ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网,可以写代码、改论文、讲故事,几乎无所不能,这让人不禁有个大胆的想法,能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人,可以在与好友对话中给出意想不到的回应,而且再也不用担心女朋友影响我们
打游戏工作了。
最新版本支持的功能如下:
- 多端部署: 有多种部署方式可选择且功能完备,目前已支持个人微信,微信公众号和企业微信应用等部署方式
- 基础对话: 私聊及群聊的消息智能回复,支持多轮会话上下文记忆,支持 GPT-3,GPT-3.5,GPT-4模型
- 语音识别: 可识别语音消息,通过文字或语音回复,支持 azure, baidu, google, openai等多种语音模型
- 图片生成: 支持图片生成 和 图生图(如照片修复),可选择 Dell-E, stable diffusion, replicate模型
- 丰富插件: 支持个性化插件扩展,已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件
- Tool工具: 与操作系统和互联网交互,支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结,基于 chatgpt-tool-hub 实现
欢迎接入更多应用,参考 Terminal代码实现接收和发送消息逻辑即可接入。 同时欢迎增加新的插件,参考 插件说明文档。
一键部署:
chatgpt-on-wechat-demo-0422.mp4
Demo made by Visionn
添加小助手微信进群:
2023.04.26: 支持企业微信应用号部署,兼容插件,并支持语音图片交互,私人助理理想选择,使用文档。(contributed by @lanvent in #944)
2023.04.05: 支持微信公众号部署,兼容插件,并支持语音图片交互,使用文档。(contributed by @JS00000 in #686)
2023.04.05: 增加能让ChatGPT使用工具的
tool
插件,使用文档。工具相关issue可反馈至chatgpt-tool-hub。(contributed by @goldfishh in #663)
2023.03.25: 支持插件化开发,目前已实现 多角色切换、文字冒险游戏、管理员指令、Stable Diffusion等插件,使用参考 #578。(contributed by @lanvent in #565)
2023.03.09: 基于
whisper API
(后续已接入更多的语音API
服务) 实现对微信语音消息的解析和回复,添加配置项"speech_recognition":true
即可启用,使用参考 #415。(contributed by wanggang1987 in #385)
2023.03.02: 接入ChatGPT API (gpt-3.5-turbo),默认使用该模型进行对话,需升级openai依赖 (
pip3 install --upgrade openai
)。网络问题参考 #351
2023.02.09: 扫码登录存在账号限制风险,请谨慎使用,参考#58
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。
项目中默认使用的对话模型是 gpt3.5 turbo,计费方式是约每 500 汉字 (包含请求和回复) 消耗 $0.002,图片生成是每张消耗 $0.016。
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,推荐3.8版本,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) 安装核心依赖 (必选):
能够使用
itchat
创建机器人,并具有文字交流功能所需的最小依赖集合。
pip3 install -r requirements.txt
(3) 拓展依赖 (可选,建议安装):
pip3 install -r requirements-optional.txt
如果某项依赖安装失败请注释掉对应的行再继续。
其中tiktoken
要求python
版本在3.8以上,它用于精确计算会话使用的tokens数量,强烈建议安装。
使用google
或baidu
语音识别需安装ffmpeg
,
默认的openai
语音识别不需要安装ffmpeg
。
参考#415
使用azure
语音功能需安装依赖,并参考文档的环境要求。
:
pip3 install azure-cognitiveservices-speech
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(请去掉注释):
# 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
"model": "gpt-3.5-turbo", # 模型名称。当use_azure_chatgpt为true时,其名称为Azure上model deployment名称
"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
"group_chat_in_one_session": ["ChatGPT测试群"], # 支持会话上下文共享的群名称
"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
"speech_recognition": false, # 是否开启语音识别
"group_speech_recognition": false, # 是否开启群组语音识别
"use_azure_chatgpt": false, # 是否使用Azure ChatGPT service代替openai ChatGPT service. 当设置为true时需要设置 open_ai_api_base,如 https://xxx.openai.azure.com/
"azure_deployment_id": "", # 采用Azure ChatGPT时,模型部署名称
"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
# 订阅消息,公众号和企业微信channel中请填写,当被订阅时会自动回复,可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix},在程序中它会自动替换成bot的触发词。
"subscribe_msg": "感谢您的关注!\n这里是ChatGPT,可以自由对话。\n支持语音对话。\n支持图片输出,画字开头的消息将按要求创作图片。\n支持角色扮演和文字冒险等丰富插件。\n输入{trigger_prefix}#help 查看详细指令。"
}
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) group_chat_in_one_session
:使群聊共享一个会话上下文,配置["ALL_GROUP"]
则作用于所有群聊
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,该参数仅支持私聊 (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,支持语音触发画图); - 添加
"group_speech_recognition": true
将开启群组语音识别,默认使用openai的whisper模型识别为文字,同时以文字回复,参数仅支持群聊 (会匹配group_chat_prefix和group_chat_keyword, 支持语音触发画图); - 添加
"voice_reply_voice": true
将开启语音回复语音(同时作用于私聊和群聊),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
model
: 模型名称,目前支持gpt-3.5-turbo
,text-davinci-003
,gpt-4
,gpt-4-32k
(其中gpt-4 api暂未开放)temperature
,frequency_penalty
,presence_penalty
: Chat API接口参数,详情参考OpenAI官方文档。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)rate_limit_chatgpt
,rate_limit_dalle
:每分钟最高问答速率、画图速率,超速后排队按序处理。clear_memory_commands
: 对话内指令,主动清空前文记忆,字符串数组可自定义指令别名。hot_reload
: 程序退出后,暂存微信扫码状态,默认关闭。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)subscribe_msg
:订阅消息,公众号和企业微信channel中请填写,当被订阅时会自动回复, 可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix},在程序中它会自动替换成bot的触发词。
所有可选的配置项均在该文件中列出。
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。
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
。此外,scripts
目录下有一键运行、关闭程序的脚本供使用。
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 #reset 即可清空该用户的上下文记忆。
参考文档 Docker部署 (Contributed by limccn)。
Railway每月提供5刀和最多500小时的免费额度。
- 进入 Railway。
- 点击
Deploy Now
按钮。 - 设置环境变量来重载程序运行的参数,例如
open_ai_api_key
,character_desc
。
FAQs: https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs
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