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使用PerfXCloud快速搭建微信小助手

07/03 14:44
729
阅读需 9 分钟
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一、准备

本项目使用www.perfxcloud.net 大模型平台,网站上有详细的说明文档。

注意:PerfXCloud的API接口兼容 OpenAIChatGPT,可以直接使用 OpenAI SDK或者其他中间件来访问 PerfXCloud。这使得开发者从ChatGPT或者其他平台切换到PerfXCloud变得非常非常容易。

  1. 如果还没有PerfXCloud的账号,可以登录网站创建一个。
  2. PerfXCloud目前支持 :Qwen1.5-110B-Chat-GPTQ-Int4, Qwen1.5-72B-Chat-GPTQ-Int4, Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4, Meta-Llama-3-70B-Instruct-GPTQ-Int4, Qwen-14B-Chat-Int4, Meta-Llama-3-8B-Instruct,Llama3-Chinese_v2, chatglm3-6b,llama-3-8b, Qwen1.5-7B,Qwen2-7B,gpt2, SOLAR-10_7B-Instruct,llama-2-7b, PHI_1-5,opt-1b3, phi-2,internLM, Mistral-7B-Instruct, MindChat-Qwen-7B-v2,StarCoder-1B (还在持续更新中
模型广场图

二、微信助手

微信助手是一个基于大型语言模型搭建的智能对话机器人, 具备多种实用功能,包括聊天会话、娱乐与资讯、查询工具等。能够处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网,还支持基于自有知识库进行定制的企业智能客服。本项目基于https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs进行开发。

AI助手聊天效果图下:

聊天会话
快递查询

三、程序部署

本地开发环境支持 MacOS、Windows、Linux 系统,需要安装 python 环境,推荐的版本在 3.7.1 ~ 3.9.X 之间,可前往官网下载。

(1) 下载源码

在命令行使用 git 克隆项目并进入目录:

git clone https://gitee.com/PerfXCloud-APP/chatgpt-on-wechat.git
cd chatgpt-on-wechat/
 

(2) 安装依赖

pip3 install -r requirements.txt                # 必选依赖
pip3 install -r requirements-optional.txt       # 可选依赖,语音、tool插件等功能需要

(3) 配置

复制项目中的模板文件config-template.json,来生成最终起效果的配置文件config.json,你可以通过执行以下命令完成:

cp config-template.json config.json

然后打开config.json文件,添加所需配置,具体配置含义参考配置说明

配置的效果如下,可以配置自己的模型和api-key(api-key获取方式):

配置说明:

1.个人聊天

  • 个人聊天中,需要以 "bot"或"@bot" 为开头的内容触发机器人,对应配置项 single_chat_prefix (如果不需要以前缀触发可以填写 "single_chat_prefix": [""])
  • 机器人回复的内容会以 "[bot] " 作为前缀, 以区分真人,对应的配置项为 single_chat_reply_prefix (如果不需要前缀可以填写 "single_chat_reply_prefix": "")

2.群组聊天

  • 群组聊天中,群名称需配置在 group_name_white_list 中才能开启群聊自动回复。如果想对所有群聊生效,可以直接填写 "group_name_white_list": ["ALL_GROUP"]
  • 默认只要被人 @ 就会触发机器人自动回复;另外群聊天中只要检测到以 "@bot" 开头的内容,同样会自动回复(方便自己触发),这对应配置项 group_chat_prefix
  • 可选配置: group_name_keyword_white_list配置项支持模糊匹配群名称,group_chat_keyword配置项则支持模糊匹配群消息内容,用法与上述两个配置项相同。(Contributed by evolay)
  • group_chat_in_one_session:使群聊共享一个会话上下文,配置 ["ALL_GROUP"] 则作用于所有群聊

四、运行

本地运行

如果是开发机本地运行,直接在项目根目录下执行:

python3 app.py

扫描输出的二维码即可完成登录。如果你使用的是 pycharm 等IDE,就更方便了,点击运行按钮就可以直接运行。

终端输出二维码后,使用微信进行扫码,当输出 "Start auto replying" 时表示自动回复程序已经成功运行了(注意:用于登录的微信需要在支付处已完成实名认证)。扫码登录后你的账号就成为机器人了,可以在微信手机端通过配置的关键词触发自动回复 (任意好友发送消息给你,或是自己发消息给好友)。

服务器部署

使用nohup命令在后台运行程序:

touch nohup.out                                   # 首次运行需要新建日志文件  
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out          # 在后台运行程序并通过日志输出二维码

扫码登录后程序即可运行于服务器后台,此时可通过ctrl+c关闭日志,不会影响后台程序的运行。使用ps -ef | grep app.py | grep -v grep命令可查看运行于后台的进程,如果想要重新启动程序可以先kill掉对应的进程。日志关闭后如果想要再次打开只需输入 tail -f nohup.out。此外,scripts目录下有一键运行、关闭程序的脚本供使用。

微信小助手部署完成后聊天效果图如下:

本项目视频教程地址:bilibili.com/video/BV13

本项目代码地址:gitee.com/PerfXCloud-AP

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