之前写过一篇python-requests获取好友列表的文章，简直花费了好多的时间和精力，又抓包，又找参数，又分析的，简直麻烦透顶，今天突然知道了另外一种捷径，几行代码就可以完成.... itchat...itchat是一个开源的微信个人号接口，里面有好多功能，百度搜索下一搜一大堆......这篇文章就来简单的实现下 消息自动回复 自动回复消息的内容，就通过图灵机器人API来实现 具体的方法可以参考上面的链接 可以简单浏览下，用到哪个 可以去搜索下该怎么实现 图灵机器人 注册个账号 然后创建个自己的机器人...（忽略我已经创建过了的） image.png image.png image.png 创建成功后 会生成一个apikey 帮助文档 image.png 传送3个参数 1.key ： apikey...2.info :发送的消息 3.userid : 'robot' 具体我也不知道怎么解释哈哈哈 ，也是参考别人的文章。
对于用户发送的每条消息，Uber的消息传递平台（UMP）执行以下操作（如上图4所示）： 1. 将Sender的消息发送到Uber的Edge Gateway 2....我们在数百万个匿名的、聚集的UberChat消息中训练Doc2vec模型，并使用该训练将每个消息映射到一个密集的向量嵌入空间。满足我们需求的Doc2vec的两个主要优点是它可以捕获单词的顺序和语义。...下面的图7说明了不同的消息如何根据检测到的意图聚集在一起： 图7：在这种二维t-SNE的句子嵌入的投影中，模型围绕意图聚类消息。...意图-回复映射 我们利用匿名和聚集的历史对话来查找每个意图的最常见的回复。之后，我们的通信内容策划师和法律团队进行一轮又一轮扩充，使回复尽可能的容易理解和准确。...此外，一些极端情况将由规则而不是算法所掩盖，包括非常短的消息（预处理阶段中被截断的消息），表情符号和低置信度预测（多意图用例）。 下一步 我们计划继续在全球市场中将一键式聊天功能扩展到其他语言。
我们将讨论如何针对特定的聊天机器人应用微调ChatGPT模型，包括领域自适应、迁移学习和强化学习技术。...部署ChatGPT模型：最后，我们将讨论如何将ChatGPT模型部署到聊天机器人应用中进行生产使用。这包括可扩展性、性能、安全性以及与其他工具和服务的集成考虑。...用户提示则是由用户提供的用于生成响应的提示。它们通常以对话格式的消息形式使用。对话中的每条消息都有两个属性：'role'和'content'。...增加周期数可以提高模型的性能，但也可能导致过拟合。 正则化技术 正则化技术用于防止过拟合，过拟合发生在模型变得过于复杂，开始记忆训练数据而不是从中学习时。...这些可以帮助模型访问更多训练数据，提高回复准确性。 微调 ChatGPT 微调是将预训练模型适应到特定任务或领域的过程。微调 ChatGPT 包括在特定任务的较小数据集上对模型进行训练。
