应用大语言模型自动回复微信消息

Posted on In Views: Disqus:
在当今快节奏的生活中，我们常常需要处理大量的微信消息，尤其是在工作或社交场合中. 为了更高效地管理这些消息，我们可以利用大语言模型（LLM）来自动回复微信消息

在当今快节奏的生活中，我们常常需要处理大量的微信消息，尤其是在工作或社交场合中。为了更高效地管理这些消息，我们可以利用大语言模型（LLM）来自动回复微信消息。本文将介绍如何使用 Python 编写一个简单的脚本，结合 Deepseek 的大语言模型和微信自动化工具，实现自动回复微信消息的功能。

准备工作

首先，我们需要安装一些必要的 Python 库。我们将使用 wxauto 库来控制微信客户端，并使用 openai 库来调用 Deepseek 的大语言模型。你可以通过以下命令安装这些库：

1
pip install wxauto openai

初始化客户端

在代码的开头，我们需要初始化 OpenAI 客户端和微信客户端。OpenAI 客户端将用于调用大语言模型生成回复，而微信客户端将用于监听和发送消息。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
from wxauto import WeChat
from time import sleep
from openai import OpenAI

# 初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI(api_key="sk-", base_url="https://api.deepseek.com")

# 初始化 WeChat 客户端
wx = WeChat()

设置监听对象

接下来，我们需要设置要监听的聊天对象。我们可以通过 listen_list 变量来指定要监听的好友或群聊名称。

1
2
3
4
5
6
# 设置要监听的聊天对象
listen_list = ['小小怪下士']

# 添加监听对象
for chat in listen_list:
    wx.AddListenChat(who=chat)

持续监听和处理消息

为了持续监听和处理微信消息，我们使用一个无限循环。在每次循环中，我们获取监听到的消息，并调用大语言模型生成回复。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
# 无线循环 持续监听和处理微信消息
while True:
    # 获取监听到的消息
    msgs = wx.GetListenMessage()
    for chat in msgs:
        # 获取聊天窗口名(人或群名)
        who = chat.who
        # 获取特定聊天窗口的消息列表
        one_megs = msgs.get(chat)
        # 遍历聊天窗口中的每条消息列表
        for msg in one_megs:
            # 获取消息类型
            msg_type = msg.type
            # 获取消息内容
            content = msg.content
            # 如果消息类型是"friend"即是来自好友的消息
            if msg_type == "friend":
                # 调用大模型
                response = client.chat.completions.create(
                    model="deepseek-chat",
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
                        {"role": "user", "content": content},
                    ],
                    stream=False
                )
                # 发送消息给当前窗口的好友
                message = response.choices[0].message.content
                chat.SendMsg(message)

运行脚本

将上述代码保存为一个 Python 文件（例如 auto_reply_wechat.py），然后运行它。脚本将自动监听指定的微信聊天对象，并使用大语言模型生成回复。

注意事项

  • API 密钥：确保你已正确配置 OpenAI 的 API 密钥，并且有足够的配额来调用大语言模型。
  • 微信客户端：确保微信客户端已登录，并且 wxauto 库能够正确控制微信客户端。
  • 消息类型：目前脚本仅处理来自好友的消息（msg_type == "friend"），你可以根据需要扩展以处理其他类型的消息。

总结

通过结合大语言模型和微信自动化工具，我们可以轻松实现自动回复微信消息的功能。这不仅提高了消息处理的效率，还能在某些场景下提供更加智能的回复。希望本文能帮助你快速上手这一技术，并在实际应用中发挥其潜力。

如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论！