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EdgeGPT

Edge GPT

新必應聊天功能的逆向工程

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設置

安裝模組

python3 -m pip install EdgeGPT --upgrade

要求

  • python 3.8+
  • 一個可以訪問必應聊天的微軟帳戶 https://bing.com/chat (可選，取決於所在地區)
  • 需要在 New Bing 支持的國家或地區（中國大陸需使用VPN）
  • Selenium (對於需要自動配置cookie的情況)

認證

基本上不需要了。

在某些地區，微軟已將聊天功能開放給所有人，或許可以省略這一步了。您可以使用瀏覽器進行檢查（將 UA 設置為能表示為 Edge 的），嘗試能否在不登錄的情況下開始聊天。

可能也得看當前所在 IP 位址。例如，如果試圖從一個已知屬於數據中心範圍的 IP 來訪問聊天功能（虛擬伺服器、根伺服器、虛擬專網、公共代理等），可能就需要登錄；但是要是用家裡的 IP 位址訪問聊天功能，就沒有問題。

如果收到這樣的錯誤，可以試試提供一個 cookie 看看能不能解決：

Exception: Authentication failed. You have not been accepted into the beta.

收集 cookie

  1. 獲取一個看著像 Microsoft Edge 的瀏覽器。
  • a) (簡單) 安裝最新版本的 Microsoft Edge
  • b) (高級) 或者, 您可以使用任何瀏覽器並將用戶代理設置為Edge的用戶代理 (例如 Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36 Edg/111.0.1661.51). 您可以使用像 "User-Agent Switcher and Manager" Chrome 和 Firefox 這樣的擴展輕鬆完成此操作.
  1. 打開 bing.com/chat
  2. 如果您看到聊天功能，就接著下面的步驟...
  3. 安裝 Chrome 或 Firefox 的 cookie editor 擴展
  4. 轉到 bing.com
  5. 打開擴展程式
  6. 單擊右下角的「匯出」，然後按「匯出為 JSON」（這會將您的 cookie 保存到剪貼簿）
  7. 將您剪貼簿上的 cookie 粘貼到檔 bing_cookies_*.json 中
    • 注意：cookie 檔名必須遵循正則表示式 bing_cookies_*.json，這樣才能讓本模組的 cookie 處理程式識別到。

在代碼中使用 cookie：

cookies = json.loads(open("./path/to/cookies.json", encoding="utf-8").read()) # 可能会忽略 cookie 选项
bot = await Chatbot.create(cookies=cookies)

如何使用聊天機器人

從命令列運行

 $ python3 -m EdgeGPT.EdgeGPT -h

        EdgeGPT - A demo of reverse engineering the Bing GPT chatbot
        Repo: github.com/acheong08/EdgeGPT
        By: Antonio Cheong

        !help for help

        Type !exit to exit

usage: EdgeGPT.py [-h] [--enter-once] [--search-result] [--no-stream] [--rich] [--proxy PROXY] [--wss-link WSS_LINK]
                  [--style {creative,balanced,precise}] [--prompt PROMPT] [--cookie-file COOKIE_FILE]
                  [--history-file HISTORY_FILE] [--locale LOCALE]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --enter-once
  --search-result
  --no-stream
  --rich
  --proxy PROXY         Proxy URL (e.g. socks5://127.0.0.1:1080)
  --wss-link WSS_LINK   WSS URL(e.g. wss://sydney.bing.com/sydney/ChatHub)
  --style {creative,balanced,precise}
  --prompt PROMPT       prompt to start with
  --cookie-file COOKIE_FILE
                        path to cookie file
  --history-file HISTORY_FILE
                        path to history file
  --locale LOCALE       your locale (e.g. en-US, zh-CN, en-IE, en-GB)

（中/美/英/挪具有更好的本地化支援）

在 Python 運行

1. 使用 Chatbot 類和 asyncio 類以進行更精細的控制

使用 async 獲得最佳體驗，例如:

import asyncio, json
from EdgeGPT.EdgeGPT import Chatbot, ConversationStyle

async def main():
    bot = await Chatbot.create() # 導入 cookie 是“可選”的，如前所述
    response = await bot.ask(prompt="Hello world", conversation_style=ConversationStyle.creative, simplify_response=True)
    print(json.dumps(response, indent=2)) # 返回如下
    """
{
    "text": str,
    "author": str,
    "sources": list[dict],
    "sources_text": str,
    "suggestions": list[str],
    "messages_left": int
}
    """
    await bot.close()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

2) Query 和 Cookie 助手類

創建一個簡單的必應聊天 AI 查詢（預設情況下使用“精確”對話樣式），這樣可以僅查看主要文本輸出，而不是整個 API 回應：

注意按照特定格式儲存 cookie： bing_cookies_*.json。

from EdgeGPT.EdgeUtils import Query, Cookie

q = Query("你是誰？用python代碼給出回答")
print(q)

儲存 Cookie 檔的預設目錄是 HOME/bing_cookies，但您可以通過以下方式更改它：

Cookie.dir_path = Path(r"...")

