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。

最新版本支持的功能如下：

• 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 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
• [X] 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

目前已支持 个人微信 和 微信公众号，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:

演示

https://user-images.githubusercontent.com/26161723/233777277-e3b9928e-b88f-43e2-b0e0-3cbc923bc799.mp4

Demo made by Visionn

更新日志

2023.04.05： 支持微信公众号部署，兼容角色扮演等预设插件，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

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。

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：

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（列在requirements-optional.txt内，但为便于railway部署已注释）:

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打包。 参考文档

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
  "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)
• 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)

所有可选的配置项均在该文件中列出。

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)，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。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 (Contributed by 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。
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： https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs

联系

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