Python一行代码实现ChatGPT接入微信机器人

正文

去年开发了一个开源项目:PyOfficeRobot,微信聊天机器人。今年ChatGPT大火,很多朋友在后台提问:

能不能把微信机器人和ChatGPT加在一起?1行代码就可以调用~

当然可以了!视频教程已经录制好了👉传送门,在这里,我们分享一下文字教程。👇

1、实现原理

也许所有智能聊天机器人都是下图这种实现思路?

首先通过代码(不限语言)去获取聊天内容,其次把聊天内容传给AI后台,最后把拿到的AI回复,原路传给聊天界面。

在这个过程中,问题的难点有:

  • 如何获取聊天内容;
  • 如何调用AI回复;
  • 如何正确的自动回复。

在开发的过程中你会发现,其中最后一项:如何正确每一次对话是最难的

有很多种实现方式,今天我们讲最简单的一种,如果点赞超过100,我会给大家更新一个更复杂的方式~

2、上代码

下载PyOfficeRobot

pip install PyOfficeRobot

1行代码,实现微信机器人 + ChatGPT

import PyOfficeRobot
PyOfficeRobot.chat.chat_by_gpt(who='程序员晚枫', api_key='你的api_key')

3、参数说明

上面只列出了2个参数:

  • who='程序员晚枫':必填,你想智能回复的人;
  • api_key='你的api_key':必填,你自己的ChatGPT

其实在方法内部还有一系列参数,不过我们的项目主要给小白使用,我都给填了默认值,如果你是专业开发,可以参考下面的说明,去修改一下。(来自OpenAI官网)

completions = openai.Completion.create(
 engine=model_engine,
 prompt=prompt,
 max_tokens=max_tokens, # 生成结果时的最大 tokens 数。平均一个汉字是 2 个 tokens,text-davinci-003 最多是 4000 个 tokens,也就是 2000 个汉字左右
 n=n,
 stop=stop,
 temperature=temperature, # 控制结果的随机性,如果希望结果更有差异性 0.9,或者希望有固定结果可以尝试 0.0
 top_p=top_p, # 一个可用于代替 temperature 的参数,对应机器学习中 nucleus sampling,如果设置 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的 tokens
 frequency_penalty=frequency_penalty, # 控制字符的重复度,取值为 -2.0 ~ 2.0 之间的数字
 presence_penalty=presence_penalty # 控制主题的重复度,取值为 -2.0 ~ 2.0 之间的数字
 )

4、写在最后

GPT-3,尤其是GPT-4发布以后,越来越多的大厂加入到这场AIGC的竞争中,你觉得哪家公司会笑道最后?

作者:程序员晚枫

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