下图示例展示了系统消息和模型生成的回复： 通常，系统消息还可以是这样的： 上表中 Assistant 是一个由 OpenAI 训练的大语言模型。...Assistant 是一个智能聊天机器人，旨在帮助用户回答问题。要求模型只能使用给定的上下文来回答问题，如果不确定答案，你可以说「我不知道」。...Assistant 是一个智能聊天机器人，例如其能帮助用户回答税务相关问题。 又比如你是一个 Assistant，旨在从文本中提取实体。...这是输出格式的示例： {"name": "","company": "","phone_number": ""} 上面就是关于系统消息的介绍，不过一个重要的细节是，即使是设计良好的系统消息，模型仍有可能生成与系统消息指令相矛盾的错误回复...思维链提示 这是分解任务技术的一种变体。在这种方法中，不是将任务拆分为更小的 step，而是指示模型响应逐步进行并呈现所有涉及的 step。这样做可以减少结果不准确，并使评估模型响应更加容易。
用户可以通过系统消息描述模型应该回答什么、不应该回答什么，以及定义模型回复的格式。...下图示例展示了系统消息和模型生成的回复： 通常，系统消息还可以是这样的： 上表中 Assistant 是一个由 OpenAI 训练的大语言模型。...Assistant 是一个智能聊天机器人，例如其能帮助用户回答税务相关问题。 又比如你是一个 Assistant，旨在从文本中提取实体。...这是输出格式的示例： {"name": "","company": "","phone_number": ""} 上面就是关于系统消息的介绍，不过一个重要的细节是，即使是设计良好的系统消息，模型仍有可能生成与系统消息指令相矛盾的错误回复...思维链提示 这是分解任务技术的一种变体。在这种方法中，不是将任务拆分为更小的 step，而是指示模型响应逐步进行并呈现所有涉及的 step。这样做可以减少结果不准确，并使评估模型响应更加容易。
这极大地加快了应用程序开发的速度。你还可以只使用一个模型和一个 API 来执行许多不同的任务，而不需要弄清楚如何训练和部署许多不同的模型。...我们首先给出一个示例，包括一个评论及对应的情感 # 我们可以在推理那章学习到如何对一个评论判断其情感倾向 sentiment = "negative" # 一个产品的评价 review = f"""...在这一节中，我们将探索如何利用聊天格式（接口）与个性化或专门针对特定任务或行为的聊天机器人进行延伸对话。...助手的消息是，你是一个友好的聊天机器人，第一个用户消息是，嗨，我叫Isa。我们想要得到第一个用户消息。...有什么我可以帮助你的吗？ 让我们再试一个例子。系统消息是，你是一个友好的聊天机器人，第一个用户消息是，是的，你能提醒我我的名字是什么吗？
聊天机器人使用消息和对话上下文从预定义的聊天机器人消息列表中选择最佳响应。上下文可以包括对话树中的当前位置、对话中的所有先前消息、先前保存的变量(例如用户名)。...句子分词器可用于查找句子列表，单词分词器可用于查找字符串形式的单词列表。 NLTK数据包包括一个用于英语的预训练Punkt分词器。 去除噪声，即所有不是标准数字或字母的东西。 删除停止词。...单词袋 在初始预处理阶段之后，我们需要将文本转换为有意义的数字向量(或数组)。单词袋是描述文档中单词出现情况的文本表示。它包括两个东西: •一个已知词汇表。 •一个对已知词存在的量度。...为什么它被称为一个单词袋？这是因为关于文档中单词的顺序或结构的任何信息都会被丢弃，模型只关心已知单词是否出现在文档中，而不关心它们在文档中的位置。...这是聊天机器人最简单的实现。 我们定义了一个回复函数，该函数搜索用户的表达，搜索一个或多个已知的关键字，并返回几个可能的回复之一。如果没有找到与任何关键字匹配的输入，它将返回一个响应:“对不起!”
