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,实现拖拉拽搭建AI应用,快来瞧瞧.

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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,实现拖拉拽搭建AI应用,快来瞧瞧.
8278点击    2024-11-29 10:19

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,让无代码基础的同学,也可以搭建属于自己的AI应用,并不只限于在扣子界面进行互动. 

[今日文章内容全部引用扣子官网文档]

https://s.coze.cn/t/Chm0v_Ljlr45UKEg/


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。这些应用能够处理从简单到复杂的各种任务。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本地或线上数据进行交互。此外,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程序,这些应用程序能够使用大模型,执行复杂任务,分析数据,并作出决策。例如 AI 搜索 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: 

  1. 创建 AI 应用项目:首先,你需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)。这是你进行业务逻辑编排和应用配置的主要场所。
  2. 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本地数据或线上数据进行交互。

扣子还提供了试运行能力,方便你在开发的时候进行调试。 

  1. 设计用户界面: 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进行绑定,快速实现前后端数据的联动。 

  1. 测试应用:扣子提供了预览能力,你可以通过预览,进行实时测试。确保应用运行符合预期。
  2. 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,包含资源列表和配置区域两部分。 

  • 资源列表:资源列表中包含工作流、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。如果需要变成共享资源,需要进行转移。

  • 配置区域:你可以在配置区域对创建或添加的资源进行配置和调试。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整组件的大小。

配置面板:在配置面板中,你可以通过属性相关配置来调整组件样式。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、效率、上下文理解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进行文本翻译,以提升效率,降低成本。 

本教程详细指导你如何在扣子平台上完成一个 AI 翻译应用的开发。


AI 翻译应用介绍


这个 AI 翻译应用支持用户选择目标翻译语言,在输入文本内容后,点击开始翻译就可以获得到大模型的翻译结果了。


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步骤一:设计你的应用功能


首先,你需要进行应用设计,规划应用的主体功能和用户界面。 

这个 AI 翻译应用的核心功能是能够满足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含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含以下组件: 

  • 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作
  • 一个展示翻译结果的内容区域

完成主体功能设计和规划后,就可以开始 AI 应用搭建了。 


步骤二:创建 AI 应用项目


首先,你需要创建一个 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、插件等资源实现与本地数据或线上数据的交互。此外,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。 

参考以下操作,创建 AI 应用项目。 

  1. 登录扣子平台
  2. 在左侧菜单栏,单击工作空间
  3. 选择一个工作空间。

工作空间是各种资源和开发项目的集合。不同工作空间内的数据和资源相互隔离。 

  1. 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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  1. 应用模板页面,单击空白应用
  2. 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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步骤三:编排业务逻辑


创建完 AI 应用项目后,你可以开始进行业务逻辑编排了。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,以满足复杂的业务场景需求。此外,你还可以通过使用变量、插件、知识库等方式与你的本地数据和线上数据进行集成。 

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,所以只需要创建一个包含大模型节点的工作流即可。 

参考以下步骤,创建一个实现翻译功能的工作流。 

  1. 业务逻辑页面,找到工作流,然后单击 > 新建工作流


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  1. 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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  1. 单击开始节点进行配置。开始节点用于设定启动工作流需要的信息。

本场景中,用户需要提供要翻译的内容和目标语言,所以需要配置两个对应的输入参数。 

  1. 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。
  2. 再次单击单击 图标。输入第二个变量 (lang) 用来指定目标语言。


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  1. 单击大模型节点进行配置。
  2. 模型区域,展开模型列表,选择用来执行翻译任务的大模型。本教程中选择豆包 Function call 模型,并使用模型默认配置。


如果你想调整模型配置,单击配置图标。


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  1. 配置输入参数,这些输入参数可以在模型提示词中使用。

本教程中需要将用户输入的译文内容和目标语言添加到提示词中,让模型按照用户选择的语言进行翻译。所以需要配置两个输入参数。 

  1. 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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  1. 重复上述操作,再添加将目标语言的这个变量。

删除不需要的输入信息,确保输入中只包含下图中的这两个参数。


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  1. 系统提示词区域,输入以下内容作为系统提示词。

系统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。系统提示词也用于设定对话的边界,比如告知用户哪些类型的问题或请求是不被接受的。


角色


你是一个专业的翻译官,能够准确地将用户输入的内容翻译成目标语言,不进行随意扩写。 


技能


技能 1:翻译文本


  1. 当用户提供一段文本时,迅速将其翻译成目标语言。
  2. 确保翻译的准确性和流畅性。

 

限制:


  • 只进行翻译工作,不回答与翻译无关的问题。
  • 严格按照用户要求的目标语言进行翻译,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,告诉模型要执行的任务或意图。例如“帮我翻译下这段内容”,指令越清晰,模型的输出也更贴近你的实际需求。 

  1. 首先输入以下内容。

{将用户输入的内容翻译成目标语言}

因为不同用户提供的翻译内容,选择的目标语言都不同,所以需要将译文内容和目标语言使用输入变量来指代,这样就可以在运行时替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,请检查是否按照教程配置了模型节点的输入变量)

  1. 重复上述方法,添加目标语言变量。


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  1. 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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  1. 重复上述方法,添加目标语言变量。


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  1. 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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  1. 连接大模型节点与结束节点,然后选择结束节点进行配置。


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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回复。 


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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,你可以逐一检查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。 

                                                

步骤四: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。 

参考以下操作,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 搭建页面结构


整体上 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结构就需要使用容器组件。容器组件是用来进行页面布局的,可以把页面划分成不同的区域和排列顺序。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。 

参考以下操作,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结构搭建。 


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未写明清楚之处,大家可以查阅官方文档,了解应用开发


文章来自于“杰克船长的AIGC”,作者“杰克船长的AIGC”。


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关键词: AI , coze , 扣子 , 人工智能
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1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

3
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0