最近ChatGPT大火，boss也蠢蠢欲動要求我們把ChatGPT接入飛書，經(jīng)過一上午的研究，終于注冊成功并且實現(xiàn)了飛書機器人對接到ChatGPT。
下面給大家分享一下接入飛書的詳細(xì)步驟。
如何接入飛書
飛書與chatgpt的交互如下，我們的自定義服務(wù)就是充當(dāng)一個中間人的角色，進(jìn)行消息的轉(zhuǎn)發(fā)。
創(chuàng)建飛書機器人
1，進(jìn)入飛書開放平臺，選擇創(chuàng)建企業(yè)自建應(yīng)用。
2，創(chuàng)建完應(yīng)用以后，點擊進(jìn)入應(yīng)用，添加機器人。
3，給機器人配置消息相關(guān)的權(quán)限，如果不確定需要什么權(quán)限，可以先全部開通。
4，配置事件訂閱。事件訂閱需要先開發(fā)一個接口供飛書驗證。接口需要可以公網(wǎng)訪問。
這個接口的代碼可以參考如下：
@PostMapping(value = "/message")
public FeishuEventDTO message(@RequestBody String body) {
log.info("收到消息：{}", body);
FeishuEventParams feishuEventParams = JSON.parseObject(body, FeishuEventParams.class);
FeishuEventDTO eventDTO = new FeishuEventDTO();
eventDTO.setChallenge(feishuEventParams.getChallenge());
return eventDTO;
}
@Data
public class FeishuEventParams {
private String challenge;
private String token;
private String type;
}
@Data
public class FeishuEventDTO {
private String challenge;
}
有一點需要注意的是，這個校驗接口和下面接收飛書消息的接口是同一個地址，但是消息體不一樣。
也就是說校驗接口是一次性的，校驗完之后需要對這個接口進(jìn)行改造。
我們先將這個接口發(fā)布到一個可以公網(wǎng)訪問的項目中，比如接口地址是
??http://xx.xx.xx.xx/xx/xx/message，將其填寫到飛書中保存，飛書如果可以成功保存就沒問題了。??
OK，到這里飛書的配置基本搞定了，下面就是我們需要進(jìn)行處理的邏輯了。
對接邏輯及實現(xiàn)
先說一下我司對接的大致邏輯，供大家參考。
用戶發(fā)送消息到飛書之后，飛書會將消息轉(zhuǎn)發(fā)到我們自己的服務(wù)上。
但是這里會存在一個問題，就是當(dāng)多個用戶并發(fā)發(fā)起會話時，或者一個大群里很多人都在@我們的機器人時，我們需要記住每一個人的回話，在chatgpt查詢到結(jié)果后，準(zhǔn)確的回復(fù)這個人。
由于我司目前也是用于內(nèi)部測試不想實現(xiàn)太復(fù)雜，所以我們采用的思路是：每一個用戶的會話轉(zhuǎn)發(fā)到我們的服務(wù)上時，先將會話內(nèi)容保存到一個全局的ConcurrentLinkedQueue隊列中，然后啟動一個線程，不停的消費這個隊列。
隊列的泛型是一個提前構(gòu)造好的對象，這個對象保存著當(dāng)前消息的消息id，發(fā)送人，提問內(nèi)容等。
每消費一個對象，就將對象的提問內(nèi)容發(fā)送到chatgpt，獲取響應(yīng)結(jié)果以后，調(diào)用飛書提供的會話回復(fù)接口去回復(fù)用戶。（如果并發(fā)量比較大，這里可以搞成異步的）。
好了，大致思路就說到這，我們看一下具體的代碼。
1，打開我們的項目，引入chatgpt提供的jar。
<dependency>
<groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
<artifactId>service</artifactId>
<version>0.10.0</version>
</dependency>
2，重寫上面的校驗接口，改造成接收飛書消息。（接口路徑不要變）
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping(value = "/query")
public class QureyController {
public static ConcurrentLinkedQueue<FeishuResponse> consumer
= new ConcurrentLinkedQueue<>();
@PostMapping(value = "/message")
public String message(@RequestBody String body) {
log.info("收到飛書消息:{}", body);
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(body);
JSONObject header = jsonObject.getJSONObject("header");
String eventType = header.getString("event_type");
if ("im.message.receive_v1".equals(eventType)) {
JSONObject event = jsonObject.getJSONObject("event");
JSONObject message = event.getJSONObject("message");
String messageType = message.getString("message_type");
if ("text".equals(messageType)) {
String messageId = message.getString("message_id");
String content = message.getString("content");
JSONObject contentJson = JSON.parseObject(content);
String text = contentJson.getString("text");
FeishuResponse feishuResponse = new FeishuResponse();
feishuResponse.setMessageId(messageId);
feishuResponse.setQuery(text);
log.info("投遞用戶消息,{}", JSON.toJSON(feishuResponse));
consumer.add(feishuResponse);
} else {
log.info("非文本消息");
}
}
return "suc";
}
}
FeishuResponse的結(jié)構(gòu)如下。
@Data
public class FeishuResponse {
private String messageId;
private String query;
}
3，寫一個任務(wù)線程。
@Slf4j
