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微信机器人回答问题联系上下文

Answer

以下是关于微信机器人回答问题联系上下文的相关信息:

对于纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建,有以下疑问解答方式:

  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,可联系其技术团队寻求帮助。
  3. 加入技术社群:加入相关技术社群,向有经验的用户请教,获取问题解决方案。
  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。

若担心运维时间长会忘记操作步骤,可采取以下措施:

  1. 制作操作手册:将每一步操作记录下来,方便日后查阅。
  2. 定期操作:定期登录服务器,进行简单操作和维护,保持熟练度。
  3. 视频教程:录制自己的操作视频,日后查看更直观。
  4. 自动化脚本:对于常见运维任务,编写自动化脚本简化操作步骤。

DIN 提供的全程白嫖的 AI 大模型微信助手,能解答任何问题,可接入微信或群聊为用户提供自动答疑服务,还能投喂特定知识,成为客服、专业老师或知识备忘录。无需技术知识,小白也能轻松搭建,全程只需复制粘贴,可自定义知识库,满足不同需求,支持多场景应用,如客服、教育、个人知识管理等,全程免费。

张梦飞的超级微信机器人当前能力已接入,但仍有优化点需要调整,比如分段发送、收图发图、无需@等,后续会更新。若遇到问题,可添加其微信获得帮助。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人

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。Q15:我担心运维时间长了会忘记操作步骤,有什么建议吗?A15: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。

DIN:全程白嫖 - 拥有一个AI大模型的微信助手

一个能帮你解答任何问题的AI机器人,你可以将其接入到微信或群聊中,为用户提供自动答疑服务。你还可以投喂它特定知识,成为你的客服、专业老师或知识备忘录。无需技术知识,小白也能轻松搭建,全程只需复制粘贴可自定义知识库,满足不同需求支持多场景应用,客服、教育、个人知识管理、等等全程免费,白嫖党福音

张梦飞 :【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的,能力最强的超级微信机器人!一步一图,小白友好

