WeChatFerry 通过与各类大语言模型的 API 对接来实现智能对话功能。具体实现步骤如下：
- Obter chave de API：首先需要在对应平台（如 OpenAI）申请 API 密钥
- Configuração do cliente：在 Python 脚本中设置 API Key
openai.api_key = "your_api_key" - 创建消息处理函数::
def chatgpt_reply(msg): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role":"user","content":msg.content}]) wcf.send_text(response.choices[0].message.content, msg.sender) - 开启消息监听::
wcf.enable_receiving_msgs() while True: msg = wcf.get_msg() if msg: chatgpt_reply(msg)
除了 ChatGPT，WeChatFerry 还支持 Gemini、DeepSeek、ChatGLM 等多个主流大语言模型，开发者可根据需要选择合适的模型。
Essa resposta foi extraída do artigoWeChatFerry: uma estrutura totalmente funcional para o desenvolvimento de robôs WeChatO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " WeChatFerry 如何实现与大语言模型（如 ChatGPT）的集成？
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