ai轻流操作过程
今天我们用清流最新的自定义页面功能，快速为这个汽车零部件订单应用创建一张使用的数据看板。 每个订单还是比较复杂的，包含了子表，用于记录订单的具体内容。我们让局智能体小 q 先试着搭建一版，让他自己定指标和页面内容。 可以看到第一版的页面还是很惊喜的，但是有几个问题，数据没有加载，没有设置默认日期。另外小 q 创建了没有用的首页，我要让他直接显示这个数据。看版 第二版好多了，三个任务里两个都完成了，还有数据没有对接成功，再来一次 第三版数据正常，非常棒。我们回去订单里看看数字算的对不对。 很好，数字都是对的。下面我们让小 q 再增加一条模拟数据试试，看版数据能不能自动同步。模拟数据已经创建好了，我们去看版试试， 非常棒，数据都同步过来了，仅仅几分钟，一个自定义数据看版就完成了，快来试试吧！
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01:25查看AI文稿AI文稿今天咱们一口气看完八个清流十点零版本新出的 ai 按钮，话不多说，直接开始。第一个内容生成按钮， 可以根据预设的提示词生成文字内容，这里我通过用户的输入，生成了一段用户与宠物的故事，效果很不错。接着第二个按钮内容提取， 我们从刚刚的故事里把宠物样貌的描述提取出来，别跑神，接着看，马上咱们就用图片生成按钮，把刚刚这段宠物样貌描述给它生成图片。哇，怎么是条大鳄鱼啊， 好可怕！你看我们第四个按钮，内容分类已经把它识别并标记为危险了，这个背后也有提示词，想知道怎么提示词怎么写的，关注一下清流，以后有详细介绍。很快啊，四个按钮已经介绍完了， 接下来两个也是厉害。功能，文档解析，可以解析文档中的文字，你也可以在提示词里让 ai 帮你加工解析结果。图片识别，既可以识别图片是什么，还可以识别文字，顺带给你翻译了，哎，说到翻译，第七个机器翻译按钮， 咱们一口气安排了四个，英语、日语、俄语甚至西伯来语啊，斯瓦西里语都能给你安排。最最后第八个按钮，咱们文本总结一下，给他一段长文本，一下就给你总结出来。以上就是清流十点零全新的 ai 按钮，速览，快去体验吧！
03:04查看AI文稿AI文稿接下来由我给大家介绍 ai 按钮功能。 清流此次主要是升级了 ai 在 表单中开箱即用的能力，无需在清流做过多配置，用户只需要更专注于业务内容本身，明确好你的需求，设置好输入输出字段即可使用。 ai 按钮主要分为两大部分能力，一部分是文本处理，包括了文本总结、内容生成、内容提取、内容分类和机器翻译。一部分是多媒体文件生成和处理，包括图片生成、图片识别和文档解析。 现在我们开始功能演示 ai 按钮主要场景是当用户在表单填写时，需及时对表单数据进行 ai 文本或文档处理， 那么在录入部分数据后，可直接点击按钮进行处理。 a 按钮还可以结合清流已有的表格子段，通过公式计算等能力，对原始数据进行更复杂的解析计算。 比如在录入客户反馈邮件内容的同时，及时提取客户反馈到结构化数据表中，在备份客户报价单的同时，及时将其解解析为结构化数据，方便数据在业务中进行流转。 现在我给大家介绍一下 ai 搭建的场景，在表单搭建时，用户可以直接选择合适的 ai 按钮拖拽进行搭建。 ai 按钮本身配置分为三个部分， 基本配置、输入配置和输出配置。输入配置部分可以选择已保存的表单字段，如有需要可以补充业务相关的提示词信息，也支持插入字段输出字段。大部分 ai 按钮都支持输出到多个表单字段中， 默认是根据字段名称进行输出字段的匹配。如果需要更精细的描述，可以在输出字段中补充描述信息。 接下来给大家演示一个已经搭建好的 ai 按钮案例。这是一个采购供应链部门常见的场景，供应商发来一份报价单，但格式都不一样，有的是 pdf， 有 的是 word， 有 的甚至是扫描件 欠留。原来的功能基础上，员工不仅需要上传报价单的原件，还需要手动录入很复杂的数据，操作效率低，并且容易出错。 现在，员工在上传报价单后，即可一键解析各种格式的报价单，解析成功后，进行人工核对，即可录入系统进行后续的操作。这个案例中，上传一个 pdf 格式的供应商报价单， 一键即可解析报价数据，同时对报价单进行自动计算。
