---

🍩 部署文档 & 🧀 开发文档 & 📝 English Readme & 🤝 贡献必看

Look for English README? Click here. We also have English documentation here.

部署遇到问题？提交 Issue 帮助我们提升可用性

此项目为自部署，实用可扩展的机器人核心，以 FunctionCall ToolCall 为核心，支持多种消息平台。

采用消息队列，很好处理函数请求，支持繁杂的插件和功能设计。良好支持文件系统。

支持多种模型源，支持跨平台消息转发。

Demo

与之前的项目不同的是，此项目尝试基于消息平台复刻 ChatGpt 的插件系统，实现部分或更进一步的功能。

因为 func call 为 feature,所以只支持 Openai 类型的 api, 不打算支持没有 func call 的 LLM

📦 Feature

• 🍪 完善的插件开发生态，采用经典设计，通过 pip 安装即可使用
• 📝 消息系统，不限时间，不限发送端，定义发送接收者，逻辑完全解耦
• 📎 路由消息，自定义消息路由，以路由决定运作方式
• 📬 公共开放限额/私人自配置后端/代理Token认证，提供灵活可扩展的鉴权开发方案
• 🍾 支持中间件拦截开发，开发扩展即可操作流程前后数据
• 🎵 细化的统计系统，轻松统计使用情况
• 🍰 支持插件人在回路验证，可鉴权，可设置插件黑名单
• 📦 完善标准的文件交互支持，上传/下载文件
• 🍖 支持个人单独配置环境密钥，为插件提供个人的私有环境变量
• 🍟 支持大语言模型增量支持，支持多平台扩展，继承标准类即可适配
• 🍔 同时支持 FunctionCall ToolCall 特性，根据模型动态构建需要的函数类

🧀 部分插件预览

Sticker Converter	Timer Func	Translate Func

🧀 认证系统介绍

我们采用的认证系统称为 Service Provider，即服务提供商，它的作用是为每个发送者分配 Endpoint/Key/Model ，用于鉴权。 拥有一个 token 作为绑定的 OpenKey。程序会调用设定的 Service Provider 读取私有 Key/配置 Token 来获取鉴权信息。

认证组件和后端均需要自行实现。

🎬 平台支持

平台	支持情况	文件系统	备注
Telegram	✅	✅
Discord	✅	✅
Kook	✅	✅	不支持 被回复启动
Slack	✅	✅	不支持 被回复启动
QQ	❌
Wechat	❌
Twitter	❌
Matrix	❌
IRC	❌
...			创建Issue/PR

📦 快速开始

阅读 🧀 部署文档 获得更多信息。

请提前用 pdm run python3 start_sender.py pdm run python3 start_receiver.py 测试是否能正常运行。

性能指标测试(Until 2023/11/1)

注意，不包括pm2，redis，rabbitmq，mongodb，docker等服务的内存占用。

进程	内存均值	测算命令	client
receiver	120.202MB	python3 -m memray run --live start_receiver.py	telegram
sender	83.375MB	python3 -m memray run --live start_sender.py	telegram

🥣 Docker

Build Hub: sudoskys/llmbot

自动 Docker/Docker-compose安装

如果你在使用一台崭新的服务器，你可以使用下面的Shell来尝试自动安装本项目。

此脚本会自动使用 Docker 方法安装所需服务并映射端口，如果您已经部署了 redis ，rabbitmq ，mongodb 。

请自行修改 docker-compose.yml 文件。

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/LLMKira/Openaibot/main/deploy.sh | bash

手动 Docker-compose安装

git clone https://github.com/LlmKira/Openaibot.git
cd Openaibot
cp .env.exp .env&&nano .env
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

更新镜像使用 docker-compose pull。

在 docker 中查看 Shell，使用 docker exec -it llmbot /bin/bash，输入 exit 退出。

🍔 Shell

人工使用Pm2启动，需要自行安装 redis ，rabbitmq ，mongodb 。

git clone https://github.com/LlmKira/Openaibot.git
pip install pdm
cd Openaibot
pdm install -G bot
cp .env.exp .env && nano .env
apt install npm -y && npm install pm2 && pm2 start pm2.json
pm2 monit

重启程序使用 pm2 restart pm2.json 。

推荐使用 pdm 进行依赖管理，因为我们使用了 pydantic^1.9.0，为了防止出现版本冲突，我们使用了 pdm 进行依赖管理。

🍪 Slash Command

clear - 删除聊天记录
help - 显示文档
chat - 对话
task - 启用函数以对话
ask - 禁止函数以对话
tool - 列出所有函数
set_endpoint - 设置私有 key 和 endpoint
clear_endpoint - 清除私有 key 和 endpoint
auth - 授权一个函数
env - 函数环境变量
token - 绑定令牌
token_clear - 清除令牌绑定
func_ban - 禁用一个函数
func_unban - 解禁一个函数
bind - 绑定消息源
unbind - 解绑消息源

💻 如何开发插件？

插件开发文档请参考 plugins 目录下的示例插件和 🧀 插件开发文档

🤝 We need your help!

This is a long term project and we started the development of the LLM APP very early!

We applied a plugin-like system and search online before GPT3 OpenaiApi was released(davinci-003)

After many iterations, we have worked hard to make this project more standardized, generic, and open.

We can't do it on our own at the moment:

• We need help with the documentation
• Web UI

Feel free to submit a Pull Request or discuss, we'd love to receive your contribution!

📜 告知

此项目与 Openai 官方无关，全称为 OpenAiBot，表示开放人工智能机器人，并不表示为 Openai 所属机器人。

如果您所在辖区禁止使用 Openai 服务，请勿使用此项目。