使用Python對接OpenAi?API實現智能QQ機器人的方法
最近火熱全文的ChatGPT
,被很多人玩出了花,我們在Github
上可以看到幾個常見的逆向SDK包
,這一篇我將以學習的方式來寫這一篇文章。
這些SDK
不僅僅可以用于開發(fā)機器人,還可以自由的開發(fā)你所想要的效果,如你所想,他是一個工具包,幫你chuanchuan構建一個ChatGPT
服務和會話。
最近OpenAi
給他套上了一個Cloudflare
的CDN
服務,這個服務會去攔截非真機請求,現在已經可以破解了。
尋找合適的逆向SDK
原作者用的是這個。
整個包的文件并不是很多,喜歡Python
的可以去看看,我這個Java
看不太懂。
實踐開始-實踐篇第一
代碼中使用到的revChatGPT依賴源碼庫:
https://github.com/acheong08/ChatGPT
我們的Python版本,需要>=3.8
,然后pip
直接升級到最新版本。
下面代碼的目的是與ChatGPT官方接口進行交互,注意安裝一下里面用到的依賴
chat-gpt-qbot.py:
import flask, json from flask import request from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot config = { "session_token": "換成你自己的token" } # 創(chuàng)建一個服務,把當前這個python文件當做一個服務 server = flask.Flask(__name__) chatbot = Chatbot(config, conversation_id=None) def chat(msg): message = chatbot.get_chat_response(msg)['message'] print(message) return message @server.route('/chat', methods=['post']) def chatapi(): requestJson = request.get_data() if requestJson is None or requestJson == "" or requestJson == {}: resu = {'code': 1, 'msg': '請求內容不能為空'} return json.dumps(resu, ensure_ascii=False) data = json.loads(requestJson) print(data) try: msg = chat(data['msg']) except Exception as error: print("接口報錯") resu = {'code': 1, 'msg': '請求異常: ' + str(error)} return json.dumps(resu, ensure_ascii=False) else: resu = {'code': 0, 'data': msg} return json.dumps(resu, ensure_ascii=False) if __name__ == '__main__': server.run(port=7777, host='0.0.0.0')
我們導入我們的逆向包。
from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot
這是逆向包里面的源碼,用于初始化一個服務,我們剛剛的類中調用了這個包。
然后去創(chuàng)建拋出這個服務的接口,方便被調用。
我們只要運行上面的代碼就可以在7777端口直接與ChatGPT進行交互了。
我們使用接口工具測試一下,結果如下圖,可以看到,接口正常工作并從ChatGPT得到了對話結果。
其中消息體:
{"msg": "你會數學嗎"}
消息體是我們自定義的內容,你可以自己增加字段對接口進行功能擴展
本例子中的msg就是我們的發(fā)言內容
而接口返回的:
{ "code": 0, "data": "是的,我會數學。我是一個大型語言模型,我可以回答各種問題,包括數學問題。你有什么數學問題需要我?guī)椭憬鉀Q嗎?" }
這也是我們自己定義的,當code=0
時代表與ChatGPT
交互成功,此時data
為ChatGPT
反饋給我們的對話內容。而當code=1
時說明出現了錯誤,此時沒有data
,但在msg
中返回了錯誤信息。
到這里我們就擁有了一個可以和ChatGPT交互到接口,通過這個接口,我們就能與ChatGPT進行對話
既然進行對話,那就需要一個輸入框和一個按鈕,你可以做一個網頁來調用這個接口,這很簡單,我們不在這里贅述了。
我們真正要做的是一個QQ機器人,其原理就是讓QQ機器人監(jiān)聽到消息,并通過我們的接口把消息轉發(fā)給ChatGPT,然后再把ChatGPT返回的對話內容發(fā)送給QQ用戶,這樣一個可以對話的機器人就做好了,具體做法,下文繼續(xù)講解。
