這些SDK
不只可以用來開發機器人,還可以自由的開發你想要的效果,如你所想,他是一個工具包,幫你chuanchuan建構一個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。
整個套件的檔案並不是很多,喜歡Python
的可以去看看,我這個Java
看不太懂。
程式碼中使用到的revChatGPT依賴原始碼庫:
https://github.com/acheong08/ChatGPT
#我們的Python版本,需要>=3.8
,然後pip
直接升級到最新版本。
下面程式碼的目的是與ChatGPT官方介面互動,注意安裝裡面用到的依賴
chat-gpt-qbot.py:
import flask, json from flask import request from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot config = { "session_token": "换成你自己的token" } # 创建一个服务,把当前这个python文件当做一个服务 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': '请求内容不能为空'} return json.dumps(resu, ensure_ascii=False) data = json.loads(requestJson) print(data) try: msg = chat(data['msg']) except Exception as error: print("接口报错") resu = {'code': 1, 'msg': '请求异常: ' + 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套件。
from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot
這是逆向包裡面的源碼,用來初始化一個服務,我們剛剛的類別中呼叫了這個套件。
然後去建立拋出這個服務的接口,方便被呼叫。
我們只要執行上面的程式碼就可以在7777埠直接與ChatGPT互動了。
我們使用介面工具測試一下,結果如下圖,可以看到,介面正常工作並從ChatGPT得到了對話結果。
其中訊息體:
{"msg": "你会数学吗"}
訊息體是我們自訂的內容,你可以自己增加欄位對介面進行功能擴充
本例子中的msg就是我們的發言內容
而介面回傳的:
{ "code": 0, "data": "是的,我会数学。我是一个大型语言模型,我可以回答各种问题,包括数学问题。你有什么数学问题需要我帮助你解决吗?"}
這也是我們自己定義的,當code=0
時代表與ChatGPT
#互動成功,此時data
為ChatGPT
回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
中回傳了錯誤訊息。
到這裡我們就擁有了一個可以和ChatGPT交互到接口,透過這個接口,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呼叫這個接口,這很簡單,我們不在這裡贅述了。
我們真正要做的是一個QQ機器人,其原理就是讓QQ機器人監聽到訊息,並透過我們的介面把訊息轉發給ChatGPT,然後再把ChatGPT回傳的對話內容傳送給QQ用戶,這樣一個可以對話的機器人就做好了,具體做法,下文繼續講解。
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,下面我們將繼續完善QQ機器人相關邏輯,注意看程式碼中的註解。
為了更方便的將優化後(接入QQ機器人)的程式碼,與之前的程式碼比較,我開啟一個本地比較,並收起了沒有變動的程式碼。
#機器人的互動實現邏輯,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,比如雲仔機器人,邏輯去自己實作。
我們使用的是go-cqhttp
。
go-cqhttp幫助中心
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,然後去官方文件找使用方法。
此時,這些程式碼已經擁有了處理好友請求、拉群請求、回覆訊息的功能。
可以看到,相對於上個文章,我們增加了很多程式碼,並且都加了註解
當然,這些程式碼看不懂沒關係,可以照著我的文章改一下對應的地方,直接用。
大家來原創作者Q群玩兒,我也在裡面:206867743
。
前兩篇文章我們已經解決了和ChatGPT通訊的問題和QQ處理訊息的問題,現在我們就需要處理如何監聽QQ消息了。
在一次次的更新和遇到的問題中,原創作者和逆向套件的許多作者都更新了很多內容,我們看看原創作者的更新記錄:
2022-12-12 23:52 增加一個Windows專用版本,只能在Windows電腦或伺服器上使用,可以自動取得cloudflare Cookie 2022-12-12 12:38 更新內容增加CloudFlare配置,更新依賴,暫不支援帳號密碼,暫不知道CloudFlare配置多久需要更換一次,現在好像必須要翻牆了 2022-12-10 17:42 更新內容增加帳號密碼支持,可以不使用token ,直接使用帳號密碼2022-12-10 00:23 更新內容將每個QQ私聊區分,每個人私聊機器人都是一個獨立的會話將每個QQ群區分,每個QQ群是一個獨立的會話增加回覆字數限制,超過限制轉換成圖片回复(見配置文件)如果想要重置會話,對機器人發送:重置會話
監聽QQ訊息並不需要我們寫程式碼,因為市面上已經有很多開源QQ機器人框架,在這裡我們使用go-cqhttp
#官方文件: go-cqhttp
如果您有興趣的話,可以閱讀一下官方文檔,如果不想看,直接看我的文章就好。
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的帳號,用來獲取Token一台伺服器(可選,如果您想讓機器人7x24小時在線的話,請準備一台,1核1G足以,外服最好)
注意:OpenAi(ChatGPT)的註冊方式B站有一堆視頻,隨便參考一個就行。
不會註冊也可以看看我部落格的文章:一文教你快速註冊OpenAi(ChatGPT)
(舊版)機器人搭建教學我也是寫過了: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
,會攔截人機互動請求。
那我們現在,除了需要取得OpenAi
的session-token
,還需要取得cf_clearance
。
同時,我們還需要取得user-agent
。
前往控制台的網路標籤裡面查看,如果是空白,你發一句訊息就可以。
複製之後寫到設定檔中,也就是py/config.js
檔。
目前原始作者打包了兩個版本,一個Linux的,麻煩在於cf
的CDN
交互令牌會在2H
內失效,我們需要手動獲取並更新,麻煩。
另一個是window
版本,已經實作自動取得CloudflareCookie
。
設定指南
這個版本只能在Windows上使用,Windows電腦或伺服器都行。
依然只支持token。
系統會自動開啟Google瀏覽器取得Cloufflare相關Cookie,第一次執行時可能需要手動驗證,請注意點一下。
注意,腳本它只能開啟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程式碼裡面,也是新增了一部分功能。
自行研究。
然後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!
然後,請看這句話:
以上是怎麼使用Python對接OpenAi API實現智慧QQ機器人的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!