⚠️ 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.commandconst 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_TOKENasync 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=${access_token}`, {    "touser": touser,    "command": "Typing"  })}// 校验微信服务器发送的音讯是否非法export function verifySignature(signature, timestamp, nonce, token) {  const arr = [token, timestamp, nonce].sort();  const str = arr.join('');  const sha1 = crypto.createHash('sha1');  sha1.update(str);  return sha1.digest('hex') === signature;}// 返回组装 xmlexport function toXML(payload, content) {  const timestamp = Date.now();  const { tousername: fromUserName, fromusername: toUserName } = payload;  return `      <xml>        <ToUserName><![CDATA[${toUserName}]]></ToUserName>        <FromUserName><![CDATA[${fromUserName}]]></FromUserName>        <CreateTime>${timestamp}</CreateTime>        <MsgType><![CDATA[text]]></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. (uu〃).",    }  }}

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.run112.124.8.17120.26.163.28112.124.9.8347.97.22.68112.124.9.194114.55.179.67114.55.177.246120.27.246.172120.26.161.24847.97.5.237

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：


sealos 以kubernetes为内核的云操作系统发行版，让云原生简略遍及

laf 写代码像写博客一样简略，什么docker kubernetes通通不关怀，我只关怀写业务！