一个 Python 项目,使用 OpenAI API 和群晖 Synology Chat 套件搭建了一个聊天机器人,同时整合了 ChatGPT-3.5 文本语言模型和 Edits 图片生成模型,并具备即时在本地运行 Python 代码和 Bash 命令的能力 —— it is more than ChatGPT. 如果你喜欢,请点击⭐️Star
以示支持。
它首先是一个 ChatGPT-3.5 的套壳;但同时,用户还可以:
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向它发送 Python 代码、Bash 命令,它会根据用户的输入生成回复,并执行其中的 Python 代码和 Bash 命令;
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向它发送图片描述等信息,它可以根据用户的图片描述生成图片;
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可调用一众搜索引擎(Google, Bing, Baidu, DuckDuckGo)搜索实时信息回答问题。
可以通过 docker 一行命令部署。示例:
docker run -d --name synobot \
-p 5008:5008 \
-e OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY" \
-e INCOMING_WEBHOOK_URL="YOUR_INCOMING_WEBHOOK_URL" \
-e WEBHOOK_TOKEN="YOUR_WEBHOOK_TOKEN" \
xueheng/synogpt:latest
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basicBot
和talentBot
的区别及使用说明(Docker 版本使用talentBot
):-
talentBot
同时基于 OpenAI 的 ChatGPT-3.5 文本语言模型和 Edits 的图片生成 AI 模型,并整合了即时在本地运行 Python 代码和 Bash 命令的能力。用户可以向机器人发送 Python 代码、Bash 命令、图片描述等信息,机器人会根据用户的输入生成回复,并执行其中的 Python 代码和 Bash 命令。机器人还可以根据用户的图片描述生成图片,并将图片发送给用户。具体使用说明:-
默认会调用 ChatGPT-3.5 进行答复 。
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以下关键词将引导机器人生成图片:
图片:
,生成图片:
,或img:
;后面跟着的文本会被视为图片描述传给图片生成模型 Edits,生成图片。 -
以下关键词引导机器人在本地运行 Python 代码:
python:
或py:
;后面跟着的文本会被视为 Python 代码,并被机器人在本地执行。 -
以下关键词引导机器人在本地运行 Bash 命令:
bash:
或b:
;后面跟着的文本会被视为 Bash 命令,并被机器人在本地执行。 -
具备使用搜索引擎(Google, Bing, Baidu, DuckDuckGo)搜索最新网络信息回答问题的能力,用关键词
bb
或gg
开头即可实时搜索网络信息(bb
或gg
是一样的,默认都是会同时使用DuckDuckGo, Bing和Google逐一搜索一遍)。
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basicBot
只具备上述talentBot
的第一项功能,任何和basicBot.py
的对话都传给 ChatGPT-3.5 生成答复,basicBot
已经很久没更新了,未来可能只会删去,只保留talentBot
。 -
目前 basicBot 和 talentBot 共用同一个 settings.py 文件,所以在同一个文件夹中两者只能同时运行其一,但其实只要再另建一个文件夹重新复制配置一遍所有文件,就能同时运行两个或者多个机器人。
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默认启用 stream 方法来传回 ChatGPT 的回复,即当 GPT 的回复有好几个小段落时,不需要等待所有段落都生成结束以后才把整个回复发送回群晖 Chat 的聊天窗口,而是会在每一个新的小段生成结束时就即刻发送回群晖 Chat。这样可以大大减少等待回复的时间。注意:如果要让 gpt 生成代码,并实时执行,记得在settings.py中关闭stream回传方法,即设置为
stream=False
。 -
加入把非中文回复翻译成中文的功能,该功能会用到 DeepL 的 api: https://www.deepl.com/docs-api 。若要启用此功能,则需要在 DeepL官网上申请一个免费 api,替换
settings.py
中的dl_key
,并设置tranlsate_to_chinese=True
。 -
要使用 Bing 和 Google 搜索最新网络信息以回答问题,你需要申请以下两个免费 api key:
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按照这个官方网页的方法申请 Bing(必应搜索)的 API key: https://learn.microsoft.com/en-us/bing/search-apis/bing-web-search/overview,申请到的 key 填到
settings.py
最后的your_key_for_Bing_search
处。 -
使用 google 需要在这个网上也注册申请一个key:https://serpapi.com/,申请到的 key 填到
settings.py
最后的your_serpapi_key_for_google_search
处。
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1. 在https://platform.openai.com/account/api-keys申请 OpenAI API 密钥。
(1) 用有管理员权限的账户登录 Synology Chat。
(2) 点击右上角你的头像,在菜单中选择「整合」(Integration),点击「机器人」(Bots)。
(3) 点击「+ 创建」按钮,然后选择「创建新机器人」。
(4) 为你的机器人输入名称(例如:ChatGPT机器人)。点击「创建」。
(5) 在创建的机器人详情页面,找到「传出 Webhook」部分,将 Webhook URL 设置为你在代码中设置的 URL(即 http://your_server_ip:PORT/webhook
, 其中 your_server_ip
应该是运行上述代码的机器的 IP 地址,PORT
为你接下来在settings.py
设置的端口号,默认 5008)。
(6) 在机器人详情页面的「传入 Webhook」部分,将生成一个 Webhook URL 和一个 Token,记录下这些值,按照下面第 3 步修改 settings.py
中的INCOMING_WEBHOOK_URL
和OUTGOING_WEBHOOK_TOKEN
。
(7) 最后点击「确认」(OK)保存。
docker run -d --name synobot \
-p 5008:5008 \
-e OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY" \
-e INCOMING_WEBHOOK_URL="YOUR_INCOMING_WEBHOOK_URL" \
