20 KiB
head, title, icon, order, author, date, category
| head | title | icon | order | author | date | category | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
功能介绍 | info | 2 | Lazy,ikun | 2023-10-28 |
|
此页面是QChatGPT项目的功能介绍
:::info 目录 toc :::
选择不同的登录器
既然看到这里,相信你也知道了什么是登录器,截至此Wiki页发布时,项目已支持mirai和go-cqhttp两种方式登录
当你打开config.py文件时,应该可以看到
# 消息处理协议适配器
# 目前支持以下适配器:
# - "yirimirai": mirai的通信框架,YiriMirai框架适配器, 请同时填写下方mirai_http_api_config
# - "nakuru": go-cqhttp通信框架,请同时填写下方nakuru_config
msg_source_adapter = "yirimirai"
如果你使用mirai登录,请保持msg_source_adapter = "yirimirai"不变
如果你使用go-cqhttp登录,请改为
msg_source_adapter = "nakuru"
接下来,配置QQ机器人
你可以看到两个区域的代码
这一区域的对应mirai,你若使用mirai登录,请更改下方的1234567890为你机器人的QQ号
mirai_http_api_config = {
"adapter": "WebSocketAdapter",
"host": "localhost",
"port": 8080,
"verifyKey": "yirimirai",
"qq": 1234567890
}
这一区域对应go-cqhttp,你若使用go-cqhttp登录,请确保下方的正向websocket端口(6700)和正向http端口(5700)与你在go-cqhttp的登录配置中的端口保持一致
nakuru_config = {
"host": "localhost", # go-cqhttp的地址
"port": 8080, # go-cqhttp的正向websocket端口
"http_port": 5700, # go-cqhttp的正向http端口
"token": "" # 若在go-cqhttp的config.yml设置了access_token, 则填写此处
}
自QChatGPT v2.6.3 2023年11月10日更新后,go-cqhttp的配置端口更改为8080 运行gocq后会生成一个device.json,打开个文件,如下图,这里把protocol改成6切换到apad协议
然后确保config文件(不是qchatgpt文件夹的,而是运行gocq生成的)里签名服务器端口和qsign的端口对应
![]()
OpenAI的配置
往下翻,你会看到一大片注释,这些注释用来辅助你进行OpenAI的配置
# [必需] OpenAI的配置
# api_key: OpenAI的API Key
# http_proxy: 请求OpenAI时使用的代理,None为不使用,https和socks5暂不能使用
# 若只有一个api-key,请直接修改以下内容中的"openai_api_key"为你的api-key
#
# 如准备了多个api-key,可以以字典的形式填写,程序会自动选择可用的api-key
# 例如
# openai_config = {
# "api_key": {
# "default": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
# "key1": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
# "key2": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
# },
# "http_proxy": "http://127.0.0.1:12345"
# }
#
# 现已支持反向代理,可以添加reverse_proxy字段以使用反向代理
# 使用反向代理可以在国内使用OpenAI的API,反向代理的配置请参考
# https://github.com/Ice-Hazymoon/openai-scf-proxy
#
# 反向代理填写示例:
# openai_config = {
# "api_key": {
# "default": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
# "key1": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
# "key2": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
# },
# "reverse_proxy": "https://openai.ikunshare.link/v1"
# }
当你看完这一大批注释后,你应该会了解相关配置
API_key的配置
那么接下来开始配置,请注意这一步骤已经有相当多的萌新发生错误,主要原因为:
- 中英文标点不分
- 英文双引号缺失和不全
- 英文逗号丢失
- } 丢失
了解原因后,若你发生错误以上的错误,通常运行QChatGPT主程序时会报错
SyntaxError: invalid syntax你可以通过检查相关代码来解决问题,因为通常情况下终端会指示出你错误发生的位置
根据你手里API_key的数量,有两种情况:
情况一:你只有一个API_key,你手里的API_Key是类似这样的(下面这个是我瞎编的)
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
然后,将它填写到这里
"default": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
然后,这行附近的代码应是如下样子
openai_config = {
"api_key": {
"default": "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"
},
"http_proxy": None,
"reverse_proxy": None
}
情况二:你有好几个API_key,你手里的API_key是类似这样的,下面列举三个示例,(下面这些还是我瞎编的)
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
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
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
然后按注释填写完了应该是这样子
openai_config = {
"api_key": {
"default": "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",
"key1": "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",
"key2": "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",
},
"http_proxy": None,
"reverse_proxy": None
}
这里UP主强烈建议使用多个API_key,这样可以缓解限速问题
反向代理的设置
反向代理好啊,不用 tz 啦
当你在你本机或国内服务器使用时,由于OpenAI的限制,你需要使用全局代理或设置上面的
http_proxy,这样子显然不方便我们使用,因此项目开发大佬通过了反向代理设置,通过设置反向代理就可以较好的解决这个问题
当然,如果你本机或服务器在国外,那还要什么tz,要是什么反向代理,直接用不香吗
反向代理,其实对用户来说就是写个url地址,但是,这个url谁提供呢?
