ChatMemOllama: A Python repository from dhs347

项目简介

ChatMemOllama 是一个个人微信公众号聊天机器人，结合了本地 AI 模型（由 Ollama 提供）和 mem0 记忆管理功能。该项目旨在提供一个智能、个性化的聊天体验。注意！使用mem0的版本仅为早期测试版，速度慢且设计不科学(仅依靠mem0不科学)，请先使用旧版请等待后续更新欢迎提交pr 目前测试加入tool calling让ai调用函数执行，已经实现让ai使用搜索引擎(未发布)

功能特性

本地 AI 模型：使用 Ollama 提供的本地 AI 模型进行对话。
记忆管理：通过 mem0 管理用户的聊天记忆，提供更连贯的对话体验。
多用户支持：支持多个用户同时进行对话（测试版存在逻辑问题）。
快速响应：尽量在 5 秒内回复用户，超时情况下会提示用户等待。

安装与使用

环境要求

Python 3.7+
Flask
FastAPI
WeChatPy
Ollama

安装步骤

克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/ChatMemOllama.git
cd ChatMemOllama

安装依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```

配置环境变量：

export WECHAT_TOKEN='your_wechat_token'
export APPID='your_appid'
export APPSECRET='your_appsecret'
export EncodingAESKey='your_encoding_aes_key'

运行应用：
```
python justchat.py
```

贡献指南

欢迎任何形式的贡献！请确保在提交 PR 之前阅读以下指南：

Fork 仓库并创建一个新的分支。
提交您的修改并推送到您的分支。
创建一个 Pull Request 并描述您的更改。

许可证

本项目基于 Apache 2.0 许可证进行分发。详情请参阅 LICENSE 文件。

联系方式

如有任何问题或建议，请通过 email 联系我：lightjunction.me@gmail.com

作者的话

感谢大家对这个项目的喜欢！😊

作者的想法是将这个 AI 打造为个人的、能持久记忆并轻松访问本地文件的智能体。以下是我的一些心得与展望：

项目初衷

一个私人AI助理让我在手机上也能随时随地快捷聊天💬，同时让关注我公众号的人体验更好，实现这个完全是可行的。我第一步探索了使用微信官方的接口并连接到我的公众号，并写出了第一版的代码，这个在项目第一天晚上即完成了第一版。

遇到的挑战

mem0 的速度：mem0 做向量库检索非常慢，超出了我的预期。
微信超时限制：微信公众号有 5 秒的超时限制，这让我一度怀疑是服务器处理响应有逻辑错误。

消息收发流程

程序启动：代码会在 @post 后等待一条 POST 请求。
消息处理：将请求参数提取为 JSON 格式 msg_info，然后依次进行解密、生成回复、加密并最终返回 XML 格式的加密内容。

未来计划

第三版基本逻辑：
- 异步接受响应，AI 生成回复时采用多线程处理。
- 结合第一版和第二版的优点，实现及时回答及长期记忆。
- 用 tool calling 方式，让 AI 自主决定是保存记忆还是提取记忆。

有趣的功能设想

狗语翻译器：让 AI 决策后调用狗语翻译器加密消息。
本地文件访问：让 AI 调用本地文件，告诉用户文件内容。
自动资料收集：让 AI 自己不停地在网上收集资料并保存。

管理员菜单

考虑到个人计算机的算力有限，对于多用户的体验必然很糟糕。因此，可以搞一个管理员菜单：

进入管理员模式：发送 sudo su，如果用户的 OpenID 为管理员 ID 即可进入。
功能开关：允许或禁止其他用户调用 AI。

感谢

最后，感谢大家对这个项目的喜爱！✨ 这个项目的星星数量出乎我的意料，比我前面几个 repo 的星星多得多。这对我是一种莫大的鼓励，谢谢！

2024.10.9

dhs347/ChatMemOllama