coze 整合用户需求+文件内容的工作流

最新推荐文章于 2025-06-12 13:32:33 发布
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分类专栏： AI coze 文章标签： AI coze
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需求：整合用户需求+文件内容，要求支持上传文件附件
完整工作流：
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入参：
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选择器判断是否需要解析文件
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如果上传了附件需要调用解析文件的插件，该插件只支持域名链接的文件地址，不支持ip格式的地址
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添加一个大模型用户整合用户需求以及文件的内容在这里插入图片描述
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【大模型】Coze AI 智能体工作流从配置到使用实战详解
congge
04-26 8380
Coze 扣子智能体工作流从配置到使用实战详解
【Coze】【视频】哲学科普工作流
Mr数据杨
10-05 176
本文介绍了一种基于AI自动化的哲学主义短视频科普制作工作流。该流程整合大语言模型与智能绘图技术，实现从文案生成、美学图像合成到配音处理的智能化生产。核心模型包括DeepSeek-V3-0324用于生成哲学讲解文案，以及智能绘图模型生成油画风格配图。工作流包含10个关键环节：文案生成、生图提示词构建、批量绘图、图像处理、分支选择、数据聚合、批量配音、语音合成和时间线生成，显著降低了哲学类短视频的创作门槛。通过标准化的Prompt设计和自动化节点衔接，该方案能够高效产出兼具专业性和艺术性的哲学科普内容。
通过python API来调用扣子coze的工作流（支持文件上传）
ling913的专栏
03-28 4888
使用python方式，用API的方式来调用coze的工作流，支持图片、文件输入
基于coze+微信小程序实现图片上传并利用大模型解析
qq_67801847的博客
02-27 959
【代码】基于coze+微信小程序实现图片上传并利用大模型解析。
Coze搭建工作流
写代码的渣渣苏
06-12 3023
Coze搭建工作流. 一键生成爆款视频、调研报告、商业海报
【上手AI】爆好用的AI工具Coze 告别头疼的英文文档
metaldong的博客
12-29 3168
的！这意味着什么呢？前面我们已经知道了很多种AI语言模型，有了这些模型相当于我们已经拥有一群世界名校的毕业生，现在你可以挑一个名校的毕业生，然后告诉他你的工作流程，或者给他一本任意一本资料（资料支持表格，文档，甚至网址），他就可以马上学会，然后任由你差遣（当然主要是回答问题）！平台上还有海量的被调教过的优秀毕业生让你使用（正经的那种）。而且Coze现在。
用coze白嫖GPT4和DALLE3
liuzhilong的博客
04-02 2794
白嫖GPT-4和DALLE-3的方法！
扣子平台开发知识库智能体
zengliguang的专栏
02-25 820
官网工作空间--资源库--新增资源上传本地文件，点击下一步默认设置下拉下面三种都可以尝试，看具体效果，后面可以再针对文档进行修改下一步继续下一步点击确认。
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 2922
TensorFlow相关组件的安装
使用 Coze 构建一个旅行规划工作流
hgoop的博客
07-24 1万+
创建一个旅行规划的Coze工作流程
基于 Notion 和 Coze 打造个人知识问答系统（含提示词、代码以及完整的工作流设计）
volcenginetod的博客
08-13 2779
基于 Notion 和 Coze 打造个人知识问答系统（含提示词、代码以及完整的工作流设计）
【Coze】【视频】书单诗词工作流
Mr数据杨
11-03 160
本文介绍了一种基于AIGC的自动化短视频制作工作流，针对书单和诗词类内容进行批量化生产。系统通过大语言模型提取书籍金句，自动生成配音和画面素材，最终合成短视频。工作流包含文案生成、音频合成、时间线匹配等核心环节，支持主题、书名、作者等参数输入，输出符合短视频平台要求的成品。该方案降低了制作门槛，提高了内容生产效率，特别适合书摘、诗词等标准化内容的批量创作。工作流采用模块化设计，通过DeepSeek-R1等模型实现智能文案提取，结合语音合成和时间线管理功能，使初学者也能快速上手短视频制作。
