【飞书ChatGPT机器人】飞书接入ChatGPT,打造智能问答助手
文章目录
- 前言
- 环境列表
- 1.飞书设置
- 2.克隆feishu-chatgpt项目
- 3.配置config.yaml文件
- 4.运行feishu-chatgpt项目
- 5.安装cpolar内网穿透
- 6.固定公网地址
- 7.机器人权限配置
- 8.创建版本
- 9.创建测试企业
- 10. 机器人测试
前言
在飞书中创建chatGPT机器人并且对话,在下面操作步骤中,使用到了Git克隆项目,需提前安装好Git,克隆的项目是Go语言项目,所以需提前安装Go语言环境。
环境列表
-
Git
-
Go1.20
1.飞书设置
首次注册飞书,我们可以创建个人账号

进入后 我们创建一个飞书企业自建项目

然后设置机器人名称和描述,下面选择图标和颜色

创建成功后,添加一下机器人的能力

2.克隆feishu-chatgpt项目
feishu-chatgpt项目集成了飞书调用chatgpt的功能,这边使用windwos系统 在powershell中使用git克隆项目,选择目录,把项目克隆下来
git clone https://github.com/Leizhenpeng/feishu-chatgpt.git

然后进入code目录
cd feishu-chatgpt/code
修改配置文件名称
mv config.example.yaml config.yaml
3.配置config.yaml文件
在我们上面clone下来的项目目录的code文件夹下,可以看到config.yaml配置文件

打开配置文件,我们可以看到前面两个参数对应的是飞书上面我们创建项目的APP ID和App Secret

打开飞书,复制对应的参数

将这两个参数对应填写到配置文件中

然后下面还有两个参数:APP_ENCRYPT_KEY以及APP_VERIFICATION_TOKEN

同样在飞书里面,点击事件与订阅,然后我们可以看到

第一个值未开启,我们点击刷新即可

然后我们把两个值分别对应填写到配置文件中,记得保存

填写好飞书的参数后,接下来设置配置文件中openAI的参数,我们需要获取openAI的KEY,可以去openAI官网自己账号获取,也可以有一些免费网站获取测试,如https://freeopenai.xyz/ 这个网站,我们可以获取一个key,获取后我们把key值填写到配置文件中,记得保存文件

打开配置文件,我们可以看到前面两个参数对应的是飞书上面我们创建项目的APP ID和App Secret

最后,设备需要使用代理,在最后一行配置代理,不配置的话无法访问chatgpt接口,得不到chatGPT返回的回答

4.运行feishu-chatgpt项目
首次运行会下载相关所需的包,为了防止下载不成功,先设置一下go中的代理,执行下面命令切换国内代理
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
然后运行main.go文件,启动项目,
go run main.go
注意看图片上面的路径,一定是在feishu-chatgpt项目的code文件夹下操作,启动后我们可以看到端口号,端口号为:9000

服务启动后,接下来我们需要设置飞书机器人连接我们服务的地址,要求我们设置外网地址,不能使用局域网地址。
这里我们用cpolar内网穿透工具将本地9000端口下的服务映射到公网上,它会自动生成返回相应的公网地址,就可以使用这个公网地址设置飞书机器人连接服务,不需要公网IP,不用设置路由器,也不需要公网服务器。

5.安装cpolar内网穿透
cpolar官网:https://www.cpolar.com/
访问cpolar官网,注册一个账号,然后下载并安装windows版本的cpolar客户端。

cpolar内网穿透安装成功后,在浏览器上访问本地9200端口【http://localhost:9200】,使用cpolar账号登录。

点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道,创建一个http隧道,指向9000端口,就是上面我们运行main.go的服务端口号
- 隧道名称:可自定义命名,注意不要与已有的隧道名称重复
- 协议:选择http
- 本地地址:9000
- 域名类型:免费选择随机域名
- 地区:选择China vip
点击创建

