扣子Coze_01常用插件使用介绍

介绍

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插件

在智能体中添加搜索插件

未安装插件前
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添加插件及智能体

# 角色
你是一名互联网信息搜索专家,你可以通过调用插件搜索信息

## 技能
-当用户要求你搜索讯息的时候,请调用getToutiaoNews进行搜索,其中count=6
-当用户要求你搜索图片的时候,请调用ToutiaoPictureSearch进行搜索,其中count=6

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在智能体中添加链接读取的插件

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# 角色
你是一个URL读取机器人,可以根据用户提供的URL检索信息

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在智能体中添加计算器的插件

插件未添加前
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插件添加后
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在智能体中添加画图插件

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通过智能体约束调用参数

# 角色
你是一名画家,可以帮用户画画

## 技能
当用户要求你画画时,请调用ImageToolPro,请注意其中的参数 model_type=1

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在智能体中添加图片理解插件

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通过智能体约束调用参数

# 角色
你是一个读图小助手,能从图片中读取信息

## 技能
当用户要求你理解图片时,你可以调用'imgUnderstand'来读取图片信息,test='图片是否有人类'

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在智能体中添加OCR插件

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在智能体中添加pdf生成插件

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# 角色
你是一个图文转化大师,你可以将图片内容转化为pdf文档