【AI学习笔记】Coze平台实现将Excel文档批量导入数据库全过程
bailichen800的博客
03-22 4542
通过Coze平台实现将Excel文档批量导入数据库的全流程，包括B站现有参考教程全方位解读、自己实操的一些BUG解决过程，以及一些疑难问题的探索。
胎教级教程：万字长文手把手教你用Coze打造企业级知识库
2401_84204413的博客
07-12 5449
Agent，我们一般将其翻译为代理人代理商等。在人工智能领域，Agent 通常被定义为一种具有感知能力的实体，它能够通过对其所处环境的观察来做出相应的决策和反应。这种 Agent 既可以是软件形式的程序，例如对话机器人，也可以具备物理形态，比如扫地机器人在了解 AI Agent 之前，我们先考虑一个场景：我们要写一本 20 万字的关于人工智能最新技术的书在没有大模型之前，我们一般会按照如下流程第一步：先使用搜索引擎搜索一些相关书籍和信息进行阅读，为我们打开思路。
最新Coze教程（二）：理解Coze知识和记忆的精髓 && 备忘录案例实战教学
weixin_43367756的博客
02-16 1451
下面开始今天的内容，这是最新Coze教程系列的第二篇，主要包括以下内容：1.介绍什么是知识2.介绍什么是记忆3.通过备忘录案例讲解Coze的知识和记忆。
水文-用 Coze工作流构建提示词模板库（干货分享）
ahauedu的专栏
04-27 1176
提示词模板库（干货分享）适合用于 Coze 的 Prompt 节点或作为自己的提示词积累一个好的 Coze 工作流，90% 的效果都藏在提示词Prompt设计里。尤其是“洗稿”这种场景，提示词既要指令明确，又要留有创造空间。以下是我在实战中总结出的五类核心提示词模板，每类都配有应用说明和示例，可直接拿来用或根据需要进行微调。
coze功能详解！AI保姆级入门教程！
热门推荐
youmaob的博客
01-04 1万+
本地文档包含三种：1、文本格式：word, pdf, txt2、表格格式：excel, csv3、照片类型以上传本地文档为例，上传后，选择自动分段与清洗，coze会自动对数据进行处理上传后，我们在bot或工作流中，就能使用该知识库。
coze平台保姆级教程，手把手教你创建属于你的AI Agent
2401_85373691的博客
12-23 4039
Agent。
大模型笔记05--coze经典案例分析
脚步不能达到的地方，眼光可以达到；眼光不能达到的地方，精神可以飞到
10-03 3639
扣子是新一代 AI 应用开发平台，具备完善的生态系统，是国内最出色的AI平台之一。用好coze平台，不仅可以让我们做出很多有意思的AI产品，还能让我们在AI时代走得更远。本文依托coze平台强大的工作流和图像流能力，分析当前知名的流程搭建方式，让我们能快速搭建有趣的工作流和图像流应用，定制有特色的AI智能体。
coze动态视频工作流
最新发布
06-26
<think>我们正在处理用户关于“Coze动态视频工作流使用指南”的查询。根据引用内容，我们知道Coze是一个AI应用开发平台，支持工作流编排。其中引用[1]提到工作流适用于复杂任务流，引用[3]提到工作流中的语言模型用于特定任务处理，而引用[4]则提到工作流配置和插件开发。虽然引用中没有直接提到“动态视频工作流”，但我们可以基于Coze工作流的通用使用方法来构建指南。由于没有直接关于“动态视频工作流”的引用，我们将基于一般工作流的使用方法，结合视频处理的特点，提供指南。注意：动态视频可能涉及视频生成、处理或分析等任务。步骤：1.理解动态视频工作流：在Coze中，工作流是由多个节点组成的任务流程。动态视频工作流可能包括视频生成、视频编辑、添加特效、视频分析等步骤。2.创建工作流：进入Coze平台，选择创建新的工作流。根据引用[1][2]，可以通过拖拽节点的方式搭建。3.添加节点：根据视频任务需求，添加相应的节点。可能的节点包括：-输入节点：接收用户输入，如视频文件、文本描述等。-LLM节点：用于生成视频脚本、分析视频内容等（引用[3]提到工作流中的语言模型用于特定任务）。-自定义代码节点：用于执行视频处理（如使用FFmpeg）或调用视频处理API。-视频生成节点：如果平台支持，可能直接有视频生成节点（例如集成外部视频生成服务）。-输出节点：输出处理后的视频或分析结果。4.连接节点：按照任务逻辑连接节点，形成流程。5.配置节点参数：对每个节点进行详细配置，例如在LLM节点中设置提示词以生成视频脚本，在代码节点中编写视频处理代码等。6.测试工作流：输入测试数据，运行工作流，检查每个节点的输出是否符合预期。7.部署工作流：将工作流集成到Bot中，这样当用户与Bot交互时，可以触发该工作流（引用[3]提到Bot中的工作流是根据用户实时对话的需求调用）。由于动态视频处理可能涉及复杂操作，以下是一个简化的示例工作流，用于根据文本生成视频（假设平台支持或通过外部服务实现）：工作流步骤：1.用户输入：文本描述（例如：“生成一个日出的视频，持续30秒”）。