前言

前段时间逛GitHub刷到一个项目：chatgpt-on-wechat，特别有意思。使用大模型搭建微信聊天机器人，基于 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/LinkAI，支持个人微信、公众号、企业微信、飞书部署，能处理文本、语音和图片，访问操作系统和互联网，支持基于知识库定制专属机器人。

简单来说就是，利用这些平台的Api接口实现，微信机器人以及公众号智能回复的功能。

正好想起之前听说星火有提供体验包，就打算接上我那个人公众号试试。效果还不错，可以多个模型切换，管理模式等等，并且带关键词回复（和配置），原本的功能也不会丢失。
使用体验方面，除了感觉有点延迟之外，也不知道是程序上的问题，还是我用的是测试机比较拉胯（服务器121配置），其他方面倒没有碰到过什么问题了。

chatgpt-on-wechat

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、改论文、讲故事，几乎无所不能，这让人不禁有个大胆的想法，能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人，可以在与好友对话中给出意想不到的回应，而且再也不用担心女朋友影响我们 ~~打游戏~~ 工作了。

功能支持

截稿前（23.11.28），最新版本支持的功能：

多端部署：有多种部署方式可选择且功能完备，目前已支持个人微信、微信公众号和、业微信、飞书等部署方式
基础对话：私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT-3.5, GPT-4, claude, 文心一言, 讯飞星火
语音能力：可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure, baidu, google, openai(whisper/tts) 等多种语音模型
图像能力：支持图片生成、图片识别、图生图（如照片修复），可选择 Dall-E-3, stable diffusion, replicate, midjourney, vision模型
丰富插件：支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话等插件
Tool工具：与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于 chatgpt-tool-hub 实现
知识库：通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现

部署方式

运行方式	需要的资源	优势	劣势
Docker部署	服务器 + docker环境	不用关心python环境和依赖	插件配置稍麻烦
本地运行	个人机器 + 本地代理 + python环境	方便本地代码调试	不适合长时间稳定运行
服务器部署	服务器 + python环境	方便配置和源码修改、稳定运行	需要简单的linux基础
Railway部署	一个超过半年的github账号	一键部署	免费额度有限，插件等高级功能使用不便

值得注意的是，公众号目前只支持 服务器 和 docker 环境部署，不支持railway及本地部署。

效果预览

当然了，你也可以前往下方微信公众号：亦小封，进行回复体验~

亦小封 | 微信公众号

一个不太称职的科技博主日常生活记录，专注于网络产品设计、视觉摄影艺术的层次追求。还有就是一些发疯文章啦！

部署教程

本篇教程只提供 服务器部署 方案，为实机实装步骤。更多部署方式可参考：项目文档 - 程序部署

准备一个微信公众号（订阅号/服务号），以及一台Linux的服务器
前往 讯飞星火认知大模型 注册账号，并进行实名认证。（当然了，也可以使用文心一言或者ChatGPT等等，即可。）

讯飞星火认知大模型

讯飞星火认知大模型，是由科大讯飞推出的新一代认知智能大模型，拥有跨领域的知识和语言理解能力，能够基于自然对话方式理解与执行任务，提供语言理解、知识问答、逻辑推理、数学题解答、代码理解与编写等多种能力。

在 星火大模型V3.0 处进行点击立刻购买，选择个人认证的免费保进行下单。回到页面后，记下APPID、APISecret、APIKey的值，后面需要用到。（注意这些内容不可重置，所以勿轻易泄露。）

检查你的服务器Python版本是否在 3.7.1~3.9.X 之间，推荐3.8版本，如果满足条件则可跳过第5、6步骤。
根据以下内容，逐步进行。

yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make libffi-devel
#安装依赖包

yum install wget
#安装wget

wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.1/Python-3.8.1.tgz
#下载源码包

tar -zxvf Python-3.8.1.tgz
#解压压缩包

cd Python-3.8.1
#进入文件夹

./configure prefix=/usr/local/python3
#配置安装位置

make && make install
#安装make

配置软连接。

sudo rm /usr/bin/python3

ln -s /usr/local/python3/bin/python3.8 /usr/bin/python3
#添加python3的软链接

进入宝塔创建站点，然后在站点设置的 反向代理 进行添加你所需要映射的端口，写法为：127.0.0.1:端口号

在FinalShell上，进入该站点的根目录处，也就是所示的：/www/wwwroot/ai。接着逐步执行下方内容。

cd /www/wwwroot/ai
#进入站点根目录

git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
#拉取项目源码

pip3 install --upgrade pip
#更新下pip版本

进入后拉取项目代码，再到宝塔的站点文件处将拉取到的 chatgpt-on-wechat 文件夹内所有的文件移动到站点的根目录。

根据以下内容，逐步进行。

1
2
3

pip3 install -r requirements.txt
pip3 install -r requirements-optional.txt
#安装依赖

登录微信公众号，找到设置与开发里的 基本配置 选项，进行开通后，会得到开发者的 AppID 和 AppSecret，将其记下，后面需要用到。
在宝塔内，站点根目录处新建 config.json 文件，配置好下边的东西，放进去。

