扣子(coze)又升级了,让你无需一行代码就可以搭出用户前端界面,实现拖拉拽搭
写在前面10个小时前，Coze官方的一则最新通告，让人很特别惊喜。扣子可以直接应用开发，应用拖拉拽的方式，让无代码基础的同砚，也可以搭建属于自己的AI应用，并不但限于在扣子界面举行互动.
一站式 AI 应用开发
扣子平台现已支持 AI 应用开发，轻松构建具备完整业务逻辑和直观用户界面的 AI 应用。这些应用能够处置处罚从简单到复杂的各种使命。AI 应用可以发布为 API 服务、模板，或上架至扣子商店。
其中，应用的业务逻辑由编排好的工作流实现，同时可通过变量、插件、知识库、数据库等方式灵活地与当地或线上数据举行交互。别的，扣子提供了丰富的页面组件和可视化的编排能力，让你无需写一行代码就可以快速搭建出用户界面。
扣子还提供了一系列应用模板，用于复制和体验，以便快速上手。以 AI 英语写作练习助手为例，这是一个通过扣子平台搭建的应用，可以使用 AI 能力生成英语写作题目并批改文章，支持查看答题历史。
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AI 应用是指利用大模型技术开发的应用步调，这些应用步调能够使用大模型，实验复杂使命，分析数据，并作出决策。例如 AI 搜刮 和 AI 翻译等。
开发流程
扣子平台提供了一个高效快捷的方式开发具有复杂交互功能的 AI 应用。
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一个 AI 应用的开发流程如下：
[*] 创建 AI 应用项目：起首，你须要在扣子平台上创建一个 AI 应用项目。项目创建完成后，你会自动进入集成开发环境（IDE）。这是你举行业务逻辑编排和应用配置的主要场合。
[*] 编排业务逻辑：你可以使用工作流来编排业务逻辑，并通过变量、插件、知识库、数据库等方式灵活的方式与当地数据或线上数据举行交互。
扣子还提供了试运行能力，方便你在开发的时间举行调试。
[*]计划用户界面: 扣子提供了丰富的组件和可视化的编排能力，支持以“拖、拉、拽”的方式快速构建应用，实现了所见即所得的应用开发体验。这种方式大大简化了界面开发过程，使得即使是非专业开发者也能轻松上手。
扣子页面组件支持与开发资源的数据和事件举行绑定，快速实现前后端数据的联动。
[*] 测试应用：扣子提供了预览能力，你可以通过预览，举行及时测试。确保应用运行符合预期。
[*] 发布应用：完成开发和测试后，你可以将构建好的 AI 应用发布到你选择的平台或渠道，让 AI 应用被更多的用户使用。
开发环境
扣子平台提供了一个线上的应用集成开发环境 (IDE)。它支持可视化的编排方式和调试能力，使得 AI 应用的开发变得更加快速和简单，让开发者能够专注于创意和业务逻辑。
应用集成开发环境由业务逻辑和用户页面两个模块组成。
业务逻辑模块
业务逻辑模块主要用于业务逻辑开发，包罗资源列表和配置区域两部分。
[*]资源列表：资源列表中包罗工作流、插件、知识库、变量、数据库功能。你可以使用项目所属空间内的已有资源，也可以新建资源。
在 AI 应用项目中新建的资源，只能被这个应用使用，无法与其他应用共享。如果须要变成共享资源，须要举行转移。
[*]配置区域：你可以在配置区域对创建或添加的资源举行配置和调试。支持左右分屏展示
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用户界面模块
用户界面模块用于用户页面搭建，由组件列表、画布和配置面板组成。
组件:扣子提供了丰富的组件供你选择。
画布:画布支持组件的拖拉拽，并支持通过拉伸方式快速调解组件的大小。
配置面板:在配置面板中，你可以通过属性相关配置来调解组件样式。通过事件绑定的方式实现业务逻辑与页面组件之间的联动。例如，给一个按钮组件绑定一个工作流的点击事件。当用户点击这个按钮时，就会触发工作流调用。
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开发一个 AI 翻译应用
随着人工智能技术的不断进步，大模型在翻译质量、服从、上下文明白和多语言支持等方面表现出色。因此，越来越多的人开始使用大模型举行文本翻译，以提升服从，降低成本。
本教程详细引导你如安在扣子平台上完成一个 AI 翻译应用的开发。
AI 翻译应用先容
这个 AI 翻译应用支持用户选择目的翻译语言，在输入文本内容后，点击开始翻译就可以得到到大模型的翻译结果了。
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步调一：计划你的应用功能
起首，你须要举行应用计划，规划应用的主体功能和用户界面。
这个 AI 翻译应用的焦点功能是能够满意用户的文本翻译需求，并支持用户选择指定翻译的语言。翻译功能可以通过创建一个包罗大模型节点的工作流来实现。
基于以上功能规划，这个应用的用户界面会包罗以下组件：
[*] 一个让用户可以输入翻译内容的区域
[*] 一个让用户选择翻译语言的列表
[*] 一个翻译按钮来触发翻译操纵
[*] 一个展示翻译结果的内容区域
完成主体功能计划和规划后，就可以开始 AI 应用搭建了。
步调二：创建 AI 应用项目
起首，你须要创建一个 AI 应用项目。
AI 应用项目支持使用工作流来完成复杂的业务逻辑编排，也支持使用数据库、知识库、插件等资源实现与当地数据或线上数据的交互。别的，AI 应用项目支持通过拖拉拽的方式搭建用户界面，并且能够实现与业务逻辑的联动。
参考以下操纵，创建 AI 应用项目。
[*] 登录扣子平台。
[*] 在左侧菜单栏，单击工作空间。
[*] 选择一个工作空间。
