如何在飞书使用 coze创建的聊天机器人

基于飞书的知识库 RAG 搭建，可用于全文搜索的接口方式主要有以下几种： 1. 语义检索：语义匹配关注查询和文档内容的意义，而非仅仅表面的词汇匹配。通过向量的相似性来判断语义的相似性。 2. 全文检索：这是基于关键词的检索方式。例如，对于句子“猫的饮食习惯包括吃鱼和鸡肉”，输入“猫”“饮食”“猫的饮食习惯”“吃鱼”等关键词可搜索到该句子，但输入“猫喜欢吃什么呀”则无法搜索到。 3. 混合检索：结合了语义匹配和全文检索的优点，通常系统先进行全文检索获取初步结果，然后再对这些结果进行语义匹配和排序。 此外，在本地部署资讯问答机器人实现 RAG 时，会涉及加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。还会为文档内容生成向量，如使用文本向量模型 bgem3 等。 在开发 LangChain 应用开发指南中，实现 LangChain 和 RAG 的结合时，需要加载数据、分割文档、转换嵌入并存储到向量存储器、创建检索器以及聊天模型等步骤。

在飞书 5000 人大群里，内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它是基于飞书 aily 搭建的。（） 使用方法：在飞书群里发起话题时，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 它可以做以下事情： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 2024 年 2 月 22 日，在「WaytoAGI」飞书千人大群里新增了。 AGI 大群的机器人原理：飞书的官方技术同学使用 RAG 技术将的内容进行处理，然后在飞书大群中接入一个智能机器人，当机器人被艾特回答问题的时候，其背后就是针对这个 AI 知识库进行的提问。RAG 技术会将知识库中最符合的相关文档回复给用户。

以下是制作链接飞书知识库与微信群的 AI 机器人的步骤： 1. 配置极简未来（Link.AI）平台： 按照官方教程进行操作，教程地址为：https://docs.linkai.tech/platform/createapp ，学习补充可参考：https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 注意以下几点： 教程中的应用是创建一个具体的 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，关于提示词可查看教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 记住创建成功的 AI 应用的应用 ID，后续会用到。 2. 生成 API Key 用于后续功能对接： 地址为：https://linkai.tech/console/interface 。 点击创建 API Key，并记住这个 API Key，后续会用到。 另外，在「AI 学习三步法：实践」中用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人的步骤如下： 1. 设计 AI 机器人： 确定功能范围。 开始节点配置：输入变量名写“Question”，描述写“用户输入的问题”，变量类型选“String”。 知识库配置：将开始节点和知识库左侧节点连接，知识库输入引用开始节点的变量“Question”，添加创建好的知识库，将知识库右侧节点与结束节点左侧连接。 结束节点配置：输出变量定义“question”引用“开始节点的 Question”，“answer”引用“知识库节点的输出 output”，回答模式选择“使用设定的内容直接回答”。 试运行测试：点击右上角“试运行”，输入问题进行测试。

利用飞书多维表格搭建与知识库对话能力的步骤如下： 1. 前期准备 设计 AI 稍后读助手的方案思路 简化“收集”：实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。考虑到待阅读内容通常有网页链接，理想方式是输入一个 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 自动化“整理入库”：系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。同时，阅读清单支持跨平台查看，提高可访问性。 智能“选择”推荐：根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成合适的阅读计划。 基于以上思路，同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可为 AI 稍后读构建完整的 AI 工作流，通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐。 2. 逐步搭建 AI 智能体 经过配置得到两个可用工作流（整理入库、选择内容），将其编排为完整智能体。 配置过程：创建 Bot，填写 Bot 介绍，切换模型为“通义千问”（测试下来效果最好），把配置好的工作流添加到 Bot 中，新增变量{{app_token}}，添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成后可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。

要读取飞书的文档来使用 Coze，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 因为前面需要对多维表格操作，所以先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体操作可以阅读飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 后即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 2. Coze 国内版本（https://www.coze.cn/store/plugin）提供了丰富的插件，其中 LinkReader 插件可以读取文档。 3. 创建智能体时，点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以分割。选择飞书文档，选择自定义的自定义，输入，然后就将飞书的文档内容以区分开来，这里可以点击编辑修改和删除。添加好 Bot 后可以在调试区测试效果。

