0基础入门Coze第一个巨简单Bot(答案之书)

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  1. 点击【创建Bot】        

  2. 编辑智能体简介

  • 选择【工作空间】

  • 起一个【Bot名称】

  • 输入【Bot功能介绍】

  • 上传符合Bot的【图标】,或由AI根据BOT名称和介绍生成

  • 【点击确认】

  1. 【大模型】设置

  • 选择模型,国内版扣子除了字节自己的大模型“豆包”之外,还有阿里的通义千问、智谱GLM、MiniMax、月之暗面Moonshot、百川和幻方的Deepseek

  • 模型参数设置,包含生物多样性(生物随机性(温度)、top P、重复语句惩罚)和输入及输出设置(携带上下文轮数、最大回复长度)

精确模式:

  • 严格遵循指令生成内容

  • 适用于需准确无误的场合,如正式文档、代码

  平衡模式:

  • 在创新和精确之间寻求平衡

  • 适用于大多数日常应用场景,生成有趣但不失严谨的内容

  创意模式:

  • 激发创意,提供新颖独特的想法

  • 适合需要灵感和独特观点的场景,如头脑风暴、创意写作等

  自定义模式:

  • 通过高级设置,自定义生成方式

  • 根据需求,进行精细调整,实现个性化优化

生物多样性参数:

  • 生物随机性temperature: 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性。建议不要与 “Top p” 同时调整。

  • Top p 累计概率: 模型在生成输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到 Top p 值。这样可以限制模型只选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性。Top-p 越高生成的内容越喜欢用多样的表达方式,越低则越单调。

  • 重复语句惩罚frequency penalty: 当该值为正时,会阻止模型频繁使用相同的词汇和短语,从而增加输出内容的多样性。

输入及输出设置

  • 携带上下文轮数:设置带入模型上下文的对话历史轮数。轮数越多,多轮对话的相关性越高,但消耗的 Token 也越多。

  • 最大回复长度:控制模型输出的 Tokens 长度上限。通常 100 Tokens 约等于 150 个中文汉字。

  1. 提示词【人设与回复逻辑】

    • 可以使用豆包自带的提示词优化功能

  1. 添加对话流

对话流介绍

  • 开始节点

    • 输入用户的问题

  • 回答大模型

    • 对于问题进行解答

  • 提示词大模型

    • 将解答拆解出,生成图片的可用提示词

  • ImageToolPro

    • 生成相关图片

  • 结束

    • 返回生成的内容

  1. 输入【开场白】

(还可以配合各种插件、知识库等)

  1. 在【预览与调试】中测一下自己的Bot

  1. 点击【发布】

### Coze Platform 的 PUBLISHED_BOT_ID 使用与配置 在 Coze 平台上,`PUBLISHED_BOT_ID` 是指已发布的聊天机器人实例的唯一标识符。它用于区分不同的机器人,并确保用户能够与正确的机器人进行交互[^1]。以下是对 `PUBLISHED_BOT_ID` 的使用和配置的详细说明: #### 1. 配置 `PUBLISHED_BOT_ID` 当一个聊天机器人被发布后,平台会为其生成一个唯一的 `PUBLISHED_BOT_ID`。此 ID 可以通过 Coze 平台的开发者控制台获取。以下是配置该 ID 的代码示例: ```python from langchain_community.chat_models import ChatCoze from langchain_core.messages import HumanMessage chat = ChatCoze( coze_api_base=os.environ["COZE_API_BASE"], coze_api_key=os.environ["COZE_API_KEY"], bot_id="PUBLISHED_BOT_ID", # 替换为实际的已发布 Bot ID user="YOUR_USER_ID", conversation_id="YOUR_CONVERSATION_ID", streaming=False, ) ``` 在此代码中,`bot_id` 参数应设置为 `PUBLISHED_BOT_ID`,以确保与正确的机器人实例通信。 #### 2. 使用 `PUBLISHED_BOT_ID` `PUBLISHED_BOT_ID` 的主要用途是确保客户端能够与特定的已发布机器人交互。例如,在发送消息时,可以通过以下方式调用机器人: ```python response = chat([HumanMessage(content="Hello, how are you?")]) print(response.content) ``` 上述代码将向指定的机器人发送消息并接收响应。注意,`PUBLISHED_BOT_ID` 必须与实际发布的机器人 ID 匹配,否则可能会导致连接失败或错误响应。 #### 3. 控制输出多样性 在使用 `PUBLISHED_BOT_ID` 时,还可以通过调整 `Top p` 参数来控制模型输出的多样性。例如,如果希望生成的内容更加多样化,可以将 `Top p` 设置为较高的值(如 0.9)。反之,若需要更一致的输出,则可以降低 `Top p` 值(如 0.5)[^2]。 #### 示例代码 以下是一个完整的代码示例,展示如何使用 `PUBLISHED_BOT_ID` 和调整 `Top p` 参数: ```python import os from langchain_community.chat_models import ChatCoze from langchain_core.messages import HumanMessage # 初始化 ChatCoze 实例 chat = ChatCoze( coze_api_base=os.environ["COZE_API_BASE"], coze_api_key=os.environ["COZE_API_KEY"], bot_id="PUBLISHED_BOT_ID", # 替换为实际的已发布 Bot ID user="YOUR_USER_ID", conversation_id="YOUR_CONVERSATION_ID", streaming=False, ) # 发送消息并接收响应 response = chat([HumanMessage(content="What is the weather like today?")], top_p=0.8) print(response.content) ``` 在上述代码中,`top_p=0.8` 表示模型将在生成输出时选择累积概率达到 0.8 的词汇集合,从而平衡多样性和一致性[^2]。 ### 注意事项 - 确保环境变量 `COZE_API_BASE` 和 `COZE_API_KEY` 已正确设置。 - 如果需要实时流式响应,可以将 `streaming` 参数设置为 `True`。
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