飞书 ×(GPT-4 + DALL·E + Whisper)
🚀 Feishu OpenAI 🚀
如果开源版无法满足您公司的需求,推荐您体验商业共创版
- 内置开箱即用的 Azure Openai: 无需部署到海外,即可获得数十倍的性能提升
- 掌控全局的 Admin Panel: AI资源管理、对话日志查询、风险词规避和对话权限管理
- 专人技术支持: 配备专业部署交付人员与后期一对一维护服务
- 同时提供在线 Saas 版/企业级私有部署
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🗣 语音交流:私人直接与机器人畅所欲言
💬 多话题对话:支持私人和群聊多话题讨论,高效连贯
🖼 文本成图:支持文本成图和以图搜图
🛖 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
🤖 AI模式:内置4种AI模式,感受AI的智慧与创意
🔄 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
👍 交互式反馈:即时获取机器人处理结果
🎰 余额查询:即时获取token消耗情况
🔙 历史回档:轻松回档历史对话,继续话题讨论 🚧
🔒 管理员模式:内置管理员模式,使用更安全可靠 🚧
🌐 多token负载均衡:优化生产级别的高频调用场景
↩️ 支持反向代理:为不同地区的用户提供更快、更稳定的访问体验
📚 与飞书文档互动:成为企业员工的超级助手 🚧
🎥 话题内容秒转PPT:让你的汇报从此变得更加简单 🚧
📊 表格分析:轻松导入飞书表格,提升数据分析效率 🚧
🍊 私有数据训练:利用公司产品信息对GPT二次训练,更好地满足客户个性化需求 🚧
- 🍏 对话基于 OpenAI-gpt-3.5-turbo 接口
- 🍎 通过 lark,将 ChatGPT 接入飞书和飞书国际版
- 🥒 支持Serverless 云函数、本地环境、Docker、二进制安装包 等多种渠道部署
- 🍋 基于goCache内存键值对缓存
有关飞书的配置文件说明,➡︎ 点击查看
本地部署
git clone [email protected]:Leizhenpeng/feishu-chatgpt.git
cd feishu-chatgpt/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 [email protected]: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
- 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
- 一键部署
cd ..
s deploy
- 本地
windows
- 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
- 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
- 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
- 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:
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。
在打开的页面中,配置环境变量,每个变量的说明如下图所示:
![Railway 环境变量](https://user-images.githubusercontent.com/50035229/225005602-88d8678f-9d17-4dc5-8d1e-4abf64fb84fd.png)
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](https://user-images.githubusercontent.com/50035229/225006236-57cb3c8a-1b7d-4bfe-9c9b-099cb9179027.png)
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。
Repl.it部署
The fastest way to deploy the feishu-openai to repl.it
is to click the run on repl.it
button below.
Remember switch to secrets
tab then edit System environment variables
.You can also edit raw json:
{
"APP_ID": "",
"APP_SECRET": "",
"APP_ENCRYPT_KEY": "",
"APP_VERIFICATION_TOKEN": "",
"BOT_NAME": "ChatGPT",
"OPENAI_KEY": "sk-",
"OPENAI_MODEL": "gpt-3.5-turbo"
}
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
小白简易化 docker 部署
docker run -d --restart=always --name feishu-chatgpt2 -p 9000:9000 -v /etc/localtime:/etc/localtim:ro \
--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="" \
dockerproxy.com/leizhenpeng/feishu-chatgpt:latest
事件回调地址: http://IP:9000/webhook/event 卡片回调地址: http://IP:9000/webhook/card
把它填入飞书后台
部署azure版本
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 AZURE_ON=true \
--env AZURE_API_VERSION=xxx \
--env AZURE_RESOURCE_NAME=xxx \
--env AZURE_DEPLOYMENT_NAME=xxx \
--env AZURE_OPENAI_TOKEN=xxx \
feishu-chatgpt:latest
注意:
BOT_NAME
为飞书机器人名称,例如chatGpt
AZURE_ON
为是否使用azure ,请填写true
AZURE_API_VERSION
为azure api版本 例如2023-03-15-preview
AZURE_RESOURCE_NAME
为azure 资源名称 类似https://{AZURE_RESOURCE_NAME}.openai.azure.com
AZURE_DEPLOYMENT_NAME
为azure 部署名称 类似https://{AZURE_RESOURCE_NAME}.openai.azure.com/deployments/{AZURE_DEPLOYMENT_NAME}/chat/completions
AZURE_OPENAI_TOKEN
为azure openai token
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
二进制安装包部署
- 进入release 页面 下载对应的安装包
- 解压安装包,修改 config.example.yml 中配置信息,另存为 config.yaml
- 目录下添加文件
role_list.yaml
,自定义角色,可以从这里获取:链接 - 运行程序入口文件
feishu-chatgpt
事件回调地址: http://IP:9000/webhook/event 卡片回调地址: http://IP:9000/webhook/card
- 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
- 前往开发者平台创建应用,并获取到 APPID 和 Secret
- 前往
应用功能-机器人
, 创建机器人 - 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
- 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
- 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
, 把他们后面所有的权限全部勾选。 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)
- 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
遇到问题,可以加入飞书群沟通~
AI |
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 |