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⚠️ FBI Warning：本文纯属作者自娱自乐，数字人的观点不代表 CEO 自己的观点，请大家不要上当受骗！！
哪个公司的 CEO 不想领有一个本人的数字克隆？
设想🤔一下，如果 CEO 数字克隆上线了，那他是不是就能够 一天约见 100 个投资人 了？把他接入企业官网公众号后盾作为客服，24 小时不吃饭不睡觉不喝水给用户答疑解惑，想想就很刺激！感觉 CEO 在给我打工✅
环界云的 CEO 做到了！先来看看成果：
怎么样，你也想领有一个本人的数字克隆么？问题不大，跟着我操作。
首先你须要筹备本人的语料，咱们 CEO 的语料就是来自 各种同性交友大会 的演讲内容，如果你的语料不够多，那就得本人想方法了。
当然，本文提供的办法不仅仅实用于数字克隆，你能够基于任意专有知识库来打造一个公有畛域的专家或者客服，而后再对接到公众号，它不香吗？
筹备工作
已认证的微信公众号
首先你须要有 一个微信公众号 ，而且是 曾经认证 的公众号，因为公众号强制要求服务器每次必须在 15s 以内回复音讯，公众号平台在发送申请到服务器后，如果 5s 内没收到回复，会再次发送申请等待 5 秒，如果还是没有收到申请，最初还会发送一次申请，所以服务器必须在 15s 以内实现音讯的解决。如果超过 15s 还没有返回怎么办？那就超时了，用户将永远都收不到这条音讯。
如果你想冲破 15s 限度怎么办？
- 如果是已认证的公众号，能够间接应用客服音讯进行回复，它的原理是通过 POST 一个 JSON 数据包来发送音讯给普通用户。客服音讯就厉害了，只有在 48 小时以内 都能够回复。具体可查看微信官网文档。
- 如果是未认证的公众号，并不能齐全解决 15s 限度的问题，然而能够优化。这里提供一个思路，你能够应用流式响应来缓解这个限度，先与 OpenAI 建设连贯，再一个字符一个字符获取生成的文本，最初将所获取的文本列表拼接成回复文本。能缓解申请超时的关键在于：建设连贯的工夫个别状况下不会超过 15s，所以只有在给定的工夫内，胜利建设连贯，根本就能返回内容（15s 之后接管到多少文本就返回多少文本）。尽管有可能会呈现回复内容被截断的状况，但总比你回复不了强吧？
本文给出的办法是基于微信客服音讯进行回复，所以须要一个已认证的公众号。如果是未认证的公众号，就须要你本人钻研流式响应了，本文不做赘述。
FastGPT
其次你须要注册一个 FastGPT 账号。它是一个 ChatGPT 平台我的项目，目前曾经集成了 ChatGPT、GPT4 和 Claude，能够应用任意文原本训练本人的知识库。
🌐 注册链接：https://fastgpt.run/?inviterId=64215e9914d068bf840141d0
知识库
注册完 FastGPT 后，你能够间接填写本人的 API Key 进行应用，也能够在 FastGPT 平台充值应用。
接下来点击侧栏的数据库图标进入知识库界面，而后点击“+”号新建一个知识库。
点击「导入」，能够看到有 3 种办法来导入知识库。
如果你有多个文本文件，能够间接抉择「文本 / 文件拆分」进行导入，模式倡议选「QA 拆分」，也能够间接分段。
导入之后，就会开始训练，训练实现后的成果：
Laf
最初你还须要一个平台来开发你的利用，那当然是 Laf 啦。据环界云 CEO 数字克隆所说👀，Laf 是一个 Serverless 框架，能够用来疾速开发具备 AI 能力的分布式应用，助你像写博客一样写代码，随时随地疾速公布上线利用。真⭕五分钟上线 CEO 数字克隆！
🌐 Laf 注册链接：https://laf.run
编写云函数
所有工作准备就绪后，开始动笔写 亿点点 代码。
先新建利用，间接新建收费的进行测试：
点击「+」新建云函数：
而后将上面的云函数代码间接复制粘贴到 Web IDE 中：
import cloud from '@lafjs/cloud';
import * as crypto from 'crypto';
// 公众号配置
const appid = 'wxb1833715d8f0809d'
const appsecret = 'fd76ce714a8083112100c2160b2f2c5d'
const wxToken = 'test';
// fastgpt 配置
const apikey = "63f9a14228d2a688d8dc9e1b-xsyvfby3cui09tfcvxen3"
const modelId = "642adec15f01d67d4613efdb"
// 创立数据库连贯并获取 Message 汇合
const db = cloud.database();
const _ = db.command
const Message = db.collection('messages')
// 解决接管到的微信公众号音讯
export async function main(event) {// const res = await cloud.fetch.post(` https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/menu/create?access_token=${await getAccess_token()}`, {
// button: [
// {
// "type": "click",
// "name": "清空记录",
// "key": "CLEAR"
// },
// ]
// })
const {signature, timestamp, nonce, echostr} = event.query;
// 验证音讯是否非法，若不非法则返回错误信息
if (!verifySignature(signature, timestamp, nonce, wxToken)) {return 'Invalid signature';}
// 如果是首次验证，则返回 echostr 给微信服务器
if (echostr) {return echostr;}
// -------------- 注释开始
const payload = event.body.xml;
const sessionId = payload.fromusername[0]
console.log(payload)
// 点击了清空记录
if (payload.msgtype[0] === 'event' && payload.eventkey[0] === 'CLEAR') {console.log(1111)
await Message.where({sessionId: sessionId}).remove({multi: true})
await replyBykefu('记录已清空', sessionId)
