bot接入微信机器人，能用语音聊天吗

要让微信 bot 以语音条格式回复消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择：让 Bot 不仅会写，还会通过语音跟您交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，其中包括 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金等。微信客服是重点部分，相比其他平台发布到微信客服稍微复杂一些。 另外，对于零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人，还需注意： 1. 配置腾讯云轻量应用服务器。 2. 登录微信绑定 COW 组件，建议使用闲置微信号，避免使用日常使用的微信号，以免造成不必要的麻烦。按照以下操作进行登录：找到刚刚部署成功的 COW 服务对应的容器，点击日志按钮进入日志界面，将日志输出的界面滚动到最下面的位置，会看到登录微信的二维码，用闲置微信号扫码登录。若扫描二维码出现问题，可退回到容器配置处重启容器服务，再重新扫码登录。若想修改 COW 组件的配置，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，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。

以下是关于 AI bot 做意图识别的资料： 尽管意图识别在自然语言处理领域已被广泛讨论，且通过各种小规模模型处理过此任务，但随着大型模型兴起，尤其是用作智能体的 Brain 模块时，它们在意图识别方面承担了主要工作。 意图识别的定义是：当用户输入指令，指令通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需对指令做出反应，本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。在单一智能体架构或复杂的多智能体系统中，意图识别都至关重要。 通过一些常见的例子，如 Siri、小爱同学及其他手机品牌搭载的智能助手，当向它们发出指令时能做出相应反应，此过程中意图识别起到关键作用。大型模型执行意图识别任务时，主要基于前期通过大量数据训练得到的模型，可能是专门针对意图识别任务训练的大型模型，也可能是通过在特定任务中微调来优化的模型，通过微调能使模型更好地适应特定领域的任务需求。

以下为您介绍一款可以自动提取小红书视频链接完整文字文案的工具： 名称：小红书文案专家 功能价值： 见过多个爆款文案，只需输入网页链接或视频链接，就能生成对应的小红书文案。 可辅助创作者生成能一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人帮忙写初稿再进行二创，同时希望能生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按照运营日常思路和流程工作。 一期产品功能： 可以提取任何链接中的标题和内容。 按照小红书平台文案风格重新整理内容。 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 为文案配图片。 二期计划功能： 持续优化升级。 增加全网搜索热点功能。 提炼热点新闻或事件关键信息。 结合用户想要生成的内容方向，输出文案和配图。 另外，在使用类似工具时，需要将需求做细颗粒度的分解，把大任务拆成小任务，小任务拆成更小的任务，并为每个小任务选择合适的工具/模型来实现。

要把自己克隆成一个 bot ，可以参考以下步骤： 1. 访问，单击目标 Bot。 2. 在 Bot 的编排页面右上角，单击创建副本。 3. 在弹出的对话框中，设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队，然后单击确定。 4. 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置： 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域，调整 Bot 的角色特征和技能。可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词，以便大模型更好的理解。 在技能区域，为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域，给 Bot 发送消息，测试 Bot 效果。 5. 当完成调试后，可单击发布将 Bot 发布到社交应用中，在应用中使用 Bot。 此外，从案例入门，三分钟捏 Bot 的步骤如下： 1. 登录控制台： 登录扣子控制台（coze.cn）。 使用手机号或抖音注册/登录。 2. 在我的空间创建 Agent： 在扣子主页左上角点击“创建 Bot”。 选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”，并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间，请先创建后再选择；Bot 名称可以自定义。 3. 编写 Prompt：填写 Prompt，即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 4. 优化 Prompt：点击“优化”，使用来帮忙优化。 搭建您的第一个 AI Bot 还包括以下步骤： 1. 为 Bot 添加技能：设定 Bot 的人设与回复逻辑后，需要为 Bot 配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。以获取 AI 新闻的 Bot 为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取 AI 相关的新闻。 在 Bot 编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择阅读新闻>头条新闻> getToutiaoNews，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示 Bot 使用 getToutiaoNews 插件来搜索 AI 新闻。 （可选）也可以为 Bot 添加开场白，开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 2. 测试您的 Bot：配置好 Bot 后，就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 3. 发布您的 Bot：完成测试后，就可以将 Bot 发布到社交渠道中使用这个 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 相似问题： 如何配置一个智能体？ 创建智能体相关文档 Coze 怎么用？ 关于扣子的介绍 问：Coze 是什么？

