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飞书 ×（GPT-3.5 + DALL·E + Whisper）

🚀 Feishu OpenAI 🚀

👻 机器人功能

🗣 语音交流：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

🎭 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

👍 交互式反馈：即时获取机器人处理结果

🏞 场景预设：内置丰富场景预设，方便用户管理场景 🚧

🔙 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：方便国内用户访问

📚 与飞书文档互动：成为企业员工的超级助手 🚧

🌟 项目特点

• 🍏 基于 OpenAI-gpt-3.5-turbo 接口
• 🍎 通过 lark，将 ChatGPT 接入飞书
• 🥒 支持Serverless 云函数、本地环境、Docker、二进制安装包多种渠道部署
• 🍋 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

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

• cpolar
• natapp

# 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

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

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

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

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

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
• 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

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

二进制安装包部署

1. 进入release 页面 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.yml
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
• 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 或者 serverless 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)

5. 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

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