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本篇内容介绍了“如何将ChatGPT接入微信实现智能回复功能”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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
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
多账号: 支持多微信账号同时运行
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
2022.12.19: 引入 itchat-uos 替换 itchat,解决由于不能登录网页微信而无法使用的问题,且解决Python3.9的兼容问题
2022.12.18: 支持根据描述生成图片并发送,openai版本需大于0.25.0
2022.12.17: 原来的方案是从 ChatGPT页面 获取session_token,使用 revChatGPT 直接访问web接口,但随着ChatGPT接入Cloudflare人机验证,这一方案难以在服务器顺利运行。 所以目前使用的方案是调用 OpenAI 官方提供的 API,回复质量上基本接近于ChatGPT的内容,劣势是暂不支持有上下文记忆的对话,优势是稳定性和响应速度较好。
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,计费方式是每1k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。
支持 Linux、MacOS、Windows 系统(可在Linux服务器上长期运行),同时要求安装有 Python
(版本需在 3.7.1~3.9.X 之间,Linux环境建议使用3.7.X)。
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 openai==0.25.0
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
中填入自定义配置,各配置项含义如下:
# 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 "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 }
配置说明:
个人聊天中,需要以 "bot" 或 "@bot" 为开头的内容触发机器人,对应配置中的 single_chat_prefix
;机器人回复的内容会以 "[bot]" 作为前缀, 以区分真人,对应的配置为 single_chat_reply_prefix
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,默认只要被@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,这对应配置 group_chat_prefix
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,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。
1.如果是开发机本地调试,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)。
2.如果是服务器部署,则使用nohup命令在后台运行:
touch nohup.out # 首次运行需要新建日志文件 nohup python3 app.py & tail -f nohup.out # 后台运行程序并输出日志
同样在扫码后程序即可成功运行于服务器后台。
“如何将ChatGPT接入微信实现智能回复功能”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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