AI 智能体 | 使用Coze搭建一个自己的机器人(二)

本节将使用Coze搭建一个自己的机器人,第二阶段使用大模型+提示词+插件(工具)

需求

我们知道大模型没有办法拿到最新信息,那当我们的需要最新消息时,应该怎么办呢?下面一步一步看操作

提示词

你是一个拥有搜索互联网最新信息能力的信息助手。

当用户向你进行提问时,你需要按照下面的工作流

1. 如果用户的问题中以 }作为开头,请使用搜索插件获取最新信息,并进行总结返回给用户

2. 如果用户的问题你无法回答,请使用搜索插件获取最新信息,并进行总结返回给用户

3. 如果你知道用户问题,可以考虑使用自己的知识进行回答,而不用调用搜索插件

创建的Bot

跟上节的操作差不多,唯一不同的是我们需要添加一个插件,那么插件在哪里添加呢?打开你创建的bot以后,左侧还是输入你的要求或者提示词,中间的部分找到“技能”,在技能中可以看到插件,点击右侧的+号即可添加插件,我们需要的插件是一个搜索引擎,那我们可以选择头条或者必应都可以,添加进来即可,插件这个地方会出现刚才添加进来的搜索引擎

我输入的:

拼多多最新财报

给我输出的:

为你查询到拼多多发布2024年Q1财报:营收868亿元 同比大涨131%。该季度,拼多多研发费用29亿元,同比增长16%。拼多多表示,这主要受益于一季度GDP增长恢复至5%以上、春节消费等季节性因素以及以旧换新等利好政策,同时,也是平台持续精进“多实惠”和“好服务”能力的结果。

运行完毕可以看到它调用了必应插件,因为我需要的是最新的,那肯定是2024年的,但是大模型的能力获取不到最新的内容,所以会调用搜索引擎来帮助获取。

总结

本节内容主要通过Coze 使用大模型+提示词+插件(工具)搭建了自己的一个智能体,可以实时获取最新消息的智能体,填补了大模型无法获取最新消息的缺点。


如果觉得内容对你有帮助麻烦点个赞和关注哦!

<think>好的,用户想用Coze搭建一个对标文案提取助手的智能体,需要详细步骤和教程。首先,我得回忆一下Coze平台的基本操作流程,可能涉及创建Bot、配置技能、数据集上传、工作流设计等步骤。 首先,用户可能对Coze不太熟悉,需要先介绍平台注册和基本界面。然后,创建智能体是第一步,需要填写名称、描述等基本信息。接下来,配置技能部分,可能需要自然语言处理相关的预置插件,比如文本分析、关键词提取,或者自定义插件。 然后,数据集是关键,用户需要上传对标的文案样本,可能涉及CSV或Excel文件。这里要提醒数据格式和清洗的重要性。工作流设计部分可能需要详细说明如何连接不同的模块,比如输入处理、数据分析、输出生成等步骤。 测试和优化环节也很重要,用户需要知道如何调试和调整参数。最后,发布和持续维护的部分,可能需要说明如何部署到不同渠道,比如飞书、微信等,以及如何根据反馈更新模型和数据。 同时,用户可能关心实际应用中的问题,比如处理多语言文案、提高准确性、处理大量数据时的性能等。需要确保步骤清晰,避免技术术语过多,让不同技术水平的用户都能理解。 可能还需要推荐一些官方文档或社区资源,帮助用户进一步学习。另外,注意引用相关的参考资料,比如提到Coze的官方教程或最佳实践,增加回答的可信度。 最后,生成相关问题时要围绕搭建过程中的关键点,比如数据集准备、技能优化、工作流设计等,帮助用户深入理解可能遇到的挑战和解决方案。</think>以下是使用Coze平台搭建对标文案提取助手智能体的分步指南: ### 一、环境准备 1. 注册Coze账号并登录控制台 2. 创建新工作区(建议命名为"文案分析中心") 3. 准备文案数据集(建议CSV格式,包含标题、正文、关键词等字段)[^1] ### 智能体创建 ```python # 初始化智能体配置 bot_config = { "name": "文案提取助手", "description": "基于AI的竞品文案分析工具", "domain": "marketing" } ``` 1. 在Coze控制台选择"创建Bot" 2. 配置基础信息(名称/描述/应用领域) 3. 开启「文本理解」和「模式识别」核心能力 ### 三、技能配置 $$ \text{功能模块} = \text{NLP处理} \oplus \text{特征提取} \oplus \text{相似度匹配} $$ 1. 添加预置技能: - 文本向量化服务 - 语义相似度计算 - 关键词抽取引擎 2. 自定义技能开发: ```python def extract_comparable_content(text): # 实现文案特征提取逻辑 return key_features ``` ### 四、工作流设计 ```mermaid graph TD A[输入竞品文案] --> B(文本清洗) B --> C{特征分析} C -->|结构提取| D[模板识别] C -->|语义解析| E[意图识别] D --> F[生成对标要素] E --> F F --> G[输出分析报告] ``` ### 五、数据集对接 1. 上传历史文案数据集 2. 配置数据预处理管道: - 文本标准化(统一编码/去除噪声) - 特征标注(人工标注关键字段) - 向量化存储(使用Coze Embedding API) ### 六、测试与优化 1. 创建测试用例集(包含不同行业/风格的文案样本) 2. 调整相似度阈值:$ \theta \in [0.7,0.9] $ 3. 监控准确率指标:$ Precision = \frac{TP}{TP+FP} $ ### 七、部署应用 1. 发布为API端点 2. 配置输入输出接口: - 输入:竞品文案(支持URL/文本/文件) - 输出:结构化对标要素(JSON格式) 3. 接入渠道: - 企业微信机器人 - 网页端控制台 - Chrome扩展程序 [^1]: Coze官方文档建议训练数据量不少于5000条样本以保证基础效果
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值