钉钉机器人对接ChatGPT,教程来了,简单优雅黑科技~

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planA:nodejs平台+云开发

了解过微信云开发的应该都知道,无需搭建服务器,前端秒变全栈开发,云服务、云存储、云函数、云调用,省去写服务器代码,部署的繁琐流程,但是微信云开发服务是国内服务器,无法调取openai接口,所以此处用的是第三方云服务平台:aircode。

AirCode介绍:

是一个在线开发和部署 Node.js 应用的平台,为全栈工程师量身定制,目标是让开发变得简单。

我们通过提供极致简单的 WebIDE 和开箱即用的云服务,让开发者无需再操心后端选型、环境搭建和线上运维等一系列繁琐之事,只需打开浏览器即可完成产品开发,并部署到全球节点

第一步:创建钉钉机器人

  1. 进入钉钉开发者后台,选择应用开发 > 企业内部开发,点击创建应用按钮,在弹出的对话框中输入名称、简介等信息,完成应用创建。

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  1. 在创建好的应用页面中,点击左侧菜单的应用功能 > 消息推送,并打开机器人配置

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  1. 在机器人配置的表单中,依次填入机器人名称、机器人图标、机器人简介、机器人描述和机器人消息预览图,并点击发布按钮完成发布。

注意:由于钉钉的安全策略,机器人名称中不要包含「ChatGPT」关键字,否则后续无法正常调用。

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  1. 发布成功后,进入基础信息 > 应用信息,可以看到 AppKeyAppSecret,点击复制备用。

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第二步:创建 AirCode 应用

  1. 通过 AirCode 源码链接中右上角的「Get a copy」按钮快速生成一个自己的 AirCode Node.js 应用。 注意不要直接复制代码,如果是直接复制纯代码粘贴过去,需要再手工安装 NPM 依赖包。 如果没有登录,需先登录 AirCode。推荐使用 GitHub 登录,会快一些。

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  1. 在弹出的对话框中,输入应用名称,并点击 Create 完成创建
  2. 将钉钉开发者后台中机器人的 AppKey 和 AppSecret,粘贴到 AirCode 应用的环境变量(Environments)中。在 DING_APP_KEY 的 value 中填入 AppKey,在 DING_APP_SECRET 的 value 中填入 AppSecret。

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  1. 点击顶部的 Deploy 按钮,部署整个应用,使配置生效。

第三步:配置机器人接口和权限

  1. 部署成功后,选择调用文件 chat.js,可以在编辑器函数名称下看到调用 URL,点击复制 URL。

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  1. 进入钉钉开发者后台中刚刚创建的机器人页面,在应用功能 > 消息推送中,将调用 URL 填写到消息接收地址项,并点击发布

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  1. 进入基础信息 > 权限管理,在搜索框中输入「企业内机器人发送消息权限」,会看到列表中找到了对应的权限,点击右侧的申请权限按钮,完成权限配置。

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第四步:测试聊天机器人

完成配置后,在钉钉的聊天窗口中可以搜到机器人进行私聊,或者将机器人加入到群中 at 机器人聊天。此时机器人已经可以对话了,但由于还没有配置 ChatGPT 能力,所以机器人会回复告知需要配置 OPENAI_KEY。提示:如果你的机器人返回了类似于「系统正在维护,无法使用 @ 能力」的回复,说明你的机器人名称或简介中包含了「ChatGPT」关键字,被钉钉屏蔽了,更改一下名称或简介后,重新发布即可。

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第五步:接入 ChatGPT 能力

  1. 登录到你的 OpenAI 控制台中(如果还没有账号,需要注册一个),进入 API Keys 页面,点击 Create new secret key 创建一个密钥。

注意:调用OpenAI接口是收费的,但是刚注册用户有免费赠送的5刀额度(之前是$18),额度用完或过期就得充值或者更换新账号,目前推荐更换新key是主流方案。(OpenAI 调用api如何收费计算方法)

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  1. 在弹出的对话框中,点击复制图标,将这个 API Key 复制并保存下来。注意:正确的 API Key 都是以 sk- 开头的字符串。

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  1. 进入刚才创建好的 AirCode 应用中,在 Environments 标签页,将复制的 API Key 的值填入 OPENAI_KEY 这一项的 value 中。

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  1. 再次点击 Deploy 部署应用后,可以在钉钉中测试。目前 ChatGPT 服务比较慢,尤其是模型版本越高级、问题越复杂,ChatGPT 服务的返回时间会越长。

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planB:python3版+自有服务器部署

服务器要求:

国内服务器(开启科学上网)或者 海外服务器

创建钉钉机器人和planA步骤一样

代码及搭建方式下期分享:

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planA和planB对比:

planA:

借助第三方服务,搭建简单,一键部署。

目前免费,后期可能会出收费版,差别应该是在服务器性能配置上有关。

planB:

要求自有服务器,并开启科学上网或者归属海外

部署相比云服务较为繁琐(对前端同学而言),对服务器环境和python版本有要求,在此踩了不少坑。

如果使用docker部署可能会方便很多。

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