coze接入小程序

以下是使用 Coze 创建自己的图像生成 AI 机器人的步骤： 1. 注册 Coze 账号： 访问 Coze 官网，可选择中文版（https://www.coze.cn/，支持大模型：kimi、云雀）或英文版（https://coze.com/，支持大模型：chatgpt4）进行快速注册。 产品定位为新一代 AI 原生应用开发服务平台。 2. 创建机器人： 登录 Coze，可使用抖音或手机号登陆，登陆后选择“创建 Bot”，起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”。 小技巧：“图标”AI 可以自动生成，先在“Bot 名称”用文字描述想要的图标，满意后再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 具体创建 AI Bot： 首先打开扣子的首页（https://www.coze.cn/home），直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 直接在弹窗输入 Bot 的相关信息，完成创建后细化其功能。 设计人设与回复逻辑，根据功能需求设计提示词。 调整模型设置，比如基于聊天为主的需求，将对话轮数记录改为 20 轮。 选择插件，如英文名言警句（get_one_eng_word & get_many_eng_words）随机获取英语名言，Simple OCR（ocr）识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题，预置问题有参考价值。 最后设置语音，若为英语陪练 AI Bot，选择亲切的英语音色。

以下是用 Coze 免费打造自己的图像生成 AI 机器人的步骤： 1. 注册 Coze 账号 访问 Coze 官网，快速注册，开启智能之旅。 Coze 中文名扣子，字节跳动出品。 中文版：https://www.coze.cn/（支持大模型：kimi、云雀）——本次教程使用中文版 Coze。 英文版：https://coze.com/（支持大模型：chatgpt4） 产品定位：新一代 AI 原生应用开发服务平台，Nextgeneration AI chatbot building platform。 2. 创建你的机器人 登录 Coze，可使用抖音或手机号登陆，登陆后选择“创建 Bot”，然后起一个响亮的名字。 登录页面、首页、创建 Bot 时，工作空间选“个人空间”即可。 小技巧：“图标”AI 可以自动生成，先在“Bot 名称”那里用文字描述你想要的图标，图标生成满意后，再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 此外，在实际体验中： 测试 AI Bot 时，可能会出现回答不完整的情况，如部分信息未给出，这是因为 Coze 国内版刚发布不久，有些官方和第三方插件的 API 调用和返回结果不太稳定。但官方会尽快解决。 成功的回答是根据提示词和插件+工作流的组合，结果非常详细。若加上自己的知识库甚至定制化使用数据库功能，AI Bot 的使用场景会更丰富。 国外版有免费的 GPT4 大模型使用，插件和工作流功能更丰富稳定，还有更多自定义插件和工作流功能，能更灵活定制 AI Bot。 作者演示上述步骤后发布的 AI Bot，其 ID 是：7333630516673167394，有兴趣可在 Coze 平台上搜索这个 ID 来体验。

以下是使用 Coze 创建 AI 的相关信息： 1. 注册 Coze 账号： 访问 Coze 官网，快速注册，开启智能之旅。 Coze 中文名扣子，字节跳动出品。 中文版：https://www.coze.cn/（支持大模型：kimi、云雀）——本次教程使用中文版 Coze。 英文版：https://coze.com/（支持大模型：chatgpt4）。 产品定位：新一代 AI 原生应用开发服务平台，Nextgeneration AI chatbot building platform。 2. 创建机器人： 登录 Coze，可使用抖音或手机号登陆，登陆后选择“创建 Bot”，然后起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”即可。 小技巧：“图标”AI 可以自动生成，先在“Bot 名称”那里用文字描述想要的图标，图标生成满意后，再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 制定任务的关键方法： 在开始设计和开发任何 AI Agent 之前，最关键的第一步是明确定义期望 AI 最终输出的结果。这包括详细描述期望获得的输出内容，如输出是文本、图像、音频还是其他形式的数据，输出的具体格式和结构是什么，确定输出内容的质量标准。 预估任务的可行性。 确定任务的执行形式。以 LearnAndRecord 的一篇文章为例，拆解其结构，基于此进行微调优化。值得注意的是，Coze 支持 Markdown 格式输出 AI 生成的内容，Markdown 作为轻量级文本标记语言，能够有效展示文本、图片、URL 链接和表格等多种内容形式。参照精读结构，评估任务的可行性，生成结果包括文字、图片（思维导图）、音频（原文音频）三类输出格式，前两者可直接用 Markdown 输出/嵌入，音频则需通过 URL 链接跳转外部网页收听。最后结合使用习惯，期望在输入一篇英文原文时，AI Agent 能够按模板要求，直接输出精读结果。

