项目如有问题，优先在Issue中提问，提问请附上相应的问题出现情况和相关场景，否则不予查看 对于功能有优化建议也可直接在Issue中提问
开发本应用的想法很偶然，一方面学习golang以及Docker，另一方面看目前ChatGPT等AI工具非常火爆，搭建页面使用还需要开网页，对于经常办公场景使用微信来说不是很方便，因此自己结合网上一些示例以及Google大法开发了这个企业微信应用，通过配置即可快速搭建自己的Chat助手。目前企业微信自建应用需要配置可信IP（这个有固定IP的忽略即可，没有的可以考虑使用网上穿透工具或者购买相应的vps部署），项目目前不是特别完善，希望各位大佬指点。
支持功能：
- 支持上下文对话，记住对话次数可配置（配置的为自己发出的消息个数）
- 支持生成图片
- 支持设置自己的Prompt
- 支持导出聊天记录（目前为导出最新一批聊天记录，后续支持导出选择某一次｜全部）
快捷命令可以直接使用微信菜单触发，详细参考下文
手动使用命令：
- @help：帮助菜单 -> 例子：@help 获取系统指令菜单
- @clear：清除聊天上下文 -> 例子：@clear
清除当前会话的角色设置，以及当前聊天上下文信息 - @image: 根据你的描述生成图片 -> 例子：@image 生成一只黑色的猫
- @prompt-set：设置默认角色描述 -> 例子：@prompt-set 你是一个资深的程序员 设置系统提示词，充当角色
- @export：导出你的本次对话内容 -> 例子：@export
注意：每次只会导出最新的一条对话记录，暂不支持删除全部服务端历史记录 导出对话内容为pdf
效果：
另外如果觉得有需要改进的地方，可以提Issu，空闲时间会看
更多GPT技巧可以参考：gpt中文调教指南
可以下载仓库路径下的config/config.yaml.example
systemConf:
proxy: xxxx# http代理地址
port: 50008 # 允许端口
log: info # panic, fatal, error, warn, info, debug, trace
callBackUrl: http://127.0.0.1 # 回调地址
msgMode: markdown # markdown 或者 text
logConf:
logLevel: "debug"
logOutPutMode: console #console file both
logOutPutPath: "./log/crop-bot-run.log"
logFileDateFmt: "2006-01-02 15:04:05"
logFileRotationCount: 10
logFormatter: text # text json
gptConfig:
apikey: xxxx # openapi key
model: gpt-3.5-turbo # 对话模型
UserName: xxx # 用户名
url: https://api.openai.com/v1 # 请求基地址
weConfig:
corpid: xxxxx # 企业id
corpSecret: xxxxx #应用密码
agentId: xxxx # 应用Id
weApiRCallToken: xxxxx # 调用token
weApiEncodingKey: xxxxx # key
weChatApiAddr: https://qyapi.weixin.qq.com # 企业微信推送api地址支持配置模型类型（sashabaranov/go-openai: OpenAI API）
package openai
const (
GPT432K0314 = "gpt-4-32k-0314"
GPT432K = "gpt-4-32k"
GPT40314 = "gpt-4-0314"
GPT4 = "gpt-4"
GPT3Dot5Turbo0301 = "gpt-3.5-turbo-0301"
GPT3Dot5Turbo = "gpt-3.5-turbo"
GPT3TextDavinci003 = "text-davinci-003"
GPT3TextDavinci002 = "text-davinci-002"
GPT3TextCurie001 = "text-curie-001"
GPT3TextBabbage001 = "text-babbage-001"
GPT3TextAda001 = "text-ada-001"
GPT3TextDavinci001 = "text-davinci-001"
GPT3DavinciInstructBeta = "davinci-instruct-beta"
GPT3Davinci = "davinci"
GPT3CurieInstructBeta = "curie-instruct-beta"
GPT3Curie = "curie"
GPT3Ada = "ada"
GPT3Babbage = "babbage"
)- 进入：
- 获取回掉地址 && 回掉Token
这里回掉地址请求路径是你的ip或者域名:端口/gpt服务部署之后可以浏览器访问你的ip或者域名:端口/test响应为pong则正常 - 获取corpSecret && 应用id
- 后置操作（服务正常启动之后再，点击保存API回掉）
微信官方接口文档：
# 示例curl
curl --request POST \
--url 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid=你的企业id&corpsecret=你的应用secret'企业id：
应用secret:
# 示例curl
curl --request POST \
