coze+Ten Agen:构建实时语音对话

TEN Agent 是一款由 TEN 提供支持的实时对话式 AI 代理。它无缝集成了 OpenAI Realtime API、RTC 功能以及天气更新、网页搜索、计算机视觉和检索增强生成 (RAG) 等高级功能。

目前还集成了coze的智能体。


代码地址:

https://github.com/TEN-framework/TEN-Agent

体验地址:

https://ten.rtcdeveloper.cn/

在agent.theten.ai上尝试 OpenAI 实时 API、天气检查Web 搜索

将超低延迟的 OpenAI Realtime API 与 RTC 的 AI 噪音抑制相结合,可确保流畅、高质量的交互。除此之外,天气和新闻工具的无缝集成使 TEN Agent 更加通用。

扩展:

做一只爬的最久的乌龟,保持学习保持好奇,即使慢一点,遇到一点困难,只要最后能到达终点,又有什么关系呢。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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<think>好的,用户想要了解Coze相关的绘画教程或者Coze在绘图中的应用。首先,我需要根据用户提供的三个引用内容来整理相关信息。引用[1]和[2]提到了使用Coze创建AI绘画工作流和助手,引用[3]详细介绍了通义万相插件的参数设置。用户可能对具体步骤、支持的插件类型以及如何优化生成效果感兴趣。 首先,我应该分步骤说明如何创建Coze绘画工作流,引用[3]中的参数信息需要详细解释,比如输入参数和返回结果。然后,可以介绍推荐的插件,如通义万相,以及如何选择不同的风格和尺寸,这可能帮助用户更好地应用Coze进行绘图。接下来,结合引用[1]和[2],说明如何将工作流转化为AI助手,这样用户能了解完整的流程。最后,提供一些优化建议,比如如何调整prompt和使用不同风格,引用中的例子可以作为参考。 同时,用户可能不清楚如何开始,所以需要确保步骤清晰,参数说明具体。还要注意回答的结构,保持逻辑连贯,并自然地插入引用标记。最后生成相关问题,帮助用户深入探索,比如教程获取、参数设置、插件比较等。这样应该能全面覆盖用户的需求,并引导他们进一步学习。</think>### Coze 在AI绘画中的应用与教程解析 Coze(扣子)作为智能体开发平台,通过集成多种AI绘画插件为用户提供便捷的图像生成服务。以下是其在绘图中的核心应用方法: #### 一、创建工作流(基础流程) 1. **登录Coze官网**:访问国内版工作台 https://www.coze.cn,点击"创建工作流"[^3] 2. **选择绘画插件**:平台提供超过60种插件,推荐使用: - **通义万相**:支持文生图功能 - **Midjourney**(需自定义配置) - **Stable Diffusion**(需API接入) 3. **参数设置规范**(以通义万相为例): ```python { "n": 2, # 生成图片数量,默认1 "prompt": "日落时分的富士山樱花", # 描述词 "size": 1, # 0=1024x1024,1=720x1280,2=1280x720 "style": 6 # 0=默认,6=中国画风格 } ``` 返回结果为包含图片URL的JSON对象 #### 二、进阶应用技巧 1. **风格参数对照表**: ``` 0: 默认风格 1: 3D卡通 2: 动画风格 3: 油画 4: 水彩 5: 素描 6: 中国画 7: 扁平插画 ``` 2. **效果优化方法**: - 添加艺术风格关键词:如"赛博朋克光效,水墨晕染" - 组合使用参数:`{"size":2, "style":7}` 生成1280x720扁平插画 - 通过迭代测试优化prompt描述(推荐3-5次调试) #### 三、构建AI绘画助手 1. 在已创建的工作流基础上: - 添加自然语言理解模块 - 配置自动参数转换逻辑 - 设置输出格式处理器[^2] 2. 典型应用场景: - 电商广告图快速生成 - 社交媒体配图制作 - 艺术创作灵感可视化
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