使用 Python 在 Telegram 中创建您自己的搞笑 ChatGPT 机器人：一步

{“好的”：正确的，
 “结果”：{
 “message_id”：191，
 “发件人聊天”：{
  “id”：-1001527664788，
  "title":"测试通道名称",
  "用户名":"测试通道","类型":"通道"
 },
 “聊天”：{
  “id”：-1001527664788，
  “标题”：””，
  "用户名":"测试通道","类型":"通道"
  },
 “日期”：1670434355，
 “文本”：“123”
 }
}

您将在 chat/id 下找到频道 ID。

为您的机器人授予管理员权限非常重要，以确保它可以执行所有必要的任务。
所有码农请注意！这些访问令牌 ID 可能看起来不错，但它们只是为了展示。您的应用程序需要您自己的。

3. 是时候获取 API 密钥并连接到 OpenAI 引擎了，毫不费力！

要从 OpenAI 获取 API 密钥，您需要在 OpenAI 网站 (https://beta.openai.com/) 上创建一个帐户。拥有帐户后，您可以通过转到用户仪表板上的“API 密钥”选项卡来访问您的 API 密钥。

从那里，您可以 生成一个新密钥并使用它来验证您的 API 请求。保持 API 密钥的秘密和安全对于保护您的帐户非常重要。

请记住，OpenAI 可能会限制您可以进行的 API 调用数量。对于个人帐户，您将获得 18.00 美元的赠款，用于 API 请求。使用 API 之前，请务必查看 OpenAI 网站上的服务条款和定价信息。

连接到文本-davinci-003

文本-davinci-003 是OpenAI开发的大型语言模型。它被认为是当前可用的最强大的语言模型之一，因为它能够生成类似人类的文本并执行各种语言任务。它是在数十亿个单词的数据集上进行训练的，并且可以 生成连贯且读起来就像是人写的文本。

好吧，代码战士们！是时候让你的机器人和 Telegram 像老朋友一样聊天了。通过几个简单的步骤和一点 Python 魔法，您将能够立即在您的组中连接并部署您自己的 ChatGPT 机器人。让我们开始编码吧！

4.开始编写Python代码

首先，我们将导入必要的库并设置关键身份验证参数。

# 1. 首先导入必要的库并设置 API 客户端 
导入请求
导入 json
导入操作系统
导入线程


# OpenAI 密钥
API_KEY = 'xxxxxxxxxxxsecretAPIxxxxxxxxxx'
# 型号：text-davinci-003、text-curie-001、text-babbage-001、text-ada-001
模型 = '文本-达芬奇-003'
# Telegram 秘密访问机器人令牌
BOT_TOKEN = 'xxxxxxbotapikeyxxxxx'
# 使用形容词定义机器人的个性
BOT_PERSONALITY = '用有趣的语气回答，'

介绍 BOT_PERSONALITY 参数 — 您的 ChatGPT 门票！使用这个方便的常量为您的机器人提供特定的语气或说话方式，例如 友好、专业或幽默。通过设置 BOT_PERSONALITY 参数，您可以自定义 ChatGPT 与用户对话的方式，并创建更加个性化和更具吸引力的体验。

这里有 15 种特定的音调，您可以使用它们来定制个性
ChatGPT 的：
1. 友善
2. 专业
3、幽默
4.讽刺
5. 机智
6. 时髦
7. 迷人
8. 厚脸皮
9. 古怪
10.悠闲
11. 优雅
12. 好玩
13. 舒缓
14. 激烈
15. 热情

然后， 创建一个从 OpenAI 聊天机器人检索响应的函数。

＃2a。获取 OpenAI 聊天机器人响应的函数
def openAI（提示）：
    # 向 OpenAI API 发出请求
    响应 = requests.post(
        'https://api.openai.com/v1/completions',
        headers={'授权': f'承载{API_KEY}'},
        json={'model': MODEL, 'prompt': 提示, '温度': 0.4, 'max_tokens': 300}
    ）

    结果=response.json()
    Final_result = ''.join(choice['text'] for choice in result['choices'])
    返回最终结果

# 2b.从 OpenAI 获取 AI 图像的函数
def openAImage(提示):
    # 向 OpenAI API 发出请求
    响应 = requests.post(
        'https://api.openai.com/v1/images/ Generations',
        headers={'授权': f'承载{API_KEY}'},
        json={'提示': 提示,'n' : 1, '尺寸': '1024x1024'}
    ）
    response_text = json.loads(resp.text)
      
    返回response_text['data'][0]['url']

这个函数2.a将发送一个 使用给定输入向 OpenAI API 发出 POST 请求 （例如“什么是熵？”）供 API 进行分析。温度参数控制生成的响应的随机性 - 较低的值意味着更可预测的文本。 max_tokens 参数设置响应中单词和标点符号的数量限制。很快！该函数将返回指定 OpenAI 模型生成的响应。

