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大家在忙碌的时候,有没有想过让AI替你回复未读的微信消息,哈哈,虽然很有可能会出大问题,不过感兴趣的各位uu还是可以尝试尝试。有很多方法可以实现这个功能,接下来让我给大家介绍一个简单的实现方法,让我们开始吧!
什么是大语言模型的APIKEY?
大语言模型的APIKEY,即应用程序接口密钥,是用于验证和授权API请求的代码。它允许开发者在应用程序中集成第三方服务,如大语言模型,同时保证数据的安全传输。
APIKEY的用途主要包括:
常见的大语言模型基本都提供应用程序接口功能,这次我们选择百度的文心一言,可以参考文心一言开发者中心。
首先我们登录自己的飞浆paddlepaddle,在控制台获取访问令牌。
如图所示,访问令牌即Access Token,在令牌旁边点击眼睛的小图标查看复制即可,然后我们使用以下代码,即可对大语言模型进行初步的设定。
-
- import erniebot # 导入文心一言的开发程序包
- erniebot.api_type = 'aistudio'
- erniebot.access_token = '6c8axxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx8025' # 个人的访问令牌
- response = erniebot.ChatCompletion.create(
- model='ernie-3.5',
- messages=[{'role': 'user', 'content': last_msg}],
- system="注意,你是一个爱笑的大学生,从现在起你将以大学生的身份回复问题",
- )
下边我们对上方代码进行一点点解释:
import erniebot是在导入文心一言程序包,可以看看使用教程,导入该包需要首先pip一下~:pip install erniebot==0.5.0
system="注意,你是一个爱笑的大学生,从现在起你将以大学生的身份回复问题"是对文心一言回答问题的初步形象设定,此处你可以发挥发挥想象力,让你的回复更具个性!
messages=[{'role': 'user', 'content': last_msg}]中,last_msg即为文心一言收到的信息,当文心一言收到last_msg信息后,response将会将信息传入大语言模型里边获得模型的输出,可以使用response.get_result()得到输出。
微信实现自动回复有多个方法,为了简单便捷,此处,我们参考了作者:不会写代码 只会CVhttps://blog.csdn.net/m0_64642443的原创文章,进行了设计。代码程序如下:
- from uiautomation import WindowControl # 引入uiautomation库中的WindowControl类
-
- # 绑定微信主窗口
- wx = WindowControl(
- Name='微信',
- searchDepth=1
- )
- # 切换窗口
- wx.ListControl()
- wx.SwitchToThisWindow()
- # 寻找会话控件绑定
- hw = wx.ListControl(Name='会话')
-
- # 死循环接收消息
- while True:
- # 从查找未读消息
- we = hw.TextControl(searchDepth=4)
-
- # 死循环维持,没有超时报错
- while not we.Exists():
- pass
-
- # 存在未读消息
- if we.Name:
- # 点击未读消息
- we.Click(simulateMove=False)
- # 读取最后一条消息
- last_msg = wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()[-1].Name
-
- # 导入文心一言
- import erniebot
- erniebot.api_type = 'aistudio'
- erniebot.access_token = '6c8axxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx8025' # 个人的访问令牌
- response = erniebot.ChatCompletion.create(
- model='ernie-3.5',
- messages=[{'role': 'user', 'content': last_msg}],
- system="注意,你是一个爱笑的大学生,从现在起你将以大学生的身份回复问题",
- )
- # 发送消息
- wx.SendKeys(response.get_result(), waitTime=5)
- wx.SendKeys('{Enter}', waitTime=1)
- wx.TextControl(SubName=last_msg[:5]).Click()
在运行上述代码前,我们首先需要在电脑端打开微信,且让微信窗口处在任务栏中:
然后,在终端运行python文件即可,让我们看看最终的效果吧~
可以看到AI的回复还是带着点AI的味道,读者可以自行尝试一下新的改进哦~
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