ChatGPT和元宇宙都是当前数字化领域中非常热门的技术和应用。结合两者的优势和特点,可以探索出更多的应用场景和商业模式。例如,在元宇宙中使用ChatGPT进行自然语言交互,可以为用户提供更加智能化、个性化的服务和支持;在ChatGPT中使用元宇宙进行虚拟现实体验,可以为用户提供更加真实、丰富、多样化的交互体验。
下面我将结合元宇宙和ChatGPT的优势,实战开发一个GPT虚拟直播的Demo并推流到抖音平台,
上一篇文章《人人都能用ChatGPT4.0做Avatar虚拟人直播》,主要介绍了如何使用ChatGPT+即构Avatar做虚拟人直播。由于篇幅原因,对代码具体实现部分描述的不够详细。收到不少读者询问代码相关问题,接下来笔者将代码实现部分拆分2部分来详细描述:
本文主要讲解如何接入ChatGPT并实现后期能与Avatar对接能力。
在开始讲具体流程之前,我们先来回顾一下整个GPT虚拟直播Demo的实现流程图,本文要分享的内容是下图的右边部分的实现逻辑。
ChatGPT是纯文本互动,那么如何让它跟Avatar虚拟人联系呢?
首先我们已知一个先验:
这里主要推荐2个库:
chatgpt-api封装了基于bing的chatgpt4.0,chatgpt基于openAI官方的chatgpt3.5。具体如何创建bing账号以及如何获取Cookie值以及如何获取apiKey,可以参考我另一篇文章《人人都能用ChatGPT4.0做Avatar虚拟人直播》。
安装:
npm i @waylaidwanderer/chatgpt-api
bing还没有对中国大陆开放chatgpt,因此需要一个代理,因此需要把代理地址也一起封装。代码如下:
import { BingAIClient } from '@waylaidwanderer/chatgpt-api';
export class BingGPT {
/*
* http_proxy, apiKey
**/
constructor(http_proxy, userCookie) {
this.api = this.init(http_proxy, userCookie);
this.conversationSignature = "";
this.conversationId = "";
this.clientId = "";
this.invocationId = "";
}
init(http_proxy, userCookie) {
console.log(http_proxy, userCookie)
const options = {
host: 'https://www.bing.com',
userToken: userCookie,
// If the above doesn't work, provide all your cookies as a string instead
cookies: '',
// A proxy string like "http://:"
proxy: http_proxy,
// (Optional) Set to true to enable `console.debug()` logging
debug: false,
};
return new BingAIClient(options);
}
//
//此处省略chat函数......
//
}
上面代码完成了VPN和BingAIClient的封装,还缺少聊天接口,因此添加chat函数完成聊天功能:
//调用chatpgt
chat(text, cb) {
var res=""
var that = this;
console.log("正在向bing发送提问", text )
this.api.sendMessage(text, {
toneStyle: 'balanced',
onProgress: (token) => {
if(token.length==2 && token.charCodeAt(0)==55357&&token.charCodeAt(1)==56842){
cb(true, res);
}
res+=token;
}
}).then(function(response){
that.conversationSignature = response.conversationSignature;
that.conversationId = response.conversationId;
that.clientId = response.clientId;
that.invocationId = response.invocationId;
}) ;
}
在使用的时候只需如下调用:
var bing = new BingGPT(HTTP_PROXY, BING_USER_COOKIE);
bing.chat("这里传入提问内容XXXX?", function(succ, response){
if(succ)
console.log("回复内容:", response)
})
需要注意的是,基于bing的chatgpt4.0主要是通过模拟浏览器方式封住。在浏览器端有很多防机器人检测,因此容易被卡断。这里笔者建议仅限自己体验,不适合作为产品接口使用。如果需要封装成产品,建议使用下一节2.2内容。
安装:
npm install chatgpt
跟上一小节2.1类似,基于openAI的chatgpt3.5依旧需要梯子才能使用。chatgpt库没有内置代理能力,因此我们可以自己安装代理库:
npm install https-proxy-agent node-fetch
接下来将代理和chatgpt库一起集成封装成一个类:
import { ChatGPTAPI } from "chatgpt";
import proxy from "https-proxy-agent";
import nodeFetch from "node-fetch";
export class ChatGPT {
constructor(http_proxy, apiKey) {
this.api = this.init(http_proxy, apiKey);
this.conversationId = null;
this.ParentMessageId = null;
}
init(http_proxy, apiKey) {
console.log(http_proxy, apiKey)
return new ChatGPTAPI({
apiKey: apiKey,
fetch: (url, options = {}) => {
const defaultOptions = {
agent: proxy(http_proxy),
};
const mergedOptions = {
...defaultOptions,
...options,
};
return nodeFetch(url, mergedOptions);
},
});
}
//...
