Openaibot

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？ドキュメントを展開しますか？ dev docs＆？貢献する

主演しないでくださいするまって、問題、およびPR

Python> = 3.9

このプロジェクトでは、ToolCall機能を使用しています。

メッセージキューイングとスナップショットシステムを統合し、プラグインの実行前にプラグインメカニズムと認証を提供します。

ボットは、Openai形式のスキーマに準拠しています。 GatewayまたはOne-APIを独立して使用して適応してください。

デモ	声のあるビジョン	コードインタープリター

？ロードマップ

このプログラムは第4世代に反復しました。

• レガシーコードの削除
• メトリックシステムの削除
• モデル選択システムの削除、OpenAIスキーマに統一されています
• より堅牢なプラグインシステムの実装
• プロジェクト構造の簡素化
• プロバイダーシステムの排除
• フックサポート
• TTSへのアクセス
• GPT-4-ターボとビジョンのスタンドアロンサポートを追加します
• プラグイン環境にLLMリファレンスサポートを追加します。 （抽出&&テキストで検索）

？特徴

• ？包括的なプラグイン開発エコシステム、古典的なデザインの採用、およびpipインストールを介したプラグインとのシームレスな統合
• 時間や送信者の制約のないメッセージシステム、完全に分離されたロジックを提供する
• ？ URLメカニズムを介してログインを提供し、柔軟で拡張可能な認証開発ソリューションを提供します
• ？ユーザーがプラグインの実行を承認する権限を与えます。ユーザーは、裁量でプラグイン環境変数を構成できます
• ？ファイルにアクセスするプラグインのサポート
• ？マルチプラットフォームサポート - 基本クラスを継承することにより、新しいプラットフォームを拡張する
• ？プラグインは、新しいセッションでの外観を動的に決定し、プラグインが大量にあるにもかかわらずパフォーマンスの劣化を防ぐことができます

？ログインモード

• Login via url ：使用/login <a token>$<something like https://provider.com/login>にログインします。プログラムは、トークンをインターフェイスに投稿して、構成情報を取得します。これを開発する方法。
• Login ：使用/login https://<api endpoint>/v1$<api key>$<the model>$<tool model such as gpt-3.5-turbo>

？プラグインはもっと多くのことをすることができます

ステッカーコンバーター	タイマー関数（組み込み）

？プラットフォームサポート

プラットフォーム	サポート	ファイルシステム	備考
電報	✅	✅
不和	✅	✅
クック	✅	✅	triggering by replyをサポートしていません
スラック	✅	✅	triggering by replyをサポートしていません
ライン
QQ
wechat
ツイッター
マトリックス
IRC
...			Issue/prを作成します

？クイックスタート

？を参照してください？詳細については、展開ドキュメント。

？ワンクリック展開

新しいサーバーを使用している場合は、次のシェルを使用してこのプロジェクトを自動的にインストールできます。

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

？手動インストール

 # 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

コマンドのデフォルトのパスワードを必ず変更するか、データベースがスキャンされて攻撃されないようにして開いたポートを無効にしてください。

？ Docker

ハブのビルド：sudoskys/llmbot

Dockerを使用してこのプロジェクトを実行すると、Redis、Mongodb、およびRabbitmqを開始することに注意してください。しかし、地元で走っている場合は、Rabbitmqだけです

手動のDocker-Composeのインストール

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

docker構成ファイルdocker-compose.ymlにはすべてのデータベースが含まれています。実際、RedisとMongodbは必要ありません。これらのデータベースを自分で削除して、ローカルファイルシステムを使用できます。

docker-compose pullを使用して画像を更新します。

docker exec -it llmbot /bin/bashを使用して、dockerでシェルを表示し、 exitを出て終了します。

？スラッシュコマンド

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

プラグインを開発する方法は？

pluginsディレクトリのプラグインの例を参照してください。プラグイン開発ドキュメント用のプラグイン開発ドキュメント。

フック

フックは、送信者と受信機のイベントメッジを制御します。たとえば、内蔵フックにvoice_hookがあります。

VOICE_REPLY_ME=true in .envを設定することで有効にできます。

/env VOICE_REPLY_ME=yes
# must

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

使用/env VOICE_REPLY_ME=NONEこのenv。

llmkira/extra/voice_hook.pyのソースコードを確認し、独自のフックを書くことを学びます。

？スポンサー

知らせ

「Open人工知能ロボット」を意味するOpenaibotという名前のこのプロジェクトは、公式にOpenaiと提携していません。