return 'clear record'
}
// 仅做文本音讯例子
if (payload.msgtype[0] !== 'text') return 'no text'
const newMessage = {msgid: payload.msgid[0],
question: payload.content[0].trim(),
username: payload.fromusername[0],
sessionId,
createdAt: Date.now()}
await replyText(newMessage, payload.fromusername[0])
return 'success'
}
// 解决文本回复音讯
async function replyText(message, touser) {const { question, sessionId, msgid} = message;
// 反复的内容，不回复
const {data: msg} = await Message.where({msgid: message.msgid}).getOne()
if (msg) return
console.log("收到用户音讯", touser, message)
// 立刻增加一条待回复记录
await Message.add(message);
// 回复提醒
await replyBykefu("🤖机器人正在思考🤔中...", sessionId)
await changesState(sessionId)
const reply = await getFastGptReply(question, sessionId);
const {answer} = reply;
await Message.where({msgid: message.msgid}).update({answer,});
// return answer;
await replyBykefu(answer, touser)
}
// 获取微信公众号 ACCESS_TOKEN
async function getAccess_token() {const shared_access_token = await cloud.shared.get("mp_access_token")
if (shared_access_token && shared_access_token.access_token && shared_access_token.exp > Date.now()) {return shared_access_token.access_token}
// ACCESS_TOKEN 不存在或者已过期
// 获取微信公众号 ACCESS_TOKEN
const mp_access_token = await cloud.fetch.get(`https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=${appid}&secret=${appsecret}`)
mp_access_token.data.access_token && cloud.shared.set("mp_access_token", {
access_token: mp_access_token.data.access_token,
exp: Date.now() + 7100 * 1000})
return mp_access_token.data.access_token
}
// 公众号客服回复文本音讯
export async function replyBykefu(message, touser) {
// 判断是否为中文字符
function isChinese(char) {return /[\u4e00-\u9fa5]/.test(char) // 判断是否是中文字符
}
// 拆分文本长度
function splitText(text) {let result = []
let len = text.length
let index = 0
while (index < len) {
let part = ''
let charCount = 0
while (charCount < 800 && index < len) {let char = text[index]
charCount++
part += char
if (isChinese(char)) charCount++ // 中文字符计数 +1
index++
}
result.push(part)
}
return result
}
// 定义休眠函数
function sleep(ms) {return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms)) };
const access_token = await getAccess_token()
let text = splitText(message)
let len = splitText(message).length
try {for (let i = 0; i < len; i++) {let part = text[i] // 获取第 i 段
await sleep(1000)
// 回复音讯
const res = await cloud.fetch.post(`https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/custom/send?access_token=${access_token}`, {
"touser": touser,
"msgtype": "text",
"text":
{"content": part}
})
}
} catch (err) {console.log(err)
}
}
// 批改公众号回复状态
export async function changesState(touser) {const access_token = await getAccess_token()
// 批改正在输出的状态
const res = await cloud.fetch.post(`https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/custom/typing?access_token=${access_token}`, {
"touser": touser,
"command": "Typing"
})
}
// 校验微信服务器发送的音讯是否非法
export function verifySignature(signature, timestamp, nonce, token) {const arr = [token, timestamp, nonce].sort();
