最近很火的ChatGPT可以说已经满大街可见了，到处都有各种各样的体验地址，有收费的也有免费的，总之是五花八门、花里胡哨。
所以呢，最近我就在研究怎么才能方便快捷的体验到ChatGPT的强大功能，其中一个就是：把ChatGPT接入公众号。如下图（成果图）:
下面我来介绍一下具体怎么实现：
laf官网：https://laf.dev
注册登录之后，点击新建，建立一个应用
输入应用名称，点击立即创建
点击开发，进入应用开发界面
然后先把chatgpt的依赖安装一下
点击加号，搜索chatgpt，选中第一个，点击安装并重启
然后我们点击函数，函数列表右侧的加号，新增一个可以介入微信公众号的chatgpt云函数
输入函数名，点击确定
云函数代码如下：
// 引入必要的库
// 引入必要的库
import * as crypto from 'crypto';
import cloud from '@lafjs/cloud';
const axios = require('axios');
const OPENAI_KEY = process.env.OPENAI_KEY || 'YOUR API-KEY'; // OpenAI 的 Key
const WAIT_MESSAGE = `处理中 ... \n\n请稍等几秒后发送【1】查看回复`
const NO_MESSAGE = `暂无内容，请稍后回复【1】再试`
const CLEAR_MESSAGE = `✅ 记忆已清除`
const HELP_MESSAGE = `ChatGPT 指令使用指南
| 关键字 | 功能 |
| 1 | 上一次问题的回复 |
| /clear | 清除上下文 |
| /help | 获取更多帮助 |
`
const UNSUPPORTED_MESSAGE_TYPES = {
image: '暂不支持图片消息',
voice: '暂不支持语音消息',
video: '暂不支持视频消息',
music: '暂不支持音乐消息',
news: '暂不支持图文消息',
}
const OPENAI_MODEL = process.env.MODEL || "gpt-3.5-turbo"; // 使用的 AI 模型
const OPENAI_MAX_TOKEN = process.env.MAX_TOKEN || 1024; // 最大 token 的值
const LIMIT_HISTORY_MESSAGES = 50 // 限制历史会话最大条数
const CONVERSATION_MAX_AGE = 60 * 60 * 1000 // 同一会话允许最大周期，默认：1 小时
const ADJACENT_MESSAGE_MAX_INTERVAL = 10 * 60 * 1000 //同一会话相邻两条消息的最大允许间隔时间，默认：10 分钟
// 休眠
const sleep = ms => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
// 创建数据库连接
const db = cloud.database();
const Message = db.collection('messages')
// 校验微信服务器发送的消息是否合法
function verifySignature(signature, timestamp, nonce, token) {
const arr = [token, timestamp, nonce].sort();
const str = arr.join('');
const sha1 = crypto.createHash('sha1');
sha1.update(str);
return sha1.digest('hex') === signature;
}
// 返回组装xml
function toXML(payload, content) {
const timestamp = Date.now();
const { tousername: fromUserName, fromusername: toUserName } = payload;
return `
<xml>
<ToUserName><![CDATA[${toUserName}]]></ToUserName>
<FromUserName><![CDATA[${fromUserName}]]></FromUserName>
<CreateTime>${timestamp}</CreateTime>
<MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>
<Content><![CDATA[${content}]]></Content>
</xml>
`
}
// 处理文本回复消息
async function replyText(message) {
const { question, sessionId, msgid } = message;
// 检查是否是重试操作
if (question === '1') {
const lastMessage = await Message.where({
sessionId
}).orderBy("createdAt", "desc").get();
if (lastMessage.data[0]) {
return `${lastMessage.data[0].question}\n------------\n${lastMessage.data[0].answer}`;
}
return NO_MESSAGE;
}
// 发送指令
if (question.startsWith('/')) {
return await processCommandText(message);
}
// OpenAI 回复内容
const prompt = await buildOpenAIPrompt(sessionId, question);
const { error, answer } = await getOpenAIReply(prompt);
console.debug(`[OpenAI reply] sessionId: ${sessionId}; prompt: ${prompt}; question: ${question}; answer: ${answer}`);
if (error) {
console.error(`sessionId: ${sessionId}; question: ${question}; error: ${error}`);
return error;
}
// 保存消息
const token = question.length + answer.length;
const result = await Message.add({ token, answer, ...message });
console.debug(`[save message] result: ${result}`);
return answer;
}
async function processCommandText({ sessionId, question }) {
// 清理历史会话
if (question === '/clear') {
await Message.where({ sessionId }).remove({ multi: true })
return CLEAR_MESSAGE;
} else {
return HELP_MESSAGE;
}
}
// 构建 prompt
async function buildOpenAIPrompt(sessionId, question) {
