【超详细!】Python微信公众号开发(4)- 手把手教你接入GPT

之前我们已经打通了Python微信公众号和服务器之间的数据流通路,可以添加我们自己的业务了。
如果还没有打通环境的同学,请参考我的【微信公众号开发】专栏,或下面系列文章:
【超详细!超多图!】Python微信公众号开发(1)
【超详细!】Python微信公众号开发(2)
【超详细!超多图!】【代码管理】服务器代码上传Github

本篇文章将小试牛刀,将时下爆火的OpenAI GPT大模型能力接入进来,完成公众号内与用户的自动对话。

题外话:ChatGPT与OpenAI的关系与区别
因为我注意到好多人都分不清ChatGPT和OpenAI,遂解释下:

  • OpenAI是个公司,它有GPT系列大模型及对外开发的接口
  • ChatGPT是个对话软件,底层是调用的OpenAI的GPT系列大模型
  • 开发者想自己实现对话软件功能,是去仿照ChatGPT,需要调用OpenAI的API接口

### 集成GPT微信公众号以实现聊天机器人功能 为了在微信公众号中集成GPT API并实现聊天机器人功能,需创建一个中间层服务来桥接微信平台与GPT接口。此中间件并非微信账户的一部分而是部署于服务器上的应用程序[^1]。 #### 构建中间件应用 该应用的主要职责在于监听来自微信的消息推送事件,并调用第三方提供的GPT API获取智能回复内容再反馈给用户。具体来说: - **接收消息**:当有新消息进入指定的微信群聊时,微信公众平台会向预先配置好的URL发送HTTP POST请求携带XML格式的数据包。 - **解析与转发**:收到通知后,中间件负责解析这些数据提取出有效信息如发送者ID、文本内容等;随后组装新的请求体提交给目标GPT模型API。 - **处理响应**:一旦获得由AI生成的回答,则再次封装为符合微信标准的消息结构并通过相同的方式传送给原始发信方完成一次交互循环。 ```python from flask import Flask, request, make_response import requests app = Flask(__name__) @app.route('/wechat', methods=['POST']) def wechat(): xml_data = request.data.decode('utf8') # 假设这里已经完成了必要的验证逻辑 msg_content = extract_message(xml_data) # 自定义函数用于抽取实际消息体 response_text = call_gpt_api(msg_content) reply_xml = build_reply(response_text) # 组织返回给用户的XML字符串 resp = make_response(reply_xml) resp.content_type = 'application/xml' return resp def call_gpt_api(prompt): url = "https://api.example.com/v1/generation" headers = {"Authorization": f"Bearer YOUR_API_KEY"} payload = { "prompt": prompt, "max_tokens": 50 } r = requests.post(url, json=payload, headers=headers).json() return r['choices'][0]['text'].strip() if __name__ == '__main__': app.run(port=8080) ``` 上述代码片段展示了基于Flask框架搭建简易Webhook服务器的过程,其中`call_gpt_api()`方法模拟了对外部GPT服务发起RESTful调用的行为。 #### 利用知识库增强Bot性能 除了单纯依赖预训练的语言模型外,还可以考虑引入专门针对业务场景定制化的FAQ文档或其他形式的知识资源作为补充材料供查询匹配之用。借助先进的语义理解技术,即使面对较为复杂的问题也能够给出恰当解答从而提升整体服务质量[^2]。
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