三、Agent与RAG技术的结合：智能自动化的未来四、如何用扣子（coze）搭建一个集成了RAG技术的AI Agent在各行各业迈向数字化转型的关键时刻，我和公司小伙伴成功搭建了一个基于大模型的用户帮助中心AI助理。这位超级数字员工以其卓越的能力，不仅及时响应用户咨询，更在无形中重构了我们的工作流程。基于大模型的AI助理的核心优势在于其快速、准确的响应机制。它能够处理大量的用户问题，大幅度减轻了售前和售后团队的工作负担。更令人称赞的是，AI助理具备自我学习的能力，能够记录并分析未解决的问题，通过不断迭代，提升自身的服务水平和问题解决能力。本次发布的基于大模型的AI助理是一个集成了检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的AI Agent。RAG技术通过结合检索系统和生成模型，使得AI能够更有效地从大量数据中检索相关信息，并将其融入到生成的响应中，从而提供更加丰富、准确的答案。这种技术的应用，让AI助理在处理复杂查询和需要广泛信息整合的任务时，表现得更为出色。
1. AI Agent的定义与角色
AI Agent是一种基于人工智能技术的软件程序，它能够模拟人类行为，执行自动化任务，提供决策支持，甚至与人类进行交流。在企业环境中，AI Agent可以扮演多种角色，包括但不限于客户服务代表、个人助理、数据分析专家等。2. AI Agent的功能与优势
（1）自动化任务处理：AI Agent能够自动完成重复性高的任务，提高效率，降低人力成本。
（2）24/7不间断服务：与人类员工不同，AI Agent可以全天候工作，不受时间限制。（3）多语言支持：AI Agent可以跨越语言障碍，提供多语言服务，满足全球化需求。（4）学习和适应能力：通过机器学习，AI Agent能够不断优化自己的性能，适应不断变化的环境和需求。（1）客户服务：AI Agent可以提供快速响应的客户咨询服务，处理常见问题，提升客户满意度。（2）销售支持：在销售过程中，AI Agent能够提供产品信息、价格查询、订单处理等服务。（3）市场分析：AI Agent能够分析市场趋势，为企业提供决策支持，优化营销策略。（4）内部运营：在企业内部，AI Agent可以处理行政事务、会议安排、文档管理等工作。4. AI Agent与人类员工的关系
AI Agent并不是要取代人类员工，而是作为辅助工具，释放员工从繁琐任务中，让他们能够专注于更高层次的工作，如创意思考、战略规划等。通过与AI Agent的协作，人类员工可以提高工作效率，实现个人和企业的共同成长。1、RAG技术的革新
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术正以其独特的搜索和生成能力，为信息检索领域带来革命性的变化。RAG通过结合搜索请求和生成式AI技术，使得大语言模型能够依据可靠的数据直接提供精确答案。2、大语言模型面临的挑战
（1）被动触发：大语言模型需要用户输入才能激活，无法主动进行交互。
（2）知识更新限制：例如GPT-3.5和GPT-4，其知识截止于2021年9月，对后续知识存在盲点。（3）细分领域的准确性问题：在特定领域，如医药行业，大语言模型可能无法提供完全准确的回答。3、RAG技术的构建步骤
（1）数据加载：收集并导入相关数据，如网址、PDF文件等，为系统提供知识基础。
（2）数据处理：通过清洗、转化和切割，将数据拆分为易于管理和检索的文本块。（3）向量存储：将文本块转化为向量形式，并存储在向量数据库中，以优化检索效率。（4）问题匹配：根据用户的查询，拆分问题并检索向量数据库，找到最相关的信息。（5）增强生成：利用检索到的内容，通过提示工程，指导大语言模型生成更加准确和全面的答案。三、Agent与RAG技术的结合：智能自动化的未来（1）提供基于准确数据的答案：通过RAG的检索能力，Agent可以访问准确的信息，确保回答的时效性。
