/Feishu-OpenAI-Stream-Chatbot

🎒 可以流式输出文本的飞书openai机器人 Feishu-OpenAI robot that can stream chat

Primary LanguageGoGNU General Public License v3.0GPL-3.0


飞书 ×(GPT)+ 打字机效果

🚀 Feishu OpenAI 🚀

AI
SDK Application
🎒OpenAI Go-OpenAI 🏅Feishu-OpenAI, 🎖Lark-OpenAI, Feishu-EX-ChatGPT, 🎖Feishu-OpenAI-Stream-Chatbot, Feishu-TLDR,Feishu-OpenAI-Amazing, Feishu-Oral-Friend, Feishu-OpenAI-Base-Helper, Feishu-Vector-Knowledge-Management, Feishu-OpenAI-PDF-Helper, 🏅Dingtalk-OpenAI, Wework-OpenAI, WeWork-OpenAI-Node, llmplugin
🤖 AutoGPT ------ 🏅AutoGPT-Next-Web
🎭 Stablediffusion ------ 🎖Feishu-Stablediffusion
🍎 Midjourney Go-Midjourney 🏅Feishu-Midjourney, 🔥MidJourney-Web, Dingtalk-Midjourney
🍍 文心一言 Go-Wenxin Feishu-Wenxin, Dingtalk-Wenxin, Wework-Wenxin
💸 Minimax Go-Minimax Feishu-Minimax, Dingtalk-Minimax, Wework-Minimax
⛳️ CLAUDE Go-Claude Feishu-Claude, DingTalk-Claude, Wework-Claude
🥁 PaLM Go-PaLM Feishu-PaLM,DingTalk-PaLM,Wework-PaLM
🎡 Prompt ------ 📖 Prompt-Engineering-Tutior
🍋 ChatGLM ------ Feishu-ChatGLM
⛓ LangChain ------ 📖 LangChain-Tutior
🪄 One-click ------ 🎖Awesome-One-Click-Deployment

👻 机器人功能

🥖 流式文本输出: 仿真打字机效果,更真实的对话体验

💬 多话题对话:支持私人和群聊多话题讨论,高效连贯

🛖 场景预设:内置丰富场景列表,一键切换AI角色

🎭 角色扮演:支持场景模式,增添讨论乐趣和创意

🔄 上下文保留:回复对话框即可继续同一话题讨论

⏰ 自动结束:超时自动结束对话,支持清除讨论历史

📝 富文本卡片:支持富文本卡片回复,信息更丰富多彩

TODO

  • Feishu-ChatBot进行整合,进一步完善chatbot能力
  • 🔙 历史回档: 轻松回档历史对话,继续话题讨论
  • 🎥 话题内容秒转PPT:让你的汇报从此变得更加简单
  • prompt优化:深化场景细分,让chatbot成为你的个人专属助理
  • 群聊summary:新人加群后可让机器人自动分析并总结群内历史消息
  • 群聊活跃状态:机器人活跃状态可控,而不需要每句话都艾特它
  • 其他欢迎补充

项目部署

有关飞书的配置文件说明,➡︎ 点击查看
本地部署
git clone https://github.com/ConnectAI-E/Feishu-OpenAI-Stream-Chatbot.git
cd Feishu-OpenAI-Stream-Chatbot/code

如果你的服务器没有公网 IP,可以使用反向代理的方式

飞书的服务器在国内对 ngrok 的访问速度很慢,所以推荐使用一些国内的反向代理服务商

# 配置config.yaml
mv config.example.yaml config.yaml

//测试部署
go run main.go
cpolar http 9000

//正式部署
nohup cpolar http 9000 -log=stdout &

//查看服务器状态
https://dashboard.cpolar.com/status

// 下线服务
ps -ef | grep cpolar
kill -9 PID

更多详细介绍,参考飞书上的小计算器: Go 机器人来啦


serverless云函数(阿里云等)部署
git clone git@github.com:Leizhenpeng/feishu-chatgpt.git
cd feishu-chatgpt/code

