はじめに
コーズ on WeChatは、CozeプラットフォームのAIボットをWeChatにシームレスに統合するためのオープンソースプロジェクトです。chatgpt-on-wechatとdify-on-wechatをベースにしており、テキストチャット、音声認識と返信、プラグイン機能、画像とリンクの送信をサポートしている。このプロジェクトでは、WeChatへのログインにGewechatのiPadプロトコルを使用しており、従来のitchatよりも安定している。ユーザーはCozeプラットフォーム上でボットを作成する必要があり、簡単な設定により、WeChat上でインテリジェントなインタラクションを実現できる。このプロジェクトはウェブベースの管理インターフェースを提供し、設定を簡単に調整できる。2025年3月現在、GitHubで開発者がフォローしており、個人やチームがWeChat用のインテリジェント・アシスタントを構築するのに適している。
COZEコンフィギュレーション
Coze on WeChatバックエンド設定
機能一覧
- テキストチャットプライベートチャットとグループチャットがサポートされており、ボットは会話の文脈を記憶して首尾一貫した応答を提供します。
- 音声対話音声入力を20秒以内に認識し、音声応答をサポート。
- プラグイン対応プラグインカードをWeChatリンクに変換するDocking Cozeプラグイン機能。
- マルチメディア配信画像、リンク、その他のコンテンツを送信し、インタラクティブな体験を向上させる機能。
- ウェブ管理インターフェースコードを変更することなく、ウェブページからロボットのパラメータを調整できます。
- ナレッジベース機能ファイルやウェブコンテンツをアップロードし、そのデータに基づいてロボットが質問に答える。
ヘルプの使用
設置プロセス
WeChatでCozeを使用するには、環境を準備し、展開を完了する必要があります。以下はその詳細な手順です：
1.準備作業
- Cozeアカウント登録Cozeのウェブサイトにアクセスし、登録、ログインします。Create Robot」をクリックしてロボットをセットアップする。
- APIキーの取得Cozeの "Personal Access Token "ページ(リンク) トークンを生成して保存する。
- マウンティングツールGitはコードをダウンロードするために、Dockerはサービスを実行するために。
- 配備方法を選択ローカル実行、サーバー実行、Dockerデプロイをサポートしています。
2.プロジェクトのダウンロード
ターミナルかコマンドラインで入力する：
git clone https://github.com/JC0v0/Coze-on-Wechat
cd Coze-on-Wechat
これでプロジェクト・コードがダウンロードされ、ディレクトリに入る。
3.構成環境
ローカルまたはサーバー展開
- 仮想環境の構築(オプションだが推奨）：
- venvを使う：
python3 -m venv Coze-on-Wechat source Coze-on-Wechat/bin/activate # Windows with Coze-on-WechatScriptsactivate - condaを使う：
conda create -n Coze-on-Wechat python=3.12 Coze-on-Wechatを起動する
- venvを使う：
- 依存関係のインストール::
pip3 install -r requirements.txt
- config.jsonの設定::
cp config.json.example config.json
テキストエディタで開く config.json以下の主要項目にご記入ください：
{
"coze_api_base": "https://api.coze.cn"、
"coze_api_key": "あなたのAPIキー"、
"coze_bot_id": "Your bot ID", // Cozeの開発ページURLから取得。
"channel_type": "gewechat", "model": "coze": "coze_bot_id", // Coze開発ページURLから取得。
"single_chat_prefix": ["bot", "@bot"], // プライベートチャットのトリガー用語。
"group_chat_prefix": ["@bot"], // グループチャットのトリガー語
"group_name_white_list": ["ALL_GROUP"] // ボット返信を許可するグループ
}
Dockerのデプロイメント
- ゲヴェヒャート・ミラーを引く::
docker pull registry.cn-chengdu.aliyuncs.com/tu1h/wechotd:alpine
docker tag registry.cn-chengdu.aliyuncs.com/tu1h/wechotd:alpine gewe
- データカタログの作成::
mkdir -p gewechat/data
- 設定ファイルのコピー::
cp config-template.json config.json
- サービス開始::
docker-compose up -d
4.アクティベーションとログイン
- ローカルオペレーション::
python3 app.py
- サーバー操作::
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
- ウェブインターフェースの操作::
cd web
streamlit run Home.py
インタビュー http://localhost:8501設定はウェブページで行う。
- Dockerのデプロイメント起動後にログを確認してください：
docker logs -f coze-on-wechat
- WeChatにログインログにQRコードのリンクが表示されますので、リンクを開いてWeChatでスキャンしてログインしてください。
5.テスト機能
ログイン後、ボットテスト宛にメッセージを送信します。例
- プライベートチャット："bot hello "または"@bot hello "と入力。
- グループチャット：ホワイトリストに登録されているグループに「@bot 今日の天気」と入力してください。
機能 操作の流れ
テキストチャット
- プライベートチャット例えば、"bot check weather "のように、ボットに直接メッセージを送ると、ボットが返信します。
- グループチャット例えば、"@bot 明日の雨は何時 "のように。
音声対話
- 声を送るあなたの声を20秒で録音してロボットに送ると、ロボットがそれを認識して返事をします。
- スピーチを受ける音声応答が有効な場合（CozeでトーンIDを設定する必要があります）、ロボットは音声で応答します。
- 音声の設定で
config.jsonセット・イン
"speech_recognition": true、
"text_to_voice": "coze", "coze_voice_id": "tone_id" // Cozeのドキュメントから取得。
"coze_voice_id": "tone_id" // Cozeドキュメントから取得
プラグイン対応
- Cozeプラットフォームのボット用プラグイン（ニュースクエリーなど）を追加する。
- WeChatでコマンドを送ると（例えば "check news"）、ロボットがWeChatのリンクを返す。
- 例："check the weather "と送信すると、天気のリンクが返されます。
マルチメディア配信
- ロボットは写真やリンクを送ることができる。例えば、「猫の写真を見せて」と頼むと、写真を送ってくれる。
ウェブ管理インターフェース
- ウェブ・インターフェースを起動したら
http://服务器IP:8501. - ファイルを編集することなく、インターフェイス上でトリガー・ワード、グループ・ホワイトリストなどのパラメータを変更。
ほら
- 安定性GewechatのiPadプロトコルはより安定しているが、メイン番号のリスクを避けるため、少人数でテストすることをお勧めする。
- ディペンデンシー・コーズこの機能は、APIキーが有効であることを確認するためにCozeプラットフォームに依存しています。
- ネットワーク要件サーバーの導入には、対応するポート（例：2531、2532、9919）を開いておく必要があります。
アプリケーションシナリオ
- 個人アシスタント
WeChatでいつでも質問したり、情報を得たり、天気をチェックしたり、メモを取ったりすることができる。 - グループチャット管理
グループ内でよくある質問にはロボットが自動的に答えるので、管理者の負担が軽減され、趣味の集まりや作業グループに適している。 - 学習ツール
学習教材をアップロードした後、ロボットは関連する質問に答え、生徒の復習を促進することができる。
品質保証
- 音声応答を追加設定する必要がありますか？
はい、CozeプラットフォームでトーンIDを設定し、トーンIDをconfig.json音声オプションを有効にする。 - 写真の送信に対応していますか？
をサポートすることで、ロボットはCozeの設定に基づいて画像やリンクを返すことができる。 - Dockerデプロイメントとローカルデプロイメントの違いは何ですか？
Dockerはワンクリックサーバーデプロイとシンプルな管理に適しており、ローカルデプロイは開発とデバッグに適している。
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