一、茴香豆（个人微信/飞书）

1. 茴香豆概述

茴香豆 是一个基于 大语言模型（LLM） 的 AI 助手，专注于为个人和企业提供高效、智能的对话和任务处理服务。它支持在微信和飞书等平台上运行，帮助用户完成日常沟通、信息检索、任务管理等操作。

2. 核心功能

智能对话：

支持自然语言处理（NLP），能够理解并回应用户的提问。
提供个性化的对话体验，适应不同用户的需求。

任务管理：

帮助用户创建、管理和提醒任务。
支持与日历、待办事项等工具的集成。

信息检索：

快速从互联网或本地知识库中检索信息。
支持实时数据查询（如天气、新闻、股票等）。

自动化工作流：

支持自动化脚本和流程，帮助用户简化重复性工作。
可与第三方工具（如飞书、微信、Slack 等）集成。

多平台支持：

支持在微信和飞书等平台上运行。
提供跨设备的无缝体验。

3. 茴香豆的技术架构

大语言模型（LLM）：

基于先进的 LLM（如 DeepSeek、GPT 等），提供强大的自然语言理解和生成能力。
支持上下文感知和多轮对话。

知识库：

内置丰富的知识库，涵盖常见问题和领域知识。
支持动态更新和扩展。

API 集成：

提供开放的 API，支持与第三方工具和服务的集成。
支持自定义插件和扩展。

安全与隐私：

采用端到端加密技术，确保用户数据的安全性和隐私性。
支持权限管理和数据访问控制。

4. 茴香豆的使用场景

个人助手：

帮助用户管理日程、提醒事项和任务。
提供个性化的建议和信息查询服务。

企业协作：

在飞书等协作平台上，帮助团队管理项目、分配任务和沟通。
支持自动化工作流，提高团队效率。

客户支持：

作为智能客服，自动回答客户问题。
支持多语言和 24/7 全天候服务。

教育与培训：

提供知识问答和学习建议。
支持在线考试和培训管理。

5. 茴香豆的集成流程

步骤 1：选择平台

选择在微信或飞书上部署茴香豆。

步骤 2：配置账号

在微信或飞书开发者平台上创建应用，获取 API 密钥和权限。

步骤 3：部署茴香豆

使用茴香豆提供的 SDK 或 API，将 AI 助手集成到目标平台。
示例：在飞书上部署茴香豆：

from feishu import FeishuClient
from huixiangdou import Assistant

# 初始化飞书客户端
feishu_client = FeishuClient(api_key="YOUR_API_KEY")

# 初始化茴香豆助手
assistant = Assistant(model="deepseek", knowledge_base="default")

# 处理飞书消息
def handle_message(message):
    response = assistant.generate_response(message.text)
    feishu_client.send_message(message.chat_id, response)

# 启动消息监听
feishu_client.start_listening(handle_message)

步骤 4：测试与优化

测试茴香豆的功能，确保其能够正确理解和回应用户请求。
根据用户反馈优化对话模型和知识库。

6. 茴香豆中配置 deepseek API

步骤1：打开 deepseek 开放平台申请 token

https://platform.deepseek.com/api_keys

步骤2：修改 config.ini

# config.ini
[llm]
enable_local = 0
enable_remote = 1
..
[llm.server]
..
remote_type = "deepseek"
remote_api_key = "YOUR-API-KEY"
remote_llm_max_text_length = 16000
remote_llm_model = "deepseek-chat"

步骤3：运行

python3 -m huixiangdou.main --standalone

步骤4：效果

7. 总结

茴香豆 是一个功能强大的 AI 助手，适用于个人和企业用户。
通过集成大语言模型和多平台支持，茴香豆能够提供智能对话、任务管理和信息检索等服务。
其灵活的架构和开放的 API 使其能够轻松扩展和定制。

二、LangBot（QQ, 企微, 飞书）

1. LangBot 概述

LangBot 是一个基于自然语言处理（NLP）技术的智能对话机器人，能够集成到多种即时通讯平台中，如 QQ、企业微信（企微）和飞书。它可以帮助用户自动处理常见问题、提供信息查询、执行任务自动化等，提升工作效率和用户体验。