const str = arr.join('');
const sha1 = crypto.createHash('sha1');
sha1.update(str);
return sha1.digest('hex') === signature;
}
// 返回组装 xml
export function toXML(payload, content) {const timestamp = Date.now();
const {tousername: fromUserName, fromusername: toUserName} = payload;
return `
<xml>
<ToUserName><![CDATA[${toUserName}]]></ToUserName>
<FromUserName><![CDATA[${fromUserName}]]></FromUserName>
<CreateTime>${timestamp}</CreateTime>
<MsgType><![CDATA]></MsgType>
<Content><![CDATA[${content}]]></Content>
</xml>
`
}
// 调用 fastgpt 答复
async function getFastGptReply(question, sessionId) {const res = await db.collection('messages')
.where({sessionId})
.get()
// 获取最多 10 组上下文
const list = res.data.slice(-10)
const prompts = list.map((item) => [{
obj: "Human",
value: item.question || ''
}, {
obj: "AI",
value: item.answer || ''
}]).concat({
obj: "Human",
value: question
}).flat()
const config = {
method: 'post', // 设置申请办法为 POST
url: 'https://fastgpt.run/api/openapi/chat/chat', // 设置申请地址
headers: { // 设置申请头信息
apikey,
'Content-Type': 'application/json'
},
data: { // 设置申请体数据
modelId,
isStream: false,
prompts
}
}
try {const ret = await cloud.fetch(config)
console.log("fastgpt 响应", ret.data)
return {answer: ret.data.data || ret.data || ''}
} catch (e) {console.log("出错了", e.response)
return {error: "问题太难了 出错了. (uДu〃).",
}
}
}整个云函数的调用流程如下：
❶ 当收到微信公众号音讯时，首先调用 main 函数。在 main 函数中，首先验证音讯是否非法，如果不非法则返回错误信息。如果是首次验证，则返回 echostr 给微信服务器。
❷ 接着依据音讯类型进行解决。对于文本音讯，调用 replyText 函数进行解决。
❸ 在 replyText 函数 中，首先查看是否为反复的内容，如果是则不回复。而后将用户发送的问题存入数据库，并回复提示信息给用户，示意机器人正在思考中。
❹ 接下来调用 getFastGptReply 函数 获取 FastGPT 的答复。在 getFastGptReply 函数中，首先从数据库中获取最多 10 组上下文信息，而后将问题和上下文信息一起发送给 FastGPT。接管到 FastGPT 的答复后返回给 replyText 函数。
❺ 回到 replyText 函数 ，将 FastGPT 返回的答复更新到数据库中，并通过客服接口将答复发送给用户。在发送答复之前，会调用 changesState 函数 批改公众号回复状态为正在输出中。
❻ 调用 replyBykefu 函数 通过微信公众号客服接口发送文本音讯给用户。在 replyBykefu 函数中，首先依据文本长度拆分成多段，并逐段发送给用户。
先不要改变代码中的任何内容，前面会通知你如何批改。
点击「公布」：
最初复制已公布的函数地址：
配置微信公众号
这一步咱们须要在微信公众号平台上配置开发者信息，并将服务器地址设置为部署好的云函数服务地址。步骤如下：
首先登录微信公众平台，点开左侧的「设置与开发」，点击「根本设置」，而后点击「服务器配置」，服务器配置那里点击批改配置：
将之前的云函数服务地址复制到「服务器 URL」中，下边的 Token 与云函数代码中的 token 保持一致，下边的 EncodingAESKey 点击右侧随机生成就行，而后点击提交：
返回 token 校验胜利即可。
获取公众号的 AppID 和 AppSecret：
这一步的操作请务必不要遗记！！！你须要把 laf.run 的 IP 地址全副增加到 IP 白名单中：
laf.run 域名的 IP 地址可通过以下命令获取：
$ dig +short laf.run
112.124.8.17
120.26.163.28
112.124.9.83
47.97.22.68
112.124.9.194
114.55.179.67
114.55.177.246
120.27.246.172
120.26.161.248
47.97.5.237把获取到的 AppID 和 AppSecret 填写到 Laf 云函数中，而后点击「公布」：
最初在公众号平台点击「启用」即可。
配置 FastGPT
接下来开始配置 FastGPT，首先新建一个 API Key：
而后新建一个利用：
而后抉择须要关联的知识库：
能够依据本人的需要设置一下温度、搜寻模式和零碎提醒词，最终点击「保留批改」。
获取利用的 modelId：
将你获取的 API Key 和 modelId 填写到 Laf 云函数中，批改实现后点击公布：
到公众号里测试一下：
完满👀
当然，接入数字 CEO 只是图个乐呵，演示完了就撤了。目前 Laf 公众号真正接入的是 Laf 专有模型，能够答复与 Laf 相干的任何问题，感兴趣的小伙伴能够去体验一下，公众号的名字是：Laf 开发者。
QA
如果发送音讯后无响应，能够先去 Laf 控制台的日志中查看是否收到用户音讯，有上面的提醒代表是失常的（可能须要点下搜寻能力刷新进去）。
如果收到了音讯，然而没有回复，八成是公众号没有发送客服音讯权限。对应是下图的权限：
