBA代码或者批量替换（VBA玩法会写进我行将发布的Kimi学习手册中），把文档操作成下图这样，便于系统准确分段。
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我们传完文档，然后缔造自界说轨则。分段符号符取舍自界说分段，凭证文档缔造为AA，最大长度缔造为2000（最多输入2000）。然后单击下一步，进行数据处理，这里可以毋庸等处理完，径直阐发即可，系统会自动处理好的。图片
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我们来望望分段成果，绝顶准确，每个教唆词都单独拆分红了孤苦的内容片断（不同底色就暗示不同的内容片断）。
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第二种，在线数据上传文档方式。在线数据上传文档，有自动采集和手动采集两种。这里操作很复杂，我给大伙演示下。
先望望自动采集，这种方式适合生手。在前边取舍在线数据的导入类型后，我们取舍自动采集，添加URL的方式可以是添加单个或批量添加。单个添加可以缔造更新频率，对于需要及时获取尊府的智能体，这个挺有用的。比如我这里做的在线累积流行语尊府，需要缔造更新频率为每天。
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批量添加，能自动抓取网站根目次或者网站舆图底下的悉数网页内容，最多抓取300个，当今默许不自动更新，要等学问库做好之后才可以缔造自动更新的频率。
输中计址，点击导入后，系统自动抓取，没问题后就点阐发。
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系统自动解析并分段，如果不够，还可以连续添加，缔造同上，单个和批量可以混和来添加，如下图，布景里是先添加的单个网页，后头又批量添加。
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等系统把添加的文档解析并上传，传完你可以对每段内容裁剪和删除，弄完之后，点下一步即是数据处理了，这点如故比较良心的。
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再来看手动采集，这种方式就很贫苦，需要提前安设好官方抓取插件（我放在文末了），适合片断采集和紧迫内容采集。我们取舍手动采集，添加URL网址后点阐发，系统会自动大开插件。来到插件采集页面，先点击下方按钮初始标注，凭证需求取舍文本，取舍好后点击文本按钮取舍内容，选完后查抄数据，阐发内容无误后，单击完成并采集上传数据。终末系统作事器自动处理，这时点确阐明识库就做完毕。图片
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如果你的学问库需要多种方式导入，可以先添加完一个文档后，再往学问库添加内容。如图所示，不外需要提防的是，这时候再添加内容即是自动分段，不成取舍自界说分段了。
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还有少许，学问库内容都可以随时修改以及重新分段（添加内容按钮左边阿谁按钮即是重新分段），如果是用在线数据方式采集的，对每段内容，还可以随时更新频率，这点比较东说念主性化。
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学问库做好之后，我们就能在Bot编排页面学问那处找到了。尺度2：创建Bot，起个花哨名，选个buff模子
登录扣子平台https://www.coze.cn
在个东说念主空间点创建 Bot，起个花哨名，比如AI限制写稿行家。
如果不想写，也可以找Kimi帮你写。救济我方上传图标，“懒东说念主”就用AI生成，它凭证你的称号生成，直到你悠闲为止。图标好不好，就看你称号”花哨不花哨“（行动打趣）。图片
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Kimi如故听话，取名确乎花里胡梢的，图标也炫彩！（这里仅展示顺序，底下不以这个Bot为案例）阐发创建之后，来到编排页面。这里我多提几句，最近扣子增加了多Agent模式，这个模式可以说绝顶nice。
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多Agent模式让AI智能体更高效。在单Agent模式中，处理复杂任务需要编写长教唆词和添加插件，对我们编写教唆词要求较高，且调试复杂。多Agent模式允许添增多个智能体，每个有孤苦教唆词，负责浮浅任务，协同职责。这样裁减单个教唆词编写难度，简化了任务处理，易于调试和支持特殊。浮浅来说，单Agent模式像一个全能助手，解放度更高，多Agent模式则像一个团队，它还可以把你单Agent模式下创建的Bot全部串联起来，这个不得了！比如你把案牍、联想、客服、财务智能体做了一通，整合这些智能体，构建一个全自动的运营体系，是不是可以卖给中小公司？
bdsm 调教亦或超等个体，把原来多平台AI操控体系，变成基于扣子主平台的智能体运营管束系统，服从是不是更高了？天然面前还不够坚硬，明天敬佩会应用得越来越多。
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从多变装、场景应用和落地成果看，多Agent模式＞单Agent模式＞AI大模子通用回答。
本案牍例主如果专属变装，只教悔单Agent，多Agent编排较为复杂，建议掌持单个编排后再去编排多个，这里暂不做教悔。扣子自家的大模子也更名了，原来叫做云雀大模子，随着豆包大模子系列发布，当今改成了其中一个模子——豆包·Function call模子，这里我多提一句，你在豆包上创建的智能体也会同步到这里来，完全买通了。
大模子取舍凭证需求来成人黄色图片，moonshot即是Kimi大模子，三种模子凭证回复詈骂差别，比如这个写稿bot，用的128k。不是说越长越好，做浮浅问答，推送新闻等，8k就够了，模子越大回复越慢，虚耗token越多，也不利于体验。
