⚠️ FBI Warning：本文纯属作者自娱自乐，数字人的观点不代表 CEO 本人的观点，请大家不要上当受骗！！
哪个公司的 CEO 不想拥有一个自己的数字克隆？
想象🤔一下，如果 CEO 数字克隆上线了，那他是不是就可以一天约见 100 个投资人了？把他接入企业官方公众号后台作为客服，24 小时不吃饭不睡觉不喝水给用户答疑解惑，想想就很刺激！感觉 CEO 在给我打工✅
环界云的 CEO 做到了！先来看看效果：
怎么样，你也想拥有一个自己的数字克隆么？问题不大，跟着我操作。
首先你需要准备自己的语料，我们 CEO 的语料就是来自各种同性交友大会的演讲内容，如果你的语料不够多，那就得自己想办法了。
当然，本文提供的方法不仅仅适用于数字克隆，你可以基于任意专有知识库来打造一个私有领域的专家或者客服，然后再对接到公众号，它不香吗？
准备工作
已认证的微信公众号
首先你需要有一个微信公众号，而且是已经认证的公众号，因为公众号强制要求服务器每次必须在 15s 以内回复消息，公众号平台在发送请求到服务器后，如果 5s 内没收到回复，会再次发送请求等候 5 秒，如果还是没有收到请求，最后还会发送一次请求，所以服务器必须在 15s 以内完成消息的处理。如果超过 15s 还没有返回怎么办？那就超时了，用户将永远都收不到这条消息。
如果你想突破 15s 限制怎么办？
- 如果是已认证的公众号，可以直接使用客服消息进行回复，它的原理是通过 POST 一个 JSON 数据包来发送消息给普通用户。客服消息就厉害了，只要在 48 小时以内都可以回复。具体可查看微信官方文档。
- 如果是未认证的公众号，并不能完全解决 15s 限制的问题，但是可以优化。这里提供一个思路，你可以使用流式响应来缓解这个限制，先与 OpenAI 建立连接，再一个字符一个字符获取生成的文本，最后将所获取的文本列表拼接成回复文本。能缓解请求超时的关键在于：建立连接的时间一般情况下不会超过 15s，所以只要在给定的时间内，成功建立连接，基本就能返回内容（15s 之后接收到多少文本就返回多少文本）。虽然有可能会出现回复内容被截断的情况，但总比你回复不了强吧？
本文给出的方法是基于微信客服消息进行回复，所以需要一个已认证的公众号。如果是未认证的公众号，就需要你自己研究流式响应了，本文不做赘述。
FastGPT
其次你需要注册一个 FastGPT 账号。它是一个 ChatGPT 平台项目，目前已经集成了 ChatGPT、GPT4 和 Claude，可以使用任意文本来训练自己的知识库。
🌐 注册链接：https://fastgpt.run/?inviterId=64215e9914d068bf840141d0
知识库
注册完 FastGPT 后，你可以直接填写自己的 API Key 进行使用，也可以在 FastGPT 平台充值使用。
接下来点击侧栏的数据库图标进入知识库界面，然后点击 “+” 号新建一个知识库。
点击「导入」，可以看到有 3 种方法来导入知识库。
如果你有多个文本文件，可以直接选择「文本/文件拆分」进行导入，模式建议选「QA 拆分」，也可以直接分段。
导入之后，就会开始训练，训练完成后的效果：
Laf
最后你还需要一个平台来开发你的应用，那当然是 Laf 啦。据环界云 CEO 数字克隆所说👀，Laf 是一个 Serverless 框架，可以用来快速开发具有 AI 能力的分布式应用，助你像写博客一样写代码，随时随地快速发布上线应用。真⭕五分钟上线 CEO 数字克隆！
🌐 Laf 注册链接：https://laf.run
编写云函数
一切工作准备就绪后，开始动笔写亿点点代码。
先新建应用，直接新建免费的进行测试：
点击「+」新建云函数：
然后将下面的云函数代码直接复制粘贴到 Web IDE 中：
import cloud from '@lafjs/cloud';
import * as crypto from 'crypto';// 公众号配置
const appid = 'wxb1833715d8f0809d'
const appsecret = 'fd76ce714a8083112100c2160b2f2c5d'
const wxToken = 'test';
// fastgpt配置
const apikey = "63f9a14228d2a688d8dc9e1b-xsyvfby3cui09tfcvxen3"
const modelId = "642adec15f01d67d4613efdb"// 创建数据库连接并获取Message集合
const db = cloud.database();
const _ = db.command
const Message = db.collection('messages')// 处理接收到的微信公众号消息
export async function main(event) {// const res = await cloud.fetch.post(` https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/menu/create?access_token=${await getAccess_token()}`, {// button: [// {// "type": "click",// "name": "清空记录",// "key": "CLEAR"// },// ]// })const { signature, timestamp, nonce, echostr } = event.query;// 验证消息是否合法，若不合法则返回错误信息if (!verifySignature(signature, timestamp, nonce, wxToken)) {return 'Invalid signature';}// 如果是首次验证，则返回 echostr 给微信服务器if (echostr) {return echostr;}// -------------- 正文开始const payload = event.body.xml;const sessionId = payload.fromusername[0]console.log(payload)// 点击了清空记录if (payload.msgtype[0] === 'event' && payload.eventkey[0] === 'CLEAR') {console.log(1111)await Message.where({ sessionId: sessionId }).remove({ multi: true })await replyBykefu('记录已清空', sessionId)return 'clear record'}// 仅做文本消息例子if (payload.msgtype[0] !== 'text') return 'no text'const newMessage = {msgid: payload.msgid[0],question: payload.content[0].trim(),username: payload.fromusername[0],sessionId,createdAt: Date.now()}await replyText(newMessage, payload.fromusername[0])return 'success'
