微信部署ChatGpt，超简单！

最近ChatGpt真的非常的火，个人在几个月前已经尝试使用，问了一些简单的代码问题，它都能够顺畅准确的回答出来，甚至比国内外搜索引擎找到答案的速度要快很多，它甚至可以帮你修改论文，写文案等等，真的非常期待脑机结合的未来场景！

现在来尝试把ChatGpt部署在自己的微信小号(公众号、企业微信、钉钉等等)上。那我们废话不多说，直接上教程。

在github上已经有非常多的开源优秀作品，百花齐放。就以zhayujie的作品为例，项目地址：https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat

最好是自己有台服务器，开始教程。

简介

基于ChatGPT的微信聊天机器人，通过 ChatGPT 接口生成对话内容，使用 itchat 实现微信消息的接收和自动回复。已实现的特性如下：

  • [x] 文本对话： 接收私聊及群组中的微信消息，使用ChatGPT生成回复内容，完成自动回复
  • [x] 规则定制化： 支持私聊中按指定规则触发自动回复，支持对群组设置自动回复白名单
  • [x] 多账号： 支持多微信账号同时运行
  • [x] 图片生成： 支持根据描述生成图片，并自动发送至个人聊天或群聊
  • [x] 上下文记忆：支持多轮对话记忆，且为每个好友维护独立的上下会话
  • [x] 语音识别： 支持接收和处理语音消息，通过文字或语音回复

快速开始

准备

1. OpenAI账号注册

前往 OpenAI注册页面 创建账号，参考这篇 教程 可以通过虚拟手机号来接收验证码。创建完账号则前往 API管理页面 创建一个 API Key 并保存下来，后面需要在项目中配置这个key。

项目中使用的对话模型是 davinci，计费方式是约每 750 字 (包含请求和回复) 消耗 $0.02，图片生成是每张消耗 $0.016，账号创建有免费的 $18 额度，使用完可以更换邮箱重新注册。

2.运行环境

支持 Linux、MacOS、Windows 系统（可在Linux服务器上长期运行)，同时需安装 Python。

建议Python版本在 3.7.1~3.9.X 之间，3.10及以上版本在 MacOS 可用，其他系统上不确定能否正常运行。

1.克隆项目代码：

git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
cd chatgpt-on-wechat/

2.安装所需核心依赖：

pip3 install itchat-uos==1.5.0.dev0
pip3 install --upgrade openai

注：itchat-uos使用指定版本1.5.0.dev0，openai使用最新版本，需高于0.27.0。

配置

配置文件的模板在根目录的config-template.json中，需复制该模板创建最终生效的 config.json 文件：

cp config-template.json config.json

然后在config.json中填入配置，以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改：

# config.json文件内容示例
{ 
  "open_ai_api_key": "YOUR API KEY",                          # 填入上面创建的 OpenAI API KEY
  "proxy": "127.0.0.1:7890",                                  # 代理客户端的ip和端口
  "single_chat_prefix": ["bot", "@bot"],                      # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复
  "single_chat_reply_prefix": "[bot] ",                       # 私聊时自动回复的前缀，用于区分真人
  "group_chat_prefix": ["@bot"],                              # 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复
  "group_name_white_list": ["ChatGPT测试群", "ChatGPT测试群2"], # 开启自动回复的群名称列表
  "image_create_prefix": ["画", "看", "找"],                   # 开启图片回复的前缀
  "conversation_max_tokens": 1000,                            # 支持上下文记忆的最多字符数
  "character_desc": "你是ChatGPT, 一个由OpenAI训练的大型语言模型, 你旨在回答并解决人们的任何问题，并且可以使用多种语言与人交流。"  # 人格描述
}

配置说明：

1.个人聊天

  • 个人聊天中，需要以 "bot"或"@bot" 为开头的内容触发机器人，对应配置项 single_chat_prefix (如果不需要以前缀触发可以填写 "single_chat_prefix": [""])
  • 机器人回复的内容会以 "[bot] " 作为前缀， 以区分真人，对应的配置项为 single_chat_reply_prefix (如果不需要前缀可以填写 "single_chat_reply_prefix": "")

2.群组聊天

  • 群组聊天中，群名称需配置在 group_name_white_list 中才能开启群聊自动回复。如果想对所有群聊生效，可以直接填写 "group_name_white_list": ["ALL_GROUP"]
  • 默认只要被人 @ 就会触发机器人自动回复；另外群聊天中只要检测到以 "@bot" 开头的内容，同样会自动回复（方便自己触发），这对应配置项 group_chat_prefix
  • 可选配置: group_name_keyword_white_list配置项支持模糊匹配群名称，group_chat_keyword配置项则支持模糊匹配群消息内容，用法与上述两个配置项相同。（Contributed by evolay)

3.语音识别

  • 添加 "speech_recognition": true 将开启语音识别，默认使用openai的whisper模型识别为文字，同时以文字回复，目前只支持私聊 (注意由于语音消息无法匹配前缀，一旦开启将对所有语音自动回复)；
  • 添加 "voice_reply_voice": true 将开启语音回复语音，但是需要配置对应语音合成平台的key，由于itchat协议的限制，只能发送语音mp3文件，若使用wechaty则回复的是微信语音。

4.其他配置

  • proxy：由于目前 openai 接口国内无法访问，需配置代理客户端的地址，详情参考 #351
  • 对于图像生成，在满足个人或群组触发条件外，还需要额外的关键词前缀来触发，对应配置 image_create_prefix
  • 关于OpenAI对话及图片接口的参数配置（内容自由度、回复字数限制、图片大小等），可以参考 对话接口 和 图像接口 文档直接在 代码 bot/openai/open_ai_bot.py 中进行调整。
  • conversation_max_tokens：表示能够记忆的上下文最大字数（一问一答为一组对话，如果累积的对话字数超出限制，就会优先移除最早的一组对话）
  • character_desc 配置中保存着你对机器人说的一段话，他会记住这段话并作为他的设定，你可以为他定制任何人格 (关于会话上下文的更多内容参考该 issue)

运行

1.本地运行

如果是开发机 本地运行，直接在项目根目录下执行：

python3 app.py

终端输出二维码后，使用微信进行扫码，当输出 "Start auto replying" 时表示自动回复程序已经成功运行了（注意：用于登录的微信需要在支付处已完成实名认证）。扫码登录后你的账号就成为机器人了，可以在微信手机端通过配置的关键词触发自动回复 (任意好友发送消息给你，或是自己发消息给好友)，参考#142。

2.服务器部署

使用nohup命令在后台运行程序：

touch nohup.out                                   # 首次运行需要新建日志文件                     
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out          # 在后台运行程序并通过日志输出二维码

扫码登录后程序即可运行于服务器后台，此时可通过 ctrl+c 关闭日志，不会影响后台程序的运行。使用 ps -ef | grep app.py | grep -v grep 命令可查看运行于后台的进程，如果想要重新启动程序可以先 kill 掉对应的进程。日志关闭后如果想要再次打开只需输入 tail -f nohup.out。
scripts/目录有相应的脚本可以调用

注意： 如果 扫码后手机提示登录验证需要等待5s，而终端的二维码再次刷新并提示 Log in time out, reloading QR code，此时需参考此 issue 修改一行代码即可解决。

多账号支持： 将 项目复制多份，分别启动程序，用不同账号扫码登录即可实现同时运行。

特殊指令： 用户向机器人发送 #清除记忆 即可清空该用户的上下文记忆。

常见问题

FAQs： https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs

其实代理才是最难的，很多人不会，我有空会再写一篇教程专门讲怎么代理

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