如果我想做一个基于chatGPT的剧本杀创作的微信小程序开发项目，现在要进行大数据平台的后端开发与搭建，你建议怎么入手

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

如果您想创建一个类似的 AI ，从程序开发角度来说，以下是一些可能用到的技术和知识： 1. 编程语言： Rust：以性能、安全性和并发处理能力著称，适合高性能和安全性要求高的系统级编程。 Python：在 AI 开发中广泛应用，具有丰富的库和工具。 2. 程序类型和项目规划： 明确要开发的程序类型，如命令行工具、Web 服务、嵌入式系统等。 确定具体的项目想法或寻求方向建议。 评估自身在所选编程语言方面的经验水平。 3. Python 相关知识： 属性和方法：为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现方式。 异常处理：理解异常概念，学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：包括文件读写、文件与路径操作等。 4. AI 知识： 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握条件概率、贝叶斯定理等知识。 算法和模型： 监督学习：了解线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等常用算法。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。 评估和调优： 性能评估：掌握交叉验证、精确度、召回率等评估方法。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础。

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。

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。

将扣子生成的 BOT 发布到微信主要有两种方式：发布到微信订阅号和发布到微信客服。 发布到微信订阅号： 使用限制： 一个 Bot 只能发布到一个微信订阅号。 支持在回复订阅号时上传图片，但图片大小不能超过 10MB。 每次回复消息时，只能回复一张图片。 如果模型返回的是图文混排的内容，则直接返回完整的 Markdown 内容。 如果模型生成了多张 Markdown 语法的图片内容，最终会解析返回第一张图片，多余图片会被丢弃。 前提条件： 已经创建了微信订阅号。 已经配置了 Bot。 步骤： 获取微信订阅号的开发者 ID： 1. 访问并登录您的订阅号。 2. 在设置与开发>基本配置页面，获取开发者 ID。 在扣子中配置并发布 Bot： 1. 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面，单击发布。 3. 在发布页面，找到微信公众号（订阅号）发布渠道，单击配置。 4. 在 AppID 输入框内，填写微信订阅号的开发者 ID，并单击保存。 5. 跳转到公众平台账号授权页面，使用公众平台绑定的管理员个人微信号扫描二维码。 6. 在微信移动端，根据页面提示选择订阅号并确认授权。 7. 授权成功的页面提示如下： 8. 返回 Bot 发布页面，选中微信公众号（订阅号）发布平台，并设置发布记录后，单击页面右上角的发布。 成功发布后，您可以前往微信订阅号与 Bot 对话。 发布到微信客服： 支持在回复微信客服时上传图片，但图片大小不能超过 10MB。 确保已经完成了企业认证。 前提条件： 已开通了。 已搭建了 Bot。 步骤： 获取微信客服配置信息： 1. 登录平台。 2. 单击企业信息，然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置，然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后，先不要关闭该页面。 在扣子中配置微信客服信息： 1. 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面，单击发布。 3. 找到微信客服渠道，然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID，然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey，然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后，先不要关闭该配置窗口。 配置回调地址： 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面，输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格，空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面，复制 secret。 3. 单击客服账号，复制账号。 发布 Bot： 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面，输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息，然后勾选微信客服渠道，再单击发布。 4. 发布完成后，单击立即对话登录微信客服，体验 Bot 效果。 常见问题： 如果收不到机器人回复消息，可尝试通过以下方法解决： 查看微信客服的启用状态： 1. 登录，在应用管理页面，点击微信客服。 2. 确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能，需要关闭。关闭后，该应用在工作台入口将被隐藏，员工不可使用。请谨慎评估。 检查近期是否有登录企业微信应用。 确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。 如果还是有问题，可以发送邮件至 feedback@coze.cn 反馈。

以下是关于科学上网使用 ChatGPT 的相关内容： 对于使用 ChatGPT 4，建议注册的账号如下： 1. 苹果用户：ChatGPT 账号、美区 AppleID、谷歌账号。 2. 安卓用户：ChatGPT 账号、下载 GooglePlay、谷歌账号。 国外很多软件支持谷歌账号一键登录，ChatGPT 也可以用谷歌账号登录，目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。 注册谷歌账号的详细流程： 1. 访问注册页面：打开浏览器，输入进入谷歌账号注册页面。 2. 填写个人信息：按照提示填写姓名、用户名、密码，年龄最好大于 18 岁。 3. 填写邮箱账号：可以选择推荐前缀或者创新的邮箱地址。 4. 设置密码：采用大小写字母+数字的组合。 5. 验证电话号码：有一定概率跳到接收短信验证，可填写国内号码。有时不用验证手机号码。 6. 填写辅助邮箱：可用国内邮箱。 7. 确认账户信息，同意服务条款和隐私政策：阅读谷歌的服务条款和隐私政策，点击“我同意”完成账号注册。 8. 完成注册：可在“Personal info”里设置语言、头像等信息。 另外，还有一种不用魔法上网的方式，即 3 分钟极速、免费搭建自己的 ChatGPT 网站。推荐使用云原生服务，注意只有这个 dev 域名才能调用 ChatGPT 的服务。步骤如下： 后端接口部分： 1. 添加环境变量，输入您的 api keys，apikeys 的获取地址：https://platform.openai.com/ 。注意是否有免费流量，注意流量是否过期，否则无法调用。 1. 开始写代码。 前端上传资源部分： 1. 上传打包后的前端静态资料代码。 上传后直接访问右侧的域名即可。 请注意，在中国，未经电信主管部门批准，不得自行建立或租用专线（含虚拟专用网络 VPN）等其他信道开展跨境活动。请您在合法合规的前提下使用相关服务。