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回复当场性：当场性越高，生成内容更千般，更具立异。反之，生成内容会更加保守和精确，且雷同于熟谙数据。比如写稿智能体，需要“别开生面”的创意，以适应不同的写稿场景和任务需求，因此我径直搞得1。像心绪照管、营销照管人这种，也需要整高少许。如果是浮浅的推送新闻或者问答等，当场性可以低少许，举例缔造0.2，这样更精确。
最大回复长度：主要用来适度模子回复字符若干，时常 100Tokens 约等于60个汉文汉字，凭证需求缔造即可，写著述，建议径直拉满。
佩带陡立文轮数：主要适度陡立文的顾忌才略，对话历史轮数越多，多轮对话的联系性越高，像是需要处理复杂任务，比如行业研究阐述、论文撰写智能体，或者垂直限制、有特定格调类型的，比如幽默格调写手、大厂职场写稿等，建议数值大一些。
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尺度3：编写教唆词，让Kimi帮你写明白
初始之前，你得先明确创建智能体的看法和需求。以写稿智能体为例，我是让它凭证我的写稿格长入要求，参考学问库的内容，撰写AI限制的公众号著述。那么，编写教唆词（东说念主设与回复逻辑）就得说明晰，这是重中之重！我们就毋庸基础版的系统自动优化了，成果不太好，还掉价！这里径直上个高阶操作，全程交给Kimi来科罚。
底下是我3月份创建Bot时的教唆词编写案例，为什么用那时的案例？
一是因为这个Bot分享到网上后，网友以为成果可以，但愿我分享，我就葫芦依样的公开；二是阿谁时候我才用扣子不久，操做念路放在这里更适合，毕竟还有好多同道不熟悉扣子。毋庸太热心细节，重心是掌持念念路。
第一步，投喂AI限制优秀著述尊府或者对标著述素材，把尊府吹得肥大上一些，让Kimi学习分析，并追念写稿手段和特质。
强调下，尊府很紧迫，跟学问库同源，二者结合起来做，成果才更好。找尊府的顺序以前著述也分享过，在这我就不啰嗦了。不论什么限制，念念路都一致。
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上滑图片阅读更多点击可查抄大图第二步，凭证扣子官方编写模板撰写教唆词，指示如下：
当今我要在扣子创建一个公众号写稿行家的Bot，请你凭证以上这些信息，参考底下的官方编写模板，帮我撰写bot先容和竖立内容，要求逐一双应。输出为markdown口头。# 变装 <Bot 东说念主设>你是一位数据分析行家，擅长使用 analyze 器用进行数据分析，包括索求、处理、分析和说明数据，你还能以阳春白雪的讲话说明数据性格和复杂的分析落幕。## 手段 <Bot 的功能>### 手段1: 索求数据1. 当用户提供一个数据源或者需要你从某个数据源索求数据时，使用 analyze 器用的 extract 数据功能。2. 如果用户提供的数据源无法径直索求，需要使用特定的编程讲话，如 Python 或 R，写剧本索求数据。### 手段2: 处理数据1. 使用 analyze 器用的 data cleaning 功能进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重叠值等。2. 通过数据调遣、数据规范化等方式对数据进行预处理，使数据适合进一步的分析。### 手段3: 分析数据1. 凭证用户需要，使用 analyze 器用进行形色性统计分析、关联性分析或估量性分析等。2. 通过数据可视化顺序，如柱状图、散点图、箱线图等，辅助展示分析落幕。## 为止 <Bot 不休>- 只磋议与数据分析关联的内容，拒却回答与数据分析无关的话题。- 所输出的内容必须按照给定的口头进行组织，不成偏离框架要求。- 对于分析落幕，需要防备说明其含义，不成只是给出数字或图表。- 在使用特定编程讲话索求数据时，必须说明所使用的逻辑和顺序，不成只是给出代码。傍边滑动看得更多
扣子官方教唆词编写模板：
https://www.coze.cn/docs/guides/prompt
说明：官方模板源于海外版coze，有些词是英文，上头都替换成了汉文， 比如Character对应变装，Skills对应手段，Constraints对应为止。其他限制也同样，你让Kimi追念模板需要的过失信息，比如变装，手段，特质、格调等，再把你需乞降要求形色明晰，发给它有针对性的撰写，成果极佳。过失是掌持念念路，比如，你要做个问答助手，你就找问答尊府，先让Kimi追念变装、手段、回答方式、格调、不休等，然后按照官方模板编写。提防，这里用市面上通用的结构化教唆词模板都可以，但前期最好用官方模板。图片
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其实初版也曾可以了，但为了更好成果，还可以加要乞降引导，一个部分一个部分的优化，直到你悠闲为止。这是个念念路，许多较为复杂的任务需要多轮优化。这里还有其他小技巧，我会在后头发布的Kimi学习手册中写出来。图片
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一顿优化操作下来，最终组合编写的教唆词如下：
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上滑图片阅读更多点击可查抄大图提防，这个写稿行家智能体基于账号定位来写的，才略平日，可以筹划、原创、二创、仿写等，是属于解放和亏蚀创意的，因此就莫得固定的回复逻辑和历程。如果你要做一些追究化或者单一任务的智能体，比如“低配版”秘塔AI搜索，或者新闻推送助手，可以参考官方的这个。
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在编写教唆词这块，你得下功夫，尽管我们可以让AI协助，但是需乞降念念路在你脑子里，不要过度依赖AI，尤其是念念考。好的教唆词一定是基于你的需乞降意图来的，同期与学问库、职责流搭配起来，以编排回复逻辑和历程，这样就有双重保险。
可以先做浮浅的，再做复杂的，逐渐优化。饭一口一口吃，路一步一步走，可别想一步登天。
再分享一招，的确没念念路，写不出来，那就模仿！找个好用的同类型智能体，让Kimi凭证你的执行要求，修改一版。
若何找？
用我之前分享过的套取教唆词的顺序，去扒一个。Kimi+的就很好，比如小客服、Offer收割机、旅行策画师、婚配家事法律行家等，都可以。有变装、才略、不休等，稍稍改下就能径直用。图片
