创建OpenAI的API KEY

首先登录openai，然后访问platform.openai.com/account/api… 创建一个API KEY

这样，我们就可以通过官方提供的python openai库，来进行模型的调用了，在这里，官方也给出了示例代码

我使用的是GPT3.0模型（text-davinci-003）

微信公众号接入

进入公众号的管理后台，选项路径为 设置与开发->基本配置

注意，在初次配置时，会让你填入服务器地址，令牌，以及可以自动生成消息加密密钥

服务器地址就填写 http://ip:8888 （ip填自己服务器的ip）

令牌按照要求随意填写一下，后面微信与服务器交互的时候需要用到

填写完毕后，注意：先不要提交，因为在提交时，微信会进行通信验证，所以这个时候要先启动后端服务

登录你的服务器，并执行

git clone https://github.com/SSRemex/wechat_gpt_server.git

然后进入wechat_gpt_server目录，先编辑config.py

将openai的key 以及刚刚你填写的令牌（Token）填入

随后退出

先安装一下依赖

# 安装依赖
pip3 install -r requirements.txt
# 后台执行
nohup python3 run.py &

默认是8888端口，与刚刚微信配置填写的端口一致（这里我使用的是Flask框架）

使用nohup是为了让服务可以在后台运行。

启动后，回到微信页面，进行提交，此时会提交成功，这个时候就可以在自己的公众号上开始对话了。

注意，因为有时候模型生成的过慢，超时5秒后，微信会进行重新请求，超过三次后，就判定为服务端故障，所以尽量config.py中MAX_TOKEN设置的小一些，这样生成快，不容易超时。

使用英文的时候，速度会更快。

记录

1. 微信与服务端的通信都是通过XML数据来进行交互的
2. 每次通信前，微信都会进行一次验证，验证方法在微信的开发者文档中提到过
3. python中有一个wechatpy的库，集成了微信开发者所有的功能，这里我没有使用，因为实现的功能比较简单，所以我就自己简单写了通信验证代码和XML处理的代码，感兴趣可以看看《微信官方文档》