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1.Rasa智能对话机器人应用开发硬核实战高手之路
2.带桌面推送Ai智能客服系统在线客服源码
3.在网上找人做了一个网站，智能智担心被骗，客服客服客服说源码这些都给你，源码源码他们拿着也没用，漏洞是智能智真的吗
4.使用PerfXCloud快速搭建微信小助手
5.基于OpenIM 实现聊天机器人功能

Rasa智能对话机器人应用开发硬核实战高手之路

       课程标题：掌握Rasa智能对话机器人应用开发的硬核实战指南

       课程关键字：Rasa Application、E-commerce、客服客服美洲源码Retail、源码源码Customer Service、漏洞Helpdesk Assistant、智能智Knowledge Base、客服客服ElasticSearch、源码源码Interactive Learning、漏洞Testing、智能智Debugging、客服客服Duckling、源码源码Microservices、SQLite、Payload、Slot、Mapping、Payload、Docker、Domain、NLU、Policies、Dialogue Management、Intent、Prediction、Confidence、Form、Active Loop, Event、FormValidationAction、CollectingDispatcher、Tracker、Rasa Server、Endpoint

       课程内容：

       Rasa，出现就暴涨指标源码全球领先的智能业务对话机器人系统和框架，以其基于Transformer架构的NLP技术优势，引领对话机器人领域。掌握Rasa，即掌握了NLP技术的核心与最佳实践落地工具。星空对话机器人推出的“Rasa智能对话机器人应用开发硬核实战之路”，旨在帮助开发者深入理解与掌握Rasa的硬核应用程序开发能力。

       课程分为四大模块，全面解析Rasa核心技术和应用实践：

       1. **Rasa 3.X Interactive Learning对话机器人应用调试与案例实战**：深入了解Rasa Interactive Learning的强大功能，学习如何通过对话与反馈调试机器人程序，掌握Rasa的交互式学习与程序调试技巧。

       2. **Rasa 3.X项目Helpdesk Assistant架构、流程、源码及Interactive本质内幕**：深入剖析Helpdesk Assistant项目的架构设计、流程与源码实现，揭示Rasa的Interactive本质，通过实际案例学习如何构建高效的服务助理。

       3. **基于ElasticSearch的影视对话机器人**：探索如何利用Rasa与ElasticSearch整合，实现智能**与书籍对话机器人，掌握知识库与搜索技术的集成应用。

       4. **电商零售Customer Service智能业务对话机器人**：针对电商与零售场景，构建智能客服系统，实现商品查询、订单管理等功能，学习如何在实际业务中应用Rasa。

       课程设计聚焦于经典场景下的智能业务对话机器人项目，包括其架构设计、源码解析、测试调试及Rasa Interactive Learning等。不仅提供从运行流程到Bug调试的全程演示，还包含命令行交互、微服务代码解析、Rasa可视化工具使用等多个维度的深入讲解，帮助开发者全面掌握Rasa的开发与应用。

       除了理论学习，智能视频解析源码下载学员还将获得完整的代码、资料和课程视频，包括根据学员反馈补充的视频内容。课程提供一年的技术答疑服务，由讲师Gavin负责，确保学员在学习过程中遇到的技术问题得到及时解答。

       通过本课程的学习，学员不仅能够深入理解Rasa的核心技术，还能掌握从零到一构建智能对话机器人的全过程，具备实现任意复杂度的Rasa智能业务对话机器人应用产品技术硬实力。

带桌面推送Ai智能客服系统在线客服源码

       该系统集安全防护和国际化多语言功能于一身，确保了客户信息的安全性同时支持全球多语言交流，助力外贸新机遇。

       采用Thinkphp5和Workerman框架，搭配Nginx、PHP7.3和MySQL5.6环境，构建稳定高效的服务平台。支持多商户客服模式，不限坐席数量，用户可独立运行系统，数据存储于自服务器上，提供SSL加密和离线对话功能。

       系统更新日志涵盖多项功能优化，如新增桌面右下角悬浮推送，方便用户在进行其他操作时亦能即时回复客户消息。此外，聊天页面集成常见问题及品牌logo、公司简介，提升用户沟通效率。客服配置中心增设自定义上传广告及链接选项，增强个性化服务体验。会话页面允许用户上传背景，进一步定制化交互环境。

       欲获取源代码，请访问客服系统.zip文件，期货目标位指标源码存放于蓝奏云。

在网上找人做了一个网站，担心被骗，客服说源码这些都给你，他们拿着也没用，是真的吗

       说法有一定的道理

       但是这说明另一个问题，那就是他们如果习惯这么做，一般都会服务不好

       除非收费很高

       你要明白这里面的道理和关系

       网站，服务，本身和源码归谁没多大关系。

       但价格和管理模式，才是一个网站能不能稳定运营的关键。

       我们做了十三年的企业网站运营，策划。见过太多太多的企业用户，其实网站很多时候本身没有问题，但是误操作却产生了巨大的影响。

       比如有些时候，明明改一个就可以了，但是企业呢？自己并没有专业的网站技术人员，只是一个小客服，小秘书在打理网站。或许自己有点小经验于是就动手改代码，但是经验尚浅又没有备份习惯，改错一行代码，全站瘫痪。。。又不得不找技术公司售后服务，而这些，都是没有必要的，额外的售后成本付出。