以下是飞书中使用 AI 的一些方式和案例： 工作流方面： 起床时让 AI 为您排 TODO 优先级并进行私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作，可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等环节，并让 A/B 组两个 AIbot 互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 将知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库+多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库里待命输出。 未来计划把整个公司业务搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约。 线下活动方面： 活动宣传：用飞书文档制作活动宣传页面，用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词，活动从策划到开始仅用 2 天。 活动报名：完全用飞书的多维表格完成报名及数据统计。 活动过程：大家在线协同，一起编辑文档，演示时共同展示一个文档。 活动记录：有相应的记录文档。

在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 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。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 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，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。

要将 COZE 上的工作流以 JSON 格式复制下来给 DIFY 使用，以下是一些相关的步骤和要点： 对于自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流： 循环查询文章是否推送过：包括数据库节点，用于在数据库中依据文章 URL 和用户的唯一标识（如重命名的 server 酱的 sendkey）判断是否推送过。需设置输出项「combined_output」，并注意 Coze 平台中数据库与 bot 绑定的设置方法。 循环体内容中的选择器：判断数据库查询结果是否为空，若为空则拼接文章完整信息。 对于 Coze 复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目的工作流： 新建工作流并导入核心流程，分为初始翻译、反思优化、结果输出等部分。 开始节点选择翻译的源语言和目标语言，可设置其他参数。 初步的翻译大模型节点选择大模型和参考相关提示词。 对于用 Coze 免费打造微信 AI 机器人的工作流： 设计包括开始节点和结束节点，开始节点配置输入变量名、描述和变量类型。 知识库配置连接开始节点和知识库节点。 结束节点用于输出最终结果，设置回答格式和输出变量。 进行试运行测试。 请注意，具体的操作和配置可能因实际情况有所差异，需要根据您的具体需求和 COZE 平台的实际情况进行调整。

很抱歉，目前知识库中没有关于“cozeAPI 身份验证无效”的解决方案。但一般来说，遇到身份验证无效的问题，您可以尝试以下几种常见的解决方法： 1. 检查您输入的认证信息是否准确，包括用户名、密码、密钥等。 2. 确认您的账号是否已被激活或处于正常状态。 3. 检查网络连接是否稳定，有时网络问题可能导致验证失败。 4. 查看相关的 API 文档，了解身份验证的具体要求和可能的错误情况。 5. 尝试重新生成或更新认证凭证。 如果问题仍然存在，建议您进一步查阅相关技术资料或联系 API 提供方的技术支持获取更准确的帮助。

利用 Coze 实现公众号更新后自动推送并总结内容的步骤如下： 1. 抓取公众号内容： 先在平台搜索现成的插件，如 Coze 平台的读取公众号内容插件，但可能已荒废无法使用。 可考虑自己写爬虫抓取，或寻找可通过 API 方式直接调用的现成服务，如“瓦斯阅读”，但可能存在公众号不全的问题。还可尝试 GitHub 上的“WeWe RSS”工具。 2. 公众号内容总结： 主要依靠大模型的能力，如字节的豆包大模型。涉及批量化操作时，可使用“批处理”功能。 3. 定时推送到微信： 定时可通过 Coze 平台的触发器实现。 推送到微信需找第三方 API 的方案解决，如“server 酱”，通过服务号的模板消息将自定义内容推送到微信。 4. 搭建工作流： 循环查询文章是否推送过： 循环体内部的数据库节点用于在数据库中查询是否已推送过该文章，输入项为文章 url 和开始节点的 key（重命名为 suid）。 循环体内容的选择器判断数据库查询内容是否为空，为空则拼接文章完整信息。 设置 Bot： 人设和回复逻辑：设置提示词直接调用工作流，将“sum_weixin_2_2”替换为工作流名称。 工作流：添加创建的工作流。 设置触发器：选择“定时触发”，设定触发时间，如每天 18 点，输入工作流开始节点的参数。可设置多个触发器。 发布到飞书：点击右上角“发布”，选择飞书渠道，因 Coze 平台触发器目前只对飞书渠道生效。