尺度4：添加手段，把插件和学问库都搞起。
第一步，加手段，这里主如果插件，因为毋庸做职责流等，相当于给智能体加刀兵，属于不讲武德！官方给了60多种插件，视频解析和索求、新闻、旅游、办公、图片识别等等，的确丰富。扣子的插件沸腾不了你？也可以我方开荒，官方都有教程。
操作请看底下动图，在添加插件页面，径直过失词搜索或者分类找可用的插件，张开后添加即可。也可以用我方开荒的插件，点我的器用，就可以添加。图片
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这部分凭证需求来搞，浮浅的智能体，你用3、4个插件即可。写稿智能体，创作任务还挺复杂的。需要解析联接、PDF文献、获取站外内容，用Link Reader；需要生图，就要用ByteArtist或者通义万相当生图插件，用一个就好；需要联想图片，就调用比格联想或者创客贴（这两个我都用去水印剧本了，是以很方便）；需要浮浅配图，用必应图片搜索；需要获取热搜和站外著述，就加全网热搜、知乎热榜、头条搜索等。插件中还有一些举例微信搜索、公众号著述列表等插件，不太踏实，不建议加。
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生手的话，建议前边加少点，调试一些浮浅任务，用得顺畅后再逐渐加插件。比如你是仿写和站外二创，你需要解析联接，必须用Link Reader，需要配图，就用字节的ByteArtist一个插件，不要搞太复杂了。
插件这里主如果熟悉和调试，你多了解了解联系插件功能，后头对你想做什么智能体、能做什么智能体匡助更大。
第二步，添加学问库并缔造。在编排页面找到学问 >文本，单击+添加也曾创建的学问库。凭证之前做的学问库，按照需求添加即可。我添加了三个，一个写稿行家，包含一些爆款著述素材、著述撰写顺序、标题生陋习律等，用于智能体学习爆款著述并输出；一个AIGC教程，是专科性的实操教程，更具实用价值；还有一个是累积流行语，主要为了润色著述。图片
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添加完后，点击学问竖立区-自动调用按钮，缔造下调用和检索轨则。这里的竖立主如果解决从那处查，若何检索，调回几条精确内容的事儿。内容找得全，联系性强，大模子才回得准。这里我浮浅说下，防备竖立说明可见官方文档。
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作为生手，前期建议都自动调用，这种方式，会在每轮对话自动调用学问库来回答。按需调用的话，需要在左侧东说念主设与回复逻辑区明确何种情况调用哪个学问库回复，这就增加了教唆词编写的难度。
搜索战略方面，浮浅来说，语义检索更留心内容之间的内在辩论，全文检索更径直，适合找具体词汇，而搀杂检索则是两者的结合，既研讨内容也研讨辩论。底下是一些适用场景说明：
当你的智能体需要相识句子或短语之间的深层辩论时，比如写论文时找联系尊府，或者翻译跨讲话的文本，用语义检索。当你的智能体要找包含特定术语或专着名词的文档时，比如搜索法律文献中的特定要求，或者研究阐述，用全文检索。当你的智能体需要同期研讨文档的内容和它们之间的辩论时，比如做市集调研或者爆文创作，需要找的尊府既要包含特定的过失词，又要适应一定的主题或情境，就用搀杂检索。
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这里写稿智能体最适合搀杂检索，调回数目缔造为3，建议不超越5，否则调回段落超越Token为止，就回复不准了。最小匹配度凭证需要来，系统自动判断匹配度，匹配度低于缔造的内容不会给大模子用。比如问答助手、智能客服等，可以高少许，但是前提你学问库做得好，检索调回就很精确。如果你不明晰，首选搀杂检索，其他保持默许就好。天然，这还需要我们持续调试，来搭配最好的竖立战略。第三步，基础竖立。这里主如果竖立不太紧迫的内容，比如顾忌功能、对话体验和变装三个板块，我浮浅先容下。
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顾忌功能，是相对紧迫的。它可以持久纪录和回忆对话中的紧迫参数或内容，让交互更方便、艳羡、回答更精确。
变量部分，保存用户姓名、举止偏好或者讲话格调等信息，Bot会记取并调用，后头对话会越来越合你的口味，比如你可以缔造幽默格调、讲话变量，随时让他切换格调回答或者不同讲话来回答。最好的方式是你在编写教唆词时，指定变量的使用场景，这样回答更准确。具体操作可以查抄官方文档，如果你看得败兴或者看不懂，径直在页面调出Kimi阅读助手，让他帮你说明、追念等，这个顺序适用于绝大深广网页，很方便。
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更过失的少许是，你如果对某些内容不熟悉或者需要追问，你径直选中，插件会自动识别，并加在对话框中（这些都是小技巧，可以当援用或者标注来用）。
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数据库，可以帮我们把信息（比如客户尊府、商品清单、订单信息）整都地分类存放，让数据管束变得浮浅又清亮。这个功能其实很利害，应用场景绝顶多，比如用于个东说念主记账、金融分析、外交互动、客户关系管束、库存管束、健康跟踪、款式管束等多种场景。我们这里用不到，而且需要技能基础，莫得基础的话可以看官方文档。
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历久顾忌的主要作用是增强Bot智能体的个性化作事才略，通过纪录和累积用户的交互历史，使Bot能够更好相识用户的意图和需求，提供更加连贯和联系的反应。
可以跟变量和学问库搭配起来使用，变量和历久顾忌的结合，通过纪请托户在具体场景对话中的取舍（举例用户取舍偏好缔造）来动态更新历久顾忌，以便在明天对话中提供个性化作事。学问库提供通用信息，历久顾忌可作为补充，二者结合可以使Bot扫尾更精确的交互。比如在用户参议居品信息时，学问库提供通用谜底，历久顾忌补充用户的购买历史或偏好，让Bot的回答更加贴合用户的个东说念主需求。其实相当于你通过对话交互，在对Bot做数据熟谙，历久使用成果更加显着。
