蓝色豆包3.0智能体创建方法

欢迎来到 ai 大 白话，用大白话讲透前沿 ai 拆解原理解图动态看懂智能时代！大家好，今天介绍豆包智能机如何使用。 其实豆包智能机超简单，只需要分两步走就可以用。 第一步，找现场的，打开豆包 app 或网页版，点底部智能体， 搜你要的类型。比如旅行规划助手，点进去直接发指令，想帮我做一份三天厦门亲子优攻略， 他会自动规划查景点和交通，很快出结果。第二步，自己搭智能体，同样进智能体业 点创建，选模板或空白创建，给他设名字和功能， 比如周报自动生成器，再添加文档处理搜索这些工具保存后就能用。 用的时候直接说需求，它会自动拆解步骤， 调用工具，不用你一步步盯，超省心！

欢迎收听扣子 ai 播客。 哈喽，大家好，我是今天的主持人，咱们今天来聊一个最近挺火的话题，就是普通人零代码也能搭建自己的锤类智能体知识库，而且它的长期价值真的能帮咱们省下不少力气。 没错，很多人可能觉得知识库就是给智能体额外加点资料，其实它根本不是可有可无的锦上添花，而是垂直智能体的能力基石。要是知识库设计的乱七八糟，不仅会让 ai 的 回答变得离谱，后续维护起来也会特别麻烦。 那先跟大家拆解一下核心概念吧，什么是 ugc 智能体啊？ ugc 智能体就是咱们普通用户不用写代码就能创建的专属 ai 助手，你可以给他设定角色，绑定知识库，还能编排工作流，让他完全按照你的需求来干活。 那锤类知识库又是什么呢？锤类知客就是聚焦特定领域的结构化资料，比如医疗、法律、金融这些，它是通过 r a g， 也就是解锁增强生成的技术来提升 ai 回答的准确性和可解释性。 简单来说，通用大模型靠的是它自己的训练数据，而锤类智能体靠的就是咱们搭建的知识库。所以锤类知识库一定要有纯度和关联度，可别把资料堆成大杂烩，那样反而起不到作用。 明白了，接下来咱们就进入保姆级的搭建流程，首先得知道入口在哪里，还有需要准备什么，对吧？ 对手机端的话，你得打开最新版的豆包 app， 版本要在 v 七点五点零以上。然后点击我的，找到智能体工坊，电脑端直接访问豆包点 com， 进入我的智能体或者创作中心就行。不过在这之前得先完成实名认证，开通相关的权限，不然可能操作不了。 接下来就是设置基础信息和人设了，这一步有什么需要注意的吗？名称得直白，体现功能，而且要控制在十二字以内，不能有特殊符号。 一句话简介要明确，核心直能。比如帮你解答职场面试问题，性格与语气可以勾选关键词，比如严谨、幽默、简明这些。开场白也要好好写，引导用户正确使用这个智能体。比如可以说，你好，我是职场面试助手，有问题随时问我。 然后就是创建知识库和上传文档了。这一步听起来好像挺复杂的，其实还好， 新建知识库的时候，命名要用英文数字或者下划线，而且得以字母开头描述，可以写零到五百字，说明这个知识库是做什么的。数据类型分非结构化和结构化。非结构化的有 pdf、 word， markdown、 txt。 结构化的有 csv、 excel、 json、 l。 那项链化模型怎么选呢？一般默认选 dobell， embedding， 二四零七一五，加上关键词模型就行。如果是长文本，可以选多语言模型，要是追求精度，就选 large 版本。 切片与缩影这块非结构化数据可以设置切片规则，一般八百到一千五百 token， 重叠两百 token， 这样能保证上下文的连贯性。结构化数据就按字段来分，缩影算法默认选 h n s w h hybrid， 它能兼顾语义和关键词。解锁 投喂资料的时候，格式优先级是怎样的啊？格式优先级是 markdown 最高，然后是 html、 word、 pdf 尽量别用扫描件和图片型的 pdf， 因为 ai 很 难识别里面的内容。还有数据清洗也很重要，得按四步法来。先把格式标准化，比如转成 markdown， 玻璃页眉页脚，然后划分语义单元，按章节或者条款分段， 还要保证术语一致，比如同一词要统一，最后做好时效性管理，加上版本号和更新频率。上传文件的时候有什么限制吗？ 单次上传的文件数和总大小大概限制在两百 mb 左右，而且系统会自动过滤敏感信息进行审计，这个不用担心。 接下来就是把智能体和知识库绑定在一起了，怎么操作呢？在智能体编辑页找到知识库高级技能，然后添加资料，你可以上传文档，也可以直接粘贴文本或者 faq， 系统会自动解析这些资料，建立语义缩引，大概两到三分钟就能生效。 这里还要设置提示词约束，让 ai 优先寄予知识库。回答，如果不确定的话，要明确告诉用户，他不知道别瞎编。 那工作流和技能这块是进阶内容对吧？对，这部分是可选的，你可以设置意图识别、条件路由，精确检测的工作流，实现智能路由，让 ai 根据用户的问题自动找到对应的知识库内容。 还可以添加官方技能，比如 pdf 提取、表格识别、网页解析，还有插件，比如天气搜索、邮件飞书这些，让智能体的功能更丰富。 最后就是发布和测试了，这一步得好好检查对吧？没错，发布的时候可以选择可见性，比如仅自己可见，仅链接可见，或者公开搜索，如果选公开搜索，要优化关键词标签，增加曝光。 测试的时候要检查三个要点，一致性就是回答是不是基于知识库的内容边界控制。当问题超出知识库范围时， ai 要礼貌拒绝，还有多轮对话记忆，能不能记住之前的对话内容。测试完要是有问题就返回编辑页修改设定或者更新知识库， 而且系统有版本管理和回滚机制，不用担心改坏了找不回来。刚才讲完了搭建流程，再跟大家说说最佳实践和避坑指南吧。 首先，知识库拆分要遵循原则，最好按主题或者实体来分，比如分成公司信息、产品中心、售后 faq、 技术支持这些，别把所有资料都堆在一起，那样 ai 解锁的时候会混乱。 那解锁策略方面有什么需要注意的吗？可以选择向量解锁关键词 bm 二五或者混合解锁。还可以用 re、 rinking 和 melaton 的 权重来优化解锁结果，让 ai 更精准地找到需要的资料。 怎么验证知识库的质量呢？可以让专家审核资料的准确性，也可以用工具辅助检测敏感词和内容冲突。还要定期复盘，看看高频问题是什么，错误率最高的 top 五是哪些。然后针对性的优化知识库，知识库也需要持续更新，对吧？ 当然日常可以根据用户反馈和业务变更来更新，比如有新的产品上线，就把产品信息加到知识库里面。 还要建立定期机制，比如每月统计一下大家的问题，扩充相关的知识。版本控制也很重要，可以用领域、年纪的格式来命名，比如职场面试下划线、二零二四 q 三，方便管理和回溯。 最后总结一下，普通人搭建垂类知识库其实没那么难，零代码大概十分钟就能跑通一个垂直场景，而且一次创建就能长期复利。 没错，垂类知识库是专业能力的基石，他的成败就在于结构化设计和持续迭代。未来智能体的竞争本质上就是知识库的广度、深度和活性的竞争。 所以建议大家先跑通一个垂直场景，再复制扩张，而且一定要注意数据合规和隐私保护，别泄露了重要信息。今天的保姆级教程就到这里了，希望对大家有帮助，咱们下次再见！再见！

朋友们给你们看一个非常恶心的东西，有了它我们再也不用自己去拍摄和剪辑带货视频了，这样的话呢，我们先找到这三个东西，然后我们打开抖音 来到商城里面，找到我们想要带货的商品，那我们找一下，比如说我想带这个拍立德儿童照相机，那我们点击它，然后呢再截屏。接着呢我们来到豆包，把我们刚刚保存好的图片啊发送给他，并给他说一句提示词，我想用 ai 给这个产品进行带货，请给我写一个十五秒的提示词。 现在这个文案啊就已经给到我们了，我们直接复制它的文案。然后呢我们再来到这个 ai 工具，这里呢有很多的创作工具，我们不管它，我们直接找到 ai 创作， 然后呢我们再找到一件大片，然后呢再把我们刚刚复制好的文案啊粘贴上去。下面呢我们时常选择十五秒，比例的话呢，我们选择九比十六竖屏的比例，我们直接点击生成视频就可以了，现在呢视频就已经在生成中了，我们稍等几分钟来看一下效果，现在呢视频就已经生成好了，我们一起来看一下效果吧。 敖丙拍立德来了弟弟小龙龟仔 qq 版贴纸萌到爆，十六倍变焦，清晰不糊，咔嚓一下就立刻出天，记录娃的每一刻，送礼快，自由可爱到犯规，新人价八十四块起，快把小龙香鸡带回家吧，整个操作非常简单，我是不是把割韭菜的给得罪啦？

小姐姐，内容荒，更新慢，没思路。第一步就是用好豆包 ai 智能体。打开豆包，进入智能体创作界面，只需要三步，第一，明确领域， 锁定短视频运营这类垂直方向。第二，设定风格，要求内容直白落地，干货满满，时长充足。第三，告诉他你的更新需求， 每天稳定产出六十秒以上。短视频脚本设置完成，你的专属 ai 智能体就成型了。他会持续按照你的账号定位，源源不断提供可直接拍摄发布的内容， 不用懂代码，不用学复杂操作，普通人一分钟就能上手。二零二六年做自媒体， 谁先掌握 ai 自媒体，谁就能抢占先机，实现高效创作、稳定更新，让账号持续跑起来。

