Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/lx-gqg/chatgpt-on-wechat
https://github.com/lx-gqg/chatgpt-on-wechat
Last synced: 3 days ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/lx-gqg/chatgpt-on-wechat
- Owner: LX-GQG
- License: mit
- Created: 2023-04-12T02:41:51.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2023-04-12T02:41:54.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2024-04-20T14:21:21.363Z (7 months ago)
- Language: Python
- Size: 2.17 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# 简介
> 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。
基于ChatGPT的微信聊天机器人,通过 [ChatGPT](https://github.com/openai/openai-python) 接口生成对话内容,使用 [itchat](https://github.com/littlecodersh/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] **图片生成:** 支持根据描述生成图片,支持图片修复
- [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
- [x] **插件化:** 支持个性化插件,提供角色扮演、文字冒险、与操作系统交互、访问网络数据等能力> 目前支持微信和微信公众号部署,欢迎接入更多应用,参考 [Terminal代码](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/terminal/terminal_channel.py)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](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/tree/master/plugins)。
**一键部署:**
[![Deploy on Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/qApznZ?referralCode=RC3znh)
# 更新日志
>**2023.04.05:** 支持微信个人号部署,兼容角色扮演等预设插件,[使用文档](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/wechatmp/README.md)。(contributed by [@JS00000](https://github.com/JS00000) in [#686](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/686))
>**2023.04.05:** 增加能让ChatGPT使用工具的`tool`插件,[使用文档](https://github.com/goldfishh/chatgpt-on-wechat/blob/master/plugins/tool/README.md)。工具相关issue可反馈至[chatgpt-tool-hub](https://github.com/goldfishh/chatgpt-tool-hub)。(contributed by [@goldfishh](https://github.com/goldfishh) in [#663](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/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](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/578)。(contributed by [@lanvent](https://github.com/lanvent) in [#565](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/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](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/415)。(contributed by [wanggang1987](https://github.com/wanggang1987) in [#385](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/385))
>**2023.03.02:** 接入[ChatGPT API](https://platform.openai.com/docs/guides/chat) (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](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/351)
>**2023.02.09:** 扫码登录存在封号风险,请谨慎使用,参考[#58](https://github.com/AutumnWhj/ChatGPT-wechat-bot/issues/158)
>**2023.02.05:** 在openai官方接口方案中 (GPT-3模型) 实现上下文对话
>**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](https://chat.openai.com/chat) 获取session_token,使用 [revChatGPT](https://github.com/acheong08/ChatGPT) 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](https://beta.openai.com/docs/api-reference/introduction),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。
# 使用效果
### 个人聊天
![single-chat-sample.jpg](docs/images/single-chat-sample.jpg)
### 群组聊天
![group-chat-sample.jpg](docs/images/group-chat-sample.jpg)
### 图片生成
![group-chat-sample.jpg](docs/images/image-create-sample.jpg)
# 快速开始
## 准备
### 1. OpenAI账号注册
前往 [OpenAI注册页面](https://beta.openai.com/signup) 创建账号,参考这篇 [教程](https://www.pythonthree.com/register-openai-chatgpt/) 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](https://beta.openai.com/account/api-keys) 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 (更新3.25: 最新注册的已经无免费额度了),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,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:**
```bash
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。
```bash
pip3 install -r requirements.txt
```**(3) 拓展依赖 (可选,建议安装):**
```bash
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](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/415)
使用`azure`语音功能需安装依赖(列在`requirements-optional.txt`内,但为便于`railway`部署已注释):
```bash
pip3 install azure-cognitiveservices-speech
```> 目前默认发布的镜像和`railway`部署,都基于`apline`,无法安装`azure`的依赖。若有需求请自行基于[`debian`](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/docker/Dockerfile.debian.latest)打包。
参考[文档](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/speech-service/quickstarts/setup-platform?pivots=programming-language-python&tabs=linux%2Cubuntu%2Cdotnet%2Cjre%2Cmaven%2Cnodejs%2Cmac%2Cpypi)## 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:
```bash
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:
```bash
# 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/
"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](https://github.com/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。](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,详情参考 [#351](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/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](https://beta.openai.com/docs/api-reference/completions) 和 [图像接口](https://beta.openai.com/docs/api-reference/completions) 文档直接在 [代码](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/bot/openai/open_ai_bot.py) `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](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/43))**所有可选的配置项均在该[文件](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/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:
```bash
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](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/142)。### 2.服务器部署
使用nohup命令在后台运行程序:
```bash
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。
### 3.Docker部署
参考文档 [Docker部署](https://github.com/limccn/chatgpt-on-wechat/wiki/Docker%E9%83%A8%E7%BD%B2) (Contributed by [limccn](https://github.com/limccn))。
### 4. Railway部署(✅推荐)
> Railway每月提供5刀和最多500小时的免费额度。
1. 进入 [Railway](https://railway.app/template/qApznZ?referralCode=RC3znh)。
2. 点击 `Deploy Now` 按钮。
3. 设置环境变量来重载程序运行的参数,例如`open_ai_api_key`, `character_desc`。## 常见问题
FAQs:
## 联系
欢迎提交PR、Issues,以及Star支持一下。程序运行遇到问题优先查看 [常见问题列表](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs) ,其次前往 [Issues](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues) 中搜索。如果你想了解更多项目细节,并与开发者们交流更多关于AI技术的实践,欢迎加入星球: