以下是关于分析微信聊天记录的智能体的相关信息：
维度转换能力。将各种问题转化为语言问题；将业务中的各种数据转化为语言描述，作为大模型解决问题的前置条件；将通用模块问题转化为通用问题模块，从而将语言模型的调用转化成为产品的一个功能模块。用语言模型解决问题，通常会犯的错误就是对维度理解不够（当然后续多模态可能解决）。毕竟人类接触的信息是多维的，自然语言只是一维，站在高维的角度跟他聊肯定有点驴唇不对马嘴。把自己降到一维，把所有的信息都转化为语言信息后再跟他交流，交流就比较高效了。4、业务助手的应用方式助手方式：主要是进行工作辅助，不在主业务流程内。工作主体是人，大模型负责优化、检索、启发、提供思路等，帮助人提高效率、多维度思考。如下图。AIGC的业务助手中也很多是这种能力。业务环方式，大模型经过调整和prompt工程后，作为接口服务，进入到主业务流程中，作为其中一环，自动处理内容并生成结果。5、智能体——智慧员工的可能
创建这样一个Bot的初衷是让每个人都可以拥有一个专属的市场和资讯的助手，帮你把最新的一手资讯以最快最好的方式整理呈现出来，更加精准有效地筛选出有价值的信息。如果只是单独使用大语言模型，我们只能获取检索到它学到封装好的，以往公共领域的知识，却没法通过它直接获取到目前实时更新的，最新鲜的信息。但是通过coze这样的AI agent流程，可以轻松的获取到最新的资讯信息，并以多模态的形式（文字，图像，文档，语音等）自动推送到不同的平台上。该Bot项目以扣子为中心平台，通过各种自研的插件，自研工作流和Coze API的创建链接了微信群，企业微信群，飞书云文档多维表格，实现不同平台的信息传递与流通。可根据用户定制化的检索需求（可在Bot或者微信群中以对话的方式直接输入需求或者获取飞书表格中的用户需求），去自动化抓取热点资讯，进一步做信息的分析处理，整合成资讯文档，返回bot对话界面。同步自动发送markdown文字和文档到微信群，企业微信群等不同的平台，让用户能够更加方便的在平时使用的聊天和沟通平台上去交互获取到有价值的一手信息。特点：1、实现跨平台联动，多模态形式内容的自动化传递；2、针对不同客户的需求去进行检索；3、检索内容的分析、总结和处理；4、整理后的资讯按交互友好的格式输出，自动化生成资讯文档。[heading4]2.效果呈现[content]Coze Bot的调试与预览，通过不同的提问去触发不同的检索功能企业微信群自动同步获得资讯检索的结果，实现多平台联动获取的资讯文档具体内容Coze与企业微信群的信息同步联动Coze Bot获取到飞书云文档多维表格中的用户需求Coze API接入微信，在微信群聊中可以调用Coze Bot进行对话交互去检索相关需求的信息。
[title]创作：基于百川大模型向微信群大佬们虚心学习[heading2]打造虚拟专家[heading3]准备数据chat模型的数据集采用问答对形式数据对齐，我们先写个函数将聊天记录的上下文转换为问答对，再把相邻的信息做一下合并处理。record为筛选的聊天记录，使用上文getMsgByTalker来获取，可以指定某个群或某个聊天对象来筛选；target为需要提取信息的目标用户，想请群里的哪位专家就填那个人的昵称，若想训练一个自己的赛博分身，也可以填自己的微信名（一般数据集会更丰富）。聊天上下文窗口大小可以根据不同的场景进行设置，群聊天建议设置大一些，私聊设置小一点。