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最近火熱全文的ChatGPT，被很多人玩出了花，我們在Github上可以看到幾個常見的逆向SDK包，這一篇我將以學習的方式來寫這一篇文章。
這些SDK不僅僅可以用於開發機器人，還可以自由的開發你所想要的效果，如你所想，他是一個工具包，幫你chuanchuan構建一個ChatGPT服務和會話。
最近OpenAi給他套上了一個Cloudflare的CDN服務，這個服務會去攔截非真機請求，現在已經可以破解了。
尋找合適的逆向SDK
原作者用的是這個。
整個包的檔案並不是很多，喜歡Python的可以去看看，我這個Java看不太懂。
實踐開始-實踐篇第一
程式碼中使用到的revChatGPT依賴原始碼庫:
https://github.com/acheong08/...
我們的Python版本，需要>=3.8，然後pip直接升級到最新版本。
下面程式碼的目的是與ChatGPT官方介面進行互動,注意安裝一下里面用到的依賴
chat-gpt-qbot.py:
import flask, json
from flask import request
from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot
config = {
"session_token": "換成你自己的token"
}
# 建立一個服務，把當前這個python檔案當做一個服務
server = flask.Flask(__name__)
chatbot = Chatbot(config, conversation_id=None)
def chat(msg):
message = chatbot.get_chat_response(msg)['message']
print(message)
return message
@server.route('/chat', methods=['post'])
def chatapi():
requestJson = request.get_data()
if requestJson is None or requestJson == "" or requestJson == {}:
resu = {'code': 1, 'msg': '請求內容不能為空'}
return json.dumps(resu, ensure_ascii=False)
data = json.loads(requestJson)
print(data)
try:
msg = chat(data['msg'])
except Exception as error:
print("介面報錯")
resu = {'code': 1, 'msg': '請求異常: ' + str(error)}
return json.dumps(resu, ensure_ascii=False)
else:
resu = {'code': 0, 'data': msg}
return json.dumps(resu, ensure_ascii=False)
if __name__ == '__main__':
server.run(port=7777, host='0.0.0.0')
我們匯入我們的逆向包。
from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot
這是逆向包裡面的原始碼，用於初始化一個服務，我們剛剛的類中呼叫了這個包。
然後去建立丟擲這個服務的介面，方便被呼叫。
我們只要執行上面的程式碼就可以在7777埠直接與ChatGPT進行互動了。
我們使用介面工具測試一下，結果如下圖，可以看到，介面正常工作並從ChatGPT得到了對話結果。
其中訊息體:
{
"msg": "你會數學嗎"
}訊息體是我們自定義的內容，你可以自己增加欄位對介面進行功能擴充套件
本例子中的msg就是我們的發言內容
而介面返回的:
{
"code": 0,
"data": "是的，我會數學。我是一個大型語言模型，我可以回答各種問題，包括數學問題。你有什麼數學問題需要我幫助你解決嗎？"
}這也是我們自己定義的，當code=0時代表與ChatGPT互動成功，此時data為ChatGPT反饋給我們的對話內容。而當code=1時說明出現了錯誤,此時沒有data,但在msg中返回了錯誤資訊。
到這裡我們就擁有了一個可以和ChatGPT互動到介面，透過這個介面，我們就能與ChatGPT進行對話
既然進行對話，那就需要一個輸入框和一個按鈕，你可以做一個網頁來呼叫這個介面，這很簡單，我們不在這裡贅述了。