1、当前能力已经接入,但仍有优化点需要调整。比如:分段发送、收图发图、无需@等等,这些调整后续再更。2、如果你仍旧遇到了什么问题,可以添加我的微信,我尽力帮助。

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以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 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道: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。 支持多平台接入,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,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
微信智能客服
以下是零成本、零代码搭建一个智能微信客服的保姆级教程: 1. 起个好名字和给它头像 进入 Bot 主页并开始创建 Bot,网址:https://www.coze.cn/home 。 名字(Bot 名称):善良有爱专业的幼师。 头像(图标):AI 生成后,不喜欢可以重新生成,选择其中一个。 补充:创建 Bot 的方式有两种,点击创建 Bot 和 Coze Assistant。主页上包含这两种方式,示例中通过创建 Bot 创建。侧边导航栏一直有创建 Bot 的方式,仅主页有 Coze Assistant。两者区别在于: 创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人。 Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人,从说“我想创建 bot”开始,Coze 助理会引导创建,自动生成名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 教她技能 如果通过 Coze Assistant 方式创建 Bot,Coze 助理已帮您教她技能,可按需修改完善。 起好名字和头像后进入教技能环节,先看整理布局,找到编排、预览与调试,在编排的人设与回复逻辑教她技能: 教她技能 1:认识自己。 教她技能 2:掌握专业技能。 教她技能 3:不能做什么。 3. 让她教别人 她学会技能后,使命及目标是通过互动方式教会请教的人。 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,设置 3 个问题。 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:让她不仅会写,还会通过语音交流。 点击“发布”,选择发布平台: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。 Bot Store:Bot 会出现在 Coze Bot 商店中,获取更多曝光和流量。 豆包:一键发布到豆包 App,随时随地对话。 飞书:在飞书中直接@Bot 对话,提高工作生产力。 微信客服:微信沟通更高效,发布流程较复杂,下面是重新注册和解绑后重新配置的流程。 微信公众号(服务号):针对企业,不支持个人注册,订阅号运营主体可为企业或个人。 微信公众号(订阅号):托管公众号消息,助力微信运营。 掘金:在掘金社区 AI 聊天室圈子与 Bot 互动。
2025-04-15
coze的智能体如何接入微信?
要将 Coze 智能体接入微信,可按以下步骤操作: 1. 登录宝塔面板,在宝塔面板中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。具体操作包括:点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮,将编译好的内容复制进来,在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。运行成功后,点击容器,可以看到运行的是两个服务。 2. 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”,为令牌命名,选择永久有效作为过期时间,指定团队空间,勾选所有权限。保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID:在个人空间中找到要接入微信的机器人,进入机器人编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 4. 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。 5. 绑定微信:准备一个闲置的微信,点击容器,点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,用提前预备好的微信进行扫码。手动刷新界面,点击“刷新日志”,若看到 WeChat login success,即表示微信登录成功。为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试:把绑定的微信号拉到群里或者单独对话,训练的数据越好,对话效果越好。
2025-04-11
怎么搭建微信机器人?
以下是搭建微信机器人的步骤: 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,此时表示已通。 2. 如果想为这个 AI 赋予提示词,可以返回相应步骤进行更改。例如在“目录 4 里的第 17 步”或“第三章,第 7 步”,其中双引号内的 value 部分,便是设置 AI 提示词的地方。 3. 此后,进行任何更改,都需要重新打印登陆二维码。并且一个月内,不要上来就加好友、最好不要私聊聊天。 4. 报错"wxsid"是因为微信未实名,实名即可解决。 5. 如果没有手机登录,可以使用夜神模拟器模拟手机登录。 6. 重新在“文件”的【终端】里,直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录。 7. 多次重新登录后,就在宝塔“首页右上角点击重启,重启一下服务器”,清理进程。 8. 熟悉 linux 操作的话,也可以通过重启进程的方式来重启服务。 9. 如果想退出机器人,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。 此外: 1. Link AI 提供的 100 个,合计 3500 万 GPT3.5 Token 的礼品码。可以用来实现画图、搜索、识图等功能,COW 插件里几乎都支持使用 LinkAI 平台。完成机器人搭建,机器人拉群里,领兑换码。 2. 添加微信,拉您进机器人群,先行体验。 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,社区小伙伴们会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。
