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介绍

🔀 概述

向量脉络是一个结合了 AI 的无代码工作流平台,我们希望不同的用户都可以通过简单的拖拽,结合自己的日常工作、业务流程,快速构建出自己的 AI 应用,实现你的私人订制 AI 生产线。

和直接使用 ChatGPT 等 AI 聊天产品的区别

通过聊天的形式,你可以不断地和 AI 进行交互,最终达到你想要的结果。但是这种方式有几个缺点:
  • 如果一套工作流程已经固定下来,那么每次都需要重复输入相同的内容,这样会很麻烦。
  • ChatGPT 类 AI 聊天产品的重点是文字的交互,因此其输入输出都是文本的形式。但是如果你的一套工作流程涉及到多种不同形式的输入输出,那么你需要额外进行转换,这样会增加你的工作量。

和使用 Langchain 的区别

必须要指出的是,向量脉络这个产品的灵感来源于 Langchain 以及基于 Langchain 的 UI 项目 langflow,但是我们的产品和 Langchain 侧重点并不相同:
  • Langchain 的使用要求用户具备一定的编程能力,而向量脉络的使用不需要用户编程能力。
  • Langchain 和 langflow 重点不在于工作流的快速设计和执行,因此对于不同形式的输入输出并没有提供很好的支持,包括交互方式也是依然以文本为主。

📖 工作流核心概念

工作流

一个工作流代表了一个工作任务流程,包含了输入输出以及工作流的触发方式。你可以任意定义输入是什么,输出是什么,以及输入是如何处理并到达输出结果的。 下面是几个例子帮助你理解输入、输出的概念:
  • 翻译工作流,输入是一个英文的 Word 文档,输出也是 Word 文档,你可以设计工作流将输入的中文文档翻译后生成中文文档。
  • 思维导图工作流,如果将翻译工作流的输出改为思维导图,那么你就可以得到一个读取英文 Word 文档并总结为中文思维导图的工作流。
  • 网络文章摘要工作流,如果将思维导图工作流的输入改为网络文章的 URL,那么你就可以得到一个读取网络文章并总结为中文思维导图的工作流。
  • 客户差评自动分类工作流,输入是一个包含差评内容的表格,并自定义需要分类的关键词,即可自动将差评分类,输出就是自动生成包含分类结果的 Excel 表格。

编辑界面

说明文档 - 图2

编辑界面是你设计工作流的地方,编辑界面可以看到工作流的所有节点和连线情况,并且可以进行编辑修改,一个工作流在稳定以后通常不需要经常进行编辑修改。

使用界面

说明文档 - 图3

使用界面是你使用工作流的地方。使用界面只能看到你定义好的工作流输入输出,中间的节点和连线都是隐藏的,它是你日常使用工作流的界面。如果你对设计工作流不感兴趣,甚至可以完全不用编辑界面,直接使用我们提供的工作流模板亦可。

节点

说明文档 - 图4

一个工作流由多个节点相互连接组成,每个节点代表了一个简单的小任务,因此每个节点都有自己的功能,比如读取 Excel、生成思维导图等等。 通常来说,每个节点都会有输入和输出,比如文本爬虫节点的输入是一个网址 URL,输出是网页的标题和正文内容。

连线

说明文档 - 图5

在编辑工作流时你可以将一个节点的输出端口连接到另一个节点的输入端口,这样就形成了将工作流的数据从一个端口传送到另一个端口的任务。

触发

目前最常用的工作流触发方式就是通过按钮触发,即你可以在工作流画布上添加一个按钮触发节点,当你在使用界面点击这个按钮时,工作流就会开始执行。

📖 Agent 核心概念

Agent

Agent 也被称为智能体。你可以将 Agent 理解为一个能和你对话并根据你的需求调用工作流干活的机器人。在使用 Agent 前我们可以为某个 Agent 分配它可以使用的工作流,比如我们给一个 播客制作人 Agent 分配了这几个工作流:
  • 读取网页正文内容
  • 科技新闻网站最新内容抓取
  • Bing 搜索
  • 发送邮件
  • 任意网络文章总结生成中文思维导图
  • 文档读取
  • 搜索 Arxiv 论文
  • DallE 画图
  • 获取 Bilibili 信息
  • B站视频生成思维导图及语音识别结果
  • 文字转语音
这些工作流可以看作是 Agent 的技能,当你和 Agent 对话时,Agent 会根据对话内容和你的需求调用这些工作流来完成任务。具体调用哪个工作流是由 Agent 自己根据对话内容决定的。

说明文档 - 图6

如上图所示我们要人工智能新闻,Agent 就调用了 科技新闻网站最新内容抓取 工作流来完成任务。

说明文档 - 图7

如上图所示我们让 Agent 绘制这一期的播客封面图,最终它调用了 DallE 画图 工作流来完成任务。

Agent 与工作流的关系

工作流是向量脉络平台的核心基础能力,而 Agent 则是构建在工作流之上的应用。你既可以通过与 Agent 对话的方式来使用工作流,也可以直接在向量脉络平台上单独使用某一个工作流。 总的来说,Agent 对话更适合于开放性的、不确定的、需要多次对话调整目标的场景,而直接使用工作流更适合于目的和流程明确、注重效率的场景。您在不了解工作流能力的时候可以先通过 Agent 对话来体验工作流的能力,当您有了明确流程和目标时,建议直接使用工作流以提高工作效率。 作者: 毕老师 更新时间: 2024/5/22 15:37

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