要使用 Coze 智能体自动提取飞书知识库内容，您可以参考以下步骤： 1. 创建智能体： 手动清洗数据：上节课程是自动清洗数据，自动清洗可能出现数据不准的情况，本节尝试手动清洗以提高准确性。例如创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可点击编辑修改和删除，然后添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：对于本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度，例如将画小二课程按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据的知识库。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 2. 创建机器人： 访问 Coze 官网（网址：Coze.cn）创建。 人设与回复逻辑设置。 创建知识库： 飞书知识库：在飞书中选择对应文件夹，一次最多选择 20 个文件（文件多可多建几个知识库），可选择自动进行数据清洗，图片资料会保留，测试对话，目前 Coze 存在不稳定版本，需调试完善。 Excel 知识库：可增加其他形式的知识库，上传表格的知识库不要过于复杂，不要有合并表格情况，系统不认不同的 Sheet，数据处理完成会显示 100%进度，加工出来的数据点击添加 Bot 增加到知识库中，然后测试发布和返回。 网页知识库：有自动采集和手动采集两种方式，手动采集需安装插件，可选择批量添加，写入网址，将全站数据解析并保存到知识库，按照默认自动清洗数据。 此外，在前期准备中，梳理 AI 智能体的功能需求时，要注意在稍后读的知识管理场景中，简化“收集”环节，自动化“整理”环节，根据待阅读内容列表的主题和当前阅读兴趣智能“选择”相关内容、推荐个人阅读计划。

以下是制作 Coze 智能体的步骤： 1. 打开 Coze 官网（https://www.coze.cn/home）。 2. 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类，其很像 ComfyUI，但更普世化且简单易上手。 3. 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 4. 按照构架配置工作流，包括调试效果和测试毛坯房等。 5. 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 6. 设定人设和回复逻辑，技能 1 中 3 项中的编译数字来源，然后点击右上角发布。 另外，分步构建和测试 Agent 功能时： 首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到插件（提供能力工具）、大模型（生成文本内容）、代码（处理数据）。编辑面板中的开始节点和结束节点分别对应原文输入和结果输出环节。按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，完成工作流框架搭建。

Coze 可以使用 Python 实现。在 Coze 中，搭建工作流框架时，左侧的“选择节点”模块中有支持编写简单 Python 脚本的“代码”节点，可对数据进行处理。例如，在“大圣：我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索”中，代码节点的逻辑是将输入的内容处理成两个字段，即 contexts 字段（所有 snippet+title+link 的平铺，用来丢给大模型进行处理）和 references 字段（所有的引用）。代码块对于非程序员来说运用有一定难度，但在 AI 时代，学习一些基础语法就足够，具体逻辑可让 AI 帮忙编写。

企业微信个人账户接入大模型可以参考以下内容： 基于 COW 框架的实现步骤： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程： 。 可以实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等）；常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别，本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 有多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等。 支持多消息类型：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的实现步骤： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便更换使用各种大模型，下面会告知如何白嫖大模型接口。 搭建，这是个知识库问答系统，把知识文件放进去，再把上面的大模型接进来，作为分析知识库的大脑，最后回答问题，如果不想接到微信去，自己用用，搭建完就可以，它也有问答界面。 搭建，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画的能力。

以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库： 1. 您可以搭建 ，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ，这是一个知识库问答系统，您可以将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它也有问答界面。 3. 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外，基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型，也能完成任意模型接口的封装。LLM（语言逻辑模型）是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个抽象概念，可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题，输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务，具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中，还提到了一些相关内容，如流式训练方式提升训练速度和质量，多种 AI 生成工具（如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN），端侧大模型的特点，AI 工程平台（如 define、coach 等），模型社区（如魔搭社区）等。

