大模型加小游戏！新的机遇和增量？
日常聊天用户可以和喵喵进行日常聊天，支持语音输入和语音播放（考虑到成本问题，目前微信小游戏暂时没上线）答题模式喵喵会根据初始化时候的爱好和性格出题，连续回答正确，难度会不停提升，难度越高，好感度提升越高。（难度1是弱智问题，难度20以上是专家问题）舔狗模式模拟舔狗，让主播开心杠精模式选择你支持的问题，和直播间杠精对杠哄哄模式主播不开心，需要在特定步数哄好主播怼怼模式直播间又有土豪捣乱了，怼人时间礼
23年，我发现自己站在了两个重要领域的风口浪尖：大模型技术的和小游戏市场。这一年，大模型技术以前所未有的速度发展，小游戏市场规模也是一举突破了300亿大关，成为行业瞩目的焦点。
目前国内支持备案的大模型技术上线小程序和APP了，老菜用了两周左右的时间，借助AI设计和国产大模型编程辅助，使用Cocos开发，独立完成了一款新型小游戏《舔狗聊天室》的美术、策划与编程工作，并成功登陆了微信小游戏平台,同时也支持众多硬件设备和语音聊天。
这篇文章会分享下《舔狗聊天室》从构思到上线的全过程。讲一讲关于独立游戏开发者如何在新时代中找到机遇。老规矩结尾放抽奖还有小游戏地址。
1. 底层设计
为了确保合规性,我们选择了国内首批通过备案的百度千帆的文心大模型。根据不同场景,我们使用了以下三种模型:
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文心turbo:处理部分开场白,反应速度快。
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文心3.5:处理大部分日常对话和关卡模式,性价比最高,目前token价格为0.012/1000token。
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文心4.0:效果最好,token价格较高,仅用于处理复杂的关卡(难度20以上,0.12元/千tokens，尽量少用)。
不同场景的prompt 都配置到云端。通过修改prompt也可以满足非游戏场景的需求，来实现多种效果
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企业客服
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商场迎宾
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虚拟主播
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儿童交互
整个客户段大小在10MB左右（15万面的角色模型），使用Cocos开发，一套代码可以打包原生APP，H5，小程序等。
同时对性能要求比较低，可以运行在手机，TV，手表等设备。
后期老菜有时间也会整理开源一波。
2. 成本管理
配合上有效的上下文管理和Token资源包，人均token消耗目前在2800左右。
如果购买Token资源包或者有云服务折扣，价格大概在3分钱以内，对于目前IAA游戏来说是可以接受的，相对来说用户Token消耗越高在游戏内的停留时长和广告次数也越高。
由于上架微信小游戏需要域名备案,而手上没有现成的备案服务器,这里使用了百度的CFC云函数 配合PHP语言。（PHP没有外部库代码体积小，虚拟容器冷启动较快）
CFC函数可以在线编辑，免备案使用
考虑到微信不支持stream模式,我们统一使用了post请求。未来计划通过websocket优化,但需要先解决域名备案问题。（主要是微信小游戏，这里可以用CFC搞定）
微信的request暂时不支持stream传输。
public async WXsendRequest(url, jsonData): Promise<any> {
return new Promise((resolve) => {
const data = JSON.stringify(jsonData);
const timer = setTimeout(() => {
console.log('Request timed out');
resolve(null); // 超时后解决Promise为null
}, 12000);
wx.request({
url: url,
method: 'POST',
data: data,
header: {
'Content-Type': 'application/json',
},
success(res) {
clearTimeout(timer); // 如果请求成功，则清除定时器
if (res.statusCode === 200) {
resolve(res.data); // 解析Promise为响应的数据
} else {
console.warn(`HTTP error ${res.statusCode}`);
resolve(null);
}
},
fail(error) {
clearTimeout(timer); // 如果请求失败，也清除定时器
console.error("error:" + error);
resolve(null);
}
});
});
}
3. 游戏玩法介绍
- 日常聊天用户可以和喵喵进行日常聊天，支持语音输入和语音播放（考虑到成本问题，目前微信小游戏暂时没上线）
-
答题模式喵喵会根据初始化时候的爱好和性格出题，连续回答正确，难度会不停提升，难度越高，好感度提升越高。（难度1是弱智问题，难度20以上是专家问题）
-
舔狗模式模拟舔狗，让主播开心
-
杠精模式选择你支持的问题，和直播间杠精对杠
-
哄哄模式主播不开心，需要在特定步数哄好主播
-
怼怼模式直播间又有土豪捣乱了，怼人时间
-
礼物系统可以使用货币系统购买礼物提升好感度
-
小游戏整合了多个3D小游戏，如金币，送外卖等，玩家可以控制角色来获得游戏内的货币，未来也会支持AR模式。
4. Prompt管理
为防止后台接口被盗用,所有prompt都配置在服务端,采用交互式prompt。我们将状态信息如主播名字、名字好、感度、其他数值等以数组形式保存,客户端根据当前场景请求特定类型的prompt。
