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vision 7a9205dfba
fix azure model
1 år sedan
.github feat: publish to dockerhub in github CI simultaneously 1 år sedan
bot fix: group voice config and azure model calc support 1 år sedan
bridge feat: support scen without app code 1 år sedan
channel fix: group voice config and azure model calc support 1 år sedan
common feat: add app market 1 år sedan
docker chore: remove useless docker files 1 år sedan
docs/images docs: update README.md 1 år sedan
lib/itchat fix: compatible with python 3.7 1 år sedan
plugins fix azure model 1 år sedan
scripts formatting code 1 år sedan
translate fix: env vars type error (#1127) 1 år sedan
voice fix: add warning log when pysilk module is not installed 1 år sedan
.flake8 style(linting): increase max-line-length to 176 1 år sedan
.gitignore plugin(tool) ver0.4.1 (#891) 1 år sedan
.pre-commit-config.yaml fix: missing lib in banwords 1 år sedan
Dockerfile docker: add Dockerfile 1 år sedan
LICENSE docs: update readme.md 1 år sedan
README.md docs: update README.md 1 år sedan
app.py Merge Pull Request #936 into wechatcom-app 1 år sedan
config-template.json feat: modify docker-compose file to pull image from dockerhub 1 år sedan
config.py Update config.py 1 år sedan
nixpacks.toml make railway happy 1 år sedan
pyproject.toml style(linting): increase max-line-length to 176 1 år sedan
requirements-optional.txt plugin(tool): 更新0.4.4 1 år sedan
requirements.txt chore: fixed openai version 1 år sedan

README.md

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:

  • 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
  • [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

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:

  • 个人微信

Deploy on Railway

演示

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

Demo made by Visionn

交流群

添加小助手微信进群,请备注 “wechat”:

更新日志

2023.06.12: 接入 LinkAI 平台,可在线创建 个人知识库,并接入微信中。Beta版本欢迎体验,使用参考 接入文档

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

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。

注意:Docker 或 Railway 部署无需安装python环境和下载源码,可直接快进到下一节。

(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googlebaidu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

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暂未完全开放,申请通过后可使用)
  • 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 对话接口图像接口 文档,在config.py中检查哪些参数在本项目中是可配置的。
  • 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_chatgptrate_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。

本说明文档可能会未及时更新,当前所有可选的配置项均在该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),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

使用docker部署无需下载源码和安装依赖,只需要获取 docker-compose.yml 配置文件并启动容器即可。

前提是需要安装好 dockerdocker-compose,安装成功的表现是执行 docker -vdocker-compose version (或 docker compose version) 可以查看到版本号,可前往 docker官网 进行下载。

(1) 下载 docker-compose.yml 文件

wget https://open-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker-compose.yml

下载完成后打开 docker-compose.yml 修改所需配置,如 OPEN_AI_API_KEYGROUP_NAME_WHITE_LIST 等。

(2) 启动容器

docker-compose.yml 所在目录下执行以下命令启动容器:

sudo docker compose up -d

运行 sudo docker ps 能查看到 NAMES 为 chatgpt-on-wechat 的容器即表示运行成功。

注意:

  • 如果 docker-compose 是 1.X 版本 则需要执行 sudo docker-compose up -d 来启动容器
  • 该命令会自动去 docker hub 拉取 latest 版本的镜像,latest 镜像会在每次项目 release 新的版本时生成

最后运行以下命令可查看容器运行日志,扫描日志中的二维码即可完成登录:

sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat

4. Railway部署

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

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