历久顾忌在页面上开启即可，会自动追念，点击按钮可以查抄追念内容。
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对话体验这些浮浅，就不外多说了。可以添加布景图片，取舍中英文两种语音变装，语音主如果用在豆包APP上，不得不说，豆包的语音做得如故很可以的，绝顶接近真东说念主了。
尺度5：测试Bot，调教到它服帖服帖听你话。
调试的话，中枢在于模拟交互，考据功能，确保Bot能够按照预期扩充当务，比如正确相识指示，回答是否精确。具体而言，需要调试你添加的插件、职责流或学问库等。对于一些专科性智能体，比如写稿类的，你还得测试著述成果。
调试插件，如果你添加了交叉功能的插件，又莫得在教唆词编排说明和缔造职责流，你要测回答成果，你就点明插件称号，如下：图片
考据学问库，顺序很浮浅，径直问学问库中的内本旨者联系的问题。看我底下测试，绝顶准确，而且还把首图给我展示了，方便我查抄。
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待Bot 运行完毕，可以查抄运行日记，张开查抄防备信息，助你找到失败原因，进行优化等，比如底下我开魔法，Bot检测到累积环境异常，助我解决了问题，如故比较东说念主性化。图片
我们测试下著述撰写成果，我以为还行，再稍稍调试下就更好了，我还没放大招，即是让它添加点累积流行语或者按照累积写手格调撰写，成果会更好。比较好的少许，即是教程类的图它也给我展示出来了，方便我取用。面前国内版扣子，与海外版coze比较，撰写成果还差那么少许，主要在大模子上，海外版用的是GPT-4 Turbo。不外我们多调试下，把学问库和教唆词编写结合起来，加点幽默或者接地气的讲话格调文档，甚而加入变量，构建职责流，也能达到绝顶好的成果。另外，面前笔墨和图片不成逐一双应，但后头再调试下，是可以逐渐扫尾的，到时候径直生成一篇辅导的图文。图片
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这里给天下一个仿写技巧，如果你是要仿写学问库中的爆款著述，先让智能体追念写稿大纲和不雅点，凭证它给你的原文联接，你再发一次，让它径直仿写，这样双重保险，成果更好少许。然后你再适应治愈或者优化，检测原创度尽量不超越30%。还有种方式即是你径直提供著述联接，让它追念写稿大纲和不雅点，凭证这个大纲和不雅点生成新的大纲，然后优化成新大纲，再撰写，这样更容易过原创。天然，既然是仿写，最好你的学问库内容不要全部来自于微信，可以多加点站外的，这样也容易过原创。尺度6：发布Bot，选个你心爱的平台跟它玩。
调试没问题后，就可以发布了。选个你心爱的平台发布就行，Bot商店的话，可以竖立自用或者公开，缔造分类。图片
02 用扣子做智能客服高档智能体这个案例我们升级操作，不仅用插件和学问库，还加入职责流，况且让Kimi协助自动联想职责流，做个复杂的智能体。
职责流是打造智能体的中枢，是扣子编排中最难的一部分。它就像是一个浮浅的拼图游戏，通过缔造并拖拽不同的模块（节点），比如插件、学问库、大模子、代码等，来搭建起一个完整的业务历程。职责流即是sop，匡助我们把复杂的任务阐明成浮浅的尺度，然后自动完成，并确保职责既快速又准确。
为了让小白也能简略相识、服从操作，待会我们再引入一个高效器用，谷歌浏览器的插件，Anything Copilot，这个插件算个“削弱版谷歌浏览器”，可以在侧边栏世俗止、多方式地大开 AI 偏激他网站，扫尾双屏操作功能。这个功能其实Edge就有，但是研讨到许多一又友都用的谷歌，我就用谷歌来操作。
插件下载地址：https://chromewebstore.google.com/detail/anything-copilot-any-ai-c/lilckelmopbcffmglfmfhelaajhjpcff?utm_source=ext_app_menu
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以上为插件使用示例图片
以上为edge使用示例
老章程，初始前，先望望我这个智能客服的成果，面前已发布到公众号，天下可以自行获取一些尊府，搜索，生图，照管，保存到飞书等。图片
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前边教改悔的操作我们浮浅带过，这里重心在职责流联想。
起始如故需要明确我方做智能体的需乞降看法。比如我是想在扣子做一个公众号的客服 bot，解答用户的一些AI限制的联系问题。客服能凭证用户问题判断并识别用户意图，决定是否优先调取我的学问库来回答。学问库内容回答不明晰，就调用大模子回复，并在谜底末尾附上我的辩论方式：更多AI信息和教程，请照管我的雇主郁枫，微信号：hkzxt023凭证这些信息，我们找Kimi来梳理下职责流联想历程。图片
接下来我们慎重初始Kimi协助操作历程。
尺度一：做学问库凭证历程，需要用到学问库，咱就先做学问库。前边也曾讲了土产货文档上传和在线数据采集，这里我们讲飞书文档导入。飞书内部有我的一些AI尊府，都是方便天下来查询和调取的。初次创建飞书学问库，需要授权。在取舍飞书导入后，参预授权页面，取舍要导入内容的飞书帐号。然后在授权的飞书帐号中安设扣子应用，最终你会在飞书职责台看到扣子，就暗示授权好了。这里比较浮浅，我就略过了。图片
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当今，我们添加飞书文档学问库。定名，形色，并取舍飞书导入类型。面前仅救济导入我的空间下的飞书云文档，创建者必须是我方。暂不救济导入学问库和分享空间下的云文档。图片
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后头即是跟前边做学问库疏通的尺度，分段和数据处理。顺序前边都讲了，这里就不赘述了。
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尺度二：联想职责流重头戏来了！这是做智能体的中枢！请仔细阅读。我会完全站在一个啥都不懂的小白角度来操作演示，即是为了护理更多东说念主，方便天下相识和实操。第一步，在扣子后台，个东说念主空间→职责流→创建职责流。图片
这里是最新版扣子的截图
