我想找微信群聊机器人

以下是关于 chatgptonwechat 总结群聊插件的相关信息： sum4all 插件： 本项目为大模型内容总结服务，有微信插件、telegram 机器人、iOS 快捷指令三个版本，其中微信插件需要自行部署，需配合 chatgptonwechat 项目。 支持联网搜索。 支持多轮追问。 支持文章链接总结，且支持发送到在线笔记。 支持文件内容总结，包括 pdf、docx、markdown、txt、xls、csv、html、ppt。 支持图片总结，包括 png、jpeg、jpg（最近好像不行，也可能是配置有误）。 支持视频、播客内容总结，包括抖音、b 站、小红书、YouTube 等。 支持多种内容总结服务，可自由组合。 支持自定义 prompt。 支持自定义搜索、追问提示词。 googleSearchOnWechat 插件： 插件介绍：通过 Google 搜索或图像搜索来获取信息，并利用 ChatGPT 对结果进行总结，以获得更精准和详细的答案。同时，搜图功能让用户能够通过在网络上搜索图片来增加可玩性。 git 地址：https://github.com/Yanyutin753/googleSearchOnWechat.git

搭建飞书群聊机器人可以参考以下步骤： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 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。 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。 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。 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。 为避免长时间不操作后忘记步骤，可以采取以下措施： 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。 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。 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。 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。 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 参数来确定哪些群组的消息需要自动回复。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），查看没问题后点击保存。 切换到容器编排界面，开始基于创建的模板进行真正的 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 2. “机器人男友”搭建指引： 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件，必改的部分包括： 在 head.py 中找到填写主板串口的地方，把它改成串口地址。 查询 iPhone 的 IP 地址，填到 talk.py 里。 把 Open AI key 填到 talk.py 里。 可选修改的部分包括： 在 talk.py 里，可以修改 Openai 调用的 model、system prompt（机器人的人设）、机器人的音色、录音的设置。 在 head.py 里，可以修改不对话后，等待多久恢复人脸追踪。

"Agents群聊"可能指的是多个智能体（agents）参与的对话或交流。在人工智能领域，智能体可以是聊天机器人、虚拟助手或其他形式的自动化程序，它们能够模拟人类对话或执行特定任务。以下是一些关于使用智能体进行群聊的关键点： 1. 多智能体系统（MAS）：在多智能体系统中，每个智能体都有自己的角色和功能，它们通过协作来解决复杂问题。 2. 自然语言处理（NLP）：智能体通常依赖NLP技术来理解和生成自然语言，以便在群聊中进行有效沟通。 3. 上下文理解：在群聊中，智能体需要能够理解上下文，包括对话历史、参与者的意图和情感状态。 4. 对话管理：智能体需要能够有效地管理对话流程，包括话题转换、冲突解决和保持对话连贯性。 5. 个性化：智能体应能够根据用户的个性和偏好调整其回应，以提供更个性化的交流体验。 6. 隐私和安全：在群聊环境中，智能体必须遵守隐私和安全规则，确保用户数据的保护。 7. 错误处理：智能体应能够优雅地处理误解或错误，例如通过请求澄清或承认不理解某些内容。 8. 学习能力：理想情况下，智能体应该能够从群聊互动中学习，以改进其未来的响应。 9. 多模态交互：除了文本交流，智能体还可以通过语音、图像或其他模态参与群聊。 10. 用户界面（UI）：智能体的群聊功能通常通过聊天界面实现，UI设计应支持流畅的对话体验。 11. 可扩展性：在大规模群聊中，智能体需要能够处理多个对话线程和大量用户输入。 12. 伦理和行为准则：智能体应遵守既定的伦理标准和行为准则，避免不当行为或冒犯性内容。 13. 集成和兼容性：智能体应能够与现有的通信平台和工具集成，以便于部署和使用。 在实际应用中，智能体群聊可以用于客户服务、教育、娱乐、信息检索等多种场景。随着技术的发展，智能体的群聊能力有望变得更加先进和人性化。

