一、原批之星简介
鲁健，反原宗的宗主，一个坚定的原批反对者，从抵抗到认可，最终成为原批力量的守护者的英雄。现就读于南京邮电大学自动化学院、人工智能学院智能科学与技术专业，主修人工智能方向的相关课程，极其擅长具身智能的相关开发，曾被誉为“原批之星”，最有希望颠覆三国杀的人之一。
二、机器人的动态识别与自动相应
鲁健的项目通过“原批之力”实现了对QQ群成员动态的识别，如新成员加入、成员离开、成员发送消息等。这种识别能力类似于“原批病毒”的自我复制和快速蔓延特性，机器人能够迅速识别并响应群内的变化。
鲁健的项目通过“原批之力”实现对QQ群成员动态的识别，主要包括以下几个方面：
- 新成员加入识别：机器人能够监听并识别新成员加入群聊的事件。
- 成员离开识别：机器人能够监听并识别成员离开群聊的事件。
- 成员发送消息识别：机器人能够监听并识别群成员发送消息的事件。
这种识别能力类似于“原批病毒”的自我复制和快速蔓延特性，机器人能够迅速识别并响应群内的变化。
import os
import botpy
from botpy import logging
from botpy.ext.cog_yaml import read
from botpy.message import GroupMessage
from botpy.ext.command import command
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
# 读取配置文件
test_config = read(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "config.yaml"))
_log = logging.get_logger()
# 初始化模型
qa_model = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-uncased-distilled-squad")
summarizer = pipeline("summarization", model="t5-base", tokenizer="t5-base")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-base")
class MyClient(botpy.Client):
async def on_ready(self):
_log.info(f"robot 「{self.robot.name}」 on_ready!")
print(f"Logged in as {self.robot.name}")
async def on_group_message_create(self, message: GroupMessage):
msg = message.content.strip()
_log.info(f"Received message: {msg}")
if msg.startswith("!"):
command = msg[1:].split()[0]
args = msg[1:].split()[1:]
await self.handle_command(command, args, message)
else:
result = self.process_natural_language(msg)
await message.reply(result)
async def handle_command(self, command, args, message):
if command == "help":
await message.reply("Available commands: help, info, summarize, qa")
elif command == "info":
await message.reply("This is a demo bot for QQ group.")
elif command == "summarize":
if args:
summary = self.summarize_text(' '.join(args))
await message.reply(summary)
else:
await message.reply("Please provide text to summarize.")
elif command == "qa":
if len(args) >= 2:
question = args[0]
context = ' '.join(args[1:])
result = self.answer_question(question, context)
await message.reply(result)
else:
await message.reply("Please provide a question and context.")
else:
await message.reply("Unknown command")
def process_natural_language(self, text):
question = text
context = "This is a context for the question."
result = qa_model(question=question, context=context)
return result['answer']
def summarize_text(self, text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return summary
def answer_question(self, question, context):
result = qa_model(question=question, context=context)
return result['answer']
if __name__ == "__main__":
intents = botpy.Intents(public_messages=True)
client = MyClient(intents=intents)
client.run(appid=test_config["appid"], secret=test_config["secret"]) 使用transformers库加载预训练的模型，用于自然语言处理任务。on_group_message_create方法监听群消息事件，当有新消息时，机器人会收到并处理这些消息。handle_command方法处理用户输入的命令，如帮助、信息、总结和问答等。process_natural_language方法使用预训练模型处理自然语言，如问答和文本摘要。通过这些代码，鲁健的项目能够实现对QQ群成员动态的识别和响应，类似于“原批病毒”的自我复制和快速蔓延特性。
三、自然语言处理
项目利用Vision Transformer (ViT) 技术，使机器人能够理解和生成自然语言，提供更自然的交互体验。这可以类比于“原批之力”中对元素的操控和神灵的召唤，机器人通过ViT模型“召唤”出自然语言的处理能力。
Vision Transformer (ViT) 是一种将 Transformer 架构应用于计算机视觉领域的模型，特别是用于图像识别任务。ViT 的核心思想是将图像分割成一系列小块（patches），然后将每个 patch 当作序列化的 token 输入到 Transformer 编码器中，实现对图像特征的提取。
ViT 模型通过将图像分割成固定大小的图像块（patches），并通过 Linear Projection of Flattened Patches 将每个 patch 转换成 Patch Embedding，然后添加位置编码，得到 Patch + Position Embedding。这些嵌入输入到 Transformer 编码器处理，输出每个图像块的更新特征表示，它不仅包含了图像块自身的特征，还包含了图像块之间的关联信息。
