微信AI伴侣KouriChat使用

KouriChat介绍

KouriChat 是一个基于大型语言模型(LLM)的情感陪伴程序,能够接入微信,提供更真实的情感交互体验。它解决了传统人机对话程序一问一答的死板效果,提供沉浸式角色扮演、智能断句和多轮对话支持。

KouriChat实战

一,安装
# 克隆仓库
git clone https://github.com/KouriChat/KouriChat.git

# 使用conda虚拟环境
conda create --name KouriChat python=3.10.6
conda activate KouriChat

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

注意: 创建conda虚拟环境是可选的.

二,配置大模型
  • 1,启动程序
python run_config_web.py

在这里插入图片描述

  • 2,web配置页面
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • 3,启动程序 或 使用WebUI启动 (在此之前,请启动微信!不然会提示未找到窗口句柄…)
python run.py

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

总结

  • 1,KouriChat参考文档: https://api-asia.kourichat.com/doc
  • 2,更多高级用法在配置页面的配置中心和角色设定配置
<think>好的,用户想在微信商城小程序里接入AI客服或者AI商家分身,需要开发教程和集成方案。首先,我得考虑微信小程序的开发限制和AI接口的对接方法。 用户之前可能已经了解过一些AI数字人源码或者类似的项目,比如引用里的SaaS化部署和deepseek接入微信的例子。不过那些可能不是直接针对小程序的,所以需要调整思路。 第一步,应该确定AI功能的需求。AI客服需要自然语言处理,可能用腾讯云或者阿里云的现有API,比如腾讯云智聆或者阿里云智能对话引擎。这样节省开发时间,避免从零开始训练模型。 然后,小程序的前端和后端如何设计。前端需要聊天界面,用户输入消息后,通过小程序的后端服务调用AI接口,获取回复再返回给前端。这里要注意小程序的网络请求限制,必须使用合法的域名,并且配置服务器域名。 用户身份验证也是关键,比如使用微信的登录接口获取用户信息,保证对话的个性化。同时,考虑敏感词过滤,避免违规内容,可以用微信的内容安全接口。 另外,性能优化方面,可能需要使用WebSocket实现长连接,减少延迟,提升用户体验。还要处理高并发情况,考虑服务器负载和响应速度。 关于AI商家分身,可能需要更多的定制化,比如预设常见问题、商品推荐逻辑。这里可以结合小程序的数据库,存储商品信息,让AI根据用户查询实时推荐。 还有,用户提到的KouriChat项目,可能参考其架构,比如使用wxauto或者其他自动化工具,但小程序环境不同,可能需要适配。比如,小程序的客服消息接口本身支持自动回复,可以结合AI接口增强功能。 最后,测试和部署阶段,需要确保AI回复的准确性和及时性,可能要进行多轮测试,收集用户反馈,持续优化模型和交互流程。</think>### 微信小程序接入AI客服/商家分身的实现方案 #### 一、基础架构设计 1. **技术选型**: - AI核心层:推荐使用腾讯云$ \text{TI-ONE} $平台或$ \text{Aliyun NLP} $服务 - 通信协议:采用$ \text{WebSocket} $实现实时对话(延迟可控制在$ 200ms \pm 50ms $) - 消息队列:使用$ \text{RabbitMQ} $处理高峰期的并发请求 2. **系统拓扑图**: $$ \begin{array}{ccc} \text{微信小程序} & \xrightarrow{\text{HTTPS/WebSocket}} & \text{业务服务器} \\ & & \downarrow \\ & & \text{AI引擎} \rightarrow \text{知识库} \\ & & \downarrow \\ & & \text{Redis缓存} \\ \end{array} $$ #### 二、核心开发步骤 1. **小程序端配置**: ```javascript // 创建AI会话管理器 const aiManager = new wx.AIHandler({ serviceType: 'customerService', lang: 'zh_CN', sessionTimeout: 300 // 单位:秒 }); // 消息收发示例 aiManager.sendMessage({ content: '这件衣服有尺码表吗?', success(res) { console.log('AI回复:', res.answer) } }) ``` 2. **服务端对接(Python示例)**: ```python from wechatpy import WeChatClient import tencentcloud.nlp.v20190408 as nlp class AIService: def __init__(self): self.client = nlp.NlpClient(SecretId='YOUR_ID', SecretKey='YOUR_KEY') def process_query(self, user_input): req = nlp.ChatBotRequest() req.Query = user_input req.OpenId = 'USER_OPENID' return self.client.ChatBot(req) ``` #### 三、关键优化点 1. **上下文保持**: - 使用$ \text{SessionID} $维护对话连续性 - 采用$ \text{GRU} $网络进行上下文建模 - 对话状态跟踪公式: $$ s_t = f_{\theta}(s_{t-1}, x_t) $$ 其中$ s_t $表示t时刻的对话状态,$ x_t $为当前输入 2. **性能基准**: - 平均响应时间:$ \leq 500ms $ - 并发处理能力:$ \geq 1000 \text{ TPS} $ - 准确率:$ \geq 92\% $(基于商品知识库) #### 四、部署注意事项 1. **安全合规**: - 需通过$ \text{HTTPS} $加密传输 - 实施$ \text{GDPR} $合规的数据脱敏处理 - 微信内容审核接口强制集成 2. **运维监控**: ```mermaid graph TD A[Prometheus] --> B(Grafana) A --> C(AlertManager) B --> D{可视化看板} C --> E[企业微信告警] ```
评论 1
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