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Author SHA1 Message Date
zhayujie
d0fd78497d Merge pull request #1680 from V-know/patch-1
Doc: 优化【服务器部署】
2024-01-26 16:29:11 +08:00
zhayujie
8045019603 feat: add 4-turbo-preview model 2024-01-26 16:21:11 +08:00
zhayujie
7d92b9435e Merge pull request #1678 from goldfishh/master
tool 0.5.0
2024-01-26 11:17:15 +08:00
zhayujie
1e0822703a fix: image num 2024-01-25 18:00:02 +08:00
zhayujie
0403ff88ef feat: image num limit 2024-01-25 15:45:24 +08:00
zhayujie
78376d591b fix: image limit 2024-01-25 15:40:52 +08:00
zhayujie
8e23d0df20 Merge branch 'master' of github.com:zhayujie/chatgpt-on-wechat 2024-01-25 15:39:41 +08:00
zhayujie
9e281d20ab fix: image num limit 2024-01-25 15:34:59 +08:00
zhayujie
644bd4a106 Merge pull request #1698 from 6vision/6vision-patch-1
Update wework_message.py
2024-01-23 20:09:16 +08:00
zhayujie
7729e66a96 docs: update README.md 2024-01-23 20:01:55 +08:00
zhayujie
d67d6b7948 feat: knowledge base send file 2024-01-22 18:03:04 +08:00
vision
4c4a46bfbe Update wework_message.py 2024-01-22 13:38:11 +08:00
zhayujie
4536f9c177 feat: client mng 2024-01-19 14:38:14 +08:00
Cancellara
b67d4460ca Doc: 优化【服务器部署】
不必单独创建nohup.out文件
nohup 命令执行时会自动创建
2024-01-17 01:13:39 +08:00
goldfishh
3dea8311b1 change chatgpt_tool_hub version to 0.5.0 2024-01-16 23:39:40 +08:00
goldfishh
55e9064307 tool ver0.5
1. 新增工具pure模式,支持单个工具调用
2. 新增消息转发工具:email, sms, wechat, 可以根据规则向其他平台发送消息
3. 替换visual-dl(更名为visual)实现,目前识别图片链接效果较好。
4. 修复了0.4版本大部分工具返回结果不可靠问题
2024-01-16 01:13:40 +08:00
11 changed files with 232 additions and 93 deletions

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@@ -1,18 +1,15 @@
# 简介
> ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网可以写代码、改论文、讲故事几乎无所不能这让人不禁有个大胆的想法能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人可以在与好友对话中给出意想不到的回应而且再也不用担心女朋友影响我们 ~~打游戏~~ 工作了
> 本项目是基于大模型的智能对话机器人支持微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉接入可选择GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/LinkAI能处理文本、语音和图片通过插件访问操作系统和互联网等外部资源支持基于自有知识库定制企业AI应用
最新版本支持的功能如下:
- [x] **多端部署:** 有多种部署方式可选择且功能完备,目前已支持个人微信、微信公众号和、企业微信、飞书等部署方式
- [x] **多端部署:** 有多种部署方式可选择且功能完备,目前已支持个人微信、微信公众号和、企业微信、飞书、钉钉等部署方式
- [x] **基础对话:** 私聊及群聊的消息智能回复,支持多轮会话上下文记忆,支持 GPT-3.5, GPT-4, claude, Gemini, 文心一言, 讯飞星火, 通义千问
- [x] **语音能力:** 可识别语音消息,通过文字或语音回复,支持 azure, baidu, google, openai(whisper/tts) 等多种语音模型
- [x] **图像能力:** 支持图片生成、图片识别、图生图(如照片修复),可选择 Dall-E-3, stable diffusion, replicate, midjourney, vision模型
- [x] **丰富插件:** 支持个性化插件扩展,已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话等插件
- [X] **Tool工具** 与操作系统和互联网交互,支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结,基于 [chatgpt-tool-hub](https://github.com/goldfishh/chatgpt-tool-hub) 实现
- [x] **知识库:** 通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用,基于 [LinkAI](https://link-ai.tech/console) 实现
> 欢迎接入更多应用,参考 [Terminal代码](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/terminal/terminal_channel.py)实现接收和发送消息逻辑即可接入。 同时欢迎增加新的插件,参考 [插件说明文档](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/tree/master/plugins)。
