工作流中循环大模型系统提示词： 从输入的发票文本信息{{input}}中，提取以下信息并存放到结果(fields)对应的属性里面输出:发票代码(code)、发票号码(num)、开票日期(date)、机器编号(seq)、发票金额(value)、纳税人识别号(texid)、货物或应税劳务、服务名称(content)、购买方的名称(buyer)、销售方的名称(seller)
从输入的发票文本信息{{input}}中，提取发票代码code、发票号码num、"货物或应税劳务、服旁名称"content、发票日期date、发票金颜value
1.数据集的获取iris，通过scikit-learn（sklearn.datasets）拿到iris的数据包，进行样本输出 setosa花的类别 2.对话学习： #my_iris.py读取#iris.csv这个鸢尾花数据集，除去第一行，前面4列为特征数据，最后一列为输出，帮我利用tkinter设计一个GUI，根据数据集，用不同的算法，训练出预测鸢尾花类型的模型，并允许保存/加载模型，最终得出预测结果。
#my_titanic.py，考察里面的各个数据列对于存活率计算的相关性，并且进行必要的数据清洗或者数据补全，帮我利用tkinter设计一个GUI，根据数据集，用不同的算法，训练出预测人员存活率的模型，并允许保存/加载模型，最终得出预测结果。
3.设计一个通报指标分析和可视化系统 前后端分离技术，后端使用flask框架搭建服务，搭配SQlite进行数据存储，前端采用vue框架开发，使用bootstrap实现页面样式布局，并引入图标库提升界面美化效果。
生成投诉数据：（我是华电公司的客服主管，我要设计一套智能客服系统，里面涉及到不同的B端的客户信息，以及这些客户产生的投诉记录，以及相关的投诉应对策略和处理的结果。帮我设计相关档模拟数据，分别存放到不同的数据表格里面，以csv格式保存，并且，每个表的数据量不低于50条。）
生成db：我是华电公司的客服主管，我要设计一套智能客服系统，里面涉及到不同的B端的客户信息，以及这些客户产生的投诉记录，以及相关的投诉应对策略和处理的结果。帮我设计相关档模拟数据，分别存放到不同的数据表格里面，以csv格式保存，并且，每个表的数据量不低于50条。现在，已经有一套模拟数据在 #data 里面了，帮我分析这些csv数据，并存放到一个sqlite数据库里面，后面我要基于这些数据制作一个前后端分离的智能客服系统。
根据 create_database.py 创建的数据库的结构，帮我生成一份数据库说明文件md，我以后要依据这个文档来实现text2sql功能
根据上面的数据库设计，帮我生成一个华电公司的智慧客服助手。使用前后端完全分离技术实现，后端使用flask+sqlite实现，后端api要允许跨域调用；前端使用vue2+bootstrap5+echarts和一些图标库实现，整体界面要美观大方有科技感。需要实现基本的针对这些数据表的增删查改功能，并支持分页，查询允许模糊查询。
index.html 新增一个“智能查询”子页面，用于实现text2sql功能。先调用deepseek api，输入用户的要求，以及数据表的结构，把自然语言转换成sql语句，由于ds api支持纯前端调用，这个功能不需要后端参与。需要流式输出。注意，输出的sql的列名原则上以中文显示。
smart_query.js 好的，第一步生成sql已经可以使用了，第二步，执行这句生成出来的任意sql，并且把数据以表格的方式呈现到本页面中，并支持csv导出功能。注意，生成的sql代码两端带有sql 的标记，需要清除掉以免影响sql的执行
smart_query.js 在这个页面加入“智慧图表”功能，调用ds api，输入text2sql的数据结果，让AI思考提取里面有价值的数据内容，并制作成echarts的图表，利用动态js的方式呈现到页面上。注意ds api可以纯前端调用，无须后端参与。
将工作流导入trae：
帮我用bootstrap5+vue2调用coze api实现一个AI对话的静态HTML页面，api调用方式如下：curl -X POST 'api.coze.cn/v1/workflow…'
-H "Authorization: Bearer pat_thHl391whajbjHefjRdeaYnaDPWr8doltMS1Rwx6obEWmtLJZTPjc4K6cT6JUN6S"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
"workflow_id": "7565364944842522624",
"parameters": {
"input": "中国人口数量"
}
}'###api响应如下：
{"msg":"","data":"{"output":"请你明确一下具体的检索需求，比如是想了解中国某个特定时期的人口数量、人口数量的变化趋势、不同地区的人口数量对比等，以便我能更精准地为你提供相关信息。目前中国第七次全国人口普查结果显示，全国总人口为 1443497378 人，其中普查登记的大陆 31 个省、自治区、直辖市和现役军人的人口共 1411778724 人；香港特别行政区人口为 7474200 人；澳门特别行政区人口为 683218 人；台湾地区人口为 23561236 人。 "}","debug_url":"www.coze.cn/work_flow?e…
根据用户提问片段，结合知识库召回的片段，生成回复
帮我用bootstrap5+vue2调用coze api实现一个AI对话的静态HTML页面，api调用方式如下：....
api相应如下
我要生成一个海上风电公司60台风机3个月内的SCADA系统风机检测数据记录，其中要包括风机序号、型号、启停机记录、故障记录，帮我参考三峡、明阳风机检测数据。要包含正常、故障记录，用于风机报告故障检测系统项目。
邮箱发送： SMTP POP3/IMAP，开始状态 IMAP接收件 交流内容：帮我用tkinter设计另一个邮件发送系统，预设的信息如下：发件人：XXX@qq.com 、授权码：XXX、收件人：XXX@qq.com 、服务器地址：
接收邮件服务器： imap.qq.com，使用SSL，端口号993
发送邮件服务器： smtp.qq.com，使用SSL，端口号465或587
※智能体实操知识点 ①图像分析
②数据分析方向 根据已有的数据，切割成测试集和训练集，数据清洗、数据预处理、去噪音数据 给一个excel文件，有特征列、预测结果（生成结果） 读取csv文件，训练虚拟好的模型，调用csv的数据，生成csv的预测结果。 1、#iris.csv 帮我读取这个数据集，并进行分析，帮我把数据集分割成测试集和训练集，利用训练集并生成相关的csv文件 2、利用训练集选取合适的算法生成模型 3、利用训练好的模型对测试集进行预测，并且把测试结果写入到结果列里面（新建文件），并将预测的结果与真实的结果进行对比，计算出该模型的准确率
把这个数据集3个分类的分布做成散点图