安装severless工具

# 配置config.yaml
mv config.example.yaml config.yaml
# 安装severless cli
npm install @serverless-devs/s -g

安装完成后,请根据您本地环境,根据下面教程部署severless

  • 本地 linux/mac os 环境
  1. 修改s.yaml中的部署地区和部署秘钥
edition: 1.0.0
name: feishuBot-chatGpt
access: "aliyun" #  修改自定义的秘钥别称

vars: # 全局变量
region: "cn-hongkong" # 修改云函数想要部署地区

  1. 一键部署
cd ..
s deploy
  • 本地windows
  1. 首先打开本地cmd命令提示符工具,运行go env检查你电脑上 go 环境变量设置, 确认以下变量和值
set GO111MODULE=on
set GOARCH=amd64
set GOOS=linux
set CGO_ENABLED=0

如果值不正确,比如您电脑上为set GOOS=windows, 请运行以下命令设置GOOS变量值

go env -w GOOS=linux
  1. 修改s.yaml中的部署地区和部署秘钥
edition: 1.0.0
name: feishuBot-chatGpt
access: "aliyun" #  修改自定义的秘钥别称

vars: # 全局变量
  region: "cn-hongkong" #  修改云函数想要部署地区

  1. 修改s.yaml中的pre-deploy, 去除第二步run前面的环变量改置部分
  pre-deploy:
        - run: go mod tidy
          path: ./code
        - run: go build -o
            target/main main.go  # 删除GO111MODULE=on GOOS=linux GOARCH=amd64 CGO_ENABLED=0
          path: ./code

  1. 一键部署
cd ..
s deploy

更多详细介绍,参考仅需 1min,用 Serverless 部署基于 gin 的飞书机器人

使用 Railway 平台一键部署

Railway 是一家国外的 Serverless 平台,支持多种语言,可以一键将 Github 上的代码仓库部署到 Railway 平台,然后在 Railway 平台上配置环境变量即可。部署本项目的流程如下:

1. 生成 Railway 项目

点击下方按钮即可创建一个对应的 Railway 项目,其会自动 Fork 本项目到你的 Github 账号下。

Deploy on Railway

2. 配置环境变量

在打开的页面中,配置环境变量,PORT/HTTP_PORT 必须设置为 80 ,railway health check 默认检查 80 端口,不支持自定义端口,每个变量的说明如下图所示:

Railway 环境变量

3. 部署项目

填写完环境变量后,点击 Deploy 就完成了项目的部署。部署完成后还需获取对应的域名用于飞书机器人访问,如下图所示:

Railway 域名

如果不确定自己部署是否成功,可以通过访问上述获取到的域名 (https://xxxxxxxx.railway.app/ping) 来查看是否返回了pong ,如果返回了pong,说明部署成功。

docker部署
docker build -t feishu-chatgpt:latest .
docker run -d --name feishu-chatgpt -p 9000:9000 \
--env APP_ID=xxx \
--env APP_SECRET=xxx \
--env APP_ENCRYPT_KEY=xxx \
--env APP_VERIFICATION_TOKEN=xxx \
--env BOT_NAME=chatGpt \
--env OPENAI_KEY="sk-xxx1,sk-xxx2,sk-xxx3" \
--env API_URL="https://api.openai.com" \
--env HTTP_PROXY="" \
feishu-chatgpt:latest

注意:

  • BOT_NAME 为飞书机器人名称,例如 chatGpt
  • OPENAI_KEY 为openai key,多个key用逗号分隔,例如 sk-xxx1,sk-xxx2,sk-xxx3
  • HTTP_PROXY 为宿主机的proxy地址,例如 http://host.docker.internal:7890,没有代理的话,可以不用设置
  • API_URL 为openai api 接口地址,例如 https://api.openai.com, 没有反向代理的话,可以不用设置

docker-compose 部署

编辑 docker-compose.yaml,通过 environment 配置相应环境变量(或者通过 volumes 挂载相应配置文件),然后运行下面的命令即可

