附代碼，ChatGPT接入飛書詳細步驟

最近ChatGPT大火，boss也蠢蠢欲動要求我們把ChatGPT接入飛書，經過一上午的研究，終於註冊成功並且實現了飛書機器人對接到ChatGPT。

以下跟大家分享一下接入飛書的詳細步驟。

如何連接飛書

飛書與chatgpt的互動如下，我們的自訂服務就是扮演一個中間人的角色，進行訊息的轉送。

建立飛書機器人

1，進入飛書開放平台，選擇建立企業自建應用程式。

2，創建完應用程式以後，點選進入應用，新增機器人。

3，給機器人設定訊息相關的權限，如果不確定需要什麼權限，可以先全部開通。

4，設定事件訂閱。事件訂閱需要先開發一個介面供飛書驗證。介面需要可以公網存取。

這個介面的程式碼可以參考如下：

@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;
}

有一點要注意的是，這個校驗介面和下面接收飛書訊息的介面是同一個位址，但是訊息體不一樣。

也就是說校驗介面是一次性的，校驗完之後就需要對這個介面進行改造。

我們先將這個介面發佈到一個可以公網存取的專案中，例如介面位址是
#https://www.php.cn/link/4aee31b0ec9f7bb7885473d95961e9a6

OK，到這裡飛書的配置基本上搞定了，以下就是我們需要進行處理的邏輯了。

對接邏輯及實現

先說一下我司對接的大致邏輯，供大家參考。

用戶傳送訊息到飛書之後，飛書會將訊息轉送到我們自己的服務上。

但是這裡會存在一個問題，就是當多個用戶並發發起會話時，或者一個大群裡很多人都在@我們的機器人時，我們需要記住每一個人的回話，在chatgpt查詢到結果後，準確的回覆這個人。

由於我司目前也是用於內部測試不想實現太複雜，所以我們採用的思路是：每一個用戶的會話轉發到我們的服務上時，先將會話內容保存到一個全局的ConcurrentLinkedQueue隊列中，然後啟動一個線程，不停的消費這個隊列。

佇列的泛型是一個事先建構好的對象，這個物件保存著目前訊息的訊息id，發送人，提問內容等。

每消費一個對象，就將對象的提問內容傳送到chatgpt，取得回應結果以後，呼叫飛書提供的會話回覆介面去回覆使用者。 （如果並發量比較大，這裡可以搞成異步的）。

好了，大致思路就說到這，我們看一下具體的程式碼。

1，打開我們的項目，引入chatgpt提供的jar。

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

2，重寫上面的校驗接口，改造成接收飛書訊息。 （介面路徑不要變）

@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的結構如下。

@Data
public class FeishuResponse {

private String messageId;

private String query;

}

3，寫一個任務執行緒。

@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;
}

}

取得飛書token的工具類別如下：

@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，啟動執行緒類別即可。 ###

最後，出於隱私，chatgpt群會話的效果就不展示了，展示一下直接對話機器人的效果吧。

最後

由於我們引入chatgpt也只是抱著嘗試的態度，所以代碼相對也比較粗糙，如果有哪裡寫的不好的地方，還望大家海涵。

文中程式碼還額外引入的jar有：guava、hutool-all、fastjson。

以上是附代碼，ChatGPT接入飛書詳細步驟的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！