2.主要功能：

自动回复：根据用户输入的问题，自动提供相应的回答。
任务自动化：执行一些简单的任务，如日程安排、会议提醒、数据查询等。
多平台支持：支持 QQ、企业微信、飞书等多个平台，方便用户在不同场景下使用。
自定义配置：可以根据企业或个人的需求，自定义机器人的回答逻辑和功能。
数据分析：提供对话数据分析，帮助优化机器人的回答效果和用户体验。

3.应用场景：

企业内部沟通：在企业微信或飞书中，LangBot 可以作为员工的智能助手，帮助解答常见问题、提供内部信息查询等。
客户服务：在 QQ 或企业微信中，LangBot 可以用于客户服务，自动回复客户的常见问题，减轻客服人员的工作负担。
个人助手：在个人使用的 QQ 或飞书中，LangBot 可以帮助管理日程、提醒重要事项等。

4.集成方式

步骤 1：获取 DeepSeek 的 API 密钥

步骤 2：在 LangBot 中配置 API 调用

在 LangBot 的后台或配置文件中，添加 DeepSeek 的 API 地址和认证信息。
示例（Python 伪代码）：

deepseek: api_url: "https://api.deepseek.com/v1/query" api_key: "your_api_key_here"

步骤 3：编写调用逻辑

在 LangBot 的代码或脚本中，编写调用 DeepSeek API 的逻辑。
示例（Python 伪代码）：

import requests

def call_deepseek(query):
    url = "https://api.deepseek.com/v1/query"
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "query": query
    }
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    return response.json()

# 在 LangBot 的对话逻辑中调用
def handle_message(user_input):
    result = call_deepseek(user_input)
    return result["answer"]

5.优势：

高效便捷：自动化处理常见任务，减少人工干预。
多平台兼容：支持多种主流通讯工具，适应不同用户需求。
智能学习：通过机器学习不断优化回答效果，提升用户体验

三、NoneBot（QQ, 飞书, Discord, TG, etc.）

NoneBot 简介

框架特点：

基于 Python 的异步框架（使用 asyncio）。
插件化设计，易于扩展。
支持多种聊天平台（通过适配器）。
社区活跃，插件生态丰富。

核心组件：

NoneBot 核心：负责事件处理、插件管理和消息分发。
适配器（Adapter）：用于连接不同的聊天平台（如 QQ、飞书、Discord 等）。
插件（Plugin）：实现具体功能的模块。

支持的平台

NoneBot 通过适配器支持以下平台：

QQ：

通过 go-cqhttp 或其他 QQ 机器人框架与 NoneBot 对接。
支持群聊和私聊消息处理。

飞书：

使用飞书开放平台的 API，配置事件订阅和消息推送。

Discord：

通过 Discord 的 Bot API 实现消息收发。

Telegram：

使用 Telegram 的 Bot API 实现消息处理。

其他平台：

如 Slack、Kaiheila 等，可以通过自定义适配器支持。

快速开始

以下是一个简单的 NoneBot 项目搭建步骤：

1.安装 NoneBot

使用 pip 安装 NoneBot：

pip install nonebot2

2.创建项目

使用 NoneBot 提供的脚手架工具创建项目：

nb create

按照提示选择模板和适配器（如 QQ、飞书等）。

3.配置适配器

在 pyproject.toml 或 .env 文件中配置适配器的参数。例如：
QQ（使用 go-cqhttp）：

[nonebot]
drivers = ["fastapi"]
host = "127.0.0.1"
port = 8080

[nonebot.adapters.cqhttp]
ws_url = "ws://127.0.0.1:6700"

飞书：

[nonebot.adapters.feishu]
app_id = "your_app_id"
app_secret = "your_app_secret"

4.编写插件

在 plugins 目录下创建插件文件（如 hello.py）：

from nonebot.plugin import on_command
from nonebot.adapters import Message
from nonebot.params import CommandArg

hello = on_command("hello")

@hello.handle()
async def handle_hello(args: Message = CommandArg()):
    name = args.extract_plain_text() or "World"
    await hello.finish(f"Hello, {name}!")