以下是关于 Coze 的学习资料和案例： 共学资料： 教程： 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍） 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 Coze 国内版地址：https://www.coze.cn/home Coze 海外版地址：https://www.coze.com/home

以下是一些除了 Coze 之外的 Agent 构建平台： 1. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 2. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 3. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 4. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 5. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 在 Coze 上搭建工作流框架时，首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」打开弹窗，自定义工作流信息并确认新建。编辑视图中左侧「选择节点」模块根据子任务需求，实际用到的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据），编辑面板中的开始节点和结束节点分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节，按照流程图拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点即可完成搭建。

以下是关于微信机器人的搭建和使用的相关内容： 入门级搭建方式（Stuart）： 1. 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。 2. 为机器人设置不一样的提示词，可返回“第三章，第 7 步”更改双引号内的 value 部分。 3. 此后进行任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。熟悉 linux 操作的话，也可通过重启进程的方式来重启服务。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录即可。 5. 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。 保姆级基于 Hook 机制的搭建方式（张梦飞）： 1. 修改后，点击保存。 2. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件，双击开始运行。 3. 双击后会弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，跳转到最下边看解决方法）。 4. 进入微信之后，系统会自动初始化必备文件，等待初始化完成。 5. 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到您的 wxid 返回到 13.1 步，config 让您替换的地方，替换掉。 6. 添加完之后，建议使用小号进行登录，然后就可以使用大号作为管理员，对小号发号施令。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人特点（张梦飞）： 1. 本教程是基于 Hook 机制的机器人教程，与之前的 COW 机器人采用完全不同的方式。 2. 优势：Hook 有相对更高的稳定性和安全性，更简单，易上手。 3. 劣势：目前插件相对较少，且仅支持 Windows 系统。 4. 此项目在 Windows 系统上运行，可以不用服务器，对小白更加友好。 5. 此项目能结合 FastGPT 进行使用，且在@zyh 的帮助下，对群发功能进行了进一步的优化和二开，使其可用性和可玩性更强。 6. 目前，此机器人可以：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。还有一些有趣的小功能：安全新闻定时推送，Kfc 文案，星座查询，天气查询等。 最后，如果您仍旧遇到问题，可以先查询社区知识库，或者加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们（比如梦飞大佬，熊猫大侠）会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。

目前在医疗领域，运用机器人做手术较多的病症包括但不限于以下几种： 1. 心脏手术：如心脏搭桥手术等。 2. 泌尿外科手术：例如前列腺手术。 3. 妇科手术：像子宫切除手术等。 需要注意的是，机器人辅助手术的应用范围在不断扩大，具体情况会因医疗技术的发展和不同地区的医疗实践而有所差异。

具身智能是人工智能领域的一个子领域。它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态（如机器人的机械结构）或虚拟形态（如模拟环境中的虚拟角色）。这些身体不仅是与环境互动的手段，也影响智能体的学习和发展。例如，机器人通过机械臂与物体互动学习抓取和操纵技能，虚拟代理在游戏环境中探索学习解决问题策略。 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。在机器人学中，关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法，以进行有效空间导航和物体识别。 具身智能在机器人领域有重要应用，如服务机器人、工业自动化和辅助技术等，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。此外，在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验。 尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。 以下为具身智能相关的 GenAI 玩具机器人社媒热度榜： |序号|Name|分类|公司|官网|Twitter|Twitter 粉丝数 k|销量（万）|销量更新时间|价格|一句话介绍|融资情况|售价原始数据|创始人|介绍文章|4 月流量（万）|产品销售链接|公司分类| |||||||||||||||||| |13|LOOI|玩具机器人|TangibleFuture|https://looirobot.com/|https://x.com/looi_web3|1.8|||129|当你把智能手机放上一个类似于手机支架的可移动设备之后，你就将唤醒一个名为 Looi 的 AI 机器人，它会在你的手机屏幕上睁开双眼，正式变身你的智能伙伴。||||https://mp.weixin.qq.com/s/bECZMJUHz9cxJlfb6z2k5Q|||初创公司| |14|WeHead|玩具机器人|Wehead|https://wehead.com/|||||4950|台式数字人显示设备||||https://mp.weixin.qq.com/s/5H5HT4UBRa3vg14kTKBsw||https://wehead.com/|初创公司| 作为一个系统性的工程，具身智能机器人被认为是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠。它涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向前进。但也存在一些矛盾，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以何种形式进入模型等问题，有待更多学者和从业者讨论交流。同时，一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型会有更多发展。

