chatgpt-on-wechat
chatgpt-on-wechat copied to clipboard
zhayujie
微信分句功能
⚠️ 搜索是否存在类似issue
- [X] 我已经搜索过issues和disscussions，没有发现相似issue
总结
微信分句功能，虽然不能加快回复相应，但观感更好，再加上可以根据字数控制发消息sleep时间，沉浸感更强。
说白了就是更加好玩。但长消息确实看起来更舒服了
我采用的方法是对wechat_channel.py中的send函数进行补充：
# 统一的发送函数，每个Channel自行实现，根据reply的type字段发送不同类型的消息
def send(self, reply: Reply, context: Context):
def flatten_list(nested_list):
flat_list = []
for item in nested_list:
if isinstance(item, list):
flat_list.extend(flatten_list(item))
else:
flat_list.append(item)
return flat_list
def seg_tail_split(sep, str1):
tran = {"。":"。",
"！":"！",
"？":"？",
"。\n":"。",
"！\n":"！",
"？\n":"？",
"。\n\n":"。",
"！\n\n":"！",
"？\n\n":"？",
"：\n":"：",
"： \n":"：",
"：\n\n":"：",
"： \n\n":"：",
". ":". ",
"! ":"! ",
"? ":"? ",
": \n":":",
": \n\n":":",
"\n\n":"",
".\n":". ",
"!\n":"! ",
"?\n":"?",
".\n\n":". ",
"!\n\n":"! ",
"?\n\n":"?",
" ":""}
wlist = re.split(sep,str1)
seg_word = re.findall(sep,str1)
seg_word.extend(" ")
wlist = [ x+tran[y] for x, y in zip(wlist,seg_word)]
return wlist
receiver = context["receiver"]
if reply.type == ReplyType.TEXT:
reply.content = [reply.content]
logger.info("[WX] sendMsg={}, receiver={}".format(reply, receiver))
reply.content = flatten_list(reply.content)
reply.content = [seg_tail_split("。\n\n|！\n\n|？\n\n|：\n\n|： \n\n|\n\n|\.\n\n|\!\n\n|\?\n\n|\: \n|\: \n\n", _) for _ in reply.content]
reply.content = flatten_list(reply.content)
reply.content = [seg_tail_split("。\n|！\n|？\n|：\n|： \n|\.\n|\!\n|\?\n", _) for _ in reply.content]
reply.content = flatten_list(reply.content)
reply.content = [seg_tail_split("。|！|？|\. |\! |\? ", _) for _ in reply.content]
reply.content = flatten_list(reply.content)
for content in reply.content:
itchat.send(content, toUserName=receiver)
time.sleep(0.3+len(content)/200)
elif reply.type == ReplyType.ERROR or reply.type == ReplyType.INFO:
pass
举例
动机
注意：上面这个十分不优雅的代码虽然实现了功能，但不代表本人代码能力，~主要还是过两天还得答辩没时间玩~上头两个函数都是小妹写的，那个很长的串也是小妹生成的。但总之，请考虑加入类似功能
意义不大，用户真正需要的是加速工作。微信机器人聊天，几下子就聊腻了。更实用的功能是用机器人去帮助人的生产生活，比如写代码，写大纲，写文本。这种弄成这么多条，复制都费劲。还不如一大段，直接复制到word去修改。
