AI智能体扣子(Coze)工作流搭建,试卷出题系统,涵盖所有学科、所有年级,保姆级教程

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从小到大,我们是不是都听过这句话,假期是用来超越的。

对于孩子们来说,假期大部分的时间都用来补课了,那么,大家有没有想过,使用扣子(Coze)智能体来帮助学生们提高成绩。

为此这里给大家设计了一套自动出题扣子(Coze)智能体,我们只需要将知识点和错题集拍照上传,智能体会分析我们错题的特点,然后定向的出题,帮助我们巩固易错知识点。

详细流程如下所示:

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如下图所示,运行成功之后,可以直接将生成的文档下载下来,然后,我们可以再自行修改一下,可以打印出来给孩子练习,陈工,给邻居家的小孩测试了一下,整体效果还可以。

陈工测试了一下,语数外、政史地、物理、生物等都可以,小学、初中、高中都可以进行使用。

通过智能体的形式,结合错题,针对性的做练习。

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1、开始节点

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解释一下这三个变量的含义:

上传文件,系统为您智能生成试卷。

上传错题图片,系统精准识别错题知识点,为您定制专属试卷。

输入您需要的知识点,系统即刻为您生成对应试卷。

根据错题集和知识点,定向给学生生成对应的试卷,帮助孩子提高学习成绩。

2、选择器

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3、增加文件读取插件

插件,我们直接在插件商店搜索,然后添加即可。

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输入节点,连接的开始的变量 file,目的是用来读取我们上传的文档内容。

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4、添加视觉大模型节点

这里添加的大模型节点,是视觉推理。

可以识别我们上传的错题集,但是,有的时候,识别会有一定的错误,特别是字体写的比较潦草的时候,识别起来就比较的费劲。

所以,关于错题本的图片,还是整洁一点的,更好识别。

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添加系统提示词,告诉 AI,怎么处理错题本的内容

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5、添加大模型节点

该大模型的作用,是根据我们上传的知识点,然后进行出题。

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输入系统提示词,如下图所示:

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6、新增大模型节点

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系统提示词:

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7、新增变量聚合大模型节点

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8、新增文档生成插件

这一步的目的,主要是将上述生成的题目,以 word 的形式进行展现,然后我们直接下载下来,方便家长进行打印。

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9、结束节点

结束节点,需要输入的就是知识点、错题集即可。

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AI 的发展,应该是推动人类的共同进步。

在学生越来越内卷的情况下,使用扣子智能体工作流,根据学生错题情况,定向出题,进行定向的巩固内容。节约学生时间,让学生集中精力的练习自己不会的知识点。

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了,算是新时代的风口!有小伙伴觉得,作为人才需求必然相当大,与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少,那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢?是不是呢?是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢?

答案当然是这样,大模型必然是新风口!

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人,只能说是:

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型,学也不是不学也不是,基于此我用做产品的心态来打磨这份,深挖痛点并持续修改了近后,终于把整个AI大模型的学习路线完善出来!

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AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

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L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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