直播分身怎么搭建

以下是一些制作数字分身的方法和相关信息： 可以在一些网站如 Elevenlabs.io、speechify.com、Heygen 等自助购买服务，以低成本制作自己的数字人分身。 当 Coze 接入飞书后，将自己的知识数据上传到 Coze，基于个人知识库开发 bot，并将其部署到个人订阅号上，这个 bot 可以作为数字分身与粉丝互动。 通过整合知识库，并结合提示词进行情感或行为上的描述，可以创建一个 bot，形成自己的数字分身。

实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践包括以下方面： 虚拟数字人的类型和驱动方式： 虚拟数字人通过各种技术创造，具有外观、行为和思想等人类特征，呈现为虚拟形象。 从驱动层面可分为中之人驱动和 AI 驱动两类。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互，有上限且缺乏高并发和量产化能力；AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容，赋予感知和表达等交互能力。 虚拟数字人的应用类型： 服务型：如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等，为物理世界提供服务。 表演型：如虚拟偶像，用于娱乐、影视等场景。 身份型：是物理世界“真人”进入虚拟世界的数字分身，在元宇宙中有广泛应用场景。 相关开源项目： 熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 最新版本支持多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具和知识库等功能。可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用，支持多种模型和个性化插件扩展，通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用。项目地址包括 Github：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ，Gitee：https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。

以下是使用扣子完成 AI 数字分身搭建的步骤： 1. 登录扣子官网（https://www.coze.cn/）并注册。 2. 创建个人 Bot： 点击个人空间。 点击创建 Bot。 填入 Bot 的名字和功能介绍，以及上传或生成对应的头像。如果没想好，可以先随便填，后面可更改。 3. 在搭建生产力工具的过程中，要先深入了解自己的工作内容和需求，做出有针对性的规划。 4. 通过整合知识库，并结合提示词进行情感或行为上的描述，创建一个 Bot，形成自己的数字分身。 5. 构建整个 Flow 时要尽量减少控件使用（非必要不增加），越少的控件代表越少的逻辑，越少的逻辑代表越小的运行风险。 6. 对于复杂的批处理任务，尽量平衡批处理次数和并发，同时还要考虑模型的推理速度，不然会增大推理失败的概率。 需要注意的是，Coze 目前提供的组件，包括 bot 等工具，能满足一些基本的生产力搭建需求。虽然现阶段它还不支持循环等高级功能，但未来有望支持更多工作流的设计模式。自 Coze 推出以来，它已明确面向 C 端用户，这些用户能从中获得实质性好处。

构建一个 AI 数字人分身主要包括以下两个方面： 一、构建数字人躯壳 数字人的躯壳建模有多种方式： 1. 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，在日本、东南亚等国家比较受欢迎，也深受年轻人喜欢。能将喜欢的动漫人物变成数字人的躯壳。代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高。目前有很多公司都在做这个方向的创业，已经可以实现用户通过手机摄像头快速创建一个自己的虚拟人身体。如 NextHuman、Unity，虚幻引擎 MetaHuman 等。但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC：虽然省去了建模流程，直接生成数字人的展示图片，但弊端也明显，算法生成的数字人很难保持 ID 一致性，帧与帧的连贯性上会让人有虚假的感觉。如果项目对人物模型真实度要求没有那么高，可以使用这种方案。典型的项目有 wav2lip等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2d/3d 引擎的模型，而不是直接生成数字人的最终展示部分，但该方向还在探索中。 建好的模型可以使用 web 前端页面（Live2D 就提供了 web 端的 SDK）或者 Native 的可执行程序进行部署，最后呈现在用户面前的是一个 GUI。 二、构建数字人灵魂 有了数字人躯壳，还需要构建数字人的灵魂，让数字人具备各种智能，比如记得个人信息，充当个人助手；在某个领域具备更专业的知识；能处理复杂的任务等等。实现这些能力有以下几个工程关键点： 1. AI Agent：要想数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块，工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过接口定义，躯壳部分通过 API 调用，调用方式可以是 HTTP、webSocket 等，视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对来说成熟一些，但都是闭源的，效果可以参考 Nvidia 的 Audio2Face。 3. 实时性：由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时，如果响应太慢就会体验很差，所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态：仅仅是语音交互的数字人是远远不够的，人有五感（听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉），听觉只是其中一种，其他的感官可以根据实际需求来做，比如视觉可以通过添加摄像头数据来获取数据，再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景：正常和人交流的时候不是线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景需要通过工程丝滑处理。

