简介
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。
基于的微信聊天机器人，通过 接口生成对话内容，使用 实现微信消息的接收和自动回复。已实现的特性如下：
目前支持微信和微信公众号部署，欢迎接入更多应用，参考 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:
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。( by @ in #686)
2023.04.05： 增加能让使用工具的tool插件，使用文档。工具相关issue可反馈至-tool-hub。( by @ 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、 等插件，使用参考 #578。( by @ in #565)
2023.03.09： 基于 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 “”:true 即可启用，使用参考 #415。( by in #385)
2023.03.02： 接入 API (gpt-3.5-turbo)，默认使用该模型进行对话，需升级依赖 (pip3 — )。网络问题参考 #351
2023.02.09： 扫码登录存在封号风险，请谨慎使用，参考#58
2023.02.05： 在官方接口方案中 (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，版本需大于0.25.0
2022.12.17： 原来的方案是从 页面 获取，使用 直接访问web接口，但随着接入人机验证，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 官方提供的 API，回复质量上基本接近于的内容，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
群组聊天
图片生成
快速开始
准备
1. 账号注册
前往 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。
项目中使用的对话模型是 ，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、 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。
(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。
其中要求版本在3.8以上，它用于精确计算会话使用的数量，强烈建议安装。
使用或baidu语音识别需安装，
默认的语音识别不需要安装。
参考#415
使用azure语音功能需安装依赖（列在-.txt内，但为便于部署已注释）:
pip3 install azure-cognitiveservices-speech
目前默认发布的镜像和部署，都基于，无法安装azure的依赖。若有需求请自行基于打包。参考文档
配置
配置文件的模板在根目录的-.json中，需复制该模板创建最终生效的 .json 文件：
cp config-template.json config.json
然后在.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
2.群组聊天
3.语音识别
4.其他配置
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 ” 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， 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.部署
参考文档 部署 ( by )。
4. 部署(✅推荐)
每月提供5刀和最多500小时的免费额度。
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, 。
常见问题
FAQs：
联系
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