我們真正要做的是一個QQ機器人，其原理就是讓QQ機器人監聽到訊息，並透過我們的介面把訊息轉發給ChatGPT，然後再把ChatGPT返回的對話內容傳送給QQ使用者，這樣一個可以對話的機器人就做好了，具體做法，下文繼續講解。
實踐繼續-實踐篇第二
上文我們實現了一個介面，用程式碼成功獲取到了ChatGPT的對話內容，下面我們將繼續完善QQ機器人相關邏輯，注意看程式碼中的註釋。
為了更方便的將最佳化後(接入QQ機器人)的程式碼，與之前的程式碼比較，我開啟一個本地比較，並收起了沒有變動的程式碼。
機器人的互動實現邏輯，這個你可能會看不懂，因為我們是使用了一個機器人框架，那其實我們不要侷限自己的思想，我們可以嘗試自己修改使用其他機器人框架，比如雲仔機器人，邏輯去自己實現。
我們使用的是go-cqhttp。
go-cqhttp幫助中心
所以說，這一寫更改，你得去了解這個go-cqhttp你才能看懂，不過我們要靈活學習，我們只需要瞭解思路便可，然後去官方文件找使用方法。
此時，這些程式碼已經擁有了處理好友請求、拉群請求、回覆訊息的功能。
可以看到，相對於上個文章，我們增加了很多程式碼，並且都加了註釋
當然，這些程式碼看不懂沒關係，可以照著我的文章改一下對應的地方，直接用。
大家來原創作者Q群玩兒，我也在裡面：206867743。
實踐繼續-實踐篇第三
前兩個文章我們已經解決了和ChatGPT通訊的問題和QQ處理訊息的問題，現在我們就需要處理如何監聽QQ訊息了。
在一次次的更新和遇到的問題中，原創作者和逆向包的很多作者都更新了很多內容，我們看看原創作者的更新記錄：
2022-12-12 23:52
- 增加一個Windows專用版本，只能在Windows電腦或伺服器上使用，可以自動獲取cloudflare Cookie
2022-12-12 12:38 更新內容
- 增加CloudFlare配置，更新依賴，暫不支援賬號密碼，暫不知道CloudFlare配置多久需要更換一次，現在好像必須要翻牆了
2022-12-10 17:42 更新內容
- 增加賬號密碼支援，可以不使用token，直接使用賬號密碼
2022-12-10 00:23 更新內容
- 將每個QQ私聊區分，每個人私聊機器人都是一個獨立的會話
- 將每個QQ群區分，每個QQ群是一個獨立的會話
- 增加回復字數限制，超過限制轉換成圖片回覆（見配置檔案）
- 如果想要重置會話，對機器人傳送：重置會話
簡介
監聽QQ訊息並不需要我們寫程式碼，因為市面上已經有很多開源QQ機器人框架，在這裡我們使用go-cqhttp
官方文件: go-cqhttp
如果您感興趣的話，可以閱讀一下官方文件，如果不想看，直接看我的文章即可。
前提條件
- 您需要準備一個QQ號，不要使用自己大號
- 您需要準備一個OpenAi的賬號，用來獲取Token
- 一臺伺服器（可選，如果您想讓機器人7x24小時線上的話，請準備一臺，1核1G足以，外服最好）
注意：OpenAi（ChatGPT）的註冊方式B站有一堆影片，隨便參考一個就行。
不會註冊也可以看看我部落格的文章：一文教你快速註冊OpenAi(ChatGPT)
(舊版本)機器人搭建教程我也是寫過了：使用OpenGPT(ChatGPT)搭建 QQ 機器人
但是！注意，先前說過，現在的ChatGPT套了一個CF的CDN，會攔截人機互動請求。
那我們現在，除了需要獲取OpenAi的session-token，還需要獲取cf_clearance。
同時，我們還需要獲取user-agent。
前往控制檯的網路標籤裡面檢視，如果是空白，你發一句訊息就可以。
複製之後寫到配置檔案中，也就是py/config.js檔案。
目前原創作者打包了兩個版本，一個Linux的，麻煩在於cf的CDN互動令牌會在2H內失效，我們需要手動獲取並更新，麻煩。
另一個是window版本，已經實現自動獲取CloudflareCookie。
配置指南
這個版本只能在Windows上使用，Windows電腦或伺服器都行。
依然只支援token。
系統會自動開啟谷歌瀏覽器獲取Cloufflare相關Cookie，第一次執行時可能需要手動驗證，請注意點一下。
注意，指令碼它只能開啟Google瀏覽器，沒配置其他瀏覽器。
其他描述
那在作者最新版本的程式碼裡面，也是新增了一部分功能。
自行研究。
然後很多逆向包作者也在想一個完美解決的辦法，我們慢慢等待吧！
然後，請看看這句話：
尾述
寫著一篇，我基本上是去看原創作者的程式碼和逆向包的程式碼，我是一個業餘的Python，但是我覺得，很多東西是可以去嘗試的，通原理而致用，當你學會整個思路，那你也可以自己寫一個自己的機器人，自己去配置去設計互動邏輯。
比如可以新增一個Markdown渲染器+程式碼高亮，將長文字以圖片方式展示（雖然已經存在了），又比如，繫結一個不被攔截的域名，過長文字直接生成一個臨時連結，點開檢視，剛好透過網頁渲染後，美觀度高很多。
小簡絕得，有興趣有時間，都可以試試，下篇再見。