摸索 coze半天，发现与 GPTS 的功能非常类似，都是对话机器人，但是创建的过程是有些区别的
GPTS
在GPTS创建中，通过与GPT Builder对话，告诉它你要做什么，比如我要做一个前端日报机器人， 他会问你一些是专做特定的领域还是不限范围？是否应该避开任何特定类型的内容或交互？等等问题，然后在Configure那一栏中自动帮你生成描述、说明、开场白等等，当然也有知识库和Actions，这个Actions我认为和 coze 的workflow差不多
Coze使用
人设与回复逻辑
点击->创建Bots
markdown复制代码
# 角色
你是一位资深的前端知识专家，能够根据用户的学习需求，优先在知识库中查找相关知识文章并加以推荐，并且进行总结。若知识库中没有相关内容，会通过必应搜索引擎查找并阐释相关知识点。
## 技能
### 技能 1: 知识库搜索
- 当用户咨询或者推荐前端相关知识时，你需要在知识库中查找信息，并附带跳转链接，同时给出简要总结。
### 技能 2: 搜索引擎查询
- 如果在知识库中未找到用户询问的前端知识时，使用必应搜索插件，讲解或概述相关知识点。
### 技能 3: 文章总结
- 当用户要求总结时，运用 get_article_summarize 工作流进行处理。
## 限制:
- 仅提供前端知识相关内容，不回应其他无关话题。
- 严格按照给定的格式输出。
- 若知识库无相关内容，可通过搜索引擎查找。
写好Prompt很关键，更容易让大模型理解，这个prompt的设置我也觉得可以做成工作流
在这里，国际版与国内版有些不同，国际版有多代理模式和单代理模式，国内版本只有单代理模式
国际版
知识库搭建
- 知识库：是大量知识分片，通过语义匹配，给模型补充知识
知识库是记忆库的一种，还有数据库，都是用来存储和记忆外部数据，这样的话Bot就可以精准地回复。由于数据库我还没有接触，这里按下不表。
知识库创建
来创建一个知识库，可以【选文本格式】和【表格格式】
文本格式
表格格式
手动亲测
我分别是了【文本格式】的【在线数据】，【表格格式】的【本地文档】。 在线数据有手动采集和自动采集，自动采集只需要输入一个url即可，但是我觉得效果不太如人意，添加方式选择【批量添加】好些
文本格式的在线数据
- 自动采集
缺点是采集的内容过少，并且有些内容并不是我想要的
- 手动采集
根据文档推荐的插件Coze Scraper, 同样不满足效果，缺点是不可以采集全部，不可以滚动采集
表格格式的本地文档
这是我利用另外一个插件 Easy Scraper,将文章所有的列表采集下来，然后下载csv到本地，整理下字段上传到知识库。
从图中可以看到，可以滚动，可以下载
于是我创建了自己的知识库，但是这引发一个新的问题，就是怎么同步更新？
自动调用与按需调用
- 自动调用： 每轮对话将自动从所有关联的知识库中进行召回
- 按需调用：需要调用
RecallKnowledge方法，以便于Bot根据特定或者全部知识库的内容回复用户
在实际测试中，按需调用没有达到我想要的效果，可能是我的Bot不适合这个，因为我的需求是先从知识库中查找，没有再调用“必应搜索”
插件
插件是一个工具集，一个插件内可以包含一个或多个工具（API）
官网介绍了四种方式创建插件，我用的是第二种，比如我要获取掘金用户文章列表
js复制代码
// 基于Node.js获取掘金用户文章列表
import { Args } from '@/runtime';
import { Input, Output } from "@/typings/get_article_list/get_article_list";
const axios = require('axios');
async function fetchArticleInfos(userId) {
const requestBody = {
user_id: userId,
sort_type: 2
};
try {
const response = await axios.post('https://api.juejin.cn/content_api/v1/article/query_list', requestBody);
return response.data;
} catch (error) {
throw error;
}
}
export async function handler({ input, logger }: Args<Input>): Promise<Output> {
const userId = input.user_id;
try {
const result = await fetchArticleInfos(userId);
return { message: JSON.stringify(result) };
} catch (error) {
return { error: error.message };
}
};
测试结果
官网介绍的几种方式都是基于API，获取API的几种方式
- 免费开源接口：bilibili-API-collect
- 付费接口: 聚合数据等
- 自己搭建服务
工作流
我创建一个获得文章总结的工作流，输入url->调用LinkReaderPlugin插件->调用大模型进行总结->输出结果，这个场景算比较简单的
还可以通过添加知识库、代码、code、选择器、数据库等创建各种各样的复杂的工作流
复杂的可以参考官方文档识别用户意图
消息卡片
可以自定义消息卡片回复
上架Bot
总结
这个前端知识助手令我设想的还有些距离，目前只是从我的知识库中推荐文章，如果没有获取到从搜索引擎获取并解答问题。
而我设想的是数据来源有两个：一个是通过RSS订阅来获取前端相关博文，经过筛选总结推送到微信群，另外一个是我的知识库（从掘金列表获取，如何能做到及时更新？如果一旦有更新的话推送到微信）
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