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网站两个域名,昆山市建设监察大队网站,公众号开发者怎么添加,平湖市网站建设前两天,搞了个微信 AI 小助理-小爱(AI),爸妈玩的不亦乐乎。 零风险!零费用!我把AI接入微信群,爸妈玩嗨了,附教程(下) 最近一直在迭代中,挖掘小爱的无限潜力: 链接丢给…

前两天,搞了个微信 AI 小助理-小爱(AI),爸妈玩的不亦乐乎。

  • 零风险!零费用!我把AI接入微信群,爸妈玩嗨了,附教程(下)

最近一直在迭代中,挖掘小爱的无限潜力:

  • 链接丢给它,精华吐出来!微信AI小助理太强了,附完整提示词
  • 拥有一个能倾听你心声的「微信AI小助理」,是一种什么体验?

有朋友问小爱:能接收word、excel、pdf等各种文件吗?要是能帮我处理各种文件,岂不是很爽?

小爱:今天就安排!

今日分享,将继续基于wechatbot-wehook框架,带大家实操:如何接收微信文件,并进行处理,让小爱接管你的文件处理工作,助力你上班摸鱼

1. 接收微信文件

微信消息中所有文件,在 FastAPI 中都可以用 UploadFile 类处理。

此外,UploadFile 是设计为异步的,故支持大文件的高效上传和处理。

其中,content_type 代表文件的 MIME 类型(媒体类型),主要分为以下几类:

  1. 文本类型
  • 文本文件:如 text/plain
  • HTML 文件:如 text/html
  • CSS 文件:如 text/css
  1. 图像类型
  • JPEG 图像:如 image/jpeg
  • PNG 图像:如 image/png
  • GIF 图像:如 image/gif
  1. 音频类型
  • MP3 音频:如 audio/mpeg3 或 audio/mp3
  • WAV 音频:如 audio/x-wav
  1. 视频类型
  • MP4 视频:如 video/mp4
  • MPEG 视频:如 video/mpeg
  1. 应用程序类型
  • JSON 文件:如 application/json
  • PDF 文件:如 application/pdf
  • ZIP 文件:如 application/zip
  • Microsoft Word 文档:如 application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document

下面是接收文件并下载的示例代码:

@app.post("/receive")
async def receive_message(request: Request):data = await request.form()message_type = data.get("type")content = data.get("content")# 下载文件if message_type == 'file':with open(f"./output/{content.filename}", "wb") as buffer:bin = await content.read()buffer.write(bin)

上一篇,我们主要介绍了如何处理音频文件。

本篇将以最常见的 pdf 为例,介绍如何处理 pdf 并返回。

2. 文本提取

当你给小爱发送一份 pdf 文件,后台接收到的文件如下:

UploadFile(filename='学会写作.pdf', size=1381979, headers=Headers({'content-disposition': 'form-data; name="content"; filename="å\xad¦ä¼\x9aå\x86\x99ä½\x9c.pdf"', 'content-type': 'application/pdf'}))

文件类型为application/pdf

关于如何处理pdf 文件,可以参看猴哥之前的【Python实战】教程:

  • 【Python实战】自动化处理 PDF 文档,完美实现 WPS 会员功能
  • 【Python实战】如何优雅地实现文字 & 二维码检测?
  • 【Python实战】一键生成 PDF 报告,图文并茂

这里我们以提取 pdf 文本为例进行演示:

from PyPDF2 import PdfReader
def pypdf_to_txt(input_pdf):pdf_reader = PdfReader(input_pdf)texts = []for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):page = pdf_reader.pages[page_num]text = page.extract_text()texts.append(text)return '\n'.join(texts)

3. 文本摘要

得到文本后,就可以交给 LLM 帮我们提炼总结一下内容要点。有了文本摘要,我就无需再去翻阅长文,省时提效利器,有没有?

这个任务非常简单,甚至无需编写角色提示词:

unillm = UniLLM()
messages = [{'role': 'user', 'content': f'帮我提炼这篇文章的主要观点:{text}'}]
res = unillm(['glm4-9b'], messages=messages)

我把《学会写作》这本书发给了它,可以看到提炼的还是很精准的:

有需要这本书的公众号后台自取。

4. 更多玩法

不管是 word 还是 pdf,只要拿到源文件,你想实现任何功能,还不简单?底层逻辑都是一样的:把流程标准化,然后让程序自动执行,最终让小爱交给你~

比如,我可以让它帮我把 pdf 去水印/加水印,然后返回给我。

写在最后

本文给大家展示了一个处理pdf文件的简单案例,懒人必备神器!

大家有更好的想法,欢迎评论区交流。

如果本文对你有帮助,不妨点个免费的赞收藏备用。


为了方便大家交流,新建了一个 AI 交流群,欢迎感兴趣的小伙伴加入。

小爱也在群里,想进群体验的朋友,公众号后台「联系我」即可,拉你进群。

http://www.yayakq.cn/news/898947/

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