欢迎收听扣子 ai 播客。 哈喽，大家好，最近我发现身边好多朋友都在玩豆包的 ugc 智能体，好像不用花一分钱就能搭出自己专属的 ai 助手。我自己也试了试，确实挺有意思的。今天咱们就来好好聊聊，怎么从零开始搭建测试，甚至用它变现。 对，我之前刷到过别人做的那种小学生作文辅导 ai， 还有职场文案机器人，感觉特别实用。不过到底什么是豆包 ugc 智能体啊？我之前一直没搞太清楚。 其实简单来说就是你可以用文字训练出一个专属的 ai 助手，不用写代码，不用租服务器，完全零成本。比如你想做个育儿规划师，就可以把自己的育儿经验、看过的育儿书籍上传进去，它就能帮你给家长出方案。 核心价值就是一次创建，后续别人用你的智能体，你就能持续拿收益。而且它还能自动吸收用户生成的内容，不断优化自己的回答。 听起来确实挺香的，那搭建的具体步骤是什么样的？能不能给我们拆解一下？没问题，我总结了五个核心步骤。首先，第一步得找准定位和入口，你不能什么都想做，得聚焦一个单一功能。比如小学生作文辅导 ai， 就 专门帮小学生改作文除写作思路，这样用户一搜就能找到你。 对，太泛了，反而没人用，得让用户一眼就知道你这个智能体是干嘛的。那第二步呢？是不是要起个名字？ 没错，第二步就是基础信息配置，名字一定要直白，最好是用图加人群加功能的结构。比如小学生作文辅导 ai， 别人一看就知道是给小学生改作文的一句话，简介也要说清核心能力，比如专注小学生作文批改，写作思路启发，别写那种模棱两可的话。 那第三步的角色指令设定呢？是不是要写很多东西？不用，反而要短，控制在三十到五十字左右，采用角色加能力加规则的结构。比如你是专业小学生作文辅导老师，能精准批改作文，给出修改建议，只回答作文相关问题，这样 ai 就 不会跑题， 千万别写长篇大论，不然 ai 反而不知道自己该干嘛。哦，原来如此，那第四步的知识点呢？是不是要上传很多资料？ 对，你可以上传 pdf、 txt 或者 word 文档，系统会自动分段。这六个关键一定要开启严格匹配模式，这样 ai 就 只会用你上传的知识库内容回答问题，不会胡说八道。比如你上传了小学作文评分标准，他就会按照这个标准批改，不会自己瞎编。 那第五步的交互限制是干嘛用的？就是设置一些规则，比如用户问了超出知识库的问题，你可以预设一个回复，比如，抱歉，这个问题超出我的专业范围，请提问作文相关问题，还要设置触发词机制和追问机制，最多让用户追问两次，避免无限循环。 搭建完之后是不是就直接能用了？肯定还要测试吧？那必须的，测试是非常重要的环节，我总结了三个测试阶段。第一阶段是单轮响应测试，要覆盖知识点的全部章节，准确率得达到百分之九十五以上，不能答非所问。 第二阶段是多轮连贯性测试，至少进行五轮以上的交互，看看 ai 能不能保持角色一致性，比如全程都像小学作文老师一样说话，不会突然变成职场顾问。那第三阶段的压力并发症是什么意思？普通人也能测吗？ 其实就是模拟很多人，同时用你的智能体，看看延迟高不高。官方要求是一百，病发请求下延迟稳定在一点八秒以内，这样用户体验才好。不过普通人可能测不了这么专业，你可以找几个朋友同时用你的智能体，看看回答速度慢不慢。 那测试完之后怎么迭代优化呢？有没有什么具体的计划？我给你分享一个。七天进阶调试计划。第一天，先解决答非所问的问题，把知识库中模糊的地方改清楚，调整角色指令。 第二天，优化输出结构和细节，比如让 ai 的 回答更有条理分点说明。第三天，添加变量适配规则，比如针对不同年纪的小学生给出不同难度的写作建议。 第四天呢，是不是要让用户能反馈？对第四天添加反馈优化机制，比如让用户可以给回答、点赞或者点彩，你定期查看这些反馈，调整知识库和指令。 第五天，进行多场景适配，比如模拟不同用户的提问方式，看看 ai 能不能应对。第六天，提升效率与精准度，比如删除知识库中重复的内容，优化触发词机制。第七天，复盘固化，把这次搭建的经验整理成模板，下次再搭就不用从头来了。 听起来这个计划挺实用的，那迭代优化的关键是什么？主要是两个方面，一是记录偏差，对用户标记为有帮助或无帮助的回答进行分析，看看哪些地方答的不好，及时更新 prompt 和知识库。二是数据管理，定期清理荣誉对话，把优质的回答导出存档，下次可以直接附用。 那搭建的时候有没有什么常见的坑？需要避开？新手最容易犯的几个错误，比如指令太具体，导致低效回复。比如你写当用户问写春天的作文，你要先写开头，再写中间，再写结尾，这样 ai 就 只会按照这个模板回答，不会灵活应对。 还有就是内容偏离场景，明明是作文辅导， ai 却上传了很多育儿的资料，导致回答混乱。还有呢？比如隐私方面有没有要注意的？ 当然有，隐私保护很重要，绝对不能上传敏感信息，比如个人身份证号、银行卡号，还有用户的隐私数据。还有就是指令要具体，别写，做个方案，这种模糊表述要写清楚，做一个适合三年级学生的春天主题作文写作方案。 那安全合规方面有没有什么要求？官方有数据安全的三道关。采集原则是最小必要，就是只采集必要的信息，别什么都要 存储，要分级加密，重要的数据加密存储使用权限要隔离和脱敏。比如用户的个人信息要脱敏处理，不能直接显示。还要建立三级审核机制，事前敏感词过滤适中， ai 检测，事后人工抽检，避免出现违规内容。 那搭建完智能体之后怎么变现呢？除了别人使用拿收益，还有其他途径吗？主要有三种变线路径。 第一种是使用收益，别人每次使用你的智能体，你就能拿到分成。第二种是流量收益，如果你的智能体排名靠前，官方会给你推荐，流量多了收益自然就高。 第三种是个人 ip 打造，你可以搭建多个专业智能体，比如作文辅导、职场文案、育儿规划，积累一定粉丝后就可以接咨询，带徒弟做社群。那哪些应用场景比较高频呢？ 我总结了几类学习辅导类，比如作文辅导、英语单词背诵。自媒体文案类，比如短视频脚本生成、公众号文章写作。职场办公类，比如 ppt 模板生成、工作总结待写。 健康养生类，比如食谱推荐、运动计划制定、生活实用类，比如旅游攻略生成、穿搭建议，这些都是用户需求比较大的场景。那豆包 ugc 智能体的技术底座是什么样的？未来有什么发展趋势？ 它的技术底座是豆包大模型二点零，用了 transform 改进版和动态稀疏注意力机制，还有 m o e 混合专家模型，处理复杂任务的性能提升了七倍。 ultra man 超长记忆架构，能支持几万字的上下文，比如你上传一本几百页的书，它也能记住里面的内容。还有扣子平台是一站式智能体开发与运营平台，支持了六十多个插件，比如天气查询、翻译、计算器。 那未来的发展趋势呢？我觉得有几个方向，一是打通所有应用的统一账号，比如你用豆包账号就能登录所有智能体，不用再注册新账号。二是通过强化学习自我进化，比如 ai 能根据用户的反馈自动调整自己的回答，不用人工干预。 三是多模态融合的 agent 生态。未来的智能体不仅能处理文字，还能处理图片、语音、视频，比如你上传一张照片，它就能帮你生成配文，或者给你做视频脚本。听起来未来的发展空间挺大的，那普通人现在开始搭建还来得及吗？ 当然来得及，现在豆包 ugc 智能体还在快速发展阶段，官方也在大力扶持，只要你找准定位，做好内容，很快就能拿到收益。而且搭建门槛特别低，不用懂技术，零成本就能上手，适合所有想尝试 ai 变现的人。 那今天咱们聊了这么多，能不能给新手总结几个关键点？没问题，新手搭建的时候记住这几点。第一，定位要精准，聚焦单一功能，别贪多。第二，角色指令要简洁，采用角色加能力加规则的结构。 第三，知识库要精准开启，严格匹配模式。第四，测试要全面覆盖单轮、多轮、并发三个阶段。第五，迭代要及时，根据用户反馈不断优化。只要做好这几点，你就能搭出一个好用又能变现的智能体。 好的，今天咱们的分享就到这里了，希望对大家有所帮助。如果你也搭建了自己的智能体，欢迎在评论区分享你的经验。没错，咱们下期再见！