目前在 AI 社交产品领域，有一些相关的探索和尝试。例如，某 AI 社交 APP 创始人认为，在社交场景中，核心分为陌生人社交和熟人社交。他们尝试过纯 AI 虚拟陪聊产品，但发现用户主要是年龄偏低的人群，商业价值相对较低，且可能被模型侵蚀。有效的用户留存来源于真实的人际关系，越接近熟人社交的场景，平台的用户留存能力越高。 同时，AI 赛道投资人认为，产品不应仅限于情感陪伴，应扩展为类人助手，解决理性严肃场景的问题解决和感性需求的满足。AI 社交软件的开发者认为，为用户打造数字分身、创造社交关系是有价值的，通过 AI Agent 可以在人与人之间创造新的社交关系，用户也愿意为这种新型社交互动支付相当的金额。但目前尚未有明确的专门以 AI 分身促进真人交友的成熟产品。

数字分身是指在虚拟世界中代表物理世界“真人”的存在。在不同的场景中有多种应用： 节目表演方面：如在节目单中，有“猜真人”这样的魔术互动类表演，通过数字分身增加趣味性；还有“亲情的应用场景（逝者）”，例如女儿通过逝者的数字分身再次对话。 实战课程方面：通过课程可以获得一比一数字人分身的定制体验，包括熟练使用多种热门数字人工具，掌握相关技术，了解商业应用场景及行业现状，将数字人融入工作流，还能获得进阶学习的自学路径，并且有交流群方便解决问题和交流心得。 价值探讨方面：身份型虚拟数字人在元宇宙中有广泛应用场景。服务型虚拟数字人具有功能属性，隶属于业务层，AI 创造出的虚拟“皮囊”具有一定价值。

使用 AI 分析直播数据可以参考以下方法和步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：利用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 罗文在直播数据分析方面的分享包括： 1. 演示了利用工作流进行直播数据处理及智能体创建参赛的过程，包括利用插件识别图片内容获取直播数据，将数据传入大模型得到优化建议，通过不断添加节点提升数据质量，最后将工作流封装成智能体。 2. 讨论了利用 AI 优化模板并提交的直播数据分析流程，包括模板内容的编写与注意事项，还介绍了飞书的功能如共学小组和其智能 AI 功能，分享了直播数据分析模板的制作过程，最后提及了模板大赛相关问题、专业版好用之处等。 3. 提到了直播数据分析工作流的搭建与应用，包括插件测试与选择、工作流搭建步骤、工作流效果提升、工作流封装与应用、相关问题探讨等。 4. 介绍了直播数据分析与报名流程，包括工作流运行与问题排查、报名流程介绍、AI 辅助文档生成、加入共学小组等内容。

如果您想用 AI 进行直播建立虚拟的自己，以下是一些相关信息： 虚拟主播在电商直播间的现状和挑战： 直播间的特点在于真实性，包括真实的商品展示、试用以及评测，这是虚拟主播面临的挑战。如虚拟网红翎 Ling 的美妆带货翻车案例，虚拟人很难让消费者共情。 尽管 3D 交互技术可完善数字人与真实空间的交互，但实现与商品的互动较困难，且用户希望了解商品细节。 虚拟数字人的发展阶段： 拟人化：由计算机虚拟合成高度逼真的三维动画人物，初步基于 AI 实现虚拟人驱动，实时进行信息沟通和反馈。 同人化：从外观模拟进阶到情感可交互，实现与人类高质量情感互动。 超人化：虚拟人的能力超越自然人，“虚拟”实体化，机器人承载虚拟人意识回到现实世界。 虚拟直播间的场景搭建： 绿幕的虚拟直播场景方案是低成本的直播样式，手机上有相关绿幕视频抠图 App，288 元可购买永久会员解锁所有功能。 场景搭建成本因多种因素而异，包括规模、复杂度、细节程度、互动特效等。 MR 设备的普及可能带动新的技术迭代，提供更沉浸式的互动购物体验。 构建高质量 AI 数字人的方法： 建好的模型可使用 web 前端页面或 Native 的可执行程序进行部署，呈现在用户面前的是一个 GUI。 开源数字人项目选择 live2d 作为数字人躯壳，相比其他方式更可控、自然、轻量和简单，卡通二次元形象接受度更高。 品牌使用 AI 驱动虚拟主播的情况： 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播，但通常只在午夜时段排期。 阿里云提供的品牌智能直播间基础版有多种功能，售价为 99000 元/（年×路）。 淘宝智能直播间的虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格，预设动作库和真实语音表现，展示方式和互动流程有一定特点，但也存在一些问题，如无法与产品接触导致测评缺乏真实性。

