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拾光小记

微信公众号三分钟接入OpenAI

/posts/%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E5%85%AC%E4%BC%97%E5%8F%B7%E4%B8%89%E5%88%86%E9%92%9F%E6%8E%A5%E5%85%A5openai/ map[avatar:https://avatars.githubusercontent.com/u/123456789?v=4 email:me@melonkid.cn location:China name:melonkid]

## 准备工作

  1. 微信公众号，这个无需多说，网上有比较多的教程，大家可以按照教程自行注册
  2. laf服务，可以通过laf平台购买服务，当然由于laf本身是开源项目，我们也可以自己搭建私有服务(注意，国内无法访问OpenAI，所以自建服务需要走代理或者直接使用国外服务器)。 本教程使用laf平台服务laf

## 成品效果

## 开搞

登录laf平台，注册账号，申请(购买)应用。对于新注册用户，laf支持免费申请一个app，有效期是一个月。

点击开发进入函数编辑窗口，首先添加chatgpt等相关的依赖，具体操作如下

之后，创建一个云函数，名称随意即可。因为我是给微信工作号开发接口，所以我这里起名为wechat。在函数编辑区贴入如下代码 

import * as crypto from "crypto";
import cloud from '@lafjs/cloud'
import { create } from 'xmlbuilder2'

// 加密校验微信token
function verifySignature(signature, timestamp, nonce, token) {
  const arr = [token, timestamp, nonce].sort();
  const str = arr.join('');
  const sha1 = crypto.createHash('sha1');
  sha1.update(str);
  const calsignature = sha1.digest('hex');
  return calsignature === signature;
}

/**
 * 处理微信公众号的消息接收和回复
 * @param ctx 请求上下文
 * @returns 回复内容，字符串或XML格式
 */
export async function main(ctx: FunctionContext) {
  console.log(ctx)
  // 参数校验
  if (!ctx || !ctx.body) {
    return "Invalid event";
  }
  const { signature, timestamp, nonce, echostr } = ctx.query;
  const token = "公众号TOKEN";
  // 这个token与下边微信公众号中设置一致
  if (!verifySignature(signature, timestamp, nonce, token)) {
    // 验证失败
    return "Invalid signature";
  }

  if (echostr) {
    return echostr;
  }

  // 接收参数
  const { fromusername, tousername, content, msgtype } = ctx.body.xml;

  // 判断消息类型
  if (msgtype[0] === 'text') {
    // 文本消息
    if (content[0]) {
      try {
        const { ChatGPTAPI } = await import('chatgpt')
        // 创建ChatGPTAPI实例
        const api = new ChatGPTAPI({ apiKey: cloud.env.CHAT_GPT_API_KEY })// 这个apikey要从openai官网获取
        // 发送消息并获取回复
        const response = await api.sendMessage(content[0])
        const message = response.text.trim();
        console.log(message)
        const noSpaceStr = message.replace(/ /g, "\t");
        // 构造回复的XML对象
        const xmlObj = {
          xml: {
            ToUserName: { '#text': fromusername[0] },
            FromUserName: { '#text': tousername[0] },
            CreateTime: { '#text': new Date().getTime() },
            MsgType: { '#text': 'text' },
            Content: { '#text': message }
          }
        };
        // 转换为XML字符串并返回
        const xmlStr = create(xmlObj).end({ prettyPrint: true });
        return xmlStr;
      } catch (error) {
        // 处理异常
        console.error(error);
        return "Sorry, something went wrong.";
      }
    }
  } else {
    // 其他消息类型，暂不处理
    return "OK";
  }
}

## 代码详解

鉴权函数

// 加密校验微信token
function verifySignature(signature, timestamp, nonce, token) {
  const arr = [token, timestamp, nonce].sort();
  const str = arr.join('');
  const sha1 = crypto.createHash('sha1');
  sha1.update(str);
  const calsignature = sha1.digest('hex');
  return calsignature === signature;
}

这个函数主要用来作微信鉴权和服务器地址有效性校验，根据公众号开发文档，微信公众号校验字符串的生成算法是： 1）将token、timestamp、nonce三个参数进行字典序排序
2）将三个参数字符串拼接成一个字符串进行sha1加密 校验规则是： 公众号传入的校验字符串与本地生成的校验字符串必须保持一致。这样上面的代码逻辑就比较清晰了。