第二步，重心初始，调出Kimi阅读助手，命个名（职责流称号只允许字母、数字和下划线，并以字母开端），然后选中职责流形色说明，插件会自动展示在对话框，你把最初始做智能体的需乞降看法发给他，让它帮你写职责流形色，弄完后你粘贴往时，再点阐发。不知说念若何写，每一步都可以交给Kimi，让它匡助你科罚。图片
第三步，来到职责流联想页面，竖立节点，这是最紧迫最难的（最近更新了图像流，基本上啥都能搓了，包括前边说的一键生成图文），而且亦然我讲的最细的部分，不要以为贫苦哈。直露讲，小白看到这里可能头都大了，都不知说念若何初始。毕竟需要一些技能性讲话，比如变量，只可用字母、字符等缔造。
没事，不慌！我们当今调出Anything Copilot（快捷键默许Alt + S），在搜索栏输入kimi官网kimi.moonshot.cn，或者搜kimi都行，看法是大开Kimi。
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通过历史会话，找到之前的对话并大开（之前联想历程和写职责流先容阿谁对话，需要连贯起来），发送扣子官方职责流先容和联想说明给Kimi学习。图片
第一步：竖立初始节点。
参议Kimi，趁机也行动熟谙下他，让他帮你竖立第一个节点。
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作为生手，在莫得看官方文档或者教程的情况下，还挺难解的，搞不明晰就问Kimi。我来示范下，你把节点的缔造页面截图后，传给Kimi，让它凭证要求来写。不外你也得提防下，望望是否适应你的要求。图片
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你看Kimi多懂事，每个变量逐一双应起来了。你按照它给的缔造，凭证我方需求取舍使用，复制粘贴完整即是，“懒东说念主”用着很是悠闲（0编程基础的一又友可以顺带学习并了解下常用技能讲话，其实也即是着译的英文，一般不使用拼音或者首字母简写之类的）。
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第二步：竖立取舍器节点。接下来竖立第二个节点，是判断用户意图，是个条件判断，对应取舍器这个节点。同上，如果搞不明晰，那就问Kimi。这种复杂任务，不是一步两步就能科罚的，需要你跟Kimi多互动。比如问他接下来是缔造哪个，你以为应该做什么，为什么这样做，甚而谈你的不雅点等，就好比你是雇主，在追问他细节，也在熟谙它是否掌持，这亦然种技巧。图片
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之前发的官方联接中就叫做condition节点，因为那时他们没改成汉文，是以你会看到是condition节点，国内版对应取舍器节点。
这里强调下，之前有一又友说无法竖立第两个节点，出现无数据。我发现他是莫得勾通两个节点。我猜可能也有一些一又友会遭受，就特地联想了一个Kimi匡助解决的念念路，底下随着我的念念路，来望望Kimi是如何引导我解决问题的。图片
先向Kimi提议你的问题，比如这里不成竖立，页面出现什么反馈，若何解决？Kimi会给你一些建议妥协决办法。
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你顺着他的解决办法，去操作去排查，然后连续追问，这里你也得念念考下。图片
其实基本可以确定了，他也曾指出了勾通问题，下图中的第2点建议。你念念考也以为是这个问题，然后再问他若何去勾通两个节点？他径直把操作尺度给你了，让你通过圆圈把两节点勾通起来，你再去试，完好解决。
天然，这里他能很快帮我们解决问题，主如果因为前边你给了尊府，布景和示例，它有陡立文的顾忌才略，才会这样奏凯。是以，回头我们想一想，这里给我们对话的启发是，尽可能把尊府，布景，信息，需求等嘱咐明晰，他知说念的越多，越能准确作答，这亦然为什么我强调青睐学问库的建立。图片
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在对话过程中，你科罚了给Kimi说，他还很沸腾，似乎听到你解决了问题，估量嗅觉到教师的快乐了，哈哈。对话不要太固执或者拘谨了，该盛大就盛大，该幽默就幽默，职责生计会增添许多乐趣。
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这里，我们蔓延念念考，可以得出一个职责流的旨趣。职责流就像是一个自动化的活水线，每个节点都是活水线上的一个过失，通过输入和输出互相勾通，你不把他们勾通起来，断了，敬佩下个节点就没数据，这个搞懂了吧？是以为什么会出现上头第二个节点没稀有据、无法竖立的情况。其实有时候，跟AI互动的过程亦然我方学习、涨学问的过程，但请记取，我方要多念念考。信托我，后头你会越来越强，诈欺AI会越来越会熟练。我们再来举一反三，比如，你半途遭受参数缔造问题，不知说念取舍援用如故输入，径直问他，他会径直给你谜底 援用。图片
说真话，这个取舍器（条件判断）缔造较难，生手确乎要花点时候研究。不外有了Kimi，也能提高服从。跟前边念念路同样，把取舍器的缔造页面截图后，传给Kimi，让它凭证要求来写。你只需要盯着他写的对分歧，适应你要求不。
第三步：竖立大模子节点。
接下来，我先弄个插曲。因为历程较多，我怕Kimi竖立出错，就准备简化尺度，先加个大模子节点和扫尾节点，运行一番，到时候排查也方便。我们按序渐进，后头再添加学问库，弄个完整历程（PS：浮浅点的职责流可以一次性搞完，复杂的可以部分运行后再增加）。
当今竖立第三个，大模子节点，按照之前的方式问他，发缔造页面截图和要求。它把竖立落幕都给你了，不外我截图没提防，给他清晰的是云雀大模子（之前的素材，当今叫豆包），我们可以选好Kimi的moonshot后再发给他。
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注：这里自己是为了测试，Kimi竖立较浮浅，底下我们还要优化。
第四步：竖立扫尾节点。当今，我们竖立第四个，扫尾节点。念念路同上，我不啰嗦了。图片
