介绍

一个 Python script，使用 OpenAI API 和群晖 Synology Chat 套件搭建了一个基于 ChatGPT-3.5 的聊天机器人。

使用说明

在 Synology Chat 中请按照以下步骤添加聊天机器人：
- 用有管理员权限的账户登录 Synology Chat。
- 点击右上角你的头像，在菜单中选择「整合」(Integration)，点击「机器人」(Bots)。
- 点击「+ 创建」按钮，然后选择「创建新机器人」。
- 为您的机器人输入名称（例如：ChatGPT机器人）。点击「创建」。
- 在创建的机器人详情页面，找到「传出 Webhook」部分，将 Webhook URL 设置为您在代码中设置的 URL（即 http://your_server_ip:5005/webhook，其中 your_server_ip 应该是运行上述代码的机器的 IP 地址）。
- 在机器人详情页面的「传入 Webhook」部分，将生成一个 Webhook URL 和一个 Token。请将这两个值复制并替换gptchatbot.py中相关变量：
```
INCOMING_WEBHOOK_URL = "your_incoming_webhook_url_here"
OUTGOING_WEBHOOK_TOKEN = "your_outgoing_webhook_token_here"
```
- 最后点击「确认」（OK）保存。
在https://platform.openai.com/account/api-keys申请 OpenAI API 密钥，用你的 OpenAI API 密钥替换gptchatbot.py中的openai.api_key：
```
openai.api_key = "your_api_key_here"
```

安装所需的库：

在bash shell中运行：

pip install openai requests flask

或

pip install -r requirements.txt

导入所需的库：
- json: 处理 JSON 数据格式
- requests: 发送 HTTP 请求
- openai: OpenAI 官方库，用于与 OpenAI API 交互
- flask: 构建 Web 应用程序

设置 Synology Chat 机器人详细信息：用您的 Synology Chat 机器人的详细信息替换下面的占位符。

INCOMING_WEBHOOK_URL = "your_incoming_webhook_url_here"
OUTGOING_WEBHOOK_TOKEN = "your_outgoing_webhook_token_here"

创建一个用于存储内存中对话历史的字典 conversation_history。
定义 process_synology_chat_message(event) 函数，处理从 Synology Chat 收到的消息：
- 验证令牌是否有效。
- 获取用户 ID 和消息文本。
- 调用 generate_gpt_response(user_id, text) 函数生成 ChatGPT 响应。
- 将响应发送回 Synology Chat。
定义 generate_gpt_response(user_id, message, max_conversation_length=10, refresh_keywords=None) 函数，生成 ChatGPT 响应：
- 根据给定的关键字刷新对话（默认为：["new", "refresh", "00", "restart", "刷新", "新话题"]）。
- 维护与每个用户的对话历史记录。
- 生成一个包含系统提示和聊天消息的 messages 列表。
- 调用 OpenAI API，向其发送 messages，并接收生成的响应。
- 如果响应完成，将响应添加到对话历史中并返回响应文本。
定义 handle_request(event) 函数，处理传入的事件：
- 检查事件是否为空。
- 调用 process_synology_chat_message(event) 函数处理事件。
使用 Flask 创建一个 Web 应用程序，并定义一个路由 /webhook，处理从 Synology Chat 发送的 POST 请求。
在主函数中运行 Flask 应用程序。