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。
本项目是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。
简介已实现特性效果
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 ，计费方式是每1k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，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)，同时要求安装有（版本需在 3.7.1~3.9.X 之间，Linux环境建议使用3.7.X）。
(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。
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中填入自定义配置，各配置项含义如下：
# config.json文件内容示例
{
"model": "gpt-3.5-turbo", # 模型名称, 支持 gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-turbo, wenxin, xunfei, glm-4, claude-3-haiku, moonshot
"open_ai_api_key": "YOUR API KEY", # 如果使用openAI模型则填入上面创建的 OpenAI API KEY
"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
"voice_reply_voice": false, # 是否使用语音回复语音
"character_desc": "你是基于大语言模型的AI智能助手，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 应用或工作流code
}配置说明：
1.个人聊天
2.群组聊天
3.语音识别
4.其他配置
5.配置 (可选)
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终端输出二维码后，进行扫码登录，当输出 “Start auto ” 时表示自动回复程序已经成功运行了（注意：用于登录的账号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：
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
使用部署无需下载源码和安装依赖，只需要获取 -.yml 配置文件并启动容器即可。
前提是需要安装好及-，安装成功的表现是执行 -v和- (或 ) 可以查看到版本号，可前往官网进行下载。
(1) 下载 -.yml 文件
wget https://open-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker-compose.yml下载完成后打开-.yml修改所需配置，如和T等。
(2) 启动容器
在-.yml 所在目录下执行以下命令启动容器：
sudo docker compose up -d运行sudo ps能查看到 NAMES 为 -on- 的容器即表示运行成功。
注意：
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(3) 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.json323AI导航网发布
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