以下是关于基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤的详细介绍： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信等平台。 实现内容包括： 打造属于自己的 ChatBot，具备文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能。 常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知： ChatBot 与在各大模型网页端使用的区别在于本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用，包括对大模型生成内容的甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 特点： 多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 多模型选择，如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 等。 多消息类型支持，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。 多部署方法，包括本地运行、服务器运行、Docker 方式。 部署项目的具体步骤： 1. 下载 COW 机器人项目（chatgptonwechatmaster.zip）并解压缩。 2. 解压后打开 COW 文件夹，在空白处 shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 3. 在 Powershell 窗口中，粘贴“pip install r requirements.txt”，等待执行完成后，继续粘贴“pip install r requirementsoptional.txt”。 4. 执行完成后关闭窗口，在当前目录下找到 configtemplate.json 文件。新生成的是配置文件，右键使用记事本打开，修改画红框的地方。小白建议直接复制给定的配置，删除新文件里的所有代码，复制给定代码粘贴到文件里，找到第 4 行，把注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里，修改完保存并关闭文件。 5. 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，双击进入后设置 password 和 admin_users，可先设置为和示例一样，之后再改，保存后关闭。 6. 重新回到 chatgptonwechat/文件路径下，空白处右键，打开 Powershell 里复制粘贴“python app.py”。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：

以下是关于微信机器人的相关信息： 「第一天」参赛 Bot 配置要求： 1. 关闭进群欢迎语： 管理员认证：auth【你的密码】密码请查看 Plugins/godcmd/config.json disablep hello，关闭 hello 插件。 enablep hello，赛后如需重启，使用该指令。 2. 在群里回答时不能@对方：私聊微信机器人认证成功后，在对话框中输入第一行代码。出现安装成功后，输入第二行。如果出现安装失败，则在插件目录下，右键删除 ipartment 文件夹后，重新安装即可。安装完成后，去服务器的插件目录中，修改配置文件：plugins/ipartment/config.json，可以自行修改，按照如下示例配置。 3. 统一修改 config.py 中的触发词为{问题}：找到配置文件，路径如下，修改"group_chat_prefix":,注意符号均为英文符号。 4. 回答不能分好几条：之前的跟学活动中，使用分段能力的用户，在提示词中，去掉提示词中带有的//n 的示例即可取消分段。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 疑问解答： 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，您可以一键部署复杂的应用环境，而不需要手动配置每个容器的细节。本文中，我们通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能够与微信和极简未来平台进行交互。 为什么需要使用 Docker 部署 COW 组件？Docker 提供了一种隔离的运行环境，可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可以简化安装和配置过程，确保每次部署的环境一致，并且容易管理和维护。 为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保只有在特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。 如果遇到扫码登录失败，可以尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保您的服务器和微信客户端都能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 使用这个 AI 微信聊天机器人会不会很贵？实际上不会。极简未来平台的收费是按使用量计算的，对于一般用户来说，费用相对低廉。充值一次少量费用，通常可以使用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低了使用成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用是多少？ 开始搭建： 配置腾讯云轻量应用服务器。 配置部署 COW 组件：重点来了，在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中，我们需要修改一下里面的具体配置来串联我们的微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。这个配置的参考官方来源是这里：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config，当然我把主要的配置解释先给大家看一下。从配置参数解释可以看到，其实配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL，以此类推我们就可以在编排模板去配置具体的配置参数了。所以以下是我们最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请大家替换为前面让大家预留好的对应值）。这里要留意下，在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如我这里配置的是，即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。

