coze 实战RAG知识问答工作流

今日分享一个简单版本的RAG知识问答工作流,同样结果先行,请看“大屏幕”

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工作流的思路

1、通过开始节点输入,Text or 图片或 文档
2、条件判断节点判断路由
若条件1图片不等于空,侧走OCR节点
若条件2文档不等于空,则走文档识别节点
3、生成问题节点
4、题库检索
5、RAG条件判断
6、润色或AI
7、合并输出

1:通过开始节点: doc 、image 、text

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2:条件判断节点

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3:生成问题节点

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4: 题库检索

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RAG条件判断

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5: 润色或AI

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6: 合并输出

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彩蛋,其实后面节点还有让用户选择的回答及循环,见如下

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如何零基础入门 / 学习AI大模型?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

想正式转到一些新兴的 AI 行业,不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高

那么我作为一名热心肠的互联网老兵,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,希望可以帮助到更多学习大模型的人!至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。

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全套AGI大模型学习大纲+路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

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640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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👉学会后的收获:👈
基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

### Coze 平台用于搭建课程助教功能的配置与使用 #### 工具简介 Coze 是一款专注于智能体(Agent)开发的工具平台,能够帮助开发者快速构建具备复杂交互能力的应用程序。它支持从基础概念到实际项目的全流程教学,特别适合于 AIGC 和 AI 开发的相关课程[^2]。 --- #### 功能模块概述 在 Coze 中实现课程助教的功能,主要依赖以下几个核心模块: 1. **工作流设计** - 通过定义对话逻辑和任务流程来模拟助教的行为模式。例如,在学生提问时提供解答、引导学习路径或推荐资源。 - 可以利用条件分支结构处理不同类型的请求,并结合自然语言理解技术解析学生的意图。 2. **插件集成** - 插件允许扩展助教的能力范围。比如接入搜索引擎获取实时信息,或者调用外部 API 实现特定功能(如成绩查询、作业提交状态更新等)。 - 借助 RAG 技术(检索增强生成),可以从大量文档中提取相关内容并返回给用户,这对于答疑解惑非常有用。 3. **数据管理** - 构建知识库作为支撑材料的基础来源之一;同时也可以连接数据库存储每位学员的学习记录以便后续分析优化个性化服务体验效果更好些吧? 4. **界面定制化** - 提供友好的前端展示形式使得整个交流过程更加直观顺畅用户体验更佳哦~包括但不限于聊天窗口布局调整颜色风格设定等等都可以按照需求来进行修改设置呢😊 --- #### 配置步骤详解 以下是基于 Coze 的具体操作指南,旨在指导完成一个基本版本的课程助教部署: ```python from coze import Agent, Workflow, PluginManager # 初始化智能体实例 agent = Agent(name="CourseAssistant") # 定义简单的问答工作流 workflow = Workflow( steps=[ {"type": "input", "message": "您好!请问有什么可以帮您的吗?"}, { "type": "condition", "check": lambda user_input: "作业" in user_input, "then": [{"type": "output", "content": "这是本周的作业链接..."}], }, { "type": "default", "action": [ {"type": "search_knowledgebase", "query": "{user_input}"}, {"type": "output", "content": "找到如下相关结果:{search_results}"}, ], }, ] ) # 添加自定义插件 (假设已存在某些预设插件) plugin_manager = PluginManager() plugin_manager.add_plugin("grade_checker") # 成绩查询插件 plugin_manager.add_plugin("assignment_uploader") # 作业上传插件 # 将组件绑定至代理对象上 agent.set_workflow(workflow=workflow) agent.load_plugins(plugin_manager.get_all()) # 启动运行环境 if __name__ == "__main__": agent.run() ``` 上述脚本展示了如何创建一个名为 `CourseAssistant` 的智能体,并为其指定初始问候语以及针对关键词触发的动作响应机制。此外还引入了两个假想中的实用型附加组件——分别负责查看分数详情以及文件递交事务处理方面的自动化解决方案。 --- #### 学习资源建议 为了更好地掌握这些技能点,官方提供了丰富的辅助资料可供下载查阅,其中包括详尽版幻灯片讲稿(PPT),可执行源码片段集合(实战代码),还有来自行业领先企业的示范样例分享等内容均有助于深入探索该领域前沿动态与发展机遇无限可能等待着大家去挖掘发现呀🎉[^3]! ---
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