函数上下文对象

export async function main(ctx: FunctionContext) {
  
}

通过阅读laf源码，可以看到FunctionContext对象定义如下：

/**
 * ctx passed to function
 */
export interface FunctionContext {
  files?: File[]
  headers?: IncomingHttpHeaders
  query?: any,
  body?: any,
  params?: any,
  auth?: any,
  requestId?: string,
  method?: string,
  response?: Response,
  __function_name?: string
}

这个上下文的构造方式为：

const ctx: FunctionContext = {
      query: req.query,
      files: req.files as any,
      body: req.body,
      headers: req.headers,
      method: isTrigger ? 'trigger' : req.method,
      auth: req['auth'],
      user: req.user,
      requestId,
      request: req,
      response: res,
      __function_name: func.name,
    }

可以看到，上下文中的大部分属性都是通过req构造出来的，那么req是什么？我们继续往下挖

// 执行云函数 laf/runtimes/nodejs/src/handler/invoke-func.ts 
export async function handleInvokeFunction(req: IRequest, res: Response) {
  // intercept the request, skip websocket request
  if (false === req.method.startsWith('WebSocket:')) {
    const passed = await invokeInterceptor(req, res)
    if (passed === false) return
  }

// laf/runtimes/nodejs/src/support/types.ts 
import { Request } from 'express'
export interface IRequest extends Request {
  user?: any
  requestId?: string
  [key: string]: any
}

如上所示，这个req本质上来源于express框架封装的请求对象。Express中的Request对象是一个表示HTTP请求的对象，它包含了请求的查询字符串，参数，内容，HTTP头部等属性 request对象有一些常用的属性和方法，例如： req.app：访问express的实例。 req.baseUrl：获取路由当前安装的URL路径。 req.body：获取请求体。 req.cookies：获取请求中的cookie。 req.hostname：获取主机名。 req.method：获取请求方法（GET, POST等。 req.params：获取路由参数。 req.query：获取查询字符串参数。 req.url：获取请求的URL。 req.get(field)：获取指定的HTTP请求头。 req.param(name)：获取命名的路由参数或查询字符串参数。

其中对于req.query，指的是获取请求URL中的参数，例如：

// GET /search?q=tobi+ferret
console.dir(req.query.q)
// => 'tobi ferret'

回到云函数主体

  const { signature, timestamp, nonce, echostr } = ctx.query;
  const { fromusername, tousername, content, msgtype } = ctx.body.xml;

通过上面我们知道，ctx.query来自于公众号请求url中的附带参数，ctx.body是公众号请求过来的实际数据。那么参考公众号开发文档。服务器收到公众号的消息体格式如下：

<xml>
  <ToUserName><![CDATA[toUser]]></ToUserName>
  <FromUserName><![CDATA[fromUser]]></FromUserName>
  <CreateTime>12345678</CreateTime>
  <MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>
  <Content><![CDATA[你好]]></Content>
</xml>

从上面分析也可以得到，微信公众号在与其他服务器交互时，鉴权信息会通过url带入，数据信息通过body带入。

调用openAI获取响应

// 创建ChatGPTAPI实例
const api = new ChatGPTAPI({ apiKey: cloud.env.CHAT_GPT_API_KEY })// 这个apikey要从openai官网获取
// 发送消息并获取回复
const response = await api.sendMessage(content[0])
const message = response.text.trim();

响应公众号

// 构造回复的XML对象
const xmlObj = {
    xml: {
    ToUserName: { '#text': fromusername[0] },
    FromUserName: { '#text': tousername[0] },
    CreateTime: { '#text': new Date().getTime() },
    MsgType: { '#text': 'text' },
    Content: { '#text': message }
    }
};
// 转换为XML字符串并返回
const xmlStr = create(xmlObj).end({ prettyPrint: true });
return xmlStr;

## 服务部署和测试

  1. 发布laf函数
  2. 启用公众号服务器配置
  3. 到微信公众号发送消息，查看公众号是否可以正常响应

大家如果不想折腾，也可以关注我的公众号，上手体验一下效果

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