//此处省略chat函数
//...
}
完成ChatGPTAPI的封装后,接下来添加聊天接口:
//调用chatpgt
chat(text, cb) {
let that = this
console.log("正在向ChatGPT发送提问:", text)
that.api.sendMessage(text, {
conversationId: that.ConversationId,
parentMessageId: that.ParentMessageId
}).then(
function (res) {
that.ConversationId = res.conversationId
that.ParentMessageId = res.id
cb && cb(true, res.text)
}
).catch(function (err) {
console.log(err)
cb && cb(false, err);
});
}
使用时就非常简单:
var chatgpt = new ChatGPT(HTTP_PROXY, API_KEY);
chatgpt.chat("这里传入提问内容XXXX?", function(succ, response){
if(succ)
console.log("回复内容:", response)
})
chatgpt库主要基于openAI的官方接口,相对来说比较稳定,推荐这种方式使用。
为了更加灵活方便使用,随意切换chatgpt3.5和chatgpt4.0。将以上两个库封装到一个接口中。
首先创建一个文件保存各种配置, KeyCenter.js:
const HTTP_PROXY = "http://127.0.0.1:xxxx";//本地代理端口
//openAI的key,
const API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx";
//bing cookie
const BING_USER_COOKIE = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx--BA';
module.exports = {
HTTP_PROXY: HTTP_PROXY,
API_KEY: API_KEY,
BING_USER_COOKIE:BING_USER_COOKIE
}
注意,以上相关配置内容需要读者替换。
接下来封装两个不同版本的chatGPT:
const KEY_CENTER = require("../KeyCenter.js");
var ChatGPTObj = null, BingGPTObj = null;
//初始化chatgpt
function getChatGPT(onInitedCb) {
if (ChatGPTObj != null) {
onInitedCb(true, ChatGPTObj);
return;
}
(async () => {
let { ChatGPT } = await import("./chatgpt.mjs");
return new ChatGPT(KEY_CENTER.HTTP_PROXY, KEY_CENTER.API_KEY);
})().then(function (obj) {
ChatGPTObj = obj;
onInitedCb(true, obj);
}).catch(function (err) {
onInitedCb(false, err);
});
}
function getBingGPT(onInitedCb){
if(BingGPTObj!=null) {
onInitedCb(true, BingGPTObj);
return;
}
(async () => {
let { BingGPT } = await import("./binggpt.mjs");
return new BingGPT(KEY_CENTER.HTTP_PROXY, KEY_CENTER.BING_USER_COOKIE);
})().then(function (obj) {
BingGPTObj = obj;
onInitedCb(true, obj);
}).catch(function (err) {
console.log(err)
onInitedCb(false, err);
});
}
上面两个函数getBingGPT
和getChatGPT
分别对应2.1节
和2.2节
封装的版本。在切换版本的时候直接调用对应的函数即可,但笔者认为,还不够优雅!使用起来还是不够舒服,因为需要维护不同的对象。最好能进一步封装,调用的时候一行代码来使用是最好的。那进一步封装,补充以下代码:
//调用chatgpt聊天
function chatGPT(text, cb) {
getChatGPT(function (succ, obj) {
if (succ) {
obj.chat(text, cb);
} else {
cb && cb(false, "chatgpt not inited!!!");
}
})
}
function chatBing(text, cb){
getBingGPT(function (succ, obj) {
if (succ) {
obj.chat(text, cb);
} else {
cb && cb(false, "chatgpt not inited!!!");
}
})
}
module.exports = {
chatGPT: chatGPT,
chatBing:chatBing
}
加了以上代码后,就舒服多了:想要使用bing的chatgpt4.0,那就调用chatBing函数好了;想要使用openAI官方的chatgpt3.5,那就调用chatGPT函数就好!
