ChatGPT_WeChat

簡介：

未認證微信公眾號接入chatgpt，新增語音聊天(英語對話)，基於Flask，實現個人微信公眾號【無認證】接入ChatGPT

--更新說明：

V1.1.0：(2023.04.13)

-新增串流回應(stream),一定程度緩解請求逾時的問題,需要安裝python套件：sseclient-py==1.7.2;

開啟串流回應之後，會先建立連線(myrequest)，然後再利用(SSEClient)一個一個字元的取得產生的文本，最後將所取得的文字清單拼接成回覆文字。建立連線的時間還是會受到max_tokens的影響，所以不建議max_tokens設定太大。能緩解請求逾時的關鍵在於，建立連接的時間消耗小於一次性返回的時間消耗，所以只要在給定的時間內，成功建立連接，基本就能返回內容，返回內容的長度會受到連接時間的影響。

-請求失敗或逾時之後刪除用戶最近發送的訊息，避免下次回覆出錯。

V1.0.1：

-新增ip偵測(防止doss攻擊)是否開啟選項;

-注意：如果wechat-ip_detection和azure-trans_to_voice中任一項為true，appid和secret都需要填入。

V1.0：

-新增語音聊天功能，接取微軟雲端文字轉語音服務(免費接取)，實現語音對話(中英文)；

-內建英文學習範本, 回覆範本訊息即可進行英文主題對話；

-新增微信後台白名單IP偵測，防止doss攻擊等；

-新增用戶訊息頻率限制，防止惡意刷訊息；

-自動清理臨時語音檔案；

-自動清理微信後台上傳臨時語音素材；

-優化效能、修復BUG。

背景：

最近看到ChatGPT提供了API接口，手上剛好有台伺服器和一個公眾號，所以想著寫一個聊天機器人?玩一玩。不過只有一個沒有認證的個人公眾號(資源有限?)，這個公眾號的限制就是：

1.只能被動回覆用戶訊息，用戶發送一則訊息到公眾號，伺服器只能針對這個請求回覆一則訊息，不能再額外回覆訊息(客服訊息)；

2.每次必須在15s以內回覆訊息，公眾號平台在發送請求到伺服器後，如果5s內沒收到回复，會再次發送請求等候5秒，如果還是沒有收到請求，最後還會發送一次請求，所以伺服器必須在15s以內完整訊息的處理。

具體處理方式查看程式碼。新手項目，有不足之處還請包含並歡迎指正，謝謝~

需求：

一台伺服器（需要能存取openai介面的，可能需要海外的~）

如果需要開啟文字轉語音服務，需要註冊Azure的文字轉語音，該服務註冊和使用免費，具體參考網址：AZURE

微信公眾號：個人類型即可

演示：

公眾號：Tory的實驗室，關注發送訊息即可體驗。

公眾號推文介紹:

1.入門使用介紹：ChatGPT已接入

2.語音服務使用介紹：語音服務已接入

使用方法：

設定config裡面的config.yml參數：

 # 微信相关设置
wechat :
  token : " **** "
  # 是否获取微信公众平台的ip白名单(用于防止doss检测)
  ip_detection : false
  # 如果上面的选项为true，下面两项内容必填；如要开启后面文本转语音服务，下面两项内容必填
  appid : " **** "
  secret : " **** "

# openai相关设置
openai :
  #填写openai的api_keys时，要注意前面要加上：Bearer, 可以填写多个,因为单个账号有速率的限制
  api_keys :
   - " Bearer sk-**** "
   # - "Bearer sk-****"
   # - "Bearer sk-****"
  # 单条消息的长度，这个参数对回复速度有非常大的影响，请不要填太大~
  max_tokens : 120
  # 模型
  model : " gpt-3.5-turbo-0301 "
  # temperature，越大随机性越强
  temperature : 0.8
  # 有时候文本长度超过150，用该参数限制长度避免超过微信能发送的最长消息
  rsize : 500
  # 对话的保存历史
  save_history : 21
  
# azure文本转语音设置
azure :
  # 是否开启文本转语音服务
  trans_to_voice : false
  # 如上面的选项为false，下面的内容不用填写
  # 新定义文本长度，开启后增加处理时间，避免文本太长，处理时间过久，超过15s
  max_token : 80
  # 是否开启流式响应
  stream_response : true
  # 密钥
  subscription : " **** "
  region : " koreacentral "
  # 中文语音模型
  zh_model : " zh-CN-XiaoyanNeural "
  # 英文语音模型
  en_model : " en-US-AriaNeural "

啟動flask

 export FLASK_APP=myflask

flask run --host=0.0.0.0 --port=80
# 或者
nohup flask run --host=0.0.0.0 --port=80 >> /home/jupyter/flask/log/wechat.log 2>&1 &

注意：

1.填寫openai的api_keys時，注意前面要加上：Bearer。可以填寫多個api_keys,因為單一帳號有速率的限制;

2.max_tokens對回覆速度有非常大的影響，請不要填太大。