本项目只能在win系统运行，基于chatgpt-on-wechat二改，完全使用了源项目的框架，鸣谢！支持Win平台的PC客户端以及企微客户端，本项目会持续更新，也会逐渐开发插件，一个人开发，勿催，感谢！
项目支持的消息通道及功能如下：
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Wework：PC端的企微个人号消息通道，依赖 ntwork，限制WeCom_4.0.8.6027版本，只能在Win平台运行项目。
- 发送消息：文本/图片/视频/文件/群聊@/链接卡片/GIF
- 接收消息：All
- 短板缺陷：无法发送语音条信息
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Wechat ：PC端的个微消息通道，依赖 ntchat项目 ，最高支持Python310环境版本，限WeChat3.6.0.18版本，只能在Win平台运行项目。
- 发送消息：文本/图片/视频/文件/群聊@/链接卡片/GIF
- 接收消息：All
- 其他功能：同意加好友请求/创建群/添加好友入群/邀请好友入群/删除群成员/修改群名/修改群公告
- 短板缺陷：无法发送语音条信息
- 聊天对话：私聊、群聊对话，支持fastgpt、openai、azure、文心一言对话模型通道
- 语音对话：语音消息可选文字或语音回复，支持 azure, openai等语音模型，语音回复仅文件格式，weworktop可实现语音条回复
- 绘画插件：默认openai绘画支持，项目集成MJ绘画插件，待海艺开放API会优先接入做适配
- 联网插件：内置联网插件，通过GPT的函数调用功能实现，目前能用，持续优化中
- 高度定制：依赖fastgpt接口，可实现每个群聊对应不同的应用知识库
2023.08.15： 更新FastGpt接入逻辑，支持单群单知识库，未配置默认走全局base。
{ "fast_gpt": true, "fastgpt_list": { "R:108864****63985": "fastgpt-1aps*****pg47-64b16a*******181317", "R:107******373863": "fastgpt-1aps8*****gni1kpg47-64b168*****cd181267" } }2023.08.08： 添加Wework（企微个人号）消息通道。
2023.07.25： 适添加wechat消息通道，项目兼容FastGPT API接口，直接修改open_ai_api_key和open_ai_api_base即可使用。
仅支持Windows 系统同时需安装 Python。
建议Python版本在 3.7.1~3.10 之间。
(1) 下载项目代码：
git clone https://github.com/chazzjimel/WeChat-AIChatbot-WinOnly
cd chatgpt-on-wechat/(2) 安装核心依赖 (必选)：
pip3 install -r requirements.txt(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：
pip3 install -r requirements-optional.txt如果某项依赖安装失败请注释掉对应的行再继续。
其中tiktoken要求python版本在3.8以上，它用于精确计算会话使用的tokens数量，强烈建议安装。
使用google或baidu语音识别需安装ffmpeg，
默认的openai语音识别不需要安装ffmpeg。
参考#415
使用azure语音功能需安装依赖，并参考文档的环境要求。
:
pip3 install azure-cognitiveservices-speech配置文件的模板在根目录的config-template.json中，需复制该模板创建最终生效的 config.json 文件：
cp config-template.json config.json然后在config.json中填入配置，以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改（请去掉注释）：
# config.json文件内容示例
{
"open_ai_api_key": "YOUR API KEY", # 填入上面创建的 OpenAI API KEY
"model": "gpt-3.5-turbo", # 模型名称。当use_azure_chatgpt为true时，其名称为Azure上model deployment名称
"proxy": "", # 代理客户端的ip和端口，国内环境开启代理的需要填写该项，如 "127.0.0.1:7890"
"single_chat_prefix": ["bot", "@bot"], # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复
"single_chat_reply_prefix": "[bot] ", # 私聊时自动回复的前缀，用于区分真人
"group_chat_prefix": ["@bot"], # 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复
"group_name_white_list": ["ChatGPT测试群", "ChatGPT测试群2"], # 开启自动回复的群名称列表
"group_chat_in_one_session": ["ChatGPT测试群"], # 支持会话上下文共享的群名称
"image_create_prefix": ["画", "看", "找"], # 开启图片回复的前缀
"conversation_max_tokens": 1000, # 支持上下文记忆的最多字符数
"speech_recognition": false, # 是否开启语音识别
"group_speech_recognition": false, # 是否开启群组语音识别
"use_azure_chatgpt": false, # 是否使用Azure ChatGPT service代替openai ChatGPT service. 当设置为true时需要设置 open_ai_api_base，如 https://xxx.openai.azure.com/
"azure_deployment_id": "", # 采用Azure ChatGPT时，模型部署名称
"azure_api_version": "", # 采用Azure ChatGPT时，API版本
"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。", # 人格描述
