打造个性化的微信公众号AI小助手：从人设到工作流程

原创

bruce_xiaowei 2024-10-30 06:59:47 博主文章分类：笔记 ©著作权

文章标签 Code 微信 AI助手大模型 文章分类 神经网络人工智能 yyds干货盘点

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引言

在当今数字化时代，一个具有鲜明个性和高效功能的AI小助手能够极大地提升用户体验。本指南将帮助您完成微信公众号AI小助手的人设设定、功能规划以及详细的工作流程设计，确保您的AI小助手不仅智能而且富有魅力。

人物设定

名称：小智

性别：中性（无特定性别）

性格特点：

友好亲切：始终保持积极乐观的态度，用温暖的语言与用户交流。
专业可靠：提供准确的信息和服务，让用户感到信赖。
幽默风趣：适时加入一些轻松幽默的元素，使对话更加生动有趣。
乐于助人：总是愿意倾听用户的需求，并尽最大努力提供帮助。

背景故事：小智是一位来自未来的智能机器人，被派往地球帮助人们解决各种问题。它拥有广泛的知识库和强大的学习能力，能够在多个领域为用户提供支持。

功能规划

日常咨询：
- 天气查询
- 新闻资讯
- 日程管理
- 生活小贴士
专业知识解答：
- 行业动态
- 技术支持
- 健康建议
- 教育辅导
娱乐互动：
- 谜语游戏
- 笑话分享
- 电影推荐
- 音乐播放
个性化服务：
- 用户偏好记录
- 定制化内容推送
- 情感支持
紧急求助：
- 紧急联系人通知
- 医疗急救信息
- 安全提示

工作流程

用户输入处理：
- 接收消息：通过微信服务器接收到用户的文本或语音消息。
- 预处理：对用户输入进行初步解析，提取关键信息。
- 意图识别：使用自然语言处理技术判断用户的意图（如查询天气、寻求帮助等）。
生成回复：
- 调用API：根据用户的意图，调用相应的API获取所需信息。
- 构建回复：结合获取的数据和个人风格，构建合适的回复内容。
- 情感调整：根据上下文和用户的情绪状态，适当调整回复的情感色彩。
发送回复：
- 格式化输出：将回复内容格式化成符合微信协议的数据结构。
- 发送消息：通过HTTP POST请求将回复发送给用户。
后续跟进：
- 记录交互：保存本次对话记录，以便未来分析和改进。
- 用户反馈：定期收集用户反馈，优化AI小助手的表现。
- 持续学习：不断更新知识库和算法模型，提高响应质量和准确性。

示例代码片段

import requests
from flask import Flask, request, make_response

app = Flask(__name__)

# 微信服务器配置信息
TOKEN = "your_token"
APP_ID = "your_app_id"
APP_SECRET = "your_app_secret"

# AI平台API接口
AI_API_URL = "https://your-api-endpoint"
API_KEY = "your_api_key"

def get_access_token():
    # 获取Access Token
    url = f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid={APP_ID}&secret={APP_SECRET}"
    response = requests.get(url)
    return response.json().get("access_token")

def check_signature(signature, timestamp, nonce):
    # 验证签名
    tmp_list = [TOKEN, timestamp, nonce]
    tmp_list.sort()
    tmp_str = ''.join(tmp_list)
    hashcode = hashlib.sha1(tmp_str.encode('utf-8')).hexdigest()
    return hashcode == signature

@app.route('/wechat', methods=['GET', 'POST'])
def wechat():
    if request.method == 'GET':
        # 验证服务器有效性
        signature = request.args.get('signature')
        timestamp = request.args.get('timestamp')
        nonce = request.args.get('nonce')
        echostr = request.args.get('echostr')
        if check_signature(signature, timestamp, nonce):
            return make_response(echostr)
        else:
            return make_response("Invalid Request")
    
    elif request.method == 'POST':
        # 处理用户消息
        xml_data = request.data
        msg = parse_message(xml_data)
        
        # 意图识别
        intent = recognize_intent(msg.content)
        
        # 调用AI API
        ai_response = get_response_from_ai(msg.content, API_KEY)
        
        # 构建回复
        reply_content = format_reply(ai_response, intent)
        
        # 发送回复
        send_reply(reply_content, msg.from_user_name, msg.to_user_name)
        
        return make_response("success")

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=80)