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如何搭建微信chatbot
最近更新:2025-02-01   |   字数总计:3.4k   |   阅读估时:13分钟   |   阅读量:
  1. 如何搭建微信聊天机器人(chatgpt-on-wechat)
  2. I. chatgpt-on-wechat
    1. 官方使用文档
  3. 一、准备
    1. 1. 账号注册
    2. 2.运行环境
  4. 二、配置
  5. 三、运行
    1. 1.本地运行
    2. 2.服务器部署
    3. 3.Docker部署
    4. 4. Railway部署
  • 🔎 常见问题
  • II. 使用kimi
  • 如何搭建微信聊天机器人(chatgpt-on-wechat)

    I. chatgpt-on-wechat

    Github 地址:chatgpt-on-wechat

    chatgpt-on-wechat(简称CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择GPT3.5/GPT4.0/Claude/Gemini/LinkAI/ChatGLM/KIMI/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业AI应用。

    最新版本支持的功能如下:

    • 多端部署: 有多种部署方式可选择且功能完备,目前已支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等部署方式
    • 基础对话: 私聊及群聊的消息智能回复,支持多轮会话上下文记忆,支持 GPT-3.5, GPT-4o-mini, GPT-4o, GPT-4, Claude-3.5, Gemini, 文心一言, 讯飞星火, 通义千问,ChatGLM-4,Kimi(月之暗面), MiniMax
    • 语音能力: 可识别语音消息,通过文字或语音回复,支持 azure, baidu, google, openai(whisper/tts) 等多种语音模型
    • 图像能力: 支持图片生成、图片识别、图生图(如照片修复),可选择 Dall-E-3, stable diffusion, replicate, midjourney, CogView-3, vision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、文档总结和对话、联网搜索等插件
    • 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、智能客服、私域助手使用,基于 LinkAI 实现

    官方使用文档

    一、准备

    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 Kimi、文心、讯飞、GPT-3.5、GPT-4o 等模型,支持 定制化知识库、联网搜索、MJ绘图、文档总结、工作流等能力。修改配置即可一键使用,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:

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    git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
    cd chatgpt-on-wechat/

    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。

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    pip3 install -r requirements.txt

    (3) 拓展依赖 (可选,建议安装):

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    pip3 install -r requirements-optional.txt

    如果某项依赖安装失败可注释掉对应的行再继续

    二、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:

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    cp config-template.json config.json

    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(注意实际使用时请去掉注释,保证JSON格式的完整):

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    # 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

    • 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)

    4.其他配置

    • model: 模型名称,目前支持 gpt-3.5-turbo, gpt-4o-mini, gpt-4o, gpt-4, wenxin , claude , gemini, glm-4, xunfei, moonshot等,全部模型名称参考common/const.py文件
    • 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_chatgptrate_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,暂存等于状态,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 应用或工作流的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。

    三、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:

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    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 replying” 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:

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    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,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 dockerdocker-compose,安装成功的表现是执行 docker -vdocker-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

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    wget https://open-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker-compose.yml

    下载完成后打开 docker-compose.yml 修改所需配置,如 OPEN_AI_API_KEYGROUP_NAME_WHITE_LIST 等。

    (2) 启动容器

    docker-compose.yml 所在目录下执行以下命令启动容器:

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    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。

    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:

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    sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat

    (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:

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

    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)

    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


    🔎 常见问题

    FAQs: https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs

    或直接在线咨询 项目小助手 (语料持续完善中,回复仅供参考)

    II. 使用kimi

    第三方转发的Openai的chatgpt的api key(也就是非官方的API)似乎不能用于本项目,建议想玩玩这个项目的同学使用Kimi