- [x] **丰富插件:** 支持个性化插件扩展,已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件
- [x] **知识库** 通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、智能客服、私域助手使用,基于 [LinkAI](https://link-ai.tech) 实现
# 演示
@@ -20,9 +17,20 @@ https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/assets/26161723/d5154020-36e3-41db
Demo made by [Visionn](https://www.wangpc.cc/)
# 交流群
# 商业支持
添加小助手微信进群,请备注 "wechat"
> 我们还提供企业级的 **AI应用平台**包含知识库、Agent插件、应用管理等能力支持多平台聚合的应用接入、客户端管理、对话管理以及提供
SaaS服务、私有化部署、稳定托管接入 等多种模式。
>
> 目前已在私域运营、智能客服、企业效率助手等场景积累了丰富的 AI 解决方案, 在电商、文教、健康、新消费等各行业沉淀了 AI 落地的最佳实践,致力于打造助力中小企业拥抱 AI 的一站式平台。
企业服务和商用咨询可联系产品顾问:
<img width="240" src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/product-manager-qrcode.jpg">
# 开源社区
添加小助手微信加入开源项目交流群:
<img width="240" src="./docs/images/contact.jpg">
@@ -82,6 +90,8 @@ git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
cd chatgpt-on-wechat/
```
注: 如遇到网络问题可选择国内镜像 https://gitee.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
**(2) 安装核心依赖 (必选)**
> 能够使用`itchat`创建机器人,并具有文字交流功能所需的最小依赖集合。
```bash
@@ -93,23 +103,7 @@ pip3 install -r requirements.txt
```bash
pip3 install -r requirements-optional.txt
```
> 如果某项依赖安装失败注释掉对应的行再继续
其中`tiktoken`要求`python`版本在3.8以上它用于精确计算会话使用的tokens数量强烈建议安装。
使用`google``baidu`语音识别需安装`ffmpeg`
默认的`openai`语音识别不需要安装`ffmpeg`
参考[#415](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/415)
使用`azure`语音功能需安装依赖,并参考[文档](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/speech-service/quickstarts/setup-platform?pivots=programming-language-python&tabs=linux%2Cubuntu%2Cdotnet%2Cjre%2Cmaven%2Cnodejs%2Cmac%2Cpypi)的环境要求。
:
```bash
pip3 install azure-cognitiveservices-speech
```
> 如果某项依赖安装失败注释掉对应的行再继续
## 配置
@@ -206,7 +200,6 @@ python3 app.py # windows环境下该命令通
使用nohup命令在后台运行程序
```bash
touch nohup.out # 首次运行需要新建日志文件
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out # 在后台运行程序并通过日志输出二维码
```
扫码登录后程序即可运行于服务器后台,此时可通过 `ctrl+c` 关闭日志,不会影响后台程序的运行。使用 `ps -ef | grep app.py | grep -v grep` 命令可查看运行于后台的进程,如果想要重新启动程序可以先 `kill` 掉对应的进程。日志关闭后如果想要再次打开只需输入 `tail -f nohup.out`。此外,`scripts` 目录下有一键运行、关闭程序的脚本供使用。
@@ -279,6 +272,10 @@ FAQs <https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs>
或直接在线咨询 [项目小助手](https://link-ai.tech/app/Kv2fXJcH) (beta版本语料完善中回复仅供参考)
## 开发
欢迎接入更多应用,参考 [Terminal代码](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/terminal/terminal_channel.py) 实现接收和发送消息逻辑即可接入。 同时欢迎增加新的插件,参考 [插件说明文档](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/tree/master/plugins)。
## 联系
欢迎提交PR、Issues以及Star支持一下。程序运行遇到问题可以查看 [常见问题列表](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs) ,其次前往 [Issues](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues) 中搜索。参与更多讨论可加入技术交流群
欢迎提交PR、Issues以及Star支持一下。程序运行遇到问题可以查看 [常见问题列表](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs) ,其次前往 [Issues](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues) 中搜索。个人开发者可加入开源交流群参与更多讨论,企业用户可联系[产品顾问](https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/product-manager-qrcode.jpg)咨询

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@@ -65,7 +65,8 @@ def num_tokens_from_messages(messages, model):
if model in ["gpt-3.5-turbo-0301", "gpt-35-turbo", "gpt-3.5-turbo-1106"]:
