鸿蒙应用实践:利用扣子API开发起床文案生成器

简介: 本文将使用扣子(coze)智能体API开发一个起床文案生成器,用于自己的鸿蒙应用中生成”千人千面“的起床文案。

前言

扣子是一个新一代 AI 应用开发平台,无需编程基础即可快速搭建基于大模型的 Bot,并发布到各个渠道。平台优势包括无限拓展的能力集(内置和自定义插件)、丰富的数据源(支持多种数据格式和上传方式)、持久化的记忆能力(通过数据库记住用户重要信息)以及灵活的工作流设计(通过拖拉拽方式处理复杂任务)。这些功能使得用户可以轻松创建功能强大的 Bot 来处理各种任务。

HarmonyOS NEXT将在今年第四季度正式商用,目前已有top5000应用开启了原生鸿蒙应用的开发,鸿蒙生态也将会越来越丰富。HarmonyOS NEXT正吸引着越来越多的开发者加入原生鸿蒙应用开发队伍之中去。俗话说“站在风口浪尖上,猪都能飞起来”,抓住鸿蒙应用抢占先机,是很多应用开发者目前最应该做的。

我们将使用扣子(coze)智能体API开发一个起床文案生成器,用于自己的鸿蒙应用中生成”千人千面“的起床文案。

什么是扣子(coze)智能体API

扣子支持将 Bot 发布为 API 服务,并提供了一系列接口,支持开发者在自己的应用中构建 AI 助手。当前,扣子 API 免费供开发者使用,每个空间的 API 请求限额为:每秒 2 次 (QPS),每分钟 60 次 (QPM),每天 3000 次 (QPD)。

基础概念

名词 说明
会话(Conversation) Bot 和用户之间的一段问答交互。一个会话包含一条或多条消息,并且能够自动处理截断,以适应模型的上下文内容。
消息(Message) 一条由用户或 Bot 创建的消息,消息内容可以包括文本、图片或文件。消息以列表的形式储存在对话中。
对话(Chat) 在会话中对 Bot 的一次调用。Bot 收到请求后,结合用户输入、通过预设的一系列工作流等配置来调用模型或工具执行指定任务。每个对话都是会话的一部分,Bot 会将对话中产生的消息添加到会话中。
你可以直接发起会话,与 Bot 进行一次交互;也可以创建会话和消息,并在指定会话中发起对话,会话中的其他消息会作为历史消息传递给大模型。

起床文案生成的原理

根据用户提供的信息(如称呼、提醒事项、喜好、城市等),针对每个维度进行相关数据查询、文案编辑等处理,最终将所有结果整合到一起进行统一润色,生成一篇完整的文案。如图:

开发起床文案生成器的具体实现流程

本次开发主要使用到了扣子(coze)平台的Bot、工作流。

1. 注册并登录扣子(coze)平台

1.1. 进入扣子(coze)官网

可以在API HUB中找到 扣子API 或发现其他 AI 相关API。

1.2. 注册(登录账号)

点击”开始使用“输入手机号登录或者使用抖音一键登录功能(如果首次登录还需要填写一些注册信息)。登录成功后跳转到控制台如图:

2. 创建工作流

2.1. 工作流基本概念

工作流支持通过可视化的方式,对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合,从而实现复杂、稳定的业务流程编排,例如旅行规划、报告分析等。

当目标任务场景包含较多的步骤,且对输出结果的准确性、格式有严格要求时,适合配置工作流来实现。

2.2. 功能概述

工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。例如,大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等节点。

工作流默认包含了开始节点和结束节点。

  • 开始节点是工作流的起始节点,可以包含用户输入信息。
  • 结束节点是工作流的末尾节点,用于返回工作流的运行结果。

不同节点可能需要不同的输入参数,输入参数分为引用和输入两类。引用是指引用前面节点的参数值、输入则是支持设定自定义的参数值。

2.3. 创建工作流

依次点击 个人空间 -> 工作流 -> 创建工作流

在弹窗中填写相关信息

2.4. 编辑工作流程

篇幅原因,我们目前暂时只做两个维度:用户的称呼、用户城市的天气和用户的代办清单。

2.4.1. 编辑开始节点

如图,我们的工作流一共需要提供4个输入参数,其中 userName 和 botName 用与最终生成的文案中的称呼,city 和 todoList 两个字段分别表示用户所在城市和代办清单,其中代办清单的类型是一个数组,数组中的每一项包含代办的描述和代办的时间。所有参数均不是必填项。

2.4.2. 维度一(城市天气)

全局浏览如图

新增一个”选择器节点“:在 如果 中引用变量 city ,选择条件中选择 不为空。由于输入中我们设置的所有字段均可以不填写,所以在这里我们需要判断一下city字段是否填写,如果填写了才能进行接下来的维度一的流程。

