你是否也曾有过这样的体验，面对堆积如山的学习资料、冗长枯燥的会议纪要、或是密密麻麻的项目文档，还没开始整理就先感到一阵头大？信息爆炸的时代，我们每天都在被各种文字内容轰炸，如何在海量信息中快速提炼核心要点，让知识变得条理清晰、一目了然，这几乎成了困扰每个人的难题。

今天，我将为你介绍一个“黑科技”，用扣子（Coze）平台搭建一个专属的AI智能体，让你的长段文本、复杂文档瞬间变成清晰直观的思维导图！

一、 智能体核心设计：三步“点石成金”

在我们开始搭建之前，先来拆解需求，梳理思路。

要让文档变思维导图，只需简单三步，就能把“复杂”变“清晰”。

1、“读懂”文档

运用Coze官方文件读取插件（支持多格式文档解析），精准提取文档内容，这是第一步，也是基础。

2、AI“大脑”提炼

调用大模型节点（AI的大脑）深度理解文档，提炼出核心要点，并将这些信息转化成思维导图需要的数据结构。这是最关键的智能环节，决定了导图的质量。

3、智能“画图”

调用TreeMind树图插件，根据提炼出的数据，自动生成直观的思维导图。你可以直接得到图片，也可以生成在线思维导图支持编辑后再下载。

二、 实战篇：一步步搭建文档转思维导图智能体

上面我们梳理清楚了智能体工作步骤，现在，我将带大家一步一步在Coze平台上搭建这个神奇的“文档转思维导图”智能体了！别担心，Coze的低代码/无代码特性，会让整个过程非常丝滑！

第一步：创建工作流

默认包含一个开始节点、一个结束节点

第二部：智能读取文档

选择“文件读取”插件，并连接到“开始”节点。

优化：为了让智能体更加强大和灵活，我们可以进行一个优化。在读取文本之前，增加一个条件判断（if判断）节点，兼容长文本与PDF文件。

第三步：合并信息为大模型准备“食材”

利用文本处理节点整合从不同来源（用户直接输入的文本、PDF解析出的文本）获得文档内容。

为了让大模型能够统一处理，我们需要将这些信息合并起来。

第四步：生成思维导图的“骨架”数据

这是智能体的“核心智能”所在！我们将合并后的文本内容输入给大模型节点，让它发挥提炼和组织信息的超能力。

编写核心Prompt： 在大模型节点中，我们需要设置系统提示词。这是与AI沟通的关键，你要清晰地告诉它你的需求

大模型会根据你的Prompt，对输入的文本进行深度语义分析，并输出一份结构化的文本数据，这份数据就是我们绘制思维导图的“骨架”。

第五步：调用绘制插件，让思维导图“跃然屏上”

现在，我们已经有了思维导图的结构化数据，最后一步就是将它可视化！ 选择TreeMind树图插件，将其添加到工作中，并且连接到大模型的输出端。将TreeMind的输出端链接到“结束”节点。

通过以上这五个步骤，你的“文档转思维导图”工作流就搭建完成了！是不是比你想象的要简单得多？

三、试运行 见证奇迹的时刻

接下来我们测试该工作流，确保它能完美运行。

上传一份PDF《超级个体从零到百万变现.pdf》，可以看到输出参数一个是思维导图的图片格式，一个是在线编辑的思维导图。

总结与展望

到这里我们已成功在Coze平台搭建了一个实用的文档转思维导图智能体。它能有效解决信息过载难题，帮助你高效提炼和管理文档内容，让学习和工作变得更加条理清晰。

这不仅仅是技术的实现，更是AI赋能我们日常效率的真实写照。

Coze平台的强大之处在于其易用性和无限可能。我强烈建议你亲自上手尝试，根据自己的实际需求进行优化和扩展。你可以进一步提升其智能化程度，比如加入更精准的行业词汇识别，或者尝试输出不同格式的思维导图。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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