好了,第2节介绍了对chatgpt的封装,不同的版本只需调用不同函数即可实现与chatgpt对话。接下来怎么将chatGPT的文本对话内容传递给Avatar呢?即构Avatar是即构推出的一款虚拟形象产品,它可以跟即构内的其他产品对接,比如即时通讯ZIM和音视频通话RTC。这就好办了,我们只需利用ZIM或RTC即可。
这里我们主要利用即构ZIM实现,因为即构ZIM非常方便实时文本内容。即构ZIM群聊消息稳定可靠,延迟低,全球任何一个地区都有接入服务的节点保障到达。
尤其是ZIM群聊有弹幕功能,相比发送聊天消息,发送弹幕消息不会被存储,更适合直播间评论功能。
即构官方提供的js版本库主要是基于浏览器,需要使用到浏览器的特性如DOM、localStorage等。而这里我们主要基于NodeJS,没有浏览器环境。因此我们需要安装一些必要的库, 相关库已经在package.json有记录,直接执行如下命令即可:
npm install
首先执行浏览器环境模拟,通过fake-indexeddb、jsdom、node-localstorage库模拟浏览器环境以及本地存储环境。创建WebSocket、XMLHttpRequest等全局对象。
var fs = require('fs');
//先清理缓存
fs.readdirSync('./local_storage').forEach(function (fileName) {
fs.unlinkSync('./local_storage/' + fileName);
});
const KEY_CENTER = require("../KeyCenter.js");
const APPID = KEY_CENTER.APPID, SERVER_SECRET = KEY_CENTER.SERVER_SECRET;
const generateToken04 = require('./TokenUtils.js').generateToken04;
var LocalStorage = require('node-localstorage').LocalStorage;
localStorage = new LocalStorage('./local_storage');
var indexedDB = require("fake-indexeddb/auto").indexedDB;
const jsdom = require("jsdom");
const { JSDOM } = jsdom;
const dom = new JSDOM(``, {
url: "http://localhost/",
referrer: "http://localhost/",
contentType: "text/html",
includeNodeLocations: true,
storageQuota: 10000000
});
window = dom.window;
document = window.document;
navigator = window.navigator;
location = window.location;
WebSocket = window.WebSocket;
XMLHttpRequest = window.XMLHttpRequest;
将即构官方下载的index.js引入,获取ZIM类并实例化,这个过程封装到createZIM函数中。需要注意的是登录需要Token,为了安全考虑,Token建议在服务器端生成。接下来把整个初始化过程封装到initZego函数中,包含注册监听接收消息,监控Token过期并重置。
const ZIM = require('./index.js').ZIM;
function newToken(userId) {
const token = generateToken04(APPID, userId, SERVER_SECRET, 60 * 60 * 24, '');
return token;
}
/**
* 创建ZIM对象
*/
function createZIM(onError, onRcvMsg, onTokenWillExpire) {
var zim = ZIM.create(APPID);
zim.on('error', onError);
zim.on('receivePeerMessage', function (zim, msgObj) {
console.log("收到P2P消息")
onRcvMsg(false, zim, msgObj)
});
// 收到群组消息的回调
zim.on('receiveRoomMessage', function (zim, msgObj) {
console.log("收到群组消息")
onRcvMsg(true, zim, msgObj)
});
zim.on('tokenWillExpire', onTokenWillExpire);
return zim;
}
/*
*初始化即构ZIM
*/
function initZego(onError, onRcvMsg, myUID) {
var token = newToken(myUID);
var startTimestamp = new Date().getTime();
function _onError(zim, err) {
onError(err);
}
function _onRcvMsg(isFromGroup, zim, msgObj) {
var msgList = msgObj.messageList;
var fromConversationID = msgObj.fromConversationID;
msgList.forEach(function (msg) {
if (msg.timestamp - startTimestamp >= 0) { //过滤掉离线消息
var out = parseMsg(zim, isFromGroup, msg.message, fromConversationID)
if (out)
onRcvMsg(out);
}
})
}
function onTokenWillExpire(zim, second) {
token = newToken(userId);
zim.renewToken(token);
}
var zim = createZIM(_onError, _onRcvMsg, onTokenWillExpire);
login(zim, myUID, token, function (succ, data) {
if (succ) {
console.log("登录成功!")