或者更改要使用的對話風格或 Cookie 檔：

q = Query(
  "你是誰？用python代碼給出回答",
  style="creative",  # 或者平衡模式 'balanced' 或者精確模式 'precise'
  cookies="./bing_cookies_alternative.json"
)

# 使用 `help(Query)` 查看其他支持的參數。

使用以下屬性快速提取文字輸出、代碼片段、來源/參考清單或建議的後續問題：

q.output  # 或者: print(q)
q.sources
q.sources_dict
q.suggestions
q.code
q.code_blocks
q.code_block_formatsgiven)

抓取原始 prompt 與您指定的對話風格：

q.prompt
q.ignore_cookies
q.style
q.simplify_response
q.locale
repr(q)

通過 import Query 獲取進行的先前查詢：

Query.index  # 一个查詢物件的串列；是動態更新的
Query.image_dir_path

最後，Cookie 類支援多個 cookie 檔，因此，如果您使用命名約定 bing_cookies_*.json 創建其他 cookie 檔，則如果您的請求數已超出每日配額（當前設置為 200），您的查詢將自動嘗試使用下一個檔（按字母順序）。

以下是您可以獲得的主要屬性：

Cookie.current_file_index
Cookie.current_file_path
Cookie.current_data
Cookie.dir_path
Cookie.search_pattern
Cookie.files
Cookie.image_token
Cookie.import_next
Cookie.rotate_cookies
Cookie.ignore_files
Cookie.supplied_files
Cookie.request_count

使用 Docker 運行

假設在當前工作目錄中有一個檔 cookies.json

docker run --rm -it -v $(pwd)/cookies.json:/cookies.json:ro -e COOKIE_FILE='/cookies.json' ghcr.io/acheong08/edgegpt

可以像這樣添加任意參數

docker run --rm -it -v $(pwd)/cookies.json:/cookies.json:ro -e COOKIE_FILE='/cookies.json' ghcr.io/acheong08/edgegpt --rich --style creative

如何使用圖像生成器

從命令列運行

$ python3 -m ImageGen.ImageGen -h
usage: ImageGen.py [-h] [-U U] [--cookie-file COOKIE_FILE] --prompt PROMPT [--output-dir OUTPUT_DIR] [--quiet] [--asyncio]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -U U                  Auth cookie from browser
  --cookie-file COOKIE_FILE
                        File containing auth cookie
  --prompt PROMPT       Prompt to generate images for
  --output-dir OUTPUT_DIR
                        Output directory
  --quiet               Disable pipeline messages
  --asyncio             Run ImageGen using asyncio

在 Python 運行

1) ImageQuery 助手類

根據一個簡單的提示產生圖像並下載到目前工作目錄：

from EdgeGPT.EdgeUtils import ImageQuery

q=ImageQuery("Meerkats at a garden party in Devon")

在此工作階段中修改所有後續圖像的下載目錄：

Query.image_dirpath = Path("./to_another_folder")

2) 使用 ImageGen 類和 asyncio 類以進行更精細的控制

from EdgeGPT.ImageGen import ImageGen
import argparse
import json

async def async_image_gen(args) -> None:
    async with ImageGenAsync(args.U, args.quiet) as image_generator:
        images = await image_generator.get_images(args.prompt)
        await image_generator.save_images(images, output_dir=args.output_dir)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("-U", help="來自瀏覽器的身份驗證 cookie", type=str)
    parser.add_argument("--cookie-file", help="包含身份驗證 cookie 的檔", type=str)
    parser.add_argument(
        "--prompt",
        help="用于產生圖像的 prompt",
        type=str,
        required=True,
    )
    parser.add_argument(
        "--output-dir",
        help="輸出目錄",
        type=str,
        default="./output",
    )
    parser.add_argument(
        "--quiet", help="禁用管道消息", action="store_true"
    )
    parser.add_argument(
        "--asyncio", help="使用 asyncio 運行 ImageGen", action="store_true"
    )
    args = parser.parse_args()
    # 載入身份驗證 cookie
    with open(args.cookie_file, encoding="utf-8") as file:
        cookie_json = json.load(file)
        for cookie in cookie_json:
            if cookie.get("name") == "_U":
                args.U = cookie.get("value")
                break

    if args.U is None:
        raise Exception("找不到身份驗證 Cookie")

    if not args.asyncio:
        # 創建圖片生成器
        image_generator = ImageGen(args.U, args.quiet)
        image_generator.save_images(
            image_generator.get_images(args.prompt),
            output_dir=args.output_dir,
        )
    else:
        asyncio.run(async_image_gen(args))

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這個專案的存在要歸功於所有做出貢獻的人。