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微信接入chatgpt教程

随着人工智能技术的发展，语言处理技术也逐步走向成熟，其中自然语言生成（Natural Language Generation）就是比较重要的一项技术。最近几年来，愈来愈多的企业开始关注自然语言生成技术，并将其利用于各种场景中，比如智能客服、智能写作、智能问答等。而其中比较典型的利用场景之一就是聊天机器人。

聊天机器人是指能够像人一样进行对话交换的机器人，它们主要利用于客服、销售、文娱等领域。而从技术上来讲，聊天机器人需要具有自然语言处理（NLP）和自然语言生成（NLG）两个技术方面的能力。而本文将介绍怎么将微信接入chatgpt，实现一款简单的聊天机器人利用。

一、搭建聊天机器人

在开始微信接入chatgpt之前，我们需要先搭建起一个聊天机器人。对初学者而言，我们可使用已开源的一些聊天机器人框架，比如ChatterBot、BotStar等。

1.使用ChatterBot

ChatterBot是一个基于Python的聊天机器人框架，它提供了多种语言的实现，支持多种输入方式和输出格式，容易上手。我们可以通过以下步骤搭建起一个简单的聊天机器人：

（1）安装chatterbot库

使用pip安装chatterbot库。

pip install chatterbot

（2）构建聊天机器人

使用以下代码，构建一个聊天机器人。

from chatterbot import ChatBot

chatbot = ChatBot('myBot')

（3）训练聊天机器人

使用以下代码，训练聊天机器人。

from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

chatbot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)

chatbot.train("chatterbot.corpus.english.greetings")

（4）与聊天机器人交换

使用以下代码，与聊天机器人进行交换。

from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

chatbot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)

chatbot.train("chatterbot.corpus.english.greetings")

2.使用BotStar

BotStar是一款基于Node.js的聊天机器人框架，它提供了图形化的界面，可以快速搭建一个聊天机器人利用。我们可以通过以下步骤搭建起一个简单的聊天机器人：

（1）安装BotStar

使用npm安装BotStar。

npm install botstar

（2）创建BotStar利用

打开BotStar控制台，创建一个新的BotStar利用。在创建利用时，需要设置利用名称、利用图标、欢迎语等信息。

（3）设计聊天机器人流程

在BotStar控制台中，可以通过拖拽创建聊天机器人的交互流程图。在流程图中，可以添加各种组件，比如对话框、问题、回答、API调用等，以实现聊天机器人的各种功能。

（4）与聊天机器人交换

在BotStar控制台中，可以测试聊天机器人利用。用户输入消息后，BotStar会根据预设的交互流程图，自动回复用户的消息。

二、接入微信公众平台

完成聊天机器人的搭建后，我们需要将其接入微信公众平台。接入微信公众平台，需要先在微信开放平台创建一个开发者账号，并在公众平台管理后台中，创建一个公众号。

1.创建开发者账号

在微信开放平台注册一个开发者账号。

2.创建公众号

在公众平台管理后台中，创建一个公众号。创建公众号需要填写一些基本信息，比如公众号名称、公众号类型、公众号展现图片、公众号简介等。

3.微信公众平台授权

在公众平台管理后台中，需要将聊天机器人利用与微信公众平台进行授权。授权完成后，可使用开发者工具下载生成的公众号开发包。该开发包中包括了微信公众平台和聊天机器人利用之间的接口代码。

4.接入微信公众平台

在聊天机器人利用中，可使用微信公众平台提供的接口，实现与微信公众平台的对接。具体而言，需要实现以下接口：

（1）验证服务器地址的有效性

当微信公众平台向聊天机器人利用发送验证要求时，需要回复一个echostr消息以验证服务器地址的有效性。

（2）接收用户发来的消息

当用户向微信公众平台发送消息时，微信公众平台会将消息转发给聊天机器人利用。聊天机器人利用需要实现接收消息的接口，以处理用户发来的消息。

（3）发送消息给用户

当聊天机器人利用需要向用户发送消息时，需要实现发送消息的接口。消息可以以文本、图片、音频、视频等格式发送给用户。

三、使用chatgpt生成自然语言回复

聊天机器人的核心是能够生成自然语言回复。而chatgpt就是其中一种生成自然语言回复的技术。chatgpt是一个基于GPT⑵模型的自然语言生成工具，它可以根据输入的文本，生成符合语法规则的自然语言文本。

对初学者而言，我们可使用已开源的一些chatgpt库，比如pytorch-pretrained-BERT、transformers等。

1.使用pytorch-pretrained-BERT

pytorch-pretrained-BERT是一个基于PyTorch的预训练语言模型库，它提供了多种预训练模型的实现，包括GPT⑵模型。我们可以通过以下步骤使用pytorch-pretrained-BERT构建一个简单的chatgpt工具：

（1）安装pytorch-pretrained-BERT库

使用pip安装pytorch-pretrained-BERT库。

pip install pytorch-pretrained-BERT

（2）构建chatgpt工具

使用以下代码，构建一个chatgpt工具。

from pytorch_pretrained_bert import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

model.eval()

（3）生成自然语言回复

使用以下代码，生成一个自然语言回复。

input_text = "What's the weather like today?"

generated_text = ""

for _ in range(10):

input_ids = tokenizer.encode(input_text)

input_ids = torch.tensor([input_ids])

with torch.no_grad():

outputs = model(input_ids)

predictions = outputs[0]

predicted_index = torch.argmax(predictions[0, ⑴, :]).item()

predicted_text = tokenizer.decode(input_ids.tolist()[0] + [predicted_index])

input_text += predicted_text.strip()

generated_text += predicted_text.strip()

2.使用transformers

transformers是一个基于PyTorch和TensorFlow的自然语言处理工具库，它提供了多种自然语言处理任务的实现，包括GPT⑵模型。我们可以通过以下步骤使用transformers构建一个简单的chatgpt工具：

（1）安装transformers库

使用pip安装transformers库。

pip install transformers