return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo")
elif model in ["gpt-4-0314", "gpt-4-0613", "gpt-4-32k", "gpt-4-32k-0613", "gpt-3.5-turbo-0613",
"gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-3.5-turbo-16k-0613", "gpt-35-turbo-16k", const.GPT4_TURBO_PREVIEW, const.GPT4_VISION_PREVIEW]:
"gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-3.5-turbo-16k-0613", "gpt-35-turbo-16k", "gpt-4-turbo-preview",
"gpt-4-1106-preview", const.GPT4_TURBO_PREVIEW, const.GPT4_VISION_PREVIEW]:
return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4")
try:

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@@ -15,6 +15,7 @@ from config import conf, pconf
import threading
from common import memory, utils
import base64
import os
class LinkAIBot(Bot):
# authentication failed
@@ -360,7 +361,9 @@ class LinkAIBot(Bot):
suffix += f"{turn.get('thought')}\n"
if plugin_name:
plugin_list.append(turn.get('plugin_name'))
suffix += f"{turn.get('plugin_icon')} {turn.get('plugin_name')}"
if turn.get('plugin_icon'):
suffix += f"{turn.get('plugin_icon')} "
suffix += f"{turn.get('plugin_name')}"
if turn.get('plugin_input'):
suffix += f"{turn.get('plugin_input')}"
if i < len(chain) - 1:
@@ -385,12 +388,36 @@ class LinkAIBot(Bot):
return
try:
for url in image_urls:
reply = Reply(ReplyType.IMAGE_URL, url)
if url.endswith(".mp4"):
reply_type = ReplyType.VIDEO_URL
elif url.endswith(".pdf") or url.endswith(".doc") or url.endswith(".docx"):
reply_type = ReplyType.FILE
url = _download_file(url)
if not url:
continue
else:
reply_type = ReplyType.IMAGE_URL
reply = Reply(reply_type, url)
channel.send(reply, context)
except Exception as e:
logger.error(e)
def _download_file(url: str):
try:
file_path = "tmp"
if not os.path.exists(file_path):
os.makedirs(file_path)
file_name = url.split("/")[-1] # 获取文件名
file_path = os.path.join(file_path, file_name)
response = requests.get(url)
with open(file_path, "wb") as f:
f.write(response.content)
return file_path
except Exception as e:
logger.warn(e)
class LinkAISessionManager(SessionManager):
def session_msg_query(self, query, session_id):
session = self.build_session(session_id)

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@@ -95,7 +95,7 @@ def qrCallback(uuid, status, qrcode):
print(qr_api4)
print(qr_api2)
print(qr_api1)
_send_qr_code([qr_api1, qr_api2, qr_api3, qr_api4])
qr = qrcode.QRCode(border=1)
qr.add_data(url)
qr.make(fit=True)
@@ -131,12 +131,15 @@ class WechatChannel(ChatChannel):
itchat.run()
def exitCallback(self):
_send_logout()
time.sleep(3)
self.auto_login_times += 1
if self.auto_login_times < 100:
self.startup()
def loginCallback(self):
pass
logger.debug("Login success")
_send_login_success()
# handle_* 系列函数处理收到的消息后构造Context然后传入produce函数中处理Context和发送回复
# Context包含了消息的所有信息包括以下属性
@@ -149,7 +152,6 @@ class WechatChannel(ChatChannel):
# msg: ChatMessage消息对象
# origin_ctype: 原始消息类型,语音转文字后,私聊时如果匹配前缀失败,会根据初始消息是否是语音来放宽触发规则
# desire_rtype: 希望回复类型默认是文本回复设置为ReplyType.VOICE是语音回复
@time_checker
@_check
def handle_single(self, cmsg: ChatMessage):
@@ -245,3 +247,24 @@ class WechatChannel(ChatChannel):
