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。为了让小伙伴们从第一视觉感受Ai的技术---微信聊天机器人的魅力，先上图与大家分享一下：
本教程是基于https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat 项目的小白部署方案，让不懂编程的人也能快速使用微信机器人，方便维护建立的社群，社群知识库问答等，感谢作者的开源项目！
该教程将以宝塔Docker模式（小白推荐）进行部署
01
准 备 条 件
1、购买云主机服务器（本地部署可以不用服务器）
2、购买Openai key（关注公众号，回复ai获取推荐购买链接）
02
购 买 服 务 器
【以研究与测试为目的】：建议买一个最低配置的haiwai服务器大约30元/月即可，使用海外服务器可以不用代理，方便调用gpt的接口。在此推荐腾讯云服务器，链接地址如下：
https://buy.cloud.tencent.com/lighthouse?blueprintType=APP_OS&blueprintOfficialId=lhbp-qj5b4kk8®ionId=15&zone=na-siliconvalley-1&blueprintCategory=PRIVATE&bundleId=bundle_gen_nmc_lin_med2_01&loginSet=AUTO微信扫码登录，并且需要实名认证，才可以购买，一切无误后，回到【轻量应用服务器】的主页面，然后依次选择【使用应用模板】，【宝塔Linux面板】，地区选【欧洲和美洲】，时长选【1月】，最后确认无误后选择【立即购买】，如下图所示：
购买成功后，网站右上角会有邮件、站内信通知，告知购买服务器的ip地址，端口号，服务器的登录账号与密码等信息。点击网站右上角的“控制台”，进入控制台页面，会出现一个“轻量应用服务器”，点击进入，如下图所示：
03
配 置 服 务 器
选择“轻量应用服务器”模块后，进入到相应的配置界面下，点击新购买的服务器可看到所有的信息，包括实例信息、实例监控、网络域名、镜像等信息。
点击“应用管理”，可以看到宝塔面板的信息，包括宝塔面板首页地址，端口默认8888，宝塔用户名和密码需要执行下面命令来查看。
sudo /etc/init.d/bt default
我们将宝塔登录网站复制到浏览器地址栏，并输入宝塔分配的账号和密码进行登录。
04
安 装 Docker
成功登录到宝塔面板后，选择【软件商店】，然后在“应用搜索中”输入Docker进行搜索，接下来安装堡塔Docker模块1.0即可。
此时点击快速部署项目页面，没有提示未安装docker，则表示docker已安装成功。
05
部 署 Docker
打开任一浏览器，输入以下网址，下载docker-compose.yml文件。
https://open-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker-compose.yml右击该文件，通过记事本或其它文本编辑软件打开，可以看到以下内容：
满足自定义需要，我们可以进行一些简单的修改：
修改OPEN_AI_API_KEY的值为之前准备的openai key。如果我们需要所有的群都触发机器人，则GROUP_NAME_WHITE_LIST:后面要改成'["ALL_GROUP"]'比如你在群聊时每次加关键词ai，机器人就可以自动触发，则配置GROUP_CHAT_PREFIX: '["ai"]'更多参数配置请参考下面链接：https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/config.py
小伙伴们，可以参考小编修改的样式如下图所示：
将记事本中的内容复制，并粘贴到下图位置：
左侧菜单Docker->项目模板->添加->添加compose模板，把复制的内容贴到4处，最后点击添加即可，如下图所示：
接下来，我们打开顶部菜单的项目，依次选择添加Compose项目->创建->添加之前创建的模板即可。
静静等待约1分钟，等待弹框自动消失，表明该项目已经安装完成。
接下来，激动人心的一刻即将到来，让我们一起来跳支舞Happy吧
~
点击容器，然后选择可以看到容器里面已经有一条正在启动的容器记录，最后点击【日志】，即可看到二维码。
此时使用你需要做机器人的微信号，扫描这个二维码，此时就已经大功告成了！PS：你不仅可以私聊你的微信机器人，也可以拉入群里进行测试。
【友情提醒】此二维码已经变形，建议复制图上方的链接在浏览器中打开再进行扫描即可成功。
如果小伙伴对此教程有疑问，可通过以下方式给小编留言或交流。
方式一：关注公众号，编辑问题进行消息互动。
方式二：在当前文章最下方进行留言，小编看到后会第一时间给您回复。
方式三：添加如下微信号，进行实时互动与交流。
【知识分享 提前预告】
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原文始发于微信公众号（数字人才创研院）：部署微信聊天机器人，看这篇文章足矣。
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