<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
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
不僅僅可以用於開發機器人,還可以自由的開發你所想要的效果,如你所想,他是一個工具包,幫你chuanchuan構建一個ChatGPT
服務和對談。
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官方介面進行互動,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" } # 建立一個服務,把當前這個python檔案當做一個服務 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("介面報錯") 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')
我們匯入我們的逆向包。
from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot
這是逆向包裡面的原始碼,用於初始化一個服務,我們剛剛的類中呼叫了這個包。
然後去建立丟擲這個服務的介面,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進行互動了。
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": "你會數學嗎"}
訊息體是我們自定義的內容,你可以自己增加欄位對介面進行功能擴充套件
本例子中的msg就是我們的發言內容
而介面返回的:
{ "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。你有什麼數學問題需要我幫助你解決嗎?" }
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
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
中返回了錯誤資訊。
到這裡我們就擁有了一個可以和ChatGPT互動到介面,通過這個介面,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介面,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,並通過我們的介面把訊息轉發給ChatGPT,然後再把ChatGPT返回的對話內容傳送給QQ使用者,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介面,用程式碼成功獲取到了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釋。
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,那其實我們不要侷限自己的思想,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,我們只需要瞭解思路便可,然後去官方檔案找使用方法。
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,並且都加了註釋
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。
前兩個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訊息了。
在一次次的更新和遇到的問題中,原創作者和逆向包的很多作者都更新了很多內容,我們看看原創作者的更新記錄:
2022-12-12 23:52
2022-12-12 12:38 更新內容
2022-12-10 17:42 更新內容
2022-12-10 00:23 更新內容
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
官方檔案: go-cqhttp
如果您感興趣的話,可以閱讀一下官方檔案,如果不想看,直接看我的文章即可。
前提條件
注意:OpenAi(ChatGPT)的註冊方式B站有一堆視訊,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)
(舊版本)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
。
前往控制檯的網路標籤裡面檢視,如果是空白,你發一句訊息就可以。
複製之後寫到組態檔中,也就是py/config.js
檔案。
目前原創作者打包了兩個版本,一個Linux的,麻煩在於cf
的CDN
互動令牌會在2H
內失效,我們需要手動獲取並更新,麻煩。
另一個是window
版本,已經實現自動獲取CloudflareCookie
。
這個版本只能在Windows上使用,Windows電腦或伺服器都行。
依然只支援token。
系統會自動開啟谷歌瀏覽器獲取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,指令碼它只能開啟Google瀏覽器,沒設定其他瀏覽器。
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,請看看這句話:
寫著一篇,我基本上是去看原創作者的程式碼和逆向包的程式碼,我是一個業餘的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,自己去設定去設計互動邏輯。
比如可以新增一個Markdown渲染器+程式碼高亮,將長文字以圖片方式展示(雖然已經存在了),又比如,繫結一個不被攔截的域名,過長文字直接生成一個臨時連結,點開檢視,剛好通過網頁渲染後,美觀度高很多。
到此這篇關於使用Python對接OpenAi API實現智慧QQ機器人的方法的文章就介紹到這了,更多相關智慧QQ機器人內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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