将 ChatGPT 接入微信公众号
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。毕竟公众号是一种非常流行的社交媒体平台，可以用来提供服务、推广产品等。经过我的一番折腾，最后终于成功通过 Laf 实现了这个需求。
本文将详细介绍如何使用 Laf 云平台将 ChatGPT 接入微信公众号，实现智能问答、聊天机器人等功能。
1. 准备工作
首先需要注册一个 Laf 平台账号：https://laf.run
注册登录之后，点击新建，建立一个应用：
点击开发，进入应用开发界面：
然后输入 chatgpt 并回车进行搜索，选择第一个搜索结果，保存并重启：
重启之后，自定义依赖项中便出现了 chatgpt。
新建云函数
然后我们点击函数，函数列表右侧的加号，新增一个可以接入微信公众号的 ChatGPT 云函数：
云函数完整代码如下：
// 引入crypto和cloud模块
import * as crypto from 'crypto';
import cloud from '@lafjs/cloud';
const WAIT_MESSAGE = `处理中 ... \n\n请稍等3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 |
`
// 不支持的消息类型
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',
}
// 定义休眠函数
const sleep = ms => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
// 创建数据库连接并获取Message集合
const db = cloud.database();
const Message = db.collection('messages')
// 处理接收到的微信公众号消息
export async function main(event) {
const { signature, timestamp, nonce, echostr } = event.query;
const token = '123456';
// 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);
}
// 公众号事件
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'
}
// 处理文本回复消息
async function replyText(message) {
const { question, sessionId } = message;
console.log("replyText 执行了")
// 检查是否是重试操作，如果是重试操作，返回上一次的回复
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;
}
// 获取上下文 id
const res = await Message.where({
sessionId
}).orderBy("createdAt", "desc").getOne();
const parentId = res?.data?.parentMessageId
const conId = res?.data?.conversationId
// 发送指令
if (question.startsWith('/')) {
return await processCommandText(message);
}
// 获取 OpenAI 回复内容
const { error, answer, parentMessageId, conversationId } = await getOpenAIReply(question, parentId, conId);
if (error) {
console.error(`sessionId: ${sessionId}; question: ${question}; error: ${error}`);
return error;
}
// 将消息保存到数据库中
const token = question.length + answer.length;
const result = await Message.add({ token, answer, parentMessageId, conversationId, ...message });
console.debug(`[save message] result: ${result}`);
return answer;
}
// 获取 OpenAI API 的回复
async function getOpenAIReply(question, parentId, conId) {
console.log("getOpenAIReply 执行了")
// 引入 ChatGPTUnofficialProxyAPI 模块
const { ChatGPTUnofficialProxyAPI } = await import('chatgpt')
// 创建 ChatGPTUnofficialProxyAPI 实例
const api = new ChatGPTUnofficialProxyAPI({
accessToken: cloud.env.ACCESSTOKEN,
apiReverseProxyUrl: "https://bypass.churchless.tech/api/conversation"
})
try {
// 如果有上下文 id，就带上
let res;
if (parentId && conId) {
res = await api.sendMessage(question, { conversationId: conId, parentMessageId: parentId })
} else {
res = await api.sendMessage(question)
}
// 返回 OpenAI 回复的内容及上下文 id
return { answer: res.text.replace("\n\n", ""), parentMessageId: res.parentMessageId, conversationId: res.conversationId }
} catch (e) {
console.log(e)
return {
error: "问题太难了 出错了. (uДu〃).",
}
}
}
// 校验微信服务器发送的消息是否合法
function verifySignature(signature, timestamp, nonce, token) {
const arr = [token, timestamp, nonce].sort();
const str = arr.join('');
const sha1 = crypto.createHash('sha1');
sha1.update(str);
return sha1.digest('hex') === signature;
}
// 返回组装 xml
function toXML(payload, content) {
const timestamp = Date.now();
const { tousername: fromUserName, fromusername: toUserName } = payload;
return `
<xml>
<ToUserName><![CDATA[${toUserName}]]></ToUserName>
<FromUserName><![CDATA[${fromUserName}]]></FromUserName>
<CreateTime>${timestamp}</CreateTime>
<MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>
<Content><![CDATA[${content}]]></Content>
</xml>
`
}
async function processCommandText({ sessionId, question }) {
// 清理历史会话
if (question === '/clear') {
const res = await Message.where({ sessionId }).remove({ multi: true })
return CLEAR_MESSAGE;
} else {
return HELP_MESSAGE;
}
}由于 OpenAI 的 API Key 需要充值才能用，所以我们选择剑走偏锋，直接使用 ChatGPT 网页版。但是国内环境无法访问 ChatGPT，所以我们需要一个 Proxy。不用担心，国外已经有热心小哥给我们提供了公共的 Proxy，我们只需要直接调用就好啦！
详情可参考 ChatGPTUnofficialProxyAPI 的使用文档。
只要你有 ChatGPT 账号，都可以使用这种方法，最🐮🍺的是，你可以直接在 Laf 的国内环境 https://laf.run 中使用！！！
核心函数：
getOpenAIReply函数通过引入ChatGPTUnofficialProxyAPI模块，创建实例并调用其方法，获取 ChatGPT 的回复内容。verifySignature函数用于校验微信服务器发送的消息是否合法。toXML函数将回复内容组装成XML格式。processCommandText函数用于处理指令，目前支持清除历史会话和获取帮助信息两个指令。
注意：
token要与微信公众号中设置一致。ACCESSTOKEN的获取方式：你需要先在浏览器中登录 ChatGPT 网页版，然后在浏览器中访问这个 URL：https://chat.openai.com/api/auth/session，浏览器会返回一个 JSON，里面包含了 accessToken 字段，将这个字段的值复制即可。
云函数写完之后就点击发布，左侧的接口地址要保存一下，稍后将在微信公众号中使用此地址。
配置微信公众号
这一步我们需要在微信公众号平台上配置开发者信息，并将服务器地址设置为部署好的云函数服务地址。步骤如下：
首先你需要有一个公众号，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」，然后点击「服务器配置」，服务器配置那里点击修改配置：
将云函数服务地址复制到「服务器 URL」中，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 校验成功后，点击「启用」即可。
现在你已经完成了所有必要的设置和配置，下面就可以直接进入微信公众号「Laf 开发者」后台与机器人进行交互啦！
ChatGPT 机器人可以回答用户提出的问题，并且可以根据用户提供的上下文进行回复。以下是一些指令和关键字，可以帮助您更好地使用 ChatGPT 机器人：
【1】：获取上一次问题的回复。
/clear：清除上下文。
/help：获取更多帮助。 除了以上指令和关键字外，你还可以根据自己的需求进行定制化开发，以满足用户的需求。
总结
通过以上步骤，您已经成功地将 ChatGPT 接入微信公众号，并使用 Laf 平台来部署 ChatGPT 云函数。这样，您就可以在公众号中为您的用户提供智能问答、聊天机器人等服务了，微信公众号自带的自动回复功能可以抛弃了。
当然，直接接入 ChatGPT 网页版肯定没有接入 API 稳定，如果你想通过 API 的方式接入，可以参考原作者的官方仓库：
https://github.com/husanr/wechat_gpt_laf
