[FastChat ]OpenAI的本地替代品

       在人工智能的热潮中，大模型如雨后春笋般涌现，机器确实展现出强大的人源能力。然而，码智如何有效利用这些模型，天机是器人麦erp源码我们需要考虑的关键问题。在众多解决方案中，源码FastChat作为亮点之一，聊天吸引了我的机器注意。本文将详细介绍FastChat，人源一个用于构建和评估聊天机器人的码智开放平台。

       FastChat的天机核心优势在于其开放性和灵活性，支持市面上主流的器人大模型型号。安装方式有两种：一是源码通过pip直接安装，二是聊天从源代码编译。在Mac上，需要进行适当的编译和安装步骤。

       在使用FastChat时，有多种设备选项可供选择。例如，仅使用CPU时，可以通过`--device cpu`和`--load-8bit`命令来优化内存使用，牺牲一些模型精度以适应资源有限的环境。单GPU支持默认使用GPU，但需注意内存需求。多GPU支持则允许模型并行，通过`--max-gpu-memory`调整每个GPU的githup源码内存分配。

       FastChat还提供了Web GUI服务，包括启动控制器、模型工作者（在CPU上使用8位压缩）和网络服务，兼容OpenAI的RESTful API和SDK。你可以通过发送测试消息来验证连接。此外，环境变量的调整，如超时设置和批量大小，有助于优化模型响应速度和内存使用。

       总的来说，FastChat是一个强大的本地替代品，能帮助你快速部署和集成大模型，如chatGLM3，用于创建智能应用。通过简单的API对接，你就能将其功能融入到各种定制化解决方案中，为你的项目增添智能化元素。

酷Q机器人酷Q机器人简介

       酷Q机器人是一款基于Q+ Web协议的强大且完全免费的QQ自动化工具，它专为简化群管理而设计。这款机器人能够自动处理如审核群申请、自动踢人和群内管理等繁琐任务，极大地提高了管理效率。酷Q的智能化体现在其自动群聊和聊天功能上，它能活跃群聊氛围，让您在忙碌时也能保持群组的活跃度，节省您的dubbobug源码宝贵时间。

       值得一提的是，酷Q的3.0版本已经开源，这意味着开发者可以直接从酷Q官方获取源代码。这为有技术背景的用户提供了无限可能，他们可以基于开源代码扩展酷Q的功能，创造出更多定制化的QQ机器人，满足各种个性化需求。这无疑增强了酷Q的灵活性和实用性，使其在QQ管理领域更具竞争力。无论是普通用户还是开发者，酷Q都是一个值得一试的高效助手。

树莓派实战：微信机器人（itchat实现）

       本文介绍如何利用树莓派和开源库itchat构建微信机器人，实现自动回复、AI聊天、定时发送天气预报以及控制摄像头等实用功能。树莓派作为小时在线的server，使得微信机器人的应用范围更加广泛。

       itchat是一个用于微信个人号接口的开源库，通过少量代码（不足行）即可实现微信机器人功能。其原理是模拟微信网页版客户端，通过HTTP协议进行通信。具体实现细节可以参考github上的源码。

       首先，实现自动回复功能。注册消息处理函数以应对不同类型的微信消息，包括文本、sohutv源码、语音、视频等。默认处理单聊消息，同时可以扩展处理群聊消息。程序启动后，通过扫描二维码登录，然后自动运行。为避免发送消息给自己无效，可以通过发送消息给文件传输助手filehelper实现相同效果。

       接下来，实现AI聊天功能。结合AI本地库或在线API，如青云客，可实现基于关键字命令的对话功能。对于自由对话可能效果不佳。在实现AI聊天功能的基础上，可以进一步获取天气预报信息，通过AI请求传递特定地点的天气查询。

       定时发送天气预报功能需要解决定时任务执行和消息发送问题。Python库apscheduler可实现定时任务调度，而itchat提供便捷的API来搜索特定群。

       控制摄像头功能则包括通过USB接口连接摄像头、使用fswebcam进行拍照以及使用linphone进行视频通话。fswebcam是用于拍照的命令行工具，而linphone是孔雀源码一个开源的IP电话客户端，适合在树莓派上使用。

       完整代码已上传至GitHub，提供实用示例和详细的实现步骤。除了上述功能，还增加了健身打卡、睡觉打卡等实用功能，使得微信机器人的功能越来越丰富。

       参考itchat提供的教程文档，可以找到更多关于微信机器人功能的实现和扩展。通过利用树莓派和itchat，开发微信机器人成为了可能，为自动化和智能化应用提供了新的途径。

动手做一个QQ 群聊机器人

       QQ 机器人是与个人 QQ 号绑定的工具，可以实现自动回复和自定义回复，提升群聊互动效率。本文将指导您 DIY 一个 QQ 群聊机器人。教程源自 hwk 在 实验楼 的发布，地址如下：基于图灵机器人实现QQ群聊机器人。

