微信 + ChatGPT = 自己的智能助手 | 社区征文

2023-03-02
江苏
本文字数：3352 字
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大家好，我是 Tango，目前就职于一家日企从事测试开发工作。

在过去很长一段时间到处都充斥着 ChatGPT 的新闻，也相信有很多小伙伴也注册，并体验了，这里简单的和大家再介绍一下 ChatGPT。

什么是 ChatGPT

ChatGPT 是一种大型的语言模型，用于对自然语言输入进行建模和预测。

它是基于 OpenAI 的 GPT-3 架构进行构建的，并经过训练，以便能够回答人类的问题并进行自然对话。通常，这种技术被用于实现聊天机器人或人工智能助手，它们能够通过文本或语音与人类交流。

和以往帮我们实现简单服务的客服机器人不一样，ChatGPT 可以和用户进行多轮对话，经过“预先训练+微调”后，OpenAI 通过监督学习不断训练出现在模型，通过设计好的奖励机制由人类培训员不断筛选，最终得到质量最好的那一个回复。于是，有趣好玩的 ChatGPT 便诞生了。

如果我有了 ChatGPT,能做些什么？

我之前在体验它的时候，尝试过咨询他日常问题，比如一些专有名词的解释，也体验过让它给我一份代码示例，还体验过用它来翻译。基本上把它当成一个搜索工具来用也是很不错的体验。那么，如果将它和我们平时办公，生活都离不开的微信结合在一起会产生什么样的火花呢？也行你已经看到周围的朋友，同事已经在这么用了，那么今天，就和我一起将 ChatGPT 和微信结合起来，搭建一个简单的问答机器人吧。

前提准备

既然要用到 ChatGPT，那肯定要先注册它，又有政策原因，我这里就不过多的介绍了，大家可以去网上搜一下有很多介绍的。

除了 ChatGPT，我们还要 Node 以及 Python 环境，如果你不知道怎么安装这两个环境，可以留言给我，后面我再单独出一篇文章介绍。

构建思路介绍

我们首先拿到 ChatGPT 的 API 接口，这个官方已经提供了。然后利用 Wechaty 这个开源项目让 ChatGPT 和微信之间进行通讯。是不是已经有小伙伴嘴里嘟囔着，Python 已经无法操作微信了啊，web 接口已经不能用了！的确是这样的，但是由于一款国产的操作系统的出现(UOS)，事情出现了转机。

UOS:UOS 由深度操作系统为基础，经过定制而来的产品。考虑到后者是基于 Linux 的国产操作系统的一员，UOS 应该拥有相同的定位。
https://baike.baidu.com/item/统信UOS/56200316?fr=aladdin

微信在 USO 上据大佬介绍说，是 web 版本的微信套了一个外壳，同时修改了数据传输的的请求头。那么我们便可以利用只一点重新使用 web 版本的微信(登录成功后，其实显示的是 PC 端登录的。)

这样服务端(ChatGPT)和客户端(微信)就可以通过 Python 来链接了，从而实现微信自动回复的功能。话不多说，我们开始动手实践一下吧。

安装 wechaty 这个库

官方网站：介绍 - Wechaty (gitbook.io)

我这里安装的是 Node 17.0.1 的版本。在确认本地电脑 node 环境搭建好之后，我们打开任意命令行终端，Windows：cmd，Mac，Linux：terminal 工具

npm install -g wechaty wechaty-puppet-wechat

复制代码

安装完成后，我们需要设置一些环境变量，在设置环境变量前，我们还需要准备一个独一无二的 Token，通常可以使用 Python 的 uuid 库来生成。这个 token 我们要记住后面需要用到 9c577ae4-e040-46d5-82bb-0b34592c8360

python -c "import uuid;print (uuid.uuid4 ()); "

复制代码

环境变量设置 Windows 版本：

set  WECHATY_PUPPET_WECHAT_PUPPETEER_UOS=trueset  WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN="9c577ae4-e040-46d5-82bb-0b34592c8360"set  WECHATY_PUPPET="wechaty-puppet-wechat"set  WECHATY_LOG="verbose"set  WECHATY_PUPPET_SERVER_PORT="8080"set  WECHATY_PUPPET_SERVICE_NO_TLS_INSECURE_SERVER=true

