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food-gpt

food-gpt

WhatsApp智能客户服务机器人，基于OpenAI GPT模型

项目通过OpenAI的GPT模型和WhatsApp，实现自然语言客户服务。使用Node.js和TypeScript开发，集成Venom库和Redis以管理用户状态。适用于餐饮等各种业务场景，提供详细的安装和运行指南，以及个性化的客户服务脚本。

Food Commerce GPTGPT模型VenomWhatsAppOpenAIGithub开源项目
访问官网GitHub文档

项目简介：Food-GPT

Food-GPT 是一个专为食品行业设计的智能客服机器人，它利用了 OpenAI 的 GPT 模型来提供人性化的客服体验。最初，这个项目是为 Dev Samurai 的 Master Class #013 而开发的，旨在帮助餐饮业通过 WhatsApp 平台实现自动化客服。

工作原理

该机器人使用 OpenAI 的 GPT 模型，可以生成仿人类的回答，从而帮助用户进行点餐等客服服务。它通过 Venom 实现与 WhatsApp 的集成，允许客户通过简单的消息交流来获取服务。为了让机器人流畅互动，其内部预设了一个标准化的对话脚本，使用者亦可对其进行个性化调整以适应不同业务需求。

如何执行？

要运行这个机器人，需要符合以下条件：

  1. 已安装 WhatsApp。
  2. 安装了 Node.js 和 Docker。
  3. 拥有 OpenAI 的 API Key。

设置步骤概述：

  • 创建一个 .env 文件，配置 API Key 和 redis 数据源。
  • 使用 npm install 安装项目所需的依赖。
  • 执行 npm run dev 启动机器人，这将生成一个二维码用于 WhatsApp 扫描，以绑定设备。

请注意：使用非授权的 WhatsApp API 可能会导致账号被封禁，因此建议使用测试号码。

开发步骤

第一步：创建 Node.js 后端项目

  1. 创建项目目录并初始化为 Node.js 项目。
  2. 安装必要的开发工具和 TypeScript 配置。
  3. 设置基本文件结构和运行脚本。

第二步：集成 WhatsApp 客户端

  1. 安装 Venom 库用于 WhatsApp 的客户端操作。
  2. 配置并运行 Venom，使其可以与 WhatsApp 进行消息互动。

第三步：整合 OpenAI

  1. 安装 OpenAI 和 dotenv 库，用于调用 GPT 模型和环境变量管理。
  2. 创建配置文件来管理 OpenAI API Key。
  3. 编写函数以处理消息和生成响应。

第四步：设计对话脚本

  1. 编写详细的对话脚本，其中包括与用户的互动流程和选项。
  2. 实现对话内容的初始化和自动化回应。

第五步：集成 Redis 缓存

  1. 安装 ioredis 用于缓存用户信息和对话状态。
  2. 利用 Redis 存储用户会话，以支持多用户同时交互而不丢失上下文。

第六步：订单管理

  1. 在顾客确认订单后，生成订单详情并记录订单状态。
  2. 通过和用户的对话内容生成订单摘要，以便于客服人员处理。

项目总结

通过这个项目，用户可以学习如何利用 OpenAI 的能力来创建一个高效的客服系统。虽然案例是针对食品行业，但其结构和逻辑可以适用于各个领域，只要进行适当的调整即可实现自动化客服解决方案。

欢迎你使用 Food-GPT 帮助提升业务的客户沟通效率。

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