langchain-wechat

基于fastapi + langchain + itchat 搭建的微信聊天机器人，灵感来自于 chatgpt-on-wechat 项目

你的star就是对我最大的鼓励🤩

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Note

本项目仅供个人学习交流使用，使用者必须遵循 OpenAI 的使用条款以及 **中国法律法规 ** 使用，不得用于非法用途。

根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》 的要求，请勿对中国地区公众提供一切未经备案的生成式人工智能服务。

功能

Assistants

默认助理模式执行，会配置各种工具，LLM自动选择合适的工具进行调用，例如调用DuCKDuckGo搜索引擎，对搜索后的结果进行总结，返回给用户。

支持的消息类型

• 接收单人文本消息回复
• 接收群消息@当前用户 文本消息回复
• ...

支持的模型

• openai
• ...

tools

• duckduckgo 搜索
• ...

RAGBot(开发中)

需要提供一组文档，然后根据用户的问题，返回最相关的文档片段。

环境搭建

1. 准备OpenAI账号 项目默认使用OpenAI接口，需前往OpenAI注册页面 创建账号，创建完账号则前往API管理页面创建一个 API Key 并保存下来，接口需要海外网络访问及绑定信用卡支付。

2. 将API Key添加到环境变量中

   export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
   

3. 安装Python 代码通过Python3.10进行开发测试，需要安装python 3.10 ，下载后点击安装傻瓜式下一步。

安装redis

redis用于存储微信用户聊天记录

docker run -d -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest

安装依赖

poetry install

或者

pip install -r requirements.txt

copy .env

cp config/.env.example config/.env

运行

uvicorn src.main:app

配置项

在config/.env文件中配置

# openai 模型
OPENAI_MODEL="gpt-3.5-turbo-1106"
# openai api key
OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

# 模型 temperature
AI_TEMPERATURE=0.7
# 模型系统角色提示词
AI_SYSTEM_ROLE_PROMPT="系统："

# 聊天记录保存最大长度
CHAT_MAX_MESSAGE_HISTORY_LENGTH=10
# 触发聊天记录总结的阈值
CHAT_MESSAGE_HISTORY_SUMMARY_THRESHOLD=5


# 微信是否开启热重载
WECHAT_HOT_RELOAD=False
# 微信用户数据保存路径
WECHAT_USER_DATA_STORAGE_PATH="wechat.pkl"