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【网页内容】 数学公式生成器 上一篇文章《数学常数e的含义》，有很多数学公式。... 阮一峰 2011-07-11T22:12:13+08:00 --> AI 开发的捷径：工作流模式 - 阮一峰的网络日志 阮一峰的网络日志 » 首页 » 档案 上一篇： 科技爱好者周刊（第 3 下一篇： 科技爱好者周刊（第 3 分类 ： 开发者手册 ⇐ ⇒ AI 开发的捷径：工作流模式 作者： 阮一峰 日期： 2024年10月31日 一、引言 大部分人使用 AI，大概都跟我一样，停留在初级阶段。 平时，就是向 AI 提问（又称聊天），偶尔也用一些现成的服务：生成图片、生成代码、翻译文章等等。但是，时间久了，就觉得不够用，很多个性化需求，根本找不到工具，需要自己想办法。 我想，这是很多人面临的问题： 如果深入使用 AI，就必须自己做开发 。 今天，我就介绍一种 AI 开发的简单方法，没有那么高的门槛，普通人也可以上手。 二、AI 开发的三种模式 按照从难到易，我把 AI 开发分成三种模式。 （1）自建模型 ：自己搭建 AI 模型，并寻找数据进行训练。 这种模式难度高，成本大，必须是 AI 专业人士或大公司，才会使用。 （2）API 调用 ：自己编写脚本，去调用他人运行的模型 API。 这种模式要求使用者必须会编程，优点是适应性强，什么需求都能编程解决，缺点是编写和调试脚本要花不少时间，还要自己部署服务端。 （3）工作流模式 ： 采用 AI 服务商提供的工作流（workflow），编排每个步骤，形成自动化操作。 这种模式最简单，不懂编程的人也能上手，可以不编写脚本，有现成的服务端，省时省事。缺点是受限于 AI 服务商提供的能力，对方不提供，就做不了。 我是 AI 新手，就选择了最后这种模式，尝试 AI 开发。 三、GPT 商店和 Copilot 模板 很多 AI 大厂都提供"工作流模式"，允许开发者在他们的模型上，定制自己的应用。 最有名的大概就是 OpenAI 公司的 GPT 商店 。 它开放 ChatGPT 的底层能力，让开发者定制某个领域的专用 GPT，比如学术论文的 GPT、处理 Excel 文件的 GPT 等等。 微软的 Copilot 也有类似的功能，叫做" 模板 "（template）。 不过，这些都是国外的服务，需要收费，服务器在境外。好在国内有免费的替代品，我就选择了国内产品。 四、工作流演示 我先演示一下，工作流的操作界面。大家就能明白，它是怎么回事了。 工作流其实就是把一个 AI 应用，分成若干个步骤 。每个步骤是一个节点，你在上面设置这一步的操作，然后所有节点按照流程，完成任务。 上图是 扣子 AI （coze.cn）的工作流编排界面，包含四个节点。 扣子是字节跳动旗下、免费的 AI 应用开发平台。使用过程非常直观，就是在网页画布上，通过图形化操作，一步步创建 AI 应用。我就用它来演示。 它的开发页面左侧是不同类型的节点，下图是其中一部分。 新建节点时，点击对应类型就可以了。一般来说，第一步总是新建"模型节点"或"插件节点"。 新建模型节点后，如果你想用自己的数据训练模型，可以在项目管理页面上，新建一个知识库，上传数据文件。然后在工作流里面，创建一个"知识库节点"。 如果你想启用持久记忆能力，记住用户的历史对话，那么可以新建数据库，保存用户数据，然后在工作流创建"数据库节点"。 所有节点设置完毕，这个 AI 应用就可以运行了。最后一步，就是发布该应用。 扣子会让你选择发布渠道（上图），目前支持发布到商店（在扣子平台使用）、第三方平台（在飞书、抖音、微信使用），以及 API 和 SDK（在用户自己的软件使用）。 以上就是工作流模式的使用界面，只是一个简单介绍，大家有一个大概的理解就可以了，具体操作可以看 文档 。 它还是很容易上手的，熟练以后，开发一个 AI 应用，一两个小时就可以搞定。 五、工作流开发的例子 为了加深理解，我举一个实际开发的例子。某餐饮企业想要搭建一个 AI 应用，用来分析用户的点评。 为此新建一个工作流，基本功能只需要三个节点----输入节点、分析用户点评的 AI 模型节点、输出节点。 然后，把这个工作流发布成 API。用户的点评传入这个 API，它就会返回一段 JSON 数据，里面有 AI 模型识别出的用户评价（正面、负面、中性），以及点评关键词（环境/服务/菜品）。 上图是这个工作流的预览调试界面，输入了一段真实的点评，运行结果以 JSON 格式返回。 可以看到，AI 识别出该用户对产品是中评，对环境是差评，对上菜速度是好评。 六、模板功能 工作流除了自己使用，还可以保存成模板（template），发布到 模板商店 ，让别人使用和借鉴。 在模板商店，你可以看