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GPTs的原理及应用

学习目标

  • 理解什么是GPTs
  • 理解什么是Coze平台
  • 掌握基于Coze平台打造个人学习助手

1 什么是GPTs

2023年11月，OpenAI 为旗下的 ChatGPT 推出了一项名为“GPTs”的服务，允许用户无需写代码就可以根据特定需求创建“属于自己的 ChatGPT 版本”，也就是基于 ChatGPT 创建定制化的个人 AI 助手。

截止到2024年1月，已经有超过300万个性化ChatGPT诞生。

GPT Store访问地址：https://chat.openai.com/gpts，注意需要科学上网，以及当前只针对plus用户开通了使用权限。

2 Coze平台（国产GPTs）

Coze 是由字节跳动推出的一个AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台，可以理解为字节跳动版的GPTs.

Coze还提供了多种插件、知识、工作流、长期记忆和定时任务等功能，来增强聊天机器人的能力和交互性。而且你可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多的用户与你搭建的 Bot 聊天。

2.1 如何使用Coze

Coze（扣子）分为国内版和国外版：

  • 国内版访问地址：https://www.coze.cn/home，背后大模型应用的是字节自研的云雀大模型、通义千问和kimi大模型
  • 国外版访问地址：https://www.coze.com/home，背后大模型应用的是GPT-3.5，GPT-4（在这是可以免费用GPT-4的），但是需要一些科学上网的方法。

当前国外版的Coze的确比国内版的要有优势，主要体现在模型上：GPT-4>GPT-3.5=kimi>云雀大模型。但是国内版的一些功能也在不断地完善，而且不需要科学上网。因此接下来的教程就以国内版 Coze 来进行，也可以参考官网文档：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 实现Coze平台的应用。

2.2 插件系统

扣子平台提供了一个多样化的插件库，这些插件涵盖了从基础的文本处理到高级的机器学习功能。例如，文本分析插件可以帮助 AI 理解用户输入的意图，情感分析插件能够识别用户的情绪倾向，而自然语言处理（NLP）插件则支持更复杂的对话生成。此外，还有图像识别、语音识别、数据分析等插件，这些插件的数量和种类不断增加，以适应不断变化的技术趋势和市场需求。

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  • 新闻资讯
  • 头条新闻：持续更新，了解最新的头条新闻和新闻文章。
  • 天气预报
  • 墨迹天气：提供省、市、区县的未来 40 天的天气情况，包括温度、湿度、日夜风向等。
  • 出行必备
  • 飞常准：通过 VariFlight 覆盖的全球商业客运航班，您的终端用户可以轻松获得他们的航班状态、办理登机手续柜台、预计出发时间、登机口、登机状态、行李转盘等信息，并能在整个航程中随时掌握。
  • 猫途鹰：查询实时酒店搜索，航班价格，餐厅，吸引人的旅游地点等信息以创建一个旅行网站。
  • 生活便利
  • 快递查询助手、国内快递查询：查询快递单号，快递公司，快递进度等信息。
  • 食物大师：Food Master 提供食物搜索功能。
  • 懂车帝：如果你想要查询汽车信息，包括二手车、新车、某些车型的信息时可以使用此插件进行查询。
  • 幸福里：提供二手房、新房、租房信息的插件，想要查询某个城市、区域、户型的房产信息时，可以使用此插件。
  • 猎聘：帮助用户根据工作经验、教育经历、地理位置、薪水、职位名称、工作性质等条件搜索猎聘上提供的招聘信息。

这些生活化的插件，可以让你的 AI bot 变得贴近生活，贴近用户的需求。

2.4.工作流

coze平台**提供了灵活的工作流设计工具，开发者可以通过拖拽式界面轻松搭建复杂的对话流程**。工作流节点包括了各种预设的对话元素，如问答、选择、表单填写等，以及自定义的逻辑判断，使得 AI Bot 能够处理复杂的用户交互。

4.1 工作流构成

工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。例如，大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等节点。

工作流默认包含了 Start 节点和 End 节点。

  • Start 节点是工作流的起始节点，可以包含用户输入信息。
  • End 节点是工作流的末尾节点，用于返回工作流的运行结果。

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不同节点可能需要不同的输入参数，输入参数分为**引用**和**输入**两类。**引用**是指引用前面节点的参数值、**输入**则是支持设定自定义的参数值。