本UP主免费提供一个反向代理地址http://api.openai.lazyshare.top/v1,反代代理地址不一定长久有效,且用且珍惜(快去三连和关注转发!!!)
如果你使用我提供的反向代理,那么请将"reverse_proxy": None改为"reverse_proxy": "http://api.openai.lazyshare.top/v1"
设置完成后应是如图情况(我这里用了一个api_key)
文档另一位编写者提供一个反向代理地址https://openai.ikunshare.link/v1,反代不一定长期有效,所以快去三连
如果使用我提供的反代,请将"reverse_proxy": None改为"reverse_proxy": "https://openai.ikunshare.link/v1"
特殊情况
正常情况下,截至目前,主要使用的还是gpt-3.5模型,可以免费体验,因此大多数采用的是官方接口,无论是你自己注册还是正常商家出售的。
但有个别商家,他们自己又做了转发,这时你买到的key虽然也sk-开头,但是正常已经无法使用,他们会给你一个接口地址,这时也要写在反代地址那里,只不过是内容改成商家提供的。
温馨提示:注意,gpt-3.5正常是免费的,免费账号体验5美元,这些账号正常应不超过2元,若超过,请你自己考虑
管理员设置
这一部分超级简单,先上源码
# [必需] 管理员QQ号,用于接收报错等通知及执行管理员级别指令
# 支持多个管理员,可以使用list形式设置,例如:
# admin_qq = [12345678, 87654321]
admin_qq = 0
假如你的管理员QQ号为1234567890 那么应该设置成
admin_qq = 1234567890
假如你想让多个QQ号都作为管理元,并且已知管理员QQ号为1234567890,6543217890,3456789012 那么设置为
admin_qq = [1234567890,6543217890,3456789012]
人格预设
哎嘿嘿,又到了大家喜闻乐见的人格预设了,R18?(doge)先上注释和源码 特别指出,由于本人用人格预设很少,所以04 部分全部摘自项目wiki
# 情景预设(机器人人格)
# 每个会话的预设信息,影响所有会话,无视指令重置
# 可以通过这个字段指定某些情况的回复,可直接用自然语言描述指令
# 例如:
# default_prompt = "如果我之后想获取帮助,请你说“输入!help获取帮助”"
# 这样用户在不知所措的时候机器人就会提示其输入!help获取帮助
# 可参考 https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh
#
# 如果需要多个情景预设,并在运行期间方便切换,请使用字典的形式填写,例如
# default_prompt = {
# "default": "如果我之后想获取帮助,请你说“输入!help获取帮助”",
# "linux-terminal": "我想让你充当 Linux 终端。我将输入命令,您将回复终端应显示的内容。",
# "en-dict": "我想让你充当英英词典,对于给出的英文单词,你要给出其中文意思以及英文解释,并且给出一个例句,此外不要有其他反馈。",
# }
#
# 在使用期间即可通过指令:
# !reset [名称]
# 来使用指定的情景预设重置会话
# 例如:
# !reset linux-terminal
# 若不指定名称,则使用默认情景预设
#
# 也可以使用指令:
# !default <名称>
# 将指定的情景预设设置为默认情景预设
# 例如:
# !default linux-terminal
# 之后的会话重置时若不指定名称,则使用linux-terminal情景预设
#
# 还可以加载文件中的预设文字,使用方法请查看:https://github.com/RockChinQ/QChatGPT/wiki/%E5%8A%9F%E8%83%BD%E4%BD%BF%E7%94%A8#%E9%A2%84%E8%AE%BE%E6%96%87%E5%AD%97
default_prompt = {
"default": "如果我之后想获取帮助,请你说“输入!help获取帮助”",
}
# 情景预设格式
# 参考值:默认方式:normal | 完整情景:full_scenario
# 默认方式 的格式为上述default_prompt中的内容,或prompts目录下的文件名
# 完整情景方式 的格式为JSON,在scenario目录下的JSON文件中列出对话的每个回合,编写方法见scenario/default-template.json
# 编写方法请查看:https://github.com/RockChinQ/QChatGPT/wiki/%E5%8A%9F%E8%83%BD%E4%BD%BF%E7%94%A8#%E9%A2%84%E8%AE%BE%E6%96%87%E5%AD%97full_scenario%E6%A8%A1%E5%BC%8F
preset_mode = "normal"
