微信机器人回答问题联系上下文

以下是搭建微信对话 AI 的步骤： 1. 配置极简未来（Link.AI）平台 按照官方教程操作：https://docs.linkai.tech/platform/createapp ，学习补充：https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 注意以下几点： 教程中的应用是创建具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集，让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设，具体可看教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用，记住应用 ID，用于后续对接微信聊天机器人。 2. 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件，例如配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数来设定哪些群组的消息需要自动回复。 基于创建的模板切换到容器编排界面进行 COW 服务部署，等待部署成功。 3. 登录微信绑定 COW 组件 若扫描二维码等出现意外情况，可退回到容器配置处重启容器服务，重新扫码登录。 后续若想修改 COW 组件的配置，如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等，进入编排模板的配置界面修改参数，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。 至此，完成 COW 组件的部署和微信号的绑定，即可开始与机器人微信号进行对话。

将 Coze 平台上的 Bot 部署到微信小程序上可以参考以下步骤： 1. 通过 Coze 建立定时任务，执行工作流二，并添加如分析文章和搜索文章等能力，使其成为一个消息情报官的 Agent。 2. 发布到想要的平台，如微信小程序等。 3. 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。 在宝塔面板中操作，包括添加 Docker 中的“项目模板”等。 将编译好的内容复制进来，创建容器，选择容器编排，填入模板和名称。 查看运行情况，手动刷新日志，若看到“WeChat login success”，则成功将 Bot 接入微信。 4. 记下要对接的 Coze AI Bot 的 Bot ID，在其设计界面所在的链接中获取，然后将 Bot 发布到 Bot as API 上。

要将智能体发布到微信小程序中，可以参考以下步骤： 1. 在扣子平台创建智能体。 确保在 Bot 商店中能够搜到，例如可以搜索到画小二智能小助手，没有通过发布的无法获取 API。 注意添加知识库后要点击右上角的发布按钮。 2. 扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台（官网地址：https://www.coze.cn）。无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，并且可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。

在 Coze 中可以将智能体发布到微信小程序，具体步骤如下： 1. 点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，例如能搜索到画小二智能小助手，因为没有通过发布的无法获取到 API。 2. 然后点击右上角发布，机器人就可以工作了。 3. 设置完成相关内容之后，点击右上角的发布。

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。

以下是在 Windows 部署微信机器人的详细步骤： 一、安装环境 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 python。 3. 粘贴入以下代码，确认是否有 pip。 4. 两步命令输入完，核对一下。如果有的话，会分别显示出版本号，可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。如果没有，需要按照以下步骤安装： 先进行 python 的安装，安装包已准备好，直接点击下载。 关闭窗口，再次运行那两行命令会发现已经有了。 二、部署项目 1. 下载 COW 机器人项目，解压缩。 2. 解压后，打开 COW 文件夹。 3. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 4. 在 Powershell 窗口中，粘贴进入：pip install r requirements.txt ，等待执行完成后，继续粘贴：pip install r requirementsoptional.txt 。 5. 上边的都执行完成后，关闭窗口。在当前目录下，找到 configtemplate.json 文件。 6. 新生成的便是配置文件，右键使用记事本打开这个文件，修改相应内容。 删除新文件里的所有代码。 复制提供的代码，粘贴到文件里，并找到第 4 行，把一开始注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里。 7. 保存上述文件，然后在当前文件下，找到 plugins/godcmd 文件夹，复制 config.json.template 重命名为 config.json 。 8. 双击 config.json，进入后，设置下 password 和 admin_users ，可以设置为和示例一样，后边再改，点击保存后关闭。 注意：本教程完成后，程序将在您的电脑本地运行，假如您关掉了窗口，那么进程也就结束。所以，如果您想让 AI 持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。Mac 系统步骤也是一样，只是打开命令符的命令些许不同，遇到问题问大模型就好了。 此外，还有基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署步骤： 1. 接下来，需要使用一个特定版本的微信，已为您准备好，点击下载，下载后直接替换安装。（安装后，有可能您在的群却显示退出，其实没事，发个消息就好了，并不是真的退出） 2. 下载 NGCbot 机器人项目，解压缩。 3. 解压后，打开 NGCbot 文件夹。 4. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 5. 打开 shell 窗口后，粘贴进入相关代码，并点击回车。 6. 粘贴进入相关代码，并点击回车，等待安装，安装完成后，关闭窗口即可。 7. 然后在当前的 NGCbot 文件夹下，找到 Config 文件，找到 config.yaml，右键选择打开方式，选择用记事本方式打开。 8. 打开后看到相应页面，把 Administrators 先改成特定内容。如果您已经有了 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，可以把这里的 Ai_Lock，修改成“1”。然后拉到最下边，在 OpenAI 那里，去添加您的 AI 模型 key。填写格式，参照原有的格式即可。