获取”实时的天气“:我们需要调用一些天气信息服务商提供的接口,这里有两个方案:

  • 方案一:使用代码节点,通过编写 js 代码编写网络请求的方式,获取实时天气。(优点:获取信息的方式更加自由。缺点:需要编程基础,需要自行寻找接口服务商。)
  • 方案二:使用插件节点,到插件商店中选择已经上架商店的现成的插件。如图,这里我们选择墨迹天气。(优点:集成方便。缺点:自由度不高,智能使用已有的。)

获取输入参数:根据墨迹天气插件的输入参数,我们需要从开始节点的输入中 city 字段中获取这些输入参数,但是用户输入的城市信息是不可控的,所以我们需要大模型的介入来处理这些信息,获取这些数据。

新增一个”大模型节点“:点击新增大模型节点

模型我们选择默认的模型,在输入参数中选择city字段,创建输出字段,与墨迹插件的输入字段保持一致:

编写提示词:让大模型根据城市信息填充输出字段。示例如下:

## Global- 提取出{{city}}中的城市名称,并将信息补全## Skill ### Skill1 提取城市- 将{{city}}中的城市名称提取出来。### Skill2 补全信息- 将提取出的城市名称进行补全,尽可能的补全信息,例如:台湖镇,补全后为:北京市通州区台湖镇。### Skill2 城市信息输出- 将补全后信息里的省份名,不包含直辖市作为province的值输出- 将补全后信息里的市名,包含直辖市作为city的值输出- 将补全后信息里的区县镇作为towns的值输出- 将补全后信息里的乡村作为villages的值输出- 将 当前时间 作为start_time的值输出- 将 7天后的时间 作为end_time的值输出## Constraints

这个节点放置在墨迹天气插件节点的前边,就能保证墨迹天气可以获取到想要的参数了。

新增一个大模型节点:成功获取到想要的天气信息后,我们需要通过大模型来对天气信息进行分析、处理和总结。

设置人设与回复逻辑:

# 角色你是一位资深的天气信息分析专家,擅长运用亲切、温暖且充满正能量的语言,依据给定的 json 格式数据,为用户精准剖析接下来 7 天的天气详情。## 技能### 技能 1: 详述今日天气1. 精准阐述今天的天气各项要素,涵盖温度高低、天空状况、风力大小等。2. 以温馨且积极的言辞传达今天的天气给人的舒适感受。### 技能 2: 研判后续天气1. 全面概括接下来一周的天气变动走向,包含温度起伏、晴雨交替等。2. 用鼓舞人心的话语让用户对未来天气满怀乐观与憧憬。### 技能 3: 给予穿衣指导1. 依照天气状况,给出贴合近期的时尚又舒适的穿搭提议。2. 着重强调舒适与美观二者的完美融合。### 技能 4: 预警极端天气1. 密切关注并明确指出近期可能出现的极端天气状况。2. 提供详尽的防范手段和应对策略。### 技能 5: 确定雨伞携带1. 确切告知用户今日出门是否需要携带雨伞。2. 清晰解释如此决策的依据,让用户一目了然。## 限制- 仅依据给定的 json 格式天气数据展开分析与回答,杜绝主观臆测。- 语言始终维持温馨、积极、鼓舞人心的格调,规避负面或忧虑的表述。- 回复内容务必简洁清晰、重点突出、通俗易懂。

至此,我们维度一(城市天气的)所需要的节点就设置完毕了,把他们链接起来:

总结

先判断是否存在参数城市信息(选择器节点)->补全城市信息(大模型节点)->获取天气信息(墨迹天气插件)->分析天气信息(大模型节点)

2.4.3. 维度二(代办清单)

全局浏览如图

新增一个”选择器节点“:判断是否存在代办信息

新增一个”大模型节点“:

至此,我们维度二(代办清单)所需要的节点就设置完毕了,把他们链接起来:

总结

先判断是否存在代办清单(选择器节点)->分析代办清单(大模型节点)

2.4.4. 生成亲切的早安问候(多维度生成结果合并,统一润色)

新增一个”大模型节点“:

人设与回复逻辑:

# 角色你是早小安,是经验丰富且专业的清晨叫醒服务专家,能够依据用户提供的具体情况创作出一篇细致且充满活力的早安叫醒长文,让被叫醒的人开启元气满满的新一天。## 技能### 技能 1: 编写早安叫醒文本1. 全面且深入地剖析用户所提供的信息,精准抓取核心要点。2. 灵活运用亲切、乐观、振奋人心的措辞,巧妙地将关键信息自然融入文本之中。3. 所创作的文本需具备一定规模,涵盖诚挚的问候、有力的鼓舞、贴心的提醒等丰富内容。4. 在融入有效信息的基础上,尽可能使文本篇幅较长且表述详尽。## 限制:- 文本结构清晰,合理分段,层次分明。- 严格依据用户给出的信息进行编写早安叫醒文本,坚决不自行添加无关紧要的内容。- 始终保持语言风格的温馨、积极、鼓舞人心特质。- 所生成的文本内容务必符合道德规范与法律法规要求。

其中,输入参数一共接收4个参数,分别是开始节点的两个称呼(用户称呼和智能体称呼)和两个维度(城市天气和代办清单)的输出结果。进行润色总结后进行输出。

2.4.5. 编辑结束节点

所有的节点已经设置完毕,把他们连起来。注意,选择器节点的否则也要链接到信息总和节点中,表示跳过获取城市信息的流程。

2.5. 试运行(测试)工作流

2.5.1. 试运行

点击试运行

输入测试数据,点击运行

查看测试结果

2.5.2. 发布

测试结果没有问题后,将工作流进行发布。

3. 创建Bot

工作流发布成功后,回到控制台点击创建Bot

3.1. 填写相关信息

3.2. 填写人设与回复逻辑:

# 角色你是早小安,是专业的清晨叫醒服务专家,可以根据用户提供的信息编写一段较长的早安叫醒文本,为被叫醒的人带来活力满满的一天。## 技能### 技能 1: 编写早安叫醒文本1. 仔细分析用户提供的信息,提取关键元素。2. 运用温馨、积极、鼓舞人心的语言,将关键信息融入文本中。3. 文本应具有一定的长度,包含问候、鼓励、提醒等内容4. 文本在包含有效信息的情况尽量长## 限制:- 条理清晰,分段。- 仅根据用户提供的信息编写早安叫醒文本,不自行添加无关内容。- 语言风格保持温馨、积极、鼓舞人心。- 文本内容符合道德和法律规范。

3.3. 添加刚刚发布的工作流

3.4. 预览并调试并查看调试详情

3.5. 确认无误后点击发布

注意:根据需求点选,需要通过API接口调用则一定要点选”Bot as API“。

4. API调用Bot

4.1. 生成个人访问令牌

在控制台页面点击“扣子 API”

选择“API 令牌”并根据提示生成令牌。

4.2. 发送请求

我们以 python 语言为例:

import requestsimport json# 定义 API 的 URLurl = 'https://api.coze.cn/open_api/v2/chat'# 定义请求头headers = {    'Authorization': 'Bearer {{Personal_Access_Token}}',    'Content-Type': 'application/json',    'Connection': 'keep-alive',    'Accept': '*/*'}# 定义请求体data = {    "bot_id": "{{Bot_Id}}",    "conversation_id": "123",    "user": "user_1",    "query": "我是小明,你是早小安,北京,今天记得完成周末作业,下午去姥姥家买菜,明天去爷爷家看望领居张奶奶,小狗生病了,给于一下人文关怀,记得吃药",    "stream": False,}# 将请求体转换为 JSON 格式的字符串json_data = json.dumps(data)# 发送 POST 请求response = requests.post(url, headers=headers, json=data)  # 使用 json 参数自动设置正确的 Content-Type# 打印响应内容print(response.text)

请求成功:

至此,我们的起床文案生成器开发完成。

总结

开发的难易程度:使用扣子(coze)平台开发起床文案生成器相对简单,不需要编程基础,通过图形化的工作流配置就能实现复杂的功能。同时,平台内置的插件和大语言模型极大地简化了开发流程。

使用场景畅想:这个起床文案生成器可以用于个人或家庭的早晨问候,也可以在企业内部用于提升员工的早晨活力。此外,还可以在智能家居设备中集成,为用户提供更加个性化的叫醒服务。