以下是关于 AI 数字人直播带货的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接销售数字人工具软件，包括实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动的标准零售价一年在 4 6 万往上，非实时驱动的一个月约 600 元，效果差且市场价格混乱。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播在店播中的效果较好，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上无壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司，因其只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司，售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映若不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务，会绑定商家，竞争难度大。 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造出来的，虽现阶段不能高度智能，但在生活场景中已常见，且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界尚无准确定义，一般根据技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，应用于影视和直播带货等，表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关，现视觉算法进步，无昂贵动捕设备也能通过摄像头捕捉关键点信息达到不错效果。 AI 数字人类型和应用场景： 1. 二维/三维虚拟人：用于游戏、IP 品牌（柳夜熙）、内容创作等。 2. 真人形象数字人：用于直播卖货，营销/投流广告视频录制、语言学习等。 AI 数字人的价值： 1. 代替人说话，提升表达和营销效率，如真人无法 24 小时直播，数字人可以。 2. 创造真实世界无法完成的对话或交流。 AI 数字人面临的问题： 1. 平台限制：数字人水平参差不齐，平台担心直播观感，有一定打压限制，如抖音出台标准，微信视频号容忍度更低，人工检查封号。 2. 技术限制：形象只是皮囊，智能水平和未来想象空间依赖大模型技术提升。 3. 需求限制：直播带货算落地场景，但不刚需，更多是体验新鲜感。 4. 伦理/法律限制：声音、影像版权等，如换脸、数字永生等。

之前有过相关观点的文章《 。“人何以为人”是关注 AI 的教育届朋友们频频探讨的话题，今晚一起聊 AI 的教育创新，预计会碰撞出不少火花。但关于用机器人一起直播是否会爆火，目前无法给出确切的结论，其效果可能受到多种因素的影响，如直播内容的质量、机器人的表现、观众的兴趣和需求等。

以下是一些直播实时语音转文字的软件及相关信息： Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，并提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 OpenAI 的 wishper：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 ，还有在 JAX 上运行的相关项目：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，此项目后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，速度快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）可以将音视频中包含的人类声音转换为文本，适用于多种场景，如会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，包括会议、课堂录音记录、客服电话分析、字幕生成、市场研究与数据分析等，能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。在实时语音模型方面，可应用于会议、直播、客服、游戏、社交聊天、人机交互等场景，为直播带货、赛事直播等提供实时字幕。

以下是搭建能够自行识别电商直播平台中客户提出的问题并给出自然回答，且直播主播为虚拟数字人的具体步骤： 1. 选择数字人工具软件： 考虑实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动能在直播时更改音频话术，真人可接管，标准零售价一年 4 6 万往上；非实时驱动一个月 600 元，但效果差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱。 2. 确定数字人运营服务模式： 按直播间成交额抽佣。 3. 明确适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；适用于虚拟商品，如门票、优惠券等；店播效果较好，数据能保持跟真人一样；不适用于促销场景和服装品类。 4. 了解 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 目前有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等，但长期看技术上无壁垒。 市场不会一家独大，可能 4 5 家一线效果公司，大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击，如剪映若不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务，会对其他公司形成竞争压力。