在设计大模型语音座舱功能中的上下文多轮对话场景时，对于否定的情况，需要准确识别用户表达的否定意图，并据此调整后续的回应策略。例如，当用户说“不要这样做”，系统要理解并停止当前可能进行的相关操作。 指代方面，要能够解析用户话语中的各种指代关系，比如“那个东西”“这个方案”等，通过上下文和语境来明确其具体所指。 延展的场景设计则要鼓励用户进一步展开话题，例如当用户提到一个主题后，系统可以通过提问或提供相关信息来引导用户深入阐述，比如“能再多和我讲讲吗？”或者“那您对这方面还有其他的想法吗？”

Cocos Creator 是一个跨平台的游戏开发工具，它支持开发者使用JavaScript和TypeScript来创建2D和3D游戏。以下是一些学习 Cocos Creator 的基本步骤： 1. 了解基础知识： 学习基本的游戏开发概念，如游戏循环、物理引擎和用户输入。 了解JavaScript或TypeScript的基础知识，因为Cocos Creator主要使用这两种语言。 2. 下载并安装 Cocos Creator： 访问 Cocos Creator 的官方网站并下载最新版本。 安装软件，并确保你的计算机满足所有系统要求。 3. 阅读官方文档： Cocos Creator 官方文档是学习的最佳资源，它详细介绍了如何使用编辑器、创建游戏、编写代码等。 4. 观看教程： 网络上有许多视频教程，这些教程可以帮助你快速入门。 官方也提供了一些入门教程，适合初学者。 5. 创建第一个项目： 按照教程或文档中的指导，创建并运行你的第一个项目。 熟悉项目结构、编辑器界面和基本操作。 6. 学习编辑器功能： 学习如何使用场景编辑器、动画编辑器、粒子系统等。 理解资源管理器、组件系统和脚本编写。 7. 编写代码： 学习如何编写脚本来控制游戏对象的行为。 熟悉Cocos Creator的API和框架。 8. 实践： 通过创建小项目来实践所学知识。 尝试实现不同的游戏机制和功能。 9. 加入社区： 加入Cocos Creator社区，如论坛、QQ群、微信群等。 与其他开发者交流，获取帮助和灵感。 10. 阅读源码： 研究官方示例项目的源代码，了解如何实现特定功能。 11. 持续学习： 游戏开发是一个不断变化的领域，持续学习新技术和最佳实践。 12. 构建项目： 学习如何构建项目，以便在不同的平台上运行，如iOS、Android、Web等。 13. 调试和优化： 学习如何调试代码和优化游戏性能。 14. 发布游戏： 了解如何将游戏发布到不同的平台。 通过这些步骤，你可以逐步建立起对 Cocos Creator 的深入理解，并开始创建自己的游戏项目。记得实践是学习的关键，不断尝试和犯错将帮助你更快地成长。

多模态上下文语义识别是指通过理解和分析多种不同模态的信息（如文本、图像、声音等）来识别和解释其背后的含义和上下文关系的技术。这种技术在人工智能和机器学习领域正变得越来越重要，因为它可以帮助机器更好地理解和模拟人类的多感官体验。 例如，在处理一段包含文本和图像的新闻报道时，多模态上下文语义识别技术可以同时分析文本内容、图像中的物体和场景，以及可能的语音信息，从而更准确地理解整个报道的主题和情感倾向。 这项技术涉及的几个关键点包括： 1. 数据融合：如何有效地结合来自不同模态的信息，以便进行统一的语义理解。 2. 跨模态学习：通过训练模型来识别和关联不同模态之间的潜在联系。 3. 上下文理解：不仅理解单个模态的局部信息，而且理解多个模态组合在一起时的整体上下文。 4. 语义表示：如何将不同模态的信息转换为统一的语义表示形式，以便进行进一步的分析和处理。 在应用层面，多模态上下文语义识别技术已经在诸如情感分析、信息检索、智能问答、内容审核等多个领域展现出其潜力。随着技术的不断进步，未来这一领域有望实现更多突破性的应用。

