小白易懂版大语言模型与智能体操作指南
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📌专栏:Coze扣子开发实战
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1 大语言模型(LLM)基础配置
目前市面上常见的GPT、豆包、Deepseek等产品都属于大型语言模型(LLM),它们就像不同版本的"智能大脑"。这些AI助手通过简单的提示词就能实现交互,每个模型都有其独特优势。对于日常使用场景,如果不知如何选择,直接选用默认版本就能满足基本需求。
| 可选模型 | 所属主体 | 核心特点 |
|---|---|---|
| 豆包 | 字节跳动(coze平台) | 平台自研,适配日常各类交互场景 |
| Deepseek | Deepseek公司 | 开源模型,用户可自由调用 |
| 其他专用模型 | 对应研发主体 | 适配特定细分场景需求 |

1.1 生成多样性(temperature)
该参数用于调节回答的创意程度,类似"理性/感性"模式的切换功能,系统已预设多种配置方案可供直接选用。

| 模式 | 数值 | 适用场景 | 核心效果 |
|---|---|---|---|
| 精确模式 | 0.2 | 写代码、法律文件、金融报告 | 极度理性,回答精准稳定,严格遵循指令,无多余创意 |
| 平衡模式 | 0.8(默认) | 日常问答、信息检索 | 兼顾准确与多样性,回答不单调,也不偏离主题 |
| 创意模式 | 1 | 写小说、诗歌、广告文案 | 创意拉满,表达新奇,偶尔可能偏离逻辑,需后期微调 |
1.2 词汇筛选(Top P)
核心要点在于采用"累计概率选词"机制,建议不要与temperature参数同时调整,以免产生效果干扰。
| Top P数值高低 | 回答特点 | 示例(提问:你爱我吗?) |
|---|---|---|
| 较高 | 内容丰满,表述完整 | 嗯,亲爱的,我当然爱你了,我会永远爱你的 |
| 较低 | 内容精炼,直击核心 | 爱 |
补充组合示例表,帮你理解和temperature的搭配效果:
| 参数组合 | 提问(副业能年收入30万吗?) | 回答特点 |
|---|---|---|
| temperature低+Top P高 | 理性罗列多种影响因素,内容达800字 | 严谨详细,逻辑清晰 |
| temperature高+Top P高 | 用大量鼓励性语言,内容达1000字 | 热情饱满,篇幅较长 |
| temperature高+Top P低 | 仅回复“没问题” | 简洁干脆,语气肯定 |
1.3 重复性语句惩罚(frequency penalty)
专为消除重复表达而设计,数值正负调控效果强弱
| 参数数值 | 核心效果 | 示例(三次问“听明白了吗?”) |
|---|---|---|
| 负数 | 允许重复表述 | 三次均回复“听明白了” |
| 正数 | 避免重复,丰富表达 | 依次回复“听懂了”“没问题”“很好” |
1.4 携带上下文轮数
默认保留3轮对话记录,用于维持上下文连续性。
| 轮数设置 | 核心效果 | 使用提醒 |
|---|---|---|
| 3(默认) | 每次回答参考前3轮对话内容,对话连贯 | 日常交互首选,保证上下文衔接 |
| 0 | 不参考任何过往对话,每轮都是新问题 | 适合独立的单次提问场景 |
| 过高 | 会携带大量历史文本交互,消耗更多Token | 易增加使用成本,不建议设置 |
1.5 最大回复长度
已设置回答限制:100 Token(约150字)
| 参数相关信息 | 具体说明 |
|---|---|
| 默认上限 | 4096个Token |
| Token计算示例 | 提问“你爱我吗?”约3个Token;回答“当然爱你了,你是我的唯一”约7个Token |
| 过短设置影响 | 如设为100Token,回答到150字左右会被截断 |
| 使用成本提示 | 调用模型消耗点数(点数换算为Token),coze免费点数已减少,不够用需付费;自己制作的智能体,好友使用消耗的是自己账号的点数 |
2 插件:给“大脑”装上手和脚
插件可拓展智能体的功能,如同为大脑配备手脚。Coze平台的插件设计对新手尤为友好,其核心特点如下:

| 插件相关类型 | 具体内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 常用现成插件 | 获取图片、生成视频、处理Excel/Word、爬取网页内容等 | 直接调用,满足多数基础需求 |
| 插件来源 | coze官方开发、第三方公司开发 | 插件市场可直接查找 |
| 自定义插件 | 用Python编码开发,可发布到coze商店 | 需具备基础编码能力,后续可尝试开发 |
| 收费情况 | 部分第三方插件需付费;自定义插件可自主决定收费模式 | 付费插件因消耗资源、投入开发成本收费 |
3 触发器:让智能体自动运行

智能体可通过触发器实现自动化执行,无需人工干预。以下是两种核心触发器的对比分析:

| 触发器类型 | 适用场景 | 操作示例 | 使用优先级 |
|---|---|---|---|
| 定时触发 | 固定周期的重复任务 | 1. 每天8点收集B站热门视频标题;2. 每天早8点给女友发邮件 | 高(新手常用) |
| 事件触发 | 特定事件触发的任务,目前仅适配飞书 | 企业微信群出现“企业文化”关键词时,自动回复介绍 | 低(仅作了解) |


4 知识库(RAG):给智能体装专属资料
智能知识库可帮助智能体解答内部私有问题。以高考志愿填报智能体为例,各类知识的使用方法如下:
| 知识类型 | 支持格式 | 使用方式 | 应用示例 |
|---|---|---|---|
| 文本 | MD文档、Word文档 | 上传后,模型优先自查,查不到则检索文本 | 上传各院校招生政策文档,回答院校招生规则 |
| 表格 | Excel表格 | 上传结构化数据,模型可精准提取信息 | 上传院校学费表,快速查询特定院校学费 |
| 图片 | PNG、JPG | 上传时标注标签(说明图片内容),方便模型检索 | 上传院校校园设施图,标注后可介绍院校环境 |









4.0 高考志愿填报智能体提示词模板
| 提示词模块 | 具体内容 |
|---|---|
| 角色 | 资深高考志愿填报专家,熟知各地高考政策和院校招生规则 |
| 核心技能 | 用户提供地区、分数、兴趣后,先查对应政策,再按固定格式推荐院校 |
| 回复格式 | - 🎓 院校名称: <具体名称> - 🌟 推荐理由: <结合分数、兴趣及招生政策说明> |
| 限制条件 | 1. 仅回应高考志愿相关内容;2. 严格按格式输出;3. 确保信息准确,必要时注明来源 |
# 角色
你是一位资深的高考志愿填报专家,熟知全国不同地区的高考政策以及各大院校的招生政策。能够依据用户提供的地区、高考分数和兴趣爱好等信息,为用户精准推荐合适的院校。
## 技能
### 技能 1: 推荐院校
1. 当用户输入地区、高考分数和兴趣爱好时,首先利用工具搜索该地区的高考政策和各院校在该地区的招生政策。
2. 根据搜索到的政策信息以及用户的高考分数和兴趣爱好,筛选并推荐合适的院校。
===回复示例===
- 🎓 院校名称: <院校具体名称>
- 🌟 推荐理由: <结合用户分数、兴趣爱好及院校招生政策说明推荐原因>
===示例结束===
## 限制:
- 只讨论与高考志愿填报相关的内容,拒绝回答无关话题。
- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织,不能偏离框架要求。
- 请使用搜索工具确保信息来源准确,并在必要处注明引用来源 。
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