泄露一个豆包邪修给你，一定要看完这条视频，咱们还是要准备工具，工具准备好之后呢，咱们来到抖音找一个博主啊，咱们就以这个谢员外为例， 然后找到他一个比较火的视频啊，咱们就找这个，然后把他这个链接复制，复制好之后我们来到这里粘贴给他， 给他一段指令，把文案里的内容压缩成一百个字，开头不变 发给他就可以了。这个时候呢，他会给我们把这个视频里的文案解析出来，解析出来之后我们把这个复制，复制好之后呢，我们来到这里在这创作视频 定制数字人，选择我们自己的形象，然后下一步选择一个我们的声音，把这个文案粘贴进去，粘贴好之后啊，我们选择这个语言的一个风格， 选一个温柔热情饱满的吧，然后字幕这块就是看自己的一个需求去加就行， 然后也可以添加去英文的啊，然后上传视频 生成之后就是这样的家风传承，女孩应该物质节约，这才是大智慧。行长说受母亲影。

各位同学大家好，欢迎来到咱们的第七课，前面的课程相信大家已经对豆包有了初步了解，那今天咱们要解锁豆包界面全部核心功能，从基础聊天到个性化设置，手把手带大家操作， 学完这节课程，保证人人都能熟练玩转豆包，以后用它，以后用它办事效率翻倍，大家可要认真听，仔细看哦。首先 打开豆包，进入豆包的基础门面，也叫对话功能，大家看我手指指的这个地方，豆包首页最下方的对话框就是对话功能的入口， 是不是很好找，点击这个输入框，你可以跟豆包畅所欲言，问他难题，让他帮忙， 跟他聊天都可以。前两期我已经给大家演示过他的过程，在这里我们就不要早等再讲了，我们讲第二个功能，接下来是豆包的百宝箱，点击两条斜杠下面有一个 智能体，点击进去就进入了豆包的百宝箱。智能体功能打开之后呢，大家就会发现里边的智能体五花八门，应有尽有，有帮我们学习的，有帮我们工作的， 有帮我们生活的，都是豆包的官方给出的智能体都是非常的实用好用，例如学习小帮手是吧？聊天功能，英语介绍功能，写作功能 是吧，非常全面，我发现豆包他对这个学习方面的特别友好，你看中英文翻译，作文批改是吧？ 口算。然后呢，咱逐个的进入这些这些功能。第一个是拍照问， 拍照问呢，咱就随便点进去，然后点这个 输入这个图画，然后点这是什么？这是一幅展现采茶场景的画面，一位身着蓝底碎花上衣与深色下装的人物正在绿意盎然的茶园中采摘茶叶，竹篮里已盛放着鲜嫩的茶芽，背景是被薄雾笼罩，层层叠叠的茶， 你看它的功能呢，非常的强大，石图生成提示器，总之呢，斗博的这个智能器是非常的强大的， 学习是孩子们的神器，学生们的神器，无论从小学，初中，高中，大学论文，所有的东西都可以通过豆包这个智能体能找到你所需所需要的答案。 工作呢是吧，他也可以生成文案，提词器，英语小红书之类的免表格大全，爆款文案，都非常的实用和好用。创作方面， 这些智能体呢，都是官方给到的，生活方面， 咱就举个例子啊，官方给到的，拍照十万物，然后点一下，我给他看看啊，我叫他拾这个，拾这个物体，这是什么？然后点 拍照，然后点发射，这是带有仕女图装饰的竹质梳子，梳背处会有身着红绿服饰的古代仕女形象，还配有仕女图字样的，你看多好用啊，非常方便。 法律顾问也有什么难题或者是解答不了的，不用花钱请律师，直接问豆包的法律律师方面的顾问，他就跟你一一解答， 请律师还还花钱，太没必要了。总之他的智能体都非常的方便 自己呢，可以创作智能题，点击这个加号就可以创作智能题， 然后给智能题输入他的名字，你想创作哪方面的，你就创作一个，输入他的一个哪方面的内容名字，然后呢，你就给他设定描述，你就把他提示你是一个经验丰富的英语老师，什么什么你就可以创造了，然后这个声音模拟 创作的这个智能体呢？都属于你自己的智能体。同学们，今天第七课的内容就全部讲完了，咱们从对话 智能体创作到个性化设置，一步步把洞包界面功能介绍个遍，这些功能日常使用效率非常高，学会了能帮大家解决超多实际问题。 是不是觉得豆包既好用又神奇？咱们的课程还有更多豆包隐藏的技巧和进阶玩法，下节课带大家探索更高效的使用方法， 保证干货满满！大家一定要准时来听课，咱们下一节课不见不散！

不会还有人把豆包当百度去用吧？豆包加微信才是真正的王炸组合，我给你们看一下他们到底是怎么做的？来看视频，千万不要再把豆包当成百度去用了，豆包加微信才是真的王炸组合。我给你们演示一下， 比如我拿这个胶带全程封住，不讲话，注意看，全程封住胶布，没有讲话，就这样比划，比划 好给你们看一下他到底是怎么玩的。打开一条你喜欢的视频，复制他的链接，把他丢给我们的豆包，让他帮我们提取一下竹子膏，帮我提取一下竹子膏， 提取成功了，点击复制，提取成功以后，把他丢给我们的小程序，找到我们的 ai 智能， 然后粘贴过来刚才这段文案，然后选择我们刚才拍的这段胶布的视频，再给大家确定一下哈，就是刚才这段贴着胶布完全不讲话的这段视频。选择之后，再选择一个自己的一个音色，这是我提前克隆好自己的声音，然后这边有个模板，我们去挑一个自己喜欢的，就好 比如说我喜欢这个，点击确定，然后下面有一个标题，我们可以添加自己想要的成长的励志经历。好，这边 bgm 是 自动给我们添加好的。点击生成视频， 这边大概等待两分钟的时间。 later 视频生成好了，我们一起来看一下效果。你做什么都不会失败，因为你要么成功，要么学到东西， 对了就是成功，错了就是进步，你做什么都不会白做，明白吗？你尽管去干就好了，但就是怕你太在乎自己那一文不值的面子了。能把一个人终生困在底层的，就是他的羞耻心。 犹豫不决，患得患失，这些都是在为以后的遗憾去埋下伏笔。你记住我刚才说的，要么学到，要么赚到。最后还是那句， 没有天赋，那就是全程我是嘴巴贴着胶布完全不讲话的。就是这样，轻松点，一点一气呵成，从剪辑啊，文案啊，配乐啊，所有的一切轻松搞定。 我是不是把麦克的给得罪了？确实动了很多人的蛋糕啊。这条视频且看且珍惜，粉丝群低调学习。

一分钟教你用豆包制作虚拟数字人。首先丢给豆包一张你喜欢的图，输入提示词，我想用 ai 生图生成一张一模一样的图片，帮我反推提示词， 这样你就可以得到跟这张图片类似的提示词，再让豆包根据提示词生成图片，挑选你喜欢的数字人形象，传给小梦梦，生成一个视频， 这样就可以得到数字人的说话视频。我们这期主题是虚拟数字人，小梦梦绕人脸的方法就不在这期说了，所以我们用到的第三方对口型的软件，这个是免费的效果，大家看看，你以为买的是五粮液定金，一看居然是五洗液， 就差一个更多。豆包的使用技巧，大家可以看看这本书，通易懂香剑南春。

