微信公众号接入元器AI智能体

前言
微信公众号,大家都知道是什么?大家对之前各类公众号的交互逻辑也都有所了解。腾讯基于混元大模型推出了智能体创作与分发平台元器,可以通过元器直接创建个性化的AI智能体,通过设计工作流及定制知识库的方式可以快速搭建属于自己的个性化的公众号/小程序助手。今天,我创建体验了一下感觉还不错,分享给大家。
准备工作
首先,你需要有一个公众号,可以通过微信公众平台创建一个公众号。可自行百度搜索。注意,要点击带“官方”字样的链接,官方标识的网站更安全有保障,如下图所示:
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可以点击立即注册进行公众号注册,具体详情步骤就不一一列举了,大家可自行百度,较简单。
另外,我们需要登录元器官网注册元器账号,我这里选择的是手机号登录
在这里插入图片描述
至此,我们的准备工作就做的差不多了,很简单吧。
智能体创建
现在,我们开始创建公众号文章问答的智能体,给我们的公众号后台接入AI大脑,让他可以像真人一样回答用户的提问。
分步点击“新建智能体”以及“公众号文章问答”按钮
在这里插入图片描述

接下来点击“授权”按钮进行公众号授权
在这里插入图片描述

大家可以参考我的写法来简单描述系统提示词,我的提示词写的一般,就是简单描述了当前智能体的角色、技能以及对它的要求,主要就是不允许他回复违法乱纪或者不良诱导的答案。其次大家也可以添加开场白来让用户知道该如何提问,这种场景通常用在你设计的某种定制的大模型中。例如:你开发的是一个简单的域名解析的智能体,那可能需要按照大模型给的提示来输入特定格式的数据,比如说:域名。
在这里插入图片描述

言归正传,至此,我们的智能体已经拥有了可以回答用户任何非联网问题的能力,这里默认调用的是腾讯的hunyuan大模型,表现能力还是可以的。如果你想让你的大模型具有根据知识库定向回答问题的能力,这里可以点击“知识库”模块右上角的“添加”按钮添加你的专属知识库,这里有多种选项可选:文本类型、问答对类型以及公众号文章。尤其是公众号文章这个选项,接入之你的智能体就可以像你的专属客服一样帮所有关注公众号的用户快速检索你公众号中的所有内容,实现快速定位,这点相信对很多经常公众号发布信息,想要快速检索的发布者及用户来说帮助很大,也是这个公众号模型其中的一个亮点。
在这里插入图片描述
如图所示, 添加了知识库后允许用户通过引文样式跳转公众号原文阅读,极其便利。
至此,只差最后一步,“点击发布”,一个简单的公众号大模型就创建好了,他就可以24小时997的为你答疑解惑了,“极智引擎”公众号已支持大模型制自动回复并设置了两个AI小助手供大家体验使用,诚邀体验。
今天的分享就暂时到此,如要关注更多前沿科技,效能提升,请一键三连:关注、转发、点赞该文章,我将持续学习,给大家分享更多科技干货,我是多多,多多学习的多多,拜了个拜。
欢迎大家微信搜索“极智引擎”关注我的微信公众号,公众号将不定时更新更多科技前沿、网络安全及效能提升类干货,您的鼓励是我不断分享的动力,拜了个拜。

### 微信公众号集成智能客服教程 #### 准备工作 为了顺利地将智能客服集成至微信公众号,需先注册并验证一个微信公众号账户。对于初步尝试者而言,可利用微信公众平台提供的测试账号来进行开发与调试[^1]。 #### 创建大模型问答应用 借助于先进的AI技术,可以通过特定的服务提供商(如百炼)来创建一个具备强大自然语言处理能力的大模型问答应用。这一步骤的关键在于获得API访问权限以及理解其接口文档,以便后续能够有效地调用该服务进行消息处理和响应生成[^2]。 #### 构建连接流程 采用阿里云AppFlow这样的无代码解决方案简化了从微信端接收用户输入并将之传递给已构建好的RAG(Retrieval-Augmented Generation)应用程序的过程。此过程同样涵盖了安全认证机制的确立以保障数据传输的安全性。 #### 配置智能客服组件 进入微信公众号管理后台调整相应设置选项,使得当接收到用户的询问时自动触发预先设定好的AI助手介入对话环节。这一操作通常涉及填写先前所获知的第三方服务平台所提供的必要参数信息,比如API密钥等[^3]。 #### 添加个性化知识库支持 为了让智能客服表现得更加贴合实际业务需求,建议提前准备好一系列常见问题解答资料作为补充素材供机器学习算法训练使用。这些额外的知识可以帮助提高回复准确性及用户体验满意度。 ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests app = Flask(__name__) @app.route('/wechat', methods=['POST']) def wechat(): data = request.json message = data.get('message') # 调用ERNIE Bot API 获取回复内容 response = requests.post( url='https://api.example.com/erniebot', json={'prompt': message} ).json() reply_message = response['result'] return jsonify({'reply': reply_message}) if __name__ == '__main__': app.run(port=8080) ```
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