public class AutoSendTask implements Runnable {
//你的chatgpt的key
public static final String token = "";
public static OpenAiService openAiService = null;
static {
openAiService = new OpenAiService(token, Duration.ofSeconds(60));
}
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
FeishuResponse poll = consumer.poll();
if (poll == null) {
log.info("no query,sleep 2s");
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} else {
String query = this.query(poll.getQuery());
this.reply(poll, query);
}
} catch (InterruptedException e) {
log.error("Thread exception...", e);
}
}
}
private String query(String q) {
log.info("開始提問:{}", q);
CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
.prompt(q)
.model("text-davinci-003")
.maxTokens(2048)
.echo(false)
.build();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
CompletionResult completion = openAiService.createCompletion(completionRequest);
log.info("q:{},獲取響應(yīng):{}", q, JSON.toJSONString(completion));
completion.getChoices().forEach(v -> {
sb.append(v.getText());
});
String rs = sb.toString();
if (rs.startsWith("？")) {
rs = rs.replaceFirst("？", "");
}
if (rs.startsWith("\n\n")) {
rs = rs.replaceFirst("\n\n", "");
}
log.info("格式化后的rs:{}", rs);
return rs;
}
private String reply(FeishuResponse poll, String rs) {
JSONObject params = new JSONObject();
params.put("uuid", RandomUtil.randomNumbers(10));
params.put("msg_type", "text");
JSONObject content = new JSONObject();
content.put("text", rs);
params.put("content", content.toJSONString());
String url = String.format("https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages/%s/reply",
poll.getMessageId());
String tenantAccessToken = FeishuUtils.getTenantAccessToken();
String body = null;
try (HttpResponse authorization = HttpUtil.createPost(url)
.header("Authorization", "Bearer " + tenantAccessToken)
.body(params.toJSONString())
.execute()) {
body = authorization.body();
}
return body;
}
}
獲取飛書token的工具類如下：
@Slf4j
public class FeishuUtils {
public static final String tokenUrl
= "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/app_access_token/internal/";
//構(gòu)建一個cache 緩存飛書的token
static Cache<String, String> tokenCache =
CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(3500)).build();
//這個是飛書應(yīng)用的appid和key，可以在創(chuàng)建的飛書應(yīng)用中找到
public static final String appId = "";
public static final String appKey = "";
public static String getTenantAccessToken() {
String token = null;
try {
token = tokenCache.get("token", () -> {
JSONObject params = new JSONObject();
params.put("app_id", appId);
params.put("app_secret", appKey);
String body;
try (HttpResponse execute = HttpUtil.createPost(tokenUrl)
.body(params.toJSONString()).execute()) {
body = execute.body();
}
log.info("獲取飛書token:{}", body);
if (StrUtil.isNotBlank(body)) {
String tenantAccessToken = JSON.parseObject(body).getString("tenant_access_token");
tokenCache.put("token", tenantAccessToken);
return tenantAccessToken;
}
return null;
});
} catch (ExecutionException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return token;
}
}
4，啟動線程類即可。
最后，出于隱私，chatgpt群會話的效果就不展示了，展示一下直接對話機器人的效果吧。
最后
由于我們引入chatgpt也只是抱著嘗試的態(tài)度，所以代碼相對也比較粗糙，如果有哪里寫的不好的地方，還望大家海涵。
文中代碼還額外引入的jar有：guava、hutool-all、fastjson。