} else {
console.log("登录失败!", data)
}
})
return zim;
}
调用zim对象的login函数完成登录,封装到login函数中;调用zim对象的joinRoom完成加入房间,封装到joinRoom函数中;调用zim的leaveRoom函数完成退出房间,封装到leaveRoom函数中。
/**
* 登录即构ZIM
*/
function login(zim, userId, token, cb) {
var userInfo = { userID: userId, userName: userId };
zim.login(userInfo, token)
.then(function () {
cb(true, null);
})
.catch(function (err) {
cb(false, err);
});
}
/**
* 加入房间
*/
function joinRoom(zim, roomId, cb = null) {
zim.joinRoom(roomId)
.then(function ({ roomInfo }) {
cb && cb(true, roomInfo);
})
.catch(function (err) {
cb && cb(false, err);
});
}
/**
* 离开房间
*/
function leaveRoom(zim, roomId) {
zim.leaveRoom(roomId)
.then(function ({ roomID }) {
// 操作成功
console.log("已离开房间", roomID)
})
.catch(function (err) {
// 操作失败
console.log("离开房间失败", err)
});
}
发送消息分为一对一发送和发送到房间,这里通过isGroup参数来控制,如下sendMsg函数所示。将接收消息UID和发送内容作为sendMsg参数,最终封装并调用ZIM的sendMessage函数完成消息发送。
接收到消息后,在我们的应用中设置了发送的消息内容是个json对象,因此需要对内容进行解析,具体的json格式可以参考完整源码,这里不做详细讲解。
/**
* 发送消息
*/
function sendMsg(zim, isGroup, msg, toUID, cb) {
var type = isGroup ? 1 : 0; // 会话类型,取值为 单聊:0,房间:1,群组:2
var config = {
priority: 1, // 设置消息优先级,取值为 低:1(默认),中:2,高:3
};
var messageTextObj = { type: 20, message: msg, extendedData: '' };
var notification = {
onMessageAttached: function (message) {
console.log("已发送", message)
}
}
zim.sendMessage(messageTextObj, toUID, type, config, notification)
.then(function ({ message }) {
// 发送成功
cb(true, null);
})
.catch(function (err) {
// 发送失败
cb(false, err)
});
}
/**
* 解析收到的消息
*/
function parseMsg(zim, isFromGroup, msg, fromUid) {
//具体实现略
}
有了以上的实现后,把关键函数导出暴露给其他业务调用:
module.exports = {
initZego: initZego,
sendMsg: sendMsg,
joinRoom: joinRoom
}
以上代码主要封装:
至此,我们就具备了将chatgpt消息群发到一个房间的能力、加入房间、接收到房间的弹幕消息能力。
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关于Avatar如何播报chatgpt内容,我们在下一篇文章实现。