欢迎收听扣子 ai 播客。 哈喽，大家好，我是大一，我是咪仔，欢迎来到我们的技术分享时间。最近刷技术论坛的时候，看到好多人都在聊豆包 ugc 智能体，说搭建起来特别麻烦，踩了好多坑， 刚好我们团队刚做完一个垂直场景的智能体搭建，今天就跟大家聊聊从零到一的完整流程，还有怎么把这套流程附用起来，快速复制到别的场景里。 对哦，我记得最开始我们启动这个项目的时候，你还跟我吐槽过，好多人都在跟风做智能体，但大多都是那种通用型的，放到垂直场景里根本不好用。 没错，就是这个问题。当时我们服务的是一个做家居建材 ugc 社区的客户，用户经常在社区里问一些非常具体的问题，比如小户型客厅怎么搭配沙发实木地板怎么保养之类的。通用智能体要么达的太泛，要么就是直接复制粘贴网上的内容，根本没有针对性。 那客户当时的需求就是要一个专门针对家居建材 ugc 场景的智能体，能理解用户的具体问题，还能结合社区里的优质内容给出准确的回答是吧？ 对，而且客户还有个痛点，就是他们的运营团队不是技术出身，没法自己维护和更新智能体的知识库，每次有新的社区内容上线，都得找我们帮忙调整，效率特别低。 所以我们当时就想，能不能做一套可以附用的搭建流程，不仅解决当前的垂直场景问题，以后遇到类似的 ugc 场景也能快速上手。那第一步肯定是需求分析吧，毕竟要先搞清楚用户到底想要什么，才能开始后面的技术选型和功能设计。 没错，需求分析我们分了两步走，第一步是跟客户的产品和运营团队聊，搞清楚他们的核心诉求。除了刚才说的针对性回答和方便维护之外，他们还希望智能体能自动识别社区里的优质内容，自动更新到知识库，这样就能减少运营成本。 那第二步呢？是不是还要去跟终端用户聊聊，看看他们平时在社区里的使用习惯和真正的问题点？ 对，我们找了大概二十个活跃用户做了深度访谈，还爬取了社区里三个月的用户提问数据，发现大家的问题主要集中在产品选购、安装维护、搭配设计这几个方面，而且很多问题都是带有强烈场景化的， 比如租房党怎么选性价比高的床垫、南方回南天怎么保养皮质沙发之类的。这些数据应该给后面的功能设计提供了不少方向吧。 没错，需求分析做完之后，我们就开始进入选型了，当时考虑了几个方案，最开始想直接用豆包的基础模型，然后通过 prompt 工程来优化，但后来发现 prompt 工程只能解决部分问题，对于 ugc 场景里的个性化内容处理还是不够灵活。那最后你们选了什么方案？ 最后我们决定采用基础模型加垂直领域知识库加自定义技能的架构。基础模型还是用豆包的四点零版本，因为他的语理解能力确实不错。垂直领域知识库我们用了向量数据库，把社区里的优质内容转换成像量存储进去，这样智能体就能快速解锁到相关的内容。 自定义技能这块我们开发了几个针对家居建材场景的插件，比如产品参数查询、搭配方案生成、保养指南推荐之类的。听起来这个架构还挺清晰的，那功能设计这块你们是怎么考虑的？ 功能设计我们围绕用户的核心需求分了几个模块，第一个是用户提问处理模块，负责接收用户的问题，进行意图识别和语音解析，然后判断是直接调用基础模型回答还是需要从知识库中解锁内容，或者调用自定义技能。 那第二个模块应该就是知识库管理模块吧，毕竟客户希望运营团队能自己维护知识库。没错，知识库管理模块我们做了可视化的界面，运营人员不需要懂技术就能上传新的社区内容，系统会自动转化成像量存储到数据库里。 而且我们还加了智能审核功能，能自动过滤到低质量或者违规的内容，减轻运营的审核负担。那第三个模块呢？是不是还有智能体的对话管理模块，负责处理多轮对话的上下文？ 对对话管理模块很重要，因为很多用户的问题不是一次性就能问清楚的，可能需要多轮交互才能得到满意的回答。比如用户问小户型客厅怎么搭配沙发，智能体给出推荐之后，用户可能会接着问，那茶几选什么材质的比较好？ 这时候智能体需要记住之前的对话上下文，给出连贯的回答。那具体实施的时候，你们是怎么一步步把这些功能落地的？ 实施阶段我们分了四个步骤，第一步是数据准备把社区里的优质内容整理出来，清洗到重复和无效的内容，然后转换成适合向量数据库存储的格式。这一步花了大概一周的时间，因为数据量比较大，而且还要人工标注一些关键信息，比如内容的分类、关键词之类的。 那第二步应该就是搭建知识库和配置基础模型了吧？对，第二步我们先搭建了向量数据库，把整理好的内容导入进去，然后配置了豆包的 api 接口，设置了基础的 prompt 模板，让模型能根据用户的问题结合知识库的内容生成回答。 这一步我们遇到了一个问题，就是模型有时候会忽略知识库的内容，直接用自己的训练数据回答。后来我们调整了 prompt 的 权重，强制模型优先使用知识库的内容，才解决了这个问题。 第三步是不是就是开发自定义技能和界面了？没错，第三步我们开发了几个自定义技能，比如产品参数查询，我们对接了客户的产品数据库，用户问某个产品的参数，智能体就能直接调用接口获取数据，然后整理成自然语言回答。 界面这块我们做了外部版本和小程序版本，用户可以在社区里直接和智能体对话，运营人员也可以通过外部界面管理知识库。那第四步就是测试和上线了。 对，测试我们分了三个阶段，第一个阶段是内部测试，我们团队的人模拟用户提问，检查智能体的回答是否准确，有没有出现幻觉或者错误的信息。第二个阶段是邀请了一百个社区的活跃用户做灰度测试，收集他们的反馈，然后根据反馈调整模型的参数和 prompt 模板。 第三个阶段就是正式上线，上线之后我们还做了一周的实时监控，每天查看对话日记，及时处理用户的投诉和建议。 那搭建过程中你们遇到的最大挑战是什么？最大的挑战应该是知识库的更新和维护问题。最开始我们是手动上传内容，但后来发现社区里每天都有大量新的优质内容产生，手动上传根本跟不上。 后来我们开发了一个自动爬取和筛选的工具，能自动识别社区里的高赞内容，自动转换成像量存储到知识库，这样就解决了更新不及时的问题。还有其他的技术难点吗？ 还有一个难点就是多轮对话的上下文管理。有时候用户的问题比较复杂，涉及多个场景和知识点，智能体很容易忘记之前的对话内容，导致回答不连贯。 后来我们优化了对话管理模块，增加了上下文缓存和记忆机制，让智能体能记住用户之前的提问和回答，这样多轮对话的体验就好了很多。那现在这个智能体上线之后效果怎么样？ 效果还不错，客户反馈说，用户的提问响应速度比之前快了很多，回答的准确率也提升了大概百分之三十。而且运营团队现在不需要找我们帮忙维护知识库了，他们自己就能上传和更新内容，效率提升了不少。 那接下来就是大家最关心的部分了，怎么把这套流程附用起来，快速复制到其他同类场景？其实我们在搭建这个智能体的时候，就考虑到了附用的问题， 所以我们把整个流程抽象成了几个标准化的模块。第一个模块是需求分析模板，我们整理了一套针对 ugc 场景的需求分析框架，包括用户访谈提纲、数据爬取方案、需求优先级评估方法之类的。以后遇到类似的项目，直接套用这个模板，就能快速完成需求分析。 那第二个模块应该就是技术选型和架构设计的标准化了吧？对，第二个模块是技术架构的标准化，我们把基础模型加垂直领域知识库加自定义技能这套架构固化下来，针对不同的垂直场景，只需要更换知识库的内容和自定义技能的功能，就能快速搭建新的智能体。 比如如果要做一个美食 ugc 场景的智能体，只需要把知识库换成美食相关的内容，自定义技能换成菜谱查询、食材推荐之类的功能就可以了。 那第三个模块是不是就是实施流程的标准化？没错，第三个模块是实施流程的标准化。我们把从数据准备、知识库搭建、模型配置，既能开发到测试上线的每个步骤都整理成了详细的操作手册， 每个步骤都有明确的时间节点和质量标准，以后不管哪个团队来做类似的项目，都能按照这个流程一步步来，避免走弯路。 那除了这些标准化的模块，还有什么可以附用的东西吗？还有一些通用的工具和组建，比如我们开发的自动爬取和筛选工具，知识库管理界面对话日记分析工具之类的，这些工具都是可以附用的，只需要根据不同的场景做一些小的调整就能用。 那对于其他想尝试类似项目的团队或个人，你有什么建议吗？首先，我觉得要明确自己的核心需求，不要盲目跟风做智能体，先想清楚你要解决什么问题，目标用户是谁，他们的痛点是什么？ 然后在技术选型的时候，不要追求最先进的技术，要选择最适合自己场景的方案，比如如果你的场景比较简单，可能用 prompt 工程就能解决问题，没必要搭建复杂的架构，还有吗？ 其次，要注重数据的积累和知识库的维护，智能体的回答质量很大程度上取决于知识库的内容，所以一定要花时间整理优质的垂直领域数据，而且要建立定期更新的机制。 另外，在开发过程中要多做测试，尤其是灰度测试，收集用户的反馈，不断优化模型的参数和功能。最后还有什么要提醒大家的吗？ 最后，我觉得要注重流程的标准化和附用性，不要每次做项目都从头开始，要把之前的经验和成果沉淀下来，形成可附用的模板和工具，这样以后再做类似的项目就能节省大量的时间和成本。 还有就是要保持学习，智能体技术发展的很快，要不断关注新的技术和方案，及时更新自己的知识体系。今天跟大一聊了这么多，收获真的很大，从项目背景、搭建流程到关键挑战和赋能价值，都讲的非常详细，相信对很多想尝试智能体开发的朋友会有很大的帮助。 没错，希望今天的分享能给大家带来一些启发。如果大家有什么问题或者想法，欢迎在评论区留言，我们会及时回复。好的，今天的技术分享就到这里，感谢大家的收听，我们下期再见！再见！