04:04查看AI文稿AI文稿接下来呢，由我来给大家介绍一下 ai 节点的功能。在此次升级后呢，我们不需要用户在轻易中继续添加智能体技能，也不需要配置清流的 webhook 节点，只需要更加关注于业务本身即可。 ai 节点与 ai 按钮的场景不同点主要在于以下几个方面，第一方面呢，可以在节点流转过程中对数据进行一个自动的一个加工处理。 另一方面呢，可以对 ai 节点的功能进行一个自由的组合，结合清流已有的一些能力，比如数据更新、发送邮件、发送请求等等等等。对更复杂的企业业务的流程进行一个降本增效， 比如对客户的反馈意见进行一个分类，再根据场景对内容进行一个提取，结合清流已有的能力进行发送提醒、发送邮件等等。接下来我给大家演示一下这个功能。然后我们在流程节点中 提供了一个独立的 ai 节点，里面有非常多的一个功能。具体的配置呢？ ai 节点和 ai 按钮其实是一样的，分为三个主要的部分，第一个呢是输入配置，第二个呢是输出配置以及流转的规则。然后输入配置呢，可以选择已保存的表单字段， 然后如果要是有需要，可以补充业务相关的提示词，也支持插入字段呢？大部分 ai 节点都是支持 输出字段到表单字段中，默认是根据字段的名字进行输出字段的匹配，如果需要更加精细的一些描述，可以在输出字段中补充相关的内容。 ai 节点与 ai 按钮有所区别，在于它可以配置流程的流转规则，也就是这个节点的流转是同步还是异步的，既节点在直，是他是执行完再执行后续动作，还是这个节点的任务，不影响后续业务的执行。 好，接下来呢，我给大家展示一个实际的一个功能场景，它是一个客服部门日常工作内容，结合 ai 节点的一个案例。客服部门日常工作内容主要是他们每天会收到很多的一些反馈或者是些投诉的公单， 需要对其进行一个分类，并提取里面的关键信息，然后再根据这些关键信息指派给其他相关的部门，然后然后再给用户一个初步的一个回复。原来呢，不仅仅需要 肉眼来判断客户的一些反馈，根据反馈的内容，然后填写其他部门的一些支持公单，然后再给客户一个反馈。现在呢， 他只需要将客户反馈的内容粘贴进来，或者是结合清流已有的 qos 功能，直接对接外部数据语言。 ai 节点可以自动判断反馈类型，提取关键信息，按照不同部门或者是不同的紧急程度自动的处理，代办发送邮件，更新数据等等。 这个案例呢，是对客服公单进行了四个 ai 辅助的一些处理，第一个是判断紧急程度，然后是判断反馈分类， 然后是总结客户反馈内容。第四个是查你一个回复内容， 然后呢判断任务的紧急程度，它是根据用户的一些描述来 判断他的紧急程度。然后第二个呢，是反馈进行一个分类，根据用户的反馈结合进行一个分类，然后帮助后续分发到其他的部门，然后呢还有一个总结客户反馈，将客户的一些 长篇大论总结成更加精短的简短的一些文字。然后第四个呢是内容生成，自动查你一个客户的回复， ai 节点的功能到这里就演示完毕了，我相信 ai 节点一定会对你们的业务有所帮助，我们也期待你们有更好的想法与我们交流，一起来做出更好的功能。
00:44查看AI文稿AI文稿今天我们来看一看仓库管理员如何用一部手机，通过拍照或照片上传，快速识别，随货清单填写货品信息，一起来看看吧！当一批货物到达仓库时，库管只需掏出手机，打开清流中的入库表单，选择拍照或照片上传， 点击货物识别，货物信息就自己填充到表单中了，只需检查一下数据，确认后即可提交完成入库。 原来十多分钟的数据填写，只需不到一分钟就能完成，你学会了吗？快来动手试试吧！
