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最近ChatGPT大火，boss也蠢蠢欲动要求咱们把ChatGPT接入飞书，经过一上午的研讨，终于注册成功并且完成了飞书机器人对接到ChatGPT。

下面给咱们分享一下注册及接入飞书的详细过程。

怎么注册

前提条件：

有一个国外的署理，日本、新加坡、印度都能够，咱们是在阿里云临时买了一台印度的服务器搭的梯子，大约花了60块钱（假如有现成的梯子这步可省掉）。
国外的手机号，或许运用接码渠道接纳验证码。咱们用的是一个接码渠道：sms-activate.org/cn 不用翻墙能够直接拜访

以下为注册过程：
1，在官网进行注册：chat.openai.com/auth/login 记得打开梯子的大局署理形式！大局署理形式！大局署理形式！要不然会提示拒绝拜访。

2，运用谷歌邮箱注册，没有谷歌邮箱就去注册一个吧，这点想必也难不倒咱们。

3，按照过程往下点，会让你进行手机号验证码验证。

留意图中的箭头，你假如运用的接码渠道，用的哪个国家的虚拟号，就挑选哪个国家，别选错了，要不然收不到验证码。假如看不懂国家的名字，就去翻译一下吧~~~

4，打开接码渠道 sms-activate.org/cn ，运用谷歌邮箱注册

注册完毕之后，在左边查找openai，

能够看到印度尼西亚相对廉价一点，换算一下大约几块钱而已。

将其参加购物车之前需求先去充值。支撑的方法许多，咱们自由挑选。

然后点击那个购物车按钮就能够了。

复制上图箭头处的号码到过程3的验证页面，留意将国家挑选为印度尼西亚，点击发送验证码。

然后上图中的等候短信会自动刷新出验证码，输入验证码，完事。

最终一步，chatgpt会让你挑选用户类型，随便点哪个都无所谓。

注册完毕之后，需求获取一下key，这个key相当于咱们拜访网站的token。

怎么接入飞书

飞书与chatgpt的交互如下，咱们的自定义服务便是充当一个中间人的角色，进行音讯的转发。

创立飞书机器人

1，进入飞书开放渠道，挑选创立企业自建使用。

2，创立完使用今后，点击进入使用，增加机器人。

3，给机器人装备音讯相关的权限，假如不确定需求什么权限，能够先全部开通。

4，装备事情订阅。事情订阅需求先开发一个接口供飞书验证。接口需求能够公网拜访。

这个接口的代码能够参阅如下：

@PostMapping(value = "/message")
public FeishuEventDTO message(@RequestBody String body) {
  log.info("收到音讯：{}", 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;
}

有一点需求留意的是，这个校验接口和下面接纳飞书音讯的接口是同一个地址，可是音讯体不一样。

也便是说校验接口是一次性的，校验完之后需求对这个接口进行改造。

咱们先将这个接口发布到一个能够公网拜访的项目中，比如接口地址是 xx.xx.xx.xx/xx/xx/messa… ，将其填写到飞书中保存，飞书假如能够成功保存就没问题了。

OK，到这儿飞书的装备根本搞定了，下面便是咱们需求进行处理的逻辑了。

对接逻辑及完成

先说一下我司对接的大致逻辑，供咱们参阅。

用户发送音讯到飞书之后，飞书会将音讯转发到咱们自己的服务上。

可是这儿会存在一个问题，便是当多个用户并发建议会话时，或许一个大群里许多人都在@咱们的机器人时，咱们需求记住每一个人的回话，在chatgpt查询到成果后，准确的回复这个人。

因为我司现在也是用于内部测试不想完成太复杂，所以咱们选用的思路是：每一个用户的会话转发到咱们的服务上时，先将会话内容保存到一个大局的ConcurrentLinkedQueue行列中，然后发动一个线程，不停的消费这个行列。

行列的泛型是一个提前结构好的目标，这个目标保存着当前音讯的音讯id，发送人，发问内容等。

每消费一个目标，就将目标的发问内容发送到chatgpt，获取呼应成果今后，调用飞书提供的会话回复接口去回复用户。（假如并发量比较大，这儿能够搞成异步的）。

好了，大致思路就提到这，咱们看一下详细的代码。

1，打开咱们的项目，引进chatgpt提供的jar。

<dependency>
  <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
  <artifactId>service</artifactId>
  <version>0.10.0</version>
</dependency>

2，重写上面的校验接口，改形成接纳飞书音讯。（接口路径不要变）

@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("收到飞书音讯:{}", 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("投递用户音讯,{}", JSON.toJSON(feishuResponse));
                consumer.add(feishuResponse);
            } else {
                log.info("非文本音讯");
            }
        }
        return "suc";
    }
}

FeishuResponse的结构如下。

@Data
public class FeishuResponse {
    private String messageId;
    private String query;
}

3，写一个任务线程


@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("开始发问:{}", 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:{},获取呼应:{}", 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;
    }
}

获取飞书token的工具类如下：

@Slf4j
public class FeishuUtils {
    public static final String tokenUrl
            = "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/app_access_token/internal/";
    //构建一个cache 缓存飞书的token
    static Cache<String, String> tokenCache =
            CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(3500)).build();
    //这个是飞书使用的appid和key，能够在创立的飞书使用中找到
    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("获取飞书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，发动线程类即可

最终，出于隐私，chatgpt群会话的效果就不展现了，展现一下直接对话机器人的效果吧。

最终

因为咱们引进chatgpt也仅仅抱着尝试的情绪，所以代码相对也比较粗糙，假如有哪里写的不好的当地，还望咱们海涵。

文中代码还额定引进的jar有：guava、hutool-all、fastjson。

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对接逻辑及完成

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