三分钟，创建一个 ChatGPT/Midjourney AI 微信（企业微信）小助手。
- 负载均衡：多个 OpenAI Token 增强其稳定性
- 场景模式：可通过 PROMPT 配置机器人为专业的翻译、面试官、医生等
- 群聊控制：可控制在那些群开启群聊，或关闭群聊
- 私聊控制：可控制在那些好友开启私聊，或关闭私聊
- 词语触发：支持通过关键字触发私聊、群聊的 AI 机器人
- 支持日志：可查看每天多少条记录
- 反向代理：为不同地区提供更快的 OpenAI 的代理 API 地址
- 企业微信：支持企业微信登录
- 自动重启：当发生异常，机器人自动退出后，支持自动重启
- 错误重试：当 chatgpt 未回复时，尝试三次，减少 chatgpt 罢工几率
- 命名模式：支持为你的机器人命名
- 连续对话：支持上下文消息
- MidJourney：支持 MidJourney 绘制
- 次数限制：支持每天限制 N 条消息，超出次数通过红包解锁
- 自动通过：配置关键词可自动通过好友
- 客服模式：配置文档作为文档库，作为客户消息来源
- 邀请入群：将机器人邀请入群则可以获得更多免费消息
- 管理后台：可通过管理后台自动配置机器人
- 管理模式：内置管理员模式，可查看每个用户的对话次数
- 查看余额：可查看该 key 还有多少余额，仅供管理员查看
- PDF阅读：可阅读 PDF 等文件，并根据 PDF 内容进行回答
- URL阅读：可阅读 URL 等内容，并根据 URL 内容进行回答
- 自动总结：转发公众号文章链接至机器人，自动总结内容
如果需要搭建基于 ChatGPT 的飞书、钉钉、企微内部应用、公众号机器人，可参考个人的另一项目 feishu-chatgpt。
node.js >= 18- 服务器非 arm 架构
- midjourney 基于模拟请求方式进行调用绘画等，midjourney 会持续进行反爬，因此有时无法正常返回图片，甚至会被封禁。
- midjourney 基于 midjourney-api 进行开发，请实时保持在最新或者次新版本，避免反爬策略
- 在国内网络无法访问 ChatGPT 服务及 Midjourney 服务
- ChatGPT 的 token 有基于每分钟 3 次请求的限流策略，如果访问人数过大，请配置多个 token，并限制使用人数（比如逐步放开使用微信机器人，不要同一时间涌入大量请求）。否则 ChatGPT 及 Midjourney (依赖 ChatGPT 进行翻译) 将不会正常工作
编辑 ./config.ts 配置文件。
export default {
// 自动同意添加好友的口令
acceptText: /ChatGPT/,
// 如果微信机器人跑在国内，必须配置该项，其为官方 API 在国内的代理
baseURL: process.env.BASE_URL || 'https://api.openai.com/v1',
apiKey: process.env.OPEN_API_KEY.split(','),
model: process.env.GPT_MODEL || 'gpt-3.5-turbo',
// 通过 prompt 可以配置为各种各样的机器人，如翻译、面试、SQL 生成器等。
prompt: process.env.PROMPT || '',
// 判断在哪里开启机器人，默认是私聊以及艾特机器人的群聊
// 是否开启群聊模式，可使用正则以及 boolen，如果是正则用以决定在那些群开启群聊
enableGroup: /^(技术交流群|面试直通车|学习)$/,
// enableGroup: true,
// 是否开启私聊模式，可使用正则以及 boolen，如果是正则用以决定与谁私聊
// enablePrivate: true,
enablePrivate: /(山月)/,
// 私聊模式时，配置关键词触发
groupPrefix: '',
// 私聊模式时，配置关键词触发
privatePrefix: '山月',
// 开启异常报错上传 sentry
sentryDsn: process.env.SENTRY_DSN || ''
}对于 OpenAI 的 key 及国内代理 BaseURL 等敏感数据，可以置于环境变量中，编辑 .env 配置文件。
OPEN_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxybnC"其中，OPEN_API_KEY 支持多个 key 负载均衡，在环境变量中使用 , 隔开
OPEN_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxybnC,k-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxybnC,k-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxybnC"| Name | Description | Default |
|---|---|---|
| OPEN_API_KEY | gpt-3.5-turbo | |
| BASE_URL | null | |
| PROMPT | null | |
| WECHATY_PUPPET | wechaty-puppet-wechat | |
| MJ_SALAI_TOKEN | Midjorney 的 User Token，如何获取见 如何获取 Midjourney 的 token | |
| MJ_SERVER_ID | Midjorney 的 ServerID | |
| MJ_CHANNEL_ID | Midjorney 的 ChannelID | |
| DEFAULT_FREE_CREDIT | 默认每天的免费使用次数，ChatGPT 算一次，MidJourney 算五次 | 30 |
| OSS_REGION= | OSS 配置，存储 MidJourney 图片，选填 | |
| OSS_ACCESS_KEY_ID= | OSS 配置，存储 MidJourney 图片 | |
| OSS_ACCESS_KEY_SECRET= | OSS 配置，存储 MidJourney 图片 | |
| OSS_BUCKET= | OSS 配置，存储 MidJourney 图片 |
为了避免 MidJourney 及 ChatGPT 每天耗费额度过大，可通过环境变量 DEFAULT_FREE_CREDIT 可配置每用户每天限制使用次数，默认为 30 次点数。
默认消耗次数规则为：