02:57查看AI文稿AI文稿清流的发展离不开搭建者的陪伴，清流也因搭建者变得更加美好，因搭建者变得更有活力，所以十点零版本我们为搭建者准备了一系列精彩好用的功能， 现在你可以说出你的业务场景需求， ai 可以 一键生成包含相应字段的表单应用，自动生成调试可用的复杂公式或代码。 清流希望通过 ai 能力的加持，能够释放我们搭建者的创造力，让复杂的技术工作搭建工作交给 ai， 让搭建者可以专注业务本身的提效与创新。 接下来我们在现场搭建一个应用，给大家整体的展示一下我们整个产品的功能效果。我只需要这样一段话告诉清流，帮我创建一个完整的报价单的应用。 大家可以看到，在我喝口茶的功夫，一个结构清晰、字断完整的报价单就生成了，它就像我们的身边有一位永不疲倦的需求分析师，可以把我们的想法直接变成可用的应用。 在应用搭建完成之后呢？那我们可能需要根据业务的场景需要，比如说我们要让 ai 去给你写一些公式啊，比如我们生成一个报价单的唯一的编号，这个里面我要求它以 q l 开头， 可以看到很快一个复杂的逻辑就被 ai 瞬间解析，并且生成了拮确无误的运算规则。 你也可以让 ai 帮我们去写这个代码块啊，计算这个报价单中的产品的总额的一个信息，那它就可以根据你的上下文信息，自动去编辑好完整的这个复杂的代码块的一个内容，你只需要配置好返回和解析即可。 所以大家看，我们已经可以直接用业务的语言去定义规则了，把那些烧脑的技术、翻译的工作通通交给 ai。 所以 朋友们 从我用一个想法来生成报价的表单，到一句话去定义这个报价表单里面的业务逻辑规则，这就是清流 ai 的 无代码，希望带给每一位搭建者的全新体验。 我们也相信，最懂业务的永远是业务本身的人，而清流要做的就是用 ai 能力卸下你肩上技术的重担，将复杂留给 ai， 将简单与创造力还给你，让我们能共关注业务本身的提效与创新。
01:49查看AI文稿AI文稿今天咱们用三个案例演示一下清流十点零版本新推出的 ai 节点功能。第一个场景，咱们试试 ai 自动识别表单内容，给出推荐反馈。 具体场景是给商机推荐合适的软件销售，让我们打开流程设计页面，添加一个做内容分类的 ai 节点。在这个节点里，我告诉了 ai 销售团队擅长的行业和场景， 我希望 ai 能够根据客户的名字和需求，告诉我谁更适合对接客户。接下来让局智能提小 q 生成一个模拟商机，行业是制造业，场景是 erp， 看他能不能推荐擅长这个领域的销售。张飞飞提交之后，我们在代办里查看 ai 推荐的结果，很棒， ai 推荐了最合适的销售。 怎么样？配置起来是不是很简单？咱们再来一个场景，这次让 ai 识别照片，排查巡检过程中的潜在安全隐患。在流程设计里，重大隐患发代办， 轻度隐患发超速，咱们看看 ai 能不能搞定。上传一张测试照片，提交申请，很快超速里就有了新通知。 ai 告诉我，图片中有一把椅子挡住了灭火器，属于轻度安全隐患，应尽快把椅子拿走，是不是既方便又准确？最后，我们给清流上点强度，根据需求一次性生成不同风格的四张图片， 有写实、卡通像素和三 d 渲染。至于生成图片的内容，就让一只猫站在房顶看远方吧。 像升图这种任务，通常需要一点执行时间，有了 ai 节点，就可以不用在屏幕前等待，任务完成后，直接发代办给我查收结果看这图片生成效果还挺不错的。怎么样， ai 节点是不是有很多玩法？快登录清流试试吧！
