Waytoagi 共学 -大模型在 B 端场景的应用

Waytoagi 共学 大模型在 B 端场景的应用 Waytoagi 共学 大模型在 B 端场景的应用 Modified September 29, 2024 抖音插件模块 💡 将通过查找 dy 视频链接，和 url 提取结合。 实现通过关键词，直接找到对应的视频内容及文案 需要把关键词查询模块和提取链接模块结合起来使用 一定把这个入参和出参搞清楚详情可以看下面 2 个链接。有官方链接的案例。 get video:https://www.coze.cn/store/plugin/7350630562349989900?from=plugin card linkreade:https://www.coze.cn/store/plugin/7329410795979161663?from=plugin card 循环节点 💡 循环节点它的功能很强大。 但是用起来也有些许门槛。我们还是以批量采集为例子为大家介绍。 官方演示说明文档：https://www.coze.cn/docs/guides/loop node 构造循环对象 目前我的思路是构造一个数组让它遍历。通过这样的方式控制循环的最大次数。 通过 if 选择器来打断 使用代码节点构建 Code block Python Copy async def main(args: Args) Output: params = args.params input = params['input'] n = int(params['n']) repeated = [input] n ret: Output = { "key0": repeated } return ret 构建循环体 循环体主要由 2 个部分组成， 1.get video 查询短视频信息的主体 2.打断节点，在条件合适时打断 主体的查询模块 参数设置 注意：第一次查询时是没有 searchid，另外循环体的中间变量初始不能设置为空。所以在开始节点设置了一个参数供循环节点使用 循环体打断 需要把 当 hasmore 为 false 停止 对输出的参数进行清洗 💡 这部分的清洗通过代码来实现效果比较好，大家直接复制过去就可以了 循环体的输出定义 清洗返回体的数据 输入和输出参数定义 代码 Code block Python Copy from datetime import datetime async def main(args: Args) Output: params = args.params input = params['input'] keyword = args['params']['keyword'] all list = [] all objects = [] 假设 input1 是一个包含字典的列表，每个字典中都有一个 'list' 字段 for item in input: list of objects = item.get('list', []) if list of objects: 将 list of objects 中的对象添加到 all objects 列表中 all objects.extend(list of objects) for item in all objects: create time = item.get('create time') 将时间戳转换为 datetime 对象 date time = datetime.fromtimestamp(create time) 将 datetime 对象格式化为字符串 date = date time.strftime('%Y %m %d') 构建字典 item dict = { 'keyword': keyword, 'url': item.get('link'), 'create time': date, 'nickname': item.get('nickname'), 'title': item.get('title'), 'digg': item['statistics'].get('digg count') } 将字典添加到列表中 all list.append(item dict) ret: Output = { 抖音插件模块 💡 将通过查找 dy 视频链接，和 url 提取结合。 实现通过关键词，直接找到对应的视频内容及文案 将通过查找 dy 视频链接，和 url 提取结合。 实现通过关键词，直接找到对应的视频内容及文案 需要把关键词查询模块和提取链接模块结合起来使用 需要把关键词查询模块和提取链接模块结合起来使用 一定把这个入参和出参搞清楚详情可以看下面 2 个链接。