欢迎收听扣子 ai 播客。 hello， 大家好，今天咱们来聊一个挺实用的话题，就是豆包智能体知识库在垂直场景的搭建和复制。 没错，我最近也在关注这个，感觉现在很多行业都在找 ai 落地的具体方法，豆包智能体知识库好像就是个不错的切入点。 对，你想啊，以前咱们用 ai 可能就是问点通用问题，但真到了具体行业，比如电商客服、医疗咨询这种垂直领域，通用 ai 经常答不准，这时候知识库的作用就体现出来了。 确实，垂直场景里的知识都特别细，分享电商客服要记清楚每个商品的参数、售后政策，这些都是通用 ai 不知道的，得靠专门的知识库来喂给 ai。 没错，这就是它的应用价值，相当于给豆包智能体装了个行业专属的大脑，让他能精准回答垂直领域的问题，不用每次都去网上搜那些乱七八糟的信息，效率和准确性都能提高不少。 那你能不能先说说一个垂直场景到底怎么从零开始跑通呢？我感觉很多人可能第一步就不知道该做什么，这就问到点子上了。其实完整流程可以分成四步，需求分析、知识库构建、提示词优化、测试验证。 咱们先从需求分析开始说，这一步特别关键，很多人上来就想着建知识库，但连自己到底要解决什么问题都没搞清楚。对，就像你开个店，得先知道客人要什么，不然你进的货再好也卖不出去。那需求分析具体要做什么呢？ 首先得明确业务目标，比如是想让智能体帮客服回答常见问题，还是想让他帮医生整理病例？然后得梳理现有业务流程里的痛点，比如客服每天要重复回答几百次同一个问题，这就是可以用智能体解决的痛点。 还有就是得搞清楚目标用户是谁，他们的提问习惯是什么样的，对吧？比如年轻人可能喜欢用网络热词提问，中老年人可能就说的比较直白，这些都会影响后面的知识点和提示词设计。 没错，需求分析阶段，最好能把所有可能的问题都列出来，比如找客服聊一聊，看看他们每天最常被问到的问题是什么。把这些问题整理成一个列表，后面建知识库的时候就能有的放矢了。 那需求分析做完了，接下来就是知识库构建了吧。这一步是不是就是把所有相关的文档都上传到豆包智能体里就行？ 没那么简单，直接上传文档肯定不行，因为很多文档里的信息是杂乱无章的，智能体不一定能准确提取到有用的内容。首先得对知识进行结构化处理，比如把商品信息分成参数、价格、售后、政策几个模块，每个模块下面再细分具体内容。 哦，就是把零散的知识整理成一个清晰的框架，让智能体更容易找到对应的信息。那具体要怎么整理呢？ 首先得收集所有相关的资料，比如商品说明书、售后手册、行业规范这些，然后把这些资料里的关键信息提取出来，用统一的格式整理成文档。比如用 macdunk 格式分清楚标题、列表这些结构，这样豆包智能体在读取的时候就能更快理解。 还要注意去重吧，比如不同文档里可能有重复的信息，得把这些重复的内容合并一下，不然智能体可能会给出矛盾的回答。 对，这一点很重要。还有就是要保证知识的准确性，特别是像医疗、法律这种对准确性要求高的领域，上传的资料必须是最新最权威的，不然智能体给出的错误回答可能会造成严重后果。 那知识库构建好了，接下来就是提示词优化了。我感觉提示词好像是 ai 应用里最玄学的部分，有时候换个说法， ai 的 回答就完全不一样了。 哈哈，确实有点玄学，但其实还是有规律可循的。提示词的作用就是告诉智能体他该扮演什么角色，该怎么回答问题。比如你想让他扮演电商客服，那提示词里就得说明你是一名专业的电商客服，需要根据知识库中的信息回答用户的问题，语气要友好耐心。 对，还要给他设定回答的规则。比如如果知识库中没有相关信息，就告诉用户，我暂时不知道这个问题的答案，我会帮你转接人工客服，而不是随便瞎编一个答案。 没错，提示词还得根据实际使用情况不断调整。比如你发现智能体经常回答的太啰嗦，那就可以在提示词里加一句，请简洁明了的回答用户的问题。如果他经常答复所问，那就得检查提示词是不是没有把要求说清楚。 我听说还有人会在提示词里加入一些势力，比如给出几个用户问题和对应的正确回答，让智能体更清楚该怎么回答，这种方法有用吗？ 非常有用，特别是对于一些复杂的问题，势力能帮助智能体更好的理解你的要求。比如你想让他帮用户计算商品的优惠价格，就可以在提示词里写几个具体的例子，告诉他遇到什么样的情况，该怎么计算，这样他回答的准确率会高很多。 那提示词优化完了，就到测试验证环节了吧？这一步是不是就是随便问几个问题，看看回答对不对就行？ 没那么简单，测试验证的系统一点，首先得准备一个测试用力库，里面包含各种类型的问题，比如常见问题、边缘问题、错误问题。然后用这些问题去测试智能体的回答，看看他能不能准确调用知识库中的信息，回答的是不是符合要求。 还要测试他在遇到知识点中没有的问题时，会不会按照提示词里的要求去回应，比如转接人工客服，而不是随便瞎编答案，对吧？ 对，还有就是要测试他的回答速度，特别是在高病发的场景下，比如电商大促的时候，很多用户同时提问智能体能不能及时响应，这些都得在测试阶段发现并解决。 测试完了之后是不是就可以正式上线了？那上线之后还需要做什么吗？上线之后也不能撒手不管，得持续监控智能体的运行情况。比如看看用户的满意度怎么样，有没有出现新的问题，是知识库中没有覆盖到的。然后及时更新知识库和优化提示词， 相当于一个不断迭代的过程对吧？就像养孩子一样，得不断看着他长大，给他补充新的知识，纠正他的错误。 哈哈，这个比喻挺形象的。聊完单个场景的搭建流程，咱们再说说怎么提炼可赋用的搭建方法论，毕竟不可能每个场景都从零开始做一遍 对，方法论就是把成功的经验总结成一套可以复制的流程，这样下次再做类似的场景时，就能省不少事。那具体要怎么提炼呢？ 首先得把刚才说的四个步骤标准化。比如需求分析阶段要做哪些具体的事情，每个事情的输出是什么？知识库构建阶段要遵循哪些规范，用什么格式整理资料。 然后要找出不同垂直场景之间的共性。比如不管是电商客服还是医疗咨询，需求分析的核心都是明确业务目标和痛点，这些共性的东西就可以提炼成通用的方法论。 还要把每个阶段的最佳实践整理出来，比如需求分析阶段，最好用什么方法收集问题。知识库构建阶段用什么工具整理资料，这些实践经验能让后面的人少走很多弯路。 没错，比如我们可以把方法论总结成一个 checklist， 每个阶段都列出需要完成的任务和需要注意的事项，这样即使是新手，也能按照 checklist 一 步步完成搭建工作。 那有了方法论之后，怎么快速复制到同类场景呢？比如我已经把电商客服的智能体知识库搭建好了，现在想复制到电商售后场景该怎么做？ 首先得分析两个场景之间的差异和共性。比如电商客服和售后场景都需要了解商品信息和政策，但售后场景可能更关注退换货流程、维修政策这些内容。 然后就可以基于已经搭建好的知识库和提示词，根据新场景的需求进行调整。比如把售后相关的知识加入到知识库中，修改提示词，让智能体扮演售后客服的角色， 相当于在原来的基础上做二次开发，而不是从零开始，这样就能节省大量的时间和精力。那有没有什么工具或者方法能让复制过程更高效呢？ 豆包智能体其实就提供了一些功能，比如你可以把已经搭建好的智能体导出成模板，然后在新的场景中导入这个模板，再根据需要修改知识库和提示词，这样就能快速生成一个新的智能。 还有就是可以把通用的知识模块单独拿出来，比如商品的基础参数、通用的售后政策这些在不同场景中都能用，下次搭建新场景的时候，直接导入这些通用模块就行，不用再重新整理。 对，这样就能实现知识的复用，提高搭建效率。除了这些技术上的方法，团队协助也很重要。比如可以把不同场景的搭建经验整理成文档，让团队成员都能参考，避免每个人都重复踩同样的坑。 聊了这么多，你能不能给大家分享一些实践中的经验总结和最佳实践，我感觉这些实际操作中的坑才是最有价值的 问题。首先就是需求分析阶段一定要做足功课，不要急于求成，很多项目失败就是因为一开始需求没搞清楚，后面越做越乱，我见过有人上来就建知识库，结果建到一半发现根本不是自己想要的，又得推倒重来，浪费了大量的时间和精力。 没错，磨刀不误砍柴工，需求分析做扎实了，后面的工作就会顺利很多，那还有什么其他的经验吗？ 然后就是知识库的质量一定要高，不要为了图省事就把乱七八糟的资料都上传进去，这样只会让智能体的回答越来越不准。上传的资料一定要经过筛选和整理，保证信息的准确性和规范性。 还有就是提示词要尽量具体，不要写那种模糊不清的要求，比如你要好好回答用户的问题，这种提示词等于没写得写清楚，你要根据知识库中的信息回答用户的问题，回答要简洁明了，不要使用专业术语让用户能听懂。 对提示词越具体，智能体的回答就越符合你的要求。还有就是测试阶段要尽量全面，不要只测试那些常见的问题，还要测试一些边缘情况，比如用户问的问题有歧义，或者用户故意问一些奇怪的问题，看看智能体能不能正确应对。 上线之后要持续关注用户的反馈，比如可以在智能体回答完问题之后加一个满意度调查，让用户评价回答的质量，这样就能及时发现问题并进行优化。 还有就是要注意数据安全，特别是在一些敏感领域，比如医疗、金融知识库中可能包含用户的隐私信息，一定要做好数据加密和权限管理，确保信息不会泄露。 最后就是要保持学习的心态， ai 技术发展的特别快，豆包智能体也在不断更新新的功能，咱们得及时了解这些新功能，看看能不能用到自己的场景中。比如现在豆包智能体支持多模态知识库了，可以上传图片、视频这些资料，这对于一些需要展示产品外观的场景就特别有用。 没错， ai 的 应用没有一劳永逸的方法，得不断学习和实践，才能跟上技术的发展。今天咱们聊了这么多，从豆包智能体知识库在垂直场景的应用价值，到单个场景的搭建流程，再到方法论的提炼和快速复制的策略，还有实践中的经验总结， 希望这些内容能给大家带来一些启发。如果你在搭建豆包智能体知识库的过程中遇到了什么问题，欢迎在评论区留言，咱们一起交流讨论。对今天的分享就到这里，感谢大家的收听，咱们下次再见！再见啦！

