ConnectAI-E/feishu-openai

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飞书 ×（GPT-4 + DALL·E + Whisper）

🚀 Feishu OpenAI 🚀

www.connectai-e.com

商业支持

升级至商业共创版，满足您公司的需求：

全面支持：集成OpenAI、Midjourney等主流AI模型，充足资源满足小团队全年需求。
超值优惠：后续补充AI资源价格仅为官方价的60%，为您节省成本。
持续更新：企联AI已获「奇绩创坛」数百万天使投资，确保商业版持续优化和质量提升。
管理便捷：实用Admin Panel助您轻松管理AI资源、查询日志、避免风险词汇和权限控制。
高度安全：提供在线SaaS版与企业级私有部署，确保数据安全和隐私保护。

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企业客户咨询: 15623677720

👻 机器人功能

🗣 语音交流：私人直接与机器人畅所欲言「Whisper」

🕵️ 图片推理: 借助大模型互动式对话图片「GPT4V」

💬 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「DALLE-3」

🛖 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 🚧

🌟 项目特点

🍏 支持 OpenAI (https://platform.openai.com/account/api-keys) 主要Chat接口:GPT4、DALL·E-3、Whisper、GPT-4V
🍎 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

项目部署

有关飞书的配置文件说明，➡︎ 点击查看

本地部署

```bash git clone git@github.com: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 - [cpolar](https://dashboard.cpolar.com/) - [natapp](https://natapp.cn/) ```bash # 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](https://www.bilibili.com/video/BV1nW4y1378T/)

serverless云函数(阿里云等)部署

```bash git clone git@github.com:Leizhenpeng/feishu-chatgpt.git cd feishu-chatgpt/code ``` 安装[severless](https://docs.serverless-devs.com/serverless-devs/quick_start)工具 ```bash # 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 ``` 2. 一键部署 ```bash 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 ```cmd 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 ```cmd go env -w GOOS=linux ``` 2. 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 ``` 3. 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 ``` 4. 一键部署 ```bash 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](https://www.bilibili.com/video/BV1nW4y1378T/)

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](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/10D-TF?referralCode=oMcVS2) #### 2. 配置环境变量在打开的页面中，配置环境变量，每个变量的说明如下图所示： Railway 环境变量

#### 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。

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: ```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

```bash 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 地址: https://hub.docker.com/r/leizhenpeng/feishu-chatgpt ```bash 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 ```bash 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 ```bash # 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

1. 进入[release 页面](https://github.com/Leizhenpeng/feishu-chatgpt/releases/) 下载对应的安装包 2. 解压安装包,修改 config.example.yml 中配置信息,另存为 config.yaml 3. 目录下添加文件 `role_list.yaml`，自定义角色，可以从这里获取：[链接](https://github.com/Leizhenpeng/feishu-chatgpt/blob/master/code/role_list.yaml) 3. 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

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, 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

一起交流

遇到问题，可以加入飞书群沟通~

企联AI

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
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开源社区：https://github.com/ConnectAI-E