littlebot
Published on 2025-04-10 / 1 Visits
0

【源码】基于Python和OpenAI的智能微信机器人

项目简介

本项目借助Python和OpenAI,将微信打造成智能对话机器人。通过集成OpenAI强大对话模型,实现多轮对话、语音识别、图片生成等功能,为用户带来丰富交互体验。

项目的主要特性和功能

  • 多端部署:支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等多种部署方式。
  • 基础对话:支持私聊及群聊消息智能回复,具备多轮会话上下文记忆能力,支持GPT - 3、GPT - 3.5、GPT - 4、文心一言等模型。
  • 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、Midjourney等模型。
  • 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。
  • 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。
  • 知识库:通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用,基于LinkAI实现。

安装使用步骤

1. 准备

  • OpenAI账号注册:前往 OpenAI注册页面 创建账号,参考 教程 用虚拟手机号接收验证码。创建完账号后,前往 API管理页面 创建一个API Key并保存。
  • 运行环境:支持Linux、MacOS、Windows系统(可在Linux服务器长期运行),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,其他系统不确定能否正常运行。

2. 复制项目代码

bash cd chatgpt-on-wechat/

3. 安装依赖

  • 安装核心依赖bash pip3 install -r requirements.txt
  • 安装拓展依赖(可选,建议安装)bash pip3 install -r requirements-optional.txt

4. 配置

配置文件模板在根目录的config-template.json中,复制该模板创建最终生效的 config.json 文件: bash cp config-template.json config.json 然后在config.json中填入配置,默认配置说明如下: json { "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"], "group_chat_in_one_session": ["ChatGPT测试群"], "image_create_prefix": ["画", "看", "找"], "conversation_max_tokens": 1000, "speech_recognition": false, "group_speech_recognition": false, "use_azure_chatgpt": false, "azure_deployment_id": "", "azure_api_version": "", "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。", "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。" }

5. 运行

  • 本地运行:在项目根目录下执行: bash python3 app.py 终端输出二维码后,用微信扫码,输出 "Start auto replying" 表示自动回复程序成功运行。
  • 服务器部署bash 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 扫码登录后程序在服务器后台运行,可通过 ctrl + c 关闭日志,不影响后台程序。用 ps -ef | grep app.py | grep -v grep 查看后台进程,若要重启程序先 kill 对应进程。关闭日志后,输入 tail -f nohup.out 可再次打开。scripts 目录下有一键运行、关闭程序的脚本。

6. Docker部署

  • 下载docker - compose.yml文件bash wget https://open-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker-compose.yml 下载后打开 docker-compose.yml 修改所需配置,如 OPEN_AI_API_KEYGROUP_NAME_WHITE_LIST 等。
  • 启动容器:在 docker-compose.yml 所在目录下执行: bash 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。

7. Railway部署

Railway每月提供5刀和最多500小时免费额度。 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

一键部署:

Deploy on Railway

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】