聊天机器人的探索笔记

本文最后更新于 2023年3月3日 上午

这里会记录一些尝试做个能够进行交流的机器人的笔记

1 QQ对话机器人

安装Mirai

通过Mirai来收发QQ消息，安装前需要弄java环境，我是WIN11直接winget

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winget install Microsoft.OpenJDK.17

下载MCL并且解压，找个好位置，之后通过终端执行里面的命令。
或者MCL Installer Auto Release

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./mcl --update-package net.mamoe:mirai-api-http --channel stable-v2 --type plugin
./mcl -u

输入自动登录的账号密码

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/autoLogin add QQ号 QQ密码

然后Ctrl+C退出mcl

可对配置文件进行修改mcl-2.1.0\config\net.mamoe.mirai-api-http\setting.yml

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adapters:
  - http
  - ws
debug: false
enableVerify: true
verifyKey: 123456
singleMode: false
cacheSize: 4096
adapterSettings:
  http:
    host: '0.0.0.0'
    port: 12345  #开发的端口，被占用就换一个
    cors: [*]
  ws:
    host: '0.0.0.0'
    port: 12346
    reservedSyncId: -1

之后再运行mcl

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./mcl

这时候会让你验证，弹个这个出来

手机打开开发者模式，打开USB调试，插上电脑，然后电脑和手机都打开谷歌浏览器，电脑浏览器输入地址chrome://inspect/#devices显示如下界面

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![](聊天机器人的探索笔记/p_2.png)

在几个标签中随便点击一个inspect，弹出新窗体，就是同步了手机浏览器，右边会自动打开网络调试

将mcl弹窗出来的那个地址复制到这里，然后手动进行验证，完成后再网络消息中找到个叫cap_union_new_verify的消息，点开后再preview中找到ticket，复制粘贴到mcl的弹窗中，回车。之后就显示登录成功Bot login successful
这时候给QQ发个消息，控制台也能看见了

conda下安装graia-ariadne

创建个新环境

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conda create -n robot python=3.10
activate robot
pip install graia-ariadne

自动回答示例

test.py

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from creart import create
from graia.ariadne.app import Ariadne
from graia.ariadne.connection.config import (
    HttpClientConfig,
    WebsocketClientConfig,
    config,
)
from graia.ariadne.event.message import GroupMessage
from graia.ariadne.message.chain import MessageChain
from graia.ariadne.model import Group
from graia.broadcast import Broadcast
from graia.ariadne.entry import Ariadne, Friend, MessageChain, config

app = Ariadne(
    config(
        3507824822,  # 你的机器人的 qq 号
        "123456",  # 填入你的 mirai-api-http 配置中的 verifyKey
        # 以下两行（不含注释）里的 host 参数的地址
        # 是你的 mirai-api-http 地址中的地址与端口
        # 他们默认为 "http://localhost:8080"
        # 如果你 mirai-api-http 的地址与端口也是 localhost:8080
        # 就可以删掉这两行，否则需要修改为 mirai-api-http 的地址与端口
        HttpClientConfig(host="http://localhost:12345"),
        WebsocketClientConfig(host="http://localhost:12346"),
    )
)

@app.broadcast.receiver("FriendMessage")
async def friend_message_listener(app: Ariadne, friend: Friend,msg: MessageChain):
    if msg.display == "你好":
        await app.send_message(
            friend,
            MessageChain(f"你说 {msg.display}，我说滚"),
        )

@app.broadcast.receiver("GroupMessage")  
async def Group_message_listener(app: Ariadne, group: Group,msg: MessageChain):
    if msg.display == "你好":
        await app.send_message(
            group,
            MessageChain(f"你说 {msg.display}，我说滚"),
        )

Ariadne.launch_blocking()

再conda的robot环境下执行,然后发个消息

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python test.py

各种问题

在mcl运行报错

估计是plugins文件夹里面有重复插件，全部删掉重新./mcl -u，下面是错误消息

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2022-12-15 16:00:56 E/main: Failed to init MiraiConsole.
net.mamoe.mirai.console.plugin.loader.PluginLoadException: Exception while enabling net.mamoe.mirai-api-http

执行Ariadne是报链接错误

首先检测一下端口和verifyKey是否匹配，然后尝试换个端口

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graia.amnesia.builtins.aiohttp:connection_manage:231 - 404, message='Invalid response status', url=URL('http://localhost:8080/all?qq=3507824822&verifyKey=12345')

Mirai登录时：当前网络不稳定，登录失败

  • 删除 bots/…/ 下全部文件
  • 保持机器人账号手机端QQ登录
  • 在手机端QQ 设置/账号安全/登陆设备管理 中将历史设备删除

Mirai登录时：当前QQ版本 过低

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vim ./config/Console/AutoLogin.yml

