在AI技术日新月异的今天，字节跳动推出了Coze——一款AI聊天机器人构建平台。Coze以其强大的功能和易用性，打破了AI技术的高门槛，让每个人都能成为AI应用的创造者。无论是企业用户还是个人爱好者，都能通过Coze快速搭建起属于自己的AI聊天机器人，实现自动化办公、智能客服、个性化娱乐等多种场景的应用。
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一、Coze的工作流、图像流是什么？
Coze不仅拥有Bots聊天机器人这一核心功能，还集成了插件、工作流、图像流、知识库等多种实用工具，为用户提供了全方位、一站式的AI解决方案。其主要功能如下：
- Bots 聊天机器人
- 插件
- 工作流
- 图像流
- 知识库
Coze的工作流、图像流本质上是一个低代码编辑器，每个节点的输出可以作为下一个节点的输入，可以用来完成一些格式化、标准化的任务。工作流之间还能自由组合，提供了强大的调试工具，非常灵活易用。
工作流的工作台左侧组件：
| 节点 | 用处 |
| 插件 | 添加工具访问实时数据，调用外部接口进行数据操作 |
| 大模型 | 填写提示词、大模型相关参数，通过变量集成上游的输出，得到大模型的答案 |
| 代码 | 更灵活的数据处理方式，通过代码来实现数据的转换，从输入得到自定义输出 |
| 知识库 | 根据用户输入得到知识召回的片段及片段组装的字符串 |
| 工作流 | 嵌套子工作流实现复杂流程的组装 |
| 图像流 | 实现一些图片相关的处理，如OCR、文生图、图片标注文字等 |
| 选择器 | 提供一个基本的规则判定引擎，可针对输入进行条件判定 |
| 意图识别 | 可以用于针对用户输入的意图识别，将它与用户定义的预设意图匹配 |
| 其它 | 文本处理、问答、数据库、长期记忆（用LLM针对用户的上下文做摘要） |
二、用Coze快速搭建软件园区的智能客服机器人的步骤
有了上面的一些基础概念学习后，我们来手动搭建一个软件园区的智能客服机器人吧。让这个客服机器人只负责回答园区相关的信息，而不闲聊。
第一步，准备知识库
- 将资料放到txt、pdf或者word内：
- 上传到coze知识库：
- 上传完毕后coze会把资料分段处理，这块不需要我们关注：
第二步，创建工作流
注意，工作流必须有开始节点和结束节点，是不能删除的。
- 为了防止大模型回复我们资料之外的问题，首先引入一个“意图识别”节点，配置一个“智慧园区相关问题”的意图，为了提升识别准确率，可以在高级设置中增加额外的描述：
- 针对“园区相关问题”，引入知识库+大模型节点，完成rag的问答（其中知识库节点需要关联第一步我们导入的QA知识）：
- 针对其它问题（不想大模型胡乱发挥的场景）：
- 最后把上面2个分支的输出都指向结束节点：
- 工作流搭建完毕后，需要“试运行”然后“发布”，才能在Bot内引用。
建成后的工作流如下：
第三步，创建Bot并关联工作流
客服机器人测试效果如下：
最终可以通过Coze开放API将Bot对外提供http接口的访问，我们可以用这种方式来集成到其它产品上（比如微信公众号、小程序或者园区官网的聊天窗口）。这样一个专属知识库的客服机器人就搭建好了。
结语
通过上述步骤，我们成功利用Coze平台搭建了一个专注于软件园区信息的智能客服机器人。这个机器人不仅能够准确回答园区内的问题，还能有效过滤非相关信息。你还可以运用Coze的工作台和应用商店还有数十个插件和众多开发者贡献的工作流、bot、模型等资源，实现更多的复杂场景业务。
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