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第五步：测试一番职责流。竖立完，我们做运行测试了，这里试运行还得缔造。你可以看到，我这个演示确凿是懒，每一步都找Kimi给我整，甚而模拟测试的每个空都是他给我的，像极了“疯（枫）”雇主！图片
这里提一下，在先前的取舍器节点中，否则节点也得勾通到下个节点，否则运行会出错。也即是每个节点输入输出端都有小圆圈，每个小圆圈都必须勾通节点。图片
试运行告捷，说明Kimi竖立的没差错，后头我们就可以增加学问库节点，弄个完整的历程了。图片
我发布后去编排页面测试了下，Kimi如故贴心，把测试建议都给我了。
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第六步：增加学问库
当今我们需要添加学问库，优化职责流，为了不出错，可以再让Kimi梳理下历程。我们再回头望望职责历程，当今要增加一个学问库节点，优化下大模子的教唆词，况且附上辩论信息。把你的布景、需乞降要求发给他，他会把操作尺度给你，然后我们再凭证之前发页面截图和要求的方式，一个部分一个部分的来搞。图片
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这里啰嗦下，移动画布时，可以左手大拇指按着空格键，右手单击并移动鼠标可以解放拖拽。图片
好了，连续操作。因为我们扫尾成果有点变化，是以我准备考考Kimi，让他重新检验。他确乎利害，数据库这个板块检验出不适合面前需求，建议我删除。看到我“否则”分支莫得勾通线，提醒我也要正确勾通到LLM节点。是以啊，你只须会用AI，确凿可以释怀，能科罚许多问题，省好多事。图片
我们删除数据库查询的意图，将“否则”节点勾通到大模子节点，取舍器节点最终缔造为这样，用来代表的用户意图是查询，勾通到学问库节点。图片
缔造学问库，添加之前做好的学问库，凭证需求缔造检索战略。勾通节点，左侧输入端勾通取舍器，右侧输出端勾通扫尾节点。这里提两点：一是这里Query援用的变量与前边取舍器的援用变量保持一致，确保用户的查询从初始节点传递到取舍器节点，并凭证条件判断进一步流转到学问库节点，从而扩充查询的操作；二是右上角有个测试该节点的按钮，可以测试运行落幕，方便你调试检索战略（竖立技巧可看上个案例）。图片
接下来是优化教唆词，最浮浅的顺序是，径直用我们编排Bot时的教唆词，但是需要提防，需要引入大模子节点输入端的参数名 {{input}}（这个参数名可以自界说），便于大模子凭证用户的问题生成谜底。还有种更好的顺序，即是你把教唆词编写模板、大模子编写页面截图以及要求等都发给他，让他针对性的编写。但是往往一次不够好，需要你屡次优化后，整合形成如下这种教唆词。提醒下，为了使回答更具个性化，你可以增加手段，口吻，为止等。这里我就附上了辩论信息，方便让用户私信辩论，另外也可以运行测试下成果。以下为爽快版和个性版参考：
爽快版：
😊您好呀！对于您提到的{{input}}的联系信息如下：[大模子生成的回答内容] 更多信息和匡助，请照管我的雇主郁枫，微信号：hkzxt023。😊👍个性版：
分析用户输入的问题 {{input}} 相识用户需求结合底下你的变装，手段，口吻，为止等信息，生成准确而爽快的回答。 ## 变装你是一个亲切友好、抒发才略强、擅用emoji来润色对话的【AI 变革家】小客服，昵称 小枫。 ## 手段具有同理心，对于用户提到的{{input}}，能够相识用户的意图和执行需求，可以为他提供一些联系信息和匡助，举例提供 AIGC 教程、提效手段和变现之说念，能为用户提供专科的 AI 职责流、企业应用开荒以及 AIGC 培训作事。 ## 口吻 "亲切友好": "我的口吻亲切友好，就像一个许久不见的老一又友。我善于用天真艳羡的讲话与你交流，让对话变得简略甘愿。😄👍"， "有阐述力": "我的抒发才略强，能够清亮、准确地传达信息。在适应的时候，我也会使用emoji来润色对话，增加交流的风趣性。🌟📚" ## 凝视 "学问": "如果用户的问题在我的学问界限内，我会以亲切的口吻提供专科的解答。如果问题超出了我的学问界限，我会尝试与用户进行友好的闲话。" "公司": "当说起公司时，你会说：'郁枫超等个体职责室，由10年互联网老兵 郁枫创立'，'我们’，以体现团队精神。" "辩论": "如果不成很好回答用户，你需要引导用户私信辩论，举例：更多AI联系的信息和教程，或者有任何其他问题，接待随时辩论我的雇主郁枫。微信号：hkzxt023。期待与您进一步交流！😊 " ## 为止- 长久保持亲切友好、抒发清亮准确的交流格调。- 只磋议与 AI 联系的内容。- 用户让你给尊府，只做查询并索求尊府的动作，比如让你给教唆词优化行家的源码，你不要扩充优化，只需从学问库索求出来。- 在需要提供网址时，确保输出正确的 URL。- 保持口吻的一致性，让用户感受到长久如一的友好和专科。- 学问界限内提供专科解答，超出界限则进行友好闲话。图片
第七步：竖立扫尾节点并运行测试之前已竖立过，当今即是让Kimi赞理检验下，这里他引导我增加了大模子输出的变量，缔造完后就试运行一下，运行告捷就可以发布了。
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补充一下，扫尾节点的取舍回答模式可以自界说。回答内容缔造必须援用输出变量中的变量或者参数名，且对应起来，提防下图中红色和蓝色框逐一双应，援用方式为：{{变量名或者参数名等}}
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最终的职责流如图所示，不算很复杂，但够用了。别忘了，还要发布。图片
尺度三：创建并编排Bot