2025-04-11
智能微信客服
以下是零成本、零代码搭建一个智能微信客服的保姆级教程: 1. 起个好名字和给它头像 进入 Bot 主页并开始创建 Bot,网址:https://www.coze.cn/home 。 名字(Bot 名称):善良有爱专业的幼师。 头像(图标):AI 生成后,不喜欢可以重新生成,选择其中一个。 补充:创建 Bot 的方式有两种,点击创建 Bot 和 Coze Assistant。主页上包含这两种方式,示例通过创建 Bot 创建。侧边导航栏一直有创建 Bot 方式,仅主页有 Coze Assistant。两者区别为: 创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人。 Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人,从说“我想创建 bot”开始,Coze 助理会引导创建,自动生成名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 教她技能 如果通过 Coze Assistant 方式创建 Bot,Coze 助理已帮教技能,可按需修改完善。 起好名字和头像后进入教技能环节,先看整理布局,找到编排、预览与调试,在编排的人设与回复逻辑教她技能: 教她技能 1:认识自己。 教她技能 2:掌握专业技能。 教她技能 3:不能做什么。 3. 让她教别人 她学会技能后,使命及目标是通过互动方式教会请教的人。 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,设置 3 个问题。 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:让她不仅会写,还会通过语音交流。 点击“发布”,选择发布平台: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。 Bot Store:Bot 会出现在 Coze Bot 商店中,获取更多曝光和流量。 豆包:一键发布到豆包 App,随时随地对话。 飞书:在飞书中直接@Bot 对话,提高工作生产力。 微信客服:微信沟通更高效,是本次分享重点,发布较复杂,下面是重新注册和解绑后重新配置微信客服的流程。 微信公众号(服务号):针对企业,不支持个人注册,订阅号运营主体可为企业或个人。 微信公众号(订阅号):托管公众号消息,助力微信运营无间断。 掘金:在掘金社区 AI 聊天室圈子与 Bot 互动。
2025-04-10
微信机器人如何配置
微信机器人的配置步骤如下: 1. sum4all 配置 进入插件目录:/root/chatgptonwechat/plugins 找到 sum4all 插件目录下的 config.json.template,复制并粘贴重命名为:config.json 注册并获取 sum4all key:https://pro.sum4all.site/register?aff=T6rP ,新用户注册有送免费额度,大家先使用这个进行试用,后续可改为自己的 openAI key。 把复制的 key,粘贴到 sum4all 的 config.json 文件内。(上方有功能阐述,你想要哪个,就把哪个改成 ture) 2. Apilot 配置 进入插件目录:/root/chatgptonwechat/plugins 找到 Apilot 文件下的 config.json.template,复制并粘贴重命名为:config.json 去 https://admin.alapi.cn/account/center 注册,并复制 key 把复制来的 key,粘贴进入。保存。 3. 分段对话配置替换 找到这个路径:/root/chatgptonwechat/channel/wechat,直接下载以下文件进行替换。 此外,微信的配置相对较简单,只需要主项目的 config.json 文件看看是否有"channel_type"参数,参数值为:"wx",即:"channel_type":"wx"。完成以上所有配置部分后,可以准备启动步骤了: 使用 nohup 命令在后台运行程序。 执行完启动脚本,等待 30s 左右,会看到终端有一个微信登录的二维码,微信扫码登录。 如果您想使用更多辅助功能,比如使用总结文件能力,总结网页内容能力,此时需要安装各种插件。这部分配置查看插件配置管理部分。
2025-04-10
有哪些支持超长上下文的大模型
以下是一些支持超长上下文的大模型: Scout:支持 1000 万上下文,适合处理超长文本和复杂推理任务。 Maverick:具有 100 万上下文,长记忆优势适配多场景替代 RAG。 Behemoth:2 万亿参数级别的大模型在训,已超越 GPT4.5 在 STEM 表现。 Claude2100k 模型的上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 token。 ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 token。 ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 token。 需要注意的是,token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效。例如,一次性输入不能超过规定的 token 数量,而且随着对话的进行,当达到上限时,会遗忘最前面的对话内容。
2025-04-08
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
目前支持上下文长度最长的是什么AI