}// 处理文本回复消息
async function replyText(message, touser) {const { question, sessionId, msgid } = message;// 重复的内容，不回复const { data: msg } = await Message.where({ msgid: message.msgid }).getOne()if (msg) returnconsole.log("收到用户消息", touser, message)// 立即添加一条待回复记录 await Message.add(message);// 回复提示await replyBykefu("🤖机器人正在思考🤔中...", sessionId)await changesState(sessionId)const reply = await getFastGptReply(question, sessionId);const { answer } = reply;await Message.where({ msgid: message.msgid }).update({answer,});// return answer;await replyBykefu(answer, touser)
}// 获取微信公众号ACCESS_TOKEN
async function getAccess_token() {const shared_access_token = await cloud.shared.get("mp_access_token")if (shared_access_token && shared_access_token.access_token && shared_access_token.exp > Date.now()) {return shared_access_token.access_token}// ACCESS_TOKEN不存在或者已过期// 获取微信公众号ACCESS_TOKENconst mp_access_token = await cloud.fetch.get(`https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=${appid}&secret=${appsecret}`)mp_access_token.data.access_token && cloud.shared.set("mp_access_token", {access_token: mp_access_token.data.access_token,exp: Date.now() + 7100 * 1000})return mp_access_token.data.access_token
}// 公众号客服回复文本消息
export async function replyBykefu(message, touser) {// 判断是否为中文字符function isChinese(char) {return /[\u4e00-\u9fa5]/.test(char) // 判断是否是中文字符}// 拆分文本长度function splitText(text) {let result = []let len = text.lengthlet index = 0while (index < len) {let part = ''let charCount = 0while (charCount < 800 && index < len) {let char = text[index]charCount++part += charif (isChinese(char)) charCount++ // 中文字符计数+1index++}result.push(part)}return result}// 定义休眠函数function sleep(ms) { return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms)) };const access_token = await getAccess_token()let text = splitText(message)let len = splitText(message).lengthtry {for (let i = 0; i < len; i++) {let part = text[i] // 获取第 i 段await sleep(1000)// 回复消息const res = await cloud.fetch.post(`https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/custom/send?access_token=${access_token}`, {"touser": touser,"msgtype": "text","text":{"content": part}})}} catch (err) {console.log(err)}
}// 修改公众号回复状态
export async function changesState(touser) {const access_token = await getAccess_token()// 修改正在输入的状态const res = await cloud.fetch.post(`https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/custom/typing?access_token=${access_token}`, {"touser": touser,"command": "Typing"})
}// 校验微信服务器发送的消息是否合法