要创建知识库问答群机器人，可基于以下步骤： 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成当问一个复杂问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。

目前人工客服机器人的发展情况如下： 聊天机器人工作状况良好，可通过 LangSmith 跟踪检查其最新运行情况。 设计可能已满足需求，代码封闭，行为符合预期。 但存在潜在问题，对单个提示压力较大，若添加更多工具或工具更复杂，机器人使用工具的效率和整体行为可能受影响。 后续将展示如何通过根据用户意图将其引导至专业代理或子图，来更精确控制不同用户体验。

Agent（智能体）和 ChatBot 聊天对话机器人存在以下差异： 任务执行方式：Agent 是执行特定任务的 AI 实体，拥有复杂的工作流程，可以迭代运行，模型本质上能够自我对话，无需人类驱动每一部分的交互；而 ChatBot 通常是用户提出问题后获得一个答案作为回应。 组成和功能：Agent 是大型语言模型（LLM）、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use）的集合，例如在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天、机器人等领域发挥作用；而 ChatBot 相对功能较为单一。 处理能力和效率：像 Coze Agent 这样的多 Agent 模式采用分布式计算范式，将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体并行处理，从而提高系统的处理能力和效率。 参考文章： https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02

目前，在幼教场景中正在开发的陪伴机器人，预计半年内视频生成技术成熟，届时可实现一些创新功能。但对于陪护机器人整体的正式商用时间，由于不同应用场景和技术发展的差异，还难以给出确切的时间。在医疗领域，由 AI 驱动的护理机器人会早于手术机器人应用，但具体商用时间也不确定。总体而言，陪护机器人的正式商用时间受多种因素影响，仍需进一步观察和等待技术的发展与完善。

|提示词类型|联系|区别| |||| |开放式提示词|都是提示词的不同形式，旨在引导模型生成相应的输出|没有明确的限制和指向，给予模型较大的创作空间| |封闭式提示词| |具有明确的限制和具体的指向，模型的输出范围较窄| |引导式提示词| |在一定程度上引导模型的输出方向，但又不像封闭式那么严格|

您好，飞书机器人可以发送消息给对话大模型，并接收大模型发送回来的消息，然后转发给飞书的联系人。在实现这一过程中，可能需要进行以下步骤： 1. 配置相关端口，允许外部设备通过指定端口访问服务器。 2. 使用容器编排模板，一键部署复杂的应用环境。 3. 定义辅助函数，如 getCompletion 函数和 generateResponse 函数，以便与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 4. 传入消息列表，其中包括系统消息、用户消息和助手消息，以进行对话。 如果您在操作过程中遇到问题，可以采取以下解决方式： 1. 查阅官方文档和教程，获取详细的操作指南。 2. 联系技术支持，寻求专业的帮助。 3. 加入技术社群，向有经验的用户请教。 4. 在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的建议。 同时，为了避免忘记操作步骤，您可以定期备份和监控，并将重要的操作步骤记录下来。希望这些信息对您有所帮助。

我总结了以下几个步骤，来将数字人技术与大模型联系起来，实现文生视频： 1. 获取用户输入的文本内容 大模型首先需要接收用户提供的文本描述，包括场景设置、人物特征、对话内容等。这些信息将作为创建数字人和视频场景的基础。 2. 生成数字人角色 基于用户提供的人物设定，大模型可以利用数字人技术，生成具有相应外貌、动作、表情的数字人角色。这需要结合计算机图形学、动作捕捉等技术。 3. 构建虚拟场景 大模型还需要根据文本描述，构建出符合场景需求的虚拟环境。这包括布置场景元素、设置光影等细节，以营造出逼真的视觉效果。 4. 安排数字人互动 最后，大模型需要让生成的数字人角色在虚拟场景中进行互动，包括对话、动作等。这需要借助自然语言处理、行为建模等技术，使数字人表现出人性化的行为。 5. 输出视频内容 通过以上步骤，大模型就可以将文本内容转化为生动的视频内容，实现文生视频的效果。这需要最终的渲染和编辑输出。 总的来说，将数字人技术与大模型相结合，可以让用户只需提供文本描述，就能快速生成符合需求的视频内容。这种方式大大提高了内容创作的效率和可定制性。