最近很火的ChatGPT可以说已经满大街可见了,到处都有各种各样的体验地址,有收费的也有免费的,总之是五花八门、花里胡哨。
所以呢,最近我就在研究怎么才能方便快捷的体验到ChatGPT的强大功能,其中一个就是:把ChatGPT接入公众号。毕竟公众号是一种非常流行的社交媒体平台,可以用来提供服务、推广产品等。经过我的一番折腾,最后终于成功通过 Laf实现了这个需求。
本文将详细介绍如何使用 Laf 云平台将 ChatGPT 接入微信公众号,实现智能问答、聊天机器人等功能。
1. 准备工作
首先需要注册一个 Laf 平台账号:https://laf.run
注册登录之后,点击新建,建立一个应用:
点击开发,进入应用开发界面:
然后输入 chatgpt 并回车进行搜索,选择第一个搜索结果,保存并重启:
重启之后,自定义依赖项中便出现了 chatgpt。
新建云函数
然后我们点击函数,函数列表右侧的加号,新增一个可以接入微信公众号的 ChatGPT 云函数:
云函数完整代码如下:
// 引入crypto和cloud模块
import * as crypto from 'crypto';
import cloud from '@lafjs/cloud';
const WAIT_MESSAGE = `处理中 ... \n\n请稍等3秒后发送【1】查看回复`
const NO_MESSAGE = `暂无内容,请稍后回复【1】再试`
const CLEAR_MESSAGE = `✅ 记忆已清除`
const HELP_MESSAGE = `ChatGPT 指令使用指南
| 关键字 | 功能 |
| 1 | 上一次问题的回复 |
| /clear | 清除上下文 |
| /help | 获取更多帮助 |
`
// 不支持的消息类型
const UNSUPPORTED_MESSAGE_TYPES = {
image: '暂不支持图片消息',
voice: '暂不支持语音消息',
video: '暂不支持视频消息',
music: '暂不支持音乐消息',
news: '暂不支持图文消息',
}
// 定义休眠函数
const sleep = ms => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
// 创建数据库连接并获取Message集合
const db = cloud.database();
const Message = db.collection('messages')
// 处理接收到的微信公众号消息
export async function main(event) {
const { signature, timestamp, nonce, echostr } = event.query;
const token = '123456';
// 验证消息是否合法,若不合法则返回错误信息
if (!verifySignature(signature, timestamp, nonce, token)) {
return 'Invalid signature';
}
// 如果是首次验证,则返回 echostr 给微信服务器
if (echostr) {
return echostr;
}
// 处理接收到的消息
const payload = event.body.xml;
// console.log("payload",payload)
// 文本消息
if (payload.msgtype[0] === 'text') {
const newMessage = {
msgid: payload.msgid[0],
question: payload.content[0].trim(),
username: payload.fromusername[0],
sessionId: payload.fromusername[0],
createdAt: Date.now()
}
// 修复请求响应超时问题:如果 5 秒内 AI 没有回复,则返回等待消息
const responseText = await Promise.race([
replyText(newMessage),
sleep(4000.0).then(() => WAIT_MESSAGE),
]);
return toXML(payload, responseText);
}
// 公众号事件
if (payload.msgtype[0] === 'event') {
// 公众号订阅
if (payload.event[0] === 'subscribe') {
return toXML(payload, HELP_MESSAGE);
}
}
// 暂不支持的消息类型
if (payload.MsgType in UNSUPPORTED_MESSAGE_TYPES) {
const responseText = UNSUPPORTED_MESSAGE_TYPES[payload.MsgType];
return toXML(payload, responseText);
}
return 'success'
}
// 处理文本回复消息
async function replyText(message) {
const { question, sessionId } = message;
console.log("replyText 执行了")
// 检查是否是重试操作,如果是重试操作,返回上一次的回复
if (question === '1') {
const lastMessage = await Message.where({
sessionId
}).orderBy("createdAt", "desc").get();
if (lastMessage.data[0]) {
return `${lastMessage.data[0].question}\n------------\n${lastMessage.data[0].answer}`;
}
return NO_MESSAGE;
}
// 获取上下文 id
const res = await Message.where({
sessionId
}).orderBy("createdAt", "desc").getOne();
const parentId = res?.data?.parentMessageId
const conId = res?.data?.conversationId
// 发送指令
if (question.startsWith('/')) {
return await processCommandText(message);
}
// 获取 OpenAI 回复内容
const { error, answer, parentMessageId, conversationId } = await getOpenAIReply(question, parentId, conId);
if (error) {
console.error(`sessionId: ${sessionId}; question: ${question}; error: ${error}`);
return error;
}
// 将消息保存到数据库中
const token = question.length + answer.length;
const result = await Message.add({ token, answer, parentMessageId, conversationId, ...message });
console.debug(`[save message] result: ${result}`);
return answer;
}
// 获取 OpenAI API 的回复