02:32查看AI文稿AI文稿a r 智能搭建制定页面彻底重新定义了在清流无代码平台上创建制定页面的方式， 它允许您直接使用自然语言描述您的需求。 a r 引擎会智能理解您的意图，并深度关联您后台表达中的数据，自动生成完全匹配的前端展示页面。 这意味着几个突破性的变化，一种从描述到页面这样更高级的页面搭建方式。您不再需要手动拖拽组建、配置数据和设计布局， 只需像对话一样告诉 a r 你 想要一个什么样的页面，它就能快速将一个完整的样式。 u r 自定义的、可运行的页面呈现在您面前。 数据驱动的智能设计 ar 不 仅仅是画个页面，它能理解您表达中的数据关系，比如客户表、订单表，并自动选择最合适的图标类型，如饼图、趋势图等， 还可以显示列表以及展示主键，让深层的页面不仅好看，更能好用。最重要的是无限的页面可能性。 无论是复杂的数据分析、看板、动态的客户信息、门户三 d 的 展示工具，还是企业的门户官网，都不再需要定制开发您的业务场景。需要什么页面， ar 就 能生成什么页面。 这项功能将制定页面的构建从一门技术活变成了一个创意提纯的过程，您只需聚焦于想要什么，而将如何实现完全交给 ar。 这里我们演示下，通过自然语言让 ar 自动生成自定义的报表页面。比如，当我们在分析渠道上的报价请求的数据时，我们如何快速洞察销售态式？ 我不再需要机构团队帮我做报表，我只需对 ar 说，用最近一周的报价数据生成一个按地区划分的潜在销售额分布图，并高量显示报价金额最高的前十家客户。 一个直观美观的分析页面就是诞生，脱离了传统的需求确认任务、排期、设计、开发、测试、上线以及运行部署的流程分，终极的完成你想要的页面，它让我们能够第一时间抓住商机，调整策略。
03:52查看AI文稿AI文稿好，大家好，我今天给大家分享一个什么通过扣子编程生成的一个工作流，如何使用 http 请求节点去调用它，首先呢我这里给大家也看一下啊，首先我们看一下， 这里呢，我给大家看一下啊，看到这里啊，这里呢就是我通过扣子编程呢自动化去生成的一个小红小某书的图文工作流，它自动化就给我们生成了，对不对？看到这里 生成完之后呢，我们可以给我们这可以去调试它，试运行它，如果结果不满意，我们在在这边左下角这里呢进行一个优化，调试完成之后呢，我们就可以并部署它啊，部署它，当我们调试完成，没问题呢，我们可以点击这里部署啊，部署成功呢，就会看到这里啊，等下给演示一下。部署 这里呢，当我们部署成功，这里呢你就可以看到这里有一个什么 api 的 api 请求部署成功，这里是部署啦，这里有 c u r， 对 不对？这一个还有我们 api talking， 我 们就回到我们的这里面的工作流，通过 http 请求节点怎么去使用？ 我们就搭建一个工作流，首先我们在这里呢就添加一个，在我们的 d 代码开发模式里面呢，就添加一个什么呢？ http 请求节点，好吧，添加个 http 请求节点。好，在这里就可以看到，在这里就看到，好，在这里呢，我们就导入它的 c u r l。 好， 我就复制过来， 把这里的 c u r 复制过来，看到这里呢，它就叫你呢替换成你的 u r talking， 那 是哪个 talking 呢？就是我们这里管理的获取的 talking， 你 去获取出来，把这里替换掉，这里呢就把刚刚我们从这里啊， 我们就把这里的 api talking 呢获取过来，给它粘贴这里替换掉，而你好替换成我们自己的 api talking 之后，这里就会导入啊，好， 看到它呢，这里自动化就给我们导入了，在这里导入之后你就可以看到这里的是不是是起球体呢？我这里给它通过我们变量来控制它。怎么会啊，我在起球叉出了，我就前面引用个变量进来，引用开始节点的这个音符的进来。哇，好，这里我们就在这里的 i d e 编轴编辑这个代码，这里呢就给成替换成我们需要的变量。好，按住 shift 键中国号加 shift 键，是不是开始节点呢？好，我们就换成这样，好， 对不对？这里呢 h t b 请求节点就可以完成了，接下来呢我们再添加一个什么节省反序列表， 反序的话将我们的制符串转换成列表格式。好，引用哪个，这里呢就引用我们这里的 h t p 请求里面的 body 好， body 好， 这里就可以了。