在外层 bot 中封装工作流的步骤如下： 1. 点击「发布」发布工作流后，创建一个 bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”，因为此 Agent 只需在输入英文文章时返回精读结果，无需外层 bot 对输入进行其他任务理解，可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白，引导用户使用，并附上开场白文案。 6. 关闭开场白预置问题，因为使用流程中用不到。 完成封装后，可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。如果一切正常，就能获得成功结果。但在发布文章时，外层 bot 可能存在未知 bug，同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常，但在外层 bot 运行时可能报错。暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，此时可直接在工作流编辑面板中获取精度结果。若自行实验时多次报错且无法定位原因，不要急于怪自己，作者已将相关 bug 提交给 Coze 团队，期待优化。 另外，您还可以为 Bot 设置触发器（Triggers），使 Bot 在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发、事件触发。定时触发让 Bot 在指定时间执行任务，无需编写代码；事件触发的触发器会生成 Webhook URL，当服务端向其发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时的执行任务方式有 Bot 提示词、调用插件、调用工作流。Bot 提示词需通过自然语言设置提示词，触发时提示词自动发送给 Bot，Bot 根据提示词向用户发送提醒消息；调用插件需为触发器添加一个插件，触发时 Bot 调用插件获取返回结果并发送给用户；调用工作流需为触发器添加一个工作流，若工作流有输入参数则需传入参数值，触发时 Bot 调用工作流获取返回结果并发送给用户。 此外，Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务，当用户在会话内点击推荐任务后，Bot 将会确认并创建定时任务。需要注意的是，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。

在设计 ChatBot 时，应以 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）为指导进行需求拆解。 情境方面，用户期望通过与大型模型交互获得基于企业内部知识的精准回答，这要求系统既能理解和响应用户查询，又要确保信息安全。 任务上，系统需分析用户问题，并基于企业知识库提供准确答案，这需要具备高级语言理解能力，且能安全访问和利用企业内部知识。 行动包括： 1. 设计并实施一系列步骤处理潜在安全问题，确保用户输入安全。 2. 回复中若遇不匹配或有害内容，系统应拒绝回答。 3. 采用指代消解等技术手段提升问答准确性和用户满意度。 结果是开发一个能精准理解用户意图、安全访问知识库并提供满意答案的智能回复应用，该应用不仅能提升用户体验，还会成为企业内部知识管理和服务的重要工具。 为达成这些目标，需制定详尽流程图以可视化每个环节和决策点，确保设计和开发中每个步骤清晰理解和执行，从而保证智能回复系统满足用户需求且高度安全准确。从拆解出的知识回复流程图可见，简单知识问答背后隐藏诸多环节，实际工作中还有更复杂小环节需进一步拆解，这需要在实际项目中实战操作。

以下是关于利用 AI 免费编写微信小程序的相关内容： 开发：微信小程序 会手把手教大家如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建，前半部分先简单介绍小程序的注册，后半部分介绍开发上线。详情可参考： 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人 搭建步骤详解： 注册 Coze 账号 访问 Coze 官网快速注册。Coze 是字节跳动出品，其中文版为 https://www.coze.cn/（支持大模型：kimi、云雀），本次教程使用中文版 Coze；英文版为 https://coze.com/（支持大模型：chatgpt4），产品定位为新一代 AI 原生应用开发服务平台，Nextgeneration AI chatbot building platform。 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。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。

