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add_wechat_commercial_zh.md

File metadata and controls

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集成个人微信服务器商业版

用户反馈免费版不能同时支持多个群，事实上要获取群里的视频和语音也很难用 accessibility 方式完成。

因此我们介绍商业版 wkteam 接入方式，支持图片、公众号解析。

Warning

wkteam 曾变更过经营主体，🚨注意财产安全
打开 wkteam.cn 和 121.229.29.88:6327， 会发现 UI 相同但数据库不通，须仔细咨询运营方

整个服务需要准备以下资源：

  • wkteam 账号
  • 一个微信号，支持 22 个国内地区，见文档
  • GPU，最少 2G 显存

一、部署图

考虑到算法服务可能不在线、没有公网 IP，整个设计分三部分：

  • redis 存储微信消息，需要部署在公网
  • 消息回调 接收 wkteam 提供的推送，转存到 redis，需要公网
  • 算法 pipeline 从 redis 拉取消息处理，结果直接发给 wkteam

这么设计的好处是：

  • 消息回调实现简单，很稳定一般不需重启
  • 信息都被缓存进了 redis，修改算法后重启，不会漏处理群里的消息

二、wkteam 登录、测试消息缓存

启动公网 redis。

在公网机器中填写 config.ini，假设我们的 ip 是 101.133.161.11；假设我们的地区是上海。

注意 proxy 地区填错会导致封号！ 首次使用 wkteam，24 小时后要重新登录一次

# wechat message callback server ip
callback_ip = "101.133.161.11"
callback_port = 9528

# public redis config
redis_host = "101.133.161.11"
redis_port = "6380"
redis_passwd = "hxd123"

# wkteam
account = ""
password = ""
# !!! `proxy` is very import parameter, it's your account location
# 1：北京 2：天津 3：上海 4：重庆 5：河北
# 6：山西 7：江苏 8：浙江 9：安徽 10：福建
# 11：江西 12：山东 13：河南 14：湖北 15：湖南
# 16：广东 17：海南 18：四川 20：陕西
# bad proxy would cause account deactivation !!!
proxy = 3

运行 wechat.py，微信扫描二维码登录，然后注册 callback 地址。

python3 huixiangdou/frontend/wechat.py --login

若运行成功，会看到以下日志，同时 wkteam/license.json 会记录完整的账号信息。

# 设置 callback 地址日志
.. set callback url http://xxx/callback
.. {"code":"1000","message":"设置成功","data":null}
.. login success, all license saved to wkteam/license.json

# 保存账号信息
cat wkteam/license.json
{
  "auth": "xxx",
  "wId": "xxx",
  "wcId": "wxid_xxx",
  "qrCodeUrl": "http://wxapii.oosxxx"
}

三、运行算法 pipeline

因为算法 pipeline 要发消息给微信，所以要把公网的 wkteam 目录，拷贝到 GPU 所在机器上。

为什么不在公网统一处理所有微信收发？看起来设计简化了，实际上开发调试都巨麻烦。

填写 config.ini，运行。config-wkteam-example.ini 是一个填写示例：

  • LLM 只使用 kimi
  • 群列表为茴香豆用户群。wkteam/wechat_message.jsonl 记录了所有消息、可以得知群号
  • 开启指代消歧
python3 -m huixiangdou.main

这套服务会：

  • 下载群里的图片。如果使用 kimi，会尝试 OCR
  • 尝试解析群里的公众号消息，失败则只使用小标题

四、【可选】指代消歧

根据 2405.02817，我们基于真实数据微调了 Qwen 系列模型。 从 HuggingFace 下载 LoRA 权重，合并权重并部署成 openai API

# 用 axolotl 合并 weight
python3 -m axolotl.cli.merge_lora examples/qwen/qwen2-lora-14B.yaml

# 用 vLLM 部署
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name coref-res --model /path/to/qwen14b-lora-merged/ --port 9999 --max-model-len 4096 --gpu-memory-utilization 0.8

把端口号配置进 config.ini ，重新运行算法 pipeline 即可。