概览

浏览教程

跟随真实场景完成操作，从第一次问答到智能体、工作流与开发工具。

14 个教程

约 10 分钟 用样例数据完成第一次 AI 问答 使用平台已有的论文样例创建知识库，提问并打开来源核对回答。 入门 知识库 AI 问答 约 10 分钟 快速创建并使用首个智能体 用自然语言创建项目周报整理助手，确认候选方案并完成第一次对话测试。 入门 智能体 自然语言 约 20 分钟 用财务审核 Skill 创建报销审核智能体 导入财务审核规则，创建可复用的报销审核智能体，并用测试记录核对风险结果。 智能体 Skill 财务审核 约 20 分钟 使用智能体整理并提交 GitHub Issue 绑定 GitHub 工具实例，让智能体先生成 Issue 草稿，并在确认后提交到测试仓库。 智能体 GitHub 工具 约 20 分钟 让智能体在本地代码仓库中完成一次缺陷修复 连接自有运行环境，让智能体定位本地 Python 项目的缺陷，确认方案后修复代码并验证结果。 智能体 自有运行环境 代码修复 约 10 分钟 在终端安装 Astra 并查询 MOI 工作区 安装客户端、登录 MOI，在 Astra 对话中只读查询工作区与数据库。 Astra 终端 入门 约 15 分钟 从一份 PDF 创建首个知识库 上传 PDF，完成解析和索引，并用带引用的问答核对原文。 PDF 知识库 引用 约 15 分钟 从本地 Excel 到 NL2SQL 智能问数 把 Excel 导入数据表，用自然语言查询销售额、订单数等指标。 Excel NL2SQL 智能问数 约 25 分钟 用语义配置提升知识库问数准确性 导入销售订单 CSV，配置多种语义条目，并比较配置前后的问数结果。 语义配置 NL2SQL 指标 约 15 分钟 为文档问答配置 RAG 语义 导入客户支持 SLA 文档，配置一条 RAG 标准问答，并用相同问题验证回答。 RAG 标准问答 知识库 约 30 分钟 使用工作流批量构建图文 RAG 数据 用系统模板批量解析图文资料，同时建立文本和图片索引，并验证跨文档问答。 工作流 图文 RAG 批量处理 约 15 分钟 使用工作流批量转录音频 用语音转录模板批量处理会议、反馈和访谈录音，并在 Catalog 中查看转录文本。 工作流 音频转录 批量处理 约 10 分钟 使用 MOI-CLI 完成第一次工作区检查 在终端中配置 CLI，选择目标工作区，并核对当前身份和成员信息。 MOI-CLI 工作区 终端 约 30 分钟 批量提取 S3 钻孔资料中的编号和孔深 将 S3 中的钻孔柱状图批量导入 MOI，自动提取钻孔编号和孔深，并生成 JSON 结果。 S3 工作流 结构化提取
最后更新于