以下是关于 AI 的相关内容： 律师如何写好提示词用好 AI： 对于不具备理工科背景的文科生，可将 AI 视为黑箱，只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在，与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在与 AI 的对话中产生，要接受其存在的“不稳定性”，并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未具体阐述）

企业微信自建应用能否接入扣子 API 的相关信息如下： 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌起名，设置过期时间为永久有效，选择指定团队空间，勾选所有权限，并保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 获取机器人 ID，在个人空间中找到要接入微信的机器人，点击进入编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 进行 API 授权，点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 可以通过扣子工作流，用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，而且可以参考相关教程将扣子接入微信机器人，但有微信封号风险。 对于扣子插件的搭建，GET 方法中传递参数的方式包括 Body（通常在 GET 方法中不用于传递参数）、Path（可传递参数，常编码为 URL 一部分）、Query（最常用的参数传递方式）、Header（通常不用于传递参数，而是定义请求头部信息）。配置输出参数时，若填写无误可点击自动解析，调试与校验时可查看输出结果。

目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。

要实现一个微信 AI 客服，您可以参考以下两种方法： 方法一： 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，同时会告诉您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答您的问题。如果不想接到微信，自己使用，搭建完此系统即可，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。 方法二： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库内容不足，则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为微信客服助手。 2. 准备以下内容： 根据 Bot 的目的、核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 整理。 创建一个自己的【知识库】，用于回答 AI 相关知识。 由于“AI 前线”要按照一定规则处理知识，创建一个【工作流】，控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便将机器人发布在微信公众号上。 以上就是实现微信 AI 客服的两种方式及具体步骤。

以下是关于能设计微信小程序的 AI 的相关信息： 有案例介绍了如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建，包括注册小程序和开发上线的步骤。 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人时，确定功能范围包括支持用户发送“关键字”获取“AI 相关资料链接”、能回答 AI 相关知识（优先以“我的知识库”回答，不足时调用 AI 大模型并在答案末尾添加相关信息）、能发布在微信公众号上作为“微信客服助手”。要实现此功能，需要准备的内容有：根据 Bot 目的和核心能力编写 prompt 提示词；整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系；创建自己的知识库；创建工作流来控制 AI 按要求处理信息；准备好微信公众号。并且还展示了“AI 前线”Bot 的最终效果界面。

以下是关于微信机器人的相关内容： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 1. 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 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人，参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置中的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY ，以此类推在编排模板配置具体参数。 私聊或群聊时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 对应 SINGLE_CHAT_PREFIX ，群聊中对应 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。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人： 1. 优势：具有相对更高的稳定性和安全性，更简单，易上手。 2. 劣势：目前插件相对较少，且仅支持 Windows 系统。 3. 部署项目： 如果已有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key ，可以把 Ai_Lock 修改成“1”，在 OpenAI 处添加模型 key ，填写格式参照原有格式。若暂时没有，可保持 Ai_Lock 是 0 。 修改后点击保存，返回 NGCbot 文件夹下找到 main.py 文件双击运行。 运行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，查看解决方法）。 进入微信后系统自动初始化必备文件，等待完成。 运行成功后用“大号”给机器人发消息，拿到 wxid 返回到之前步骤中替换。 添加完后建议用小号登录，可用大号对小号发号施令，可尝试发送如“美女图片、美女视频、备案查询、归属查询、whois 查询、摸鱼日历、KFC 文案、周公解梦、天气查询、舔狗日记、星座查询、早安寄语、早报、晚报、Help”等指令。 此机器人还具有基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发等功能，以及安全新闻定时推送等有趣的小功能。

