Openaibot

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? Implementar documentos y? Dev Docs &? Contribuir

No dudes en estrellas peleando, emitir y relaciones públicas

Python> = 3.9

Este proyecto utiliza la función Toolcall.

Integra un sistema de colas y instantáneas de mensajes, que ofrece mecanismos de complemento y autenticación antes de la ejecución del complemento.

El bot se adhiere al esquema de formato OpenAI . Adapte usando Gateway o One-API de forma independiente.

Manifestación	Visión con voz	Intérprete de código

? Hoja de ruta

El programa ha iterado a su cuarta generación.

• Eliminación del código heredado
• Eliminación del sistema métrico
• Deleción del sistema de selección de modelos, unificado para el esquema de OpenAI
• Implementación de un sistema de complementos más robusto
• Simplificación de la estructura del proyecto
• Eliminación del sistema de proveedores
• Soporte de gancho
• Acceso a TTS
• Agregue soporte independiente para GPT-4-TURBO y VISION
• Agregar soporte de referencia LLM al entorno de complemento. (extraer && buscar en texto)

? Características

• ? Un ecosistema integral de desarrollo de complementos, adoptando un diseño clásico e integración perfecta con complementos a través de la instalación pip
• Sistema de mensajes sin restricciones de tiempo o remitente, ofreciendo lógicas completamente desacopladas
• ? Ofrece inicio de sesión a través de un mecanismo de URL, proporcionando una solución de desarrollo de autenticación flexible y expandible
• ? Empodera a los usuarios para autorizar la ejecución de los complementos. Los usuarios pueden configurar las variables de entorno de complementos a su discreción
• ? Soporte para complementos para acceder a los archivos
• ? Soporte multiplataforma: extienda nuevas plataformas heredando la clase base
• ? Los complementos pueden determinar su apariencia en nuevas sesiones dinámicamente, evitando la degradación del rendimiento a pesar de las grandes cantidades de complementos

? Modos de inicio de sesión

• Login via url : Usar /login <a token>$<something like https://provider.com/login> para iniciar sesión. El programa publica el token a la interfaz para recuperar la información de configuración, cómo desarrollar esto.
• Login : use /login https://<api endpoint>/v1$<api key>$<the model>$<tool model such as gpt-3.5-turbo> para iniciar sesión

? El complemento puede hacer más

Convertidor de pegatinas	Función de temporizador (incorporada)

? Soporte de plataforma

Plataforma	Apoyo	Sistema de archivos	Observaciones
Telegrama	✅	✅
Discordia	✅	✅
Kook	✅	✅	No admite triggering by reply
Flojo	✅	✅	No admite triggering by reply
Línea
QQ
Veloz
Gorjeo
Matriz
IRC
...			Crear problema/PR

? Comienzo rápido

Consulte el? Documento de implementación para obtener más información.

? Implementación de un solo clic

Si está utilizando un servidor nuevo, puede usar el siguiente shell para instalar automáticamente este proyecto.

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/LLMKira/Openaibot/main/deploy.sh | bash

? Instalación manual

 # Install Voice dependencies
apt install ffmpeg
# Install RabbitMQ
docker pull rabbitmq:3.10-management
docker run -d -p 5672:5672 -p 15672:15672 
  -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin 
  -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=8a8a8a 
  --hostname myRabbit 
  --name rabbitmq 
  rabbitmq:3.10-management
docker ps -l
# Install Project
git clone https://github.com/LlmKira/Openaibot/
cd Openaibot
pip install pdm
pdm install -G bot
cp .env.exp .env && nano .env
# Test
pdm run python3 start_sender.py
pdm run python3 start_receiver.py
# Host
apt install npm
npm install pm2 -g
pm2 start pm2.json

Asegúrese de cambiar la contraseña predeterminada para el comando o deshabilitar los puertos abiertos para evitar que la base de datos sea escaneada y atacada.

? Estibador

Build Hub: Sudoskys/Llmbot

Tenga en cuenta que si ejecuta este proyecto usando Docker, comenzará a Redis, MongoDB y RabbitMQ. Pero si estás ejecutando localmente, solo Rabbitmq

Instalación manual de Docker-Compose

git clone https://github.com/LlmKira/Openaibot.git
cd Openaibot
cp .env.exp .env && nano .env
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

El archivo de configuración de Docker docker-compose.yml contiene todas las bases de datos. De hecho, no se requieren Redis y MongoDB. Puede eliminar estas bases de datos usted mismo y usar el sistema de archivos local.

Actualice la imagen usando docker-compose pull .

Use docker exec -it llmbot /bin/bash para ver el shell en Docker, ingrese exit para salir.

? Comandos de corte

clear - Deletes chat records
login - Login to the bot
help - Displays documentation
chat - Conversation
task - Use a function to converse
ask - Disable function-based conversations
tool - Lists all functions
auth - Authorize a function
env - Environment variables of the function
learn - Learn your instructions, /learn reset to clear

¿Cómo desarrollar complementos?

Consulte los complementos de ejemplo en el directorio plugins y el? Documento de desarrollo de complementos para la documentación de desarrollo de complementos.

Manos

Los ganchos controlan el EventMessage en el remitente y el receptor. Por ejemplo, tenemos voice_hook en ganchos incorporados.

Puede habilitarlo configurando VOICE_REPLY_ME=true en .env .

/env VOICE_REPLY_ME=yes
# must

/env REECHO_VOICE_KEY= < key in dev.reecho.ai >
# not must

Usar /env VOICE_REPLY_ME=NONE para deshabilitar este env.

Verifique el código fuente en llmkira/extra/voice_hook.py , aprenda a escribir sus propios ganchos.

? Patrocinador

Aviso

Este proyecto, llamado Openaibot, que significa "Robot de inteligencia artificial abierto", no está oficialmente afiliado a OpenAI.