ChatGPT 不同版本的知识更新时间如下： ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月。 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。

ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。 其基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由简单元素组成，操作也较简单。但这个过程能产生类似于人类语言的连贯文本，且遵循提示，利用所读到的内容。 它在生成文本方面表现出色，结果接近人类所产生的。其基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型，人类生成语言时的许多方面与之工作相似。 ChatGPT 目前官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用部分功能和插件。GPT4 的 PLUS 套餐收费标准为 20 美金一个月，还有团队版和企业版，功能更多，费用更贵。 ChatGPT 实质功能是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑需要训练，通过材料学习形成模型，训练目的是学习“提问和回答的通用规律”，实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版，可能会出现“幻觉”，混淆记忆，无法直接查看和更新所学，且高度依赖学习材料，存在缺乏及时性和准确性的缺点。

ChatGPT 中的 GPTs 是 OpenAI 推出的工具，允许用户量身打造自己的 AI 助理，可根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT，如帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感等。目前，GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户，用户可以上传资料来自定义 GPTs，还能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。OpenAI 推出了 GPT Store 这一类似应用商店的平台，允许用户分享他们的 GPTs，甚至可能实施收益分润制度。 关于 ChatGPT 本身，其内部运行机制较为复杂。例如，在嵌入模块中，会将 token 值和 token 位置嵌入向量相加。之后是一系列所谓的“注意块”，每个注意力块中有多个“注意力头”独立运行。 此外，GPT4 于 2022 年 8 月完成训练，特别强调指令遵循能力。开发过程中曾将指令型数据和聊天数据混合，希望创造出既处理具体任务又能流畅聊天的模型，结果表明 chat 模型使用更简单，能更好地了解并处理自身潜在局限性。

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。

要搭建自己的 agent ，您可以参考以下步骤： 1. 熟悉工具： 了解通常 Agent 框架中自带的工具，比如大聪明的插件：webcopilot 。 关注 Coze.cn 插件列表，可采用罗文提供的提示词获取插件说明： 。 了解互联网 API ，如 Jina （https://jina.ai/）、高德 API （）等。 熟悉本机软件。 2. 从案例入门： 三分钟捏 Bot ： Step 1 ：（10 秒）登录控制台，使用手机号或抖音注册/登录扣子控制台（coze.cn）。 Step 2 ：（20 秒）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。 Step 3 ：（30 秒）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。 Step 4 ：（30 秒）优化 Prompt ，点击“优化”，使用来帮忙优化。 Step 5 ：（30 秒）设置开场白。 Step 6 ：（30 秒）其他环节。 Step 7 ：（30 秒）发布到多平台&使用。 进阶之路： 15 分钟：查看下其他 Bot ，获取灵感。 1 小时：找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot ，深入沟通，阅读相关文章。 一周：了解基础组件，寻找不错的扣子，借鉴&复制，加入 Agent 共学小组，尝试在群里问第一个问题。 一个月：合理安排时间，参与 WaytoAGI Agent 共学计划，自己创建 Agent ，并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 3. 了解智能体相关知识： 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 4. 动手实践： 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM 、Chat GPT 、Kimi 等），尝试开发属于自己的智能体。 比如，在相关平台上： Step.1 点击“浏览 GPTs ”按钮。 Step.2 点击“Create ”按钮创建自己的智能体。 Step.3 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 Step.4 开始调试您的智能体并发布。

智能体是建立在大模型之上的，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，可适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。 简单理解，智能体就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。在 C 端，比如社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入。在 B 端，有帮助商家搭建智能体的机会。 目前有很多智能体开发平台，如字节的扣子 Coze，2 月 1 日字节正式推出其国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外还有 Dify.AI 等。 搭建智能体可以基于一些公开的大模型应用产品，如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。具体步骤包括： 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。 智能体的开发是一个不断学习和进步的过程，通过实践能更好地理解其潜力和发掘应用场景的可能性。

搭建智能体是指构建在特定场景下能够执行特定任务的人工智能实体。在游戏中，搭建智能体包括构建游戏的非玩家角色（NPC），涵盖创建其移动、寻路、攻击、对话等行为和交互动作，为游戏增添丰富内容。从更广泛的角度看，智能体可以被简单理解为 AI 机器人小助手，类似于移动互联网中的 APP 应用。在面向用户提供服务时，智能体是基于大型语言模型的能力构建的，被设计成在特定情景下充当专家角色，专门处理某个领域的专业任务。例如在社交方向，用户可以先创建自己的智能体，让其与他人的智能体聊天，然后真人再介入。在 B 端，也有帮助商家搭建智能体的机会。目前有很多公司关注智能体开发平台，如字节的扣子和腾讯的元器等。

以下是通过 Ollama 搭建本地知识库的步骤： 1. 了解背景：本文思路来源于视频号博主黄益贺，旨在分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，让您了解相关核心技术及流程。 2. Ollama 简介：Ollama 是一个开源框架，用于简化本地运行大型语言模型的过程，是轻量级、可扩展的，提供简单 API 和预构建模型库，适合初学者和非技术人员，能推动大型语言模型的发展和应用。 3. 安装 Ollama：官方下载地址为 https://ollama.com/download ，安装完成后可通过访问特定链接判断是否安装成功。 4. 运行本地大模型：安装完成后，在命令行中运行相应命令，模型名称可通过查看，如选择 llama2 大模型，可根据机器配置选择合适参数的模型，运行时 Ollama 会自动下载大模型到本地。 此外，还有关于本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 的相关内容，包括加载所需库和模块、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。