要创建一个自己的知识库和对话机器人，并实现根据知识库内容回答问题，您可以参考以下步骤： 1. 了解 RAG 机制：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，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 2. 创建知识库：创建一个包含大量相关文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。通过手工录入的方式陆续将各个板块的文章和资料导入到知识库中。 3. 设计 Bot：在设计对话机器人时，添加创建好的知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 4. 配置相关要素：在问答机器人的配置中，包括 AI 模型、提示词和知识库。AI 模型如同学习过无数知识的人；提示词用于指定模型的角色和专注技能；知识库则相当于给员工的工作手册。例如，可以使用阿里千问模型，设定角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情。 通过以上步骤，您可以创建一个能够根据知识库内容回答问题的对话机器人。

以下是为您生成机器人图片的相关指导： 提示词：使用简笔画的方式帮我画一张机器人的图片，画风可爱一些，去掉所有辅助线，要求只有唯一的一个主人公，同时左右对称结构，线条少一些简单点。 图像流搭建： 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义：左侧工具栏集合了智能处理、基础编辑、风格处理等工具，右侧类似画布，可拖拽工具模块并连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计：例如生成海报功能，需总结故事，优化提示词，输入生图大模型并调整输出最终配图海报。 图片处理： 以中轴线为基础裁剪图片，图片左边保持原样不动，右边增加一个与左边相同的空白图片且背景色一致，并展示结果。 针对新生成的整张图，加入水平和竖直方向各 11 条等距虚线辅助线，并展示结果。 另外，关于机器人图片生成和相关处理还存在一些问题及解答： 理想生成图片只实现了一次，其他几次生产文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，可在 github 上搜索 nicecoze 插件将 markdown 转换为图片消息。 Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno，这没有影响，依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 Coze 加入插件 Data Analysia 等互动过程无法实现功能，需在 coze 里处理，与 cow 的 config 无关。 yum 安装报错可能是重新安装导致，需确认服务器类型，如阿里云自带 yum 则无需执行相关安装步骤。

本地化搭建问答机器人的流程如下： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储）。 4. 推荐 RSSHub 项目：可将关注的信息汇聚在同一平台，一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源，大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解： 创建 Python 虚拟环境，并安装相关库，如 ollama（0.1.8）、langchain（0.1.14）、faisscpu（1.8.0，有 gpu 则安装 gpu 版本）、gradio（4.25.0）、feedparser（6.0.11）、sentencetransformers（2.6.1）、lxml（5.2.1）。 6. 了解 ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装 ollama，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。

很抱歉，目前知识库中没有关于智能送餐机器人大数据分析的相关内容。但一般来说，智能送餐机器人大数据分析可能涉及以下方面： 1. 送餐路径优化：通过分析机器人的运动轨迹和送餐时间，优化送餐路径，提高送餐效率。 2. 客户需求预测：根据历史订单数据，预测不同区域和时间段的客户需求，合理安排机器人的配送任务。 3. 机器人性能评估：分析机器人的运行数据，如电池寿命、故障频率等，评估其性能，以便进行维护和改进。 4. 服务质量分析：通过收集客户的反馈数据，分析机器人送餐的服务质量，如准时性、准确性等，从而进行针对性的提升。 希望以上内容能为您提供一些思路和方向。

以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @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。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 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，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有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，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 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：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 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。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。

以下是关于如何写一个 AI 聊天机器人的相关内容： 一、打造聊天机器人 1. 对于订单聊天机器人，需要收集整个订单并总结，再次确认客户是否需要添加其他内容。若涉及送货，需询问地址并收取支付款项，以简短、口语化且友好的方式回应。同时要澄清所有选项、附加项和规格，唯一地从菜单中识别出项目。 2. 可以利用大型语言模型构建自定义聊天机器人，如为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。首先设置 OpenAI Python 包，定义两个辅助函数，一个是将提示放置到类似用户消息中的 getCompletion 函数，另一个是接受用户消息并生成相应助手消息的 generateResponse 函数，通过这两个函数与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 二、零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人 1. 在复制的 dockercompose.yml 文件中，修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 2. 配置里面的每个参考名称的全大写描述，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 等。 3. 私聊或群交流时，最好加上一些前缀才触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，在私聊或群里发消息，必须包含 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。 4. GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数用来配置哪些群组的消息需要自动回复。