用Python把ChatGPT接入到WeChat群聊_目前支持 gpt-3.5-turbo, text-davinci-003, gpt-4, gpt-4

概要

基于大模型搭建的微信聊天机器人，同时支持微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉接入，可选择GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/LinkAI，能处理文本、语音和图片，访问操作系统和互联网，支持基于自有知识库进行定制企业智能客服。

技术细节

1. 账号注册
   项目默认使用OpenAI接口，需前往 OpenAI注册页面 创建账号，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。接口需要海外网络访问及绑定信用卡支付。

默认对话模型是 openai 的 gpt-3.5-turbo，计费方式是约每 1000tokens (约750个英文单词 或 500汉字，包含请求和回复) 消耗 $0.002，图片生成是Dell E模型，每张消耗 $0.016。

项目同时也支持使用 LinkAI 接口，无需代理，可使用 文心、讯飞、GPT-3、GPT-4 等模型，支持 定制化知识库、联网搜索、MJ绘图、文档总结和对话等能力。修改配置即可一键切换，参考 接入文档。
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/
1
2

注: 如遇到网络问题可选择国内镜像 https://gitee.com/zhayujie/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
1

(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：

pip3 install -r requirements-optional.txt
1

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
1

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, 支持 gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-16k, gpt-4, wenxin, xunfei
  "proxy": "",                                                # 代理客户端的ip和端口，国内环境开启代理的需要填写该项，如 "127.0.0.1:7890"
  "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
  "azure_api_version": "",                                    # 采用Azure ChatGPT时，API版本
  "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。",
  "use_linkai": false,                                        # 是否使用LinkAI接口，默认关闭，开启后可国内访问，使用知识库和MJ
  "linkai_api_key": "",                                       # LinkAI Api Key
  "linkai_app_code": ""                                       # LinkAI 应用code
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

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, wenxin , claude , xunfei(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 和 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_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。
5.LinkAI配置 (可选)

use_linkai: 是否使用LinkAI接口，开启后可国内访问，使用知识库和 Midjourney 绘画, 参考 文档
linkai_api_key: LinkAI Api Key，可在 控制台 创建
linkai_app_code: LinkAI 应用code，选填
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    # windows环境下该命令通常为 python app.py
1

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
1
2

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 docker 及 docker-compose，安装成功的表现是执行 docker -v 和 docker-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
1

下载完成后打开 docker-compose.yml 修改所需配置，如 OPEN_AI_API_KEY 和 GROUP_NAME_WHITE_LIST 等。
(2) 启动容器
在 docker-compose.yml 所在目录下执行以下命令启动容器：

sudo docker compose up -d
1

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
1

(3) 插件使用
如果需要在docker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 config.json，放置于 docker-compose.yml 相同目录下，并在 docker-compose.yml 中的 chatgpt-on-wechat 部分下添加 volumes 映射:

volumes:
  - ./config.json:/app/plugins/config.json
1
2

4. Railway部署
   Railway 每月提供5刀和最多500小时的免费额度。 (07.11更新: 目前大部分账号已无法免费部署)

进入 Railway
点击 Deploy Now 按钮。
设置环境变量来重载程序运行的参数，例如open_ai_api_key, character_desc。

一键部署:
deploy on Railway

常见问题及其他问题参考原项目
原开发文档
参考链接 原文链接

小结

最后看看效果

因为我是在本地部署的所以直接进入到项目根目录运行cmd 输入启动命令 Python app.py

然后记得开魔法 不然访问不到，然后出现这个二维码，用WX扫码


这样就表示成功了
然后在微信看看效果

然后后台可以看到日志

图像也是可以实现的 触发[“画”, “看”, “找”] 这里就不演示了，还可以支持语音识别，有空再去研究一下，好了这就是一个把ChatGPT接入到微信的一个示例，有兴趣的小伙伴快去动手用起来吧，一个GPT多个人能使用嘿嘿。