實踐繼續(xù)-實踐篇第二
上文我們實現了一個接口,用代碼成功獲取到了ChatGPT的對話內容,下面我們將繼續(xù)完善QQ機器人相關邏輯,注意看代碼中的注釋。
為了更方便的將優(yōu)化后(接入QQ機器人)的代碼,與之前的代碼比較,我開啟一個本地比較,并收起了沒有變動的代碼。
機器人的交互實現邏輯,這個你可能會看不懂,因為我們是使用了一個機器人框架,那其實我們不要局限自己的思想,我們可以嘗試自己修改使用其他機器人框架,比如云仔機器人,邏輯去自己實現。
我們使用的是go-cqhttp
。
所以說,這一寫更改,你得去了解這個go-cqhttp
你才能看懂,不過我們要靈活學習,我們只需要了解思路便可,然后去官方文檔找使用方法。
此時,這些代碼已經擁有了處理好友請求、拉群請求、回復消息的功能。
可以看到,相對于上個文章,我們增加了很多代碼,并且都加了注釋
當然,這些代碼看不懂沒關系,可以照著我的文章改一下對應的地方,直接用。
實踐繼續(xù)-實踐篇第三
前兩個文章我們已經解決了和ChatGPT通信的問題和QQ處理消息的問題,現在我們就需要處理如何監(jiān)聽QQ消息了。
在一次次的更新和遇到的問題中,原創(chuàng)作者和逆向包的很多作者都更新了很多內容,我們看看原創(chuàng)作者的更新記錄:
2022-12-12 23:52
- 增加一個Windows專用版本,只能在Windows電腦或服務器上使用,可以自動獲取cloudflare Cookie
2022-12-12 12:38 更新內容
- 增加CloudFlare配置,更新依賴,暫不支持賬號密碼,暫不知道CloudFlare配置多久需要更換一次
2022-12-10 17:42 更新內容
- 增加賬號密碼支持,可以不使用token,直接使用賬號密碼
2022-12-10 00:23 更新內容
- 將每個QQ私聊區(qū)分,每個人私聊機器人都是一個獨立的會話
- 將每個QQ群區(qū)分,每個QQ群是一個獨立的會話
- 增加回復字數限制,超過限制轉換成圖片回復(見配置文件)
- 如果想要重置會話,對機器人發(fā)送:重置會話
簡介
監(jiān)聽QQ消息并不需要我們寫代碼,因為市面上已經有很多開源QQ機器人框架,在這里我們使用go-cqhttp
官方文檔: go-cqhttp
如果您感興趣的話,可以閱讀一下官方文檔,如果不想看,直接看我的文章即可。
前提條件
- 您需要準備一個QQ號,不要使用自己大號
- 您需要準備一個OpenAi的賬號,用來獲取Token
- 一臺服務器(可選,如果您想讓機器人7x24小時在線的話,請準備一臺,1核1G足以,外服最好)
注意:OpenAi(ChatGPT)的注冊方式B站有一堆視頻,隨便參考一個就行。
不會注冊也可以看看我博客的文章:一文教你快速注冊OpenAi(ChatGPT)
(舊版本)機器人搭建教程我也是寫過了:使用OpenGPT(ChatGPT)搭建 QQ 機器人
但是!注意,先前說過,現在的ChatGPT
套了一個CF
的CDN
,會攔截人機交互請求。
那我們現在,除了需要獲取OpenAi
的session-token
,還需要獲取cf_clearance
。
同時,我們還需要獲取user-agent
。
前往控制臺的網絡標簽里面查看,如果是空白,你發(fā)一句消息就可以。
復制之后寫到配置文件中,也就是py/config.js
文件。
目前原創(chuàng)作者打包了兩個版本,一個Linux的,麻煩在于cf
的CDN
交互令牌會在2H
內失效,我們需要手動獲取并更新,麻煩。
另一個是window
版本,已經實現自動獲取CloudflareCookie
。
配置指南
這個版本只能在Windows上使用,Windows電腦或服務器都行。
依然只支持token。
系統會自動打開谷歌瀏覽器獲取Cloufflare相關Cookie,第一次運行時可能需要手動驗證,請注意點一下。
注意,腳本它只能打開Google瀏覽器,沒配置其他瀏覽器。
其他描述
那在作者最新版本的代碼里面,也是新增了一部分功能。
自行研究。
然后很多逆向包作者也在想一個完美解決的辦法,我們慢慢等待吧!
然后,請看看這句話:
尾述
寫著一篇,我基本上是去看原創(chuàng)作者的代碼和逆向包的代碼,我是一個業(yè)余的Python
,但是我覺得,很多東西是可以去嘗試的,通原理而致用,當你學會整個思路,那你也可以自己寫一個自己的機器人,自己去配置去設計交互邏輯。
比如可以新增一個Markdown渲染器+代碼高亮,將長文本以圖片方式展示(雖然已經存在了),又比如,綁定一個不被攔截的域名,過長文本直接生成一個臨時鏈接,點開查看,剛好通過網頁渲染后,美觀度高很多。
到此這篇關于使用Python對接OpenAi API實現智能QQ機器人的方法的文章就介紹到這了,更多相關智能QQ機器人內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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