修改：

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protocol: ANDROID_PAD

删除bots，重新滑块登录，其他登录问题可见这里，如果登录被限制可以尝试等待1日。

openAI对话模型

官网，需要梯子，账号注册还屏蔽了很多梯子，并且需要国外手机号，可以使用虚拟号搞定。
建立好账号后在这里获取API 密钥，之后就不需要梯子了。

这个API是openAI的，和chatgpt的区别是，chatgpt是一个固定的模型，而openAI的API是一个通用的API，选择模型执行功能。chatgpt它没有开发API，但是有逆向工程，等之后我去玩玩了在写，不过听说泄密的模型也不是真正的chatgpt，text-chat-davinci-002-20221122是一个早期的版本。

3月3日更新：官网已经给出了类似chatgpt的模型turbo，详细使用可见官网文档，关于openai之后应该会在写一文，就不在这儿缝补了

直接请求方式

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import requests
api_key = 'sk-xxx'
response = requests.post(
    'https://api.openai.com/v1/completions',
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    },
    json = {
        'model': 'text-davinci-003', # 选择模型，问答就选它，其他没试过
        'prompt': '你好', # 对话
        'temperature': 0.4, # 回答选取范围，越大越随机，如果为0则选取最大概率的回答
        'max_tokens': 300, # 最大回答长度
        'n': 2, # 返回的回答数量,比如你选择2，则会回复两种回答
        stop : ['a', 'b'] # 结束符，当回答中出现这些字符时，结束回答
        }
    )
json = response.json()
print(json['choices'][0]['text'])

openai官方的python库

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import openai
openai.api_key =  f'sk-xxx'
response = openai.Completion.create(
    engine = 'text-davinci-003',
    prompt = '你好',
    temperature = 0.7,
    max_tokens = 300)
response['choices'][0]['text']

acheong08的chatgpt反向工程

2.13补充：鉴于这东西日新月异，以下很可能过时了，还是以下方逆向工程的仓库为准吧
2.21补充：下文的确过时了，懒得改，可以参考 我用它的方案对接chatgpt和bingchat的机器人仓库，因为我会自己用，所有肯定会更新到能用的版本

官网，需要梯子，就是上面的openAI开发的，注册后可以直接网页端玩。以下是使用逆向工程进行。
工程文档中有官方API和网站版两种方式，前者是用泄露的模型，调用chatgtp的官方接口进行的，完全没有任何限制，但是收费，每个账号有免费额度，也可以用用

网站版方式实际上就是模拟了网站访问，所以它和网站有相同的限制，即每小时通话次数限制和相应速度慢等问题。不过它是完全不要钱的并且觉得是真真实实的chatgpt。麻烦就是运行环境的梯子要没被它给屏蔽了

这东西迟早要收费，和github copilot一样。所有以下实现摇摇欲坠，不知道那天就不能用咯~

Official API方式

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export GPT_ENGINE="text-davinci-003"

仓库提供的示例

直接使用提供的示例，还是去OPENAI负责api-key

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pip3 install revChatGPT
OfficialChatGPT --api_key API_KEY --stream

OfficialChatGPT命令有三个参数，–api_key就是填写注册后的key，–stream输出是如同打字一般逐个吐出来还是等待接收完成后全部显示。–temperature表示回答的随机程度，越大越随机，越小越不随机，但是如果为0则会选取最大概率的回答。

进入问答后有如下几个参数

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!help - Display this message
!rollback - Rollback chat history
!reset - Reset chat history
!prompt - Show current prompt
!save_c <conversation_name> - Save history to a conversation 保存对话记录
!load_c <conversation_name> - Load history from a conversation 加载对话记录
!save_f <file_name> - Save all conversations to a file 保存对话记录到文件
!load_f <file_name> - Load all conversations from a file 加载对话记录到文件
!exit - Quit chat 退出聊天会话

浓缩

先假定已经具备能对微信、QQ电报啥的进行收发的功能，那么只需要要写的部分就只有传入消息，得到结果，传出消息，以下就是个简单示例

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from revChatGPT import Official
def liteAI(inputText):
    response = chatbot.ask(inputText, temperature=0.5)
    return response["choices"][0]["text"]

结合前面的对接到QQ上，效果如下：

用着用着可能会遇到这个问题

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InvalidRequestError: That model does not exist

也可能遇到这个问题：

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The server is overloaded or not ready yet.

简而言之，摇摇欲坠，毕竟用的泄露出来的接口，不知道啥时候就没了

ChatGPT网站版

这种方式内在其实就是用你的openai的账号密码登录了那个chatgpt试用网站来对话。 先自己直接登录chatgpt试用一下，能上去在尝试用这个方式了。

启用

在revChatGPT文件夹下添加配置文件config.json

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{
  "email": "<your email>",
  "password": "your password"
}

然后执行：

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python Unofficial.py

参考

技术类
#深度学习
聊天机器人的探索笔记
https://blog.kala.love/posts/c367c10b/
作者
久远·卡拉
发布于
2022年12月15日
许可协议