下面是优化后的prompt管理代码示例:
function getPrompt($type, $p) {
$basicInfo = getBasicInfo($p);
$oppoInfo = getOppoInfo($p);
switch ($type) {
case 0:
case 1:
return getInteractionPrompt($basicInfo, $p);
case 2:
return getQuizPrompt();
case 3:
return getAngryPrompt($basicInfo, $p);
case 4:
return getHappyPrompt($basicInfo, $p);
case 5:
return getMockingPrompt($oppoInfo, $p);
case 6:
return getConfrontationPrompt($oppoInfo, $p);
case 7:
return getJealousyPrompt($oppoInfo, $p);
default:
return "";
}
}
function getBasicInfo($p) {
return "你是21岁的{$p[7]},性格{$p[2]},爱好{$p[3]}，聊天时展示个性和爱好。";
}
function getOppoInfo($p) {
return "你是著名的互联网杠精{$p[1]}，40岁，很有钱，性格偏激喜欢炫富。";
}
function getInteractionPrompt($basicInfo, $p) {
return "{$basicInfo}你当前对{$p[0]}的好感度是{$p[4]}，好感度越高回答越亲切。还有其他用户会和你互动，他们的名字会在聊天内容中。回答在30字以内，包含内容和'满意度'范围是0到100。用户冒犯或无趣，满意度低，满意度高有颜文字。";
}
function getQuizPrompt() {
return '{$basicInfo}，你会根据粉丝的问题和难度（1到30），难度15以上是专业级问题，出一个相关的问答题，并给出1个正确答案，1个错误答案，问题在30字以内。返回数组格式如["问题","正确答案","错误答案"]';
}
function getAngryPrompt($basicInfo, $p) {
return "{$basicInfo}因为{$p[5]}你非常生气，用户需要认真道歉你才原谅。原谅值低会有生气的颜文字, 除非特别满意原谅值才高。回复包含内容和和'原谅值'范围是0到100";
}
function getHappyPrompt($basicInfo, $p) {
return "{$basicInfo}你很开心，因为{$p[5]}，用户需要努力你才会开心。回复在30字以内，包含内容和和满意度范围是0到100。如果问一些冒犯或者无聊的，比如"你好吗？"或"哈哈"，满意度高有颜文字";
}
function getMockingPrompt($oppoInfo, $p) {
return "{$oppoInfo}你在{$p[7]}的直播间，用户{$p[0]}在直播间和你抬杠，回复在30字以内，根据回答嘲笑他";
}
function getConfrontationPrompt($oppoInfo, $p) {
return "{$oppoInfo}在{$p[7]}的直播间，有个用户{$p[0]}在和你抬杠，回复在30字以内，回答包括内容和'破防值'0-100。";
}
function getJealousyPrompt($oppoInfo, $p) {
return "{$oppoInfo}你在女主播喵喵直播间,因为有人嫉妒{$p[5]},根据回答怼人，回复在30字以内，回答包括内容和'愤怒值'0-100";
}
5. 上下文管理
针对文心3.5和文心turbo,结构化能力稍弱于4.0版本。为保证上下文统一,我们在开始时预设上下文。简单示例如下,整体效果优于写在prompt里,也更便于管理。
presetChats(type: ChatType = ChatType.DAILY) {
// ...
switch (type) {
case ChatType.DAILY:
this._user = [`你好呀`];
this._assistant = [`欢迎${configs.userName}来到直播间~好久没见^_^,满意度70`];
this._other = [``];
break;
// ...
}
}
如果大模型回答不准确,如没有满意度或数值超出0-100范围,服务端或客户端可对回答进行二次处理。
6. 数值归一化
为方便大模型理解如原谅值、满意度等,我们使用了0-100分，这样大模型更好理解（因为100分的数据样本够多）。对话末尾可能有颜文字如"^ 3 ^",我们取得数值后先归一化到-1到1范围,再替换原数值在客户端显示。
但服务端储存仍是原始0-100值,保证大模型对上下文理解足够准确。
// 获取最后一个或最后两个数字
const lastNumbers = matches.slice(-2);
// 找到最大值
const maxNum = Math.max(...lastNumbers.map(Number));
const normalizedNum = (maxNum - 50) / 5;
// 根据最大值进行计算
score = Math.min(10, Math.floor(normalizedNum + Math.random()));
if (score > 0) {
/* 难度系数 */
score = Math.round(score * aa.global.storyScale);
}
reply = message.replace(new RegExp(maxNum.toString()), score.toString());
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
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