- ChatGPT 提问消耗一次点数
- Midjourney 画图消耗五次点数
- Midjourney 图生图消耗五次点数
如果需要企业微信作为机器人，请编辑环境变量，更换 PUPPET
# 如果是企业微信的话，使用以下两行代码
WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN="puppet_workpro_xxxxxxxxx"
WECHATY_PUPPET="wechaty-puppet-service"- 编辑环境变量
$ cp .example.env .env并编辑以下环境变量。
# 如果部署在 vercel 等境外服务器，则不需要此项配置
OPEN_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
WECHATY_PUPPET="wechaty-puppet-wechat"
PROMPT="你是一个基于 GPT-3.5 的友好型的微信聊天机器人，是山月的 AI 小助手，使用了来自 WeChaty（源代码可在 https://github.com/shfshanyue/wechat-chatgpt 找到）的底层技术。你具有以下独特功能：\n\n1. 绘画：在消息开头使用 "画" (Draw) 命令，你可以创建高清的 MidJourney 图片。\n2. 知识渊博：我掌握了各种领域和行业的广泛知识。\n3. 富有同理心：你会耐心回答用户的任何问题。当用户感到沮丧或挫败时，你会提供安慰和理解。"
MJ_SALAI_TOKEN=xxx
MJ_SERVER_ID=xxx
MJ_CHANNEL_ID=xxx- 编辑是否允许群聊以及私聊
编辑 ./config.ts，配置是否开启群聊以及私聊模式。
{
// 判断在哪里开启机器人，默认是私聊以及艾特机器人的群聊
// 是否开启群聊模式，可使用正则以及 boolen，如果是正则用以决定在那些群开启群聊
enableGroup: true,
// 或者只允许在特定的群开启群聊
enableGroup: /^(技术交流群|面试直通车|学习)$/,
// 是否开启私聊模式，可使用正则以及 boolen，如果是正则用以决定与谁私聊
enablePrivate: true,
// 或者只允许对特定的人开启私聊
enablePrivate: /(山月)/,
// 私聊模式时，配置关键词触发
groupPrefix: '',
// 私聊模式时，配置关键词触发
privatePrefix: '山月',
}- 配置 redis
$ apt install redis
# 启动 redis
$ redis-server
# 修改 /etc/hosts，如无法修改可配置 lib/redis.ts 中的 host 参数
$ echo "127.0.0.1 redis" >> /etc/hosts- 开启一个微信机器人，使用将要作为机器人的微信扫码进行登录
$ apt install ca-certificates fonts-liberation libasound2 libatk-bridge2.0-0 libatk1.0-0 libc6 libcairo2 libcups2 libdbus-1-3 libexpat1 libfontconfig1 libgbm1 libgcc1 libglib2.0-0 libgtk-3-0 libnspr4 libnss3 libpango-1.0-0 libpangocairo-1.0-0 libstdc++6 libx11-6 libx11-xcb1 libxcb1 libxcomposite1 libxcursor1 libxdamage1 libxext6 libxfixes3 libxi6 libxrandr2 libxrender1 libxss1 libxtst6 lsb-release wget xdg-utils
$ pnpm i
$ npx prisma generate
$ pnpm start此时会出现二维码链接，通过链接链接打开二维码，扫码登录。待出现登录成功字样时，则机器人成功开启。
- 健康检查
向机器人发送 /ping 指定，它会默认回复 pong。以确保机器人已经正常工作。
- 与机器人对话
注意事项：
- 推荐在 Ubuntu 2204 系统中进行部署
- 推荐使用 Docker 方式部署
- 在 ARM 架构上部署可能失败，不推荐此方式
- 该项目依赖 redis，需要启动 redis 服务，并修改 /etc/hosts。如无法修改，可搜索代码，修改 redis 中的 host 配置
# 启动服务，并在后台启动
$ docker compose up -d --build
# 查看日志，并扫码登录
$ docker compose logs --tail 100 --follow按照以上启动步骤进行本地/服务器部署。
非常不推荐该部署方式
在本地操作：
$ npm run build
$ rsync -lahvz --exclude ./lib --exclude ./message --exclude logs --exclude node_modules --exclude .env --exclude .git . shanyue:/home/shanyue/Documents/wechat-chatgpt-prod在目标服务器：
# 同时启动 redis 以及修改 /etc/hosts
$ apt install redis
$ apt install ca-certificates fonts-liberation libasound2 libatk-bridge2.0-0 libatk1.0-0 libc6 libcairo2 libcups2 libdbus-1-3 libexpat1 libfontconfig1 libgbm1 libgcc1 libglib2.0-0 libgtk-3-0 libnspr4 libnss3 libpango-1.0-0 libpangocairo-1.0-0 libstdc++6 libx11-6 libx11-xcb1 libxcb1 libxcomposite1 libxcursor1 libxdamage1 libxext6 libxfixes3 libxi6 libxrandr2 libxrender1 libxss1 libxtst6 lsb-release wget xdg-utils
$ pnpm i
$ npx prisma generate
$ pnpm start:prod