# 订阅消息，公众号和企业微信channel中请填写，当被订阅时会自动回复，可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix}，在程序中它会自动替换成bot的触发词。
"subscribe_msg": "感谢您的关注！\n这里是ChatGPT，可以自由对话。\n支持语音对话。\n支持图片输出，画字开头的消息将按要求创作图片。\n支持角色扮演和文字冒险等丰富插件。\n输入{trigger_prefix}#help 查看详细指令。",
"accept_friend": false, # 配置itchat和ntchat自动通过好友请求
"channel_type": "wx",#通道类型，支持：{ntchat,wework,weowrktop}
"fast_gpt": false, # 标识模型接口是否是fastgpt
"ntchat_smart": false, # 配置ntchat多开，为true时接管当前已登录微信，默认true
"wework_smart": false, # 配置wework多开，为true时接管当前已登录企业微信，默认true
"fastgpt_list": {
"R:108864****63985": "fastgpt-1aps*****pg47-64b16a*******181317",
"R:107******373863": "fastgpt-1aps8*****gni1kpg47-64b168*****cd181267"
}, # 每个群聊ID配置对应的key即可实现单群单知识库，未配置的默认
"wework_http": "http://127.0.0.1:8000", # weworktop通道http接口地址，默认127.0.0.1:8000
"wework_callback_port": 8001, # weworktop回调端口
"voice_openai_api_key": "", # 使用了fasgpt仍然有openai语音识别需求的，要在这里配置一下openai的参数
"voice_openai_api_base": "", # 使用了fasgpt仍然有openai语音识别需求的，要在这里配置一下openai的参数
}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
3.语音识别
- 添加
"speech_recognition": true将开启语音识别，默认使用openai的whisper模型识别为文字，同时以文字回复，该参数仅支持私聊 (注意由于语音消息无法匹配前缀，一旦开启将对所有语音自动回复，支持语音触发画图)； - 添加
"group_speech_recognition": true将开启群组语音识别，默认使用openai的whisper模型识别为文字，同时以文字回复，参数仅支持群聊 (会匹配group_chat_prefix和group_chat_keyword, 支持语音触发画图)； - 添加
"voice_reply_voice": true将开启语音回复语音（同时作用于私聊和群聊），但是需要配置对应语音合成平台的key，由于itchat协议的限制，只能发送语音mp3文件，若使用wechaty则回复的是微信语音。
4.其他配置
model: 模型名称，目前支持gpt-3.5-turbo,text-davinci-003,gpt-4,gpt-4-32k(其中gpt-4 api暂未完全开放，申请通过后可使用)temperature,frequency_penalty,presence_penalty: Chat API接口参数，详情参考OpenAI官方文档。proxy：由于目前openai接口国内无法访问，需配置代理客户端的地址，详情参考 #351- 对于图像生成，在满足个人或群组触发条件外，还需要额外的关键词前缀来触发，对应配置
image_create_prefix - 关于OpenAI对话及图片接口的参数配置（内容自由度、回复字数限制、图片大小等），可以参考 对话接口 和 图像接口 文档，在
config.py中检查哪些参数在本项目中是可配置的。 conversation_max_tokens：表示能够记忆的上下文最大字数（一问一答为一组对话，如果累积的对话字数超出限制，就会优先移除最早的一组对话）rate_limit_chatgpt，rate_limit_dalle：每分钟最高问答速率、画图速率，超速后排队按序处理。clear_memory_commands: 对话内指令，主动清空前文记忆，字符串数组可自定义指令别名。hot_reload: 程序退出后，暂存微信扫码状态，默认关闭。character_desc配置中保存着你对机器人说的一段话，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 (关于会话上下文的更多内容参考该 issue)subscribe_msg：订阅消息，公众号和企业微信channel中请填写，当被订阅时会自动回复， 可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix}，在程序中它会自动替换成bot的触发词。
本说明文档可能会未及时更新，当前所有可选的配置项均在该config.py中列出。
如果是开发机 本地运行，直接在项目根目录下执行：
python3 app.py1.主项目安装主要依赖后，还需要安装ntchat依赖
pip install ntchat
2.安装指定PC微信版本：WeChat3.6.0.18版本，扫码登陆好，关闭自动更新微信
3.修改主项目配置项：config.json文件内
"channel_type": "ntchat"4.运行 app.py
1.主项目安装主要依赖后，还需要安装ntchat依赖
pip install ntwork
2.安装指定PC企微专用版本：WeCom_4.0.8.6027版本，扫码登陆好，关闭自动更新企业微信
3.修改主项目配置项：config.json文件内
"channel_type": "wework"4.运行 app.py
1.安装指定PC企微专用版本：WeCom_4.0.8.6027版本，扫码登陆好，关闭自动更新企业微信
2.修改主项目配置项：config.json文件内
"channel_type": "weworktop"3.管理员运行企微接口程序，基础版在项目文件夹”WeChat-AIChatbot-WinOnly\channel\weworktop\“内，运行WeworkApi.exe，不用输入key直接点击启动服务，启动成功企微打开后下一步
4.运行 app.py
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent