简介

将 AI模型 接入各类 消息应用，开发者通过轻量配置即可在二者之间选择一条连线，运行起一个智能对话机器人，在一个项目中轻松完成多条链路的切换。该架构扩展性强，每接入一个应用可复用已有的算法能力，同样每接入一个模型也可作用于所有应用之上。

模型：

应用：

快速开始

一、准备

1.运行环境

支持 Linux、MacOS、Windows 系统（Linux服务器上可长期运行)。同时需安装 Python，建议Python版本在 3.7.1~3.10 之间。

项目代码克隆：

git clone https://github.com/zhayujie/bot-on-anything
cd bot-on-anything/

或在 Realase 直接手动下载源码。

2.配置说明

核心配置文件为 config.json，在项目中提供了模板文件 config-template.json ，可以从模板复制生成最终生效的 config.json 文件：

cp config-template.json config.json

每一个模型和应用都有自己的配置块，最终组成完整的配置文件，整体结构如下：

{
  "model": {
    "type" : "chatgpt",             # 选用的算法模型
    "openai": {
      # openAI配置
    }
  },
  "channel": {
    "type": "wechat_mp",            # 需要接入的应用 
    "wechat": {
        # 个人微信配置
    },
    "wechat_mp": {
        # 公众号配置
    }
  }
}

配置文件在最外层分成 model 和 channel 两部分，model部分为模型配置，其中的 type 指定了选用哪个模型；channel部分包含了应用渠道的配置，type 字段指定了接入哪个应用。

在使用时只需要更改 model 和 channel 配置块下的 type 字段，即可在任意模型和应用间完成切换，连接不同的通路。下面将依次介绍各个模型及应用的配置和运行过程。

二、选择模型

1. ChatGPT

使用的模型是 gpt-3.5-turbo，详情参考官方文档。

(1) 注册 OpenAI 账号

前往 OpenAI注册页面创建账号，参考这篇教程可以通过虚拟手机号来接收验证码。创建完账号则前往 API管理页面创建一个 API Key 并保存下来，后面需要在项目中配置这个key。

项目中使用的对话模型是 davinci，计费方式是约每 750 字 (包含请求和回复) 消耗 $0.02，图片生成是每张消耗 $0.016，账号创建有免费的 $18 额度，使用完可以更换邮箱重新注册。

(2) 安装依赖

pip3 install --upgrade openai

注： openai版本需要0.27.0以上。如果安装失败可先升级pip，pip3 install --upgrade pip

(3) 配置项说明

{
  "model": {
    "type" : "chatgpt",
   
    "openai": {
      "api_key": "YOUR API KEY",
      "proxy": "http://127.0.0.1:7890",
      "character_desc": "你是ChatGPT, 一个由OpenAI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。"
    }
}

api_key: 填入上面注册账号时创建的 OpenAI API KEY
proxy: 代理客户端的地址，详情参考 #56
character_desc: 配置中保存着你对chatgpt说的一段话，他会记住这段话并作为他的设定，你可以为他定制任何人格

2.GPT-3.0

使用的模型是 text-davinci-003，详情参考官方文档。

使用步骤和上述GPT-3.5基本相同：

注册OpenAI账号并配置API KEY
安装openai依赖，要求版本高于 0.25.0
修改config.json配置中的type字段为 openai

{
  "model": {
    "type" : "openai",
   
    "openai": {
      "api_key": "YOUR API KEY",
      "character_desc": "你是ChatGPT, 一个由OpenAI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。"
    }
}

三、选择应用

1.命令行终端

配置模板中默认启动的应用即是终端，无需任何额外配置，直接在项目目录下通过命令行执行 python3 app.py 便可启动程序。用户通过命令行的输入与对话模型交互，且支持流式响应效果。

2.个人微信

与项目 chatgpt-on-wechat 的使用方式相同，目前接入个人微信可能导致账号被限制，暂时不建议使用。

配置项说明：

"channel": {
    "type": "wechat",
    
    "single_chat_prefix": ["bot", "@bot"],
    "single_chat_reply_prefix": "[bot] ",
    "group_chat_prefix": ["@bot"],
    "group_name_white_list": ["ChatGPT测试群"],
    "image_create_prefix": ["画", "看", "找一张"],
    
    "wechat": {
    }
}

个人微信的配置项放在和 type 同级的层次，表示这些为公共配置，会复用于其他应用。配置加载时会优先使用模块内的配置，如果未找到便使用公共配置。

在项目根目录下执行 python3 app.py 即可启动程序，用手机扫码后完成登录，使用详情参考 chatgpt-on-wechat。

3.个人订阅号

需要： 一台服务器，一个订阅号

3.1 依赖安装

安装 werobot 依赖：

pip3 install werobot

3.2 配置

"channel": {
    "type": "wechat_mp",
        
    "wechat_mp": {
      "token": "YOUR TOKEN",           # token值
      "port": "8088"                   # 程序启动监听的端口
    }
}

3.3 运行程序

在项目目录下运行 python3 app.py，终端显示如下则表示已成功运行：

[INFO][2023-02-16 01:39:53][app.py:12] - [INIT] load config: ...
[INFO][2023-02-16 01:39:53][wechat_mp_channel.py:25] - [WX_Public] Wechat Public account service start!
Bottle v0.12.23 server starting up (using AutoServer())...
Listening on http://127.0.0.1:8088/
Hit Ctrl-C to quit.