接下来，是时候 构建一个向特定 Telegram 组发送消息的函数。

#3a。向特定电报组发送消息的功能
def telegram_bot_sendtext(bot_message,chat_id,msg_id):
    数据 = {
        'chat_id'：chat_id，
        '文本'：bot_message，
        'reply_to_message_id'：msg_id
    }
    响应 = requests.post(
        'https://api.telegram.org/bot' + BOT_TOKEN + '/sendMessage',
        json=数据
    ）
    返回response.json()

# 3b.将图像发送到特定电报组的功能
def telegram_bot_sendimage(image_url, group_id, msg_id):
    数据 = {
        '聊天 ID'：群组 ID， 
        '照片': image_url,
        'reply_to_message_id'：msg_id
    }
    url = 'https://api.telegram.org/bot' + BOT_TOKEN + '/sendPhoto'
    
    响应 = requests.post(url, 数据=数据)
    返回response.json()

bot_messagechat_idmsg_id

现在是时候开始讨论好东西了——构建一个函数来检索 最新请求 来自 Telegram 群组中的用户，生成一个聪明的 使用 OpenAI 进行响应，和 将其发送回群组。让我们来做这件事吧！

# 4. 检索 Telegram 群组中用户最新请求的函数， 
# 使用 OpenAI 生成响应，并将响应发送回组。

def 聊天机器人():
    # 从文本文件中检索最后一条 ID 消息以进行 ChatGPT 更新
    cwd = os.getcwd()
    文件名 = cwd + '/chatgpt.txt'
    如果不是 os.path.exists(文件名):
        打开（文件名，“w”）作为 f：
            f.write("1")
    别的：
        print("文件已存在")    

    打开（文件名）为 f：
        最后更新 = f.read()
        
    # 检查 Telegram 群组中是否有新消息
    url = f'https://api.telegram.org/bot{BOT_TOKEN}/getUpdates?offset={last_update}'
    响应 = requests.get(url)
    数据 = json.loads(响应.内容)
        
    对于数据中的结果['结果']：
        尝试：
            # 检查是否有新消息
            if float(结果['update_id']) > float(last_update):
                # 检查不是来自 chatGPT 的新消息
                如果不是结果['message']['from']['is_bot']：
                    最后更新 = str(int(结果['update_id']))
                    
                    # 获取请求发送者的消息ID
                    msg_id = str(int(结果['message']['message_id']))
                    
                    # 获取聊天ID 
                    chat_id = str(结果['消息']['聊天']['id'])

                    # 检查用户是否想要图像
                    如果结果['message']['text']中的'/img'：
                        提示 = 结果['消息']['文本'].replace("/img", "")
                        bot_response = openAImage（提示）
                        打印（telegram_bot_sendimage（bot_response，chat_id，msg_id））

                    # 检查用户在消息中提到了聊天机器人的用户名
                    如果结果中的“@ask_chatgptbot”['message']['text']：
                        提示 = 结果['消息']['文本'].replace("@ask_chatgptbot", "")
                        # 使用机器人的个性调用 OpenAI API
                        bot_response = openAI(f"{BOT_PERSONALITY}{prompt}")
                        # 向电报群发回响应
                        打印（telegram_bot_sendtext（bot_response，chat_id，msg_id））
                    # 验证用户是否正在响应 ChatGPT 机器人
                    如果结果['message']中有'reply_to_message'：
                        if 结果['message']['reply_to_message']['from']['is_bot']:
                            提示=结果['消息']['文本']
                            bot_response = openAI(f"{BOT_PERSONALITY}{prompt}")
                            打印（telegram_bot_sendtext（bot_response，chat_id，msg_id））
        除了异常 e： 
            打印(e)

    # 使用上次更新 ID 更新文件
    将 open(文件名, 'w') 作为 f:
        f.write(最后更新)
    
    返回“完成”

但等等，还有更多！我们还将确保它们来自真实用户（而不是讨厌的机器人），如果它们提到机器人的用户名并且是对机器人的回复，则将它们发送到 OpenAI API 进行分析。 确保您已在脚本中重命名您的机器人，将“@ask_chatgptbot”替换为您想要的名称。

好的，最后一步！是时候向您的机器人添加调度组件，以便它可以定期检查组中的新消息并根据需要发送响应。 Python 的线程库可以帮助您解决这个问题。

# 5 每 5 秒运行一次检查以检查新消息
def main():
    定时器时间=5
    聊天机器人()
   
    # 5 秒计时器
    threading.Timer(timertime, main).start()

# 运行主函数
如果 __name__ == "__main__":
    主要的（）

哒哒！展示您的劳动成果：您精美的新聊天机器人的最终 Python 代码。只需将这个坏男孩复制并粘贴到您最喜欢的代码编辑器中，插入您的 API 密钥和聊天组 ID，您就可以立即与 ChatGPT 进行聊天。

代码的完整概述（github 链接在这里）：

好了，伙计们！只需几个简单的步骤和一点 Python 魔法， 您已使用 OpenAI 成功为您的 Telegram 群组创建了一个聊天机器人。恭喜！ 是时候坐下来观看热闹的反应了。或者，您知道，进行一些微调和定制，使您的聊天机器人真正独一无二。不管怎样，世界（或者至少是你的群聊）现在都是你的聊天机器人的牡蛎。