weixin_46300935的博客

本文介绍了如何使用CozeStudio的ChatAPI和ChatSDK进行智能体对话。主要内容包括：1. 通过REST API方式调用智能体，详细展示了Python和Java的实现代码，包括创建会话、流式聊天等关键步骤；2. 使用ChatSDK前端开发工具包快速集成聊天功能，包括环境准备、Node.js安装、项目配置和启动流程；3. 强调了使用前的必要准备工作，如发布智能体为API服务、获取访问令牌等注意事项。文章提供了完整的代码示例和配置说明，帮助开发者快速实现与CozeStudio智能体的交互功能。

本文介绍了如何为智能体添加记忆功能，主要分为变量存储和数据库两种方式。变量分为系统变量（只读）和用户变量（可读写），用于存储用户偏好等信息，可使回复更个性化。文章以"智能体使用变量"为例，展示了如何通过设置变量和提示词实现个性化称呼。另外还介绍了使用CozeStdio数据库功能存储结构化数据的方法，并以"智能体使用数据库"为例说明如何记录日常开支。这两种方法都能增强智能体的记忆能力，提升用户体验。

CozeStdio知识库功能支持上传文本、表格和图片内容，提供智能检索能力，可提升大模型回复的准确性。创建知识库时，可通过本地文档上传PDF、XLSX或图片文件，并设置智能/人工标注以优化检索效果。通过为智能体添加知识库并设置提示词，可构建能精准回答用户问题的AI助手，严格基于知识库内容回复，避免无依据猜测。若知识库无相关信息，会明确告知用户。

本文介绍了如何快速创建"暖心机器人"智能体的完整流程。1)创建智能体后进入编排页面，配置人设、技能和调试功能；2)编写提示词定义角色定位（正能量鼓励机器人）和回复逻辑（赞美优点、鼓励面对困难等）；3)可选添加技能插件（如搜狐热闻）扩展功能；4)调试确保符合预期后，发布到API或ChatSDK渠道。文章还以"文档查询助手"为例，展示了添加插件工具（如文库搜索）的方法和参数配置技巧，强调默认值和可见性设置对提升效率的作用。

Coze ai配置Ollama模型

CozeStudio是字节跳动开源的一站式AI智能体开发平台，提供可视化界面支持零代码/低代码开发。该工具集成Prompt、RAG、插件和工作流等核心模块，支持快速构建智能应用。采用Golang+React微服务架构，需Docker环境部署（CPU>2Core，RAM>4GB）。部署步骤包括：准备Docker环境、下载源码、配置模型服务（如Deepseek）、启动服务后通过8888端口访问。平台具备功能模块管理、可视化工作流搭建和增强交互能力等特点，适合企业及开发者快速实现AI应用开发。

本文介绍了Chatflow在对话类应用中的应用实践，重点展示了两个案例：数据查询智能助手和技术手册生成助手。数据查询智能助手通过将数据库表结构作为知识库，使用大模型将自然语言查询转换为SQL语句，执行查询并解释结果。技术手册生成助手则通过谷歌搜索获取相关网址，迭代爬取网页内容，最终整合生成技术手册。两个案例均实现了多轮交互的对话式应用，展示了Chatflow在数据库查询和技术文档生成方面的实用价值。

安装模型完成后，需要对模型进行配置，设置模型的API-KEY，如下(以deepseek为例),API-KEY。Dify 是基于大语言模型的 AI 应用开发平台，后续使用Dify时需要接入大模型，Dify 目前已支持。户的提示，使用工具 stability_text2image 绘画指定内容”，用户每次输入命令的时候，调试好应用后，点击右上角的 “发布” 按钮生成独立的 AI 应用，除了通过 URL 体验该应用，在文生图过程中，我们需要大模型来撰写生成图片的提示词（Prompt），这里可以使用Llama模。

one-hot（只表达“有/无”，语义完全丢失）→ n-gram（局部上下文，但高维稀疏）→ TF-IDF（考虑词频与权重，但不能表达词关联），可见，缺点非常明显，达不到要求。低维、稠密、有语义的词向量成为自然语言理解基础，后续BERT等“上下文相关词向量”技术，是word2vec之后更高阶的语义学习。从one-hot到word2vec，是NLP词表示从“人工特征”到“自动语义学习”的质变。理念从“词级one-hot”→“全局加权”→“上下文分布”→“深度学习自学表示”。突破：神经网络分布式表示。