以下是关于聊天机器人的相关内容： COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 作者为熊猫大侠，COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信里。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A9w1wUcXSihF6XkeKVic8CXxnHb 。 可实现打造属于自己的 ChatBot（包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知：相较于在各大模型网页端使用，本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容要注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 有多模型选择，如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 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，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 另外，还有关于打造订餐机器人的内容： 建立自己的聊天机器人，称为“订餐机器人”，使用自动化方式收集用户提示和助手反馈。 定义“帮助函数”收集用户消息，避免手动输入。 模型和用户的反馈信息都会添加到上下文中，使上下文越来越完整。 执行时，用户说“嗨，我想要订一份比萨饼”，助手会回应并继续对话，系统信息中包含菜单等内容。

在创建聊天机器人时，数据的存储和更新情况如下： 扣子平台：内置强大的知识库功能，允许开发者上传和维护大量数据，这些数据可用于训练 AI Bot 以更准确理解和回应用户需求。平台具备数据库记忆能力，能存储和检索用户交互历史以提供个性化服务。数据上传形式多样，包括文本、图片、视频等，可通过直观编辑工具整理分类。上传数据用于训练优化 AI Bot，机器学习算法分析数据提高回答准确性和相关性。知识库支持实时更新，对金融、法律等需频繁更新信息的行业尤为重要。数据库能存储用户交互记录，包括提问、回答和反馈，目前数据库设置只能在创建 AI bot 时设置和修改，无需懂数据库语法或编程，用自然语言告知操作即可。通过分析交互历史，AI Bot 能提供个性化服务，开发者还能利用交互记录进行错误分析和修正以提高性能。 FastGPT + OneAPI + COW：创建知识库应用时，地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 。进入后点击应用并创建，选择 qwen 模型，创建知识库，上传文件等待处理至文本状态为“已就绪”。回到创建的应用关联知识库，点击两个发布，新建并创建 key，保存 API 根地址并加上/v1 。安装并接入 cow 时，回到宝塔打开【终端】，依次执行相关命令。

微信聊天机器人可以训练自己的数据。例如，可以使用字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具训练公司自有的数据，让机器人对外提供客服功能，并将训练好的机器人与公司的企业微信绑定。同时，像 ChatGPT 这样的语言模型也是通过基于人类撰写的大量文本语料库（包括网页、书籍等）进行大规模训练得出的。Anthropic 的 Claude 产品在训练时遵循特定策略，在数据搜集方面，在亚马逊机器人平台上雇佣标注员扮演正常用户和恶意用户两种角色进行提问，并分别选出更有帮助和没那么有害的回答。

以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 疑问解答： 1. 宝塔面板提供了图形化的管理界面，操作简单直观，许多常见任务都可以通过点击按钮完成。 2. 丰富的在线资源：宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，您可以随时查阅。 3. 极简未来平台的支持：极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持，遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 4. 社群和论坛：加入相关的技术社群或论坛，向有经验的用户请教，也是一个很好的学习途径。 5. 定期备份和监控：设置定期备份和监控，确保在出现问题时可以及时恢复。 如果遇到问题，可以采取以下几种方式来解决： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可以帮助解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可以联系平台的技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关的技术社群，向有经验的用户请教，获取问题的解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 为了避免长时间不操作后忘记步骤，可以采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步的操作记录下来，制作成操作手册，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单的操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：可以录制自己的操作视频，作为教程，日后查看时更直观。 4. 自动化脚本：对于一些常见的运维任务，可以编写自动化脚本，简化操作步骤。 开始搭建 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件： 1. 在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中，需要修改里面的具体配置来串联微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。配置的参考官方来源是：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 2. 从配置参数解释可以看到，配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL，以此类推就可以在编排模板去配置具体的配置参数。以下是最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请替换为预留好的对应值）。 留意在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如配置的是，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，在私聊或者群里发消息，必须要包含 bot 或者@bot 才会触发机器人回复。在群组里，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。 还有参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST，它是用来配置哪些群组的消息需要自动回复的，比如配置的是，即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。 假设要对接的微信号的名称叫安仔机器人，就可以更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数记得根据要交互的群组进行具体修改），查看过没问题，就点击保存，这个编排模板就创建成功了，当然以后需求可能有所变化，也可以继续修改这个模板，然后基于它来重新建立接下来的具体 COW 服务。 现在切换到容器编排界面，开始基于刚刚创建的模板进行真正的 COW 服务部署，点击添加后，部署会开始进行，可能需要等待一会时间。等待一会后，COW 服务就部署成功了。