video_storage.seek(0)
itchat.send_video(video_storage, toUserName=receiver)
logger.info("[WX] sendVideo url={}, receiver={}".format(video_url, receiver))
def _send_login_success():
try:
from common.linkai_client import chat_client
chat_client.send_login_success()
except Exception as e:
pass
def _send_logout():
try:
from common.linkai_client import chat_client
chat_client.send_logout()
except Exception as e:
pass
def _send_qr_code(qrcode_list: list):
try:
from common.linkai_client import chat_client
chat_client.send_qrcode(qrcode_list)
except Exception as e:
pass

View File

@@ -64,7 +64,10 @@ def cdn_download(wework, message, file_name):
}
result = wework._WeWork__send_sync(send_type.MT_WXCDN_DOWNLOAD_MSG, data) # 直接用wx_cdn_download的接口内部实现来调用
elif "file_id" in data["cdn"].keys():
file_type = 2
if message["type"] == 11042:
file_type = 2
elif message["type"] == 11045:
file_type = 5
file_id = data["cdn"]["file_id"]
result = wework.c2c_cdn_download(file_id, aes_key, file_size, file_type, save_path)
else:

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@@ -12,13 +12,14 @@ GEMINI = "gemini"
# model
GPT35 = "gpt-3.5-turbo"
GPT4 = "gpt-4"
GPT4_TURBO_PREVIEW = "gpt-4-1106-preview"
GPT4_TURBO_PREVIEW = "gpt-4-0125-preview"
GPT4_VISION_PREVIEW = "gpt-4-vision-preview"
WHISPER_1 = "whisper-1"
TTS_1 = "tts-1"
TTS_1_HD = "tts-1-hd"
MODEL_LIST = ["gpt-3.5-turbo", "gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-4", "wenxin", "wenxin-4", "xunfei", "claude", "gpt-4-turbo", GPT4_TURBO_PREVIEW, QWEN, GEMINI]
MODEL_LIST = ["gpt-3.5-turbo", "gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-4", "wenxin", "wenxin-4", "xunfei", "claude", "gpt-4-turbo",
"gpt-4-turbo-preview", "gpt-4-1106-preview", GPT4_TURBO_PREVIEW, QWEN, GEMINI]
# channel
FEISHU = "feishu"

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@@ -4,6 +4,7 @@ from common.log import logger
from linkai import LinkAIClient, PushMsg
from config import conf
chat_client: LinkAIClient
class ChatClient(LinkAIClient):
def __init__(self, api_key, host, channel):
@@ -23,6 +24,7 @@ class ChatClient(LinkAIClient):
def start(channel):
client = ChatClient(api_key=conf().get("linkai_api_key"),
global chat_client
chat_client = ChatClient(api_key=conf().get("linkai_api_key"),
host="link-ai.chat", channel=channel)
client.start()
chat_client.start()

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@@ -3,11 +3,19 @@
使用说明(默认trigger_prefix为$)
```text
#help tool: 查看tool帮助信息可查看已加载工具列表
$tool 命令: 根据给出的{命令}使用一些可用工具尽力为你得到结果。
$tool 工具名 命令: pure模式根据给出的{命令}使用指定 一个 可用工具尽力为你得到结果。
$tool 命令: (多工具模式)根据给出的{命令}使用 一些 可用工具尽力为你得到结果。
$tool reset: 重置工具。
```
### 本插件所有工具同步存放至专用仓库:[chatgpt-tool-hub](https://github.com/goldfishh/chatgpt-tool-hub)
2024.01.16更新
1. 新增工具pure模式支持单个工具调用
2. 新增消息转发工具email, sms, wechat, 可以根据规则向其他平台发送消息
3. 替换visual-dl更名为visual实现目前识别图片链接效果较好。
4. 修复了0.4版本大部分工具返回结果不可靠问题
新版本工具名共19个不一一列举相应工具需要的环境参数见`tool.py`里的`_build_tool_kwargs`函数
## 使用说明
使用该插件后将默认使用4个工具, 无需额外配置长期生效:
@@ -24,7 +32,7 @@ $tool reset: 重置工具。
> 注1url-get默认配置、browser需额外配置browser依赖google-chrome你需要提前安装好