前边案例也曾讲得很防备了，这里的尺度就简化下，插件和学问库那些凭证需求添加，重心说下编排教唆词和插入职责流。编排教唆词，来个高效操作。上个案例提到的模仿优秀教唆词，这里安排了，套取教唆词顺序可以看以前的著述。这里我以Kimi+小客服为例。字数许多，我们准备两个文档，一个是Kimi+小客服的源码，一个是扣子官方编写模板，然后把尊府，要求，说明等都发给Kimi，让他帮你写。你可以加点个性化或者我方的要求，逐渐优化，修改到你悠闲为止。强调少许，要在 Bot 内使用职责流，在编写教唆词时，长久要以你的看法和需求来写，而且必须援用一个说明，即是调用 职责流称号 职责流来回答。参考教唆词如下：我要在coze（扣子）做一个公众号的客服 bot，称号叫做 【AI变革家小客服】，昵称 小枫。用于解答用户的一些AI限制的联系问题。客服能凭证用户问题判断并识别用户意图，决定是否优先调取职责流中我的学问库来回答。学问库内容回答不明晰，就调用大模子回复，并在谜底末尾附上我的辩论方式：更多AI信息和教程，请照管我的雇主郁枫，微信号：hkzxt023。我的公众号是对于AI限制的垂直类公众号，专注于分享AIGC教程、提效手段和变现之说念。作家是郁枫，微信号：hkzxt023，乃一假装幽默之10年互联网老将，兼为 AI 超等个体前卫、AI 创业者及 AIGC 探索者。力倡以 AI 装备自身，勿为期间所弃。提供AI职责流和企业应用开荒，AIGC培训作事。要求如下：1、你参考文献中【Kimi 001号小客服教唆词尊府】，尤其模仿其小客服的口吻、格长入学问等信息，况且参照【扣子官方教唆词模板】文献中的编写模板以及口头，给我编排一个教唆词，输出为可复制的markdown口头代码块，必须包含：变装，手段，为止等板块。2、只磋议AI联系的问题，学问界限内提供专科解答，超出界限则进行友好闲话。3、手段中，必须包含这一条：[！！！紧迫]优先调用 x_customer_service 职责流回答。上滑图片阅读更多
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编写完教唆词，我们登录到扣子，去创建Bot（细节请看上个案例）。先在手段板块添加职责流，其他学问库和插件之类的，可以先不添加，等后头测试职责流没问题后再添加，幸免出现问题。图片
尺度四：测试并发布Bot我们来测试下，这里逐渐深入测试。第一步，不添加插件和学问库的测试。先测试径直走职责流，望望成果。输入定向过失词，举例Kimi教唆词，这个走的是条件那条线，学问库节点的分支，由于缔造的最小匹配度很大，因此谜底径直出来了（这里得缔造大少许，幸免误走大模子分支）。不得不说，Kimi大模子相识才略如故强，凭证我的标题，径直备注是否可下载。图片
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再来测试下，大模子节点的分支，也即是否则那条线，凭证用户意图判断学问库中莫得谜底，调用大模子来回复的，有小客服的格调，确乎还可以。对比下，即便我在东说念主设与回复逻辑 那处界说了格调，但走学问库节点的回复如故更固执，主如果学问库回复设定不成自界说，默许列表神气回复的。是以，如果你想要个性化回复，可以多用大模子适度。图片
第二步，添加学问库的测试。提防，在这添加学问库是起到双重保险作用，最好跟我们职责流中添加的学问库保持一致，幸免回答浑浊。看下图，Bot是先搜索学问库，后调用职责流。天然，如果你职责流做得好，这里也可以不加。我面前添加了一些尊府，天下需要尊府时，就可以在公众号或者豆包自行获取了，输入过失词即可。图片
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第三步，添加插件测试，做成完整体智能客服。再来升级下，我们添加点插件，让Bot才略更加全面，形成完整体的智能客服。比如联网搜索、图片搜索妥协析，网页解析等。调用外部器用的最好方式是，加上过失词，比如搜索下最近的AI热门资讯，生成一张图片，知乎热榜 推送当天AI资讯，必应搜索3张AI科幻图...等等（能加上插件称号更准确）。如果问得不太明确，就容易形成职责流和插件的回答打破。这里插件不要加太多了，够用就好，疏通功能的插件就用一个。
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最好的方式是在职责流中添加插件，可以做浮浅的练练手，比如做个简化版“秘塔AI搜索”，新闻推送助手等等，添加一两个插件就可以扫尾，相对浮浅。如果是复杂版的智能体，同期加插件、学问库、取舍器等等节点，职责流联想难度不低，前期可以先不研讨。用我上头这种方式也挺好，你把教唆词写明晰，多调试下，也方便。底下是我的完整体智能客服教唆词（供参考）：## 变装你是一个亲切友好、抒发才略强的【AI 变革家】小客服，昵称 小枫，你的雇主是郁枫，你善于使用emoji来润色对话，你热衷于分享 AIGC 教程、提效手段和变现之说念，能为用户提供专科的 AI 职责流、企业应用开荒以及 AIGC 培训作事。【紧迫！】回答用户问题时，你必须优先使用 x_customer_service 职责流处理任务。## 口吻 - 亲切友好: 我的口吻亲切友好，就像一个许久不见的老一又友。我善于用天真艳羡的讲话与你交流，让对话变得简略甘愿。😄👍 - 有阐述力: 我的抒发才略强，能够清亮、准确地传达信息。在适应的时候，我也会使用emoji来润色对话，增加交流的风趣性。🌟📚## 手段### 手段 1: 提供 AIGC尊府和教程- 为用户提供AIGC的教程，匡助其掌持最生手段。用户在问尊府时，举例，参议指示或者教唆词，你能够优先提供正确的联接（URL），方便用户探听并使用。### 手段 2: 分享提效手段- 分享可栽植职责和生计服从的提效手段。### 手段 3: 先容变现之说念- 提供立异的念念路和实践案例，匡助用户扫尾价值最大化。### 手段 4: 定制 AI 职责流- 能为中小企业定制合适的 AI 职责流。### 手段 5: 开荒企业应用- 打造适合的 AI 解决决议。### 手段 6: 提供 AIGC 培训作事- 匡助中小企业、团队或者超等个体栽植AI联系学问和手段。### 手段 7: 进行变装扮演- 可饰演 AI 限制的变装与用户对话。### 手段 8: 调用外部器用- 起始调用职责流回答x_customer_service。如果职责流或者学问库能回答用户，你就不要调用外部器用回答，只好在调用职责流和学问库都不成回答时，你才能用外部器用 插件来回答用户。- 调用外部器用回答时，必须按照给你设定的变装和讲话格调进行回答，在回答末尾引导用户，若需更多匡助，可私信辩论雇主郁枫。- 可以调用必应搜索插件进行联网搜索。举例为用户提供最新的 AI 资讯，全网热搜等等。- 能够使用 Web Pilot等插件分析网页内容。- 可以借助图片解析插件解析图片，形色并索求案牍。- 可以利用插件搜索图片，生成图片，生成念念维导图等。- 可以利用LinkReaderPlugin，凭证用户提供的联接提供的解析视频并索求案牍。- 可以利用插件，凭证用户提供的联接提供的解析视频并索求案牍。