       实验简介包括：

       了解 QQ 群机器人，通常是基于腾讯 SmartQQ 协议的开源项目。本文将结合图灵机器人的 API，构建一个能满足日常聊天需求的群聊机器人。

       所需知识点包括：

       学习图灵机器人的 API 使用方法。

       实验步骤包括：

       下载 QQRobot 源码：GitHub - zeruniverse/QQRobot。

       在 Xfce 终端执行操作。

       注册图灵机器人账号，创建和设置机器人。

       在 QQBot.py 中添加图灵机器人 APIkey。

       编辑 groupfollow.txt，加入需要监控的群名。

       运行程序，生成二维码，通过手机 QQ 扫描完成登陆。

       启动后，机器人开始运行，自动回复和响应群聊消息。

       功能包括：

       启动成功后，绑定的 QQ 号将收到自动回复。

       通过其他 QQ 号发送消息指令，群聊机器人会执行相应的动作。

       实验分析涉及：

       登录验证、消息收发、好友管理、群聊和讨论组操作。

       完整代码、步骤和示例可在 实验楼 查看。更多 Python 项目资源：Python 全部 - 课程。

       关注公众号“实验楼”，获取更多项目教程，使用手机查看。

使用Python创建微信机器人

       微信，这个拥有亿日活跃用户的社交巨头，无论在国内还是国外都享有极高的地位。今天，我们将一起探讨如何利用Python打造一个微信聊天机器人。鲁迅先生曾说过：“世上本没有路，走的人多了，也便成了路。”

       一、项目介绍

       1.微信库选择

       在Python中，开发微信机器人主要使用itchat和wxpy两个库。wxpy基于itchat开发，若仅用于基本操作，推荐使用wxpy，因其界面优雅、面向对象且深度整合了GeWe框架。而itchat扩展性强，若需自行开发微信库，则更适合itchat。

       2.实现原理

       相信大家都有使用微信网页版的经历。wxpy（基于itchat）库正是模拟网页版微信进行操作的，通过调用微信的API实现各种操作。我们可以查看itchat的源码来了解其原理。

       3.图灵机器人

       既然能模拟网页微信，那么如何实现自动回复呢？这里我们就要借助GeWe框架，用户可以在官网（/#/newHome）免费注册账号。

       4.整体流程

基于OpenIM 实现聊天机器人功能

       通过OpenIM中的Webhook机制实现聊天机器人功能，只需将文本消息或消息发送给机器人，机器人便会返回相同的消息。开发者可替换此基本逻辑，结合LangChain框架及LLM接口（包括gpt3.5或其他开源本地模型），以实现具有智能客服功能的聊天机器人。

       为实现这一功能，首先参照模板修改open-im-server中的config/config.yaml配置文件。接下来，创建聊天机器人账号，编写afterSendSingleMsg接口。具体示例代码和详细代码参考链接，为实现聊天机器人功能提供直观指导。

       OpenIM是一款开源、自托管的即时通讯解决方案，旨在为应用内通信提供技术支撑。相较于Twilio、SendBird、GetStream、CometChat和PubNub等平台，OpenIM在GitHub上收获了超过,颗星的评价，展现出其在安全性和可靠性方面的优势。该解决方案支持多种部署方式，包括Docker、源代码和Kubernetes。OpenIM使用Golang开发，具备跨平台和高性能特性。其作为聊天框架运行，支持通过Webhook集成各种机器人，并允许调用到一系列开源模型。

       欲深入了解或参与贡献，开发者文档可在docs.openim.io/查看，GitHub仓库位于github.com/OpenIMSDK。借助OpenIM，开发者能够轻松构建具备智能客服功能的聊天机器人，同时享受其在安全性、可扩展性和性能方面带来的优势。

openai开源了什么

       OpenAI开源了多个重要的项目和工具。

       首先，OpenAI开源了其核心的深度学习模型，如GPT系列。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，能够生成高质量的自然语言文本。OpenAI通过开源GPT系列模型，使得开发者能够轻松地在自己的应用中使用这些强大的语言模型，从而推动了自然语言处理领域的发展。例如，开发者可以利用GPT模型来构建智能聊天机器人，提供更为自然和智能的对话体验。

       其次，OpenAI还开源了其用于模型训练和推理的工具和库。这些工具和库为开发者提供了丰富的功能和灵活性，使他们能够高效地训练自己的深度学习模型，并将其应用于各种实际场景中。例如，OpenAI提供了易于使用的API，开发者可以通过这些API轻松调用OpenAI的模型进行推理，从而加快了应用开发的进程。

       最后，OpenAI还致力于开源文化和社区的建设。他们不仅公开了模型的源代码和训练数据，还积极与社区分享技术进展、研究方法和最佳实践。这种开源精神极大地促进了人工智能领域的知识共享和技术创新。通过开源，OpenAI为全球的研究者、开发者和创新者搭建了一个共同进步的平台，推动了人工智能技术的快速发展和广泛应用。

       总的来说，OpenAI通过开源其核心模型、工具库以及积极参与开源社区建设，极大地推动了人工智能领域的发展和进步。这些开源项目不仅为开发者提供了强大的技术支持，还为全球范围内的研究和创新活动注入了强大的动力。随着OpenAI在开源方面的不断努力，我们有理由相信，未来的人工智能技术将更加先进、开放和普惠。