体验震撼
ChatGPT 近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网，可以写代码、写诗、改论文、讲故事、教你谈恋爱等等，几乎无所不能。当然它也有不能干的，比如让它告诉你怎么赚 100 万。。。
自从注册了帐号，用上 ChatGPT 发现已经离不开它了哈，有问题第一时间都会想到去 ChatGPT 提问试试。它的回答总感觉就是有一个专业团队为你专门整理答案一样，非常准确又没有广告。
ChatGPT 是在大量的人类对话数据集上训练的，并使用这种训练来生成对自然语言提示的适当和连贯性的响应。ChatGPT 可用于为聊天机器人、虚拟助理和其他会话系统生成文本，并能够生成广泛的响应，包括对问题的简单回答、对需要更复杂推理或解释的提示的响应，以及幽默或吸引人的响应。
于是，先尝试把 ChatGPT 部署成微信聊天机器人，让大伙儿体验下聊天效果哈
准备一个 OpenAI 账号
参考上文，里面有具体的操作步骤。
API keys 申请
OpenAI 是提供了接入的 API keys 的，只有在申请了这个 API keys 才能完成后续的接入动作。
https://openai.com/api/ 登录己注册的帐号，登录成功后，点击右上角的头像，如下图：
点击「+Create new secret key」，生成一下 Key，再下面步骤里会使用到这个 Key 调用 ChatGPT API。
运行环境准备
推荐使用 conda 创建虚拟环境，可在 https://www.anaconda.com/ 下载对应系统的应用，然后按向导一路「下一步」完成安装。
建议 Python 版本在 3.7.1~3.9.X 之间，可以直接在 anaconda 可视化界面下创建环境，如下图：
部署代码
已实现特性：
- 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
- 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
关注公众号，回复「wechat」关键字，获取 Github 地址：
提前规划好部署路径，按下面三个步骤完成项目部署：
- 克隆项目代码
- 安装所需核心依赖
- 修改配置文件
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
# 可根据需要进行自定义修改：
{
"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
"conversation_max_tokens": 1000, # 支持上下文记忆的最多字符数
"character_desc": "你是ChatGPT, 一个由OpenAI训练的大型语言模型, 你乐于回答人们的各种问题。" # 人格描述
}
运行服务
我测试使用的本地电脑，使用 本地运行 模式，直接在项目根目录下执行：
python3 app.py
终端输出二维码，执行效果如下图：
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。扫码登录后，就可以在微信手机端通过配置的关键词触发自动回复了。
运行效果
微信群聊
后端日志
超强人工智能 AI ChatGPT 在等你体验～～
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