--url 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/menu/create?access_token=你的accessToken&agentid=你的应用id' \
--header 'content-type: application/json' \
--data '{
"button": [
{
"name": "快捷指令",
"sub_button":[
{
"type": "click",
"name": "清除上下文",
"key": "@clear"
},
{
"type": "click",
"name": "导出",
"key": "@export"
},
{
"type": "click",
"name": "帮助",
"key": "@help"
}
]
}
]
}'应用id：
docker run -d \
--name=gpt-webot \
--net=host \
-p 8989:50008 \
-v YouPath:/apps/config \
-v YouPath:/apps/db \
-v YouPath:/apps/logs \
-e GIN_MODE=release \
--restart=always \
ghcr.io/baiyz0825/corp-wechat-gptbot:latestdocker run -d \
--name=gpt-webot \
--net=host \
-p 8989:50008 \
-v YouPath:/apps/config \
-v YouPath:/apps/db \
-v YouPath:/apps/logs \
-e GIN_MODE=release \
--restart=always \
byz0825/corp-wechat-gptbot:latest示例：
docker run -d \
--name=gpt-webot \
--net=host \
-p 50008:50008 \
-v /home/byz/gpt/config:/apps/config \
-v /home/byz/gpt/db:/apps/db \
-v /home/byz/gpt/logs:/apps/logs \
-e GIN_MODE=release \
--restart=always \
byz0825/corp-wechat-gptbot:latest- 下载仓库中的docker-composer.yaml
version: '3.8'
services:
crop-gpt-bot:
container_name: gpt-bot
image: byz0825/corp-wechat-gptbot:latest
ports:
- "本机端口":"50008"
volumes:
- 你的配置文件路径:/apps/config:rw
- 你的数据库存储路径:/apps/db:rw
- 你的日志路径:/apps/logs:rw
environment:
- GIN_MODE=release
deploy:
restart_policy:
condition: on-failure
delay: 5s
max_attempts: 3
window: 120s
restart: always
networks:
- host # bridge/host- 执行
docker compose -f 你的路径/docker-compose.yaml up -d - 查看运行状态
docker compose ps - 查看日志
- 日志文件：
tail -f 你的日志文件 - Docker控制台：
docker logs -f 容器id
数据存储使用sqlite3，在使用apline打包出现cgo问题（由于sqlite3依赖系统动态库，最后使用ubuntu镜像打包），请自行映射存储数据db
微信侧，在回调过程中，如果未及时收到消息会，进行多次发送消息，防止由于网络原因以及相对应的错误和限制用户重复发送消息，设置一个临时用户缓存
缓存设置规则：计算当前请求消息内容的HASH
hashInt64 := xstring.HashDataConcurrently([]byte(data.Content))
cacheKey := data.FromUsername + ":" + strconv.FormatInt(hashInt64, 10)每次用户请求获取Openai消息时，先检查消息上下文是否存在缓存，存在的话，请求API成功之后加入当前用户msg以及Openai响应，保持上下文，当用户清楚缓存时@clear进行数据持久化（删除用户设置的第一次提示词语），方便下次导出。
缓存Key规则：gpt_chat/" + keyFactor + "/" + "context
缓存内容：“msgContext model.MessageContext”:代码位置
缓存逻辑：代码位置
pdf导出空白问题：需要安装字体
sudo cp ./assert/simsun.ttc /usr/share/fonts（dockerfile中已经打包）
create table if not exists "users" (
id INTEGER
primary key autoincrement,
name CHAR(50) not null ,
sys_prompt CHAR(512),
update_time BIGINT
);
create table if not exists "context"
(
id INTEGER
primary key autoincrement,
name CHAR(50) not null,
context_msg CHAR(512),
update_time BIGINT
);