以下是一些关于搭建微信聊天机器人的相关信息和建议： 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： 放行特定端口（如 8888 端口）以便通过互联网访问宝塔面板，管理和配置服务器上的服务。 Bot ID 是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识，用于将微信号与特定的 AI 机器人关联。 若微信账号因使用机器人被封，可尝试联系客服说明情况，建议使用专门的微信号并遵守微信使用规范。 服务器需要一直开着，以保证机器人随时在线响应请求。 不懂编程也能配置好机器人，按照教程操作，遇到问题可查阅教程或求助。 配置过程中遇到问题，可检查每一步操作，特别是 API 令牌和 Bot ID 是否正确，也可到 Coze 平台的论坛或微信群求助。 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 宝塔面板提供图形化管理界面，操作简单直观，常见任务可通过点击按钮完成。 有丰富的在线资源，包括宝塔面板和 Docker 的详细官方文档和教程。 极简未来平台提供支持，也有详细的操作指南和技术支持。 可加入相关技术社群或论坛向有经验的用户请教。 定期备份和监控，设置定期备份和监控确保在出现问题时及时恢复。 遇到问题可查阅官方文档和教程、联系技术支持、加入技术社群、在在线论坛和社区发布问题寻求帮助。 为避免长时间不操作后忘记步骤，可制作操作手册、定期操作、录制操作视频、编写自动化脚本。 「共学快闪第三期」一起搭建「微信机器人」活动： 关于如何使用大语言模型创建聊天机器人的讨论： 可以使用大语言模型创建聊天机器人，需设置人设和知识库，通过 prompt 实现，知识库可在 agent 板块查看和编辑，还可使用别人的 bot ID 扮演不同角色聊天，注意避免违规操作以防被封号。 机器人聊天的有趣玩法： 编写剧本让机器人扮演不同角色聊天，如虚拟男友、虚拟女友等。 让机器人进行特定情境的对话。 可在微信公众号发布机器人聊天内容，需先进行配置。 可用 GPS 链查看更多人数和提示词，用 cost 或 PPT 让机器人解释 prompt，用 configure POI 文件设置群聊欢迎语。 避免违规操作： 不说奇怪的话，避免被举报封号，不进行违规销售等操作，在法律法规范围内合理使用机器人。 知识库的使用： 可在 agent 板块查看和编辑知识库，在 prompt 中加入知识库内容，或在长期记忆或知识库中加入内容，也可使用别人的 bot ID 获取知识库内容，注意不同大语言模型的知识库可能不同，需进行测试。 机器人聊天的注意事项： 注意上下文轮数和长度，以免机器人回答错误。 可设置 at bot 指定机器人获取微信名字，先进行认证才能使用插件功能，用 auth 密码进行认证。

以下是为您整理的制作微信聊天机器人的步骤： 1. 基于 COW 框架搭建 ChatBot 框架，将多模型塞进微信。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程： 。 2. 正式开始前需要知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别：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。 只探讨操作步骤，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。 3. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 4. 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。 5. 多消息类型支持：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。 6. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 7. 服务器配置： 登录宝塔（如果不知道这是什么，移步第一篇教程，这个教程是在第一篇的基础上的进阶版）。 打开终端，接下来的操作在终端进行。 复制粘贴相关命令，进入。如果出现特定样式，则不需要执行第 4 步的命令，直接跳至第 6 步。 （如果出现特定情况，则不需要执行本步，直接跳至第 6 步），下方全部粘贴，运行完后，需要最后再点击一下回车。 粘贴执行，会看到版本号和一串内容。如果有则，表示成功。 粘贴后回车，等待执行。 以下两行依次粘贴并回车。 粘贴执行，执行后会如图需要输入 y，再点击回车确认。执行后，再输入 y 。 粘贴并回车。 输入 1 后点击回车，需要再次输入 1 确认。 按照步骤一步一步进行。下方的操作注意看清选项是什么再输入。如果输入错了，从 clash 命令开始，重新输入。 （获取订阅地址：https://docs.qq.com/doc/p/7768b0032fcf75ee67011195b194056e5f00363e）。 回到“安全”菜单，打开防火墙。