let prompt = [];
// 获取最近的历史会话
const now = Date.now();
// const earliestAt = new Date(now.getTime() - CONVERSATION_MAX_AGE)
const historyMessages: any = await Message.where({
sessionId
}).orderBy("createdAt", "desc").limit(LIMIT_HISTORY_MESSAGES).get();
// console.log("historyMessages",historyMessages)
let lastMessageTime: any = now;
let tokenSize = 0;
for (const message of historyMessages.data) {
// 如果历史会话记录大于 OPENAI_MAX_TOKEN 或 两次会话间隔超过 10 分钟，则停止添加历史会话
const timeSinceLastMessage = lastMessageTime ? lastMessageTime - message.createdAt : 0;
if (tokenSize > OPENAI_MAX_TOKEN || timeSinceLastMessage > ADJACENT_MESSAGE_MAX_INTERVAL) {
await Message.where({}).remove({ multi: true })
break
}
prompt.unshift({ role: 'assistant', content: message.answer, });
prompt.unshift({ role: 'user', content: message.question, });
tokenSize += message.token;
lastMessageTime = message.createdAt;
// console.log("message", message, lastMessageTime)
}
prompt.push({ role: 'user', content: question });
// console.log("Prompt", prompt)
return prompt;
}
// 获取 OpenAI API 的回复
async function getOpenAIReply(prompt) {
const data = JSON.stringify({
model: OPENAI_MODEL,
messages: prompt
});
const config: any = {
method: 'post',
maxBodyLength: Infinity,
url: 'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
headers: {
Authorization: `Bearer ${OPENAI_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
data: data,
timeout: 50000
};
try {
const response: any = await axios(config);
console.debug(`[OpenAI response] ${response.data}`);
if (response.status === 429) {
return {
error: '问题太多了，我有点眩晕，请稍后再试'
}
}
// 去除多余的换行
return {
answer: response.data.choices[0].message.content.replace("\n\n", ""),
}
} catch (e) {
console.error(e.response.data);
return {
error: "问题太难了 出错了. (uДu〃).",
}
}
}
// 处理接收到的消息
export async function main(event, context) {
const { signature, timestamp, nonce, echostr } = event.query;
const token = 'hello123';
// 验证消息是否合法，若不合法则返回错误信息
if (!verifySignature(signature, timestamp, nonce, token)) {
return 'Invalid signature';
}
// 如果是首次验证，则返回 echostr 给微信服务器
if (echostr) {
return echostr;
}
// 处理接收到的消息
const payload = event.body.xml;
// console.log("payload",payload)
// 文本消息
if (payload.msgtype[0] === 'text') {
const newMessage = {
msgid: payload.msgid[0],
question: payload.content[0].trim(),
username: payload.fromusername[0],
sessionId: payload.fromusername[0],
createdAt: Date.now()
}
// 修复请求响应超时问题：如果 5 秒内 AI 没有回复，则返回等待消息
const responseText = await Promise.race([
replyText(newMessage),
sleep(4000.0).then(() => WAIT_MESSAGE),
]);
return toXML(payload, responseText);
}
// 事件
if (payload.msgtype[0] === 'event') {
// 公众号订阅
if (payload.event[0] === 'subscribe') {
return toXML(payload, HELP_MESSAGE);
}
}
// 暂不支持的消息类型
if (payload.MsgType in UNSUPPORTED_MESSAGE_TYPES) {
const responseText = UNSUPPORTED_MESSAGE_TYPES[payload.MsgType];
return toXML(payload, responseText);
}
return 'success'
}注意：
token要与微信公众号中设置一致chatGPT的apiKey要从openai官网获取，地址如下：https://platform.openai.com/account/api-keys
云函数写完之后就点击发布，左侧的接口地址要保存一下，一会微信公众号那里要用
到这里，在Laf平台的操作基本结束。
首先默认你有一个公众号，然后登录微信公众平台，点开左侧的设置与开发，点击基本设置，服务器配置那里点击修改配置
把刚才保存的接口地址复制到服务器URL这里，下边的token与云函数代码中的token保持一致，下边的EncodingAESKey点击右侧随机生成就行，然后点击提交
返回token校验成功的话，我们就点击启用
启用成功之后就可以在公众号对话框与ChatGPT对话啦，快去试试吧！附在下公众号，点击关注即可体验！
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