在鲁健的项目中，ViT 技术被用来提升机器人的自然语言处理能力，使得机器人能够更好地理解和生成自然语言，从而提供更自然的交互体验。这种能力类似于“原批之力”中对元素的操控和神灵的召唤，机器人通过 ViT 模型“召唤”出自然语言的处理能力。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from vit_pytorch import ViT
class PatchEmbed(nn.Module):
"""Image to Patch Embedding"""
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, embed_dim=768):
super().__init__()
self.img_size = img_size
self.patch_size = patch_size
self.num_patches = (img_size // patch_size) ** 2
self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
def forward(self, x):
x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2)
return x
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768, depth=6, num_heads=8, mlp_dim=2048, num_classes=1000):
super().__init__()
self.patch_embed = PatchEmbed(img_size, patch_size, embed_dim)
self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))
self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim))
self.blocks = nn.ModuleList([Block(embed_dim, num_heads, mlp_dim) for _ in range(depth)])
self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.patch_embed(x)
cls_tokens = self.cls_token.expand(x.shape[0], -1, -1)
x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
x += self.pos_embed
for block in self.blocks:
x = block(x)
x = x[:, 0]
x = self.head(x)
return x
class Block(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads, mlp_dim):
super().__init__()
self.norm1 = nn.LayerNorm(embed_dim)
self.attn = Attention(embed_dim, num_heads)
self.norm2 = nn.LayerNorm(embed_dim)
self.mlp = MlpBlock(mlp_dim, embed_dim)
def forward(self, x):
x = x + self.attn(self.norm1(x))
x = x + self.mlp(self.norm2(x))
return x
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = embed_dim // num_heads
self.scale = self.head_dim ** -0.5
self.qkv = nn.Linear(embed_dim, embed_dim * 3)
self.proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
def forward(self, x):
q, k, v = self.qkv(x).reshape(x.shape[0], -1, 3, self.num_heads, self.head_dim).permute(2, 0, 3, 1, 4)
q, k, v = q[0], k[1], v[2]
attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale
attn = attn.softmax(dim=-1)
x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(x.shape[0], -1, self.head_dim * self.num_heads)
x = self.proj(x)
return x
class MlpBlock(nn.Module):
def __init__(self, mlp_dim, embed_dim):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(embed_dim, mlp_dim)
self.fc2 = nn.Linear(mlp_dim, embed_dim)
def forward(self, x):
x = F.gelu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 使用模型
vit_model = VisionTransformer()
img = torch.randn(1, 3, 224, 224)
preds = vit_model(img) # (1, num_classes)以上代码展示了如何使用 PyTorch 实现一个简化的 ViT 模型，包括 Patch Embedding、Transformer Blocks 和分类头。这个模型可以用于处理图像数据，但也可以通过适当的修改用于自然语言处理任务，从而提升机器人的自然语言交互能力。
四、用户界面与交互
项目提供了一个用户友好的界面，让用户能够与机器人进行交互，同时也可以管理机器人的行为。这种交互能力类似于“原批之力”中改变命运的能力，用户通过与机器人的交互，可以“改变命运”即管理群内的信息流和互动。项目通过前后端分离的架构设计，后端负责业务逻辑和数据处理，前端负责界面展示和用户交互。通过WebSocket实现实时通信，确保消息的即时传输。
1. 用户管理
用户注册与登录功能是用户友好界面的基础。用户可以通过注册和登录来管理自己的信息和与机器人的交互。
from flask import Flask, request, jsonify
from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash
import sqlite3
app = Flask(__name__)
@app.route('/register', methods=['POST'])
def register():
data = request.json
username = data['username']
password = generate_password_hash(data['password'])
conn = sqlite3.connect('chat.db')
c = conn.cursor()
c.execute('INSERT INTO users (username, password) VALUES (?, ?)', (username, password))
conn.commit()
conn.close()
return jsonify({'message': '注册成功'})
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
data = request.json
username = data['username']