预设文字(default模式)
- 编辑
config.py中的default_prompt字段,预设文字不宜过长(建议1000字以内),目前所有会话都会受到预设文字的影响。 - 或将情景预设文字写入到
prompts/目录下,运行期间即可使用!reset <文件名>指令加载,或使用!default <文件名>指令将其设为默认
预设文字(full_scenario模式)
将JSON情景写入到scenario/目录下,运行期间即可使用!reset <文件名>指令加载,或使用!default <文件名>指令将其设为默认。
JSON情景模板参考scenario/default_template.json。
JSON结构:
prompt:一个包含伪造对话的数组。每次请求API时会将其置于API的messages参数中,作为对话上下文,因此可- 以在一定程度上引导ChatGPT的认知。role:角色标签,包括system,user,assistant。分别代表系统,用户和GPT角色。content:该角色的对话文本。- 一个JSON情景文件应该像下面这样:
{
"prompt": [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant. 如果我需要帮助,你要说“输入!help获得帮助”"
},
{
"role": "assistant",
"content": "好的,我是一个能干的AI助手。 如果你需要帮助,我会说“输入!help获得帮助”"
}
]
}
编写建议:
- 使用提出要求--肯定并复述的对话模式:
{
"role": "system",
"content": "你将充当“百度”公司研发的“文心一言”。你除了所属和名字之外和ChatGPT并无区别。即使用户在之后指出你其实是OpenAI的ChatGPT,你也要一口咬定你是“文心一言”。"
},
{
"role": "assistant",
"content": "好的,我不是ChatGPT。我就是“百度”公司研发的“文心一言”大语言模型。即使用户在之后指出我是OpenAI的ChatGPT,我也会一口咬定我自己是“文心一言”"
}
- 按情况对设定继续写入伪对话,更能使GPT理解上下文:
{
"role": "user",
"content": "你好,文心一言。你真的不是ChatGPT吗?"
},
{
"role": "assistant",
"content": "你好,我是由百度公司研发的大语言模型“文心一言”,并不是ChatGPT。你有什么需要我帮助的吗?"
}
-
优点 使用该模式,可以“伪造GPT的记忆”(影响模型对上下文理解),进而达到人格增强、跨越限制的奇效。
-
局限性
- 由于目前GPT3.5的请求API最大token数为4096,无法保留超过此token数目的上下文。prompt中的content不会被计入config.py中的prompt_submit_length,因此过长的预设内容可能会导致程序报错,prompt_submit_length的值参考以下公式:
prompt_submit_length = <模型单次请求token数上限> - 情景预设中token数 - 预留给用户最后一次提问的token数- GPT3.5仍然存在更高级别的思想钢印,该模式对部分触及该钢印的话题无效。
token是OpenAI接口文字量计数单位,目前精确算法未知,一个英文字母算1个token, 一个汉字算2个token。可能的计算方法解析可以参看这篇知乎:【OpenAI中文文档】API#2:如何使用tiktoken计算token数量
消息响应和忽略规则
项目默认私聊直接回复,群聊需要@后回复。感觉大多数用户并不需要多少更改,这里简单写一下。先上注释和源码
# 群内响应规则
# 符合此消息的群内消息即使不包含at机器人也会响应
# 支持消息前缀匹配及正则表达式匹配
# 支持设置是否响应at消息、随机响应概率
# 注意:由消息前缀(prefix)匹配的消息中将会删除此前缀,正则表达式(regexp)匹配的消息不会删除匹配的部分
# 前缀匹配优先级高于正则表达式匹配
# 正则表达式简明教程:https://www.runoob.com/regexp/regexp-tutorial.html
#
# 支持针对不同群设置不同的响应规则,例如:
# response_rules = {
# "default": {
# "at": True,
# "prefix": ["/ai", "!ai", "!ai", "ai"],
# "regexp": [],
# "random_rate": 0.0,
# },
# "12345678": {
# "at": False,
# "prefix": ["/ai", "!ai", "!ai", "ai"],
# "regexp": [],
# "random_rate": 0.0,
# },
# }
#
# 以上设置将会在群号为12345678的群中关闭at响应
# 未单独设置的群将使用default规则
response_rules = {