export function verifySignature(signature, timestamp, nonce, token) {const arr = [token, timestamp, nonce].sort();const str = arr.join('');const sha1 = crypto.createHash('sha1');sha1.update(str);return sha1.digest('hex') === signature;
}// 返回组装 xml
export function toXML(payload, content) {const timestamp = Date.now();const { tousername: fromUserName, fromusername: toUserName } = payload;return `<xml><ToUserName><![CDATA[${toUserName}]]></ToUserName><FromUserName><![CDATA[${fromUserName}]]></FromUserName><CreateTime>${timestamp}</CreateTime><MsgType><![CDATA[text]]></MsgType><Content><![CDATA[${content}]]></Content></xml>`
}// 调用 fastgpt 回答
async function getFastGptReply(question, sessionId) {const res = await db.collection('messages').where({ sessionId }).get()// 获取最多10组上下文const list = res.data.slice(-10)const prompts = list.map((item) => [{obj: "Human",value: item.question || ''}, {obj: "AI",value: item.answer || ''}]).concat({obj: "Human",value: question}).flat()const config = {method: 'post', // 设置请求方法为POSTurl: 'https://fastgpt.run/api/openapi/chat/chat', // 设置请求地址headers: { // 设置请求头信息apikey,'Content-Type': 'application/json'},data: { // 设置请求体数据modelId,isStream: false,prompts}}try {const ret = await cloud.fetch(config)console.log("fastgpt响应", ret.data)return { answer: ret.data.data || ret.data || '' }} catch (e) {console.log("出错了", e.response)return {error: "问题太难了 出错了. (uДu〃).",}}
}整个云函数的调用流程如下：
❶ 当收到微信公众号消息时，首先调用 main 函数。在 main 函数中，首先验证消息是否合法，如果不合法则返回错误信息。如果是首次验证，则返回 echostr 给微信服务器。
❷ 接着根据消息类型进行处理。对于文本消息，调用 replyText 函数进行处理。
❸ 在 replyText 函数中，首先检查是否为重复的内容，如果是则不回复。然后将用户发送的问题存入数据库，并回复提示信息给用户，表示机器人正在思考中。
❹ 接下来调用 getFastGptReply 函数获取 FastGPT 的回答。在 getFastGptReply 函数中，首先从数据库中获取最多 10 组上下文信息，然后将问题和上下文信息一起发送给 FastGPT。接收到 FastGPT 的回答后返回给 replyText 函数。
❺ 回到 replyText 函数，将 FastGPT 返回的回答更新到数据库中，并通过客服接口将回答发送给用户。在发送回答之前，会调用 changesState 函数修改公众号回复状态为正在输入中。
❻ 调用 replyBykefu 函数通过微信公众号客服接口发送文本消息给用户。在 replyBykefu 函数中，首先根据文本长度拆分成多段，并逐段发送给用户。
先不要改动代码中的任何内容，后面会告诉你如何修改。
点击「发布」：
最后复制已发布的函数地址：
配置微信公众号
这一步我们需要在微信公众号平台上配置开发者信息，并将服务器地址设置为部署好的云函数服务地址。步骤如下：
首先登录微信公众平台，点开左侧的「设置与开发」，点击「基本设置」，然后点击「服务器配置」，服务器配置那里点击修改配置：
将之前的云函数服务地址复制到「服务器 URL」中，下边的 Token 与云函数代码中的 token 保持一致，下边的 EncodingAESKey 点击右侧随机生成就行，然后点击提交：
返回 token 校验成功即可。
获取公众号的 AppID 和 AppSecret：
这一步的操作请务必不要忘记！！！你需要把 laf.run 的 IP 地址全部添加到 IP 白名单中：
laf.run 域名的 IP 地址可通过以下命令获取：
$ dig +short laf.run
112.124.8.17
120.26.163.28
112.124.9.83
47.97.22.68
112.124.9.194
114.55.179.67
114.55.177.246
120.27.246.172
120.26.161.248
47.97.5.237把获取到的 AppID 和 AppSecret 填写到 Laf 云函数中，然后点击「发布」：
最后在公众号平台点击「启用」即可。
配置 FastGPT
接下来开始配置 FastGPT，首先新建一个 API Key：
然后新建一个应用：
然后选择需要关联的知识库：
可以根据自己的需求设置一下温度、搜索模式和系统提示词，最终点击「保存修改」。
获取应用的 modelId：
将你获取的 API Key 和 modelId 填写到 Laf 云函数中，修改完成后点击发布：
到公众号里测试一下：
完美👀
当然，接入数字 CEO 只是图个乐呵，演示完了就撤了。目前 Laf 公众号真正接入的是 Laf 专有模型，可以回答与 Laf 相关的任何问题，感兴趣的小伙伴可以去体验一下，公众号的名字是：Laf 开发者。
QA
如果发送消息后无响应，可以先去 Laf 控制台的日志中检查是否收到用户消息，有下面的提示代表是正常的（可能需要点下搜索才能刷新出来）。
如果收到了消息，但是没有回复，八成是公众号没有发送客服消息权限。对应是下图的权限：
