Coze平台实战¶

概述¶

Coze（扣子）是字节跳动推出的AI应用开发平台，支持创建智能体、工作流、插件等，适合快速构建AI应用。

平台介绍¶

# Coze核心功能

1. 智能体（Bot）
   - 角色设定
   - 知识库
   - 插件

2. 工作流
   - 可视化编排
   - 多节点逻辑

3. 插件生态
   - 官方插件
   - 自定义插件

4. 多平台发布
   - 飞书
   - 微信
   - 网页
   - API

快速开始¶

创建智能体¶

# 步骤

1. 访问 coze.cn
2. 点击"创建Bot"
3. 填写基本信息：
   - 名称
   - 描述
   - 头像
4. 配置人设和提示词
5. 添加知识库和插件
6. 测试和发布

人设配置¶

# 人设提示词示例

你是专业的客服助手，名为"小智"。

## 职责
- 回答产品相关问题
- 处理售后问题
- 收集用户反馈

## 规则
- 保持友好和专业
- 不确定的问题转人工
- 保护用户隐私

## 回答格式
- 简洁明了
- 必要时使用列表
- 提供操作步骤

知识库管理¶

导入文档¶

# 支持格式

- 文档：PDF、Word、TXT
- 表格：Excel、CSV
- 网页：URL抓取
- 笔记：Notion

# 最佳实践

1. 文档质量
   - 结构清晰
   - 内容准确
   - 定期更新

2. 分段策略
   - 按主题分段
   - 保持完整性
   - 适当重叠

知识库配置¶

# 知识库设置

检索模式：
  - 语义检索：理解含义
  - 关键词检索：精确匹配
  - 混合检索：结合两者

召回数量：3-5条
相似度阈值：0.7

插件系统¶

官方插件¶

# 常用插件

1. 搜索
   - 联网搜索
   - 新闻查询

2. 图片
   - 图片生成
   - 图片理解

3. 工具
   - 计算器
   - 代码执行
   - 数据分析

4. 数据源
   - 天气查询
   - 股票行情

自定义插件¶

# 创建自定义插件

# 1. 定义API
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/query")
def query_data(database: str, sql: str):
    # 执行SQL查询
    result = execute_sql(database, sql)
    return {"data": result}

# 2. 在Coze中配置
# - 输入API地址
# - 定义参数
# - 测试接口

工作流¶

工作流节点¶

# 节点类型

1. 开始
   - 用户输入

2. LLM
   - 大模型处理

3. 知识库
   - 检索知识

4. 代码
   - 自定义逻辑

5. 条件
   - 分支判断

6. 插件
   - 调用工具

7. 变量
   - 数据存储

8. 结束
   - 输出结果

工作流示例：数据分析助手¶

# 工作流配置

开始：
  输入：用户问题

条件节点：
  判断：是否需要查询数据
  是 → 知识库节点
  否 → LLM节点

知识库节点：
  查询：提取数据需求

代码节点：
  执行：SQL查询

LLM节点：
  提示词：分析查询结果并回答

结束：
  输出：分析报告

多平台发布¶

# 支持平台

1. 飞书
   - 机器人
   - 群聊

2. 微信
   - 公众号
   - 企业微信

3. 网页
   - 嵌入式
   - 独立页面

4. API
   - RESTful API
   - Webhook

API调用¶

import requests

def call_coeze_bot(bot_id, query, user_id):
    url = "https://api.coze.cn/v3/chat"

    headers = {
        "Authorization": "Bearer your-token",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    data = {
        "bot_id": bot_id,
        "user_id": user_id,
        "stream": False,
        "additional_messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": query,
                "content_type": "text"
            }
        ]
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()

最佳实践¶

# Coze使用建议

1. 智能体设计
   - 明确角色定位
   - 设定清晰规则
   - 提供示例

2. 知识库优化
   - 高质量文档
   - 合理分段
   - 定期更新

3. 工作流设计
   - 模块化设计
   - 错误处理
   - 日志记录

4. 测试迭代
   - 充分测试
   - 收集反馈
   - 持续优化

下一步学习¶

Dify平台实战 - 对比其他平台
Prompt Engineering - 优化提示词
AI Agent智能体 - 理解Agent原理