qq空间代码克隆 qq空间免费代码
本公众号已接入了 AI 绘画工具 Midjourney，可以让你轻松画出很多“大师”级的作品。同时还接入了 AI 聊天机器人，支持 GPT、Claude 以及 Laf 专有模型，可通过指令来随意切换模型。欢迎前来调戏
<<< 左右滑动见更多 >>>
❝
⚠️ FBI Warning：本文纯属作者自娱自乐，数字人的观点不代表 CEO 本人的观点，请大家不要上当受骗！！
哪个公司的 CEO 不想拥有一个自己的数字克隆？
想象一下，如果 CEO 数字克隆上线了，那他是不是就可以一天约见 100 个投资人了？把他接入企业官方公众号后台作为客服，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！先来看看效果：
怎么样，你也想拥有一个自己的数字克隆么？问题不大，跟着我操作。
首先你需要准备自己的语料，我们 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，那就得自己想办法了。
当然，本文提供的方法不仅仅适用于数字克隆，你可以基于任意专有知识库来打造一个私有领域的专家或者客服，然后再对接到公众号，它不香吗？
准备工作
已认证的微信公众号
首先你需要有一个微信公众号，而且是已经认证的公众号，因为公众号强制要求服务器每次必须在 15s 以内回复消息，公众号平台在发送请求到服务器后，如果 5s 内没收到回复，会再次发送请求等候 5 秒，如果还是没有收到请求，最后还会发送一次请求，所以服务器必须在 15s 以内完成消息的处理。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消息。
如果你想突破 15s 限制怎么办？
如果是已认证的公众号，可以直接使用客服消息进行回复，它的原理是通过 POST 一个 JSON 数据包来发送消息给普通用户。客服消息就厉害了，只要在 48 小时以内都可以回复。具体可查看微信官方文档[1]。如果是未认证的公众号，并不能完全解决 15s 限制的问题，但是可以优化。这里提供一个思路，你可以使用流式响应来缓解这个限制，先与 OpenAI 建立连接，再一个字符一个字符获取生成的文本，最后将所获取的文本列表拼接成回复文本。能缓解请求超时的关键在于：建立连接的时间一般情况下不会超过 15s，所以只要在给定的时间内，成功建立连接，基本就能返回内容（15s 之后接收到多少文本就返回多少文本）。虽然有可能会出现回复内容被截断的情况，但总比你回复不了强吧？
本文给出的方法是基于微信客服消息进行回复，所以需要一个已认证的公众号。如果是未认证的公众号，就需要你自己研究流式响应了，本文不做赘述。
FastGPT
其次你需要注册一个 FastGPT 账号。它是一个 ChatGPT 平台项目，目前已经集成了 ChatGPT、GPT4 和 Claude，可以使用任意文本来训练自己的知识库。
注册链接：https://fastgpt.run/?inviterId=64215e9914d068bf840141d0
知识库
注册完 FastGPT 后，你可以直接填写自己的 API Key 进行使用，也可以在 FastGPT 平台充值使用。
接下来点击侧栏的数据库图标进入知识库界面，然后点击 “+” 号新建一个知识库。
点击「导入」，可以看到有 3 种方法来导入知识库。
如果你有多个文本文件，可以直接选择「文本/文件拆分」进行导入，模式建议选「QA 拆分」，也可以直接分段。
导入之后，就会开始训练，训练完成后的效果：
Laf
最后你还需要一个平台来开发你的应用，那当然是 Laf 啦。据环界云 CEO 数字克隆所说，Laf 是一个 Serverless 框架，可以用来快速开发具有 AI 能力的分布式应用，助你像写博客一样写代码，随时随地快速发布上线应用。真⭕五分钟上线 CEO 数字克隆！
Laf 注册链接：https://laf.run
编写云函数
一切工作准备就绪后，开始动笔写亿点点代码。
先新建应用，直接新建免费的进行测试：
点击「+」新建云函数：
然后将下面的云函数代码直接复制粘贴到 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"// 创建数据库连接并获取Message集合const db = cloud.database();const _ = db.commandconst Message = db.collection('messages')// 处理接收到的微信公众号消息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; // 验证消息是否合法，若不合法则返回错误信息 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; } // -------------- 正文开始 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' } // 仅做文本消息例子 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'}// 处理文本回复消息async function replyText(message, touser) { const { question, sessionId, msgid } = message; // 重复的内容，不回复 const { data: msg } = await Message.where({ msgid: message.msgid }).getOne() if (msg) return console.log("收到用户消息", touser, message) // 立即添加一条待回复记录 await Message.add(message); // 回复提示 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=${appsecret}`) mp_access_token.data.access_token && cloud.shared.set("mp_access_token", { access_token: mp_access_token.data.access_token, exp: Date.now() + 7100 * 1000 }) return mp_access_token.data.access_token}// 公众号客服回复文本消息export async function replyBykefu(message, touser) { // 判断是否为中文字符 function isChinese(char) { return /[\u4e00-\u9fa5]/.test(char) // 判断是否是中文字符 } // 拆分文本长度 function splitText(text) { let result = [] let len = text.length let index = 0 while (index < len) { let part = '' let charCount = 0 while (charCount < 800 && index < len) { let char = text[index] charCount++ part += char if (isChinese(char)) charCount++ // 中文字符计数+1 index++ } result.push(part) } return result } // 定义休眠函数 function sleep(ms) { return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms)) }; const access_token = await getAccess_token() let text = splitText(message) let len = splitText(message).length try { for (let i = 0; i < len; i++) { let part = text[i] // 获取第 i 段 await sleep(1000) // 回复消息 const res = await cloud.fetch.post(`https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/custom/send?access_token=${access_token}`, { "touser": touser, "msgtype": "text", "text": { "content": part } }) } } catch (err) { console.log(err) }}// 修改公众号回复状态export async function changesState(touser) { const access_token = await getAccess_token() // 修改正在输入的状态 const res = await cloud.fetch.post(`https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/custom/typing?access_token=${access_token}`, { "touser": touser, "command": "Typing" })}// 校验微信服务器发送的消息是否合法export function verifySignature(signature, timestamp, nonce, token) { const arr = [token, timestamp, nonce].sort(); const str = arr.join(''); const sha1 = crypto.createHash('sha1'); sha1.update(str); return sha1.digest('hex') === signature;}// 返回组装 xmlexport function toXML(payload, content) { const timestamp = Date.now(); const { tousername: fromUserName, fromusername: toUserName } = payload; return ` <xml> <ToUserName><![CDATA[${toUserName}]]></ToUserName> <FromUserName><![CDATA[${fromUserName}]]></FromUserName> <CreateTime>${timestamp}</CreateTime> <MsgType><![CDATA[text]]></MsgType> <Content><![CDATA[${content}]]></Content> </xml> `}// 调用 fastgpt 回答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', // 设置请求方法为POST url: 'https://fastgpt.run/api/openapi/chat/chat', // 设置请求地址 headers: { // 设置请求头信息 apikey, 'Content-Type': 'application/json' }, data: { // 设置请求体数据 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 当收到微信公众号消息时，首先调用 main 函数。在 main 函数中，首先验证消息是否合法，如果不合法则返回错误信息。如果是首次验证，则返回 echostr 给微信服务器。
❷ 接着根据消息类型进行处理。对于文本消息，调用 replyText 函数进行处理。
❸ 在 replyText 函数中，首先检查是否为重复的内容，如果是则不回复。然后将用户发送的问题存入数据库，并回复提示信息给用户，表示机器人正在思考中。
❹ 接下来调用 getFastGptReply 函数获取 FastGPT 的回答。在 getFastGptReply 函数中，首先从数据库中获取最多 10 组上下文信息，然后将问题和上下文信息一起发送给 FastGPT。接收到 FastGPT 的回答后返回给 replyText 函数。
❺ 回到 replyText 函数，将 FastGPT 返回的回答更新到数据库中，并通过客服接口将回答发送给用户。在发送回答之前，会调用 changesState 函数修改公众号回复状态为正在输入中。
❻ 调用 replyBykefu 函数通过微信公众号客服接口发送文本消息给用户。在 replyBykefu 函数中，首先根据文本长度拆分成多段，并逐段发送给用户。
先不要改动代码中的任何内容，后面会告诉你如何修改。
点击「发布」：
最后复制已发布的函数地址：
配置微信公众号
这一步我们需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「基本设置」，然后点击「服务器配置」，服务器配置那里点击修改配置：
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，然后点击提交：
返回 token 校验成功即可。
获取公众号的 AppID 和 AppSecret：
这一步的操作请务必不要忘记！！！你需要把 laf.run 的 IP 地址全部添加到 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，然后点击「发布」：
最后在公众号平台点击「启用」即可。
配置 FastGPT
接下来开始配置 FastGPT，首先新建一个 API Key：
然后新建一个应用：
然后选择需要关联的知识库：
可以根据自己的需求设置一下温度、搜索模式和系统提示词，最终点击「保存修改」。
获取应用的 modelId：
将你获取的 API Key 和 modelId 填写到 Laf 云函数中，修改完成后点击发布：
到公众号里测试一下：
完美
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，可以回答与 Laf 相关的任何问题，感兴趣的小伙伴可以去体验一下
QA
如果发送消息后无响应，可以先去 Laf 控制台的日志中检查是否收到用户消息，有下面的提示代表是正常的（可能需要点下搜索才能刷新出来）。
如果收到了消息，但是没有回复，八成是公众号没有发送客服消息权限。对应是下图的权限：
引用链接
[1]微信官方文档: https://developers.weixin.qq.com/doc/offiaccount/Message_Management/Service_Center_messages.html
关于 Laf
Laf 是一款为所有开发者打造的集函数、数据库、存储为一体的云开发平台，助你像写博客一样写代码，随时随地发布上线应用！3 分钟上线 ChatGPT 应用！
GitHub：https://github.com/labring/laf
官网（国内）：https://laf.run
官网（海外）：https://laf.dev
开发者论坛：https://forum.laf.run
关注 Laf 公众号与我们一同成长