2024年使用Coze工作流(二)_coze 工作流，大数据开发基础面试_coze批处理

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LLM 节点是扣子提供的基础节点之一，你可以使用该节点的大语言模型处理文本生成任务。节点配置说明：

• 模型：所用的大语言模型。
• Temperature：模型生成内容的随机度。取值范围[0-1]，数值越大表示生成不确定性越高、内容越多元。
• 提示词：该节点的提示词。在提示词中支持使用 {{variable}} 引用输入参数（Input）。
• 批处理：支持配置批量处理模式，后续该节点会按照配置多次运行。每次运行都会分配参数值，直到达到次数限制或者列表的最大长度。

配置 Code 节点

你可以在 Code 节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑，来处理输入参数并返回响应结果。

该节点支持 JavaScript、Python 运行时。在编码时你需要注意：

//only dayjs and lodash are allowed
import dayjs from 'dayjs';
import _ from 'lodash';

async function main({ params }: Args): Promise<Output> {
    // get input params by this way
    return {
      content: params.name
    };
}


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import requests_async as requests

async def main(args: Args) -> Output:
    # you can get url by this way
    url = args.params['url']
    response = await requests.get(url)
    ret = {
      'code': response.status_code,
      'res': response.text,
    }
    return ret


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在节点内的 Code 区域单击 Edit in IDE 可通过 IDE 编辑和调试代码。

具体使用说明如下：

• 使用 AI 生成代码
• 你可以在 IDE 底部单击 尝试 AI，并输入自然语言设定代码逻辑，AI 将自动生成代码。你也可以选中代码片段，通过快捷键（macOS 为 Command + I、Windows 为 Ctrl + I）唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助你修改代码。
• 补全代码
• 如果你已经为 Code 节点配置好了输入参数，则编辑时支持自动补全参数。
• 调试代码
• 单击测试代码，在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试。支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。
• 设置输入参数后，单击运行，你可以在输出区域查看运行结果。在页面底部单击更新 Schema，可将结果同步到 Code 节点的输出值。

配置 Knowledge 节点

知识库节点可以根据输入参数从指定知识库内召回匹配的信息。节点配置说明：

• 设置输入参数，节点会根据参数值召回关键内容。
• 设置知识库，你需要使用的知识库。
• 最大召回数量：从知识库召回的最大段落数，数值越大返回的内容越多。
• 最小匹配度：知识库会根据设置的匹配度召回段落，低于匹配度的内容将不会被召回。

配置 Condition 节点

该节点是一个 if-else 节点，用于设计工作流内的分支流程。

当向该节点输入参数时，节点会判断是否符合如果区域的条件，符合则执行如果对应的工作流分支，否则执行否则对应的工作流分支。

步骤三：测试并发布工作流

要想在 Bot 内使用该工作流，则需要发布工作流。

1. 单击试运行。

• 运行成功的节点边框会显示绿色，在各节点的右上角单击展开运行结果可查看节点的输出。

1. 单击发布。

• 说明

只有试运行成功时，才能发布工作流。

步骤四：在 Bot 内使用工作流

1. 前往当前团队的 Bots 页面，选择进入指定 Bot。
2. 在 Bots 编排页面的工作流区域，单击右侧的加号图标。
3. 在添加工作流对话框，在我创建的页面选择自建的工作流。

1. 在 Bot 的人设与回复逻辑区域，引用工作流的名称来调用工作流。

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