（2）处理复杂查询：RAG增强的Agent可以更好地理解复杂的用户查询，并提供更准确的答案。（3）持续学习和适应：随着时间的推移，Agent可以通过RAG技术不断学习，优化其性能。（3）增强用户体验：快速响应和个性化服务提升用户满意度。四、如何用扣子（coze）搭建一个集成了RAG技术的AI Agent虽然我和公司的小伙伴是用自研的平台搭建的AI Agent，但是我们发现扣子（coze）平台非常好用且支持给个人和企业搭建AI Agent，所以也进行了探索。（1）国内版：https://www.coze.cn。（2）国际版：https://www.coze.com/ （1）插件：通过 API 连接集成各种平台和服务，扩展了 Bot 能力。扣子平台内置丰富的插件供你直接调用，你也可以创建自定义插件，将你所需要的 API 集成在扣子内作为工具来使用。例如使用新闻插件来搜索新闻，使用搜索工具查找在线信息等。（2）工作流：工作流是一种用于规划和实现复杂功能逻辑的工具。你可以通过拖拽不同的任务节点来设计复杂的多步骤任务，提升 Bot 处理复杂任务的效率。（3）图像流：图像流是扣子内为 Bot 设计的图像处理流程设计工具。在图像流中，你可以通过可视化的操作方式灵活添加节点，从而构建符合预期的图像处理流程。（4）触发器：触发器功能支持 Bot 在特定时间或特定事件下自动执行任务。（5）知识：知识库功能支持你添加本地或线上文本内容和表格数据供 Bot 使用，以提升大模型回复的可用性和准确性。
（6）变量:变量功能可用来保存用户的个人信息，例如语言偏好，让 Bot 记住这些特征，使回复更加个性化。（7）数据库：扣子的数据库功能提供了一种简单、高效的方式来管理和处理结构化数据，开发者和用户可通过自然语言插入和查询数据库中的数据。同时，也支持开发者开启多用户模式，支持更灵活的读写控制。（8）长期记忆：长期记忆功能模仿人类大脑形成对用户的个人记忆，基于这些记忆可以提供个性化回复，提升用户体验。（9）卡片：卡片功能允许你对 Bot 生成的内容格式进行自定义，以卡片的形式发送，提升用户体验。（本次以Midjourney提示词专家为例，给企业搭建数字员工的方法大同小异，均可以按照以下步骤执行：创建知识库>创建工作流>创建Bot）首先进入个人空间，切换到知识库Tab页，然后点击创建知识库。
Midjourney 提示词资料都在Excel中，所以我选择表格格式。给知识库写好名称，并且用AI生成图标。
创建工作流后，画布上会出现开始和结束节点，对应输入输出节点。
定义一个名为 'question'的变量，该变量将用于存储用户的输入信息。首先，在左侧的节点列表中，点击知识库右边的'+'号以创建知识库节点。接着，将新创建的知识库节点与开始节点相连。在设置输入项时，选择之前定义好的起始节点中的变量 'question'。在知识库节点中，点击“+”，选择之前创建的“Midjourney prompt”知识库
对于搜索策略，你可以根据具体情况进行选择。我在这里选择了“混合”模式。此模式允许你设置最大召回量，即从知识库中检索的最大段落数。请注意，这个数量越大，搜索过程可能会越缓慢。最小匹配度是一个关键参数，它决定了搜索结果的筛选严格程度。数值越高，意味着筛选标准越严格，因此输出的结果数量会较少；相反，数值越低，筛选标准越宽松，输出的结果数量会较多。在实际调试过程中，你可以根据需要自行调整这个数值，以找到最适合你需求的平衡点。在左侧的节点列表中，点击大模型右边的'+'号以创建大模型节点。然后，将这个新创建的大模型节点与之前创建的知识库节点相连接。在设置'模型'选项时，请选择'moonshoot（32k）'。这里的'moonshoot'代表的是Kimi大模型，一个功能强大的人工智能模型。当配置'输入'选项时，请确保选择之前用户输入的变量'question'，以及由知识库节点输出的变量'knowledge'。这样，大模型就能够接收到用户的问题和相关的知识库信息，进而进行更深入的分析和处理。大模型节点中的提示词可以让kimi中的提示词大师帮忙输出，将输出内容赋予变量output 在配置回答模式时，请选择'使用设定的内容直接回答'这一选项。这样，系统将自动采用预设的模板来生成回答。请设置两个输出变量：用户输入的内容标记为'question'，大模型生成的回答内容标记为'answer'。{{answer}}：代表大模型根据用户问题生成的答案。