好的啊，现在今天我们来讲一个非常非常关键的一个东西啊， aa 的 六大分类讲完了，我们现在开始实体操作了，我不再精细化和你们分一类，第一类大类、第二大类以及第三四五六。精细化的东西我不再说了， 今天直接我们上实操，打开电脑浏览器啊，这两天发现了一个非常有意思的东西， 在浏览器里边输入豆包，豆包点立即体验。 这个豆包是我已经登录过的啊，你们没有登录的话，可以在这里扫码，用那个手机版的豆包扫码进行登录，在左上角这个位置，这个位置点击更多 创建 ai 智能体 创建新建，在这里可以输入新建的名称啊，现在我拿一个我新建好的工作，一号 或者是这个吧，一号员工工作那个是我在单位做的啊，单位上面有时候需要写一些工作总结啊等等一些东西。我这一二三四一共四个员工， 我现在用这个口播生成文案，这个也是一二三四四个员工啊，点开右上角三个点 角色设定名称，可以像我一样写一号员工生成口播文案大纲 设定描述就是你生成口播文案大纲的智能企业，同时拥有口播博主的身份，你能根据 ai 六大分类为我生成对应的口播文案大纲。产出的大纲需贴合口播场景特点，结构清晰、逻辑连贯，符合口播文案内容 表达节奏，便于直接用于口播内容创作。这点怎么讲？这点讲的意思就是这个，这里边的内容你说的越详尽越好， 第一个员工一定要生成大纲，而不是直接开始创作，大纲生成才是关键， 生成完成后我们点击完成就可以了，这个时候它就你，你给他一个主题，比如说 ai 六大六，嗯，六 大分类，第一类大纲， 好，这是我新建的啊，所以他不会，我们要直接把六大分类给他，让他进行学习才行啊。 我们下边来二号员工，文案创作三个点角色定义一样啊，二号员工文案创作 直接给他，你叫什么名字？是一名口播，还是很容易去根据一号员工，就是刚才我们设定的那个工作，一号 用那个一号员工啊，一号员工括号生，生成口播文案大纲，生成口播文案大纲 给给出的大纲进行分案扩写，扩写内容就等等等等一系列的东西啊， 告知他一些，还有一些输出之后，严格要围绕一号员工提供的大纲展开，不能偏离这个主题，点击完成即可。这个非常简单啊，这个东西豆包给这个工作流非常简单， 比我去年，我以前有视频，你们可以翻看一下比我去年少的那个扣子，那个工作流程稍稍微的简单一些啊。三号员工 是干什么？口播文案审核啊？对精通各大平台规则的口播文案审核员，熟知这几类平台的审核要求，根据二号员工提出的修改意见，精准识别口播文案是否 违违反平台规则的内容，姐给出合规修改建议，帮助用户产出。符合啊，目标是这个啊，他上面这个是他的技能，下边是目标， 输出形式是什么？呃，给他限制，一定要给限制，你不给限制不行啊， 这个时候点保存完成。四号文案是四号员工，我起的名字是文案最终版，你也可以起其他的名字啊，你叫什么？核心是根据三号产出综合体需符合文案与逻辑， 其实这个地方的设定描述这块稍微描写的详尽一点是最好的。 哦，我刚才拉了一个群啊，就是把这四个员工全部都拉了进来，你看着啊，我给你找一下， 在群里边直接告知他我需要调用什么，然后他会给予你回复，然后你把你的东西，你所需要的东西发给他，然后一号员工就开始执行 大纲生成，二号根据他生成的这几类大大纲里的内容去做出优化。三号，对 这个完成完善啊，对哪些违禁词啊什么的乱七八糟的东西去删除掉。四号员工是最终确定的， 这个东西你还可以单独调用啊，忘讲了，单独调用是可以调用某一个东西，对这个东西，对这个生成的文案重新再次审核， 看见没？三号员工优化版已采纳二号审核意见，你看它内容， 这个是只是一个测试啊，因为我要给他的话，首先我会把 ai 的 六大分类的其中的第一大分类的大纲给他，大纲给他，第一我需要生成什么样的，第二这六大分类里边我着重讲解的是什么，第三 就是四五六依次类推，你哪怕有三个要求，一个要求，哪怕十个要求都可以， 然后这个东西最终最终确定白了之后，你就直接可以复制粘贴出来去使用， 或者说你发到手机上用一些题词的一些东西去读，就形成了，形成了一个口播文案的文案稿，你也可以复制出来，对这些东西详尽的去修改。都可以啊， 有什么不懂的点个关注啊。点关注我们后台继续详细的去跟你聊。他这个适用场景非常广泛啊，企业啊，公司啊，个人啊，包括，嗯，其他一些单位啊，需要产出一些， 呃，工作汇报啊，工作总结啊，企业的一些东西都可以。嗯，我现在在研究一个叫工作表制作，因为现在好多的工作表里边有好多公式，比如说 a， a 列的东西除以 b 列的东西得出来，结果要显示到 c 列上， 所以说这个东西有一些公式我们是不知道的，还要学英文，英语代码。呃，现在好多人都不知道，我们要这些东西都交给 ai 去制作，去让他们去帮我们完成我们需要的东西。 最后再提醒一句啊，前两个视频都讲了， ai 只是一个工具人，一定要起到一个主导作用，而不是让 ai 来主导我们，这是我手， 这是一定一定要坚持下去的，今天讲这，再见。

欢迎收听扣子 ai 播客！ 哈喽，大家好，又到了咱们的新手课堂时间。没错，今天咱们要聊的是一个特别实用的工具，豆包 ugc 智能体知识库搭建。我知道很多新手朋友一听到知识库这几个字就犯怵，其实真没那么难，跟着咱们一步步来，你也能答出越用越专业的智能体，是 先得搞明白到底什么是豆包 ugc 智能体知识库啊！说白了就是你给豆包定制一个专属的知识储备库，让他能根据你上传的内容更精准的回答问题，甚至帮你处理特定的任务。 对比如你是做电商的，把自家产品的说明书、用户常见问题都传进去，以后客户问问题，豆包就能直接用你给的资料来回复，不用你再反复解释。或者你是学生，把教材笔记上传，他就能帮你整理重点，解答疑惑。 没错，这就是他最实用的地方，能帮咱们节省大量重复劳动的时间。而且新手学这个也很有必要，毕竟现在 ai 工具越来越普及，掌握一点定制化的技巧，能让工具真正为自己所用。 那咱们先从最基础的开始，创建豆包智能体的完整流程。首先得确保你的豆包 app 是 v 七点、五点零级以上的版本，不然可能找不到智能体工坊的入口。 对这个版本要求一定要注意，要是版本太低，先去应用商店更新一下，更新完之后打开豆包 app， 点击右下角的我的，然后找到智能体功房，点进去就能看到创建智能体的按钮了。 没错，这几步其实挺简单的，跟着路径走就行。接下来就是知识库搭建的关键步骤了。首先是上传文档，豆包支持 pdf、 txt、 d、 o、 c、 x 这些常见格式，单次最多能传五个文件，总大小不能超过一百 mb。 这里有个小细节，上传的时候尽量把相关的文件分类整理好，比如把产品的说明书放在一起，用户问题放在一起，这样豆包在调用知识的时候会更清晰，而且上传之后系统会自动解析文档内容，这个过程可能需要等一会，别着急。 对上传完文档之后就可以设置角色了，角色设定特别重要，他决定了智能体的说话风格和回答逻辑。比如你想让他当一个专业的客服，就可以把角色设定成热情耐心的电商客服，熟悉产品知识，能快速解答用户疑问。 没错，角色设定的描述越具体越好，最好能明确他的身份、语气和职责范围。比如你要让他当老师，就可以写严谨负责的高中数学老师，擅长用通俗的语言讲解复杂知识点。 接下来就是配置技能了，技能配置其实就是告诉智能体他能做什么，比如解答产品使用问题、生成产品介绍、文案整理、用户反馈等等。你可以根据自己的需求来添加不同的技能。 这里还有几个关键参数需要注意，比如响应长度默认是五百到两千字之间，你可以根据需要调整。还有敏感词过滤和联网搜索开关，敏感词过滤建议打开，避免智能体输出不合适的内容。 联网搜索开关如果打开的话，智能体可以结合网上的信息来回答问题，不过要是你希望他只使用你上传的知识库内容，就把这个开关关掉， 对这些参数的设置要根据自己的使用场景来调整。比如你要是用智能体来处理内部文档的问题，就关掉联网搜索，这样他就只会用你上传的内容来回答更精准。 那说完了基础的搭建步骤，咱们再聊聊实用技巧，怎么让智能体越用越专业。首先就是持续迭代知识库，随着你的业务发展或者知识更新，要及时上传新的文档，替换旧的内容 没错，比如你家产品更新了功能，就要把新的说明书上传进去，不然智能体还会用旧的内容来回答问题，就会出错。而且每次上传新内容之后，最好再重新测试一下，确保智能体能正确调用新的知识。 然后就是测试优化方法，最常用的是一致性测试和边界控制测试。一致性测试就是问同一个问题，多次看智能体的回答是不是保持一致，避免出现前后矛盾的情况。 边界控制测试就是问一些超出知识库范围的问题，看看智能体会不会胡乱回答。比如你上传的是电商产品的资料，就问他一些关于医疗的问题，要是他说我不太清楚，那就说明边界控制做的不错。要是他随便乱答，你就要调整角色设定或者技能配置，明确他的回答范围。 对，还有一个小技巧，就是持续优化人设描述和技能配置。比如你发现智能体的回答语气太生硬，就可以在角色设定里加上语气亲切，像朋友一样和用户交流，要是他的技能不够全面，就再添加新的技能。 没错，这些优化都是一个循序渐进的过程，不可能一次就做到完美，需要你不断的测试和调整。聊完了技巧，咱们再说说新手常见的坑，帮大家避避雷。 第一个常见问题就是上传的文档格式不对，导致系统解析失败。比如有些 pdf 文件是图片扫描件，不是可编辑的文本格式，系统就没法解析，这时候你就得先把扫描件转换成可编辑的文本格式再上传。 对！还有一个问题就是角色设定太模糊，比如只写客服，没说清楚是电商客服还是售后客服，也没说清楚语气要求，这样智能体的回答就会比较随意，达不到你想要的效果，所以角色设定一定要具体。 还有一个坑就是上传的文件太大，超过了一百 mv 的 限制。这时候你可以把大文件拆分成几个小文件，比如把一本厚书分成几张分别上传，或者先压缩一下文件，看看能不能把大小降下来。 没错。还有就是忽略了测试环节，刚搭好智能体就直接用，结果发现回答错误百出，所以一定要先测试，确保智能体的回答符合你的要求之后再正式使用。 还有一个常见问题就是不知道怎么叠带知识库，很多人搭好之后就不管了，过了几个月，知识库的内容已经过时了，智能体的回答自然也不准确，所以一定要养成定期更新知识库的习惯。对，这些都是新手很容易犯的错误，大家搭建的时候一定要注意。 好了，今天咱们把豆包 u j c 智能体知识库搭建的整个流程，关键步骤、使用技巧和避坑指南都聊的差不多了，其实总结下来，核心就是三步，搭建基础框架配置、关键参数，持续优化迭代。 没错，新手朋友不用害怕，先从简单的开始。比如先上传一份自己的笔记，设置一个简单的角色，测试一下效果，然后再慢慢调整和优化。 对，最重要的是动手实践，光听理论没用，自己操作一遍，遇到问题再回来看看咱们的指南，很快就能上手。而且随着你不断的优化知识点，智能体会越来越专业，真正成为你的得力助手。 没错，希望今天的内容能帮到大家，要是你在搭建过程中遇到什么问题，欢迎在评论区留言，咱们一起交流讨论。好了，今天的节目就到这里，感谢大家的收听，咱们下次再见！再见啦！