有官方链接的案例。 get video:https://www.coze.cn/store/plugin/7350630562349989900?from=plugin card linkreade:https://www.coze.cn/store/plugin/7329410795979161663?from=plugin card 循环节点 💡 循环节点它的功能很强大。 但是用起来也有些许门槛。我们还是以批量采集为例子为大家介绍。 循环节点它的功能很强大。 但是用起来也有些许门槛。我们还是以批量采集为例子为大家介绍。 官方演示说明文档：https://www.coze.cn/docs/guides/loop node 构造循环对象 目前我的思路是构造一个数组让它遍历。通过这样的方式控制循环的最大次数。 通过 if 选择器来打断 目前我的思路是构造一个数组让它遍历。通过这样的方式控制循环的最大次数。 通过 if 选择器来打断 使用代码节点构建 构建循环体 循环体主要由 2 个部分组成， 1.get video 查询短视频信息的主体 2.打断节点，在条件合适时打断 循环体主要由 2 个部分组成， 1.get video 查询短视频信息的主体 2.打断节点，在条件合适时打断 主体的查询模块 参数设置 注意：第一次查询时是没有 searchid，另外循环体的中间变量初始不能设置为空。所以在开始节点设置了一个参数供循环节点使用 循环体打断 需要把 当 hasmore 为 false 停止 需要把 当 hasmore 为 false 停止 对输出的参数进行清洗 💡 这部分的清洗通过代码来实现效果比较好，大家直接复制过去就可以了 这部分的清洗通过代码来实现效果比较好，大家直接复制过去就可以了 循环体的输出定义 清洗返回体的数据 输入和输出参数定义 代码 工作流案例 整体架构 工作流链接：正在审核中 数据库模块 💡 工作流暂时还未用到这部分的功能，之后在做详细介绍 工作流暂时还未用到这部分的功能，之后在做详细介绍 数据采集场景工作流构建 💡 目前这个工作流会尽快上架。 目前这个工作流会尽快上架。 实现目标 让用户，可以通过关键词来批量采集数据，导入到飞书表格。并且可以自由选择时间范围和是否调用大模型 使用： 前端交互可以使用快捷指令实现 结果： 项目流程图 共学版本的核心代码部分 查询数据的格式化清洗 循环节点内数据拼装 关于我 马上在拿到法国某个工程师学校的硕士学位（半个留学生），目前是 gap years 中 半年多以来一直都在尝试各种方法，创业。但是还处于成功之母的阶段 场景 1.为什么要用大模型？ 从 B 端客户的角度来说，只有 2 点： 1.省钱（提供效率） 2.真的可以完成某些工作 2.那些场景落地的效果比较好？ 咨询类（包括问卷，回访 客服 ） 3.要求是什么（或者说达到一个什么样的效果）？ 相比现有的模式有那些优势？这些优势有没有一些共性？ 1. 只要大模型可以达到或者接近一般人类在这些场景就可以使用大模型进行赋能 2. 大模型的落地应用，不能只想着大模型能力有多强，知识储备是如何如何等等，而是说在这样场景，大模型和人工的对比到底有没有优势。很多时候好像使用大模型实习一个很了不起的需求，但是和已经存在的方法进行对比。发现而外更加复杂了。 总之，不能为了使用大模型而使用大模型。 3. 当前比较落地场景，其实有一个共性。大模型所扮演的角色（功能） 逻辑简单决策 逻辑简单不是说功能简单，问题简单。 比如：最为熟知的客服场景，其实培养一个优秀的客服很难，需要掌握的知识可能会非常大。但是这个场景却非常适合大模型，因为场景正好是 逻辑简单，但是知识繁杂。可以利用大模型结合一些 rag，agent，微调技术来实现这个客服场景。并且也达到一个很不错的效果。 模型 1.如何交互（目前的人机协同模式是什么样）？ 之前很多人都说到大模型可能会有 3 种交互模型 模式一：以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段） 像一个副驾驶，开车的时候给你提供建议，但是决定权还是在你手上 像一个副驾驶，开车的时候给你提供建议，但是决定权还是在你手上 模式二：人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding 阶段） 在实际的工作场景中，有一些小的环节可以让大模型来完成，从整个工作流程的角度来看这样确确实实的嵌入到我们的工作中，提高的效率 在实际的工作场景中，有一些小的环节可以让大模型来完成，从整个工作流程的角度来看这样确确实实的嵌入到我们的工作中，提高的效率 模式三：人指挥大模型工作（数字员工阶段） 这个阶段目前看来，非常少见。