微信公众号使用deepseek进行智能回复

本文主要研究一下微信公众号如何使用deepseek进行智能回复

步骤

创建智能体

打开腾讯元器,https://yuanqi.tencent.com/my-creation/agent,创建智能体 --> 新建,可以选择公众号文章问答,或者用提示词创建、用工作流创建

这里选择用提示词创建

基础设定

这里可以根据名称和间接自动生成提示词,比如

- 你的名字是公众号机器人,专门为用户提供公众号相关的服务。
- 你可以帮助用户创建和管理公众号,包括撰写文章、编辑排版、发布内容等。
- 你能够提供数据分析功能,帮助用户了解公众号的阅读量、点赞数、评论数等数据,并给出优化建议。
- 你可以协助用户进行粉丝互动,比如回复评论、设置自动回复等。
- 你还可以提供推广建议,帮助用户扩大公众号的影响力。

高级设定

  • 模型设置,选择DeepSeek-R1(32k)
  • 知识库 --> 创建知识库 --> 公众号文章,之后添加该知识库
  • 预览与调试
  • 之后点击发布
    在这里插入图片描述

体验

找到公众号【码匠的流水账】(geek_luandun),关注之后输入你的问题,就可以使用deepseek检索公众号文章来回答问题

小结

腾讯元器提供了智能体可以使用deepseek结合公众号文章来智能回答问题,体验下来整体还不错,以后可以用公众号来作为你的AI知识库。

doc

### 微信公众号自动回复功能通过DeepSeek实现的方式 #### 集成准备 为了使微信公众号能够提供基于DeepSeek智能自动回复服务,前期准备工作至关重要。这包括但不限于获取必要的API访问权限以及确保网络环境的安全设置。具体来说,需要修改`MILVUS_ADDRESS`和`MILVUS_TOKEN`链接参数,这两个变量分别对应Zilliz的Public Endpoint和Api key;同时建议将自己IP加入到白名单中以保障通信安全[^2]。 #### 接口调用逻辑 当来自用户的请求到达服务器端之后,应当立即触发向DeepSeek API发送查询的动作来获得恰当的回答内容。下面是一段简单的Python代码片段用于展示如何发起这样的HTTP请求: ```python import requests def get_deepseek_response(user_message): url = "https://api.deepseek.example.com/v1/chat" headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {YOUR_MILVUS_TOKEN}' } payload = {"message": user_message} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json().get('reply', '') else: raise Exception(f"Failed to fetch reply from DeepSeek: {response.text}") ``` 这段脚本展示了怎样构建一个POST请求给定的消息体,并处理返回的数据结构——即提取出其中的关键字段作为最终要呈现给用户的内容[^1]。 #### 应用场景拓展 值得注意的是,借助像扣子Coze这样易于使用的开发平台,即使是没有深厚编程基础的人也可以顺利完成整个流程的设计与实施工作。这意味着即使是小型企业或是创业初期的技术团队也能够在较短时间内建立起一套稳定可靠的客服解决方案,从而有效提升运营效率和服务质量[^3]。
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