5.运行项目

启动 NoneBot：

nb run

平台集成指南

1.QQ

使用 go-cqhttp 作为 QQ 客户端。
配置 go-cqhttp 的 config.yml，设置 WebSocket 或 HTTP 地址。
在 NoneBot 中配置 cqhttp 适配器。

2.飞书

在飞书开放平台创建应用，获取 app_id 和 app_secret。
配置事件订阅和消息推送。
在 NoneBot 中配置 feishu 适配器。

3.Discord

在 Discord 开发者平台创建 Bot，获取 Token。
在 NoneBot 中配置 discord 适配器：

[nonebot.adapters.discord]
token = "your_discord_bot_token"

4.Telegram

在 Telegram 中创建 Bot，获取 Token。
在 NoneBot 中配置 telegram 适配器：

[nonebot.adapters.telegram]
token = "your_telegram_bot_token"

插件开发

NoneBot 的插件开发非常简单，以下是一个示例插件：

from nonebot.plugin import on_command
from nonebot.adapters import Message
from nonebot.params import CommandArg

weather = on_command("weather")

@weather.handle()
async def handle_weather(args: Message = CommandArg()):
    city = args.extract_plain_text()
    if not city:
        await weather.finish("请输入城市名称！")
    # 调用天气 API
    await weather.finish(f"{city} 的天气是...")

部署

本地运行：直接使用 nb run 启动。
Docker 部署：使用 Docker 容器化部署。
云服务：部署到云服务器（如腾讯云、阿里云等）。

集成 deepseek

1.确认 DeepSeek 的功能和 API

在集成之前，需要明确 DeepSeek 提供的功能及其 API 的使用方式。通常需要以下信息：

API 地址：DeepSeek 的接口 URL。
认证方式：如 API Key、Token 等。
请求参数：调用 API 时需要传递的参数。
返回格式：API 返回的数据格式（通常是 JSON）。

例如，假设 DeepSeek 提供了一个问答接口：

API 地址：https://api.deepseek.com/v1/query
请求参数：

{ "query": "用户输入的问题" }

返回结果：

{ "answer": "DeepSeek 返回的答案" }

2. 在 NoneBot 中调用 DeepSeek API

以下是如何在 NoneBot 中调用 DeepSeek API 的步骤。

步骤 1：安装依赖

确保安装了 httpx 或 requests 库，用于发送 HTTP 请求：

pip install httpx

步骤 2：编写调用 DeepSeek 的函数

在 NoneBot 项目中创建一个工具函数，用于调用 DeepSeek API。例如：

import httpx

async def call_deepseek(query: str) -> str:
    url = "https://api.deepseek.com/v1/query"
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "query": query
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.post(url, json=data, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            return result.get("answer", "未找到答案")
        else:
            return "调用 DeepSeek API 失败"

步骤 3：创建 NoneBot 插件

在 plugins 目录下创建一个插件文件（如 deepseek_plugin.py），调用上述函数：

from nonebot.plugin import on_command
from nonebot.adapters import Message
from nonebot.params import CommandArg
from .deepseek_tools import call_deepseek  # 导入调用 DeepSeek 的函数

deepseek = on_command("deepseek")

@deepseek.handle()
async def handle_deepseek(args: Message = CommandArg()):
    query = args.extract_plain_text()
    if not query:
        await deepseek.finish("请输入问题！")
    answer = await call_deepseek(query)
    await deepseek.finish(answer)

3. 配置 DeepSeek API 密钥

将 DeepSeek 的 API 密钥存储在环境变量或配置文件中，避免硬编码。

方法 1：使用环境变量

在 .env 文件中添加：

DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here

在代码中读取：

import os
api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")

方法 2：使用 NoneBot 配置

在 pyproject.toml 或 .env 文件中添加：

[nonebot]
deepseek_api_key = "your_api_key_here"