> 注2当检测到长文本时会进入summary tool总结长文本tokens可能会大量消耗
> 注2(可通过`browser_use_summary`或 `url_get_use_summary`开关)当检测到长文本时会进入summary tool总结长文本tokens可能会大量消耗
这是debian端安装google-chrome教程其他系统请自行查找
> https://www.linuxjournal.com/content/how-can-you-install-google-browser-debian
@@ -34,9 +42,10 @@ $tool reset: 重置工具。
> terminal调优记录https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/776#issue-1659347640
### 4. meteo-weather
### 4. meteo
###### 回答你有关天气的询问, 需要获取时间、地点上下文信息,本工具使用了[meteo open api](https://open-meteo.com/)
注:该工具需要较高的对话技巧,不保证你问的任何问题均能得到满意的回复
注2当前版本可只使用这个工具返回结果较可控。
> meteo调优记录https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/776#issuecomment-1500771334
@@ -65,18 +74,12 @@ $tool reset: 重置工具。
#### 6.2. morning-news *
###### 每日60秒早报每天凌晨一点更新本工具使用了[alapi-每日60秒早报](https://alapi.cn/api/view/93)
```text
可配置参数:
1. morning_news_use_llm: 是否使用LLM润色结果默认false可能会慢
```
> 该tool每天返回内容相同
#### 6.3. finance-news
###### 获取实时的金融财政新闻
> 该工具需要解决browser tool 的google-chrome依赖安装
> 该工具需要用到browser工具解决反爬问题
### 7. bing-search *
@@ -99,18 +102,33 @@ $tool reset: 重置工具。
> 0.4.2更新,例子:帮我找一篇吴恩达写的论文
### 11. summary
###### 总结工具,该工具必须输入一个本地文件的绝对路径
###### 总结工具,该工具可以支持输入url
> 该工具目前是和其他工具配合使用,暂未测试单独使用效果
### 12. image2text
###### 将图片转换成文字,底层调用imageCaption模型该工具必须输入一个本地文件的绝对路径
### 12. visual
###### 将图片转换成文字,底层调用ali dashscope `qwen-vl-plus`模型
### 13. searxng-search *
###### 一个私有化的搜索引擎工具
> 安装教程https://docs.searxng.org/admin/installation.html
### 14. email *
###### 发送邮件
### 15. sms *
###### 发送短信
### 16. stt *
###### speak to text 语音识别
### 17. tts *
###### text to speak 文生语音
### 18. wechat *
###### 向好友、群组发送微信
---
###### 注1带*工具需要获取api-key才能使用(在config.json内的kwargs添加项),部分工具需要外网支持
@@ -120,7 +138,7 @@ $tool reset: 重置工具。
###### 默认工具无需配置其它工具需手动配置以增加morning-news和bing-search两个工具为例
```json
{
"tools": ["bing-search", "news", "你想要添加的其他工具"], // 填入你想用到的额外工具名,这里加入了工具"bing-search"和工具"news"(news工具会自动加载morning-news、finance-news等子工具)
"tools": ["bing-search", "morning-news", "你想要添加的其他工具"], // 填入你想用到的额外工具名,这里加入了工具"bing-search"和工具"morning-news"
"kwargs": {
"debug": true, // 当你遇到问题求助时,需要配置
"request_timeout": 120, // openai接口超时时间
@@ -137,7 +155,6 @@ $tool reset: 重置工具。
- `debug`: 输出chatgpt-tool-hub额外信息用于调试
- `request_timeout`: 访问openai接口的超时时间默认与wechat-on-chatgpt配置一致可单独配置
- `no_default`: 用于配置默认加载4个工具的行为如果为true则仅使用tools列表工具不加载默认工具
- `top_k_results`: 控制所有有关搜索的工具返回条目数数字越高则参考信息越多但无用信息可能干扰判断该值一般为2
- `model_name`: 用于控制tool插件底层使用的llm模型目前暂未测试3.5以外的模型,一般保持默认
---

View File

@@ -3,10 +3,10 @@
"python",
"url-get",
"terminal",
"meteo-weather"
"meteo"
],
"kwargs": {
"top_k_results": 2,
"debug": true,
"no_default": false,
"model_name": "gpt-3.5-turbo"
}

View File

@@ -1,23 +1,20 @@
import json
import os
from chatgpt_tool_hub.apps import AppFactory
from chatgpt_tool_hub.apps.app import App
from chatgpt_tool_hub.tools.all_tool_list import get_all_tool_names
from chatgpt_tool_hub.tools.tool_register import main_tool_register
import plugins
from bridge.bridge import Bridge
from bridge.context import ContextType
from bridge.reply import Reply, ReplyType
from common import const
from config import conf
from config import conf, get_appdata_dir
