介绍

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：

1. 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；

2. 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；

3. 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

功能说明

1. basicBot和talentBot的区别及使用说明（Docker 版本使用talentBot）：

   1. 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 。

      • 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）。

   2. 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。

   3. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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：

   1. 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。

   2. 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。

使用方法

1. 在https://platform.openai.com/account/api-keys申请 OpenAI API 密钥。

2. 群晖 Chat 客户端按照以下步骤添加聊天机器人：

（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。

3. 使用Docker进行部署

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

所有Docker环境参数说明

4. 不使用 Docker 进行部署：

（0） 下载仓库到本地：

git clone https://github.com/Xueheng-Li/SynologyChatbotGPT.git

然后

cd SynologyChatbotGPT

（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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注意事项

• 请确保你的 OpenAI API 密钥和 Synology Chat 机器人详细信息已正确填写。

• 确保你的服务器可以访问互联网，以便与 OpenAI API 进行通信。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。