以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。

搭建大模型需要注意以下几个方面： 1. 认识到开发大模型应用的复杂性，许多细节和阶段在实际操作中才会逐渐显现，因此并非易事。 2. 提示词设计需要精细工作，精心设计和调试是确保流程顺畅和应用有价值的关键，其直接影响模型输出质量和应用效果。 3. 构建有效的大型语言模型应用需要： 重视工程化，避免模型应用无法维护。 根据项目需求选择合适的开发框架。 了解业务深层次需求，设定流程环节以确保模型能解决实际问题。 在每个环节精心设计提示词，引导模型提供准确有用的回复。 确保应用在提供服务时遵守安全和伦理标准。 通过不断测试和迭代优化模型性能和用户体验。 成功部署后持续维护和更新，以适应需求变化。 掌握这些关键点，能确保构建的模型应用技术先进，真正解决用户问题并提供有价值的服务。此外，本次的彩蛋更新加入了“Emotion”字段，智能体构建专家会动态推理智能体情感设定，帮助制作更有情商的智能体。

以下是本地部署 Deep Seek 后搭建个人知识库的详细步骤： 1. 在 RAGFlow 中配置 Deep Seek 模型 返回 RAGFlow ，打开右上角设置，进入模型提供商界面。 配置本地部署的 Deep Seek 模型，选择 Ollama ，并根据运行的模型配置相关信息。 设置基础 URL 。 点击确定。 2. 导入嵌入模型 导入一个用于文本向量化的嵌入模型。 3. 设置系统模型设置 4. 创建知识库 返回知识库，进入数据集，导入文件或设置文件夹当作知识库。 5. 文件解析 对导入的文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能（显卡性能），越好的显卡解析越快。 6. 检索测试 解析完成后，进行检索测试。 7. 进入聊天界面 测试没问题后，可进入聊天界面，助理设置可自行进行。 此外，如果想要对知识库进行更灵活的掌控，可以使用 AnythingLLM 软件，步骤如下： 1. 安装 AnythingLLM ，安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 选择大模型。 选择文本嵌入模型。 选择向量数据库。 3. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 4. 测试对话 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 在进行本地知识库搭建实操之前，还需要对 RAG 有大概的了解： RAG 是一种检索增强生成技术，应用过程包括文档加载、文本分割、存储（包括将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索、输出（把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案）。文本加载器用于将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

搭建智能体主要包括以下步骤： 1. 创建智能体：输入人设等信息，并放上相关工作流。配置完成后进行测试，但千万不要直接发布。如果工作流中涉及使用个人的 token，为避免他人调用消耗自己的费用，可以将 token 作为工作流开始的输入，让用户购买后自行输入再发布。 2. 确定智能体的结构： 按照市场营销逻辑组织智能体结构，例如在品牌卖点提炼中，以品牌卖点提炼六步法为核心流程，加入其他分析助手，如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 同时还包括一些未在结构中体现但在后续应用过程中有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 3. 明确 KnowHow 和 AI 的能力：在搭建智能体前，要明确 AI 的能力边界，例如 AI 不了解公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等。同时，要清楚 AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出方面的能力，将智能体确定为引导型的助手，在寻找卖点时提供更多思考维度。

以下是关于扣子 AI 智能体搭建的相关内容： 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，搭建智能体的门槛较低，无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下： 1. 创建一个智能体，输入人设等信息，并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试，但千万不要直接发布。工作流中使用的插件 api_token 若填的是自己的 token，其他人调用会消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字，然后写一段该智能体的介绍，越详细越好，因为会根据介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认，新的智能体就诞生了。也可以使用 AI 创建一个头像。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体，是专为音乐创作设计的辅助工具，能根据用户输入的提示词等信息生成歌词。 扣子官网：https://www.coze.cn/ 。开发完成后，还可以将构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。

搭建 AI 智能客服可以参考以下步骤： 1. 明确核心构思：利用企业已有的知识积累，结合大模型的强大能力，为用户提供准确且简洁的答案。创建企业私有知识库，收录企业过去的问答记录和资料，再利用大模型对用户咨询的问题进行处理，确保回答的准确性和一致性，还能在必要时提供原回答的完整版，以满足用户的深度需求。同时对接人工客服，在智能助手无法解决用户问题时，用户可以快速转接到人工客服，确保问题的及时解决。这种人机结合的模式，有助于提升整体服务质量和客户满意度。 2. 具体操作步骤： 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手： 创建大模型问答应用：通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站：通过函数计算，来快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助您更好的应对客户咨询。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服： 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。 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。 添加语音选择：让其不仅会写，还会通过语音跟您交流。 点击“发布”，选择发布平台，如 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。