本文主要内容:
1、什么是扣子工作流
2、创建一个简单工作流
一、扣子(Coze)工作流介绍
1、什么是工作流?
在扣子(Coze)平台中,工作流是一种将多个任务、操作或工具按照特定的顺序和逻辑进行组合编排的流程。它可以自动化地处理复杂的业务场景,使得不同的插件、模型等元素能够协同工作,以实现更高效、准确的功能输出。
以下是一个简单的工作流:
通俗来讲,工作流就是为了完成预设目标所拆解的一系列步骤所组合在一起的流程。
2、为什么有了提示词已经能够让大模型按照一定流程完成输出的情况下,还需要有工作流?(来自豆包,供参考)
1)提高复杂任务的执行效率与准确性
详细解释:虽然提示词可以引导大模型输出,但对于复杂任务,仅靠提示词可能会导致输出混乱或不准确。
例如,一个涉及数据收集、数据分析、报告生成的财务分析任务。仅用提示词,可能在每个环节都需要详细说明要求,而且大模型可能会忽略一些步骤之间的逻辑关系。
而工作流可以将这些步骤明确地定义下来,按照收集数据→清洗数据→进行分析(如比率分析、趋势分析等)→生成报告的顺序进行。
这样,每个步骤的输入和输出都清晰明确,能确保任务高效、准确地完成。
类比说明:想象一个烹饪过程,提示词就像是口头告诉厨师要做一道复杂的法式大餐,但具体先做什么后做什么,没有详细的步骤安排。
而工作流就像是一份详细的菜谱,精确地规定了每一步骤,从准备食材、烹饪顺序(先煎后烤还是先煮后炒)到最后的摆盘,这样厨师(类比大模型)就能更有条理地完成大餐制作。
详细解释:在企业或团队环境中,经常需要重复执行某些任务。如果仅依赖提示词,由于不同人使用的提示词可能会有所差异,导致输出结果不一致。
2)增强任务的可重复性和标准化程度
工作流可以将任务的执行流程固定下来,无论何时何人执行,只要按照工作流的步骤和要求,都能得到相对标准化的结果。
例如,在客户服务中,对于常见的客户投诉处理,通过工作流可以规定先了解客户问题、查询客户信息、根据问题类型提供解决方案、记录处理结果等一系列步骤。这样,不同的客服人员在处理相同类型的投诉时,都能按照这个标准流程进行操作,保证服务质量的一致性。
案例说明:以电商平台的商品上架流程为例,工作流可以规定先从供应商获取商品信息,包括名称、规格、图片等,然后进行信息审核,确保符合平台规则,接着进行商品分类,最后将商品信息录入系统上架。
这个工作流可以确保每一个商品上架的过程都符合标准,避免因为人工操作的随意性(仅靠不同的提示词引导可能出现的情况)而导致商品信息错误或上架混乱。
3)便于集成多种工具和资源
详细解释:工作流能够整合不同的工具和资源,使它们协同工作。大模型虽然功能强大,但可能无法单独完成所有与业务相关的操作。
例如,在一个市场调研工作流中,除了使用大模型来生成调研问卷内容,还需要使用专门的数据收集工具来收集问卷反馈,使用统计分析软件来分析数据。工作流可以将这些不同的工具和资源集成在一起,定义好它们之间的交互顺序和数据传递方式。
比如,工作流可以规定大模型生成的问卷通过接口发送到数据收集工具,收集完成后的数据再传输到统计分析软件进行分析,最后将分析结果返回给大模型,由大模型生成调研报告。
示例说明:在内容创作工作流中,可能会集成图像编辑工具、引用文献管理工具等。大模型先根据提示词生成文案内容,然后工作流可以调用图像编辑工具为文案添加合适的配图,同时引用文献管理工具确保文案中的引用内容准确无误,从而生成一个完整的、高质量的内容作品。
4)更好地管理和监控任务进度
详细解释:工作流系统通常提供任务进度监控功能。对于一个复杂的、包含多个子任务的项目,通过工作流可以清晰地看到每个子任务的状态,是已完成、进行中还是等待中。
例如,在一个软件开发项目中,工作流可以将任务分为需求分析、设计、编码、测试、部署等多个阶段。项目管理者可以通过工作流系统实时了解每个阶段的进度,及时发现瓶颈和问题。而仅靠提示词,很难对这种复杂任务的进度进行有效的跟踪和管理。
类比说明:如果把任务看作是一次长途旅行,工作流就像是旅行路线图上的各个检查点。通过查看这些检查点的状态(是否已经到达、在途中还是尚未出发),就可以清楚地知道旅行的进度。而提示词就像是旅行前的一些建议,无法很好地用于监控整个旅行过程的进度。
二、创建一个简单工作流
工作流内置了大语言模型(LLM)节点,你可以将用户输入的内容传输给 LLM 进行处理并返回。
相对于不使用工作流的智能体,包含大模型节点的工作流可单独指定模型的各项配置参数,通过附加的提示词约束模型的行为,使智能体在指定场景下的运行过程更稳定、输出内容更符合预期效果。
步骤一:构建工作流
1、登录扣子:https://www.coze.cn/home
2、创建工作流,示意图如下:
3、输入工作流名称和工作流描述内容后,点击【确认】,进入工作流编辑页面,如下所示:
4、点击【添加节点】,选择【大模型】:
5、连接各节点,并依次配置输入输出参数。
节点连接顺序:开始 → 大模型 → 结束,各节点参数配置说明如下表。
开始节点
1.设置开始节点参数 user_input
2.变量类型为 String
3.是否必要设置为必填
大模型节点
1.打开模型设置
2.打开高级设置,设置生成随机性为 0.7
3.输入变量 input 引用开始节点的 user_input 变量
4.用户提示词引用 input 变量
5.输出变量设置为 output
结束节点
结束节点的输出变量引用大模型的 output 变量
配置好参数之后,结构如下:
6、试运行 配置完成后,单击编辑页面下面的【试运行】,测试工作流。
例如,输入:“AIGC是什么”进行测试,待所有节点都运行成功(节点会展示绿色边框)后,查看指定节点的运行结果。
7、测试工作流无问题后,单击页面右上角的【发布】。
成功发布后,在工作流列表中可以查看到该工作流。
步骤二:在智能体中添加工作流并测试
1、创建智能体的基本步骤可查看之前的文章
【AI学习】新手必看!6步教你用扣子(Coze)轻松搭建AI智能体
2、设置【人设与回复逻辑】,并添加【工作流】。
3、预览与调试
在智能体的【预览与调试】区域,输入内容预览智能体实现的效果。
4、发布智能体
具体方法及后续使用,请看之前的文章哦!
AI智能体学习教程,教你用扣子(Coze)轻松搭建AI智能体
到此,一个简单的工作流创建完毕,今天就分享到此啦。希望对你有所启发和帮助!