本篇内容介绍了“如何将ChatGPT接入微信实现智能回复功能”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
文本对话： 接收私聊及群组中的微信消息，使用ChatGPT生成回复内容，完成自动回复
规则定制化： 支持私聊中按指定规则触发自动回复，支持对群组设置自动回复白名单
多账号： 支持多微信账号同时运行
图片生成： 支持根据描述生成图片，并自动发送至个人聊天或群聊
2022.12.19： 引入 itchat-uos 替换 itchat，解决由于不能登录网页微信而无法使用的问题，且解决Python3.9的兼容问题
2022.12.18： 支持根据描述生成图片并发送，openai版本需大于0.25.0
2022.12.17： 原来的方案是从 ChatGPT页面 获取session_token，使用 revChatGPT 直接访问web接口，但随着ChatGPT接入Cloudflare人机验证，这一方案难以在服务器顺利运行。 所以目前使用的方案是调用 OpenAI 官方提供的 API，回复质量上基本接近于ChatGPT的内容，劣势是暂不支持有上下文记忆的对话，优势是稳定性和响应速度较好。
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。
支持 Linux、MacOS、Windows 系统（可在Linux服务器上长期运行)，同时要求安装有 Python（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.安装所需核心依赖：
pip3 install itchat-uos==1.5.0.dev0 pip3 install openai==0.25.0
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中填入自定义配置，各配置项含义如下：
# config.json文件内容示例
{
"open_ai_api_key": "YOUR API KEY" # 填入上面创建的 OpenAI API KEY
"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
"image_create_prefix": ["画", "看", "找"] # 开启图片回复的前缀
}配置说明：
个人聊天中，需要以 "bot" 或 "@bot" 为开头的内容触发机器人，对应配置中的 single_chat_prefix；机器人回复的内容会以 "[bot]" 作为前缀， 以区分真人，对应的配置为 single_chat_reply_prefix
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，默认只要被@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，这对应配置 group_chat_prefix
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，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 和 图像接口 文档直接在 代码 bot\openai\open_ai_bot.py 中进行调整。
1.如果是开发机本地调试，直接在项目根目录下执行：
python3 app.py
终端输出二维码后，使用微信进行扫码，当输出 "Start auto replying" 时表示自动回复程序已经成功运行了（注意：用于登录的微信需要在支付处已完成实名认证）。
2.如果是服务器部署，则使用nohup命令在后台运行：
touch nohup.out # 首次运行需要新建日志文件 nohup python3 app.py & tail -f nohup.out # 后台运行程序并输出日志
同样在扫码后程序即可成功运行于服务器后台。
“如何将ChatGPT接入微信实现智能回复功能”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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