工作空间是各种资源和开发项目的聚集。差别工作空间内的数据和资源相互隔离。
[*]在项目开发页面，单击创建，然后在弹出的页面，选择创建应用。
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[*] 在应用模板页面，单击空缺应用。
[*] 输入应用名称，并单击图标旁的 AI 图标使用 AI 自动生成一个图标。然后单击确定。
应用创建成功后，你会直接进入到应用的集成开发环境 (IDE)。
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步调三：编排业务逻辑
创建完 AI 应用项目后，你可以开始举行业务逻辑编排了。扣子 提供了大模型、代码、意图识别、知识库写入与检索等丰富的工作流节点，以满意复杂的业务场景需求。别的，你还可以通过使用变量、插件、知识库等方式与你的当地数据和线上数据举行集成。
本教程中的 AI 翻译应用，主要是使用大模型实现多语言翻译，所以只须要创建一个包罗大模型节点的工作流即可。
参考以下步调，创建一个实现翻译功能的工作流。
[*]在业务逻辑页面，找到工作流，然后单击 + > 新建工作流。
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[*]输入工作流名称和说明，然后单击确认。(工作流名称只支持字母、数字和下划线，且必须以字母开头)
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[*]单击开始节点举行配置。开始节点用于设定启动工作流须要的信息。
本场景中，用户须要提供要翻译的内容和目的语言，所以须要配置两个对应的输入参数。
[*] 在输入区域，单击 + 图标，配置第一个变量 (content) 用于传入用户要翻译的内容。
[*] 再次单击单击 + 图标。输入第二个变量 (lang) 用来指定目的语言。
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[*] 单击大模型节点举行配置。
[*] 在模型区域，展开模型列表，选择用来实验翻译使命的大模型。本教程中选择豆包 Function call 模型，并使用模型默认配置。
如果你想调解模型配置，单击配置图标。
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[*]配置输入参数，这些输入参数可以在模型提示词中使用。
本教程中须要将用户输入的译文内容和目的语言添加到提示词中，让模型按照用户选择的语言举行翻译。所以须要配置两个输入参数。
[*]单击输入区域的+图标，然后点击对应的设置图标，选择开始节点中配置的变量。
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[*]重复上述操纵，再添加将目的语言的这个变量。
删除不须要的输入信息，确保输入中只包罗下图中的这两个参数。
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[*]在体系提示词区域，输入以下内容作为体系提示词。
体系提示词是一组指示模型行为和功能范围的指令，可以包括如何提问、如何提供信息、如何请求特定功能等。体系提示词也用于设定对话的边界，比如告知用户哪些类型的题目或请求是不被担当的。
角色
你是一个专业的翻译官，能够正确地将用户输入的内容翻译成目的语言，不举行随意扩写。
技能
技能 1：翻译文本
[*] 当用户提供一段文本时，迅速将其翻译成目的语言。
[*] 确保翻译的正确性和流通性。
限制：
[*] 只举行翻译工作，不回答与翻译无关的题目。
[*] 严酷按照用户要求的目的语言举行翻译，不得擅自更改。
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用户提示词区域，输入用户提示词。
用户提示词通常是直接的命令，告诉模型要实验的使命或意图。例如“帮我翻译下这段内容”，指令越清楚，模型的输出也更贴近你的实际需求。
[*]起首输入以下内容。
{将用户输入的内容翻译成目的语言}
由于差别用户提供的翻译内容，选择的目的语言都差别，所以须要将译文内容和目的语言使用输入变量来指代，这样就可以在运行时更换成真实的用户需求。
在”内容”文字后输入{，然后选择指代翻译内容的变量。（如果你没有可用的变量，请查抄是否按照教程配置了模型节点的输入变量)
[*]重复上述方法，添加目的语言变量。
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[*]在输出区域，将输出格式配置为文本，使用默认配置的output变量。
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[*]重复上述方法，添加目的语言变量。
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[*]在输出区域，将输出格式配置为文本，使用默认配置的output变量。
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[*] 连接大模型节点与竣事节点，然后选择竣事节点举行配置。
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在回答内容文本框中输入{{output}}，使用大模型的翻译内容作为最终的复兴。
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至此，你已经完成整个工作流的搭建。