大模型接入企业数据库的相关内容如下： 原理介绍： 从文档处理角度来看，实现流程包括配置要求。 配置要求： ChatGLM6B 模型硬件需求： 模型文件下载至本地需要 15GB 存储空间。 量化等级不同，最低 GPU 显存（推理）和最低 GPU 显存（高效参数微调）要求不同： FP16（无量化）：分别为 13GB 和 14GB。 INT8：分别为 8GB 和 9GB。 INT4：分别为 6GB 和 7GB。 MOSS 模型硬件需求： 模型文件下载至本地需要 70GB 存储空间。 量化等级不同，最低 GPU 显存（推理）和最低 GPU 显存（高效参数微调）要求不同： FP16（无量化）：分别为 68GB 和 。 INT8：分别为 20GB 和 。 Embedding 模型硬件需求：默认选用的 Embedding 模型约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。 项目启动： Web 启动：运行 web.py，若显存不足则调整 configs/model_config.py 文件中 LLM_MODEL 参数更换模型，若连接无法连接修改 web.py 文件末尾 lauch 中 0.0.0.0 为 127.0.0.1，点击 URL 进入 UI 界面。 API 模式启动。 命令行模式启动。 上传知识库： 左侧知识库问答中选择新建知识库，可传输 txt、pdf 等。可以调整 prompt，匹配不同的知识库，让 LLM 扮演不同的角色。例如上传公司财报，充当财务分析师；上传客服聊天记录，充当智能客服；上传经典 Case，充当律师助手；上传医院百科全书，充当在线问诊医生等等，MOSS 同理。 使用数据表： 通过在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作。在工作流中可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用，支持完整读写模式。参考以下操作，在工作流中添加并配置工作流节点。在工作流中配置数据库节点前，确保已经搭建了一个 Bot，并在这个 Bot 中创建好了数据表。 1. 单击页面顶部的工作流页签，然后单击创建工作流。 2. 输入工作流名称和工作流的使用描述，然后单击确认。工作流名称和描述可以帮助大语言模型理解什么场景下需要调用该工作流。 1. 在基础节点页签下，将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 2. 根据以下信息配置数据库节点。 输入：添加 SQL 执行中需要的参数，可以是一个变量，也可以是一个固定值。 SQL:输入要执行的 SQL 语句，可以直接使用输入参数中的变量。可单击自动生成使用大模型生成 SQL。在弹出的页面中，选择这个数据库工作流生效的 Bot 和数据表，然后使用自然语言描述要执行的操作，单击自动生成生成 SQL 语句，最后单击使用。 注意：不支持 Select语法，不支持多表 Join 操作，最多返回 100 行数据。

要让 Coze 接入微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，比如画小二智能小助手。点击对应的机器人进入机器人编辑界面，在浏览器地址栏“bot/”之后的数据就是该机器人的 Bot ID，此 ID 是唯一编号的。 2. Docker 中配置 COW 组件： 登录宝塔面板，在宝塔面板当中可视化地控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 chatgptonwechat（简称 CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。此界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到“WeChat login success”，就成功将 Bot 接入微信中了。 3. 绑定微信：需要提前准备一个闲置的微信，因为这种方法是非官方接口，有可能微信号会受到官方限制。点击容器，可以看到运行的是两个服务。点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。这个界面不会实时显示，为了验证是否成功，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，就能看到“WeChat login success”，提示微信登录成功。为了确保微信是否实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”。如果显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。

Bot 接入微信机器人可以实现语音聊天。具体步骤如下： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 2. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 3. 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 4. 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 5. 现实运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务。 6. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。此界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到“WeChat login success”，就成功将 Bot 接入微信中了。 7. 如果扫描二维码出现预料之外的情况，可以退回到容器配置处，重启容器服务，然后重新扫码登录。 8. 若想修改 COW 组件的配置，比如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，点击保存，然后回到容器编排界面重新部署新的容器编排即可。 至此，完成 COW 组件的部署和微信号的绑定，就可以开始与机器人微信号进行语音聊天了。

以下是将扣子搭建的 agent 接入微信的一般步骤： 1. 在 Dify 的官网，可找到手把手教您将 Dify 应用接入微信生态的教程： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 零成本、零代码搭建智能微信客服的实操步骤： 注意：目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。 第一次设置成功后，后面再修改的页面操作： 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。 保存后，在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。 发布成功后，接下来就是体验了，可以点击微信客服旁边的立即对话、复制 Bot 链接，会弹出来该微信客服的二维码，扫码即可立即体验。