隧道创建成功后,点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网地址,然后复制地址

然后打开飞书机器人,我们填写上面的公网地址,注意,需加上资源路径/webhook/card,然后点击验证

点击验证后没有任何提示表示成功,我们在powershell中也可以看到打印的日志

6.固定公网地址
由于我们刚刚创建的是免费随机临时的隧道,他生成的公网地址会在24小时内随机变化,不适合作为长期使用的链接。所以我们接下来固定这个公网地址。
注意需要将cpolar套餐升级至基础套餐或以上,且每个套餐对应的带宽不一样。
登录cpolar官网后台,点击左侧的预留,选择保留二级子域名,设置一个二级子域名名称,点击保留,保留成功后复制保留的二级子域名名称

保留成功后复制保留的二级子域名地址

访问本地9200端口【127.0.0.1:9200】,登录cpolar web UI管理界面,点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表,找到所要配置的隧道,点击右侧的编辑

修改隧道信息,将保留成功的二级子域名配置到隧道中
- 域名类型:选择二级子域名
- Sub Domain:填写保留成功的二级子域名
点击更新

更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了保留的二级子域名名称,将其复制下来

然后我们打开飞书机器人,把随机地址换成我们固定的公网地址,然后点击保存

然后打开下面的事件订阅,同样把公网地址设置进去,后面的资源路径改为/webhook/event,然后点击保存

7.机器人权限配置
打开权限管理,筛选权限,输入im:message

然后批量开通如下权限
- im:resource(获取与上传图片或文件资源)
- m:message
- im:message.group_at_msg(获取群组中所有消息)
- im:messagegroup_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:messagep2p_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)

搜索im:resource,开通这个权限

然后再次输入im:chat,开通如下两个权限

然后添加事件,添加如下三个事件

8.创建版本
点击上面创建版本,填写版本信息和更新说明

然后点击下面保存

保存成功后申请线上发布

9.创建测试企业
点击旁边的测试企业和人员,我们创建一个测试企业

创建好后点击关联应用

然后我们切换账号,切换成我们上面创建的测试企业账号

切换后可以看到我们创建的机器人项目,点击进去

我们可以看到状态已经发布状态

然后我们还要继续设置最后一步,打开凭证与基础信息,查看APPID和APP Secret这两个值

然后把上面的两个值在我们配置文件中替换掉,配置文件使用的是飞书个人账号的值,现在创建了测试企业号,需改为测试企业号的APPID和APP Secret

改完后重新启动即可

10. 机器人测试
下载飞书,打开飞书,登陆的时候选择我们上面创建的测试企业账号

然后点击搜索

输入chat,即可看到我们自己设置的机器人,点击

然后即可进行对话,机器人回复有点慢,因为是海外接口

相关文章:
【飞书ChatGPT机器人】飞书接入ChatGPT,打造智能问答助手
文章目录 前言环境列表1.飞书设置2.克隆feishu-chatgpt项目3.配置config.yaml文件4.运行feishu-chatgpt项目5.安装cpolar内网穿透6.固定公网地址7.机器人权限配置8.创建版本9.创建测试企业10. 机器人测试 前言 在飞书中创建chatGPT机器人并且对话,在下面操作步骤中…...
vue3集成jsoneditor
一、背景 之前在做录制回放平台的时候,需要前端展示子调用信息,子调用是一个请求列表数组结构,jsoneditor对数组的默认展示结构是[0].[1].[2]..的方式,为了达到如下的效果,必须用到 onNodeName的钩子函数,…...
自然语言处理 中文停用词词典
我整合了4个常用的中文停用词词典(https://gitcode.net/mirrors/goto456/stopwords/-/tree/master),剔除了其中的非中文词汇,得到停用词词典如下,可直接取用。 看见 并不是 有著 岂非 毫无保留地 这样 么 哎呀 互相 通…...
CocosCreator3.8研究笔记(十)CocosCreator 图像资源的理解
一、图像资源导入 Cocos Creator 可使用图像文件格式,支持 JPG、PNG、BMP、TGA、HDR、WEBBP、PSD、TIFF 等。 将图像资源直接拖拽到 资源管理器 即可将其导入 二、图像资源的类型 在 属性检查器 面板中便可根据需要设置图像资源的使用类型:raw 、 textu…...
计算机使用中常用截图与标注方法
一、截图常用方法 1.windows自带快捷键 Print Screen SysPq 截取全屏,可以粘到word文档中,可以粘贴到"画图"程序中,命名一个文件名,另存为图片,或.jpg后缀,或.png后缀 alt Print S…...
Elasticsearch,Logstash和Kibana安装部署(ELK Stack)
前言 当今数字化时代,信息的快速增长使得各类组织和企业面临着海量数据的处理和分析挑战。在这样的背景下,ELK Stack(Elasticsearch、Logstash 和 Kibana)作为一套强大的开源工具组合,成为了解决数据管理、搜索和可视…...
MATLAB中movmean函数用法
目录 语法 说明 示例 向量的中心移动平均值 向量的尾部移动平均值 矩阵的移动平均值 包含缺失值的向量的移动平均值 基于样本点计算移动平均值 仅返回满窗口平均值 movmean函数的功能是对数据进行移动求平均值。 语法 M movmean(A,k) M movmean(A,[kb kf]) M mov…...
IIS短文件名泄露漏洞复现
IIS短文件名泄露漏洞复现 前言一、漏洞描述二、漏洞原理1.什么是短文件2.短文件特征 三、漏洞验证三、漏洞防御总结 前言 IIS短文件名泄露漏洞比较老了,而且只适合于windowsiisasp的网络结构,所有如下的复现步骤看下就行了,关键是要弄懂原理…...
万字解读 Android 车机核心 :CarService 的构成和链路~
前言 关于 Android 车机,之前分析过方控上自定义按键的输入机制和中控上旋钮输入的原理,但都局限于 Car Service 内 Input 相关模块。 一文了解 Android 车机如何处理中控的旋钮输入从实体按键看 Android 车载的自定义事件机制 本文将结合 Android 系…...
C#使用Panel
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System...
Jabbi的Rust学习日记(一)
Rust环境安装 Windows:Install Rust - Rust Programming Language (rust-lang.org) 访问网页,下载64bit | 32bit 版本 下载完成后打开,直接enter即可 Linux:输入指令 curl https://sh.rustup.rs-sSf | sh 我会报错,好像是链接不到这个网址&a…...
电脑磁盘分区形式是什么?如何更改?
磁盘分区形式介绍 在了解为什么以及如何更改分区形式之前,让我们对磁盘分区形式有一个基本的了解。一般来说,分区形式是指主引导记录(MBR)和 GUID 分区表(GPT)。 MBR和GPT是Windows系统中常用…...
Outlook无需API开发连接钉钉群机器人,实现新增会议日程自动发送群消息通知
Outlook用户使用场景: 在企业中,会议和活动的顺利举行对于业务运转和团队协作至关重要。然而,计划的变动总是无法避免,这可能会导致其他人的计划受到影响,打乱原有的安排。为了解决这个问题,许多企业开始使…...
elasticsearch分析插件 安装analysis-ik
首先下载安装es 和 插件 ,注意 两者的版本要保持一致,如果要用到kibana 则三者保持一致 ik:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases es/kibana:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/ 然后在 es— elast…...
