手把手教你如何用扣子（COZE）打造一个企业级的知识库机器人

什么是AI大模型（LLM）？

大型语言模型（如GPT-4或BERT）是基于深度学习的模型，它们通过分析大量文本数据学习语言的统计规律，从而能够完成翻译、摘要、对话等多种语言任务。这些模型通常没有特定的目标或任务，而是根据输入的文本生成相关的输出。

什么是AI Agent？

AI Agent是指可以自主执行任务或目标的系统，它可以是软件，也可以是智能机器。这些系统通过感知环境并在此基础上做出决策。AI Agent集成了多种技术，包括AI大模型（LLM），但其核心是交互性和目标导向性。例如，自动驾驶汽车就是一个AI Agent，它通过感应周围环境（如路况和障碍物）来决策接下来的行动方案，以实现安全驾驶的目的。

AI Agent的能力

可以用一个不太恰当的比喻来说明：AI大模型（LLM）就像是人的大脑，而AI Agent则是人本身。AI大模型只有输入输出功能，而AI Agent则包括AI大模型、规划（Planning）、记忆（Momory）和工具（Tools）。以前，智能机器人无法“理解”人类语言，但随着AI大模型的发展，它们开始“理解”人类语言，这使得AI Agent的能力得到了显著提升。未来，AI Agent将在各个领域发挥重要作用，改变我们的生活和工作。

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如何用扣子（COZE）做一个AI Agent

扣子（COZE）的介绍

扣子（COZE）分为国内版和国外版：

• 国外版：https://www.coze.com/，使用GPT-3.5和GPT-4，但需要科学上网方法。

扣子（COZE）的功能

扣子提供了丰富的功能，用于定制AI Bot：

• 提示词：设定Bot的身份、目标和技能。
• 插件：通过API连接各种平台和服务，扩展Bot能力。
• 工作流：用于规划和实现复杂功能逻辑的工具。
• 触发器：根据用户时区创建定时任务。
• 记忆库：保留对话细节，支持添加外部知识库。
• 变量：保存用户个人信息，使回复个性化。
• 数据库：存储和管理结构化数据，支持自然语言操作。
• 长期记忆：总结聊天对话内容，用于更好地响应用户。
• 开场白：设置对话开场语。
• 用户问题建议：每次响应后提供相关问题建议。
• 音色：选择与用户交流的音色。
• 数据分析：提供Bot使用情况的数据分析看板。
• 多发布渠道：支持将Bot发布到多种社交应用中。

搭建知识库机器人的实际案例

1. 背景与目的

随着AI信息的爆炸式增长，查找和分辨高质量内容变得困难。

2. 问题与挑战

扣子中的AI大模型（云雀、kimi）在检索时容易“夹带私货”，而GPT-4则表现更为稳定。通过调试提示词和工作流，作者减少了这种问题的出现。

3. 工作流程

• 站内信息整合：将网站内信息整合成表格，便于多维度搜索。
• 创建知识库：上传表格到扣子平台，设置索引项。
• 创建工作流：设计从用户输入到模型输出的流程，包括知识库节点和大模型节点。
• 编写Bot提示词：设定Bot的角色、任务和技能，确保回答准确且个性化。
• 调试与优化：通过试运行调整参数，确保机器人表现符合预期。
• 发布：将Bot发布到多个渠道，供用户使用。

4. 各渠道体验

除了订阅号表现不稳定外，其他渠道（如豆包、飞书）均表现良好。用户可以通过这些渠道与知识库机器人进行交互，获得高效的检索服务。

AI Agent的未来

知识库机器人只是AI Agent的一个小应用场景。未来，AI Agent将在企业内部发挥更大作用，如员工培训、答疑、文案设计、人事分析等。通过多Agents模式和长期记忆功能，AI Agent将不断优化和总结，成为企业的“超级数字员工”，降低成本、提高效率、提升客户体验和企业资产价值。对于企业员工而言，掌握AI技能将成为必备能力，让AI成为自己的助理，专注于更有创意和价值的工作。

总结：本文详细探讨了如何利用扣子（COZE）平台构建一个企业级的知识库机器人，从理论到实践逐步展开。通过案例展示了AI Agent在信息处理和管理方面的巨大潜力，并展望了其在未来工作和生活中的广泛应用。

本文转载自​​军哥说AI​​，作者： 军哥说AI ​​​​