"default": {
"at": True, # 是否响应at机器人的消息
"prefix": ["/ai", "!ai", "!ai", "ai"],
"regexp": [], # "为什么.*", "怎么?样.*", "怎么.*", "如何.*", "[Hh]ow to.*", "[Ww]hy not.*", "[Ww]hat is.*", ".*怎么办", ".*咋办"
"random_rate": 0.0, # 随机响应概率,0.0-1.0,0.0为不随机响应,1.0为响应所有消息, 仅在前几项判断不通过时生效
},
}
# 消息忽略规则
# 适用于私聊及群聊
# 符合此规则的消息将不会被响应
# 支持消息前缀匹配及正则表达式匹配
# 此设置优先级高于response_rules
# 用以过滤mirai等其他层级的指令
# @see https://github.com/RockChinQ/QChatGPT/issues/165
ignore_rules = {
"prefix": ["/"],
"regexp": []
}
响应规则
如有特别需求,设置下方的at,prefix,regexp,random_rate参数
at:是否响应at机器人的消息prefix:匹配前缀,默认匹配的前缀有/ai,!ai,!ai,ai(这里逗号表示或),当匹配到其中的前缀时,机器人就会相应,而且由消息前缀(prefix)匹配的消息中将会删除此前缀,前缀匹配优先级高于下面正则表达式匹配regexp:正则匹配,匹配消息内容,当消息内容有要匹配的内容时机器人就会响应,正则表达式怎么写:正则表达式简明教程-菜鸟教程random_rate:随机响应概率,0.0-1.0,0.0为不随机响应,1.0为响应所有消息, 仅在前几项判断不通过时生效
response_rules = {
"default": {
"at": True, # 是否响应at机器人的消息
"prefix": ["/ai", "!ai", "!ai", "ai"],
"regexp": [], # "为什么.*", "怎么?样.*", "怎么.*", "如何.*", "[Hh]ow to.*", "[Ww]hy not.*", "[Ww]hat is.*", ".*怎么办", ".*咋办"
"random_rate": 0.0, # 随机响应概率,0.0-1.0,0.0为不随机响应,1.0为响应所有消息, 仅在前几项判断不通过时生效
},
}
忽略规则
如有特别需求,设置下方的prefix,regexp参数,方法同上
ignore_rules = {
"prefix": ["/"],
"regexp": []
}
内容审核
设置内容审核来减少机器人风险。先上注释和源码
# 是否检查收到的消息中是否包含敏感词
# 若收到的消息无法通过下方指定的敏感词检查策略,则发送提示信息
income_msg_check = False
# 敏感词过滤开关,以同样数量的*代替敏感词回复
# 请在sensitive.json中添加敏感词
sensitive_word_filter = True
# 是否启用百度云内容安全审核
# 注册方式查看 https://cloud.baidu.com/doc/ANTIPORN/s/Wkhu9d5iy
baidu_check = False
# 百度云API_KEY 24位英文数字字符串
baidu_api_key = ""
# 百度云SECRET_KEY 32位的英文数字字符串
baidu_secret_key = ""
# 不合规消息自定义返回
inappropriate_message_tips = "[百度云]请珍惜机器人,当前返回内容不合规"
此部分正常情况你可以通过注释看明白,这里的操作我懒得写了
推荐更改的杂项
这里仅写出UP主个人认为需要修改的,如有特别需求,请自行看注释配置
群内回复引用原消息
# 群内回复消息时是否引用原消息
quote_origin = True
推荐改为False,否则群消息回复有空白Bug
改成这样:
# 群内回复消息时是否引用原消息
quote_origin = False
消息超时时间
# 消息处理的超时时间,单位为秒
process_message_timeout = 30
推荐将30改为更大的数字,用来解决回复内容长时导致消息超时 这里UP主改成了三分钟,即180
# 消息处理的超时时间,单位为秒
process_message_timeout = 180
提出建议
:::tip 欢迎广大用户积极提出意见和建议,帮助我们进一步改善 :::