# 构建镜像
docker compose build

# 启动服务
docker compose up -d

# 停止服务
docker compose down

事件回调地址: http://IP:9000/webhook/event 卡片回调地址: http://IP:9000/webhook/card

详细配置步骤

📸 点击展开飞书机器人配置的分步截图指导

  • 获取 OpenAI 的 KEY( 🙉 下面有免费的 KEY 供大家测试部署 )
  • 创建 飞书 机器人
    1. 前往开发者平台创建应用,并获取到 APPID 和 Secret
    2. 前往应用功能-机器人, 创建机器人
    3. 从 cpolar、serverless 或 Railway 获得公网地址,在飞书机器人后台的 事件订阅 板块填写。例如,
      • http://xxxx.r6.cpolar.top为 cpolar 暴露的公网地址
      • /webhook/event为统一的应用路由
      • 最终的回调地址为 http://xxxx.r6.cpolar.top/webhook/event
    4. 在飞书机器人后台的 机器人 板块,填写消息卡片请求网址。例如,
      • http://xxxx.r6.cpolar.top为 cpolar 暴露的公网地址
      • /webhook/card为统一的应用路由
      • 最终的消息卡片请求网址为 http://xxxx.r6.cpolar.top/webhook/card
    5. 在事件订阅板块,搜索三个词机器人进群接收消息消息已读添加, 并将他们所需权限全部申请开通。 进入权限管理界面,搜索图片, 勾选获取与上传图片或文件资源。 最终会添加下列回调事件
      • im:resource(获取与上传图片或文件资源)
      • im:message
      • im:message.group_at_msg(获取群组中所有消息)
      • im:message.group_at_msg:readonly(接收群聊中@机器人消息事件)
      • im:message.p2p_msg(获取用户发给机器人的单聊消息)
      • im:message.p2p_msg:readonly(读取用户发给机器人的单聊消息)
      • im:message:send_as_bot(获取用户在群组中@机器人的消息)
      • im:chat:readonly(获取群组信息)
      • im:chat(获取与更新群组信息)
  1. 发布版本,等待企业管理员审核通过

更多介绍,参考飞书上的小计算器: Go 机器人来啦

一些附加功能

1. 日志功能

可以参考 docker-compose.yml 和 config.example.yaml 里面的配置。要注意需要将 logs 目录映射到外部,这样可以方便查看日志。

记录的日志大概是这样的:

2023/05/04 00:00:00 Success request: UserId: XXX , Request: [{user 请问今天是几号?} {assistant 抱歉,作为AI语言模型,我不知道今天是几号。请您查看您的设备上的日期或者问问其他人。}] , Response: 
抱歉,作为AI语言模型,我不知道今天是几号。请您查看您的设备上的日期或者问问其他人。

这里为了保护用户隐私,没有调用飞书接口,将 UserId 翻译为可读的名字。如果有需要的话,建议单个单个按照 UserId 让飞书管理员查找。

此外,比如可以使用

grep "UserId" app.log | wc -l

来统计一共问了多少个问题。(可以根据实际需求来进行搜索,比如只搜索 Success request 成功回复的请求。)

2. 限流功能

可以参考 docker-compose.yml 和 config.example.yaml 里面的配置。要注意这里没有将访问数据保存在外部,这样是为了先不引入外部依赖,比如 redis 或者 mysql。由于可以控制的时间范围是1天,所以放内存里也没啥大问题。

更多交流

如需协助部署,或者其他定制服务,可联系下面的WeChat,支持发票~

遇到问题,可以加入飞书群沟通~

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如果你觉得这个项目对你有帮助,可以请作者买本书~

😚 谢谢你啦 😚

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