Как общаться с ChatGPT с помощью голосовых сообщений в Telegram

В статье делимся пошаговой инструкцией, как реализовать Telegram-бота на NodeJS и задеплоить его на виртуальный сервер.

Введение

Привет! Я Владилен Минин, YouTube-блогер. Пару недель назад я написал бота, который позволяет говорить с ChatGPT с помощью голосовых и текстовых сообщений. Это удобно, потому что не нужно использовать сторонние сервисы для работы с OpenAI, а про клавиатуру можно забыть вовсе.

В этой статье делюсь пошаговой инструкцией, как реализовать ChatGPT Telegram-бота на NodeJS и задеплоить его на виртуальный сервер.

Каркас Telegram-бота

Настройка рабочего окружения

Начнем с самого простого: инициализируем проект и установим необходимые зависимости для среды разработки.

npm init -y 
npm i -D nodemon cross-env

После инициализации в директории проекта сгенерируется конфигурационный файл package.json. А вторая команда подтянет необходимые пакеты, которые позволяют запускать приложения NodeJS в режиме разработки.

Теперь добавим поддержку установленных ES-модулей в package.json для разработки и продакшена.

"type": "module",
"scripts": {
  "start": "cross-env NODE_ENV=production node ./src/main.js",
  "dev": "cross-env NODE_ENV=development nodemon ./src/main.js"
},

package.json

Установка Telegraf и регистрация бота

Рабочее окружение настроено — давайте приступим к написанию самого бота. Создаем главный файл ./src/main.js, устанавливаем фреймворк Telegraf и config.

npm i config telegraf

После установки необходимых пакетов и создания главного файла, можно запустить самого бота. Для этого нужно импортировать Telegraf и config, а после — добавить ключ API для работы с Telegram.

import { Telegraf } from 'telegraf'
import config from 'config'
const bot = new Telegraf(config.get('TELEGRAM_BOT'))
bot.launch()
process.once('SIGINT', () => bot.stop('SIGINT'))
process.once('SIGTERM', () => bot.stop('SIGTERM'))

./src/main.js. О настройке config.get() ниже.

API-ключ для Telegram можно получить у @BotFather, введя /newbot — команду для создания и регистрации нового бота.

Теперь создадим «заготовки» для настроек приложения, где будут расположены данные для Telegram-бота. Добавляем два файла — ./config/default.json с конфигурациями для разработки и ./config/default.json — для продакшна.

{ "TELEGRAM_TOKEN": "token dev" }

config/default.json

{ "TELEGRAM_TOKEN": "token prod" }

config/production.json

На практике, если в продакшене API-токен не меняется, вы можете обойтись одним конфигурационным файлом — например, только config/default.json.

Добавление функционала

Бот запущен и работает, но пока ничего не умеет делать. Поэтому нужно добавить первый функционал: научиться фильтровать голосовые сообщения и получать на них ссылки в формате ogg, а после конвертировать в mp3.

Последний шаг нужен, чтобы в дальнейшем переводить голосовые сообщения в текст через сервисы OpenAI. Они принимают на вход файлы формата ogg. Подробнее нюансы описаны на официальной странице.

Фильтрация голосовых сообщений

Отбирать голосовые сообщения можно с помощью встроенного фильтра Telegraph — message. Достаточно в качестве аргумента передать значение voice — и бот будет «считывать» голосовые сообщения.

import { Telegraf } from 'telegraf'
import { message } from 'telegraf/filters'
import { code } from 'telegraf/format'
import config from 'config'
import { ogg } from './ogg.js'

const bot = new Telegraf(config.get('TELEGRAM_BOT'))

bot.on(message('voice'), async (ctx) => {
  try {
    await ctx.reply(code('Сообщение принял. Жду ответ от сервера...'))
    const link = await ctx.telegram.getFileLink(ctx.message.voice.file_id)
    const userId = String(ctx.message.from.id)
    const oggPath = await ogg.create(link.href, userId)
    const mp3Path = await ogg.toMp3(oggPath, userId)
  } catch (e) {
		console.log(`Error while voice message`, e.message)
  }
})

./src/main.js

Чтобы получить ссылку на голосовое сообщение, нужно передать в метод getFileLink специальный идентификатор.