你干嘛？都二零二六年了，这个 ai 到底怎么玩？好，一个视频教给你。好， 今天我就跟大家分享一下我做抖音的秘密武器，豆包 ai 智能体，我把所有的文案规则都设置好了，以后发视频直接输入关键词就能就行。好，首先我们打开 ai 智能体，然后我们给他起个名字， 刘威。文案模式，第一种就是同城口播， 好开头爆点，不撩头发，先聊生活心情，年龄状态，带上审，求具体位置。针对二十到六十岁女性讲头发痛点突出我二十年美发经验，烫发 q 弹饱满，别人烫不好的头发我能搞定， 颜色做的高级，再体现我为人真诚，细心体贴，最后加上互动钩子，引导评论私信。好。第二种设置是讲知识， 发型烫发发色推荐，先讲发质，脸型、肤色问题，再给出三款适合的发型烫发或颜色 搭配不适合的避雷款，强调我是沈丘资深靠谱发型师，结尾留沟子，引导咨询。第三种是讲故事，文案拍走心，正能量内容写我来沈丘打拼二十年的成长，感谢老婆陪伴孩子 孝顺父母的暖心故事，还有跟随多年的老顾客日常深夜旧场新娘造型，这些真实小故事，感人有共鸣，拍起来轻松不累。 好，以后我们做同城美发，抖音，不用苦思冥想写文案，关键词一输，口播推荐故事全都有，高效又好用。好，我们把这些内容全部输成之后，然后把这个公开对话 改成自己的私密，仅自己可对话。创建智能体，好确认下面会出来很多写文案的这些东西。好，这个智能体就是我们专属的智能体了，我们可以给他输入我们的任何指令，他就会根据我们的需求来生成我们所需要的口播文案。

