コードが添付されています。ChatGPT を Feishu に接続するための詳細な手順

ChatGPT は最近人気があり、上司も ChatGPT を Feishu に接続するように依頼する準備ができています。午前中の研究の後、最終的に Feishu ロボットを ChatGPT に登録して接続することに成功しました。 。

Feishu にアクセスするための詳細な手順を紹介します。

Feishu へのアクセス方法

Feishu と chatgpt 間のやり取りは次のとおりです。カスタム サービスはメッセージを転送する仲介者として機能します。

Feishu ロボットの作成

1. Feishu オープン プラットフォームにアクセスし、企業向けの自己構築アプリケーションを作成することを選択します。

#2. アプリケーションを作成した後、クリックしてアプリケーションに入り、ロボットを追加します。

#3. ロボットのメッセージ関連のアクセス許可を設定します。どのアクセス許可が必要かわからない場合は、最初にすべてのアクセス許可を有効にします。

4. イベントのサブスクリプションを設定します。イベントのサブスクリプションでは、まずフェイシュが検証するためのインターフェースを開発する必要があります。インターフェイスにはパブリック ネットワークからアクセスできる必要があります。

このインターフェイスのコードは次のように参照できます:

@PostMapping(value = "/message")
public FeishuEventDTO message(@RequestBody String body) {
log.info("收到消息：{}", body);
FeishuEventParams feishuEventParams = JSON.parseObject(body, FeishuEventParams.class);
FeishuEventDTO eventDTO = new FeishuEventDTO();
eventDTO.setChallenge(feishuEventParams.getChallenge());
return eventDTO;
}

@Data
public class FeishuEventParams {

private String challenge;
private String token;
private String type;
}

@Data
public class FeishuEventDTO {
private String challenge;
}

注意すべき点の 1 つは、この検証インターフェイスと以下のインターフェイスは受信するということです。 Feishu メッセージ インターフェイスは同じアドレスですが、メッセージ本文は異なります。

つまり、検証インターフェイスは 1 回限りの使用であり、検証の完了後にこのインターフェイスを変更する必要があります。

最初に、このインターフェイスをパブリック ネットワークからアクセスできるプロジェクトに公開します。たとえば、インターフェイス アドレスは
https://www.php.cn/link/ です。 4aee31b0ec9f7bb7885473d95961e9a6

OK、Feishu の設定は基本的に完了しました。処理する必要があるロジックは次のとおりです。

ドッキング ロジックと実装

まず、参考までに当社のドッキングの一般的なロジックについてお話します。

ユーザーがFeishuにメッセージを送信すると、Feishuはそのメッセージを独自のサービスに転送します。

しかし、ここで問題が発生します。つまり、複数のユーザーが同時に会話を開始した場合、または大規模なグループの多くの人がロボットである場合、全員の返信を記憶し、取得後に chatgpt でクエリする必要があります。その結果、この人に正確に返信します。

当社は現在社内テストにも使用しており、あまり複雑な実装はしたくないため、採用するアイデアは次のとおりです。各ユーザーのセッションが当社のサービスに転送されると、セッションのコンテンツは最初にグローバル ConcurrentLinkedQueue キューを作成し、スレッドを開始してこのキューを継続的に消費します。

汎用キューはあらかじめ構築されたオブジェクトで、このオブジェクトには現在のメッセージのメッセージID、送信者、質問内容などが格納されます。

オブジェクトが消費されるたびに、オブジェクトの質問内容がchatgptに送信され、応答結果を得た後、Feishuが提供するセッション応答インターフェースを呼び出してユーザーに応答します。 (同時実行の量が比較的大きい場合は、ここで非同期にすることができます)。

わかりました。これが一般的な考え方です。具体的なコードを見てみましょう。

1. プロジェクトを開いて、chatgpt が提供する jar を導入します。

<dependency>
<groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
<artifactId>service</artifactId>
<version>0.10.0</version>
</dependency>

2、上記の検証インターフェースを書き換えて、Feishu メッセージを受信できるように変更します。 (インターフェースのパスは変更しないでください)

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping(value = "/query")
public class QureyController {

public static ConcurrentLinkedQueue<FeishuResponse> consumer 
= new ConcurrentLinkedQueue<>();

