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基于ChatGPT的企业微信聊天应用,通过 [OpenAI](https://github.com/openai/openai-quickstart-python) 接口生成对话内容,使用 [wechatpy](https://github.com/wechatpy/wechatpy) 实现企业微信应用号消息的接收和回复.

Project description

简介

基于ChatGPT的企业微信聊天应用,通过 OpenAI 接口生成对话内容,使用 wechatpy 实现企业微信应用号消息的接收和回复。已实现的特性如下:

  • 文本对话: 接收发送给应用号的企业微信消息,使用ChatGPT生成回复内容,完成自动回复
  • 上下文记忆:支持多轮对话记忆,且为每个好友维护独立的上下会话

更新日志

1、创建:基于 https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat 的微信对话项目,稍加改造,增加企业微信应用的功能。 2、更新:改用最新的GPT3.5-Turbo接口

快速开始

准备

1. OpenAI账号注册

前往 OpenAI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 davinci,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,使用完可以更换邮箱重新注册。

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,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/mostlittlebee/chatgpt-on-wecom
cd chatgpt-on-wecom/

2.安装所需核心依赖:

pip3 install flask
pip3 install wechatpy
pycryptodome
pip3 install --upgrade openai

注:openai使用最新版本,需高于等于0.27.0 ,如果之前安装过请单独更新下pip3 install --upgrade openai

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

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:

# config.json文件内容示例
{ 
  "open_ai_api_key": "你的OPENAI KEY",
  "conversation_max_tokens": 最大返回字符,
  "WECHAT_TOKEN": "企业微信 回调token",
  "WECHAT_ENCODING_AES_KEY":"企业微信 编码后的AES Key",
  "WECHAT_CORP_ID":"企业微信 企业ID",
  "Secret":"企业微信 应用Secret",
  "AppId":"企业微信 应用ID",
  "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。
}

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

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

特殊指令: 用户向应用号发送 #清除记忆 即可清空该用户的上下文记忆。

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Source Distribution

rchatgpt_on_wecom-1.3.4.tar.gz (16.8 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

rchatgpt_on_wecom-1.3.4-py3-none-any.whl (15.7 kB view details)

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  • Uploaded via: twine/5.1.0 CPython/3.11.2

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Hashes for rchatgpt_on_wecom-1.3.4.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 d6aa492e33c566a3e2ec6aef0675ff3780a53e6a8efebee024161802699a31e9
MD5 589d39f75d1c91165ca34cc9469f7bde
BLAKE2b-256 e95af135b6f95f2db58fd548bd84f7e28f7ed81ed920b962812f38d5ad163d9f

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Hashes for rchatgpt_on_wecom-1.3.4-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 537d5132e311afb6f126304db31f7c184d934e0ae2dcb2045cc1e34f1df3a9cd
MD5 bfe4f140c32b85744139777b7fc217ae
BLAKE2b-256 138e9c8034b30cafed0a128d303012498b1e7a64db8446f7c1ffe80aa8e7fe53

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