以下是关于微信机器人的相关信息： 【入门级】教你用最简单的方式搭建微信机器人 测试和重新配置： 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。若未成功，可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 可为 AI 赋予不一样的提示词，返回“第三章，第 7 步”更改设置。 进行任何更改后，需“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。熟悉 Linux 操作也可通过重启进程的方式来重启服务。 然后，在“文件”的【终端】里，输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录。 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 帮助：若遇到问题，可先查询社区知识库，或加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们会尽力帮助。也可加 Stuart 个人微信询问。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件 在复制的 dockercompose.yml 文件中修改配置串联微信号和已创建好的 AI 机器人，配置参考来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY 等。私聊或群交流时最好加上前缀触发机器人回复，如配置的，群组里对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 【保姆级】基于 Hook 机制的微信 AI 机器人，无需服务器，运行更稳定，风险更小 本教程基于 Hook 机制，与之前的 COW 机器人方式不同。 优势：Hook 有相对更高的稳定性和安全性，更简单，易上手。 劣势：目前插件相对较少，且仅支持 Windows 系统。 此项目在 Windows 系统上运行，无需服务器，对小白更友好。能结合 FastGPT 使用，且对群发功能进行了优化和二开，目前在内测中。 此机器人功能：基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发，还有安全新闻定时推送、Kfc 文案、星座查询、天气查询等有趣小功能。教程以 Windows10 系统为例。

以下是关于微信机器人的相关信息： 【入门级】教你用最简单的方式搭建微信机器人 测试和重新配置： 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。若未成功，可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 可为 AI 赋予不一样的提示词，返回“第三章，第 7 步”更改设置。 进行任何更改后，需“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。熟悉 Linux 操作也可通过重启进程的方式来重启服务。 然后，在“文件”的【终端】里，输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录。 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 帮助：若遇到问题，可先查询社区知识库，或加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们会尽力帮助。也可加 Stuart 个人微信询问。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件 在复制的 dockercompose.yml 文件中修改配置串联微信号和已创建好的 AI 机器人，配置参考来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY 等。私聊或群交流时最好加上前缀触发机器人回复，如配置的，群组里对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 【保姆级】基于 Hook 机制的微信 AI 机器人，无需服务器，运行更稳定，风险更小 本教程基于 Hook 机制，与 COW 机器人方式不同。 优势：Hook 有相对更高的稳定性和安全性，更简单，易上手。 劣势：目前插件相对较少，且仅支持 Windows 系统。 此项目在 Windows 系统上运行，无需服务器，对小白更友好。能结合 FastGPT 使用，完善了群发功能，目前在内测中。 此机器人功能：基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发，还有安全新闻定时推送、Kfc 文案、星座查询、天气查询等有趣小功能。教程以 Windows10 系统为例。

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）

要让大模型自动读取到微信上的聊天内容，可以参考以下几种方法： 1. 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，并可白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。若不想接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 3. 搭建，其中的cow插件能进行文件总结、MJ绘画等。 此外，还有作者张梦飞的方法，即把自己微信中的聊天记录导出，用自己的聊天记录去微调一个模型，最终将这个微调后的模型接入微信中替您回复消息。 另外，在创作方面，鉴于聊天记录属于绝对的个人隐私，不适合接入第三方大模型提取信息，可本地化部署LLM。例如采用百川2的国产大模型开源，如Baichuan2作为底模，先用提示工程对聊天记录进行信息提取，并在此基础上使用自有数据进行模型微调。

具身智能的开发涉及多个方面，其技术路线包括端到端模型和分层决策模型。感知模块负责收集和处理信息，通过多种传感器感知和理解环境，例如在机器人上常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器和麦克风等。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。目前，具身智能正成为人工智能的新浪潮，在机器人领域、虚拟现实、增强现实和游戏设计等方面有着广泛应用，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。

