如何在coze智能体中调用文本拆分工作流
时间: 2025-06-18 18:19:42 浏览: 19
<think>好的,用户想知道如何在Coze智能体中调用文本拆分工作流。首先,我需要回忆一下Coze工作流的相关知识。根据引用[1],工作流由节点和连接线组成,每个节点处理特定任务。用户需要的是文本拆分,可能需要使用到文本处理节点。
然后,用户可能已经了解基本的工作流创建,但具体到文本拆分,可能需要具体的步骤。比如,在Coze中添加一个文本处理节点,并配置拆分规则,比如按段落、句子或自定义分隔符拆分。根据引用[4],工作流管理支持复杂的业务逻辑,所以拆分文本应该可以实现。
接下来,调用工作流的话,用户可能需要在智能体中设置触发条件。引用[3]提到多智能体模式,可能需要将文本拆分工作流分配给一个智能体,或者通过主智能体触发。另外,引用[5]提到实际案例,可能需要参考如何连接各个节点。
用户可能遇到的问题包括如何正确配置拆分参数,或者如何将拆分后的文本传递给其他节点。这时候需要指导他们检查节点的输出是否正确,并使用调试功能。引用[2]指出拆分步骤可以提高效果,所以强调拆分后的迭代处理可能很重要。
最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用相关参考资料,比如如何添加节点、配置规则和调用方法,同时提醒常见问题和调试技巧。这样用户能够逐步跟随操作,实现文本拆分工作流的调用。</think>### 如何在 Coze 智能体中调用文本拆分工作流?
#### **步骤 1:创建工作流并添加文本拆分节点**
1. 进入 Coze 平台的工作流编辑界面,点击「新建工作流」。
2. 在节点库中找到「文本处理」类节点(如 `Split Text` 或自定义函数节点),将其拖入画布。
3. 配置拆分规则:支持按段落、句子、固定长度或自定义分隔符(如标点、关键词)拆分文本。例如:
- 按句子拆分:使用正则表达式 `[。!?]` 作为分隔符;
- 按固定长度拆分:设置 `chunk_size=200` 字符。
#### **步骤 2:连接输入与输出**
1. 将智能体的输入节点(如用户问题 `{{input}}`)连接到文本拆分节点的输入端口。
2. 将拆分后的文本输出端口连接到后续处理节点(如 NLP 分析、数据库存储或多智能体协作节点)[^3][^4]。
#### **步骤 3:配置触发条件**
1. 在工作流设置中定义触发条件,例如当输入文本长度超过阈值时自动触发拆分:
```python
if len({{input.text}}) > 500:
execute_split_workflow()
```
2. 可通过 API 调用或智能体对话中的关键词(如「请拆分这段文本」)手动触发[^1][^5]。
#### **步骤 4:调试与验证**
1. 使用测试数据运行工作流,观察拆分结果是否符合预期。
2. 若出现碎片化或语义断裂,可调整拆分规则或增加语义分析节点(如关键词提取)优化分块逻辑[^2][^4]。
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### **示例场景**
假设需要将长文本拆分为 100 字段落并发送给不同智能体处理:
1. 工作流结构:`用户输入 → Split Text → 分块输出 → Agent 1 / Agent 2`
2. 配置 `Split Text` 节点参数:`chunk_size=100, overlap=20`(重叠 20 字符避免截断语义)
3. 调用方式:通过 `@handle_message` 指令触发工作流。
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### **常见问题**
1. **如何避免文本碎片化?**
建议结合语义分割算法(如 TextTiling)或预训练模型(如 BERT)识别段落边界。
2. **拆分后的文本如何共享?**
使用全局变量 `{{global.chunks}}` 或多智能体共享数据库实现数据传递。
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