基于 chatgpt-on-wechat 和 midjourney-proxy3.x开发的微信智能机器人
- 支持chatgpt-on-wechat的全功能
- 支持MJ的Imagine操作
- 支持MJ的Zoom(图片变焦)、Pan(焦点移动) 等功能
- 支持MJ的Describe(图生文) 指令和相关动作
- 支持MJ的Shorten 指令和相关动作
- 支持MJ的图片压缩发送
- 支持MJ的Blend(图片混合) 指令和相关动作
- 支持MJ的所有remix模型下的操作
- 基于langchain的知识库功能
- 用户使用次数控制
- 后台管理界面
- ...
①GPT对话
②查看功能
③MJ绘图
④MJ操作
支持 Linux、MacOS、Windows 系统(可在Linux服务器上长期运行),同时需安装 Python
。
建议Python版本在 3.7.1~3.9.X 之间,推荐3.8版本,3.10及以上版本在 MacOS 可用,其他系统上不确定能否正常运行。
(1) 克隆项目代码:
git clone https://github.com/litter-coder/wechat-ai
cd wechat-ai/
(2) 安装核心依赖 :
pip3 install -r requirements.txt
配置文件的模板在根目录的config-template.json
中,需复制该模板创建最终生效的 config.json
文件:
cp config-template.json config.json
然后在config.json
中填入配置,以下是对默认配置的说明,可根据需要进行自定义修改(请去掉注释):
# config.json文件内容示例
{
"open_ai_api_key": "YOUR API KEY", # 填入OpenAI API KEY
"model": "gpt-3.5-turbo", # 模型名称
"proxy": "", # 模型名称(海外服务器不需要填写)
"single_chat_prefix": [""], # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复(为空则表示私聊都会触发)
"single_chat_reply_prefix": "", # 私聊时自动回复的前缀,用于区分真人(为空则表示不加前缀)
"group_chat_prefix": ["@gpt"], # 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复
"group_name_white_list": ["ALL_GROUP"], # 开启自动回复的群名称列表(ALL_GROUP为所有群)
"group_chat_in_one_session": ["ALL_GROUP"], # 支持会话上下文共享的群名称ALL_GROUP为所有群)
"image_create_prefix": [ # 开启图片回复的前缀
"画",
"看",
"找"
],
"conversation_max_tokens": 1000, # 开启图片回复的前缀
"character_desc": "你是Piety Ai, 一个由LitterCoder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。",
"hot_reload": true, # 重启免登录配置
"proxy_server": "http://127.0.0.1:8080/mj", # mj代理server配置
"proxy_api_secret": "" # mj代理api密钥配置(没有可不配)
}
如果是开发机 本地运行,直接在项目根目录下执行:
python3 app.py
终端输出二维码后,使用微信进行扫码,当输出 "Start auto replying" 时表示自动回复程序已经成功运行了(注意:用于登录的微信需要在支付处已完成实名认证)。扫码登录后你的账号就成为机器人了,可以在微信手机端通过配置的关键词触发自动回复 (任意好友发送消息给你,或是自己发消息给好友)
使用nohup命令在后台运行程序:
nohup python3 app.py > out.log 2>&1 & tail -f out.log
# 在后台运行程序并通过日志输出二维码
ps -ef | grep app.py
kill -9 [进程id]
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