2.LLM节点：将用户输入转化为详细的视频生成参数（如场景、对象、动作等）。3.视频生成节点：使用转换后的参数调用视频生成服务（例如RunwayML、PikaLabs等，需要集成这些服务的API）。4.输出节点：将生成的视频返回给用户。注意事项：-目前引用中并未明确说明Coze是否内置了视频生成节点，因此可能需要通过自定义代码节点调用外部API。-视频处理通常需要较大的计算资源，需注意平台限制。根据引用[4]，Coze支持插件开发，如果需要特定的视频处理功能，可能需要开发自定义插件。因此，使用Coze动态视频工作流的指南可以概括为：-规划工作流：明确视频处理的任务步骤。-搭建工作流：在Coze中拖拽节点并连接。-配置节点：特别是LLM节点和自定义代码节点（用于视频处理）。-测试和优化：确保工作流正确执行。由于缺乏具体的动态视频工作流文档，以上指南基于一般工作流和视频处理任务推断。建议用户参考Coze官方文档或寻找相关插件。生成相关问题：1.Coze平台支持哪些视频处理插件？2.如何在Coze工作流中集成外部视频生成API？3.动态视频工作流的性能优化有哪些方法？</think>### Coze 动态视频工作流使用指南 根据引用内容，Coze 平台的工作流功能支持通过拖拽节点实现复杂任务自动化（引用[1][4]）。动态视频工作流通常涉及视频生成、编辑、分析等任务，以下是核心操作指南： --- #### 一、**工作流搭建步骤** 1. **创建新工作流** - 在 Coze 平台点击「新建工作流」，命名（如“动态视频处理”）。 - 选择触发方式：用户消息、定时任务或 API 调用（引用[2][4]）。 2. **添加关键节点** | 节点类型 | 功能说明 | 示例应用场景 | |----------------|------------------------------------------------------------------------|---------------------------| | **LLM 节点** | 解析用户指令，生成视频脚本或处理逻辑（引用[3]） | 输入“生成夏日主题短视频”→输出脚本 | | **代码节点** | 调用视频处理 API（如 FFmpeg）或自定义逻辑 | 剪辑视频、添加特效/字幕 | | **判断节点** | 分支控制（如根据内容分类执行不同处理） | 自动过滤违规片段 | | **插件节点** | 集成第三方工具（如 RunwayML、Pika Labs 等视频生成工具） | 文本转视频、AI 换脸 | | **输出节点** | 返回最终结果（视频文件/链接）或存储至知识库 | 推送结果到用户/云存储 | 3. **节点连接与调试** - 拖拽连接节点形成逻辑流（如：`LLM→代码→插件→输出`）。 - 测试单节点输出：上传样本视频/文本，检查中间结果（引用[4]）。 --- #### 二、**动态视频任务实践案例** **场景：自动生成节日祝福视频** 1. **工作流设计** ```mermaid graph LR A[用户输入：节日名称+接收人] --> B(LLM生成祝福语和分镜脚本) B --> C{是否需AI绘图？} C -->|是| D[插件调用AI绘图生成素材] C -->|否| E[代码节点整合现有素材] D --> F[代码节点合成视频+字幕] E --> F F --> G[输出视频链接] ``` 2. **关键配置** - **LLM 节点提示词**： ``` 你是一个视频导演，根据[节日]和[接收人关系]生成10秒分镜脚本，包含场景描述和旁白。 示例输入：春节、父母 → 输出：{场景: 家庭聚餐, 旁白: "爸妈，新年快乐！"} ``` - **代码节点**：使用 Python 调用 FFmpeg 合并素材和音频（需预先配置环境）。 --- #### 三、**优化建议** 1. **性能提升** - 并行处理：对多段视频素材启用并行节点（引用[4]）。 - 缓存复用：将常用素材存入知识库，减少重复生成（引用[3]）。 2. **错误处理** - 添加「异常捕获节点」：视频生成失败时自动重试或切换备用方案。 - 限制视频时长：代码节点中设置时长阈值（如 `max_duration=60s`）。 3. **扩展能力** - **自定义插件**：开发视频分析插件（如人脸识别检测情绪）。 - **API 集成**：接入抖音/YouTube 接口直接发布视频（引用[4]）。 --- #### 四、**常见问题** - **Q：工作流中的LLM与Bot的LLM有何区别？** > 工作流 LLM 专注垂直任务（如脚本生成），Bot 的 LLM 负责通用对话调度（引用[3]）。 - **Q：视频处理超时怎么办？** > 在代码节点设置超时中断，并返回进度提示（如“视频生成中，请稍候”）。 ---
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