用Coze打造你的AI微信公众号

字节团队今年初正式发布了Coze(扣子),你可以在上面创建自己的聊天机器人,工作流等等,而且有着丰富的插件,轻松实现AI需求,并快捷发布到各个应用,比如豆包,微信等。

最近我就尝试着用Coze接入微信公众号

1.首先是创建Bot,可以选择接入的大模型,目前有以下可选模型,而且这个界面还可以选择是否在机器人中添加插件,工作量,知识库等

2.给个系统prompt后,当我们的虚拟狗狗,coze还会给一下智能tips,增加互动。

3.接下来,试一下发布微信公众号,填入公众号的appid即可授权,非常快!

4.最后看下效果

有需要交流的可以私信我或者来我的星球:

### 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的智能自动回复服务,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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