Конвертация голосовых сообщений и получение ссылок в формате ogg

Чтобы обрабатывать и конвертировать полученные из getFileLink данные, создадим обработчик — например, ./src/ogg.js — и установим зависимости. А также создадим директорию для хранения голосовых.

npm i axios fluent-ffmpeg @ffmpeg-installer/ffmpeg
mkdir voices
touch voices/keep

Далее в ./src/ogg.js создадим объект OggConverter, который будет создавать ogg-записи и сохранять их в специальной директории.

import ffmpeg from 'fluent-ffmpeg'
import installer from '@ffmpeg-installer/ffmpeg'
class OggConverter {
  constructor() {
    ffmpeg.setFfmpegPath(installer.path)
  }
  toMp3(input, output) {
    
  }
  async create(url, filename) {
		
  }
}
export const ogg = new OggConverter()

./src/ogg.js

В методе create мы сначала скачиваем ogg с серверов Telegram, а потом записываем их локально в файл через stream. Голосовой ogg-файл будет храниться в ./voices/${user id}.ogg.

import axios from 'axios'
import { createWriteStream } from 'fs'
import { dirname, resolve } from 'path'
import { fileURLToPath } from 'url'
const __dirname = dirname(fileURLToPath(import.meta.url))
// ====
async create(url, filename) {
  try {
    const oggPath = resolve(__dirname, '../voices', `${filename}.ogg`)
    const response = await axios({
      method: 'get',
      url,
      responseType: 'stream',
    })
    return new Promise((resolve) => {
      const stream = createWriteStream(oggPath)
      response.data.pipe(stream)
      stream.on('finish', () => resolve(oggPath))
    })
  } catch (e) {
    console.log('Error while creating ogg', e.message)
  }
}

OggConverter.create()

Дальше конвертируем ogg в mp3 с помощью функции toMp3. Выходной файл будет лежать по адресу: ./voices/${user id}.mp3

toMp3(input, output) {
  try {
    const outputPath = resolve(dirname(input), `${output}.mp3`)
    return new Promise((resolve, reject) => {
      ffmpeg(input)
        .inputOption('-t 30')
        .output(outputPath)
        .on('end', () => resolve(outputPath))
        .on('error', (err) => reject(err.message))
        .run()
    })
  } catch (e) {
    console.log('Error while creating mp3', e.message)
  }
}

OggConverter.toMp3

Опционально. Чтобы после конвертации в mp3 файлы ogg удалялись, можно написать дополнительную утилиту.

import { unlink } from 'fs/promises'
export async function removeFile(path) {
  try {
    await unlink(path)
  } catch (e) {
    console.log('Error while removing file', e.message)
  }
}

./src/utils.js

Голосовой чат с ChatGPT

Теперь давайте напишем основные функции для перевода mp3 в текст и работы с ChatGPT соответственно. Для этого нужно подключить API ChatGPT: установить библиотеки, сгенерировать и добавить в настройки приложения уникальный ключ.

npm i openai

Установка пакета openai.

https://platform.openai.com/account/api-keys
{
  "TELEGRAM_TOKEN": "bot token",
  "OPENAI_KEY": "open ai key"
}

./config/default.json

Для работы с API OpenAI создадим файл ./src/openai.js и опишем базовый класс. В его конструкторе создаем объект с конфигурациями, которые будут использоваться при отправке запросов на серверы OpenAI, и объект для подключения к API.

import { Configuration, OpenAIApi } from 'openai'
import config from 'config'
import { createReadStream } from 'fs'
class OpenAI {
  roles = {
    ASSISTANT: 'assistant',
    USER: 'user',
    SYSTEM: 'system',
  }
  constructor(apiKey) {
    const configuration = new Configuration({
      apiKey,
    })
    this.openai = new OpenAIApi(configuration)
  }
  async chat(messages) {
    
  }
  async transcription(filepath) {
		
  }
}
export const openai = new OpenAI(config.get('OPENAI_KEY'))

./src/openai.js

Здесь roles — формат ролей, который принимает сервер openai. assistant — сообщения из gpt-чата; user — пользовательские сообщения; system — контекст для чата (например, «ChatGPT, веди себя как программист с многолетним стажем»).