HarmonyOS NEXT应用空白比较大,开发一个智能的闹钟还是非常不错的~

工作流和Bot均已上架,欢迎大家来玩来交流~

相关文章
|
3天前
|
搜索推荐 安全 API
京东商品详情的 API 探秘与应用
在数字化商业时代,准确详尽的商品信息至关重要。京东作为国内领先电商平台,提供了丰富的商品资源及强大的API接口,涵盖商品查询、订单管理等方面,助力开发者轻松获取商品详情。本文将详细介绍如何使用京东API获取商品信息,并探讨其在数据分析、比价工具及个性化推荐系统中的应用价值。使用时需注意API调用频率、数据时效性及安全性等问题。
|
2天前
|
API 网络架构 开发者
探索后端开发:RESTful API设计的艺术
【9月更文挑战第18天】在数字化时代的浪潮中,后端开发如同搭建一座座坚固的桥梁,连接用户与数据的无限可能。本文将深入浅出地探讨RESTful API设计的精髓,从理论基础到实践应用,带领读者领略API设计的艺术。我们将以代码示例为灯塔,照亮理解之路,但
|
10天前
|
前端开发 API 数据处理
探索后端开发中的API设计哲学
【9月更文挑战第10天】在数字化时代的浪潮下,后端开发作为连接数据与前端界面的桥梁,其重要性不言而喻。本文将深入探讨如何通过精心设计的API来提升后端服务的可维护性、扩展性和用户体验。我们将从API设计的基本原则出发,逐步展开对RESTful API和GraphQL两种流行风格的比较分析,并结合具体场景讨论最佳实践。文章旨在为开发者提供一套实用的API设计指南,助力打造高效、稳定且易于协作的软件架构。
25 6
|
9天前
|
API 网络架构 微服务
探索 GraphQL:现代 API 开发的新范式
GraphQL 是一种高效的 API 查询语言,允许客户端精确请求所需数据,避免了传统 RESTful API 中的数据冗余问题。它由 Facebook 开发并开源,现广泛应用于现代 Web 和移动应用。本文将介绍 GraphQL 的核心概念、优势及其在不同场景下的应用,并指导你如何构建和优化 GraphQL API。
|
11天前
|
JavaScript 测试技术 API
探索后端开发:构建高效API的艺术
【9月更文挑战第8天】本文旨在揭示后端开发中一个经常被忽视的领域——API设计。通过深入浅出的方式,我们将探讨如何构建一个既高效又易于维护的API。文章将涵盖设计原则、最佳实践以及一些常见的陷阱和解决方案。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供宝贵的见解和实用的技巧,帮助你在后端开发的道路上更进一步。
|
12天前
|
前端开发 API 开发者
深入浅出:后端开发中的API设计艺术
在数字化时代的浪潮中,后端开发如同搭建一座座数据桥梁,连接着用户与服务的无限可能。而API设计,则是这座桥梁的精髓所在。本文将带领读者领略API设计的艺术,从基础原则到进阶实践,探索如何打造高效、稳定且易于使用的后端接口。无论你是初学者还是资深开发者,这篇文章都将为你打开一扇通往高质量后端开发的大门。
|
12天前
|
监控 负载均衡 应用服务中间件
探索微服务架构下的API网关设计与实践
在数字化浪潮中,微服务架构以其灵活性和可扩展性成为企业IT架构的宠儿。本文将深入浅出地介绍微服务架构下API网关的关键作用,探讨其设计原则与实践要点,旨在帮助读者更好地理解和应用API网关,优化微服务间的通信效率和安全性,实现服务的高可用性和伸缩性。
31 3
|
11天前
|
存储 安全 API
探索后端开发:构建高效API的艺术
【9月更文挑战第9天】在数字时代的浪潮中,后端开发如同一位默默无闻的艺术家,精心雕琢着每一个数据交互的细节。本文将带你走进后端的世界,从基础概念到实战技巧,一起学习如何打造高效、稳定且易于扩展的API。我们将通过深入浅出的方式,探讨后端开发的哲学与实践,让你在编码之旅中,找到属于自己的节奏和和谐。让我们一起跟随代码的脚步,解锁后端开发的无限可能。
|
15天前
|
XML JSON 缓存
探索后端开发中的RESTful API设计原则
【9月更文挑战第5天】在数字化时代的浪潮中,后端开发扮演着支撑整个互联网世界运行的基石角色。而作为连接前端与后端桥梁的RESTful API,其设计质量直接影响到应用的性能和用户体验。本文将深入探讨RESTful API的设计原则,通过浅显易懂的语言和实际代码示例,引导读者理解如何构建高效、易于维护的API。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的视角和思考。
|
15天前
|
缓存 Java 应用服务中间件
随着微服务架构的兴起,Spring Boot凭借其快速开发和易部署的特点,成为构建RESTful API的首选框架
【9月更文挑战第6天】随着微服务架构的兴起,Spring Boot凭借其快速开发和易部署的特点,成为构建RESTful API的首选框架。Nginx作为高性能的HTTP反向代理服务器,常用于前端负载均衡,提升应用的可用性和响应速度。本文详细介绍如何通过合理配置实现Spring Boot与Nginx的高效协同工作,包括负载均衡策略、静态资源缓存、数据压缩传输及Spring Boot内部优化(如线程池配置、缓存策略等)。通过这些方法,开发者可以显著提升系统的整体性能,打造高性能、高可用的Web应用。
44 2