企业官网建设流程全解析

烟台电商网站建设,开发商是不是建设单位,上海网站建设电,众v创业营网站建设接上节课#xff0c;智能筛选新闻、生成海报并推送到企业微信。思路和效果将新闻按照主题关联度来排#xff0c;取关联度高的前十条新闻#xff0c;用它们的标题作为生图的关键词#xff0c;然后将图片发到企微。步骤大致如下#xff1a;DeepSeek#xff1a;文本处理Gemi…接上节课智能筛选新闻、生成海报并推送到企业微信。思路和效果将新闻按照主题关联度来排取关联度高的前十条新闻用它们的标题作为生图的关键词然后将图片发到企微。步骤大致如下DeepSeek文本处理Gemini图像生成企业微信消息推送效果图目的达到了但是图片内容效果不尽人意因为我用的是nano banana2.5不是pro运行稳定且有需求的话可以用最新滴nano banana pro也是最贵滴。一、核心节点AI智能筛选新闻这个节点是大模型做裁判的关键环节。它拿到所有新闻标题后要选出最相关的10条。1. 筛选逻辑拆解系统指令很明确给每个标题打相关性分数与“AI/人工智能/机器人/科技”相关程度按分数从高到低排序取前10名这样避免了随机选择确保选出的都是干货。2. 输出格式强制约束大模型必须输出固定格式{ selected_news_titles: [标题1, 标题2], poster_date: 2025年12月15日 星期一 }小技巧这种严格格式约束让后续节点可以直接使用数据不用再解析。二、海报生成让AI当美编选好新闻后需要“配图”。这里调用Gemini-2.0生成海报。提示词设计精髓这个提示词写得很有水平尺寸要求4k竖版9:16适合手机查看布局要求Bento Grid便当盒式分区风格要求手绘风简洁图标关键约束严禁内容重复为什么用OpenRouter它是“模型聚合平台”能访问多种图像模型根据需求用不同版本的大模型三、数据处理Base64提取与校验AI返回的是数据URL我们需要提取纯Base64字符串计算MD5值企业微信API要求代码节点核心逻辑# 找到png;base64,后面的部分 base64_string image_data_url.split(png;base64,)[1] # 计算MD5用于校验 md5_hash hashlib.md5(base64.b64decode(base64_string)).hexdigest()四、最终推送企业微信机器人配置很简单{ msgtype: image, image: { base64: {{base64_string}}, md5: {{md5_hash}} } }Webhook密钥从企业微信群机器人设置获取。五、小记这节我还学习了base64和md5她俩都是企微接收图片时要求必填的参数。base64是什么我跟龙哥一起探讨发现它跟ASCII的联系非常深ASCII如下截图不完整我的理解是ASCII里记录着里面有128个字符表0-127每格表代表不同的含义包括古早常用的有特殊含义字母组合0-31计算符号和数字32-64大小写字母以及后面又加了些符号等等。而Base64是取里面的64个字符大小写字母和数字还差几个我不知道是什么问了ds她解释说ASCII定义了一个包含128个字符的标准集包括控制字符和可打印字符。Base64从这个可打印字符部分中精心挑选了64个最安全、最通用、最不可能被系统误解的字符组成了自己的“密码本”大写字母 A-Z(26个)小写字母 a-z(26个)数字 0-9(10个)符号 (1个)符号 /(1个)总计26 26 10 1 1 64个字符这就是它名字Base64的由来——基于这64个字符的编码系统。ds还举了例子我觉得说的挺清楚的md5是什么呢我的理解是MD5就像现在网购要求的开箱视频AI生成的不算目的是验证买家收到的货物的跟卖家发过来的货物是否货不对板防止了买家无凭证也防止卖家的货在中途被掉包等。企微要求必填md5就是验证我们在群聊收到消息推送发的图片买家与我们的工作流发给企微webhook的图片卖家是否一致因为中间可能存在恶意广告给卖家图片调包的现象。ds说我的理解100%正确我看nano生图只有base64没有生成md5所以我让ds帮我在代码里添加了md5的获取方式。本来用的是js但是因为不熟悉且python自带库方便些所以用了python代码。话说n8n的python代码标注的是Beta居然还是公测版我们python如此的“不稳定”吗哈哈。