GPT Telegram Worker

? Télégramme GPT Worker - Assistant d'IA multifonctionnel

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Aperçu du projet

Bienvenue chez Telegram GPT Worker! Il s'agit d'un bot télégramme efficace développé en dactylographie. Il prend en charge plusieurs langages et modèles d'IA, déployés sur des travailleurs CloudFlare, offrant aux utilisateurs une expérience de service rapide et évolutive.

? Caractéristiques clés

1. ? Prise en charge multimodel : intègre plusieurs modèles d'IA, notamment OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, Groq et Azure OpenAI.
2. ? Prise en charge du modèle compatible OpenAI : conçu spécifiquement pour les systèmes de gestion et de distribution d'interface du modèle AI tels que une API et une nouvelle API, prenant en charge la récupération automatique de la liste des modèles.
3. Conversation intelligente : équipée d'une capacité de mémoire contextuelle, assurant des dialogues fluide et naturel.
4. ? Génération d'images : prend en charge la génération de texte à l'image à l'aide des technologies de flux Dall · E et CloudFlare.
5. ? ️ Analyse d'image : permet aux utilisateurs de télécharger des images pour une analyse intelligente, en utilisant des modèles OpenAI ou Google Gemini.
6. ? Support multilingue : fonctionnalité I18N intégrée, soutenant 8 langues pour répondre à divers besoins.
7. Gestion de la permission de l'utilisateur : contrôle l'accès via la fonctionnalité de liste blanche, améliorant la sécurité.
8. ☁️ Déploiement à haute performance : utilise les capacités de calcul Edge des travailleurs de CloudFlare pour une réponse rapide.
9. ? ️ Gestion efficace des données : utilise Redis pour la mise en cache et la gestion des données, assurant un traitement efficace.
10. ? Optimisation de l'invite de flux : fonctionnalité facultative qui optimise les invites de génération d'images pour le modèle de flux via une API externe.

? Exigences du système

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir ce qui suit:

• Compte Cloudflare
• Compte télégramme et jeton de bot
• Base de données Upstash Redis (avec fonctionnalité d'expulsion activée)
• Clé API pour au moins un service d'IA

Démarrage rapide

1. Cloner le référentiel du projet
2. Configurer les variables d'environnement nécessaires
3. Déployer pour les travailleurs de Cloudflare
4. Configurer Telegram Webhook

Pour des étapes de déploiement détaillées, veuillez vous référer au tutoriel ci-dessous.

Commandes disponibles

• /start - Démarrez le bot
• /language - Switch Language
• /switchmodel - Switch AI Modèle
• /new - démarrer une nouvelle conversation
• /history - Résumé de l'histoire de la conversation
• /help - obtenir des informations d'aide
• /img - Générer l'image (Dall-E)
• /flux - Générer l'image (Flux CloudFlare)

? Structure du projet

 /GPT-Telegram-Worker
│
├── /src
│   ├── /api
│   │   ├── azure.ts               # Handle Azure API interactions
│   │   ├── claude.ts              # Handle Claude API interactions
│   │   ├── flux-cf.ts             # Handle Cloudflare AI drawing interface
│   │   ├── gemini.ts              # Handle Google Gemini API interactions
│   │   ├── groq.ts                # Handle Groq API interactions
│   │   ├── image_generation.ts    # Handle DALL·E drawing interface
│   │   ├── model_api_interface.ts # Common interface defining model API standard structure
│   │   ├── openai_api.ts          # Handle OpenAI API interactions
│   │   ├── openai_compatible.ts   # Handles OpenAI compatible API interactions
│   │   └── telegram.ts            # Handle Telegram bot logic
│   ├── /config                    # Configuration files
│   │   └── commands.ts            # Telegram bot commands
│   ├── /utils
│   │   └── helpers.ts             # Utility functions and tools
│   │   └── i18n.ts                # Multilingual functions
│   │   └── redis.ts               # Upstash Redis functions
│   │   └── image_analyze.ts       # Image upload functions
│   ├── index.ts                   # Entry file, handling requests and responses
│   └── env.ts                     # Configure environment variables
├── /types                         # Type definition files
│   └── telegram.d.ts              # Type definitions for Telegram API
├── wrangler.toml                  # Cloudflare Worker configuration file
├── tsconfig.json                  # TypeScript configuration file
├── package.json                   # Project dependency file
└── README.md                      # Project documentation