复制代码

Mac,Linux 版本

export  WECHATY_PUPPET_WECHAT_PUPPETEER_UOS=trueexport  WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN="9c577ae4-e040-46d5-82bb-0b34592c8360"export  WECHATY_PUPPET="wechaty-puppet-wechat"export  WECHATY_LOG="verbose"export  WECHATY_PUPPET_SERVER_PORT="8080"export  WECHATY_PUPPET_SERVICE_NO_TLS_INSECURE_SERVER=true

复制代码

WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN 用的就是我们上面 uuid 生成的那串字符串

启动 wechaty 网关服务 Windows 版本：

wechaty gateway --token %WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN% --port %WECHATY_PUPPET_SERVER_PORT%  --puppet wechaty-puppet-wechat

复制代码

Mac,Linxu 版本：

wechaty gateway --token $WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN --port $WECHATY_PUPPET_SERVER_PORT --puppet wechaty-puppet-wechat

复制代码

启动好之后，我们会看到一个 URL，点击这个 URL 后会看到一个微信登录的二维码，但是我们不用去扫它，后面我们的 Python 项目也会显示一个二维，我们扫描那个就好了。看到这个只是代表代表我们的服务启动好了，切记我们整个项目运行过程中，这个窗口都不要关闭！

创建 Python 项目

在服务启动好之后，我们先创建一个简单的 Python 项目，看看通讯是否正常。

首先我们为了隔离环境先创建一个新的虚拟环境，比如就叫 ChatGPT 好了。

python -m venv ChatGPT

复制代码

注意，一定要在一个自己比较熟悉的目录下面创建，要不然将来就找不到这个虚拟环境了，当然，如果用 conda 来创建就不要考虑这个事情了。

然后我们激活环境，并开始安装 Python 版本的 wechaty, 如果速度太慢可以用国内的镜像。

pip install wechaty

复制代码

如果你看到如下报错，可以先将 pip 升级为最新的版本然后再次安装即可

接下来我们按照官网文档写一个简单的 Demo

from wechaty import Wechaty, Messageimport asyncio, os
os.environ["WECHATY_PUPPET_SERVICE_ENDPOINT"] = "127.0.0.1:8080"os.environ["WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN"] ="9c577ae4-e040-46d5-82bb-0b34592c8360" # 之前uuid生成的token
os.environ["WECHATY_PUPPET_WECHAT_PUPPETEER_UOS"] = "true"
bot = Wechaty()
class MyBot(Wechaty):    async def on_message(self, msg: Message) -> None:        text = msg.text()        if text == "你好。":            res = "hello。"            await msg.say(res)
asyncio.run(MyBot().start())

复制代码

然后用 python 运行这个脚本，会看到一个二维码，扫描登录即可

这里可以看到有两个微信昵称：

IT 蜗壳：是我的一个微信号，发送了【你好。】

图灵测试：是刚刚扫码登录的微信号，回复了【hello。】

接入 ChatGPT

首先我们需要创建一个 api key

申请链接：Account API Keys - OpenAI API

将 key 复制下来，后面我们会用到

我们需要安装一下 openai 的库

pip install openai

复制代码

然后根据官方的 API 文档我们可以写如下脚本测试一下：

import openai
# Apply the API keyopenai.api_key = "刚刚申请的KEY"
# Define the text promptprompt = "今天礼拜几？ "
# Generate completions using the APIcompletions = openai.Completion.create(    engine="text-davinci-002",    prompt=prompt,    max_tokens=100,    n=1,    stop=None,    temperature=0.5,)
# Extract the message from the API responsemessage = completions.choices[0].textprint(message)

复制代码

然后运行这个脚本看看效果：

接下来的事情就简单了，我们只需要将这两个脚本合并在一起就完成了一个基于 ChatGPT 的聊天机器人

from wechaty import Wechaty, Messageimport asyncio, osimport openai
openai.api_key = "openapi的key"os.environ["WECHATY_PUPPET_SERVICE_ENDPOINT"] = "127.0.0.1:8080"os.environ["WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN"] ="9c577ae4-e040-46d5-82bb-0b34592c8360" # 之前uuid生成的token
os.environ["WECHATY_PUPPET_WECHAT_PUPPETEER_UOS"] = "true"
bot = Wechaty()
class MyBot(Wechaty):    async def on_message(self, msg: Message) -> None:        text = msg.text()        if text.startswith("#"):            completions = openai.Completion.create(                engine="text-davinci-002",                prompt=text,                max_tokens=100,                n=1,                stop=None,                temperature=0.5,            )            message = completions.choices[0].text            await msg.say(message)
asyncio.run(MyBot().start())