在使用长度参数时，了解什么是标记以及如何将其归因于单词或句子是很重要的。标记是表示单词或一组单词的文本单位。它是通过将输入文本分解为 ChatGPT 可以更有效处理的较小单位而创建的。...另一个可以优化长度参数的场景是客户服务。当 ChatGPT 用于提供客户支持时，保持回复清晰、简洁和直接非常重要。客户不希望花费太多时间阅读冗长的消息或等待回复，因此保持消息简短和信息丰富非常重要。...例如，用户可以尝试重新表达问题或从不同角度探讨主题，而不是连续多次问同一个问题。此外，使用更多样化的提示和对话主题可以帮助减少重复响应的可能性。...Curie Curie 是一个中级语言模型，可以生成类似人类的回复，准确性和流畅度适中。它适用于聊天机器人和语音助手，准确性和流畅度重要但不是关键。它的优势在于能够快速生成回复，非常适合实时应用。...以下是一些优化您在多任务处理时使用 ChatGPT 的提示： 设定清晰的优先级：当您使用 ChatGPT 时，很容易在每条消息进来时立即回复。然而，这很快会导致不堪重负和疲劳。
预训练包括两个主要阶段：预训练和细化。 在预训练阶段，模型使用语言建模目标在大量文本数据上进行训练。语言建模任务的目标是根据前一个单词给出的顺序预测下一个单词。...这个过程使模型能够学习自然语言的模式和结构。 在微调阶段，预训练模型在较小的语音数据语料库上进一步训练，以提高其在对话环境中生成响应的能力。模型参数针对特定任务进行调整，例如回答问题或进行闲聊。...推导过程涉及几个步骤，包括标记化、嵌入和解码。 在标记化中，输入序列被分解为单个单词或标记，然后使用嵌入层将其转换为数值表示。嵌入层将每个单词映射到一个高维向量，捕捉其在输入序列中的含义和上下文。...该模型已经在各种文本数据上进行了训练，包括文学、新闻文章和社交媒体帖子，使其能够生成多样化和引人入胜的回复。 例如，ChatGPT 可以对用户输入生成独特的回复，而不仅仅是从其训练数据中复制。...然而，与任何人工智能模型一样，ChatGPT 也有局限性，包括潜在的偏见和不一致性。开发人员和用户有必要意识到这些局限性，并努力减轻它们的影响。
openfire通过一个注册路由器来为这种子域提供路由功能。 这种机制带来了一个很灵活的扩展场景，就是你可以完全定义一套自己的协议处理，使得openfire作为一个消息中转中心而存在。...这说明tinder是一个核心，这样也更好的用于各类项目，包括openfire自己。而whack更像是一个工具包，用于外部组件快速开发的东西，方便的集成到java项目中。...1、创建一个机器人，这个机器人主要是实现了自动回复的功能，所以机器人比较笨，只会说三句话，而且只能随机的回复。...2、实现外部组件 因为机器人自动回复并不需要与openfire内部作太多的交互，所以只需要做一个外部的组件即可。将前方发来的消息都转到特定的机器人组件中处理即可。...这个方法会自动获取到发送过来的Message数据包。而我们只需要将机器人回复的消息再发回给发送者即可。
以下是一些常见的个性化消息方式： 个性化内容：个性化您的内容涉及将您的消息和营销材料定制给特定受众。...使用个性化来增强而不是取代人际互动：个性化可以是提升客户体验的好方法，但重要的是要记住它永远不应该取代人际互动。务必为客户提供与您团队互动并在需要时获得个性化支持的机会。...通过将消息量身定制给特定群体，提供个性化促销和推荐，并创建个性化客户旅程，您可以打造一个与受众 resonates 的高效营销活动。...如果样本不是随机选择的，或者被测试的组之间存在固有差异，就会发生选择偏见。选择偏见可能导致不准确的结论，并使结果难以推广到更广泛的人群。...它们为用户查询提供自动化响应，使企业更容易与客户互动。 ChatGPT 是由 OpenAI 开发的最先进的语言模型。它基于 GPT-3 架构，能够理解自然语言并生成类似人类的回复。