Функция transcription отвечает за перевод mp3 в текстовые сообщения с помощью модели whisper-1. Притом она достаточно хорошо распознает русский язык.

async transcription(filepath) {
  try {
    const response = await this.openai.createTranscription(
      createReadStream(filepath),
      'whisper-1'
    )
    return response.data.text
  } catch (e) {
    console.log('Error while transcription', e.message)
  }
}

OpenAI.transcription()

Функция chat отвечает за самое главное — общение с ChatGPT на базе модели gpt-3.5-turbo. Четвертую модель можно использовать только по предварительно одобренной заявке.

async chat(messages) {
  try {
    const response = await this.openai.createChatCompletion({
      model: 'gpt-3.5-turbo',
      messages,
    })
    return response.data.choices[0].message
  } catch (e) {
    console.log('Error while gpt chat', e.message)
  }
}

OpenAI.chat()

Асинхронная функция chat принимает messages — массив объектов с сообщениями, ролями и именами отправителей. А после — возвращает данные из response, ответ ChatGPT.

Осталось только добавить вызовы функций OpenAI.transcription и OpenAI.chat из головного скрипта ./src/main.js.

import { openai } from './openai.js'
import { removeFile } from './utils.js'
// =====
bot.on(message('voice'), async (ctx) => {
  try {
    await ctx.reply(code('Сообщение принял. Жду ответ от сервера...'))
    const link = await ctx.telegram.getFileLink(ctx.message.voice.file_id)
    const userId = String(ctx.message.from.id)
    const oggPath = await ogg.create(link.href, userId)
    const mp3Path = await ogg.toMp3(oggPath, userId)
    removeFile(oggPath)
    const text = await openai.transcription(mp3Path)
    await ctx.reply(code(`Ваш запрос: ${text}`))
		const messages = [{role: openai.roles.USER, content: text}]
    const response = await openai.chat(messages)
    await ctx.reply(response.content)
  } catch (e) {
    console.error(`Error while proccessing voice message`, e.message)
  }
})

src/main.js

Готово — бот «понимает» голосовые сообщения и умеет отвечать на них текстом. Но это еще не все: сейчас бот не сохраняет контекст общения, не запоминает предыдущие ответы и запросы. Он работает как друг, которому все равно, что вы ему рассказывали в прошлом.

*Тестирование функции OpenAI.chat(). Запись голоса доступна по* *ссылке*.

Сохранение данных сессии

Осталось переписать код так, чтобы сообщения и их контексты сохранялись для каждого пользователя. Подробнее в комментариях к коду.

// импортируем вместе с Telegraf пакет session
import { Telegraf, session } from 'telegraf'
import { initCommand, processTextToChat, INITIAL_SESSION } from './logic.js'
// ======
const bot = new Telegraf(config.get('TELEGRAM_TOKEN'))

// говорим боту, чтобы он использовал session
bot.use(session()) 

// при вызове команды new и start бот регистрирует новую беседу,
// новый контекст
bot.command('new', initCommand)
bot.command('start', initCommand)

bot.on(message('voice'), async (ctx) => {

  // если сессия не определилась, создаем новую
  ctx.session ??= INITIAL_SESSION
  try {
    await ctx.reply(code('Сообщение принял. Жду ответ от сервера...'))
    const link = await ctx.telegram.getFileLink(ctx.message.voice.file_id)
    const userId = String(ctx.message.from.id)
    const oggPath = await ogg.create(link.href, userId)
    const mp3Path = await ogg.toMp3(oggPath, userId)
    removeFile(oggPath)
    const text = await openai.transcription(mp3Path)
    await ctx.reply(code(`Ваш запрос: ${text}`))
    await processTextToChat(ctx, text)
  } catch (e) {
    console.log(`Error while voice message`, e.message)
  }
})