from plugins import *
@plugins.register(
name="tool",
desc="Arming your ChatGPT bot with various tools",
version="0.4",
version="0.5",
author="goldfishh",
desire_priority=0,
)
@@ -36,10 +33,12 @@ class Tool(Plugin):
if not verbose:
return help_text
help_text += "\n使用说明:\n"
help_text += f"{trigger_prefix}tool " + "命令: 根据给出的{命令}使用一些可用工具尽力为你得到结果。\n"
help_text += f"{trigger_prefix}tool " + "命令: 根据给出的{命令}模型来选择使用哪些工具尽力为你得到结果。\n"
help_text += f"{trigger_prefix}tool 工具名 " + "命令: 根据给出的{命令}使用指定工具尽力为你得到结果。\n"
help_text += f"{trigger_prefix}tool reset: 重置工具。\n\n"
help_text += f"已加载工具列表: \n"
for idx, tool in enumerate(self.app.get_tool_list()):
for idx, tool in enumerate(main_tool_register.get_registered_tool_names()):
if idx != 0:
help_text += ", "
help_text += f"{tool}"
@@ -91,17 +90,28 @@ class Tool(Plugin):
e_context.action = EventAction.BREAK
return
query = content_list[1].strip()
use_one_tool = False
for tool_name in main_tool_register.get_registered_tool_names():
if query.startswith(tool_name):
use_one_tool = True
query = query[len(tool_name):]
break
# Don't modify bot name
all_sessions = Bridge().get_bot("chat").sessions
user_session = all_sessions.session_query(query, e_context["context"]["session_id"]).messages
# chatgpt-tool-hub will reply you with many tools
logger.debug("[tool]: just-go")
try:
_reply = self.app.ask(query, user_session)
if use_one_tool:
_func, _ = main_tool_register.get_registered_tool()[tool_name]
tool = _func(**self.app_kwargs)
_reply = tool.run(query)
else:
# chatgpt-tool-hub will reply you with many tools
_reply = self.app.ask(query, user_session)
e_context.action = EventAction.BREAK_PASS
all_sessions.session_reply(_reply, e_context["context"]["session_id"])
except Exception as e:
@@ -126,53 +136,111 @@ class Tool(Plugin):
request_timeout = kwargs.get("request_timeout")
return {
"debug": kwargs.get("debug", False),
"openai_api_key": conf().get("open_ai_api_key", ""),
"open_ai_api_base": conf().get("open_ai_api_base", "https://api.openai.com/v1"),
"deployment_id": conf().get("azure_deployment_id", ""),
"proxy": conf().get("proxy", ""),
# 全局配置相关
"log": True, # tool 日志开关
"debug": kwargs.get("debug", False), # 输出更多日志
"no_default": kwargs.get("no_default", False), # 不要默认的工具,只加载自己导入的工具
"think_depth": kwargs.get("think_depth", 2), # 一个问题最多使用多少次工具
"proxy": conf().get("proxy", ""), # 科学上网
"request_timeout": request_timeout if request_timeout else conf().get("request_timeout", 120),
"temperature": kwargs.get("temperature", 0), # llm 温度建议设置0
# LLM配置相关
"llm_api_key": conf().get("open_ai_api_key", ""), # 如果llm api用key鉴权传入这里
"llm_api_base_url": conf().get("open_ai_api_base", "https://api.openai.com/v1"), # 支持openai接口的llm服务地址前缀
"deployment_id": conf().get("azure_deployment_id", ""), # azure openai会用到
# note: 目前tool暂未对其他模型测试但这里仍对配置来源做了优先级区分一般插件配置可覆盖全局配置
"model_name": tool_model_name if tool_model_name else conf().get("model", "gpt-3.5-turbo"),
"no_default": kwargs.get("no_default", False),
"top_k_results": kwargs.get("top_k_results", 3),
# for news tool
"news_api_key": kwargs.get("news_api_key", ""),
