如何用大模型+知识库打造微信群里的AI问答神器!

2024-06-19 12:20

本文主要是介绍如何用大模型+知识库打造微信群里的AI问答神器!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

想象一下,你的微信群或公众号中,有一个AI问答专家随时待命,帮助你和你的朋友们解答各种问题,是不是很酷?

现在,让我们来看看这个项目的技术框架,一步步了解它是如何构建的:

基础起点:

首先,确保你有一个Python环境。这就像是我们的魔法工坊,所有的魔法都从这里开始。

项目核心:

接着是我们的主角——chatgpt-on-wechat。这个项目就像是我们的魔杖,帮助我们在微信世界中施展魔法。

智慧之源:

我们需要连接到具有API接口的各种大型语言模型。你可以把它们想象成我们的魔法书,里面充满了知识和智慧。

知识宝库:

最后,我们的知识库,它是基于LinkAI构建的。这就像是我们的魔法药水,给我们的问答专家提供了额外的力量。

在下文中,我会详细介绍如何将这些组件融合在一起,创造出一个能在你的微信群中自如交流的AI问答专家。准备好了吗?让我们开始这趟魔法之旅!

1.Python环境准备:

首先,我们得确保有一个Python环境作为我们的基础。如果你已经准备好了,那就可以跳到下一步;如果没有,跟着我来,一步步搭建起来。
前往清华大学的镜像网站下载Anaconda,这是一个包含了Python和许多常用包的发行版。

2. 克隆主体项目:

把我们的项目代码从GitHub上拿下来:chatgpt-on-wechat。这就像是获取了一份魔法书的副本,接下来我们要做的是填写魔法咒语。

在这里插入图片描述
3. 关键参数配置:

解压你下载的项目,找到config-template.json文件,复制它并重命名为config.json。现在,我们来填写魔法咒语:

  • open_ai_api_base:填入一个国内可以使用的API URL,比如文心或者星火。
  • open_ai_api_key: 填入你的API密钥。
  • text_to_image:微信现在不支持图片生成,这一项我们先跳过。
  • proxy:如果你有代理服务器,填在这里;没有就留空。
  • hot_reload:设置为true,这样就不用每次重启都扫码登录了。
  • single_chat_prefix:设定一个前缀,比如“@AI”,当别人用这个召唤你的AI助手时,它就会回答。
  • group_name_white_list: 决定你的AI助手在哪些群聊中活跃。如果填ALL_GROUP,它就会在所有群里工作。
  • speech_recognition:设置为false,除非你想让它识别语音消息。
  • use_linkai:决定是否启用知识库功能。

注意:检查config.json的格式是否正确,以免引起不必要的错误。

4. 安装依赖:

使用清华大学提供的Python包镜像,这样可以加速下载过程。

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果你遇到因为Python版本不兼容而导致的问题,可以尝试手动安装出错的包,或者调整Python的版本。

5. 运行程序:

一切准备就绪后,进入项目目录,运行下面的命令:

python app.py

屏幕上会显示一个二维码,用微信扫一扫,登录你的AI助手。注意,这会导致你的PC端微信下线,反之亦然。

在这里插入图片描述
现在,我们已经成功搭建了你的微信群AI问答专家,接下来我们将其与知识库结合,以便它能提供更加专业和深入的回答。下面是如何实现这一步骤的详细指南。

6. 知识库的链接:

目前,你的AI助手已经能够通过连接到大型语言模型来回答一般性问题,这些回答基于模型训练时所使用的数据。但如果你希望它在特定领域提供更为精准的信息,接入知识库是关键所在。我们将通过Link-AI平台来实现这一功能。

登录平台:访问https://link-ai.tech/ 并登录。在控制台中,你会看到“知识库”选项,这里展示了你已有的知识库或可以创建新的知识库。

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创建知识库:点击创建知识库,这一步允许你导入自己的知识文档并进行解析。这个过程类似于给你的AI助手注入新的知识血液。

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解析无结构文档:Link-AI会采用类似于RAG(Retrieval-Augmented Generation)的方法来解析你的文档,建立起一个向量数据库。文档会被分割成小段,每段都会被嵌入到模型中,以便在需要时被检索和调用。

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获取API密钥:在应用接入部分创建一个API密钥,并将其复制下来。

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获取API密钥:在应用接入部分创建一个API密钥,并将其复制下来。

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配置文件更新:回到你的config.json文件,用你刚刚复制的信息更新以下字段,以此来完成知识库的接入。

  "use_linkai": true,   "linkai_api_key": "xxxx",   "linkai_app_code": "xxxxx"

确保保存文件。现在,你的AI助手不仅能够回答一般性问题,还可以访问知识库中的信息,为你提供更加专业的答案。

完成这些步骤后,你的微信群AI问答专家就不仅仅是一个普通的聊天伙伴了,它已经变成了一个拥有深厚知识储备的专业顾问。现在,就让它在群聊中大展身手吧!

为什么要学AI大模型?

2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 , 大模型作为其中的重要组成部分 , 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力, 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ,为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

大模型岗位需求

大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性

• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;

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如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

如何学习AI大模型?

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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

这篇关于如何用大模型+知识库打造微信群里的AI问答神器!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1075015

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