{
  "open_ai_api_key": "没用，但是别删",
  "model": "xunfei",
  "xunfei_app_id": "星火APPID",
  "xunfei_api_secret": "星火APISecret",
  "xunfei_api_key": "星火APIKey",
  "channel_type": "wechatmp",
  "wechatmp_app_id": "公众号开发者AppID" ,
  "wechatmp_app_secret": "公众号开发者AppSecret" ,
  "wechatmp_aes_key": "",
  "wechatmp_token": "meuicat",
  "wechatmp_port": 2170,
  "proxy": "",
  "hot_reload": false,
  "single_chat_prefix": [""],
  "single_chat_reply_prefix": "🤖 MeuiCat Ai：\n\n",
  "image_create_prefix": [
    "画",
    "看",
    "找"
  ],
  "speech_recognition": false,
  "group_speech_recognition": false,
  "voice_reply_voice": false,
  "conversation_max_tokens": 2500,
  "expires_in_seconds": 3600,
  "character_desc": "你是ChatGPT, 一个由OpenAI训练的大型语言模型, 你旨在回答并解决人们的任何问题，并且可以使用多种语言与人交流。",
  "temperature": 0.8,
  "top_p": 1,
  "subscribe_msg": "哈喽~你终于来啦~\n这里是小封的瞎捣鼓频道~\n本公众号已接入Ai对话功能，注意文明发言哦~\n\n谢谢你长得好看，又关注我呀~\n祝你天天开心~",
  "use_linkai": false,
  "linkai_api_key": "",
  "linkai_app_code": ""
}

类型	释义
model	我这使用的是讯飞的星火大模型 `xunfei`，可配置为：`gpt-3.5-turbo`、`gpt-3.5-turbo-16k`、`gpt-4`、`wenxin`、`xunfei`
channel_type	订阅号填：`wechatmp`；而服务号则填：`wechatmp_service`，但是要确保开通了客服接口
wechatmp_token	设置一个你自己的秘钥，必须为英文或数字，长度为3-32字符。后面需要用到。
wechatmp_port	此处填写第七步所填写的端口号，在不冲突的前提下，任意数值皆可，但注意需要在安全策略放行改端口。

当然，你也可以在 config.json 配置多个模型以便切换。

"open_ai_api_key": "",
#chatgtp

"baidu_wenxin_api_key": "",
"baidu_wenxin_secret_key": "",
#文心一言

在站点根目录下，逐步执行以下命令，启动运行。

1
2
3

touch nohup.out
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
#运行成功后，可以 Ctrl+C 退出日志

正常运行后，来到微信公众号后台的 基本配置 选项，将你的服务器公网地址填进 IP白名单 内。
接着在 服务器配置 处修改配置，依次填写URL、Token、EncodingAESKey，消息加解密方式选择明文，提交即可。

类型	释义
URL	如果绑定了域名，那此处就为：你的域名/wx；如果没有绑定域名，则为：http://你的公网ip/wx。
Token	此处填写第十二步 `wechatmp_token` 的值。
EncodingAESKey	点击随机生成即可。

至此，大功告成！可以前往公众号里体验了~

进阶教程

当修改了 config.json 时，也可以在公众号里进行管理身份认证直接进行重载配置、切换模型等操作。

管理认证

在公众号内进行发言，在日志处可以看到用户身份id，复制下来。

打开宝塔，进入 [站点根目录]/plugins/godcmd/config.json 文件，进行配置身份和密钥。

{
    "password": "你的密钥",
    "admin_users": ["用户身份id"]
}

关闭进程后，重新运行。

ps -ef | grep app.py | grep -v grep
#查看进程id

kill -9 进程id
#关闭进程

nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
#重新运行项目

管理命令

类型	释义	用法
help	帮助文档。	`#help` 或 `#help 插件名`
auth	管理身份验证。	`#auth 密钥`
reconf	重载配置，修改完配置后可以通过命令进行重载。	`#reconf`
model	查看或切换模型	`#model` 可查看当前模型和模型列表；`#model 模型名称` 可切换使用该模型。

关键词

打开宝塔，进入 [站点根目录]/plugins/keyword/config.json 文件，进行配置。

{
  "keywords": {
    "hello": "Hello, Welcome to iCat.",
    "爱吃肉的猫": "我是一款基于星火大模型3.0的智能回复助手，这是我的开发者：亦小封，以及他的博客：爱吃肉的猫（meuicat.com），你可以直接给我发送你想知道的问题，我相信能给到你满意的答复！"
  }
}