目前常见的小程序 AI 工具包括以下几类： 编程相关： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 Codeium：AI 驱动的编程助手，提高编程效率和准确性。更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。 其他应用： 医疗诊断辅助：如平安好医生 APP 中的 AI 医疗诊断辅助系统，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性。 会议记录生成：如腾讯会议的 AI 会议记录生成工具，自动生成会议记录，方便回顾和整理。 书法字体生成：如字体管家 APP 中的 AI 书法字体生成器，生成各种风格的书法字体。 摄影构图建议：如醒图 APP 中的 AI 摄影构图建议工具，为摄影爱好者提供构图建议，提升照片质量。 此外，适合 4 岁儿童练习英语口语的 AI 工具包括： ：通过游戏和互动活动教孩子英语，提供多种课程，有家长仪表板可跟踪孩子进度。 ：提供英语等多种语言课程，使用多种教学方法，有社区功能可与其他孩子练习口语。 ：用抽认卡和游戏教孩子英语，提供多种课程，有社交功能可与亲友一起学习。 ：使用沉浸式方法教英语，有语音识别功能帮助练习发音。 ：免费语言学习应用，使用游戏化方法让学习有趣，提供多种课程。 为 4 岁儿童选择 AI 英语口语学习工具时，要考虑孩子的年龄、兴趣和学习风格，以及应用程序的功能和成本。

以下是借鉴“决战拜年之巅”实现一个工作场合游戏的相关要点： 1. 开发背景：“决战拜年之巅”是参加 Globalgamejam 游戏比赛时，在 48 小时内开发的，主题源于“make me laugh”，产品负责人谐音想到江浙沪孝子排行榜的“孝”，结合春节想到做类似拜年的东西。 2. 火爆情况：在参赛群发布半成品后，在 QQ、微信迅速火爆，两天内有 200 万用户，最高峰同时在线 6 万人，服务器一度支持不了，凌晨才做好调整，后续有厂商赞助服务器，上线约一周。 3. 游戏特点：基于 GLM 大模型开发，又称过年模拟器，玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里，面对“七大姑八大姨”的连环拷问自由对话打出结局。 4. 借鉴要点： 明确创新主题和玩法，结合特定场景和需求。 注重用户体验，及时应对服务器等技术支持问题。 利用 AI 技术实现角色互动和自由对话。 需要注意的是，“决战拜年之巅”被认为可能是一个 chatbot 而非严格意义上的游戏。在设计工作场合的游戏时，要明确以下三个点：（具体要点未在提供的内容中明确）

紫微斗数是一种古老的命理学说，将其喂给 AI 来创建一个算命程序在技术上是可行的，但从科学角度来看，紫微斗数缺乏科学依据和验证，其结果并不可靠。AI 虽然能够处理和分析大量的数据，但对于这种没有科学基础的命理内容，所生成的结果更多是基于输入数据的模式匹配和推测，而非具有真实的预测能力。因此，不建议依赖这样的程序来做出重要的决策。

以下是基于您的项目“基于 chatGPT 的剧本杀微信小程序开发”进行大数据平台后端开发与搭建的入手步骤： 1. 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），其作用是汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告知您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。您将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信，仅自己使用，搭建到此即可，它本身也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）以接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号以防封禁风险。搭建完成后若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成上述 3 步即可。

以下是基于 ChatGPT 开发剧本杀微信小程序的入手步骤： 1. 注册小程序： 登录微信公众号首页，选取小程序，用新邮箱绑定注册。 2. 小程序信息填写： 注册验证通过后，填写小程序信息和类目。小程序名称可填写与功能相关的名称，头像可网上查找或利用 Midjourney 生成。 3. 开发者工具下载： 回到发布流程页面，点击“普通小程序开发者工具”，在新页面中点击“微信开发者工具”，选择 Windows 64 位下载。 4. 创建小程序项目： 打开下载好的微信开发者工具，选择创建小程序。注意获取 ID，选择不使用云服务，并选择 JavaScript 基础模板。创建后了解相关文件，如 app.js 等。 5. 利用 ChatGPT 生成代码： 构思好产品，画个草稿，包括产品名称、按钮数量、交互逻辑等，并将这些话术告诉 ChatGPT。 例如，以制作计算日子间隔的工具为例，给出详细的 prompt 描述需求。 ChatGPT 会给出代码，并告知代码应放置在微信开发者工具的哪些文件中。特殊文件夹如 add 需自行在 pages 下级新建。 您还可以参考以下文章获取更详细的信息：https://mp.weixin.qq.com/s/WkFxMMrlMqv52ce2n0xX6A

以下是基于您的需求，对于大数据平台后端开发与搭建的建议： 1. 首先搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），它能够汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，同时还会为您介绍如何白嫖大模型接口。 2. 接着搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。您可以将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信使用，搭建到这里就可以，因为它本身也有问答界面。 3. 然后搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号，以防有封禁风险。搭建完成后若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成以上 3 步，整个项目就算基本完成。