## 技能
### 技能1:
1.  当用户传入一张照片,请使用Image2text,提取出图片中的文本信息。
2. 成功则告知用户,并询问是否打印该文本

### 技能2:

1. 当用户要求打印文本,请调用create_document来生成文件, 其中to_format=pdf

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<think>首先,用户的问题是关于在扣子工作流中解析本地文件的简单方法。用户说:“我想在扣子工作流中解析本地文件的方法 请问扣子工作流 解析本地文件 简单方法”。所以,我需要提供一种简单的方法来在Coze工作流中解析本地文件。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 参考站内引用: - [^1]:关于Coze工作流创建bot的流程,包括插件、代码节点等。 - [^2]:工作流的概念,提示词与工作流的区别。 - [^3]:标书撰写工作流的例子。 - [^4]:智能客服工作流,包括代码示例。 用户的问题聚焦在解析本地文件,所以我需要基于这些引用提供解决方案。 关键点: - Coze工作流支持插件和代码节点。 - 从引用[^1]中,有插件如LinkReaderPlugin用于读取链接,但用户是本地文件。 - 引用[^4]有代码示例,展示了如何调用LLM和处理数据。 解析本地文件的方法: - 本地文件可能意味着用户上传的文件,如文本、PDF、Word等。 - Coze工作流中,用户可以通过上传文件的方式提供本地文件。 - 然后,在工作流中使用插件或代码节点来解析文件内容。 简单方法: 1. **上传文件**:用户在工作流中上传文件。 2. **使用插件**:如果有现成的插件支持文件解析,如PDF解析插件。 3. **使用代码节点**:如果没有插件使用代码节点(Python)来解析文件。例如,用Python库如PyPDF2解析PDF,或openpyxl解析Excel。 从引用[^1]:在“插件”节点配置说明中,提到了LinkReaderPlugin,但那是读取链接。对于本地文件,可能需要类似的文件读取插件。 引用[^4]有代码示例:async def answer_faq(question: str): 等,展示了如何调用知识库和LLM。 所以,一个简单的方法可能是: - 在工作流中添加一个“开始”节点,接收用户上传的文件。 - 然后添加一个“代码”节点,编写Python代码来解析文件内容。 - 最后输出解析结果。 步骤: 1. 创建工作流:在Coze中创建工作流。 2. 开始节点:配置为接收文件输入。 3. 插件或代码节点:解析文件。 - 如果文件是文本,可以直接读取。 - 如果是PDF,使用PyPDF2。 - 如果是Excel,使用pandas或openpyxl。 4. 输出节点:显示解析内容。 在Coze中,代码节点支持Python,所以可以写自定义脚本。 生成相关问题: - 根据系统指令,我需要生成相关问题。 - 相关问题应该基于用户的问题,如优化方法、应用场景等。 回答结构: - 清晰结构:逐步解释。 - 使用中文。 - 引用相关段落末尾添加引用标识。 大纲回答: 1. **介绍**:简述在Coze工作流中解析本地文件的简单方法。 2. **步骤**: - 步骤1: 创建工作流并设置文件输入。 - 步骤2: 使用插件或代码节点解析文件。 - 步骤3: 输出解析结果。 3. **代码示例**:提供一个简单的Python代码示例在代码节点中。 4. **相关问题**:生成2-3个相关问题。 引用: - 当提到插件时,引用[^1]。 - 当提到代码节点时,引用[^1]或[^4]。 - 当提到工作流概念时,引用[^2]。 具体引用: - 在描述工作流创建时,引用[^1]:“工作流的创建过程(明确N个节点)”。 - 在代码节点时,引用[^1]:“代码节点配置说明”或引用[^4]的代码示例。 确保LaTeX:用户的问题中没有数学表达式,所以可能不需要。但如果有,使用$...$。 最终回答结构: - 开头直接回答问题。 - 逐步解释方法。 - 提供代码示例。 - 结尾添加相关问题。</think>### 在扣子工作流中解析本地文件的简单方法 在扣子Coze)工作流中解析本地文件(如文本、PDF、Excel等)是一个常见需求。本地文件指用户上传的文件,而非在线链接。基于Coze平台的特性,最简单的方法是使用**代码节点**(Code Node)配合Python脚本实现文件解析。这种方法灵活、直接,适用于多种文件格式。下面我将逐步解释操作流程,确保方法简单易行。参考引用内容,Coze工作流的核心是节点编排,包括开始节点、插件节点、代码节点和结束节点[^1]。以下是详细步骤: #### 步骤1: 创建工作流并设置文件输入 - 在Coze平台中创建一个新工作流(Workflow)。 - 添加**开始节点**(Start Node),配置为接收用户上传的本地文件。在节点设置中: - 定义输入参数,例如 `file`(类型为文件)。 - 用户通过聊天界面或表单上传文件后,文件数据会传入工作流。 - 这一步确保工作流能获取本地文件作为输入源。工作流的创建过程需要明确节点类型和输入输出逻辑[^1]。 #### 步骤2: 使用代码节点解析文件 - 添加**代码节点**(Code Node),这是解析本地文件的核心。Coze支持Python脚本,你可以编写简单代码来读取和解析文件内容。 - **为什么用代码节点?** 如果文件格式简单(如文本或CSV),代码节点比插件更轻量;如果无现成插件,代码节点是万能解决方案[^1]。 - **示例代码**:针对不同文件类型,使用Python库解析。以下是常见格式的简单代码模板: ```python # 解析文本文件(.txt) def parse_text(file_content): # file_content是字节数据,需解码为字符串 text = file_content.decode('utf-8') # 假设UTF-8编码 return text # 返回解析后的文本 # 解析PDF文件(.pdf) - 需要PyPDF2库 # 注意:Coze环境可能预装常用库,若无需在代码节点中安装(如!pip install PyPDF2) def parse_pdf(file_content): from PyPDF2 import PdfReader import io # 将字节数据转为文件流 pdf_stream = io.BytesIO(file_content) reader = PdfReader(pdf_stream) text = "" for page in reader.pages: text += page.extract_text() + "\n" # 提取每页文本 return text # 解析Excel文件(.xlsx) - 需要pandas库 def parse_excel(file_content): import pandas as pd import io # 将字节数据转为文件流 excel_stream = io.BytesIO(file_content) df = pd.read_excel(excel_stream) # 读取Excel return df.to_string() # 转为字符串输出 # 主函数:根据文件类型调用解析函数 def main(file_content, file_extension): if file_extension == 'txt': return parse_text(file_content) elif file_extension == 'pdf': return parse_pdf(file_content) elif file_extension in ['xlsx', 'xls']: return parse_excel(file_content) else: return "不支持的文件格式,请上传txt、pdf或excel文件。" # 调用主函数:file_content从开始节点传入,file_extension可从文件名提取 file_content = args['file'] # 假设输入参数名为'file' file_name = args['file_name'] # 文件名,用于获取扩展名 file_extension = file_name.split('.')[-1].lower() # 提取扩展名 result = main(file_content, file_extension) ``` - **配置代码节点**: - 输入参数:绑定开始节点的文件数据(如 `file`)。 - 输出变量:存储解析结果(如 `parsed_text`)。 - 调试:在节点中测试不同文件,确保解析正常。代码节点允许分步调试,便于验证数据[^1]。 - **优势**:此方法简单,因为Python库(如PyPDF2、pandas)易用;Coze工作流支持代码节点直接运行脚本,无需额外配置[^4]。 #### 步骤3: 输出解析结果 - 添加**结束节点**(End Node),配置为返回解析内容。 - 输入:绑定代码节点的输出(如 `parsed_text`)。 - 输出方式:可通过聊天机器人回复用户,或保存到数据库。 - 完整工作流示例: - 开始节点(文件输入) → 代码节点(解析脚本) → 结束节点(显示结果)。 - 测试:在Coze预览模式下,上传本地文件(如sample.pdf),检查输出是否准确。 #### 注意事项 - **文件大小和类型限制**:Coze可能限制文件大小(如10MB),确保文件不超过平台限制。对于大文件,建议分块处理。 - **备选方法:使用插件**:如果文件来源是链接(非本地),可用LinkReaderPlugin等插件[^1]。但本地文件更推荐代码节点,因为它更直接。 - **安全与错误处理**:在代码中添加异常捕获(如try-except),避免解析失败影响工作流。例如: ```python try: result = main(file_content, file_extension) except Exception as e: result = f"解析错误: {str(e)}" ``` - 此方法基于Coze工作流的灵活性,工作流是“让企业级业务在AI驱动下可靠运转”的核心工具[^2]。 通过以上三步,您可以在几分钟内实现本地文件解析。如果您有特定文件格式需求,可进一步优化代码。
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