./src/main.js

import { openai } from './openai.js'
export const INITIAL_SESSION = {
  messages: [],
}
export async function initCommand(ctx) {
  ctx.session = INITIAL_SESSION
  await ctx.reply('Жду вашего голосового или текстового сообщения')
}
export async function processTextToChat(ctx, content) {
  try {
    // пушим сообщения пользователя в сессию (в контекст)
    ctx.session.messages.push({ role: openai.roles.USER, content })
    // пушим сообщения бота в сессию (в контекст)
    const response = await openai.chat(ctx.session.messages)
    ctx.session.messages.push({
      role: openai.roles.ASSISTANT,
      content: response.content,
    })
    await ctx.reply(response.content)
  } catch (e) {
    console.log('Error while proccesing text to gpt', e.message)
  }
}

./src/openai.js

Бот сохраняет контекст общения до тех пор, пока вы не сделаете новую сессию.

Текстовый чат с ChatGPT

Бот умеет отвечать на голосовые сообщения и сохранять результаты в сессию. Давайте не будем ограничивать пользователей без микрофона и добавим обработку текстовых запросов. Для этого нужно просто обработать через фильтр сообщения с типом text и передать значение напрямую в ChatGPT.

bot.on(message('text'), async (ctx) => {
  ctx.session ??= INITIAL_SESSION
  try {
    await ctx.reply(code('Сообщение принял. Жду ответ от сервера...'))
    await processTextToChat(ctx, ctx.message.text)
  } catch (e) {
    console.log(`Error while voice message`, e.message)
  }
})

./src/logic.js

Деплой бота на облачный сервер

Все готово, но есть проблема: программа запущена на компьютере. Это неудобно, если вы хотите обеспечить круглосуточную работу бота. Ведь тогда нужно поддерживать бесперебойную работу компьютера и постоянное соединение с интернетом. Поэтому лучше перенести бота в облако — это сделать довольно просто.

Подготовка контейнера

Чтобы задеплоить бота на сервер, сначала нужно создать Dockerfile, который будет описывать процесс сборки приложения в контейнер. А для автоматизации команд docker build и docker run можно завести Makefile.

FROM node:16-alpine
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . .
ENV PORT=3000
EXPOSE $PORT
CMD ["npm", "start"]

Dockerfile

build:
	docker build -t tgbot .
run:
	docker run -d -p 3000:3000 --name tgbot --rm tgbot

Makefile

Теперь для запуска приложения на сервере будет достаточно написать команду make run.

Запуск сервера и загрузка бота

Поскольку бот работает с ChatGPT через API и потребление вычислительных ресурсов минимально, для деплоя подойдет сервер линейки Shared Line. Это линейка облачных серверов с возможностью оплаты только части ядра, например 10, 20 или 50%. Shared Line позволяет использовать все преимущества облака и не переплачивать за неиспользуемые ресурсы.

Для начала зарегистрируемся в панели управления и создадим новый сервер в разделе Облачная платформа. Затем — настроим его.

Боту подойдет ОС Ubuntu 22.04 LTS, 1 виртуальных ядра с минимальной границей в 20% процессорного времени, 512 МБ оперативной памяти, а также 5 ГБ на сетевом диске (базовый HDD). *С учетом новой публичной подсети (/29, 5 адресов IPv4) такая конфигурация выйдет примерно в 41 ₽/день.*

Далее устанавливаем на сервер Docker согласно инструкции, git и клонируем репозиторий с проектом. Проверяем конфигурации и API-ключи, собираем образ через make build и запускаем c помощью make run!

Пример работы бота.

Супер — бот работает! Дальше вы можете внедрить свой функционал. Например, по сохранению диалога с ботом и выводу истории запросов.

Заключение

Как мы видим, в разработке подобных Telegram-ботов нет ничего сложного. Тем более для хостинга такого проекта не нужно платить полную стоимость сервера: ресурсы оплачиваются по модели pay-as-you-go. Видеоверсия инструкции доступна по ссылке.

Автор: Владилен Минин, YouTube-блогер

Облачные серверы