ChatGPT가 최근 인기를 얻었고 사장님도 ChatGPT를 Feishu에 연결해 달라고 요청할 준비가 되어 있습니다. 오전 조사 끝에 마침내 Feishu 로봇을 ChatGPT에 성공적으로 등록하고 연결했습니다.
다음은 Feishu에 액세스하는 자세한 단계를 알려드리겠습니다.
Feishu와 chatgpt 간의 상호 작용은 다음과 같습니다. 우리의 맞춤형 서비스는 메시지를 전달하는 중개자 역할을 합니다.
1. Feishu 개방형 플랫폼에 들어가서 기업용 자체 구축 애플리케이션을 생성하도록 선택합니다.
2. 애플리케이션 생성 후 클릭하여 애플리케이션에 들어가 로봇을 추가합니다.
3. 로봇에 대한 메시지 관련 권한을 구성합니다. 어떤 권한이 필요한지 확실하지 않은 경우 먼저 해당 권한을 모두 활성화할 수 있습니다.
4. 이벤트 구독을 구성합니다. 이벤트 구독을 위해서는 먼저 Feishu가 확인할 인터페이스를 개발해야 합니다. 인터페이스는 공용 네트워크에서 액세스할 수 있어야 합니다.
이 인터페이스의 코드는 다음과 같이 참조할 수 있습니다:
@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; }
한 가지 주의할 점은 이 확인 인터페이스가 Feishu 메시지를 수신하기 위한 아래 인터페이스와 동일한 주소를 가지고 있지만 메시지 본문이 다르다는 것입니다.
즉, 확인 인터페이스는 일회용입니다. 확인 후에는 이 인터페이스를 수정해야 합니다.
먼저 공용 네트워크에서 액세스할 수 있는 프로젝트에 이 인터페이스를 게시합니다. 예를 들어 인터페이스 주소는
//m.sbmmt.com/link/4aee31b0ec9f7bb7885473d95961e9a6
좋아, Feishu의 구성은 기본적으로 여기서 완료됩니다. 처리해야 할 로직은 다음과 같습니다.
먼저 참고를 위해 저희 회사의 일반적인 도킹 로직에 대해 이야기해보겠습니다.
사용자가 Feishu에 메시지를 보내면 Feishu는 해당 메시지를 당사 서비스로 전달합니다.
하지만 여기에는 문제가 있습니다. 즉, 여러 사용자가 동시에 대화를 시작하거나 대규모 그룹의 많은 사람이 @our 로봇인 경우 chatgpt가 결과를 쿼리한 후 이 사람에게 응답해야 한다는 것입니다. 정확히.
우리 회사는 현재 이를 내부 테스트용으로 사용하고 있으며 구현이 너무 복잡해지는 것을 원하지 않기 때문에 우리가 채택한 아이디어는 각 사용자의 세션이 우리 서비스로 전달될 때 세션 콘텐츠가 먼저 글로벌 ConcurrentLinkedQueue 대기열에 저장된다는 것입니다. , 스레드를 시작하고 이 큐를 지속적으로 사용합니다.
일반 유형의 대기열은 미리 구성된 개체입니다. 이 개체는 현재 메시지의 메시지 ID, 보낸 사람, 질문 내용 등을 저장합니다.
객체가 소비될 때마다 객체의 질문 내용이 chatgpt로 전송되며, 응답 결과를 얻은 후 Feishu에서 제공하는 세션 응답 인터페이스가 호출되어 사용자에게 응답합니다. (동시성이 비교적 큰 경우 여기에서 비동기화할 수 있습니다.)
그렇습니다. 일반적인 아이디어는 여기까지입니다. 구체적인 코드를 살펴보겠습니다.
1. 프로젝트를 열고 chatgpt에서 제공하는 jar를 소개합니다.
com.theokanning.openai-gpt3-java service 0.10.0
2, 위의 확인 인터페이스를 다시 작성하고 Feishu 메시지를 수신하도록 수정하세요. (인터페이스 경로를 변경하지 마세요.)
@Slf4j @RestController @RequestMapping(value = "/query") public class QureyController { public static ConcurrentLinkedQueue 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"; } }
FeishuResponse의 구조는 다음과 같습니다.
@Data public class FeishuResponse { private String messageId; private String query; }
3. 작업 스레드를 작성합니다.
@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; } }
Feishu 토큰을 얻기 위한 도구 클래스는 다음과 같습니다.
@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 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 스레드 클래스를 시작하세요.
마지막으로 개인정보 보호를 위해 chatgpt 그룹 대화 효과는 표시되지 않습니다. 직접 대화 로봇의 효과를 보여드리겠습니다.
시험적인 태도로 chatgpt만 소개했기 때문에 코드가 상대적으로 거칠더라도 잘못 작성된 부분이 있으면 양해해 주시기 바랍니다.
이 문서의 코드에 소개된 추가 jar에는 guava, hutool-all 및 fastjson이 있습니다.
위 내용은 ChatGPT를 Feishu에 연결하기 위한 코드 첨부, 세부 단계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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