AI 可以生成艺术字。例如，通过设置特定的正向提示词，如“Masterpiece,UAV lowaltitude top view,mobile form,,aesthetic artistic conception,aesthetics,telephoto,closeup,depth of field,awardwinning photography,Sony FE GM,Ultra HD.,,,JingGuan,,<lora:大自然的鬼匠神工_v1.0:0.6>,<lora:石头水景 15_v1:0.3>,<lora:【晶石湖泊,海洋】国风山水_v1.0:0.6>”，可以帮助生成艺术字。但生成艺术字需要理解字和图像的关系，以找到最适合的参数。 生成式人工智能在艺术领域已经有很多应用，能够生成包括艺术字在内的文本和图像。不过，训练生成式人工智能模型需要大量数据和计算能力，通常仅限于大型科技公司。 从语言学角度研究，提示词具有强目的性、强精确性、强变异性、强符号性和探索本能等特点。AI 艺术的发展方向可能是生成式空间计算，其使命是创造生命体验。

货代可以利用 AI 实现以下几个方面的工作优化： 1. 物流路线优化：AI 可以分析大量数据，为货代规划出更高效、成本更低的物流运输路线。 2. 配送计划优化：帮助制定更合理的配送计划，提高配送的及时性和准确性。 3. 市场分析：利用 AI 研究市场趋势、客户需求和竞争对手情况，以便更好地制定业务策略。 4. 客户反馈分析：通过分析客户的评价和反馈，了解客户需求，优化服务质量。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

普通消费者可以利用 AI 做以下事情： 1. 创作艺术、音乐、视频和图形：无需广泛培训或复杂软件，缩小创意与工艺差距，提升专业创意人员工作水平。 2. 自动化编辑工作流程：引入新型人工智能原生编辑，根据文本指令完成任务，提高工作效率。 3. 在线娱乐和社交互动：人工智能角色和内容有望发挥重要作用。 4. 获得更好的产品和服务：使产品更好、更便宜、更广泛可得。 5. 医疗保健：推动负责任地使用 AI，开发更实惠和救命的药物，建立安全程序处理涉及 AI 的医疗问题。 6. 教育：创建资源支持教育工作者部署如个性化辅导等 AI 教育工具。 7. 应对工作变化：通过制定原则和最佳实践，减轻工作场所的风险，如工作位移、劳动标准、职场公平、健康和安全以及数据收集等问题，同时研究和确定加强联邦对面临劳动中断（包括因 AI 导致）的工人的支持的方案。

以下是您可以使用 AI 做的一些事情： 1. 写作方面： 草拟各类初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。 改进已有的文本内容，使其更生动、更符合特定受众需求。 激发您创作出更好的作品。 帮助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。 2. 阿里巴巴营销和产品页面优化： 进行市场分析，研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 优化关键词，提高搜索排名和可见度。 设计吸引人的产品页面布局。 生成有说服力的产品描述和营销文案。 识别和优化产品图片。 制定有竞争力的价格策略。 分析客户反馈，优化产品和服务。 提供个性化的产品推荐，增加销售额。 3. 科学研究方面： 从大量非结构化数据中挑选出“小信号”。 寻找正式的关系，可能是涉及数字的数量关系，也可能是通过计算过程得出的关系。

学习 AI 有可能赚钱，但不能确保每个人都能成功发家致富。 在人工智能领域，存在许多高薪工作岗位，如数据科学家、机器学习工程师等。掌握 AI 技术，有机会在这些岗位就业并获取可观收入。而且，AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用，具备 AI 技能能提升就业机会和职业发展的可能性。 不过，能否通过 AI 赚钱取决于多种因素。个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解都至关重要。仅仅学习一些基础知识可能难以在竞争激烈的市场中崭露头角，持续学习和实践是必要的。 就像 Sam Altman 所说，如果我们想让尽可能多的人掌握 AI，需要降低计算成本并使其充足。智能时代的到来是一个重大发展，虽然会带来复杂且高风险的挑战，但也会带来巨大的繁荣。例如，在未来几十年，我们将能够做到在祖辈看来如同魔法般的事情。社会本身就是一种高级智能形式，AI 会给人们提供解决难题的工具，帮助我们为人类进步的架构增添新的支撑。未来，每个人都有可能借助 AI 实现远超当下的成就，拥有共享的繁荣，但这并非一蹴而就。

目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。

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。

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。