Tutoriel détaillé

Déploiement pour les travailleurs de CloudFlare

Utilisation de Wrangler CLI

1. Installer Wrangler CLI:

   npm install -g @cloudflare/wrangler

2. Connectez-vous à votre compte CloudFlare:

   wrangler login

3. Créer un nouveau projet de travailleurs:

   wrangler init telegram-bot

4. Copiez le fichier dist/index.js dans votre projet.

5. Modifiez le fichier wrangler.toml pour configurer votre projet:

    name = " telegram-bot "
   type = " javascript "
   account_id = " your_account_id "
   workers_dev = true

6. Déploier aux travailleurs de CloudFlare:

   wrangler publish

Utilisation du tableau de bord CloudFlare

1. Connectez-vous au tableau de bord CloudFlare.
2. Sélectionnez "Workers & Pages".
3. Cliquez sur "Créer l'application" et choisissez "Créer un travailleur".
4. Nommez votre travailleur et cliquez sur "Déployer".
5. Copiez et collez le contenu de dist/index.js dans l'éditeur, puis enregistrez le fichier.
6. Ajoutez des variables d'environnement nécessaires dans les "paramètres".

Configuration de Telegram Webhook

Utilisez l'API Télégram Bot pour configurer le webhook. Exemple d'URL:

https://api.telegram.org/bot < YOUR_BOT_TOKEN > /setWebhook ? url=https://your-worker.your-subdomain.workers.dev/webhook

https://api.telegram.org/bot123456789:abcdefghijklmn/setWebhook ? url=https://gpt-telegram-worker.abcdefg.workers.dev/webhook

Développement local

1. Clone le projet:

   git clone https://github.com/snakeying/telegram-bot.git

2. Installez les dépendances:

   npm install

3. Configurer des variables d'environnement.

4. Compiler lescriptif:

   npm run build

5. Démarrez le bot:

   npm start

? Variables d'environnement

Nom variable	Description	Valeur par défaut	Exemple
Openai_api_key	Clé API Openai	-	sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456
Openai_base_url	URL de base de l'API Openai	https://api.openai.com/v1	https://your-custom-endpoint.com/v1
Openai_Models	Liste des modèles OpenAI disponibles	-	GPT-3.5-turbo, GPT-4
Télégramme_bot_token	Jeton de bot télégramme	-	123456: ABC-DEF1234GHIKL-YXX57W2V1U123EW11
Listated_users	Liste des ID utilisateur autorisés à utiliser le bot	-	12345678 87654321
System_init_Message	Message d'initialisation du système	Vous êtes un assistant serviable.	Vous êtes un assistant serviable.
System_init_message_role	Rôle de message d'initialisation du système	système	système
Default_model	Modèle d'IA par défaut à utiliser	-	GPT-3,5-turbo
Upstash_redis_rest_url	Url de repos redis de redis upstash	-	https://your-redis-url.upstash.io
Upstash_redis_rest_token	Jeton redis redis de l'Upstash	-	Votre-redis-token
Dall_e_model	Version du modèle Dall-E	dall-e-3	dall-e-3
Cloudflare_api_token	Jeton API Cloudflare	-	votre cloudflare-api-token
Cloudflare_account_id	ID de compte CloudFlare	-	votre Cloudflare-Compcou-ID
Flux_steps	Nombre d'étapes de génération de flux	4	4-8, les étapes maximales sont 8
Prompt_optimisation	Activer l'optimisation rapide	FAUX	vrai
External_api_base	URL de base API externe	-	https://external-api.com
External_model	Nom du modèle externe	-	nom de modèle externe
External_api_key	Clé API externe	-	clé externe
Google_model_key	Clé API du modèle Google AI	-	Votre Key-Api-Key
Google_model_baseurl	URL de base Google AI modèle API	https://generativelangue.googleapis.com/v1beta	https://your-custom-google-endpoint.com
Google_models	Liste des modèles Google AI disponibles	-	Gemini-Pro, Gemini-Pro-Vision
Groq_API_KEY	Clé API GROQ	-	votre clé-groq-ap-key
Anthropic_api_key	Clé API anthropique	-	votre clé-clé
Anthropic_base_url	URL de base API anthropique	https://api.anthropic.com	https://your-custom-anthropic-endpoint.com
Openai_compatible_key	Clé API compatible OpenAI	-	sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456
Openai_compatible_url	URL de base API compatible OpenAI	-	https://your-custom-endpoint.com/v1

