Openai于北京事件2023年6月14日，北美事件13日发布了新版本模型、gpt-3.5-turbo-0613、gpt-3.5-turbo-16k、gpt-3.5-turbo-16k-0613、gpt-4-0613。其中版本号带0613的支持函数调用，我们可以利用这一功能实现GPT接入互联网。 2023.06.15 17:00 更新： * 增加一个画图函数，让gpt能够调用画图函数 * 你可以自己修改成sd的画图接口 代码下载地址：https:
之前的文章中我们已经将ChatGPT接入到了QQ机器人，现在我们将New Bing也接入 注意：本文只是解释new bing如何设置，其他设置还需要参考: https://lucent.blog/?p=118 前提条件 1. 您已经通过之前的教程成功部署了ChatGPT版QQ机器人 2. 拥有一个可以使用new bing的微软账户 获取Cookie 1.使用谷歌浏览器或火狐浏览器安装cookie editor插件 安装地址： 谷歌浏览器 火狐浏览器 2.使用魔法或者其他方法打开 bing.com,并登录你的微软账户 注意不是 bing.cn 3.
什么是 RSocket RSocket 是一个新的、语言无关的第七层应用网络协议。它是一个双向、多路复用、基于消息、基于反应流背压的二进制协议。 和传统网络编程模型 HTTP 的 Request/Response 方式不同。RSocket 除了 Request/Response 方式之外，还支持 Fire And Forget（发送不回）、Stream（单向流）、Channel（双向流）。 搭建项目 1.引入依赖 chatgpt-spring-
官方终于开放了GPT3.5版本(和ChatGPT同一个版本)的接口，下面我们就将QQ机器人换成更聪明的GPT3.5 预览视频: 点击打开 在线体验地址: cll.lc 如果您觉得本项目或本文章对您有帮助，希望您能在qccq.cc网站点一下赞赏 注意 本文只讲解了基础配置，如果您需要使用其他功能，请参考以下链接配置: 语音回复配置教程 New Bing配置教程 Stable Diffusion 绘画接口配置 最新代码均不需要梯子，可以直接使用 更新日志 * 2023.04.09 18:35 修复不能查询余额的问题 * 2023.
![[ChatGPT] 使用Python对接OpenAi APi 实现智能QQ机器人(四) - 官方开放接口](https://img-1251540275.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/blog/openais-groundbreaking-chatbot-what-is-chatgpt-and-how-to-use-it-780x470_1670496387699.webp)
逆向接口虽然免费，但是访问有限制、速度慢、经常崩溃，所以我再提供一个官方开放接口的版本，使用api key，无需重置token，没有地区限制（至少我没发现）,新账号有18美元额度，用完换号，所以也约等于免费 更新日志 2022-12-16 15:18 * 配置文件增加自动处理加好友和拉群请求的设置开关 * 增加一个画图接口，可以吧ChatGPT的描述由AI画图画出来,如何使用请看文章最下方,请注意生成图片的频率，频率太贵会被官方限制 * 图片 API 处于测试阶段。在此期间，API 和模型将根据您的反馈进行改进。为确保所有用户都能轻松制作原型，默认速率限制为每分钟 20
很多人搭建好QQ机器人后跟我反馈，说比官网速度要慢，是不是网络原因？下面我给出我的观点 QQ机器人比ChatGPT官网上给人的感觉是回复慢，这是事实，原因有以下几点： 1. 国内网络原因，连接官方接口速度确实慢 2. 最近ChatGPT爆火，用户快速增加，官方接口压力倍增，相对于刚刚开放时速度也确实慢了 3. 官网使用流的方式展示回复内容(也就是一个字一个字的往外跳) 前两点我想大家都能懂，第三点是什么鬼？什么是流？ 其实，你不是程序员不用知道什么是流，你可以把他想象成管道里的水，而网络就是管道。 管道越大（网络越好），里面同体积的水（数据流）是不是就流的更快？ 这就是第1个原因的解释。 水是从哪里来的？当然是水龙头（官方的服务器）
前两个文章我们已经解决了和ChatGPT通信的问题和QQ处理消息的问题，现在我们就需要处理如何监听QQ消息了 2023-02-22 21:32 * 逆向接口版本更新，Windows和Linux都可以直接使用 * 点击下载 2022-12-14 19:56 官方接口版本发布，速度更快，接口更稳定 请查看: https://lucent.blog/?p=101 2022-12-14 13:43 * 修改revChatGPT代码使其最新版本能够支持Linux和Windows系统运行 点击下载 使用教程依旧如下 2022-12-
上个文章我们实现了一个接口，用代码成功获取到了ChatGPT的对话内容，下面我们将继续完善QQ机器人相关逻辑，注意看代码中的注释 chat-gpt-qbot.py import json import requests from flask import request, Flask from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot cqhttp_url = "http://localhost:8700" # CQ-http地址 qq_no = "
代码中使用到的revChatGPT依赖源码库: https://github.com/acheong08/ChatGPT 下面代码的目的是与ChatGPT官方接口进行交互,注意安装一下里面用到的依赖 chat-gpt-qbot.py: import flask, json from flask import request from revChatGPT.revChatGPT import Chatbot config = { "session_token": "换成你自己的token" } # 创建一个服务，把当前这个python文件当做一个服务