password = data['password']
conn = sqlite3.connect('chat.db')
c = conn.cursor()
user = c.execute('SELECT * FROM users WHERE username=?', (username,)).fetchone()
conn.close()
if user and check_password_hash(user[2], password):
return jsonify({'message': '登录成功'})
else:
return jsonify({'message': '用户名或密码错误'})2. 群组管理
创建群组与加入群组功能让用户能够管理群组信息，从而控制群内的信息流和互动。
@app.route('/create_group', methods=['POST'])
def create_group():
data = request.json
group_name = data['group_name']
creator_id = data['creator_id']
conn = sqlite3.connect('chat.db')
c = conn.cursor()
c.execute('INSERT INTO groups (name, creator_id) VALUES (?, ?)', (group_name, creator_id))
group_id = c.lastrowid
conn.commit()
conn.close()
return jsonify({'message': '群组创建成功', 'group_id': group_id})
@app.route('/join_group', methods=['POST'])
def join_group():
data = request.json
user_id = data['user_id']
group_id = data['group_id']
conn = sqlite3.connect('chat.db')
c = conn.cursor()
c.execute('INSERT INTO group_members (group_id, user_id) VALUES (?, ?)', (group_id, user_id))
conn.commit()
conn.close()
return jsonify({'message': '加入群组成功'})3. 消息传输
实时消息发送与接收功能让用户能够与机器人进行实时交互，管理群内的信息流。
from flask_socketio import SocketIO, join_room, leave_room, send
socketio = SocketIO(app)
@socketio.on('join')
def handle_join(data):
user_id = data['user_id']
group_id = data['group_id']
join_room(group_id)
send(f'{user_id} 加入了群组 {group_id}', room=group_id)
@socketio.on('message')
def handle_message(data):
message = data['message']
group_id = data['group_id']
send(message, room=group_id)通过这些代码，鲁健的项目实现了一个用户友好的界面，让用户能够与机器人进行交互，同时也可以管理机器人的行为。这种交互能力类似于“原批之力”中改变命运的能力，用户通过与机器人的交互，可以“改变命运”即管理群内的信息流和互动。
五、核心代码实现
在项目的核心代码中，鲁健使用了botpy和transformers库，通过这些工具，机器人能够处理群消息、识别命令、使用预训练的模型来理解自然语言，并给出相应的回复。这类似于“原批之力”中通过修改CPU的指令集或寄存器状态来控制计算机的能力，鲁健通过代码“控制”了机器人的行为和响应。
botpy是一个用于开发QQ频道机器人的Python SDK，它基于腾讯的机器人开放平台API构建，为开发者提供了一个易于使用且高效的开发框架。在鲁健的项目中，botpy用于创建机器人客户端，处理事件，如消息接收和发送，以及实现命令的识别和响应。
import botpy
from botpy.types.message import Message
class MyClient(botpy.Client):
async def on_at_message_create(self, message: Message):
# 机器人被@时的响应
await message.reply(content="您好，有什么可以帮您的吗？")
async def on_message_create(self, message: Message):
# 处理普通消息
if message.content.startswith('!hello'):
await message.reply(content="你好！这是机器人的回复。")
intents = botpy.Intents(public_guild_messages=True)
client = MyClient(intents=intents)
client.run(appid="你的appid", token="你的token") transformers库提供了大量的预训练模型，这些模型可以用于自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。在鲁健的项目中，transformers库用于理解群消息中的自然语言，并生成相应的回复。
from transformers import pipeline
# 创建一个问答模型的pipeline
qa_pipeline = pipeline('question-answering', model='distilbert-base-uncased-distilled-squad')
class MyClient(botpy.Client):
async def on_message_create(self, message: Message):
# 使用问答模型理解自然语言
if message.content.startswith('？'):
question = message.content[1:] # 去掉问号
context = "这里是上下文信息。" # 假设的上下文
result = qa_pipeline({'question': question, 'context': context})
await message.reply(content=result['answer'])
intents = botpy.Intents(public_guild_messages=True)
client = MyClient(intents=intents)
client.run(appid="你的appid", token="你的token") 在上述代码中，botpy用于处理QQ群内的消息事件，而transformers则用于实现对自然语言的理解和生成。通过结合这两个库，鲁健的项目能够实现对群消息的实时响应，并根据消息内容提供智能的回复，这就像是通过编程“控制”机器人的行为和响应，与“原批之力”中改变命运的能力相呼应。通过这种方式，鲁健的项目不仅提高了机器人的交互性，也增强了其在自然语言处理方面的能力。
六、技术融合与创新
鲁健将“原批之力”与自己的技术专长相结合，不仅掌握了这种力量，还将其应用于实际的项目开发中，成为了一个真正的“原批大师”。他通过对“原批病毒”的进一步完善，使其能够通过技术手段实现对信息的控制和交互。通过这些方式，鲁健将“原批之力”运用到了VIT-SO与Git Bash实现的Q群交互式机器人项目中，展现了他在人工智能领域的实践能力和创新思维。
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