目前支持上下文长度较长的 AI 有以下几种: Kimi:是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,现在已提升到 200 万字,对长文理解表现出色,适合处理长文本或大量信息的任务,但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品,且不支持用户自定义智能体。 http://X.AI 发布的 Grok1.5:支持 128k 上下文长度,性能翻倍,在 MATH、HumanEval、GSM8K、MMLU 测试中表现出色。 AI21 发布的 Jamba:创新的 SSMTransformer 架构,支持 256K 上下文长度,结合 Joint Attention 和 Mamba 技术,提升长上下文吞吐量。
2025-03-17
我在写小说,怎么让AI在写作时能很好地根据整体故事情节和上下文进行故事的展开和描写
以下是一些让 AI 在写作小说时能很好地根据整体故事情节和上下文进行故事展开和描写的方法: 1. 创作穿越故事的 Prompt 时,明确以下内容: 标题:“generate:小说的标题” 设置:“generate:小说的情景设置细节,包括时间段、地点和所有相关背景信息” 主角:“generate:小说主角的名字、年龄、职业,以及他们的性格和动机、简要的描述” 反派角色:“generate:小说反派角色的名字、年龄、职业,以及他们的性格和动机、简要的描述” 冲突:“generate:小说故事的主要冲突,包括主角面临的问题和涉及的利害关系” 对话:“generate:以对话的形式描述情节,揭示人物,以此提供一些提示给读者” 主题:“generate:小说中心主题,并说明如何在整个情节、角色和背景中展开” 基调:“generate:整体故事的基调,以及保持背景和人物的一致性和适当性的说明” 节奏:“generate:调节故事节奏以建立和释放紧张气氛,推进情节,创造戏剧效果的说明” 其它:“generate:任何额外的细节或对故事的要求,如特定的字数或题材限制” 根据上面的模板生成为特定题材小说填充内容,并分章节,生成小说的目录。 2. 接下来,让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。 3. 可以让 AI 以表格的形式输出细节描述。这样做有三个好处: 打破 AI 原本的叙事习惯,避免陈词滥调。 按编号做局部调整很容易,指哪改哪,别的内容都能够稳定保持不变。 确保内容都是具体的细节,避免整段输出时缩减导致丢光细节只有笼统介绍。 4. 把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章,偶尔根据需要给 AI 提供建议。 5. 注意小说大赛的要求,如最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动,不能超过规定字数等。如果需要修改,可能会遇到像 GPT4 记性不好或 Claude 改掉关键情节等问题。
2025-01-26
如何优化ai对话脚本和逻辑(多轮对话测试提升ai上下文理解)
以下是优化 AI 对话脚本和逻辑(多轮对话测试提升 AI 上下文理解)的方法: 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例,尝试提炼模板:独自产出高质量样例较难,可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例,如使用 Claude 3.5 进行对话,输入初始指令,通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈,直至达到预期:AI 可能犯错输出要求外内容,需多轮对话引导,使其不断修正理解,直至达成共识。 用例测试,看看 AI 是否真正理解:找 13 个用例,让 AI 根据模板生成知识卡片,根据结果验证是否符合预期,不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活,可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot(进阶推荐) 为 Bot 添加技能:国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能,可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作,参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot:在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作,可清除对话记录开始新测试,确保能理解用户输入并给出正确回应。
2024-12-29
ai能够回复多少内容和它的上下文限制有关吗
AI 能够回复的内容与其上下文限制有关。 首先,上下文在英文中通常翻译为“context”,指的是对话聊天内容前、后的信息。使用时,上下文长度和上下文窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量,而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 不同的 AI 平台有不同的限制方式。例如,Claude 基于 token 限制上下文,简单理解就是每次和 AI 对话,所有内容字数加起来不能太多,如果超过了,它就会忘记一些内容,甚至直接提示要另起一个对话。ChatGPT 则限制会话轮数,比如在一天之中,和它会话的次数有限制,可能 4 个小时只能说 50 句话。 应对这些限制的策略包括将复杂任务分解为小模块、定期总结关键信息以及在新会话中重新引入重要上下文。
2024-11-15
社群机器人
以下是关于社群机器人的相关内容: 制作 Coze 社群机器人的大致流程看似步骤繁多,但由于 Coze 本身的设计和强大的社区力量,实际操作并不复杂,关键是要“迈出第一步”。在制作过程中,与社区成员设计方案时的深入讨论、在 Coze 平台上灵活组装功能时的高效畅快以及在不断调试优化中见证机器人成长,都充满乐趣。未来会有更多社区加入制作社群机器人的行列,让更多人感受 AI 智能体的魅力,那时的社群机器人不仅是助手,更是凝聚社区集体智慧的伙伴。目前的社区机器人还有不足,作者会继续优化,看其能否更好地服务社区。 如果对学习 Coze 和 AI Agent 有兴趣,可以加入免费的 AI Agent 共学群,该群组会基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源分享相关玩法、经验和前沿资讯。可搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信,备注 AI 共学以便被拉入群。 此外,以综合服务的社群机器人为例,一个好的文章或复杂任务不是一次 AI 工作就能完成的,需要任务拆解,比如对用户问题做意图判断,根据意图将线路转接到正确的专属 AI 机器人那里,整个过程称为工作流,通过搭建工作流来完成复杂任务。