async function getOpenAIReply(question, parentId, conId) {
console.log("getOpenAIReply 执行了")
// 引入 ChatGPTUnofficialProxyAPI 模块
const { ChatGPTUnofficialProxyAPI } = await import('chatgpt')
// 创建 ChatGPTUnofficialProxyAPI 实例
const api = new ChatGPTUnofficialProxyAPI({
accessToken: cloud.env.ACCESSTOKEN,
apiReverseProxyUrl: "https://bypass.churchless.tech/api/conversation"
})
try {
// 如果有上下文 id,就带上
let res;
if (parentId && conId) {
res = await api.sendMessage(question, { conversationId: conId, parentMessageId: parentId })
} else {
res = await api.sendMessage(question)
}
// 返回 OpenAI 回复的内容及上下文 id
return { answer: res.text.replace("\n\n", ""), parentMessageId: res.parentMessageId, conversationId: res.conversationId }
} catch (e) {
console.log(e)
return {
error: "问题太难了 出错了. (uДu〃).",
}
}
}
// 校验微信服务器发送的消息是否合法
function verifySignature(signature, timestamp, nonce, token) {
const arr = [token, timestamp, nonce].sort();
const str = arr.join('');
const sha1 = crypto.createHash('sha1');
sha1.update(str);
return sha1.digest('hex') === signature;
}
// 返回组装 xml
function toXML(payload, content) {
const timestamp = Date.now();
const { tousername: fromUserName, fromusername: toUserName } = payload;
return `
<xml>
<ToUserName><![CDATA[${toUserName}]]></ToUserName>
<FromUserName><![CDATA[${fromUserName}]]></FromUserName>
<CreateTime>${timestamp}</CreateTime>
<MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>
<Content><![CDATA[${content}]]></Content>
</xml>
`
}
async function processCommandText({ sessionId, question }) {
// 清理历史会话
if (question === '/clear') {
const res = await Message.where({ sessionId }).remove({ multi: true })
return CLEAR_MESSAGE;
} else {
return HELP_MESSAGE;
}
}
由于 OpenAI 的 API Key 需要充值才能用,所以我们选择剑走偏锋,直接使用 ChatGPT 网页版。但是国内环境无法访问 ChatGPT,所以我们需要一个 Proxy。不用担心,国外已经有热心小哥给我们提供了公共的 Proxy,我们只需要直接调用就好啦!
详情可参考 ChatGPTUnofficialProxyAPI 的使用文档。
只要你有 ChatGPT 账号,都可以使用这种方法,最🐮🍺的是,你可以直接在 Laf 的国内环境 https://laf.run 中使用!!!
核心函数:
-
getOpenAIReply函数通过引入ChatGPTUnofficialProxyAPI模块,创建实例并调用其方法,获取 ChatGPT 的回复内容。
-
verifySignature函数用于校验微信服务器发送的消息是否合法。
-
toXML函数将回复内容组装成XML格式。
-
processCommandText函数用于处理指令,目前支持清除历史会话和获取帮助信息两个指令。
-
注意:
- token要与微信公众号中设置一致。
- ACCESSTOKEN 的获取方式:你需要先在浏览器中登录 ChatGPT 网页版,然后在浏览器中访问这个 URL:https://chat.openai.com/api/auth/session,浏览器会返回一个 JSON,里面包含了 accessToken 字段,将这个字段的值复制即可。 云函数写完之后就点击发布,左侧的接口地址要保存一下,稍后将在微信公众号中使用此地址。
配置微信公众号
这一步我们需要在微信公众号平台上配置开发者信息,并将服务器地址设置为部署好的云函数服务地址。步骤如下:
首先你需要有一个公众号,然后登录微信公众平台,点开左侧的「设置与开发」,点击「基本设置」,然后点击「服务器配置」,服务器配置那里点击修改配置:
将云函数服务地址复制到「服务器 URL」中,下边的 Token 与云函数代码中的 token 保持一致,下边的 EncodingAESKey 点击右侧随机生成就行,然后点击提交:
返回 token 校验成功后,点击「启用」即可。
现在你已经完成了所有必要的设置和配置,下面就可以直接进入微信公众号「Laf 开发者」后台与机器人进行交互啦!
ChatGPT 机器人可以回答用户提出的问题,并且可以根据用户提供的上下文进行回复。以下是一些指令和关键字,可以帮助您更好地使用 ChatGPT 机器人:
- 【1】:获取上一次问题的回复。
- /clear:清除上下文。
- /help:获取更多帮助。除了以上指令和关键字外,你还可以根据自己的需求进行定制化开发,以满足用户的需求。
总结
通过以上步骤,您已经成功地将 ChatGPT 接入微信公众号,并使用 Laf 平台来部署 ChatGPT 云函数。这样,您就可以在公众号中为您的用户提供智能问答、聊天机器人等服务了,微信公众号自带的自动回复功能可以抛弃了。
当然,直接接入 ChatGPT 网页版肯定没有接入 API 稳定,如果你想通过 API 的方式接入,可以参考原作者的官方仓库:
https://github.com/husanr/wechat_gpt_laf sealos 以kubernetes为内核的云操作系统发行版,让云原生简单普及文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-833854.html
laf 写代码像写博客一样简单,什么docker kubernetes统统不关心,我只关心写业务!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833854.html
到了这里,关于国内服务器 3 分钟将 ChatGPT 接入微信公众号(超详细)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!