手把手搭建一个公众号聊天系统-公众号对接大模型（三）

现在需要对接智谱AI、微信公众号了。

因为前两步骤我们都准备好了，这里其实就相对简单，前面我们有公众号的业务代码：

from wechatpy import parse_message
from wechatpy.replies import TextReply

@app.post(
    "/robot/api"
)
async def handle_wx(request: Request):
    xml = await request.body()
    msg = parse_message(xml)

    print(msg)

    if msg.type == "text":
        content = f"Reply: {msg.content}"
        reply = TextReply(content=content, message=msg)
        # 转换成 XML
        return reply.render()

    return TextReply(content="Not support type", message=msg)

注意，在代码的第14行，我们实际上是返回了一个固定的回复，即在用户消息前面加上了Reply:，所以这里实际上只需要调用智谱AI的接口就行了，简单来说改成如下：

# before
    content = f"Reply: {msg.content}"

# after
        response = get_completion(msg.content)
        content = response.choices[0].message

至此，一个简单的对话就实现了。

如何开发更复杂的功能呢？比如：

多轮对话
支持富文本

其实公众号是可以拿到一个FromUserName信息，可以根据这个信息，将用户历史发送的消息-系统回复进行存储，如存在内存或redis、mysql都是可以的。这样每次请求需要将消息都传给大模型服务，这样就可以实现了。

富文本也是支持的，请参考微信公众号开发文档，以及智谱AI的相关文档。