怎麼使用Python對接OpenAi API實現智慧QQ機器人

這些SDK不只可以用來開發機器人，還可以自由的開發你想要的效果，如你所想，他是一個工具包，幫你chuanchuan建構一個ChatGPT服務和會話。

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。

整個套件的檔案並不是很多，喜歡Python的可以去看看，我這個Java看不太懂。

實作開始-實作篇第一

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官方介面互動,注意安裝裡面用到的依賴
chat-gpt-qbot.py:

import flask, json
from flask import request
from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot
config = {
    "session_token": "换成你自己的token"
}
# 创建一个服务，把当前这个python文件当做一个服务
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': '请求内容不能为空'}
        return json.dumps(resu, ensure_ascii=False)
    data = json.loads(requestJson)
    print(data)
    try:
        msg = chat(data['msg'])
    except Exception as error:
        print("接口报错")
        resu = {'code': 1, 'msg': '请求异常: ' + 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')

我們導入我們的逆向套件。

from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot

這是逆向包裡面的源碼，用來初始化一個服務，我們剛剛的類別中呼叫了這個套件。

然後去建立拋出這個服務的接口，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": "你会数学吗"}

訊息體是我們自訂的內容，你可以自己增加欄位對介面進行功能擴充
本例子中的msg就是我們的發言內容
而介面回傳的:

{ "code": 0, "data": "是的，我会数学。我是一个大型语言模型，我可以回答各种问题，包括数学问题。你有什么数学问题需要我帮助你解决吗？"}

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回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中回傳了錯誤訊息。

到這裡我們就擁有了一個可以和ChatGPT交互到接口，透過這個接口，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接口，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，並透過我們的介面把訊息轉發給ChatGPT，然後再把ChatGPT回傳的對話內容傳送給QQ用戶，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。

實踐繼續-實踐篇第二

上文我們實現了一個接口，用代碼成功獲取到了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解。

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，那其實我們不要局限自己的思想，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，邏輯去自己實作。

我們使用的是go-cqhttp。

go-cqhttp幫助中心

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，我們只需要了解思路便可，然後去官方文件找使用方法。

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，並且都加了註解

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。

大家來原創作者Q群玩兒，我也在裡面：206867743。

實務繼續-實作篇第三

前兩篇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消息了。

在一次次的更新和遇到的問題中，原創作者和逆向套件的許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 增加一個Windows專用版本，只能在Windows電腦或伺服器上使用，可以自動取得cloudflare Cookie 2022-12-12 12:38 更新內容增加CloudFlare配置，更新依賴，暫不支援帳號密碼，暫不知道CloudFlare配置多久需要更換一次，現在好像必須要翻牆了 2022-12-10 17:42 更新內容增加帳號密碼支持，可以不使用token ，直接使用帳號密碼2022-12-10 00:23 更新內容將每個QQ私聊區分，每個人私聊機器人都是一個獨立的會話將每個QQ群區分，每個QQ群是一個獨立的會話增加回覆字數限制，超過限制轉換成圖片回复（見配置文件）如果想要重置會話，對機器人發送：重置會話

簡介

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
#官方文件: go-cqhttp
如果您有興趣的話，可以閱讀一下官方文檔，如果不想看，直接看我的文章就好。

前提條件您需要準備一個QQ號，不要使用自己大號您需要準備一個OpenAi的帳號，用來獲取Token一台伺服器（可選，如果您想讓機器人7x24小時在線的話，請準備一台，1核1G足以，外服最好）

注意：OpenAi（ChatGPT）的註冊方式B站有一堆視頻，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)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，除了需要取得OpenAi的session-token，還需要取得cf_clearance 。

同時，我們還需要取得user-agent。

前往控制台的網路標籤裡面查看，如果是空白，你發一句訊息就可以。

複製之後寫到設定檔中，也就是py/config.js檔。

目前原始作者打包了兩個版本，一個Linux的，麻煩在於cf的CDN交互令牌會在2H內失效，我們需要手動獲取並更新，麻煩。

另一個是window版本，已經實作自動取得CloudflareCookie。

設定指南

這個版本只能在Windows上使用，Windows電腦或伺服器都行。

依然只支持token。

系統會自動開啟Google瀏覽器取得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，腳本它只能開啟Google瀏覽器，沒配置其他瀏覽器。

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，請看這句話：

以上是怎麼使用Python對接OpenAi API實現智慧QQ機器人的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！