手把手教你搭建微信聊天机器人系列(一):文心一言(百度千帆ERNIE-Bot大模型)API测试

今年年初chatgpt大火,国产gpt文心一言也提供了内测服务,大家可以去访问官网申请体验。文心一言APP上的功能更加强大,可以看这个测评文章。作为程序猿的我们,想接入文心一言的能力,比如开发一个聊天机器人,要怎么做呢?百度在其开发者平台开放了大模型服务,下面就跟我一起来对接API吧。

下面我先放出几张图,是我对接完的效果图,一个智能回复机器人。

接下来几章,我会逐步教大家如何对接。全系列链接如下:

手把手教你搭建微信聊天机器人系列(一):文心一言(百度千帆ERNIE-
Bot大模型)API测试

手把手教你搭建微信聊天机器人系列(二):eggjs+wechaty搭建一个简单的微信聊天机器人

手把手教你搭建微信聊天机器人系列(三):搭建对接文心一言(ERNIE-
Bot大模型)接口的微信聊天机器人

手把手教你搭建微信聊天机器人系列(四):多轮对话支持

创建应用

首先,我们访问百度智能云,注册一个开发者账号。

然后访问控制台,点击侧边栏的大模型服务-
应用接入-创建应用。

填写一下基本信息,然后点击创建。

在刚才的页面会出现一条刚刚创建的应用,这里的API Key和Secret Key后面调用接口会用到。

现在开始研究API文档,入口在此

我们选择ERNIE-
Bot模型,然后点击后面的创建chat跳转到对应文档。注:我一开始对接了ERNIE-Bot-turbo模型,结果发现有些问题回答错误,体验比较差。后面改回ERNIE-
Bot,回答基本都正确。

从接口文档上看,对话接口需要传入access token,我们继续研究一下access token获取的方法。

access token获取

我们使用postman来测试接口,GET请求方式,Params下面添加三个参数,grant_type
参数值为client_credentials,client_id参数值为API Key对应的值,client_secret参数值为Secret
Key对应的值。

请求后发现返回结果有个access_token,这个就是后续调用对话接口要用的。

对话接口请求

我们再配置一个POST请求,Params下面添加一个参数access_token,值为上面返回的。

然后还要再配置一下Body选项卡

选择raw,格式JSON,请求体为

{
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "介绍一下你自己"
        }
    ]
}

请求后,发现成功返回了对话信息。

刚才只是实现了一次对话的效果,从文档上看,接口是支持上下文语境的,要实现这种效果,需要我们把几次历史对话的内容全部传过去。

多轮对话

我们继续配置两个POST请求,来看看他是否能支持多轮对话。第一个请求,请求体为:

{
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "1加1等于几"
        }
    ]
}

第二个请求,我们把上次接口返回的内容result参数值【1加1等于2。】加入请求。注意:role的值为【assistant】。请求体为:

{
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "1加1等于几"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "计算结果为:$1+1 = 2$"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "再加1等于几"
        }
    ]
}

至此,两轮对话结束。从测试结果来看,接口是具备一定的智能。我们后续可以开发聊天的界面或者对接微信机器人提供给用户,以实现网页版文心一言的对话功能。微信机器人的对接我已经实现过了,具体流程我后面会再发文章。

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### 创建和使用微信聊天机器人 #### 使用Python对接ERNIE-Bot大模型构建微信聊天机器人 通过调用微信API并集成百度ERNIE-Bot大模型,可以创建个能够处理自然语言对话的智能微信聊天机器人[^1]。此方法涉及获取必要的API密钥以及设置服务器端逻辑来解析来自用户的输入并将响应发送回用户。 对于具体实施过程: - **环境准备**:安装所需的库如`itchat`用于模拟登录微信Web客户端,并配置好访问ERNIE API所需的身份验证信息。 - **核心代码结构** ```python import itchat from ernie_api import get_ernie_response # 假设这是封装好的请求ERNIE的服务函数 @itchat.msg_register(itchat.content.TEXT) def text_reply(msg): response = get_ernie_response(msg['Text']) return response if __name__ == '__main__': itchat.auto_login(hotReload=True) itchat.run() ``` 上述脚本展示了如何监听文本消息并通过调用外部NLP服务返回适当答复给发件人。 #### Java实现群聊中的自动回复机器人种方案是采用Java编程语言配合WeChaty框架或其他类似的SDKs来进行开发工作[^2]。这类项目通常会利用WebSocket协议保持与微信服务器之间的连接状态,并监控特定群组内的活动以便及时作出回应。 以下是简化版本的关键部分展示: ```java public class WeChatBot { public static void main(String[] args) throws Exception { PuppetHostie puppet = new PuppetHostie(); ContactSelf contactSelf = await(puppet.login()); System.out.println(contactSelf); puppet.onMessage(messageEvent -> { Message message = (Message)messageEvent; if (!message.room() && !message.self()) { // 只针对私聊且不是自己发出的信息 String replyContent = generateReplyFor(message.text()); // 自定义应答生成器 try { message.say(replyContent); } catch (Exception e) { log.error("Failed to send message.", e); } } }); Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> { try { puppet.logout(); } catch (Exception ignored) {} })); } } ``` 这段程序片段说明了怎样注册事件处理器以捕捉新收到的消息,并基于定规则决定是否要触发自动化操作——即向对方发送预设的回答内容。 #### Golang实现实时同步机制下的个人助理型应用 Golang因其高效的并发性能而成为另个热门的选择,在某些场景下可能更适合用来打造高性能的小规模聊天工具[^3]。开发者可以通过研究官方文档理解诸如`window.synccheck`这样的内部通信流程,从而更好地控制整个系统的稳定性和效率。 例如,当接收到`retcode=0, selector=2`的通知时,则意味着有新的未读项等待处理;此时应用程序应当立即发起新轮的数据拉取请求去更新UI界面上显示的内容列表。
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