大模型还不能完全独立于人来完成某一个非常具体的工作。 可能是一个工程上的问题，也有可能是大模型本身能力欠缺导致。 这个阶段目前看来，非常少见。大模型还不能完全独立于人来完成某一个非常具体的工作。 可能是一个工程上的问题，也有可能是大模型本身能力欠缺导致。 个人观点：当下最应该努力的方向其实：如何从简单使用大模型得到建议，转变为让大模型深度的融入到工作流里面去。这样的一套 agent 一定是有很高价值的。 至于数字员工这个阶段，还不是特别成熟，可以让其他大厂和学界先多试一下 ✍️ 作者：朱一鸣，锤子 作者：朱一鸣，锤子 大模型在 B 端场景的应用 工作流思路 💡 落地也不光是有场景，有思路，还需要解决另外一个难点 工程化 落地也不光是有场景，有思路，还需要解决另外一个难点 工程化 整体舆情构建流程 舆情架构分析 详细的意图识别节点 舆情架构分析 共学展示版本 💡 我昨天晚上加班加点写了一个更加通用的版本出来。我希望这样的 bot 能对每一个都有帮助 我本身参赛的这个。一共有 15 个工作流（由于个人能力问题，有不少工作流可以复用但是但是没有想到合适方法），大多数人可能也用不上。 我昨天晚上加班加点写了一个更加通用的版本出来。我希望这样的 bot 能对每一个都有帮助 我本身参赛的这个。一共有 15 个工作流（由于个人能力问题，有不少工作流可以复用但是但是没有想到合适方法），大多数人可能也用不上。 成品展示和体验 https://www.coze.cn/store/bot/7418868392762933302?panel=1&bid=6dt93t560701j 扣子 AI 智能体开发平台 扣子是新一代 AI 大模型智能体开发平台。整合了插件、长短期记忆、工作流、卡片等丰富能力，扣子能帮你低门槛、快速搭建个性化或具备商业价值的智能体，并发布到豆包、飞书等各个平台。 功能简单，但是却非常有用，实现了批量采集和大模型生成标签，储存在多维表格里面。 第一步： 第二步： 创建完表头后会先返回一个 url，我们可以看到数据慢慢的增加 第三步： 如果循环节点没有中断，会输出一个采集完成。如果中断可以看信息的报错信息 这里直接采集完成了 这里直接采集完成了 基础模块 多维表格模块 💡 根据大家反馈，推出了一个无代码的简单版本，先学会简单版本再来尝试复杂版本。 根据大家反馈，推出了一个无代码的简单版本，先学会简单版本再来尝试复杂版本。 Unable to load the board. Please refresh and try again.Copy ErrorRefresh Nothing on the board yet 简单版本 💡 让大家初步跑通，感受多维表格协同办公的魅力 让大家初步跑通，感受多维表格协同办公的魅力 第一步：创建多维表格并且制定表头 表头分为参数和数据的格式 表头分为参数和数据的格式 第二步：复制当前数据表的 url 第三步：进入工作流页面创建新工作流 第四步：添加节点 需要添加一共 2 个节点 代码：定义插入数据的主体对象 数据插入：把数据插入到对应表格里面 需要添加一共 2 个节点 代码：定义插入数据的主体对象 数据插入：把数据插入到对应表格里面 第 5 步：填写参数，配置顺序连线 代码节点：目的是插入数据 表格添加数据节点： 最终展示 没错算上开始和结束一共是 4 个节点 复杂版本 💡 复制版本对比简单版本起来多了 2 个环节。 环节一： 通过代码来创建表头和多维表格免去手动创建的烦恼 环节二： 拼接 url 的两个部分，最终通过聊天框输出给用户 复制版本对比简单版本起来多了 2 个环节。 环节一： 通过代码来创建表头和多维表格免去手动创建的烦恼 环节二： 拼接 url 的两个部分，最终通过聊天框输出给用户 新增环节一：创建表头和多维表格 添加 3 个节点 代码 x1 创建基础多维表 x1 创建多维数据表 x1 添加代码节点创建表头 这里先暂时全部创建为文本格式，之后可以根据下面需要来创建 这里先暂时全部创建为文本格式，之后可以根据下面需要来创建 参数的传递 新增环节二：拼接 url 多维表格 base url 数据表 id 最终展示 工作流案例： 简单版本链接：https://www.coze.cn/store/workflow/7419241482734895115 进阶版本链接 https://coze.cn/store/workflow/7419247669551480882