这样这样搭建完成之后呢，看到这里呢就帮我们这个这个扣子编程下面的工作流输出的参数呢，获取到了，我们如果需要多个扣子编程参数关联，是不是我们就可以添加多个，在这里，好，我们测试一下 对不对？好，这里我就开始输入一个，我们就将好，我们将将原来的一个扣子编程的工作流通过 api 形式调用过来，我们看一下， 好，看到整个工作流运行完成，看到它就给我们需要结果输出来了，对不对？我们内容还有我们的图片链接，好， 在这里就可以看到啊，在这里跟呢，这里我们就可以看到啊，这里只是通过了一个扣子编程对不对？如果我们是关联的，通过多个扣子编程是不可以啦，通过前面一个工作流的输出再引用另外一个输入好，就是我们 这就回到我们的 d 代码工作流的搭建流程，对不对？这里呢主要是告诉大家如何将我们扣子编程编程搭建好的工作流通过 h t v a p i 的 形式去调用它。
102阿辉AI智能体
03:08查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，相信各位都对神奇的小 q ai 助手背后的实现原理充满了好奇，今天就由我来为大家分享一下小 q ai 助手背后的技术设计。 与大家日常使用的通用型 a g i 服务不同，巧克助手需要具备更强大的一个上海文管理能力和更稳定的业务能力，也避免在业务逻辑中发生混乱。同时，在某些场景之中，我们也希望保留 ai 的 创造能力，比如说像 ai 创建的自定义页面等等。 因此，除了常规的上下文压缩、召回与精炼等上下文管理手段之外，我们还对小 q ai 助手能力进行了模块化拆分，同时融合了两种模式，一种是准确性更高的 ai 嵌入的 ai 加 walk flow 模式，另外一种是更具备创造力的 ai 原声 ai flow 模式。 在智能体调用决策环节，我们则采用了更为精准的 walk flow ai 加模式，并在智能体之外引入了状态机等工程化的机制，确保 ai 助手始终运行在用户预期的一个上海文环境中，避免因为上海文切换发生的一些业务逻辑的混乱。 而在对创造性要求更高的一些具体业务场景，比如说像 ai 数据分析啊、自定义页面等，我们都采用了 ai 原生的 ai flow 模式，将角色权完全交给了 ai 本身，让 ai 充分发挥自己的创造力。而支撑这一切的是我们基于 ai 原生 ai flow 模式构建的一个 ai 基础设施迁易。 在面对供网营环境下相对较高的一个变发流量挑战，我们必须解决因模型响应速度和现有的机构架构导致的资源利用率较低的一个问题。 因此，在服务间通信层面，我们采用了全业务架构与调度中心相结合的通信模式，并对 ai 相关的资源进行了隔离，从而保障啊 apos 服务的一个整体可用性。并且在清理内部，我们在适配器层、业务层、大模型层等 层面均实现了资源的隔离。其中适配器层与大模型层均采用原阿特尔模式，啊业务层则通过资源隔离策略最大化系统的一个性能与可用性，同时也保证系统的一个可维护性。 在服务端与客户端的通信中，我们同样贯彻一个全业务设计的思想，在 s s c 以长连接的建立上， 采用事件推送与按需建立相结合的一个方式，可以有效减少业务过程中 stp 连接的数量，降低服务端的压力。对于我们而言， ai 助手只是一个迈向全 ai 原生无代码平台的一个起点，未来，我们将进一步将无代码基础设施全面支持插件化拓展。 在轻易 a 展的平台上面，用户可以通过插件机制无缝对接已有的维达玛技术设施。而在维达玛 apos 平台上，我们也将对现有的表单、流程等功能进行一个 ai 化的升级， 并集成 ai 报表、 ai 数据洞察、全 ai 原生交互等一系列 ai 原生的智能能力。同时，插件化机制也将成为我们开放生态的重要组成部分，我们将支持用户接入自建的 mcv server， 进一步提高 ai 智能体的识别性，并逐步开放第三方插件的接入能力。
