本文首发于专栏:数据化分析案例库,其中已经更新了 18 个案例,计划至少更新 100 个案例,限时优惠价 28 元。随着案例的增加,该专栏将会逐渐涨价,6.18 之后价格将上涨至 58 元,满 100 个案例后将涨价至 280 元,但现在订阅还可以享受特别优惠价 28 元。由于该专栏是买断制,所以早期购买者无需额外再花钱,一次付费,永久阅读。之前我写过一篇文章《怎么打造自己的 AI 智能体?》,其中的人设与回复逻辑比较复杂,特别是技能较多,当目标任务的步骤较多,或对结果的准确性和格式有严格要求时,就可以利用工作流来提升工作效率和质量。例如,我总结了一个数据化分析的流程,从处理数据,到分析数据,再到应用数据,每个模块都可以细分成很多步骤,其中有些工作是重复且繁琐的,例如在处理数据的时候,需要快速识别数据的典型特征。当我有了 AI 智能体之后,就可以按照数据化分析的流程,建立相应的工作流,组合使用不同的大模型、插件、代码等功能,提升数据分析的效率。所谓术业有专攻,每个工作流都有自己的专业技能,它们组成一个「AI 专家团队」,共同帮助我解决相关的专业问题,最终获得我想要的结果。比如,当我在处理数据的时候,可以调用 clsj 工作流;在分析数据的时候,可以调用 fxsj 工作流;在应用数据的时候,就可以调用 yysj 工作流。用浏览器登录 coze 平台:coze.cn
在左边的导航栏,选择「个人空间」。
点击页面顶部的「工作流」,并单击「创建工作流」,具体配置如下:
工作流名称:clsj
工作流描述:处理数据:输入原始数据,用 AI 进行预处理。
确认之后,进入工作流的编辑页面,设置「开始」节点的输入变量名为 input。
点击左边「大模型」后面的 + 号,即可在工作流中增加一个大模型,选择模型和设置 Temperature(用于控制输出结果的随机性),并根据你自己想要实现的功能,设置适当的提示词。下面是我为处理数据设置的提示词,后续还将不断优化,仅供参考。
按照「开始→大模型→结束」的顺序,把节点首尾连接起来,在「大模型」中引用「开始」的 input,在「结束」中引用「大模型」的 output。
配置完成之后,点击页面右上方的「试运行」,输入一些数据之后,点击「运行」,等待运行完成没有问题之后,点击页面右上方的「发布」。
工作流成功发布之后,就可以前往 Bots 页面,进入自己创建的 AI 智能体,在编排页面找到技能区域的工作流,点击右边的 + 号,即可添加前面创建好的工作流。
为了让 AI 更好地识别并调用相应的工作流,我们可以在 Bot 的回复逻辑中增加以下内容:
## Workflows 工作流
- 当用户开头输入「处理数据」时,调用 clsj 工作流。最后,在预览与调试区域,先输入「处理数据:」,紧接着从表格中复制一些待处理的数据进去,发送给 AI 之后,它就会自动调用 clsj 工作流,并输出相应的处理结果,例如:工作流的本质是一个 IPO 的过程,I 代表 Input,也就是用户输入的信息,P 代表 Process 或 Prompt,也就是用提示词让大模型处理的过程,O 代表 Output,也就是输出的结果。你也可以用 AI 构建更加高效的工作流,提升自己的工作效率,特别是一些模式化、重复性的工作。但需要提醒你注意的是,不要把所有工作全部交给 AI 来完成,而要进行适当的整合和创新,并对工作的最终结果负责,否则你的工作可能很快就会被 AI 所取代。构建工作流的过程,其实也是反省自身工作价值的好机会,当我们用 AI 提升工作效率之后,就有时间去做那些更有价值的事情。你可以扫描下方的二维码,体验用 AI 工作流处理数据的效果,如果在使用过程中遇到任何问题,欢迎你随时反馈。
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