Remarque: Certaines variables doivent être configurées manuellement et n'ont aucune valeur par défaut.

Fonction d'analyse d'image

Permet aux utilisateurs de télécharger des images et de recevoir des résultats d'analyse en IA. Voici comment l'utiliser:

1. L'utilisateur envoie une image au bot.
2. Dans la légende de l'image, ajoutez une invite d'analyse, par exemple, "Veuillez analyser cette image".
3. Le bot utilisera le modèle AI actuellement sélectionné (OpenAI ou Google Gemini) pour analyser l'image.
4. Le résultat de l'analyse sera renvoyé à l'utilisateur en tant que message texte.

Remarque: assurez-vous que le modèle d'IA que vous utilisez prend en charge l'analyse d'image. Si le modèle actuel ne le prend pas en charge, le bot vous invite à passer à un modèle de support multimodal.

Optimisation d'invite de flux

Lorsque la variable d'environnement Prompt_Optimization est définie sur true, la fonction de génération d'images de flux utilise une API externe pour optimiser les invites. Cette fonction fonctionne à travers les étapes suivantes:

1. L'utilisateur fournit l'invite d'origine.
2. Le système utilise l'API externe configuré avec external_api_base, external_model et external_api_key pour optimiser l'invite.
3. L'invite optimisée est utilisée par le modèle de flux pour générer l'image.

Cette fonctionnalité peut aider à générer des images plus précises qui s'alignent mieux sur les caractéristiques du modèle de flux. Pour utiliser cette fonctionnalité, assurez-vous que toutes les variables d'environnement pertinentes sont correctement configurées.

️ Notes importantes

1. ? Utilisez des quotas API de manière responsable : Soyez conscient des limites d'utilisation, en particulier pour les services de génération d'images et d'analyses.
2. ? Protégez des informations sensibles : protégez vos variables d'environnement et vos clés API.
3. ? Comprendre les caractéristiques du modèle : choisissez le modèle d'IA qui correspond le mieux à votre scénario d'application.
4. Restez à jour : Mettez régulièrement à jour le code et les fonctionnalités pour des performances optimales.
5. ? ️ Sécurité d'abord : Mettez à jour périodique les clés de l'API et suivez le principe du moindre privilège.
6. ? Optimisation de l'invite de flux : Lors de l'activation de prompter_optimisation, assurez-vous une configuration correcte d'External_API_BASE, EXTERNAL_MODEL et EXTERNAL_API_KEY.
7. ⛔ Avis important : Pour éviter les conflits potentiels, il n'est pas recommandé d'ajouter des modèles déjà utilisés par d'autres API dans OpenAI compatible. Par exemple, si vous avez configuré l'API Gemini et sélectionné le modèle Gemini-1.5-Flash, vous ne devez pas ajouter le même modèle dans OpenAI compatible.

? Dépannage

• Bot ne répond pas? Vérifiez les paramètres de webhook et les configurations de variables d'environnement.
• Rencontrer des limites d'API? Passez en revue votre utilisation de quota API.
• L'analyse d'image échoue? Assurez-vous que vous utilisez un modèle de support multimodal comme GPT-4O / GPT-4O-MINI ou GEMINI 1.5 Pro / Flash.

? Licence

Ce projet est autorisé sous la licence du MIT.

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