哈喽,大家好!
今天教大家如何利用ChatGPT API搭建微信机器人,让它成为的小助理,帮你提高效率。
准备
你需要有一台国外服务器
个人微信账号必须实名认证并且绑定了银行卡，不然会被微信风控
没有这些的话可以去我的微信群里面体验一下,下面的这些不用看了,直接滑到末尾加入群聊。
快速开始
1. OpenAI账号注册
注册可以看之前写的教程：
2.创建 API Key
创建完账号则前往API管理页面地址：https://beta.openai.com/account/api-keys
然后点击 “API Keys”，就会进入一个管理 API Keys 的页面,继续点击你点击下面的 “+Create new secret key” 可以创建一个新的 API Key。
输入key的名称,随便起个名字,然后点击create key
创建一个并保存下来，后面需要在项目中配置这个key。
3.安装Python 和 Git
这个自己百度搜吧,我就不写了
建议Python版本推荐3.8版本，3.10及以上版本。
3.运行环境
代码支持 Linux、MacOS、Windows 系统（可在Linux服务器上长期运行)，我这里使用的是同时需安装 Python
。
(1) 克隆项目代码：
git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechatcd chatgpt-on-wechat/
(2) 安装核心依赖：
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) 安装拓展依赖 ：
pip3 install -r requirements-optional.txt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（请去掉注释）：
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": ["bot", "@bot"]
)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": "[bot] "
)
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。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。OpenAI官方文档 : https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat
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。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
bot/openai/open_ai_bot.py
中进行调整。对话和图像接口文档地址 : https://beta.openai.com/docs/api-reference/completions
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 chatgpt-on-wechat/config.py
中列出。
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)。
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
。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。
总结
不会代码的，觉得麻烦的可以去我的微信群里面体验一下，它可以帮你做任何事情。
二维码如下，感兴趣的快快扫码加入吧！
好了,今天的教程就到这里,希望能够帮助到你,有用请点个赞!