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如果不符合预期，你可以逐一查抄每个节点的输出结果。
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在完成业务逻辑搭建并通过测试后，你就可以开始用户界面搭建了。
步调四：搭建用户界面
扣子提供了可视化的用户界面搭建能力，你可以通过拖拉拽的方式搭建一个用户界面，无需写一行代码。
参考以下操纵，搭建翻译应用的用户界面。
翻译页面由3个块级组成，具体使用的组件和配置请参考下表。
4.1 搭建页面布局
团体上 AI 翻译应用的用户界面由上下两个部分组成。
想要实现这样的页面布局就须要使用容器组件。容器组件是用来举行页面布局的，可以把页面划分成差别的区域和分列顺序。容器组件中可以添加其他各种组件例如文本组件、按钮组件等。
参考以下操纵，完成页面布局：
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至此，我们就完成了这个翻译应用的页面布局搭建。
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如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产服从，要优于被取代岗位的生产服从，所以实际上整个社会的生产服从是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“开始掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，引导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和发展。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多狐疑，所以在工作繁忙的情况下还是对峙各种整理和分享。但苦于知识流传途径有限，很多互联网行业朋友无法得到正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习头脑导图、精品AI大模型学习册本手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的明白凌驾 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
[*]大模型 AI 能干什么？
[*]大模型是怎样得到「智能」的？
[*]用好 AI 的焦点心法
[*]大模型应用业务架构
[*]大模型应用技术架构
[*]代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
[*]提示工程的意义和焦点头脑
[*]Prompt 典型构成
[*]指令调优方法论
[*]头脑链和头脑树
[*]Prompt 攻击和防范
[*]…
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 步调员。
[*]为什么要做 RAG
[*]搭建一个简单的 ChatPDF
[*]检索的基础概念
[*]什么是向量表现（Embeddings）
[*]向量数据库与向量检索
[*]基于向量检索的 RAG
[*]搭建 RAG 体系的扩展知识
[*]混合检索与 RAG-Fusion 简介
[*]向量模型当地部署
[*]…
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
[*]为什么要做 RAG
[*]什么是模型
[*]什么是模型训练
[*]求解器 & 损失函数简介
[*]小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
[*]什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
[*]Transformer布局简介
[*]轻量化微调
[*]实验数据集的构建
[*]…
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有肯定的认知，可以在云端和当地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产物经理。
[*]硬件选型
[*]带你了解全球大模型
[*]使用国产大模型服务
[*]搭建 OpenAI 署理
[*]热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
[*]在当地计算机运行大模型
[*]大模型的私有化部署
[*]基于 vLLM 部署大模型
[*]案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
[*]部署一套开源 LLM 项目
[*]内容安全
[*]互联网信息服务算法备案
[*]…
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越良好的自己。
如果你能在15天内完成所有的使命，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果须要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【包管100%免费】
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