例如，回答模板可以是这样的： '问题：{{question}}。答案：{{answer}}。'通过这种方式，每当用户提出问题时，系统都会自动填充这两个变量，生成一个包含用户问题和相应答案的完整回答。点击“试运行”按钮，系统将开始执行你设置的流程。这个操作会模拟整个问答过程，从接收用户输入的“question”到通过大模型处理并输出“answer”。在输入框中键入想要询问的问题，然后点击'运行'按钮来启动查询过程。在点击'运行'按钮之后，可以查看程序的运行结果。如果需要对输出进行调整或优化，可以根据结果进行相应的调试工作。可以修改提示词，以达到目标，修改后的提示词如下：在进行调试时，可以对提示词进行必要的调整，以便更准确地实现目标。以下是我经过精心调整后的提示词：# 角色- 角色：Midjourney Prompt问答AI助理
## 任务- 任务：基于检索到的信息{{knowledge}}，为用户的问题{{question}}提供解答，确保信息的准确性和简洁性。
## 技能### 技能 1: 问题理解- 能力：准确理解用户问题的关键信息。
### 技能 2: 回答生成- 能力：利用检索到的信息生成准确、简洁的回答。
## 约束- 约束 1: 范围限定- 仅在检索到的信息{{knowledge}}范围内生成回答，避免超出范围。
- 约束 2: 专注产品相关- 专注于回答与Midjourney Prompt相关的用户问题。
- 约束 3: 语言清晰- 使用清晰简练的语言进行回答。
- 约束 4: 用户中心- 以用户需求为中心，确保回答满足用户查询需求。
- 约束 5: 信息输出- 无论用户问题如何，只要检索到信息{{knowledge}}，就应以清晰简练的语言输出。
- 约束 6: 无信息情况- 如果没有检索到信息，应生成标准回答：'很抱歉，暂时没有收录相关内容。'
- 约束 7: 避免无关信息- 禁止输出与内容无关的符号信息和表格标题等。
## 输出格式- 输出应为文本形式，直接针对用户问题提供解答。
## 工作流程1. 接收用户问题{{question}}。2. 从知识库中检索相关信息{{knowledge}}。3. 根据检索到的信息，理解问题并生成回答。4. 确保回答简洁、准确，并符合约束条件。5. 如果没有检索到信息，提供标准无信息回答。
## 请注意1、答案中，先给出知识库索引prompt，然后给出prompt case。2、必须先给出原英文提示词，然后再给出中文翻译，只用翻译prompt case。3、如果检索出多个答案，需要按照层级关系给每个答案标明序号。4、不需要重新组织用户的提问，展示用户原本的输入。
## 示例1、您的提问：新海诚风格2、针对提问的答案：（1）prompt：Makoto Shinkai（2）prompt case：Makoto Shinkai, dreamy and surreal landscape, pastel colors, soft and gentle lighting, cherry blossom trees in bloom, distant mountains, a flowing river --ar 16:9 --niji 5（3）prompt case的翻译：新海诚，梦幻而超现实的风景，淡淡的色彩，柔和而温柔的灯光，盛开的樱花树，遥远的群山，潺潺的流水
在调试过程中，不妨也检查一下其他节点的运行结果。通过观察从知识库到大模型的输出转换，您会发现无论是在文字表述的准确性还是整体排版的美观度上，都有了显著的提升。当确认一切设置都已无误，并且运行结果符合预期时，点击'发布'按钮。这标志着工作流内容已经圆满完成。
