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原创 Coze工作流深度使用:搭建多分支智能客服系统
本文介绍如何使用Coze工作流搭建支持多分支处理的智能客服系统。系统通过大模型节点进行意图识别,将用户问题分为产品咨询、技术支持、售后服务等类别,并分别配置处理流程:产品咨询调用知识库检索生成答案,技术支持采用"生成方案+插件搜索+整合"的三段式处理,售后服务基于公司政策解答。工作流包含12个以上节点,通过选择器实现条件分支,比基础版更灵活高效。文章详细演示了从创建智能体到配置各分支节点的完整步骤,包括意图识别、知识库检索、插件调用等核心功能,适用于复杂业务场景的客服需求。
2026-04-22 09:00:00
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原创 用Coze搭建企业智能客服:30分钟上手,比Dify更简单
本文手把手教你用Coze(扣子)搭建企业智能客服,无需代码、自动分段知识库、一键发布多平台。适合想快速验证AI客服方案的开发者。
2026-04-16 09:00:00
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原创 用Dify搭建飞书AI助手:企业自建应用 + 知识库检索 + 结构化答案
本文手把手教你搭建一个飞书AI助手,实现飞书应用机器人触发、基于知识库的智能问答、结构化答案输出。适合需要企业知识库问答场景的开发者。
2026-04-12 23:03:28
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原创 用Dify工作流搭建工单审批流:LLM判断 + 代码执行 + 分支处理
本文介绍如何在Dify中搭建智能工单审批系统,通过工作流实现自动化处理。系统利用LLM自动判断工单紧急程度(P0/P1/P2),分别触发钉钉通知、数据库存储或周报记录,并通过代码执行节点汇总处理结果。文章详细演示了工作流配置过程,包括LLM节点设置、条件分支设计、HTTP请求集成外部系统等关键步骤,最终输出统一处理结果。该方案解决了传统工单处理效率低、标准不一的问题,适合开发者学习Dify工作流的高级应用。
2026-04-09 21:45:58
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原创 用Dify工作流5分钟搭建多分支AI客服,含完整配置和演示
本文详细介绍了如何在Dify平台搭建多分支AI客服系统。通过工作流功能实现意图识别、知识库检索、工单创建和投诉处理等核心功能,解决了传统客服机器人功能单一的问题。文章包含完整配置步骤和测试演示,使用DeepSeek模型和httpbin.org模拟API调用,适合开发者快速上手Dify工作流开发。关键点包括LLM意图分类、条件分支路由、知识库集成和外部API调用,最终构建出可区分咨询/售后/投诉的智能客服系统。
2026-04-07 20:30:00
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原创 报错:SCRAM authentication requires libpq version 10 or above
【代码】报错:SCRAM authentication requires libpq version 10 or above。
2024-08-16 09:43:42
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原创 简单聊天机器人
本地部署的LLM:Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4。使用vllm启动提供服务,并且采用兼容OPENAI接口服务。
2024-08-07 13:52:02
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原创 基于本地模型实现的简单RAG
7. **数据集扩展**:在应用测试阶段,可以将运行作为示例添加到数据集中,以覆盖更多真实场景,持续收集数据以优化应用。5. **反馈过滤**:通过应用内的反馈按钮收集用户反馈,过滤并分析具有特定反馈标签和评分的跟踪,以识别问题点。2. **批量上传测试案例**:测试案例可以批量上传,即时创建,或从应用跟踪中导出,便于全面评估应用性能。3. **自定义评估**:提供工具运行自定义评估,包括基于LLM和启发式的评分,以量化测试结果。本地部署的LLM:Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4。
2024-08-06 10:49:14
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原创 linux下如何下载huggingface模型到本地
使用huggingface-cli 来下载,这个工具是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。我使用的OS是:CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)
2024-08-05 15:31:25
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原创 centos安装git-lfs
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.rpm.sh | sudo bashsudo yum install git-lfs
2024-08-05 11:31:26
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空空如也
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