实现一个微信公众号智能问答机器人

前言

        实现一个微信公众号智能问答机器人。(注:该项目开发并不复杂,但是需要的前提条件较多,需要有一定经验的开发人员才能吃透这篇文章)

1. 前期准备             

  • 注册一个微信公众号(如果没有可以用微信官方测试的公众号,进行调试开发)

         (1)注册微信公众号,点击下面教程,完成操作

                        如何建立一个微信公众号(个人) - 知乎 (zhihu.com)

         (2)如果不想注册,可以点击下面的测试公众号,在本地进行测试开发

                         微信公众平台公众号测试号

 
  • 一台属于自己的云服务器(如果没有只能本地测试)

          (1) 对上面申请到的公众号进行配置,其中服务器地址,填写的是你自己云服务器的地址。

                

            (2)如果没有自己的服务器的话,那就使用内网穿透工具,将请求转发到本机中,我一般用的是下面的工具。

                        NATAPP-内网穿透 基于ngrok的国内高速内网映射工具

2.项目源码

        做完上面的操作后,你就可以拿到公众号的app_id、token、secret,以及智能AI的ApiKey。有了这些你就可以对下面的项目源码做配置,然后启动属于你自己的智能机器人了。

        项目主要基于SpringBoot + WxJava 开发微信公众号后端对接,使用OkHttp + FastJson 对接智能AI的接口,下面是项目实现源码。点击链接,将代码克隆到本地。

          基于智能AI实现微信公众号问答机器人源码

3.效果预览

        下面是我自己上线的一个体验项目号,有兴趣的同学可以扫码,或者搜索关键字,进行体验。 项目体验的话可以到微信搜索 :小小鹏智能回答机器人    进行体验。

 为了解决个人公众号延时5秒不返回问题,提供更好的交互现推出智能机器人小程序版啦。想体验的小伙伴可以微信搜索小程序: 小小鹏智能问答机器人 

         有什么问题,可以私信我或者评论区评论,我看到第一时间会回复你们的。

### 关于 DeepSeek 集成至微信公众号的教程 #### 了解 DeepSeek 和微信公众平台的基础特性 DeepSeek 是一款强大的搜索引擎解决方案,具备处理复杂格式非结构化数据的能力,并能从中提炼有价值的信息[^2]。对于希望提升用户体验和服务质量的应用开发者来说,在微信公众号这样的社交平台上集成 DeepSeek 可以为用户提供更精准的内容推荐服务。 #### 准备工作 为了顺利地将 DeepSeek 集成到微信公众号中,需先完成如下准备工作: - **注册并认证**:确保已拥有经过验证的企业或个人类型的微信公众号账号。 - **获取 API 接口权限**:申请必要的接口权限以便后续开发过程中调用微信开放平台提供的各项功能。 - **安装依赖库**:根据官方文档指导安装 Python SDK 或者其他适合的语言版本SDK来简化与微信服务器之间的通信过程。 #### 实现消息接收与回复机制 通过 Flask 框架创建 Webhook 来监听来自微信的消息推送事件,并设置路由用于解析接收到的数据包以及构建响应给用户的文本信息或其他形式的回答。这里给出一段简单的Python代码片段作为示范: ```python from flask import Flask, request, make_response import hashlib import xml.etree.ElementTree as ET app = Flask(__name__) @app.route('/wechat', methods=['GET', 'POST']) def wechat(): if request.method == 'GET': token = "your_token" query = request.args signature = query.get('signature', '') timestamp = query.get('timestamp', '') nonce = query.get('nonce', '') echostr = query.get('echostr', '') s = sorted([token, timestamp, nonce]) sha1 = hashlib.sha1() map(sha1.update, s) hashcode = sha1.hexdigest() if hashcode == signature: response = make_response(echostr) return response else: return "" elif request.method == 'POST': webData = request.data xml_data = ET.fromstring(webData) to_user_name = xml_data.find("ToUserName").text from_user_name = xml_data.find("FromUserName").text content_type = xml_data.find("MsgType").text reply_msg = process_message(content_type) # 自定义函数处理不同类型的消息 response_xml = f""" <xml> <ToUserName><![CDATA[{from_user_name}]]></ToUserName> <FromUserName><![CDATA[{to_user_name}]]></FromUserName> <CreateTime>{int(time.time())}</CreateTime> <MsgType><![CDATA[text]]></MsgType> <Content><![CDATA[{reply_msg}]]></Content> </xml>""" response = make_response(response_xml) response.content_type = 'application/xml' return response if __name__ == '__main__': app.run(port=80) ``` 此部分实现了基本的消息收发逻辑框架,其中 `process_message` 方法应被设计用来对接收到的不同类型的消息作出适当反应——特别是当涉及到查询请求时,则可通过调用 DeepSeek 提供的相关API来进行搜索操作并将结果返回给用户。 #### 构建基于 DeepSeek 的问答能力 考虑到 DeepSeek 支持多种大型预训练模型API接入方式[^3],可以选择最适合当前应用场景的一个或多个模型组合起来增强聊天机器人智能化水平。具体而言,每当收到新的提问后,程序应当尝试理解问题意图并通过合适的参数配置发起一次针对特定领域知识图谱或者全文索引库的有效检索;之后再把得到的最佳匹配条目整理成为易于阅读的形式反馈回去。 #### 测试和完善 最后一步就是反复测试整个流程直至稳定可靠为止。这期间可能还需要不断调整优化自然语言处理算法以适应更加广泛多样的实际对话情况,同时也别忘了定期更新维护后台数据库资源从而保证长期高效运行。
评论 25
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值