GPT交互和应用平台综合指南
Apr 02. 2025

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项目简介

本项目是一个基于 Flask 的 Web 应用，提供了与 GPT 模型交互的 API 接口和简单的前端页面。用户可以通过微信公众号或 Web 界面与 AI 进行对话、生成图片或获取内容摘要。

主要功能包括：

与 GPT 模型进行文本对话：支持多轮对话，模拟人类聊天。
根据用户输入生成图片：通过 AI 模型生成高质量图片。
微信公众号的消息处理功能：支持自动回复、图片生成等功能。
内容摘要功能：从长文本或网页中提取关键信息，生成简洁摘要。

本项目适用于个人开发者、企业或研究人员，帮助快速构建基于 GPT 模型的应用。

使用说明

环境准备

克隆仓库：
```
git clone <仓库地址>
cd gpt
```
安装依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
配置环境变量：
- 创建 .env 文件，设置以下变量：
  - WX_TOKEN：微信公众号的 token，用于消息验证。
  - OPENAI_API_KEY：GPT 模型的 API 密钥（如果需要）。
- 确保其他必要的环境变量已正确配置，例如数据库连接信息（如适用）。
启动服务：
```
python -m api.index
```
部署到 Vercel：
- 确保 vercel.json 配置正确，包含路由和环境变量。
- 使用 Vercel CLI 部署：
```
vercel
```

API 使用

对话接口：
- 路径：/g4f/<model>
- 方法：POST
- 参数：
  - message：用户输入的文本。
  - context（可选）：对话上下文。
- 返回：GPT 模型生成的回复。
图片生成：
- 路径：/generate-image
- 方法：POST
- 参数：
  - prompt：描述图片内容的文本。
- 返回：生成图片的 URL。
微信公众号：
- 路径：/wechat
- 方法：POST
- 功能：处理微信公众号的消息，包括文本回复和图片生成。
内容摘要：
- 路径：/ai-post
- 方法：POST
- 参数：
  - url：需要摘要的网页 URL。
- 返回：网页内容的简短摘要。

项目结构

api/：后端 API 代码。
static/：前端静态文件（HTML、CSS、JS）。
templates/：前端模板文件。
requirements.txt：Python 依赖列表。
vercel.json：Vercel 部署配置。

核心原理

GPT 模型交互：
- 使用 g4f 客户端与 GPT 模型交互，支持多种模型（如 gpt-4o-mini）。
- 提供灵活的接口，支持自定义上下文和模型选择。
微信公众号集成：
- 使用 wechatpy 库处理消息签名验证、消息解析和回复。
- 支持文本消息、图片生成请求和其他自定义功能。
图片生成：
- 调用 g4f 客户端的图片生成接口，基于用户输入的 prompt 生成图片。
- 返回图片的 URL，供用户下载或预览。
内容摘要：
- 从指定 URL 获取网页内容，使用 GPT 模型生成简短摘要。
- 支持多语言内容处理。

常见问题

如何更换 GPT 模型？
- 调用 /models 接口获取支持的模型列表。
- 在请求中指定所需的模型名称。
如何调试微信公众号功能？
- 使用微信公众平台的开发者工具进行测试。
- 检查 WX_TOKEN 是否正确配置。
图片生成失败怎么办？
- 确保 g4f 客户端正常工作。
- 检查输入的 prompt 是否符合要求。

参考

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>

CC BY-NC-SA 4.0 2021-PRESENT © Ryan uo (source)