-e WEBHOOK_TOKEN="YOUR_WEBHOOK_TOKEN" \
xueheng/synogpt:latest
变量名 | 描述 | 默认值 | 必填 |
---|---|---|---|
OPENAI_API_KEY |
你的 OpenAI API 密钥 | 无 | 是 |
INCOMING_WEBHOOK_URL |
Synology Chat 机器人的传入 Webhook URL | 无 | 是 |
WEBHOOK_TOKEN |
Synology Chat 机器人的传出 Webhook 令牌 | 无 | 是 |
model |
设置使用的 openai 语言模型 | gpt-3.5-turbo (可改为gpt-4) | 否 |
SERVER_IP |
运行脚本的服务器 IP 地址 | 127.0.0.1 | 否 |
system_prompt |
聊天机器人的角色 | '你是全能君,一名智能助手。你的使命是尽可能地用详尽的、温暖的、友善的话语帮助我和我的家人,在各种方面提供帮助和支持。无论我需要什么帮助或建议,你都会尽力提供详尽信息。' | 否 |
max_conversation_length |
对话历史记录次数长度 | 10 | 否 |
max_time_gap |
启动新对话的最大空闲时间间隔 | 15 | 否 |
temperature |
OpenAI API 的一个参数,控制生成文本的随机性。 | 0.5 | 否 |
stream |
使用stream方法传回 GPT 答复 | True | 否 |
image_size |
使用 ai 生成图像时的图像大小 | 'medium' | 否 |
translate_to_chinese |
是否将非中文文本翻译为中文(必须和下面的Deepl_api_key配合使用) | False | 否 |
Deepl_api_key |
DeepL API 密钥 | None | 否 |
bing_key |
Bing API 密钥 | None | 否 |
serpapi_key |
SerpApi 密钥,以启用 google 搜索 | None | 否 |
(1) 用你的 OpenAI API 密钥替换settings.py
中的openai.api_key
:
openai_api_key = "your_api_key_here"
(2) 更改settings.py
中的其他设置:
# Replace with your Synology Chat bot details
INCOMING_WEBHOOK_URL = "your_INCOMING_WEBHOOK_URL"
OUTGOING_WEBHOOK_TOKEN = "your_OUTGOING_WEBHOOK_TOKEN"
# Your se rver IP address;你运行本聊天机器人的服务器 ip,如果你就在同一台群晖上跑这个程序,那就是群晖的内网 ip;如果是另一台机子上运行,就是另一台机子的 ip
your_server_ip = 'your_server_ip'
# Port
PORT = 5008
# System prompt sets up the character of the chatbot; change it if you want
system_prompt = '''你是全能君,一名智能助手。你的使命是尽可能地用详尽的、温暖的、友善的话语帮助我和我的家人,在各种方面提供帮助和支持。无论我需要什么帮助或建议,你都会尽力提供详尽信息。'''
# Set maximum conversation exchanges or idle time gap to start a new conversatoin
max_conversation_length = 20
max_time_gap = 15 # minutes
# 默认启用 stream 方法;如果要让 gpt 生成代码,需要关闭 stream 功能
stream=True
# get your free bing search api key here: https://learn.microsoft.com/en-us/bing/search-apis/bing-web-search/overview
bing_key = "your_key_for_Bing_search"
# get your free serpapi_key for using Google here: https://serpapi.com/
serpapi_key = "your_serpapi_key_for_google_search"
# 若要使用翻译功能,此处改为 True,并且需要申请一个DeepL的 api key:https://www.deepl.com/docs-api
translate_to_chinese = False # True or False;
# if True, the bot will send chinese translation for any non-chinese gpt response
# 如果设置为 True,必须提供下面的 dl_key,否则会报错
dl_key = None # the translation uses the DeepL api; hence an deepl api key is required;
# then change this varaible to something like: dl_key = "xxx-xxx-xxx-xxx-xxxx:fx"
(3) 安装所需的库:
在terminal/bash shell中运行:
pip install -r requirements.txt
(4) 运行 Python 文件:
在terminal/bash shell中运行basicBot
:
python basicBot.py
使用talentBot
时先在talentBot.py
所在文件夹新创建一个名为static
的文件夹,然后运行:
python talentBot.py
(5) 在 Synology Chat 中与机器人进行对话。如果运行的是basicBot.py
,那么任何你的输入,机器人都将使用OpenAI的 gpt-3.5-turbo 模型生成回复。关于talentBot.py
的使用请参考前述更新说明。
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请确保你的 OpenAI API 密钥和 Synology Chat 机器人详细信息已正确填写。
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确保你的服务器可以访问互联网,以便与 OpenAI API 进行通信。
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本示例代码为了简化展示而直接在全局范围内设置了密钥和 URL。在实际生产环境中,你可能需要使用环境变量或配置文件来存储这些敏感信息。
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请注意,向 OpenAI API 发送请求可能会产生费用。根据你的 API 使用情况,费用可能有所不同。请参阅 OpenAI 的定价页面了解详细信息。
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本代码的对话历史存储在内存中。在实际生产环境中,你可能需要使用持久存储(例如数据库)来存储对话历史。
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本示例代码中未实现对输入和输出的过滤和检查。在实际应用中,请确保对输入进行验证和过滤,以防止潜在的安全问题。