yu auto reply

Resposta automática de Yu-Auto-Auto

Autor: pele de peixe programador

Círculo de Aprendizagem de Programação: Programação Planeta de Conhecimento de Navegação

[TOC]

O monitoramento da plataforma e a ferramenta de resposta automática com base na inicialização do Java Spring suporta configuração flexível de várias tarefas de monitoramento e suporta a implantação de um clique!

Vídeo de demonstração: https://www.bilibili.com/video/bv1wx4y1o7al

Este projeto adota vários modos de design para dissociar monitores e entrevistados e pode configurar flexibilidade de monitoramento em várias plataformas diferentes e vincular diferentes tipos de respostas automáticas.

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Recursos funcionais

Capacidade de monitoramento

• Monitoramento de perguntas do planeta de conhecimento
• Monitoramento padrão (dados simulados)

Capacidade de resposta

• Resposta OpenAI (suporta modelos auto-selecionados, como o GPT-4)
• Monitoramento padrão (dados simulados)

Capacidade de configuração

• Suporta a configuração de várias tarefas
• Cada tarefa pode ser especificada com flexibilidade para monitoramento e resposta a métodos

Capacidade de implantação

• Suporta a implantação de contêineres do Docker
• Suporta a implantação do Railway One-Click
• Suporte especificando dinamicamente variáveis ​​de ambiente para alterar a configuração

Início rápido

1) Modifique a configuração application.yml , que contém principalmente 3 partes:

• Configuração do OpenAI (precisa ter uma chave de API)
• Configuração do planeta de conhecimento (precisa obter os cookies)
• Configuração de tarefas

A configuração detalhada é a seguinte:

 # openAI 配置
# https://platform.openai.com/docs/api-reference
openai :
  model : ${OPENAI_MODEL:text-davinci-003}
  apiKey : ${OPENAI_API_KEY:你的apiKey}
# 知识星球配置
# https://zsxq.com/
zsxq :
  cookie : ${ZSXQ_COOKIE:你的星球cookie}
  groupId : ${ZSXQ_GROUP_ID:你的星球id}
  # 是否提醒提问者
  silenced : ${ZSXQ_SILENCED:true}
# 任务配置
task :
  # 任务列表，支持配置多个
  list :
    - name : task1 #任务名
      monitor : zsxq #监控者
      answerer : openai #回答者
      cron : ' 0/30 * * * * ? ' #执行周期

2) Basta executar a MainApplication da classe principal diretamente

Implantação com um clique

Depois de clicar no botão de implantação acima, a variável de ambiente será reconhecida e alterada automaticamente para a sua:

Projeto arquitetônico

Uma foto é melhor do que mil palavras:

O design mais crítico deste projeto é dissociar o monitor e o entrevistado .

Chave de implementação:

1. Defina a interface de resposta, método de resposta unificada
2. Defina a interface do monitor, unifique o método de monitoramento e responda automaticamente às mensagens monitoradas por meio de parâmetros de retorno de chamada de resposta.
3. Use o modo mediador, use a classe Job Mediator para combinar monitor e resposta, em vez de vincular à força o respondente e o monitor
4. Use o modo de fábrica para gerar monitores e respondedores com base na configuração
5. Use o Agendador de Primavera para ler a configuração YML para criar automaticamente a multitarefa

Desenvolvimento

Monitoramento personalizado

1) Escreva uma classe para implementar a classe abstrata monitor/Monitor

2) Modifique o método createMonitor de factory/MonitorFactory para complementar a criação de seu próprio monitor

Respostas personalizadas

1) Escreva uma classe para implementar answerer/Answerer

2) Modifique o método de factory/AnswererFactory createAnswerer para complementar a criação de seu próprio resposta

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Bem -vindo a contribuir

O autor geralmente está muito ocupado , e este projeto levou apenas algumas horas para fazer isso.

Se você tiver alguma dúvida sobre o próprio projeto, entre em contato com problemas e relações públicas;

Se você tiver problemas de programação ou precisar de ensino de projeto, consulte a programação do planeta de conhecimento de navegação

Q&A

1) Pergunta: Por que apoiar o planeta do conhecimento primeiro?

Resposta: Como a API do OpenAI não é gratuita, o planeta pode limitar o número de perguntas para impedir que a interface seja escovada.