微信公众号接入AI聊天机器人

本文展示了如何利用Koa框架结合图灵机器人、青云客和茉莉机器人,实现微信公众号的消息自动回复功能。开发过程中,首先注册机器人账号获取API key,然后在接收到用户文本消息后,调用相应机器人API获取回复内容,并构造XML响应给用户。

本文主要介绍如何利用koa框架接入智能聊天机器人实现对用户消息的回复。

# 实现思路

用户在公众号会话内发送消息后,后台接收用户的文本消息并将消息发送至智能机器人API后转发API的返回结果给用户(是不是很简单😄 )。

# 开发准备

注册一个智能机器人账号,可以选择图灵机器人、茉莉机器人、青云客机器人...等等,获取key和密钥

# 关键代码

本示例实现了图灵机器人、青云客及小茉莉机器人的简单接入
app.js主要代码

const getRawBody = require('raw-body')
const xml2js = require('xml2js')
const rp = require('request-promise')
const config = require('./config.js')

router.post('/', async (ctx, next) => {
     
     
  var data = await getRawBody(ctx.req, {
     
     
    length: ctx.length,
    limit: '1mb',
    encoding: ctx.charset,
  })
  const xml = await parseXMLAsync(data)
  const createTime = Date.parse(new Date())
  const msgType = xml.xml.MsgType[0]
  const toUserName =
### 实现微信公众号 GPT 自动回复聊天机器人的方法 为了实现基于 GPT 的自动回复功能,可以采用现有的开源项目来简化开发过程。一个推荐的选择是 `chatgpt-on-wechat` 项目[^2]。 #### 准备工作 首先需要准备以下几项: - **微信公众平台账号**:用于创建并管理订阅号或服务号。 - **ChatGPT API Key**:获取 OpenAI 提供的 API 密钥以便调用模型接口。 - **服务器环境配置**:确保拥有可公网访问的服务端部署位置,并完成必要的安全设置。 #### 安装依赖库 安装 Python 环境以及所需的第三方包: ```bash pip install itchat flask openai ``` 其中 `itchat` 是用来模拟登录微信个人版进行消息收发;而 `flask` 则作为轻量级 Web 框架处理 HTTP 请求;最后通过 `openai` 库对接 ChatGPT 接口。 #### Flask 后台逻辑编写 下面是一个简单的 Flask 应用程序框架,它接收来自微信的消息并通过 ChatGPT 返回响应给用户: ```python from flask import Flask, request, make_response import hashlib import xml.etree.ElementTree as ET import requests import json app = Flask(__name__) @app.route('/wechat', methods=['GET', 'POST']) def wechat(): if request.method == 'GET': token = "your_token" query = request.args signature = query.get('signature') timestamp = query.get('timestamp') nonce = query.get('nonce') echostr = query.get('echostr') list = [token, timestamp, nonce] list.sort() sha1 = hashlib.sha1() map(sha1.update, list) hashcode = sha1.hexdigest() if hashcode == signature: return make_response(echostr) elif request.method == 'POST': web_data = request.stream.read() rec_msg = parse_xml(web_data) to_user_name = rec_msg.find('ToUserName').text from_user_name = rec_msg.find('FromUserName').text content_type = rec_msg.find('MsgType').text reply_content = get_chatgpt_reply(rec_msg.find('Content').text) response = f""" <xml> <ToUserName><![CDATA[{from_user_name}]]></ToUserName> <FromUserName><![CDATA[{to_user_name}]]></FromUserName> <CreateTime>{int(time.time())}</CreateTime> <MsgType><![CDATA[text]]></MsgType> <Content><![CDATA[{reply_content}]]></Content> </xml>""" res = make_response(response) res.content_type = 'application/xml' return res def parse_xml(xml_str): root = ET.fromstring(xml_str.decode()) return root def get_chatgpt_reply(user_input): url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } data = {"prompt": user_input, "max_tokens": 50} resp = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data)) result = resp.json()['choices'][0]['text'].strip() return result if __name__ == '__main__': app.run(port=80) ``` 此段代码实现了基本的文字交互模式下的自动应答机制。当收到新消息时会触发 POST 方法中的业务逻辑部分,解析 XML 数据结构提取出发送者 ID 和实际内容之后再转发至 ChatGPT 获取智能回应最终封装成标准格式返回给客户端显示出来。
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