上文说过了index.py的send_msg函数后。今天说一下主函数:
主函数整体就是一个大的无限循环:while True :
整个大循环分为了俩部分:
1. 自动插嘴算法 :每过几分钟,AI机器人就会读取群最近的20条消息,并进行总结后回复。
2. 监控艾特@自己的回复:一直循环查找艾特自己的消息,然后针对性的进行回复。
以下就是自动插嘴算法的代码:
while True:
which = wx.GetSessionList()
# 自动插嘴算法
for w in which:
if '群名关键字' in w or '群名关键字2' in w:
print('-----------------------',w)
wx.ChatWith(w)
msgs = []
msgs = wx.GetAllMessage
if len(msgs) > 20:
msgs = msgs[-19:]
new_msgs = shaixuan(msgs)
if new_msgs:
res = gpt(new_msgs)
if res:
res = rep(new_msgs,res) # 修改结果
else:
continue
send_msg(w,res)
else:
pass
print('自动插嘴一轮结束 ------------------------------------------------------------------')
wx.GetAllMessage 方法是获取群消息自动加载出来的所有消息。
接下来选的就是最大20条最近的消息。
shaixuan方法是一个安全策略,目前在gpt.py模块中,以后会讲。意思就是不是什么消息我都要得。
然后如果new_msgs中剩下了有效的消息后,我就调用gpt方法进行总结并生成回复字符串。但是并没有直接就进行回复调用send_msg。
因为我在最终话术上又增加了一层过滤监控方法:rep,同样rep也在gpt函数中。以后会讲。
感谢观看。
文章来源于互联网:【实测】记录用wxauto chatGPT 文心一言等来做微信粉丝群自动回复机器人(四)
相关推荐: 文心一言4.0、智谱清言、MoonshotAI实测对比(上)
前言 前两天看到这张图,又刚好拿到了文心一言的4.0内测号,就想着把新版国内御三家横向对比测评一下。 前一段时间也一直在研究复杂提示词(结构化提示词)向国内大模型迁移适配的问题,索性一起做了。 第一部分:测评机制 一、测评目标 测评三家国产大模型,以同组提示词…
5bei.cn大模型教程网