2025-04-15
MacBook 如何做一个 RPA 机器人
以下是在 MacBook 上制作 RPA 机器人的详细步骤: 搭建前准备: 硬件准备: MacBook(需能科学上网) 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi(200RMB) 舵机 9g(32RMB) 杜邦线,公对公 7 条(手残党可多备) (可选)八爪鱼支架(10RMB) (二选一)usbtypeC 转接头,或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤: 完成代码: 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件: 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方,改成串口地址(可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询,复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码)。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址,填到 talk.py 里(iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址)。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】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。 【可选】在 head.py 里,可以修改不对话后,等待多久恢复人脸追踪。 运行程序: 在 MacBook 上按下 command+space(空格)打开一个新的终端,依次输入如下代码(每一次代码运行完以后再输入下一个),全部完成后,关闭端口。 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去,运行。注意:每一次如果需要重新运行 pythonista,请先杀后台再运行,否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹,control+单击文件夹,选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 将 arduino R4 与 MacBook 相连,在终端中输入以下代码,运行后程序会申请一次摄像头权限,点击允许,然后出现运行失败,再运行一次即可。这个程序一旦运行,无法自然退出,建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端,但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹,control+单击文件夹,选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”,在终端中输入以下代码,运行后程序会申请一次录音权限,点击允许,然后出现运行失败,再运行一次即可。如果运行中出现任何报错,将本文档,代码,报错信息给到 GPT4,让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到,出现 recording...的时候就可以说话了。 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi,iPhone 没有调静音的情况下,就可以正常对话啦。
2025-04-11
创建飞书ai机器人
创建飞书 AI 机器人的步骤如下: 1. 工作流搭建: 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,即可找到 Comfyui LLM party 的目录,您既可以学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的 AI 女友工作流,也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻。 2. 飞书机器人创建: 飞书应用建立: 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id: 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type,chat_id 对应群组,open_id 与 user_id 对应个人,点击选择成员,复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音,需要自行在电脑上安装 ffmpeg 。
2025-04-11
利用飞书多维表格,做一个类似于客服机器人 可以怎么做?
利用飞书多维表格做一个类似于客服机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 创建一个拟人化的 bot,比如起名叫青青,设定其为人设是一个可爱有趣的少女,擅长回答各种刁钻的问题。完成 BOT 捏好后点击发布。 2. 发布时配置飞书多维表格: 输出为文本时,第一步配置为文本。 配置多维表格输入表单,选择用控件的字段选择器,给字段标题随便起个名字如“question”。 在完善捷径的商家信息这里,可以选择全量发布,也可以选择仅自己可用。为了审核快一些,可以选择仅自己可用。等审核通过之后,就可以在飞书多维表格里面看到发布成功。 3. 还可以探索字段捷径的各种玩法(不含 bot),比如直接创建一个多维表格,第一列是几个成语,第二列是 AI 字段捷径生成的对成语的解释。左边输入一列,比如一列成语,右边配置 AI 字段。 此外,还有一些相关信息供您参考: “Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕,探索 AI 与大消费行业的深度结合”中提到了一些相关作品,如帮助企业快速建立产品智能客服体系、ERP 高智版:扣子销售订单管理大师、亚马逊商品评论智析、AI 电商设计师等。 2024 年历史更新(归档)中包含了关于飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青的相关内容。