       小公司的网络公司客户少，可能无所谓，但是CDP分时指标公式源码我们动辄都是几百上千个客户的时候，这种无谓的成本就显得很重要，不可能总去因为这些不必要的事，影响其他正常客户的服务。

       所以并不是不给源码，也不是不给网站代码权限，而是在可以做到的时候没有必要拥有太高权限，权力越大，责任越大，如果没能力，尽量不要去过多干涉网站技术运作。

       还有一点大家心里都明白的，如果说，你拿到代码就能为所欲为的情况，那你根本没必要要源码。。。既然你有那能力做代码方面的工作，那就有能力自己做网站了。。。对不对？无非是慢点，但是很多都是自己既没能力，又觉得略知一二。。。以为拿了源码就能代表什么。

       其实你是不知道，对于一般的企业而言，我们有经验的网络公司，稍微加点技术，代码就算给你，你也不可能做其他用处。。。所以不要认为拿到代码能有什么额外的用处。

       这也是一个正规的公司或团队必备的管理方案

       如果一个公司不论价钱不论协议，随便谁都可以给源码

       那就意味着，这个公司的业务是任人复制的，也就意味着你的网站，明天就有另一个副本，另一个公司跟你的一模一样。。。因为他们可以给你，就可以给别人。。。没原则可言。

       对于服务而言，源码在哪是很重要的，像我们的客户，都会源码和服务器统一管理

       服务器什么环境，代码什么状态，谁改了哪里，都一一记录在案。这样某天出现问题，可以最短时间内排查故障，恢复企业网络的运营。

       但是你拿走了呢?

       网站我们做好的，服务器你们自己去找，代码自己维护，突然出现问题了，问谁都说没动过。。。服务器环境，权限都不是我们的，代码哪里改过都不熟悉，本来一小时就解决的问题，甚至三五天都搞不定，还要各个不同公司，不同的人去协调，去配合。

       这段时间的直接损失，间接业务影响，其实是企业的。

       说了这么多，明白人可以看的出来其实最重要的不是代码，而是服务，所以对于企业要接入网络的时候，选择的并不是你拥有什么权限，而是你能够得到什么样的服务，服务好，无论代码，服务器在哪，网站都会稳定的运转，花钱再多都是值得的。

       但是！！！如果没能力，代码在哪，出了问题没人管，花钱再少也是最大的损失。

       而且很多时候，并不是代码能够解决的问题。需要的是经验。

       我们现在为企业做的网站，实现的都是智能四维系统，一个网站实现电脑网站+手机网站+企业微信公众平台+APP，全方位的网络支持。这样才能更好的接触 互联网+

       而这些，不是说代码给你，你拿走了你就能维护的起来。。。需要很多运维经验和管理精力。

       而对于企业而言，我们做好一切后备支持，企业只需管理信息数据即可。

       用合适的成本，找合适的人，去做合适的事，这叫良性循环

       不需要自己费心，才叫服务。。。什么都想要，什么都拿走，啥都得自己去干。。。那叫负担。

       您说呢。

使用PerfXCloud快速搭建微信小助手

       使用 www.perfxcloud.cn 大模型平台搭建微信小助手，网站包含详细说明文档。PerfXCloud API 接口兼容 OpenAI 的ChatGPT，允许直接使用 OpenAI SDK 或其他中间件访问，简化了开发者切换平台的过程。微信助手基于大型语言模型，集成了聊天会话、娱乐资讯、查询工具等实用功能，支持文本、语音和，通过插件访问操作系统与互联网。此外，助手支持基于自有知识库定制的企业智能客服。

       微信助手开发过程以 /zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs 为蓝本。AI助手聊天界面如图所示。本地开发环境支持 MacOS、Windows、Linux，推荐 python 版本在 3.7.1 ~ 3.9.X 之间，可从官网下载。

       本地开发步骤包括下载源码、安装依赖、配置文件。使用 git 克隆项目，进入目录，安装所需依赖。复制模板文件 config-template.json，生成最终配置文件 config.json。配置时参考配置说明，包含个人聊天、群组聊天等设置。具体配置如下，包括模型和 API-key（获取方式）。

       本地运行：在项目根目录下执行命令运行程序。使用微信扫码完成登录，任意好友发送消息触发自动回复。服务器部署时，使用 nohup 命令后台运行程序，扫码登录后程序即可运行。通过 ctrl+c 关闭日志，使用 ps 命令查看后台进程，必要时重启程序。项目视频教程地址为 bilibili.com/video/BV...，代码地址为 gitee.com/PerfXCloud-AP...

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。