chatgpt对话机器人 微信(群)接入ChatGPT,MJ聊天机器人Bot
专业出黑
前言
微信接入机器人还是挺有必要的，不用被墙，可以直接问它问题，还可以接入微信群等一些实用的功能。
注意：微信接入机器人Bot，微信账号极其容易被封，请谨慎接入
注意：微信接入机器人Bot，微信账号极其容易被封，请谨慎接入
注意：微信接入机器人Bot，微信账号极其容易被封，请谨慎接入
首先你需要一个 的账号并且创建一个可用的 api key，这里不做过多介绍，有任何问题可以加博客首页公告处微信群进行沟通。
相关的聊天机器人Bot 上有非常多的项目，不仅支持接入，还支持接入MJ画图等一些其他功能。
本篇介绍两个项目（我用的第一个 -on- 项目）：
-on- 项目最新版支持如下功能：
支持 Linux、MacOS、 系统（可在Linux服务器上长期运行)，同时需安装 。
建议版本在 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： 或 部署无需安装环境和下载源码
、Linux、Mac本地部署
本地部署请参考，按照文档一步一步操作即可。
注意要安装相对应的环境，例如 Node、等，这里不做过多介绍，建议大家用 方式安装，无需关心环境问题，一个命令直接部署。
环境变量
# 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
2.群组聊天
3.语音识别
4.其他配置
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.py中列出。
部署
每月提供5刀和最多500小时的免费额度，目前大部分账号已无法免费部署
进入 点击 Now 按钮。设置环境变量来重载程序运行的参数，例如, 。方式搭建
如果想一直跑起来这个项目，建议在自己服务器上搭建，如果在自己本地电脑上搭建，电脑关机后就用不了啦，下面演示的是在我服务器上搭建，和在本地搭建步骤是一样的。
环境准备域名、服务器购买服务器环境搭建，需要系统安装、-创建相关目录
我自己放在服务器中 /root// 文件夹下面
mkdir -p /root/docker_data/wechat_bot
cd /root/docker_data/wechat_bot
创建yml文件
在/root//文件夹下面新建-.yml文件如下：
version: '2.0'
services:
chatgpt-on-wechat:
image: zhayujie/chatgpt-on-wechat
container_name: chatgpt-on-wechat
security_opt:
- seccomp:unconfined
environment:
OPEN_AI_API_KEY: 'YOUR API KEY'
MODEL: 'gpt-3.5-turbo'
PROXY: ''
SINGLE_CHAT_PREFIX: '["bot", "@bot"]'
SINGLE_CHAT_REPLY_PREFIX: '"[bot] "'
GROUP_CHAT_PREFIX: '["@bot"]'
GROUP_NAME_WHITE_LIST: '["ChatGPT测试群", "ChatGPT测试群2"]'
IMAGE_CREATE_PREFIX: '["画", "看", "找"]'
CONVERSATION_MAX_TOKENS: 1000
SPEECH_RECOGNITION: 'False'
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。'
EXPIRES_IN_SECONDS: 3600
USE_LINKAI: 'False'
LINKAI_API_KEY: ''
LINKAI_APP_CODE: ''
运行yml文件
进入/root//文件夹下面，运行命令：- up -d
或者在任意文件夹下面，运行命令：- -f /root///-.yml up -d
然后服务就跑起来了，运行 sudo ps 能查看到 NAMES 为 -on- 的容器即表示运行成功。
使用
运行以下命令可查看容器运行日志，微信扫描日志中的二维码登录后即可使用：
sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
插件使用：
如果需要在容器中修改插件配置，可通过挂载的方式完成，将 插件配置文件 重命名为 .json，放置于 -.yml 相同目录下，并在 -.yml 中的 -on- 部分下添加 映射:
volumes:
- ./config.json:/app/plugins/config.json