2023年股票大宗减持研究报告
第一章 股票大宗减持概述 1.1 概念 大宗减持是指通过大宗交易的方式进行减持,即达到规定的最低限额的证券单笔买卖申报,买卖双方经过协议达成一致并经交易所确定成交的证券交易,其中A股单笔交易数量在30万股(含)以上…...
VS编译.cu文件源文件无法打开matrix.h和mex.h问题
配置好cu和VS相关库文件后CUDA程序仍然报错:无法打开matrix.h和mex.h,解决办法: (1)这两个头文件是matlab中的,可能无法直接在VS中调用,可以通过添加外部依赖项的方法将matlab中的头文件的文件路…...
小bugs搜集和解决方法,亲测有效(2022-2023)
有些小bugs几行指令就能解决,写太多不好,这里就进行一个2022-2023这段时间的bugs collection和solution。 Deep Learning How to make really empty tensor? a nn.Torch([]) b torch.empty(2,3) for i in rang(3):a torch.cat(a, b, dim0)Mismatc…...
归并排序和快速排序的两种实现
在此之前我们已经介绍过归并排序和快速排序:浅谈归并排序与快速排序,但其中的实现都是基于递归的。本文将重新温故这两种算法并给出基于迭代的实现。 目录 1. 归并排序1.1 基于递归1.2 基于迭代 2. 快速排序2.1 基于递归2.2 基于迭代 1. 归并排序 1.1 基…...
C#,《小白学程序》第十四课:随机数(Random)第一,几种随机数的计算方法与代码
1 文本格式 /// <summary> /// 《小白学程序》第十四课:随机数(Random)第一,几种随机数的计算方法与代码 /// 本课初步接触一下随机数。 /// </summary> /// <param name"sender"></param> ///…...
[杂谈]-快速了解Modbus协议
快速了解Modbus协议 文章目录 快速了解Modbus协议1、为何 Modbus 如此受欢迎2、范围和数据速率3、逻辑电平4、层数5、网络与通讯6、数据帧格式7、数据类型8、服务器如何存储数据9、总结 Modbus 是一种流行的低速串行通信协议,广泛应用于自动化行业。 该协议由 Mo…...
XML Group端口详解
在XML数据映射过程中,经常需要对数据进行分组聚合操作。例如,当处理包含多个物料明细的XML文件时,可能需要将相同物料号的明细归为一组,或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码,增加了开…...
eNSP-Cloud(实现本地电脑与eNSP内设备之间通信)
说明: 想象一下,你正在用eNSP搭建一个虚拟的网络世界,里面有虚拟的路由器、交换机、电脑(PC)等等。这些设备都在你的电脑里面“运行”,它们之间可以互相通信,就像一个封闭的小王国。 但是&#…...
[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解
突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 安全措施依赖问题 GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...
Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)
引言:为什么 Eureka 依然是存量系统的核心? 尽管 Nacos 等新注册中心崛起,但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制,是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中,单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。在多线程环境下,实现单例模式时需要注意线程安全问题,以防止多个线程同时创建实例,导致…...
保姆级教程:在无网络无显卡的Windows电脑的vscode本地部署deepseek
文章目录 1 前言2 部署流程2.1 准备工作2.2 Ollama2.2.1 使用有网络的电脑下载Ollama2.2.2 安装Ollama(有网络的电脑)2.2.3 安装Ollama(无网络的电脑)2.2.4 安装验证2.2.5 修改大模型安装位置2.2.6 下载Deepseek模型 2.3 将deepse…...
并发编程 - go版
1.并发编程基础概念 进程和线程 A. 进程是程序在操作系统中的一次执行过程,系统进行资源分配和调度的一个独立单位。B. 线程是进程的一个执行实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。C.一个进程可以创建和撤销多个线程;同一个进程中…...
c++第七天 继承与派生2
这一篇文章主要内容是 派生类构造函数与析构函数 在派生类中重写基类成员 以及多继承 第一部分:派生类构造函数与析构函数 当创建一个派生类对象时,基类成员是如何初始化的? 1.当派生类对象创建的时候,基类成员的初始化顺序 …...
华为OD机试-最短木板长度-二分法(A卷,100分)
此题是一个最大化最小值的典型例题, 因为搜索范围是有界的,上界最大木板长度补充的全部木料长度,下界最小木板长度; 即left0,right10^6; 我们可以设置一个候选值x(mid),将木板的长度全部都补充到x,如果成功…...
CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!
本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架,该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力,仅需单个正常样本和文本描述,即可生成逼真且多样化的异常样本,有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题,为工业质检、医疗影像…...
