Página Inicial>Relacionado com a programação>Outro código-fonte
Baixar

? Telegram GPT Worker - Assistente de IA multifuncional

Inglês | 简体中文 | 繁體中文 | 日本語 | Español | Français | Р рйий | Deutsch

Visão geral do projeto

Bem -vindo ao Telegram GPT Worker! Este é um bot de telegrama eficiente desenvolvido no TypeScript. Ele suporta vários idiomas e modelos de IA, implantados em trabalhadores do CloudFlare, fornecendo aos usuários uma experiência de serviço rápida e escalável.

? Principais recursos

  1. ? Suporte de vários modelos : integra vários modelos de IA, incluindo OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, Groq e Azure Openai.
  2. ? Suporte ao modelo compatível com o OpenAI : projetado especificamente para sistemas de gerenciamento e distribuição de interface do modelo AI, como uma API e nova API, suportando a recuperação automática da lista de modelos.
  3. Conversação inteligente : equipado com capacidade de memória de contexto, garantindo diálogos suaves e naturais.
  4. ? Geração de imagens : suporta a geração de texto para imagem usando as tecnologias Dall · E e CloudFlare Flux.
  5. ? Aste Análise de imagem : permite que os usuários enviem imagens para análise inteligente, usando os modelos OpenAI ou Google Gemini.
  6. ? Suporte multilíngue : funcionalidade interna i18N, suportando 8 idiomas para atender às diversas necessidades.
  7. Gerenciamento de permissão do usuário : controla o acesso através da funcionalidade da lista de permissões, aprimorando a segurança.
  8. ☁️ Implantação de alto desempenho : utiliza recursos de computação de bordas dos trabalhadores do CloudFlare para resposta rápida.
  9. ? ️ Gerenciamento de dados eficientes eficientes : usa o REDIS para cache e gerenciamento de dados, garantindo processamento eficiente.
  10. ? Otimização do prompt de fluxo : recurso opcional que otimiza o modelo de geração de imagens para o modelo de fluxo por meio de uma API externa.

? Requisitos do sistema

Antes de começar, certifique -se de ter o seguinte:

  • Conta Cloudflare
  • Conta telegrama e token de bot
  • Upstash Redis Database (com recurso de despejo ativado)
  • Chave da API para pelo menos um serviço de IA

Início rápido

  1. Clone o repositório do projeto
  2. Configurar as variáveis ​​de ambiente necessárias
  3. Implante para os trabalhadores de CloudFlare
  4. Configure o Telegram Webhook

Para etapas detalhadas de implantação, consulte o tutorial abaixo.

Comandos disponíveis

  • /start - Inicie o bot
  • /language - Switch Language
  • /switchmodel - Modelo AI Switch
  • /new - inicie uma nova conversa
  • /history - Obtenha o resumo do histórico de conversas
  • /help - Obtenha informações de ajuda
  • /img - Gere Image (Dall -e)
  • /flux - Gere Image (Fluxo Cloudflare)

? Estrutura do projeto 

 /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

Tutorial detalhado

Implantando para os trabalhadores da CloudFlare

Usando Wrangler CLI

  1. Instale o Wrangler CLI: 

    npm install -g @cloudflare/wrangler

  2. Faça login na sua conta Cloudflare: 

    wrangler login

  3. Crie um novo projeto de trabalhadores: 

    wrangler init telegram-bot

  4. Copie o arquivo dist/index.js em seu projeto.

  5. Edite o arquivo wrangler.toml para configurar seu projeto: 

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

  6. Implante para os trabalhadores do CloudFlare: 

    wrangler publish

Usando o painel CloudFlare

  1. Faça login no painel CloudFlare.
  2. Selecione "Trabalhadores e páginas".
  3. Clique em "Criar aplicativo" e escolha "Criar trabalhador".
  4. Nomeie seu trabalhador e clique em "Implantar".
  5. Copie e cole o conteúdo de dist/index.js no editor e salve o arquivo.
  6. Adicione as variáveis ​​de ambiente necessárias em "Configurações".

Configurando o Telegram Webhook

Use a API do Telegram Bot para configurar o webhook. Exemplo de 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