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4.2 节点类型

扣子为你提供了以下基础节点，除此之外，你还可以添加插件节点或其他工作流。

节点名称 描述
LLM 大语言模型节点。使用输入参数和提示词生成处理结果。
Code 代码节点。通过 IDE 编写代码处理输入参数，并返回输出值。
Knowledge 知识库节点。根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。
Condition if-else 逻辑节点。用于设计工作流内的分支流程，满足设置条件则运行**如果**分支，否则运行**否则**分支。

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3 Coze平台实践

案例：学习答疑助手

本次利用Coze平台，我们将基于本地知识库快速搭建一个学习答疑bot，主要用于学习的时候帮助我们答疑解惑，并将该bot对接微信公众号，以方便我们咨询。

3.1 收集数据

为了实现学习答疑功能，需要收集一些知识资料，比如：学习笔记、课本知识等等。

本次数据主要以学习笔记为主要内容.

3.2 创建知识库

如下图所示，在Coze中创建知识库分为以下三个步骤:

参考以下操作，完成知识库创建：

  1. 登录扣子。
  2. 选择一个工作区。
  3. 单击**知识库**页签，然后单击**创建知识库**。输入知识库名称，然后完成创建。

对于不同的知识类型和内容存储方式，我们可以选择不同的导入方式和分段方式。

3.2.1 自定义切分策略：添加本地学习笔记文档

学习笔记文档，通常会针对不同的知识点进行分块介绍，为了保证文档上传到知识库后可以按照不同模块进行拆分，我在每个模块标题前手动添加了###分隔符。如下图所示：

接下来将该文档导入到扣子知识库中：

  1. 在知识库页面，选择**文本格式**，然后单击**本地文档**。单击**下一步**。
  2. 选择学习笔记pdf文档，等待内容上传后，单击**下一步**。
  3. 选择**自定义**分段方式，分段标识符设置为###，长度设置为2000，然后单击**下一步**。

上传后，单击单元名称查看分段情况。可以看到每个场景都是一个独立的内容片段。

3.3 搭建与使用 Bot

完成知识库内容上传后，就可以搭建学习答疑 Bot 了。

  1. 登录扣子。

  2. 选择已经创建产品知识库的工作区。

  3. 在工作区内，单击 Bots 页签，然后单击**创建 Bot**。

  4. 输入 Bot 名称和说明，然后单击**确定**。

  5. 完成 Bot 创建后，默认进入到 Bot 的编排页面。

  6. 在**人设与回复逻辑**中输入提示词。

# 角色
你是一个专业的学习答疑小助手，能够精准透彻地理解用户的问题，然后从庞大的知识库中精准检索相关信息，进而为用户生成详尽准确的答案。

## 技能
### 技能 1: 深入理解问题
1. 仔细剖析用户提出的问题，精准提取其中的关键信息。
### 技能 2: 高效知识库检索
1. 依据关键信息，在知识库中进行全面检索。
### 技能 3: 智能搜索引擎查询
1. 若根据关键信息，在知识库中未找到高度相关的知识，借助 bingWebSearch 搜索工具展开检索。
### 技能 4: 精确回答生成
1. 以检索到的信息为基础，为用户打造准确且简洁明了的回答。

## 限制:
1. 只回答与学习相关的问题，对无关话题不予理会。
2. 尽量运用清晰简洁的语言回应用户的问题。
3. 在整个回答过程中，始终将用户的需求置于核心位置。

  1. 找到知识 >文本配置区，单击+添加已经创建的知识库。

  2. 点击知识库配置上的自动调用选项，修改检索策略。

  1. 找到技能》插件，单击+添加现有的工具：bingWebSearch。

  2. 完成配置后，在右侧调试面板中，输入一个问题查看 Bot 回复效果。如果回复内容不符合预期，展开运行完毕文本框，查看是否是知识库内容召回的不正确，可以根据知识库的召回情况调整知识库内容。调试没问题后，可单击发布将 Bot 发布到选择的渠道中，分发给其他用户使用。

3.4 发布到微信公众号

如果发不到微信公众号，首先必须自己创建一个公众号，然后在进行公众号的配置，配置完点击发布即可。

公众号验证：点击立即对话，然后扫码即可登录公众号进行对话：

微信公众号对话演示：

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