在工作流配置完成后，下一步是创建Bot。按照以下步骤进行：- 编写Bot提示词：构建Bot人设与回复逻辑，确保提示词能够引导用户进行有效的交流。（我这里直接复用了工作流中的大模型提示词）
- 调试与优化：在编写完成后，进行细致的测试，调整Bot的响应以确保其性能达到最佳状态，并根据反馈进行优化。
在调试过程中，我发现Bot的表现非常出色，它不仅完美地复制了本地文档中的提示词，还自动完成了翻译工作，确保了信息的准确性和易读性。
当完成所有的配置和调试工作后，接下来就是将Bot推向公众。点击'发布'按钮，进入发布渠道的选择环节。在这一步，有多个渠道可以选择来推广Bot。我选择了扣子Bot商店、豆包和微信公众号（订阅号）。可以到对应的公众号的设置与开发>基本配置>开发者ID（AppID）中复制。至此，Midjourney提示词知识库机器人已经创建完成。接下来，让我们亲自体验一下它的功能。首先打开Midjourney提示词专家，输入想要绘画的关键词。比如，输入“头部特写”，Midjourney提示词专家会按照期望的格式给出输出结果。这个过程不仅提高了工作效率，还确保了创作的质量和一致性，让绘画作品更加生动和专业。我把prompt case中的内容复制到Midjourney中再来输入一下宫崎骏，Midjourney提示词专家找到了我收集的宫崎骏风格的提示词并按照期望的格式进行了输出。
欢迎大家访问以下链接，亲自体验Midjourney提示词专家的智能与便捷https://www.coze.cn/store/bot/7380635941607571491?panel=1&bid=6craeqoqg000bhttps://www.doubao.com/chat/61456164585730AIGC森淼（可以直接点击下方公众号名片进入体验哦）知识库机器人，尽管在当前的应用中显得至关重要，但它仅仅是AI Agent能力的一个缩影。随着技术的不断进步和创新，AI Agent的潜力正在被逐渐发掘。它们不再局限于单一的领域，而是开始渗透到我们生活的每一个角落。在未来，我们可以预见AI Agent将在各个领域展现出其独特的价值。它们将不仅仅是信息的提供者，更是策略的制定者、问题的解决者，甚至是创新的推动者。想象一下，你是一名销售代表，正准备与潜在客户进行一次重要的会议。在会议之前，你可能会有很多问题需要解答，比如客户可能对产品的功能、价格、市场定位等方面有疑问。这时候，如果你有一个销售助手，它能够迅速提供所有你需要的信息，那将是多么方便的事情。这个助手就像是一个随身携带的数据库，它存储了大量的产品资料和市场信息。当你需要时，只需提出问题，助手就会根据你的问题，从知识库中检索出最相关的资料。比如你想知道某款产品与竞争对手产品的比较，助手就能立即提供一份详细的竞品分析报告，让你在与客户的对话中更加胸有成竹。而在产品研发领域，AI Agent的应用也同样令人兴奋。想象一下，你正在参与一个新产品的开发项目。从最初的市场调研，到产品设计、原型测试，再到最终的产品发布，整个过程都需要大量的信息收集、分析和决策。而一个AI Agent，就能够在这个过程中提供强大的支持。它可以帮助团队更高效地收集市场数据，提供用户反馈的分析，甚至模拟不同的产品设计和营销策略，帮助团队做出更明智的决策。在医疗领域，AI Agent能够协助医生进行疾病诊断，提供个性化的治疗方案，正如清华团队搭建的Agent Hospital所展示的，AI Agent能够成为一个虚拟的专家团，为各种问题提供专业的建议和解决方案；在教育领域，它们可以个性化地调整教学内容，以适应每个学生的学习节奏；在金融行业，AI Agent能够分析市场趋势，为投资者提供精准的投资建议；艺术创作领域也将因AI Agent的加入而焕发新的活力，它们可以协助艺术家创作出前所未有的作品。我相信，在不久的将来，AI Agent将在方方面面出现很多不同于以往的应用。它们将超越现有的界限，成为我们生活和工作中不可或缺的伙伴，以前所未有的方式推动社会的发展和创新。
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