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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上大数据知识点,真正体系化!
由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新
清晰明确的工作流名称和描述,有助于大语言模型更好的理解工作流的功能。
步骤二:配置工作流
创建工作流后,你可以通过拖拽的方式将节点添加到画布内,并按照任务执行顺序连接节点。
工作流提供了基础节点供你使用,除此之外,你还可以添加插件节点来执行特定任务。
配置 LLM 节点
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:
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:
运行时 | 注意事项 |
---|---|
JavaScript | JavaScript 支持 TypeScript,提供静态语言编码体验。JavaScript 中,仅内置了dayjs(版本 1.8.36) 和 lodash(版本 4.17.20) 两个三方依赖库。JavaScript 运行时遵循 WinterCG 规范,支持 Minimum Common Web Platform API 列举的大多数 API,具体可用的 API 你可以在 IDE 内编码时参考代码提示。 |
Python | Python 中,仅内置了 requests_async 和 numpy 两个三方依赖库,requests_async 依赖库与 requests 类似,但需要 await。 |
//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
};
}
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
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:
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:
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。
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
ttps://bbs.csdn.net/forums/4f45ff00ff254613a03fab5e56a57acb)**
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