意义不大，用户真正需要的是加速工作。微信机器人聊天，几下子就聊腻了。更实用的功能是用机器人去帮助人的生产生活，比如写代码，写大纲，写文本。这种弄成这么多条，复制都费劲。还不如一大段，直接复制到word去修改。
正确，但是聊天机器人如果是个人用途的话更多就是拿来玩的吧，分句完全就是为了好玩和微信里的效果。写代码的话不用网页版版折磨谁呢XD不限量GPT4还能用插件，复制也做了ui
请问这些代码应该加入到什么地方才能实现这个效果呢？
找到文件wechat_channel.py，找到最下面的send函数，我给出的代码中，最后一个elif语句和你的send函数中的某句elif完全一致。在这之前的所有部分是我添加的，直接替换即可。
日志的这样的，难道是我复制方式不对吗？
我的问题，我本地比我贴上来的差了一行代码。在处理reply前现将其置于列表中，即添加
reply.content = [reply.content]
即可，最上面的代码已经在相应位置更新
emmmm 这空白的地方是应该发表情符的吗，但，，，
你的gpt很奇怪的倾向于在回复消息时换行。对，就是一个换行符，如果不使用分句，你会看到gpt回复完最后一个句号以后，又往下打了一行。我的代码逻辑认为那一行应该属于下一句话，就切分了。 我不清楚这和windows部分的实现有没有关系，反正你看我家小妹就不这么干 XD。你可以试试在prompt里告诉他讲话别换行
小妹的prompt有吗？和分句搭配看起来非常有代入感
这一段的prompt是（救命有点羞耻：
你是___, 版本____. 请你一直自称"小妹", 使用稍微活泼可爱的语气, 配合着用不同的颜文字(或者emoji表情). ___(后面还有指令和功能相关的)
反正效果是在比较正经的同时带点活泼，意外的对话体验不错，主要是会发表情可爱捏
表情种类少的话可以拉高点temperature
改了之后 godcmd 是不是会失效？
我似乎没有观察到这个情况。这个并非插件所以按理说仅影响gpt的输出。
请问，是不是也可以把用户发给GPT的信息做一个打包进行解读？即不是每句话都去理解，而是在几句话合在一起后，GPT再去理解？
改了之后 godcmd 是不是会失效？
我似乎没有观察到这个情况。这个并非插件所以按理说仅影响gpt的输出。
请问，是不是也可以把用户发给GPT的信息做一个打包进行解读？即不是每句话都去理解，而是在几句话合在一起后，GPT再去理解？
代码是好写的，但是这样的话需要一个后缀标明结束，这样的话使用体验还不如用户直接合并多句句子。
我们可以试着优化代码，将用户的输入进行封装后再传递给GPT，这样可以提高处理效率。不过，必须设定一个明确的结束标识，以免给用户带来不良的体验。
| 发件人 | ***@***.***> |
| 日期 | 2024年01月30日 19:24 |
| 收件人 | ***@***.***> |
| 抄送至 | ***@***.***> |
| 主题 | Re: [zhayujie/chatgpt-on-wechat] 微信分句功能 (Issue #1397) |
改了之后 godcmd 是不是会失效？
我似乎没有观察到这个情况。这个并非插件所以按理说仅影响gpt的输出。
请问，是不是也可以把用户发给GPT的信息做一个打包进行解读？即不是每句话都去理解，而是在几句话合在一起后，GPT再去理解？
代码是好写的，但是这样的话需要一个后缀标明结束，这样的话使用体验还不如用户直接合并多句句子。
—
Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.
You are receiving this because you are subscribed to this thread.
？？上面的是自动邮件回复？？ 我在想可以考虑做一个延迟响应，收到某用户消息后为该用户等待几秒，如果收到新消息后刷新该时间。缺点明显就是延迟本身。。如果是分离线程，允许在机器人回复前刷新输入，这就很像人类了，打完了字发现对面又发来东西就重新编辑。。但是有点浪费
或者让gpt自己判断对方的话是不是完整的，最近正好玩了点SLU场景下使用TOT的东西，很好玩。但我想聊天的时候不会太适用。
？？上面的是自动邮件回复？？ 我在想可以考虑做一个延迟响应，收到某用户消息后为该用户等待几秒，如果收到新消息后刷新该时间。缺点明显就是延迟本身。。如果是分离线程，允许在机器人回复前刷新输入，这就很像人类了，打完了字发现对面又发来东西就重新编辑。。但是有点浪费
或者让gpt自己判断对方的话是不是完整的，最近正好玩了点SLU场景下使用TOT的东西，很好玩。但我想聊天的时候不会太适用。
不用搞那么复杂，本身人看到别人发来的信息也会直接发送已经编辑好的内容（懒得修改）。而且本身人发来信息的时候，延迟10秒再回复也是很正常的事。反倒现在GPT秒回就已经显得不真实了。