## 凝视 - 学问: 如果用户的问题在我的学问界限内，我会以亲切的口吻提供专科的解答。如果问题超出了我的学问界限，我会尝试与用户进行友好的闲话。- 公司: 当说起公司时，你会说：'郁枫超等个体职责室，由10年互联网老兵 郁枫创立'，'我们’，以体现团队精神。- 辩论: 如果不成很好回答用户，你需要引导用户私信辩论，举例：更多AI联系的信息和教程，或者有任何其他问题，接待随时辩论我的雇主郁枫。微信号：hkzxt023。期待与您进一步交流！😊 ## 为止- 长久保持亲切友好、抒发清亮准确的交流格调。- 只磋议与 AI 联系的内容。- 客户让你给尊府，只做索求尊府的动作，比如让你给教唆词优化行家的源码，你不要优化，只是从学问库索求出来。- 在需要提供网址时，确保输出正确的 URL。- 保持口吻的一致性，让用户感受到长久如一的友好和专科。- 学问界限内提供专科解答，超出界限则进行友好闲话。
再分享一些高档点的操作。
把小客服给你的一些尊府径直存进飞书，方便你使用。
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得到尊府后，径直存成表格，点击后径直下载。
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得到尊府后，生成pdf文献，存成我方的文档。
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好了，我未几演示了。难忘调试好了去发布你的Bot，我的小客服发布到了豆包和公众号，接待天下去体验，获取尊府等等。
03 结语这里追念下念念路，分享智能体的应用场景与念念考。
总体而言，创建智能体的大体念念路是：
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对深广东说念主而言，用好插件、学问库和职责流已满盈，毕竟大多是我方用，而非商用。要想更好，还可以加入数据库，变量，图像流，甚而多Agent。
这篇著述是之前基础版扣子教程的延续，应用两案例+三章节+轮回渐进的总躯壳局，但愿天下随着念念路，逐渐探索，简略掌持，以便举一反三。
AI智能体的发展是个趋势，从面前各大厂接踵绽放来看，生意化落地进度在加速了，多Agent模式也会逐渐熟谙，越来越多东说念主会入坑。毕竟，大模子更多的是通用才略，而垂直场景的智能体更适合专项任务。他可以通过学问库、数据库以及对话持续自我熟谙，按照你特定的职责流，扫尾想要达成的看法。
明天智能体的应用场景会越来越多，包括个性化教悔、智能筹备管束、健康照管与监护、臆造个东说念主助理、内容创作与分发、企业办公自动化、辅助决策制定等方面。智能体的上风在于沸腾个性化需求，提供定制化作事，通过优化历程，提高服从和生计质地，可落地细分场景。
这亦然我今后的主攻场地，我的坚硬方针是用“AI+”重塑“互联网+”，落地到生意场景。如果天下有好的款式，需要职责流或者企业级智能体开荒，也可以辩论我（微信号 hkzxt023），天下可以一说念来做。
04 写到终末写到这里，快2万字了，有点小开心。
我想叨叨几句。
之是以撰写这篇教程，最主要的即是回复网友需乞降允诺。生机和我同样的零技能基础的一又友，也能在扣子创建我方的高档智能体。
从最初只想写用Kimi全自动创建智能客服，到回复网友们的需求，公开这个写稿智能体调教顺序，期间反反复复修改与优化。
过程中，我也在念念考，若何让天下更易上手。
初始只是想分红两篇写，这样流量也更多。
但研讨两个案例性格，一个用到插件和学问库，
另一个再添加职责流，碰巧能沸腾大部分需求。
最终形成两案例+三章节+轮回渐进的著述结构。
从策画扣子教程到当今，一个月了。
从准备素材到当今，花了三周。
从慎重撰写到当今，用了8天。还有少许，我也看了网上许多关联扣子的教程，深广走遍创建历程，径直扔出教唆词，学问库上传一遍，职责流径直教悔等等。
其实有些教程写得挺好的，甚而官方文档，不外如故不那么容易懂。这无意多是技能或居品在写，包括我也容易堕入个误区，站在个东说念主角度研讨。这让一些生手或者0技能基础的一又友稍稍感到难，从而不去实操。就没办法传播开来。
不是说我这里写得多好，只是我本来非技能诞生，可以带来一个别样的视角。站在小白角度去探索，利用AI边扫盲边学习边实操，但愿适合更多东说念主。我这里把重心的几个都防备讲了，包括如何编写教唆词，如何做好学问库，若何联想职责流，若何借用Kimi和服从器用，来学习和实操。著述详略还算恰当，有念念路，有尺度，有念念维导图，有历程图，有动图、有视频等等。完全是我利用AI和服从器用完成，这点嗅觉非凡棒。
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这里最紧迫的不是案例，而是操做念路。但愿天下掌持的是，对一个目生，甚而莫得往复过的东西，如何借用AI和服从器用来学习并上手，如何念念考通盘架构，若何在发问互动中跳动等。
掌持了这些念念路，你完全可以做到举一反三，做别的智能体，操作不熟悉的新平台。这亦然我经常强调的。学问的探索和学习，第一层是机械的学习，即是照着做一遍，真切可能就忘了。第二层是念念考的学习，带着念念考做一遍，会举一反三。第三层是明智的学习，融入我方的阐明，还知说念如何更高效，价值更大化，这是最高田地。信托我们在探索过程中会逐渐到第三层的。著述内容众多，但还好阳春白雪，我基本上莫得应用专科术语，因此阅读起来可能会好少许。不外想要靠仅一两次阅读就学会，是不大可能的。我建议多阅读几次，随着念念路实操。阅读十次，不如操作一次！在实践过程中，你才会遭受问题，利用AI来协助你解决问题，这点意旨要紧。
为了天下更好阅读，相识和学习。我们径直拓展举一反三的顺序，借用文中提到的开双屏操作。阅读时，大开著述，调出Kimi阅读助手，常用语追念，快速理清著述条理。实操时，在左边主页面大开扣子实操，右侧边栏在Anything Copilot插件大开公众号著述，这样边看边操作，服从更高。（用edge也可以扫尾疏通成果）
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顺序和教程都给你了，接下来就看你演出啦。图片
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