然而，尽管Duolingo使人们能够学习一种新的语言，但使用者在学习过程中缺少与人交流的机会，因此，他们的团队通过在其应用程序中构建一个本地聊天机器人来解决这个问题，以帮助用户学习会话技能和实践他们所学到的东西...上下文可以包括对话框树中的当前位置、会话中的所有先前消息、先前保存的变量(例如用户名)。选择响应的启发式方法可以通过多种不同的方式进行，从基于规则的if-否则条件逻辑到机器学习分类器。...(二)生成性机器人可以生成答案，而不是总是从一组答案中生成一个答案。这使得他们更聪明，因为他们从查询中逐字逐句地获取并生成答案。...NLTK数据包括一个经过预先训练的Punkt英语标记器。 在初始预处理阶段之后，我们需要将文本转换为有意义的数字向量。单词袋描述文档中单词的出现的文本表示，它涉及两件事： *已知单词的词汇表。...*衡量已知词语的存在程度。 为什么叫它“袋“？这是因为有关文档中单词的顺序或结构的任何信息都会被丢弃，并且模型只涉及已知单词是否发生在文档中，而不是在文档中发生的位置。
在这篇文章中，我们将讨论如何使用深度学习模型在我过去的社交媒体对话中训练聊天机器人，希望能让聊天机器人按照我的方式来回应信息。 问题空间 聊天机器人的工作是对它收到的消息给出最佳响应。...解码器是另一个RNN，它接收编码器的最终隐藏状态向量，并利用它来预测输出回复的单词。我们来看看第一个单元格。单元格的工作是接收向量表示v，并决定在其词汇表中哪个词最适合于输出响应。...输入的长度必须事先知道。这对于机器翻译、语音识别和问题回答等任务有很大的局限性。 对于这些任务，我们不知道输入短语的大小，我们希望能够产生可变长度的响应，而不是仅仅局限于一个特定的输出表示。...模型的关键在于它的嵌入函数。你可以在这里.找到文件。 追踪训练进度 ? 这个项目的有趣的一点是，可以观察响应如何随网络训练而改变。...模型的表现并不是很好。让我们想想如何改进它! 如何改善 从聊天机器人的互动中可以看出，仍有很大的改进的空间。在几条信息之后，很快就会发现，聊天机器人无法进行持续的对话。
现在很多网站的客服人员都会采用智能的聊天机器人回复客户的咨询问题，那如果要开发一个这样的聊天机器人，需要花费多少钱？ Chatbot开发者需要遵循六个重要步骤，才能拥有一个能够解决业务挑战的机器人。...从一个NLP SDK到另一个NLP SDK的集成过程有很大的不同。通常的做法是在后端设置一个端点，根据访问令牌授权发送和接收消息。...此外，您还需要以快速回复按钮或视觉卡的形式实施特定于频道的用户界面，以便通过对话参与并引导用户。 我们举一个例子：Facebook Messenger。...这个过程非常简单，包括设置NLP服务和使用服务的SDK处理消息。真正的挑战在于训练NLP意图和实体来理解用户上下文。...chatbot开发者需要为每个对话创建一个算法，比如纯粹的决策树、状态工作流、基于时隙的算法或者一些高级的深度学习算法。该算法控制对话，并使机器人参与用户。
对第三方 QQ 机器人平台进行再封装，那么 Newbe.Mahua 的主要功能也就显而易见了，它可以实现灵活的 QQ 消息智能回复、QQ 群成员管理、指定 QQ 群成员发送消息等高级功能，满足用户的特定需求...首先明确一点，Newbe.Mahua 本身并不是一个直接切入 QQ 底层的 QQ 机器人平台，它只是实现了与多个 QQ 机器人平台的对接能力。...开发者可以使用本框架开发属于自己的 QQ 机器人平台插件，实现 QQ 消息智能回复、群成员管理等一系列功能。...而社区的意义在于让其中的开发者，能够在项目过程中，在一步步解决诸如”如何一套接口对接多个平台”、”如何制作简单的 IDE 插件”、”如何实现非托管代码与托管代码的调用”等问题的过程中，学习到开发的各种工具...在一步步开发、成长的过程中，作为管理人员，我的工作主要包括这些： 回复社区反馈 确定版本迭代计划 开发主体框架 开发 IDE 插件 编写开发文档 发布版本 在平时与社区成员的互动中，我不时为社区成员组织技术交流活动