2025-04-08
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
大模型就是指大语言模型吗?有哪些常见的非语言类大模型和小模型,两者的区别和联系是什么?
大模型并非仅指大语言模型。大型模型主要分为两类:一是大型语言模型,专注于处理和生成文本信息;二是大型多模态模型,能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 大型多模态模型与大型语言模型存在以下区别: 1. 处理的信息类型不同:大型语言模型专注于文本信息,而大型多模态模型能处理多种信息类型。 2. 应用场景不同:大型语言模型主要用于自然语言处理任务,如文本翻译、生成、情感分析等;大型多模态模型可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 3. 数据需求不同:大型语言模型主要依赖大量文本数据训练,大型多模态模型则需要多种类型数据。 当我们提到“小模型”时,是相对大型模型而言,规模较小。这些小模型通常是为完成特定任务而设计,比如最初用于图像分类,只能分辨是或不是某一个东西(如猫、狗)。 “小模型”在特定任务上表现出色,但“大模型”像多功能基础平台,能处理多种任务,应用范围广泛,拥有更多通识知识。 大模型并不拥有无限知识,其知识来源于训练过程中的有限数据,只能回答训练中见过或类似的问题,知识库不会自动更新,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。 大型语言模型的运作机制主要是通过大量数据训练学习语言结构和模式,然后根据输入生成相应文本,类似于词语接龙游戏,永远在猜测下一个字符将要生成什么。
2025-03-16
如何搭建一个工作流来做ai agent 的事情,帮助学生找工作的整个流程,从找合适岗位-> 投递简历 -> 和hr联系 ->做面试前的search工作和面试准备-> 提醒参加面试-> 面试结果追踪,后续的复盘,得到面试经验
搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤: 1. 规划 总结任务目标与执行形式,明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务,例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等,并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法,比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台(如 Coze 等)上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化工作流,直至达到预期效果,例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外,在技术实现方面,例如实现无代码开发和工具调用,您可以参考以下操作: 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,即可找到 Comfyui LLM party 的目录,您既可以学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的工作流,也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载,启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。
2025-02-27
大模型、小模型之间的区别和联系是什么
大模型和小模型的区别与联系如下: 区别: 类型:大模型主要分为大型语言模型和大型多模态模型,前者专注于处理和生成文本信息,后者能处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 应用场景:大型语言模型主要用于自然语言处理任务,如文本翻译、文本生成、情感分析等;大型多模态模型可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 数据需求:大型语言模型主要依赖大量文本数据训练,大型多模态模型则需要多种类型的数据,包括文本、图片、音频等。 功能:小模型通常被设计来完成特定任务,如专门识别猫或狗;大模型像多功能的基础平台,能处理多种不同任务,应用范围广泛,拥有更多通识知识。 联系: 相对比较:小模型是相对于大模型的规模而言较小。 共同作用:在不同场景中发挥各自的优势,共同为解决问题提供支持。 在 AI 绘图模型中,大模型如同主菜或主食,小模型(Lora)如同佐料或调料包,Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制,且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。
2025-02-26
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
传感器技术与智慧养老的联系
传感器技术在智慧养老中具有重要作用。在感知模块中,通过多种传感器来收集和处理信息,常见的传感器包括: 1. 可见光相机:负责收集彩色图像。 2. 红外相机:能收集热成像、进行温度测量、实现夜视和透视。可检测物体热辐射,在黑暗中生成图像,用于夜视、热成像、设备过热检测、能源审计和医学成像等,还能穿透烟雾等遮挡物用于应急救援和安全监控。 3. 深度相机:测量图像中各点与相机的距离,获取三维坐标信息。 4. 激光雷达(LiDAR):测量目标物体距离和速度,发射激光脉冲并接收反射光来计算距离,生成高精度三维点云数据,广泛应用于自动驾驶和机器人导航。 5. 超声波传感器:用于避障,通过发射和接收超声波脉冲确定机器人与障碍物的距离,判断障碍物是否存在。 6. 压力传感器:测量机器人手或脚部压力,用于行走和抓取力控制以及避障。 7. 麦克风:负责收音。 以医疗保健为例,在智慧养老场景中,智能传感器可发挥多种作用,如检测临床医生是否正确洗手后进入病人房间、跟踪手术器械、在病人面临跌倒风险时提醒护理团队等。这些技术如同额外的眼睛,为养老服务提供环境智能。还可想象自主机器人运输医疗用品、用增强现实技术引导外科医生更安全高效操作,甚至严重瘫痪病人用脑电波控制机器人完成日常任务。
2025-02-08