"model_name": tool_model_name if tool_model_name else conf().get("model", const.GPT35),
# 工具配置相关
# for arxiv tool
"arxiv_simple": kwargs.get("arxiv_simple", True), # 返回内容更精简
"arxiv_top_k_results": kwargs.get("arxiv_top_k_results", 2), # 只返回前k个搜索结果
"arxiv_sort_by": kwargs.get("arxiv_sort_by", "relevance"), # 搜索排序方式 ["relevance","lastUpdatedDate","submittedDate"]
"arxiv_sort_order": kwargs.get("arxiv_sort_order", "descending"), # 搜索排序方式 ["ascending", "descending"]
"arxiv_output_type": kwargs.get("arxiv_output_type", "text"), # 搜索结果类型 ["text", "pdf", "all"]
# for bing-search tool
"bing_subscription_key": kwargs.get("bing_subscription_key", ""),
"bing_search_url": kwargs.get("bing_search_url", "https://api.bing.microsoft.com/v7.0/search"), # 必应搜索的endpoint地址无需修改
"bing_search_top_k_results": kwargs.get("bing_search_top_k_results", 2), # 只返回前k个搜索结果
"bing_search_simple": kwargs.get("bing_search_simple", True), # 返回内容更精简
"bing_search_output_type": kwargs.get("bing_search_output_type", "text"), # 搜索结果类型 ["text", "json"]
# for email tool
"email_nickname_mapping": kwargs.get("email_nickname_mapping", "{}"), # 关于人的代号对应的邮箱地址,可以不输入邮箱地址发送邮件。键为代号值为邮箱地址
"email_smtp_host": kwargs.get("email_smtp_host", ""), # 例如 'smtp.qq.com'
"email_smtp_port": kwargs.get("email_smtp_port", ""), # 例如 587
"email_sender": kwargs.get("email_sender", ""), # 发送者的邮件地址
"email_authorization_code": kwargs.get("email_authorization_code", ""), # 发送者验证秘钥(可能不是登录密码)
# for google-search tool
"google_api_key": kwargs.get("google_api_key", ""),
"google_cse_id": kwargs.get("google_cse_id", ""),
"google_simple": kwargs.get("google_simple", True), # 返回内容更精简
"google_output_type": kwargs.get("google_output_type", "text"), # 搜索结果类型 ["text", "json"]
# for finance-news tool
"finance_news_filter": kwargs.get("finance_news_filter", False), # 是否开启过滤
"finance_news_filter_list": kwargs.get("finance_news_filter_list", []), # 过滤词列表
"finance_news_simple": kwargs.get("finance_news_simple", True), # 返回内容更精简
"finance_news_repeat_news": kwargs.get("finance_news_repeat_news", False), # 是否过滤不返回。该tool每次返回约50条新闻可能有重复新闻
# for morning-news tool
"morning_news_api_key": kwargs.get("morning_news_api_key", ""), # api-key
"morning_news_simple": kwargs.get("morning_news_simple", True), # 返回内容更精简
"morning_news_output_type": kwargs.get("morning_news_output_type", "text"), # 搜索结果类型 ["text", "image"]
# for news-api tool
"news_api_key": kwargs.get("news_api_key", ""),
# for searxng-search tool
"searx_search_host": kwargs.get("searx_search_host", ""),
"searxng_search_host": kwargs.get("searxng_search_host", ""),
"searxng_search_top_k_results": kwargs.get("searxng_search_top_k_results", 2), # 只返回前k个搜索结果
"searxng_search_output_type": kwargs.get("searxng_search_output_type", "text"), # 搜索结果类型 ["text", "json"]
# for sms tool
"sms_nickname_mapping": kwargs.get("sms_nickname_mapping", "{}"), # 关于人的代号对应的手机号可以不输入手机号发送sms。键为代号值为手机号
"sms_username": kwargs.get("sms_username", ""), # smsbao用户名
"sms_apikey": kwargs.get("sms_apikey", ""), # smsbao
# for stt tool
"stt_api_key": kwargs.get("stt_api_key", ""), # azure
"stt_api_region": kwargs.get("stt_api_region", ""), # azure