意图&深度学习 如何训练一个高水平的聊天机器人呢？ 高水平的工作聊天机器人是应当对任何给定的消息给予最佳反馈。...但是输入的长度必须事先知道。这是对诸如机器翻译、语音识别和问答等任务的一个很大的限制。这些任务我们都不知道输入短语的大小，我们也希望能够生成可变长度响应，而不仅仅局限于一个特定的输出表示。...Tinder：这其中的对话不是数据集。 Slack：我的Slack刚刚开始使用，只有几个私有消息，计划手动复制。 创建数据集 数据集的创建是机器学习的一个重要组成部分，它涉及到数据集预处理。...然而，由于我们有这么多的单词和缩写，而不是在典型的预先训练的单词向量列表中，因此，生成我们自己的单词向量对于确保单词正确表达是至关重要的。 为了生成单词向量，我们使用了word2vec模型的经典方法。...现在，如果我们有一个经过适当训练的Seq2Seq模型，那么就可以建立facebook messenger 聊天机器人 如何建立一个简单的fb messenger 聊天机器人 这个过程并不是太难，因为我花了不到
近年来，公司开始开发昂贵且用途特定的系统，为某些特定工作场景提供实时支持。...向量数据库和在线特征存储为机器学习模型提供实时数据，包括支持聊天机器人、虚拟助手和文档搜索的大规模语言模型(LLM)。...这些微服务通过轻量级 API 连接以交换消息、接收和发送请求或回复。这些消息的有效负载是您需要在服务之间移动的数据层。 在使用实时数据平台设计微服务架构时，需要考虑哪些要点？...简单的答案是计划这两个主要方面: 性能 运营化 性能 想象一下，如果您的应用程序的“认证服务”由于数据库无法处理登录风暴或从远程位置连接的用户而变慢，响应缓慢会损害应用程序的其他部分，消息将排队等待回复...运营化 分布式应用程序，包括云环境中的应用程序，具有继承的复杂性，这使管理员在管理解决方案不同组件时面临不一致的情况。
前言 随着物联网技术的迅猛发展，人与设备、设备与设备之间的互动已变得不再困难，而如何更加自然、高效、智能地实现交互则成为物联网领域新的挑战。...生成的回复内容再通过 MQTT 客户端发布到用户订阅的特定主题上，用来接收回复。...，将接收到的消息存储到 Messages 数组中，并调用 genText 函数生成自然语言回复并在函数内直接发送到用户订阅的特定主题上。...MQTTX 的用户界面类似于聊天软件，使页面操作更加简化，因此更适合演示对于对话机器人的交互。...，ChatGPT 机器人会发送一个告警消息到另一个 MQTT 主题，该主题被连接到一个监控设备，如智能手表或智能音箱。
，传统的研究关注于构建任务导向的对话系统来实现用户在特定领域的特定任务，如餐馆预定等。...一个聊天机器人通常是通过encoder-decoder框架的响应生成模型实现的[1]，但其通常存在的一个问题就是容易产生平凡回复（safe response），如“I don’t know”和“me too...一般来讲，平凡回复的产生来源于开放域对话中存在的输入和回复间的 “一对多”关系，而传统的Seq2seq结构倾向于记住数据中出现频率高的词汇。...利用meta-word进行响应生成需要解决两个问题：1.如何确保回复和输入相关；2.如何确保回复能够如实地表达预先定义的元词。...状态控制器从状态记忆板读出元词表达的状态，并通过通知解码器元词表达的状态和目标之间的差异来管理每个步骤的解码过程。基于消息表示，状态控制器提供的信息和生成的字序列，解码器可以对响应的下一个字进行预测。
云湖中，推荐有三大玩法：打造自己的网站的用户全员群、作为自己私有网站的监控平台、搭建属于自己的自动回复机器人。...● 搭建属于自己的自动回复机器人：配置关键字及回复内容，当用户消息触发该关键字时，自动回复对应消息。如何通过云湖机器人，实现更高阶的玩法？...腾讯云HiFlow场景连接器目前已接入包括云湖在内的300+应用，实现1+1>2。...在腾讯云HiFlow场景连接器中，支持自动化执行云湖以下操作：● 【触发条件】：订阅云湖消息，当云湖机器人接受新消息时● 【执行操作】：发送消息到云湖，通过机器人将消息发送给个人或者机器人所在的群。...腾讯云HiFlow场景连接器通过连接多个应用程序打造符合自身业务场景的自动化方案，快速的把办公场景中一些繁复、重复、价值低的工作自动化完成，比如自动发消息通知、跨应用数据自动同步、定时处理特定任务等，帮助企业员工留出更多的时间处理更重要的工作
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