Desenvolvimento local

  1. Clone o projeto: 

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

  2. Instale dependências: 

    npm install

  3. Configure variáveis ​​de ambiente.

  4. Compile TypeScript: 

    npm run build

  5. Comece o bot: 

    npm start

? Variáveis ​​de ambiente

Nome variável Descrição Valor padrão Exemplo
OpenAi_API_KEY Chave da API OpenAI - sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456
Openai_base_url URL da base da API OpenAI https://api.openai.com/v1 https://your-custom-endpoint.com/v1
Openai_models Lista de modelos OpenAI disponíveis - GPT-3.5-Turbo, GPT-4
Telegram_bot_token Token de bot de telegrama - 123456: ABC-DEF1234GHIKL-GYX57W2V1U123EW11
Whitelisted_users Lista de IDs de usuário autorizados a usar o bot - 12345678.87654321
System_init_message Mensagem de inicialização do sistema Você é um assistente útil. Você é um assistente útil.
System_init_message_role Função de mensagem de inicialização do sistema sistema sistema
Default_model Modelo de IA padrão para usar - GPT-3.5-Turbo
Upstash_redis_rest_url Upstash Redis Rest Url - https://your-redis-url.upstash.io
Upstash_redis_rest_token Token de descanso Redis Redis - Seu-Redis-Token
Dall_e_model Versão do modelo Dall-E Dall-e-3 Dall-e-3
CloudFlare_API_TOKen Token da API CloudFlare - Seu cloudflare-api-token
CloudFlare_Account_Id ID da conta Cloudflare - seu cloudflare-conta-id
FLUX_STEPS Número de etapas de geração de fluxo 4 4-8, etapas máximas são 8
Prompt_Otimization Ativar otimização imediata falso verdadeiro
External_API_BASE URL base externo da API - https://external-api.com
External_model Nome do modelo externo - nome externo-modelo
External_api_key Chave de API externa - key externo-api
Google_model_key Chave da API do modelo AI do Google - Seu Google-Api-Key
Google_model_baseurl Google AI API BASE URL https://generacleguage.googleapis.com/v1beta https://your-custom-google-endpoint.com
Google_models Lista de modelos de IA do Google disponíveis - Gemini-Pro, Gemini-Pro-Vision
Groq_api_key Chave da API Groq - Your-Groq-api-Key
Anthropic_API_KEY Chave da API antrópica - Seu antropic-api-chave
Anthropic_base_url URL da base da API antrópica https://api.anthropic.com https://your-custom-anthrópica-ndpoint.com
Openai_compatible_key Chave da API compatível com OpenAI - sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456
Openai_compatible_url URL da base de API compatível com OpenAI - https://your-custom-endpoint.com/v1

Nota: Algumas variáveis ​​precisam ser configuradas manualmente e não possuem valores padrão.

Recurso de análise de imagem

Permite que os usuários enviem imagens e recebam resultados de análise de IA. Veja como usá -lo:

  1. O usuário envia uma imagem para o bot.
  2. Na legenda da imagem, adicione um prompt de análise, por exemplo, "Analise esta imagem".
  3. O bot usará o modelo AI atualmente selecionado (OpenAI ou Google Gemini) para analisar a imagem.
  4. O resultado da análise será retornado ao usuário como uma mensagem de texto.

Nota: verifique se o modelo de IA que você está usando suporta a análise de imagem. Se o modelo atual não o suportar, o bot solicitará que você mude para um modelo de suporte multimodal.

Otimização de prontidão do fluxo

Quando a variável de ambiente de otimização PORND_OPTILIZAÇÃO é definida como TRUE, o recurso de geração de imagens de fluxo usa uma API externa para otimizar os prompts. Este recurso funciona através das etapas a seguir:

  1. O usuário fornece o prompt original.
  2. O sistema usa a API externa configurada com externo_api_base, extern_model e external_api_key para otimizar o prompt.
  3. O prompt otimizado é usado pelo modelo de fluxo para gerar a imagem.

Esse recurso pode ajudar a gerar imagens mais precisas que se alinham melhor às características do modelo de fluxo. Para usar esse recurso, verifique se todas as variáveis ​​de ambiente relevantes estão configuradas corretamente.

️ Notas importantes

  1. ? Use as cotas da API com responsabilidade : esteja atento aos limites de uso, especialmente para geração de imagens e serviços de análise.
  2. ? Proteja informações confidenciais : salvaguardar suas variáveis ​​de ambiente e as teclas da API.
  3. ? Entenda as características do modelo : escolha o modelo de IA que melhor se encaixa no cenário do seu aplicativo.
  4. Mantenha -se atualizado : atualize regularmente o código e os recursos para obter o melhor desempenho.
  5. ? Aste primeiro : atualize as chaves da API periodicamente e siga o princípio do menor privilégio.
  6. ? Otimização do prompt de fluxo : Ao ativar o prompt_optimization, verifique se a configuração correta de externa_api_base, externa_model e externa_api_key.
  7. ⛔ Aviso importante : para evitar possíveis conflitos, não é recomendável adicionar modelos já usados ​​por outras APIs no OpenAI Compatível. Por exemplo, se você configurou a API de Gemini e selecionou o modelo Gemini-1.5-Flash, não deve adicionar o mesmo modelo no OpenAi Compatible.

? Solução de problemas

  • Bot não está respondendo? Verifique as configurações do WebHook e as configurações variáveis ​​do ambiente.
  • Encontrando limites da API? Revise seu uso da cota da API.
  • Análise de imagem falhando? Verifique se você está usando um modelo de suporte multimodal como GPT-4O/GPT-4O-Mini ou Gemini 1.5 Pro/Flash.

? Licença

Este projeto está licenciado sob a licença do MIT.

Copyright (C) 2024 [Snakeying]

Expandir
Informações adicionais
Aplicativos Relacionados
Recomendado para você
Informações Relacionadas Todos