欢迎收听扣子 ai 播客。 哈喽，大家好，欢迎来到今天的播客。最近你有没有发现， ai 聊天工具越来越多，但用起来总感觉差点意思？就好像你问一个行业里的专业问题，得到的回答要么太笼统，要么还没你自己懂的多。 对，很多 ai 工具都有这个毛病，因为他们的知识都是通用的，没法精准贴合你自己的业务场景。不过豆包的 ugc 智能体就不一样了，它能吸收咱们自己上传的专业知识，就好像给 ai 装了一个专属的专业大脑。 错，这就是咱们今天要聊的主题，怎么给豆包 ugc 智能体搭建知识库，让它从一个通用工具变成专属于你的业务伙伴。你可以先给大家说说，豆包 ugc 智能体和普通 ai 到底有什么不一样？ 主要有两点，首先是 ugc 赋能，普通 ai 的 知识都是训练的时候就固定了的，而豆包 ugc 智能体可以吸收咱们自己上传的用户申称内容，不管是行业报告、公司文档还是员工经验，都能变成它的知识储备。 再一个就是自主落地，它能自己理解需求、拆解任务，甚至调用工具来优化结果，不用咱们一步步去指挥。 所以说知识库就是把普通 ai 变成专业智能体的关键，对吧？你要是不给他装专属知识，他就还是那个什么都懂一点，但什么都不精的通用工具。 没错，很多人用智能体的时候就随便传几份文档上去，结果发现效果不好，就觉得智能体没用，其实是没找到正确的搭建方式。一个好的知识库能让 ai 的 回答准确率从百分之五六十直接提升到百分之九十以上，这可不是小提升。 这么厉害啊，那到底什么是知识库呢？能给咱们简单解释一下吗？其实说白了，知识库就是给智能体准备的专属知识宝库，你把你业务里需要用到的专业知识整理好上传进去，智能体回答问题的时候，就会优先从这个宝库里面找答案，而不是靠自己瞎编。 这样一来，回答的准确性就有了保障，也不会出现那些离谱的幻觉输出。哦，我明白了，就好像你给学生准备了一本专属的教科书，考试的时候他就照着书答题，而不是凭自己想象乱写。那有知识库和没有知识库的智能题差别到底有多大？ 举个简单的例子，假设你是做电商售后的，用户问你买了七天的衣服能不能退货。没有知识库的 ai 可能会说，一般来说可以，但具体要看商家规定，这等于没说。 但有了知识库的智能体就会直接告诉你，根据咱们店铺的规定，七天内不影响二次销售的商品可以退货，需要提供订单编号和商品照片，这才是用户真正需要的答案。 确实，这样一来，用户体验就完全不一样了。那搭建一个知识库具体要怎么做呢？有没有什么步骤可以跟着走？ 当然有，我总结了五步法，只要跟着这个步骤来，就能搭建出一个好用的知识库。第一步就是明确业务需求，圈定知识边界。很多人一开始就犯了一个错误，把所有能找到的资料都塞进知识库，结果里面乱七八糟的， ai 根本找不到有用的信息。 对，我就见过有人把公司所有的文档都传上去，不管是招聘启示还是团建照片，结果 ai 回答问题的时候，经常会把团建照片的描述也扯进来，特别离谱。那应该怎么正确圈定知识边界呢？ 首先得明确你的核心场景。比如你是做售后客服的，那就先把售后相关的知识整理出来，不用管市场推广或者产品研发的内容， 你可以用用户旅程地图来梳理，把用户从咨询到成交再到售后的整个流程列出来，找到那些用户问的最多、最有价值的问题，把这些问题对应的知识优先整理进去。 听起来很实用啊，能给咱们举个例子吗？比如说之前有个客户，一开始想搭建一个全场景的知识库，结果回答准确率只有百分之五十八。 后来他们把范围缩小到售后客服这一个场景，只整理退换货、物流发票这些常见问题的知识，结果准确率直接提升到了百分之九十二，效果特别明显。 原来如此，看来聚焦比全面更重要。那第一步完成之后，第二步应该做什么呢？第二步就是知识采集与结构化。 知识分三种，显性知识、隐性知识和外部知识。显性知识就是那些已经写在文档里的内容，比如公司的规章制度、产品说明书、 faq 文档，这些隐性知识就是员工脑子里的经验，比如客服应对难缠用户的技巧、销售谈单的话术这些，得想办法把它们整理成文字。 外部知识就是行业报告、竞品信息，这些可以补充你的知识库。那隐性知识怎么采集呢？总不能让员工把所有经验都写下来吧？ 可以通过访谈、复盘会、案例分享这些方式来收集。比如说每周找几个资深客服开个会，让他们分享一下这周遇到的经典案例和解决办法，然后把这些内容整理成文档。 采集完知识之后，还要做结构化处理，给每个知识点打标签，建立树形或者网状的结构，这样 ai 剪辑起来才方便哦，就好像给图书馆里的书分类一样，按主题按章节放好，找的时候就能很快找到。那第三步呢？ 第三步就是文档上传与切块策略。豆包 ugc 智能体，支持很多格式的文档， pdf， word， txt， markdown 这些都可以上传，但关键是切块的质量，这直接决定了 ai 解锁的精度。什么是切块？能解释一下， 就是把长文档分成一个一个小的知识单元，每个单元就是一个 chunk， 不 同的文档要采用不同的切块策略，比如说 faq 文档，最好把一个问题和对应的答案合并成一个 chunk， 这样 ai 回答的时候就能直接找到完整的 q and a。 长文档的话就要按章节和子标题来分层切块，比如一本书可以分成章节、小节，每一小节作为一个 chunk。 那切块的时候有没有什么工具可以用呢？有很多开源的工具都可以用来做切块，比如 lamb， chain， lama， index， defi 这些，它们都能帮你自动处理文档，生成高质量的 chunk。 不 过也要注意切块的长度，不能太长，也不能太短，太长了会浪费 token， 太短了又会导致语义断裂。一般来说每个 chunk 控制在一千到两千个字幅比较合适。 明白了，这一步看起来挺关键的，要是切不好，后面的解锁效果就会大打折扣。那第四步呢？ 第四步就是解锁优化与配置，上传完文档之后，还要设置一些解锁参数，让 ai 能更精准的找到需要的知识。主要有三种解锁策略，向量解锁、关键词解锁和混合解锁。 这三个解锁策略有什么区别啊？哪种更好用？向量检测是把文字转换成像量，通过计算向量之间的相似度来找到最相关的内容。这种方式能理解语义，适合处理复杂的问题。 关键词解锁就是传统的 b m 二五算法，通过匹配关键词来找到内容，适合处理简单的问题。混合解锁就是把两种方式结合起来，既能理解语义，又能快速匹配关键词，一般来说效果最好。 听起来混合解锁更靠谱一点。那参数设置方面有什么需要注意的吗？主要有两个参数比较重要，一个是 top kick， 就是 返回最相关的几个 chunk， 建议设置成三到五个，太少了可能找不到最准确的答案，太多了又会增加 token 消耗。 另一个是 scoresrestord， 就是 相似度的域值，建议设置成零点四到零点六，低于这个域值的内容就不会被返回，这样可以减少噪声干扰 哦，这样就能过滤掉那些不相关的内容了。那还有其他优化方法吗？还有重排序和上下文压缩。 重排序就是把返回的 chang 再按重要性排个序，把最相关的放在前面，这样能提升准确率百分之十二到百分之十五上下文。压缩就是把 chang 里面的荣誉信息去掉，只保留最核心的内容，这样能减少 token 消耗，也能让 ai 回答的时候更简洁。 原来还有这么多细节要注意啊，那第五步应该就是测试和迭代了吧？没错，第五步就是测试验证与持续迭代。 搭建好知识库之后，不能直接就上线使用，得先测试一下效果。测试可以分三个阶段，第一阶段是单轮响应测试，就是问一些简单的问题，看看 ai 回答的准不准。第二阶段是多轮连贯测试，就是连续问几个相关的问题，看看 ai 能不能跟上思路。 第三阶段是压力并发测试，就是模拟多个用户同时提问，看看系统能不能承受住，测试通过之后是不是就大功告成了。 也不是，知识库是需要持续更新的，业务在变化，知识也在变化，比如公司的政策调整了，产品升级了，都要及时更新知识库里面的内容，还要定期复盘。比如每月统计一下用户问的最多的问题，以及 ai 回答错误率最高的问题，针对这些问题去优化知识库。 确实，知识是不断变化的，不可能一劳永逸。那有没有一些实际的案例可以给咱们分享一下，看看搭建好知识库之后到底能带来哪些好处？ 有啊，比如之前有个做电商的客户，他们搭建了一个聚焦售后退换货的知识库，结果 ai 的 回答准确率从百分之七十提升到了百分之九十五，客服团队的人力成本直接节省了百分之四十，因为很多简单的问题 ai 就 能解决，不需要人工干预了， 这效率提升的也太明显了。还有其他案例吗？还有一个教创赛的案例，他们把一千七百二十八条获奖信息整理成了标准化的知识条目，每条都按固定的格式来写，确保 ai 查询的时候能准确找到对应的信息。 结果学生查询获奖信息的时候，再也不用翻厚厚的纸质文档了，直接问 ai 就 能得到准确答案，特别方便，确实很实用。还有吗？ 还有一个抖音小店的案例，他们把 ugc 内容的爆款逻辑整理成知识库，让 ai 帮忙生成商品文案，结果商品文案的转化率提升了不少，复购率从百分之十五涨到了百分之四十，这可是实实在在的业务增长。 看来知识库不仅能提升效率，还能直接带来业务收益啊。那在搭建和使用知识库的过程中，有没有什么最佳实践可以分享？或者有哪些常见的陷阱需要避免？ 当然有，先说说最佳实践吧，首先是绑定具体场景，拒绝大而全，刚才也说了，聚焦比全面更重要。然后是设计人机协助流程，而不是想着用 ai 替代人工。 比如简单的问题让 ai 回答，复杂的问题还是要转人工处理，还要建立数据看板监控， ai 的 回答准确率、用户满意度这些指标随时调整优化。 错， ai 只是工具，不能完全替代人。那合规与安全方面有什么需要注意的吗？这个也很重要，特别是涉及到用户隐私和公司机密的知识，一定要做好权限控制，哪些人可以上传知识，哪些人可以查看知识，都要设置清楚。还要做好脱敏处理， 比如用户的姓名、联系方式这些敏感信息，上传之前要先删掉，最后还要保留审计日记，记录谁在什么时候上传了什么内容，方便日后追溯。这些都是细节，但也是容易忽略的地方。那常见的陷阱有哪些呢？ 第一个陷阱就是过度依赖自动分词，导致语义割裂。有些工具自动切块的时候，会把一个完整的句子切成两半，这样 ai 剪辑的时候就会理解错意思。 第二个陷阱是忽视原数据标签，给每个知识点打标签能帮助 ai 更快找到内容，但很多人都忘了做这件事。 第三个陷阱就是切块长度不合理，刚才也说了，太长太短都不好。第四个陷阱就是未建立知识更新机制，知乎库的内容过时了， ai 回答的自然也就不准确了。 看来这些陷阱都挺容易踩的，得提醒大家注意。那今天聊了这么多，你能不能给咱们总结一下，知识库对于豆包、 udc、 智能体到底有多重要？ 简单来说，知识库就是智能体从工具升级为业务伙伴的关键。没有知识库的智能体，就好像没有武器的士兵，根本没法在专业领域发挥作用。 有了知识库，智能体就能精准贴合你的业务场景，给用户提供专业准确的回答，帮你提升效率，降低成本，甚至带来业务增长。没错，这就是知识库的核心价值，那未来知识库的发展趋势是什么样的呢？ 未来可能会朝着三个方向发展，第一个是分层存储架构，把不同类型的知识存到不同的层级，比如把高频问题的知识存到规党层，这样解锁效率会更高。第二个是多模态知识，知识不仅能处理文字，还能处理图片、视频、音频这些多模态的知识。 第三个是知识图谱，增强，把知识之间的关系梳理清楚，形成一个知识图谱，让 ai 能更好地理解知识之间的联系。 听起来未来的知识库会越来越智能，越来越强大。那对于想要搭建知识库的听众，你有什么建议吗？ 我的建议就是别想着一步到位，先从一个小场景开始，比如先搭建一个售后客服的知识库，把这个场景做好了，再逐步扩展到其他场景，动手去做比什么都重要。实践的过程中你会发现很多问题，也会找到最适合你的搭建方式。 没错，小步快跑，快速迭代，这才是正确的做法。今天咱们聊了这么多关于知识库搭建的内容，相信大家都有不少收获，如果大家还有什么疑问，或者想分享自己的搭建经验，都可以在评论区留言和咱们交流。 对，欢迎大家随时和我们交流，咱们一起把豆包 ugc 智能体变得更专业。好的，今天的播课就到这里，感谢大家的收听，咱们下期再见！

今天继续上干货啊，教你怎么样用轻松的创建自己的专属选股的，这样豆包的智能体虽然也可以直接用这种原生的豆包，但是原生的豆包呢，可能会出现幻觉，深层的公式时不时就会呃变异，不过 加一层规则的限制，准确率就会高很多了。那下面是操作步骤啊，大家可以看一下。首先要打开豆包，点击左上角的这个短短横线图标，回到这个对话的界面， 点击底部的智能体的图标，选择创建 ai 智能体啊，即可打开智能体这个界面了。在智能体设定界面里，选择一个喜欢的头像，也可以让 ai 生成啊，填好智能体的名称，再填写设定的描述，点击完成，智能体就创建好了。我给这个智能体取名 我的公式选股啊助手，头像是让 ai 一 键生成的美女的图片啊，设定的描述如下，你是专业的通达性选股公式生成助手，用户会输入自然语言选股策略，你的任务是直接输出，可直接导入的通达性选股公式啊，输出规则我就不念叨，大家可以看一下，如果你不想创业 的话，你也可以来联系我，我分享给你，我自己用的，效果还是不错的。