@PostMapping(value = "/message")
public String message(@RequestBody String body) {
log.info("收到飞书消息:{}", body);
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(body);
JSONObject header = jsonObject.getJSONObject("header");
String eventType = header.getString("event_type");
if ("im.message.receive_v1".equals(eventType)) {
JSONObject event = jsonObject.getJSONObject("event");
JSONObject message = event.getJSONObject("message");
String messageType = message.getString("message_type");
if ("text".equals(messageType)) {
String messageId = message.getString("message_id");
String content = message.getString("content");
JSONObject contentJson = JSON.parseObject(content);
String text = contentJson.getString("text");

FeishuResponse feishuResponse = new FeishuResponse();
feishuResponse.setMessageId(messageId);
feishuResponse.setQuery(text);
log.info("投递用户消息,{}", JSON.toJSON(feishuResponse));
consumer.add(feishuResponse);
} else {
log.info("非文本消息");
}
}

return "suc";
}
}

FeishuResponseの構造は以下の通りです。

@Data
public class FeishuResponse {

private String messageId;

private String query;

}

3、タスク スレッドを作成します。

@Slf4j
public class AutoSendTask implements Runnable {
//你的chatgpt的key
public static final String token = "";
public static OpenAiService openAiService = null;

static {
openAiService = new OpenAiService(token, Duration.ofSeconds(60));
}

@Override
public void run() {
while (true) {
try {
FeishuResponse poll = consumer.poll();
if (poll == null) {
log.info("no query,sleep 2s");
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} else {
String query = this.query(poll.getQuery());
this.reply(poll, query);
}
} catch (InterruptedException e) {
log.error("Thread exception...", e);
}
}
}

private String query(String q) {
log.info("开始提问:{}", q);
CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
.prompt(q)
.model("text-davinci-003")
.maxTokens(2048)
.echo(false)
.build();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
CompletionResult completion = openAiService.createCompletion(completionRequest);
log.info("q:{},获取响应:{}", q, JSON.toJSONString(completion));
completion.getChoices().forEach(v -> {
sb.append(v.getText());
});
String rs = sb.toString();
if (rs.startsWith("？")) {
rs = rs.replaceFirst("？", "");
}
if (rs.startsWith("nn")) {
rs = rs.replaceFirst("nn", "");
}
log.info("格式化后的rs:{}", rs);
return rs;
}

private String reply(FeishuResponse poll, String rs) {
JSONObject params = new JSONObject();
params.put("uuid", RandomUtil.randomNumbers(10));
params.put("msg_type", "text");

JSONObject content = new JSONObject();
content.put("text", rs);
params.put("content", content.toJSONString());

String url = String.format("https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages/%s/reply",
 poll.getMessageId());
String tenantAccessToken = FeishuUtils.getTenantAccessToken();
String body = null;
try (HttpResponse authorization = HttpUtil.createPost(url)
.header("Authorization", "Bearer " + tenantAccessToken)
.body(params.toJSONString())
.execute()) {
body = authorization.body();
}

return body;
}

}

フェイシュトークンを取得するためのツールクラスは次のとおりです:

@Slf4j
public class FeishuUtils {

public static final String tokenUrl
= "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/app_access_token/internal/";
//构建一个cache 缓存飞书的token
static Cache<String, String> tokenCache =
CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(3500)).build();
//这个是飞书应用的appid和key，可以在创建的飞书应用中找到
public static final String appId = "";
public static final String appKey = "";

public static String getTenantAccessToken() {
String token = null;
try {
token = tokenCache.get("token", () -> {
JSONObject params = new JSONObject();
params.put("app_id", appId);
params.put("app_secret", appKey);
String body;
try (HttpResponse execute = HttpUtil.createPost(tokenUrl)
.body(params.toJSONString()).execute()) {
body = execute.body();
}
log.info("获取飞书token:{}", body);
if (StrUtil.isNotBlank(body)) {
String tenantAccessToken = JSON.parseObject(body).getString("tenant_access_token");
tokenCache.put("token", tenantAccessToken);
return tenantAccessToken;
}
return null;
});
} catch (ExecutionException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return token;
}
}

4. スレッドクラスを起動するだけです。

最後に、プライバシー保護のため、chatgpt のグループ会話の効果は表示されませんが、ロボットとの直接会話の効果を示してみましょう。

最後に

試しにchatgptを導入したので、かなり雑なコードになってしまいましたが、もし文章におかしな点があれば、ぜひご指摘ください。理解するでしょう。

この記事のコードでは、guava、hutool-all、fastjson などの追加の jar も導入しています。

以上がコードが添付されています。ChatGPT を Feishu に接続するための詳細な手順の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。