"stt_recognition_language": kwargs.get("stt_recognition_language", "zh-CN"), # 识别的语言类型 部分en-US ja-JP ko-KR yue-CN zh-CN
# for tts tool
"tts_api_key": kwargs.get("tts_api_key", ""), # azure
"tts_api_region": kwargs.get("tts_api_region", ""), # azure
"tts_auto_detect": kwargs.get("tts_auto_detect", True), # 是否自动检测语音的语言
"tts_speech_id": kwargs.get("tts_speech_id", "zh-CN-XiaozhenNeural"), # 输出语音ID
# for summary tool
"summary_max_segment_length": kwargs.get("summary_max_segment_length", 2500), # 每2500tokens分段多段触发总结tool
# for terminal tool
"terminal_nsfc_filter": kwargs.get("terminal_nsfc_filter", True), # 是否过滤llm输出的危险命令
"terminal_return_err_output": kwargs.get("terminal_return_err_output", True), # 是否输出错误信息
"terminal_timeout": kwargs.get("terminal_timeout", 20), # 允许命令最长执行时间
# for visual tool
"caption_api_key": kwargs.get("caption_api_key", ""), # ali dashscope apikey
# for browser tool
"browser_use_summary": kwargs.get("browser_use_summary", True), # 是否对返回结果使用tool功能
# for url-get tool
"url_get_use_summary": kwargs.get("url_get_use_summary", True), # 是否对返回结果使用tool功能
# for wechat tool
"wechat_hot_reload": kwargs.get("wechat_hot_reload", True), # 是否使用热重载的方式发送wechat
"wechat_cpt_path": kwargs.get("wechat_cpt_path", os.path.join(get_appdata_dir(), "itchat.pkl")), # wechat 配置文件(`itchat.pkl`
"wechat_send_group": kwargs.get("wechat_send_group", False), # 是否向群组发送消息
"wechat_nickname_mapping": kwargs.get("wechat_nickname_mapping", "{}"), # 关于人的代号映射关系。键为代号值为微信名(昵称、备注名均可)
# for wikipedia tool
"wikipedia_top_k_results": kwargs.get("wikipedia_top_k_results", 2), # 只返回前k个搜索结果
# for wolfram-alpha tool
"wolfram_alpha_appid": kwargs.get("wolfram_alpha_appid", ""),
# for morning-news tool
"morning_news_api_key": kwargs.get("morning_news_api_key", ""),
# for visual_dl tool
"cuda_device": kwargs.get("cuda_device", "cpu"),
"think_depth": kwargs.get("think_depth", 3),
"arxiv_summary": kwargs.get("arxiv_summary", True),
"morning_news_use_llm": kwargs.get("morning_news_use_llm", False),
}
def _filter_tool_list(self, tool_list: list):
valid_list = []
for tool in tool_list:
if tool in get_all_tool_names():
if tool in main_tool_register.get_registered_tool_names():
valid_list.append(tool)
else:
logger.warning("[tool] filter invalid tool: " + repr(tool))
return valid_list
def _reset_app(self) -> App:
tool_config = self._read_json()
app_kwargs = self._build_tool_kwargs(tool_config.get("kwargs", {}))
self.tool_config = self._read_json()
self.app_kwargs = self._build_tool_kwargs(self.tool_config.get("kwargs", {}))
app = AppFactory()
app.init_env(**app_kwargs)
app.init_env(**self.app_kwargs)
# filter not support tool
tool_list = self._filter_tool_list(tool_config.get("tools", []))
tool_list = self._filter_tool_list(self.tool_config.get("tools", []))
return app.create_app(tools_list=tool_list, **app_kwargs)
return app.create_app(tools_list=tool_list, **self.app_kwargs)

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@@ -18,7 +18,7 @@ web.py
wechatpy
# chatgpt-tool-hub plugin
chatgpt_tool_hub==0.4.6
chatgpt_tool_hub==0.5.0
# xunfei spark
websocket-client==1.2.0