2.2 设置公众号回调地址

在微信公众平台中进入个人订阅号，启用服务器配置：

服务器地址 (URL) 配置：如果在浏览器上通过配置的URL 能够访问到服务器上的Python程序 (默认监听8088端口)，则说明配置有效。由于公众号只能配置 80/443端口，可以修改配置为直接监听 80 端口 (需要sudo权限)，或者使用反向代理进行转发 (如nginx)。根据官方文档说明，此处填写公网ip或域名均可。

令牌 (Token) 配置：需和 config.json 配置中的token一致。

详细操作过程参考官方文档

2.3 使用

用户关注订阅号后，发送消息即可。

注：用户发送消息后，微信后台会向配置的URL地址推送，但如果5s内未回复就会断开连接，同时重试3次，但往往请求openai接口不止5s。本项目中通过异步和缓存将5s超时限制优化至15s，但超出该时间仍无法正常回复。同时每次5s连接断开时web框架会报错，待后续优化。

4.企业服务号

需要： 一个服务器、一个已微信认证的服务号

在企业服务号中，通过先异步访问openai接口，再通过客服接口主动推送给用户的方式，解决了个人订阅号的15s超时问题。服务号的开发者模式配置和上述订阅号类似，详情参考官方文档。

企业服务号的 config.json 配置只需修改type为wechat_mp_service，但配置块仍复用 wechat_mp，在此基础上需要增加 app_id 和 app_secret 两个配置项。

"channel": {
    "type": "wechat_mp_service",
        
    "wechat_mp": {
      "token": "YOUR TOKEN",            # token值
      "port": "8088",                   # 程序启动监听的端口
      "app_id": "YOUR APP ID",          # app ID
      "app_secret": "YOUR APP SECRET"   # app secret
    }
}

注意：需将服务器ip地址配置在 "IP白名单" 内，否则用户将收不到主动推送的消息。

5.QQ

需要：一台PC或服务器 (国内网络)、一个QQ号

运行qq机器人需要额外运行一个go-cqhttp 程序，cqhttp程序负责接收和发送qq消息，我们的bot-on-anything程序负责访问openai生成对话内容。

5.1 下载 go-cqhttp

在 go-cqhttp的Release 中下载对应机器的程序，解压后将 go-cqhttp 二进制文件放置在我们的 bot-on-anything/channel/qq 目录下。同时这里已经准备好了一个 config.yml 配置文件，仅需要填写其中的 QQ 账号配置 (account-uin)。

5.2 安装 aiocqhttp

使用 aiocqhttp 来与 go-cqhttp 交互，执行以下语句安装依赖：

pip3 install aiocqhttp

5.3 配置

只需修改 config.json 配置文件 channel 块中的 type 为 qq：

"channel": {
    "type": "qq"
}

5.4 运行

首先进入 bot-on-anything 项目根目录，在终端1 运行：

python3 app.py    # 此时会监听8080端口

第二步打开终端2，进入到放置 cqhttp 的目录并运行：

cd channel/qq
./go-cqhttp

注意：目前未设置任何关键词匹配及群聊白名单，对所有私聊均会自动回复，在群聊中只要被@也会自动回复。

6.Telegram

Contributor: brucelt1993

6.1 获取token

telegram 机器人申请可以自行谷歌下，很简单，重要的是获取机器人的token id。

6.2 依赖安装

pip install pyTelegramBotAPI

6.3 配置

"channel": {
    "type": "telegram",
    "telegram":{
      "bot_token": "YOUR BOT TOKEN ID"
    }
}

7.Gmail

需要: 一个服务器、一个Gmail account

Contributor: Simon

Follow 官方文档 to create APP password for google account, config as below, then cheers!!!

"channel": {
    "type": "gmail",
    "gmail": {
      "subject_keyword": ["bot", "@bot"],
      "host_email": "xxxx@gmail.com",
      "host_password": "GMAIL ACCESS KEY"
    }
  }

8.Slack

需要： 服务器、 Slack 应用

Contributor: amao

依赖

pip3 install slack_bolt flask

配置

"channel": {
    "type": "slack",
    "slack": {
      "slack_bot_token": "xoxb-xxxx",
      "slack_signing_secret": "xxxx"
    }
  }

需要 80 端口,可以在 channel/slack/slack_channel.py:45 修改相应端口

将范围设置为机器人令牌范围 OAuth & Permission:

app_mentions:read
channels:join
chat:write
im:history
im:read
im:writ

在事件订阅中设置范围 - Subscribe to bot events

app_mention

订阅 URL，如果端口是 80 ，可不填

http:/你的固定公网ip或者域名:端口/slack/events

参考文档

https://slack.dev/bolt-python/tutorial/getting-started

xbins7210/bot-on-anything

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