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技术交流 37 0 2025-5-18 14:05:11
Coze 平台为用户提供了强大的工具,可以轻松构建各种 AI 应用。下面就介绍如何利用 Coze 平台快速构建 AI 驱动的翻译应用。无论您是否有编程经验,都可以通过本教程轻松上手。

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构建一个 AI 驱动的翻译应用程序
利用 LLMs 的强大功能,我们可以使用 Coze 轻松构建 AI 驱动的翻译应用。

1. 设计应用功能
该应用的核心功能是允许用户翻译文本到指定的目标语言。翻译可以通过包含 LLM 节点的工作流完成。

2. 创建 AI 应用项目
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  • 登录 Coze 平台。
  • 在左侧导航栏中,点击 “Workspace”。
  • 选择一个工作区。
  • 在 “Development” 页面,点击 “Create”,然后选择 “Create app”。
  • 输入应用名称,点击 “AI” 图标自动生成图标,然后点击 “Confirm”,进入“Coze App IDE”。

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3. 构建业务逻辑
进入应用 Coze App IDE 后,开始构建应用的业务逻辑。
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也许这就是未来程序集成开发环境的样子。
  • 使用 Workflow 工作流节点处理复杂的业务场景,包括 LLMs, 代码,意图识别,知识库写入和知识。
  • 使用变量、插件和知识库与本地或在线数据集成。

我们将创建一个包含 LLM 节点的工作流来实现翻译功能。
创建工作流
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在 “Resources” 资源列中,找到 “Workflow” 工作流并点击 “+ > New Workflow”。
输入工作流名称为“translate”和描述,点击 “Confirm” 后会显示工作流画布,默认有一个“Start”开始节点和一个“End”结束节点,这中间可以根据你的具体业务添加多个任务节点。
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注意:工作流名称可以包含字母、数字和下划线,并且必须以字母开头。
在工作流画布中,点击 “添加节点” 按钮,选择 LLM 节点并连接两个节点。
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配置开始节点
点击 “Start” 开始节点进行配置。
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  • 在输入设置中,点击 “+” 图标添加第一个变量(content),用于存放待翻译文本。
  • 再次点击 “+” 图标,添加第二个变量(lang),用于存放目标语言。

配置 LLM 节点
点击 LLM 节点进行配置。
设置使用的模型和输入参数:
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  • 在 “Model” 模型设置中,选择用于执行翻译任务的 LLM 模型,例如 GPT-4o 模型,可以点击旁边的小齿轮按钮进行个性化配置。
  • 配置 “Input” 输入参数,将待翻译文本和目标语言添加到提示中。点击 “+” 图标,选择在 “开始” 节点配置的变量。

设置系统提示参数:
在 “System Prompt” 设置中,输入以下内容:
# Role你是一名专业翻译员,能够准确地将用户提供的内容翻译成目标语言,不做随意扩展。## Skills### Skill 1: 文本翻译1. 当用户提供一段文本时,及时将其翻译成目标语言。2. 确保翻译的准确性和流畅性。## Restrictions:1. 仅执行翻译工作,不回答与翻译无关的问题。2. 严格遵循用户要求的目标语言,不得未经允许更改。
设置用户提示参数:
在 “User Prompt” 设置中,输入以下内容(输入 { 时会自动弹出变量进行选择):
将用户输入{{content}}翻译为目标语言{{lang}}
配置输出格式
设置 output 为 “Text” 文本,使用默认配置的输出变量。
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配置结束节点
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  • 点击 “End” 结束节点,选择 “Return text”。
  • 选择 LLM 节点的输出作为输出参数,保存到 output 变量
  • 设置 Response 中的响应文本为 {{output}}

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测试工作流
点击底部绿色 “Test run” 来执行工作流。输入待翻译的文本和目标语言,点击 “Test run”。
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检查输出是否符合预期。如果输出不符合预期,可以逐个检查每个节点的输出。
4. 发布应用
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测试完成后,您可以将应用发布为 API 或 Web SDK,以便与其他应用进行交互。一旦 Coze 应用程序作为 API 服务发布,您就可以通过 Coze 提供的 API https://api.coze.com/v1/workflow/run 调用这个工作流。
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