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零代码,使用 Dify 两分钟接入企业微信 AI 机器人

  •  
  •   Dify · 2023-07-28 10:36:36 +08:00 · 1197 次点击
    这是一个创建于 486 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    本文由 Dify 深度用户 @李昱昊投稿整理所得。基于 Dify 能力进行 AI 应用的创建,产出本篇最佳实践文章。我们欢迎更多优秀开发者向我们投稿最佳实践,投稿联系邮箱: [email protected],或加入 Discord 社群( https://discord.com/invite/FngNHpbcY7 )联系官方工作人员。

    Dify 允许创建 AI 应用,并提供二次开发的能力。这里我将演示创建一个法律问答助手的 AI 应用(机器人),称作“知法”。在本篇教程中,我将指导你为“知法”接入企业微信。

    前置准备

    • 企业微信的管理员权限;
    • 一个 Dify 的帐号( https://dify.ai/);
    • 一个 Laf 云的帐号( https://laf.run/);
    • (可选)一个 OpenAI 的 API Key 。如果没有,可以使用 Dify 免费提供的 200 次调用机会用于测试;
    • (可选)在电脑上新建一个 env.txt 的文件,将下面内容复制到 env.txt 中。在接下来的教程中,我们会一步步把相关的信息填入这个文件。需要保存信息的步骤会高亮显示。
    WXWORK_TOKEN=""
    WXWORK_AESKEY=""
    WXWORK_CORPID=""
    WXWORK_AGENTID=""
    WXWORK_CORPSECRET=""
    DIFY_APPTOKEN=""
    

    在 Dify 上创建应用

    这一章节将会介绍如何创建一个法律知识的数据集,并将数据集和应用关联起来。

    搭建法律知识数据集 为了让“知法”了解到更多的上下文,我们需要创建一个法律知识的数据库。

    1. 导入文档: 从电脑上导入法律知识的 PDF 文档。

    3.1.png

    2. 文本分段和清洗: 上传的文本需要经过二次加工,才能被大语言模型理解。这里我们不需要关注具体的实现逻辑,直接选择自动分段即可,然后点击“保存并处理”。

    3.2.png

    3. 文本嵌入: 大约 30s 时间,数据集就创建成功了。你可以随时回来向数据库里添加更多文件。

    3.3.png

    (查看 Dify 官方文档中关于搭建数据集的更多操作: https://docs.dify.ai/v/zh-hans/advanced/datasets

    搭建应用

    1. 创建应用: 根据图中的指示,创建一个对话型应用,并命名为“知法”。

    3.4.png

    2. 关联数据集: 在“提示词编排”页,在“上下文”模块中添加选择刚刚创建的数据集。

    3.5.png

    3. 发布模型: 完成关联数据集后,点击页面右上角的“发布”,使模型生效。

    3.6.png

    4. 获取 API 访问密钥: 在“访问 API”页面,创建一个 API 密钥并复制保存为 DIFY_APPTOKEN请注意不要把密钥泄漏给任何人,以免造成财产损失。

    3.7.png

    (查看 Dify 官方文档中关于创建应用的更多操作: https://docs.dify.ai/v/zh-hans/application/creating-an-application

    创建企业微信应用

    1. 记录企业信息: 进入企业微信管理后台-我的企业,记录这里的企业 ID 为 WXWORK_CORPID 。

    3.8.png

    2. 创建企业微信应用: 进入应用管理页面,点击 [创建应用] 进入创建页面,填写应用信息后点击 [创建应用] 。如果已经有现成的应用,可以跳过此步骤。

    3.9.png

    3.10.png

    3. 记录企业微信应用信息: 在应用管理页面点击刚刚创建好的应用,进入应用详情页面。记录这里的 AgentId 和 Secret (需要点击获取按钮,在企业微信聊天窗口里面获取),分别为 WXWORK_AGENTID 和 WXWORK_CORPSECRET 。

    3.11.png

    4. 企业微信应用接收信息: 在应用详情页面,接收消息处点击 [设置 API 接收] 。

    3.12.png

    在 API 接收消息页面,点一下两个 [随机获取] 按钮,它会自动生成一个 Token 和 EncodingAESKey ,我们分别记为 WXWORK_TOKEN 和 WXWORK_AESKEY 。 注意,不要关掉这个页面,Laf 侧配置完毕后我们再来填写 URL 。

    3.13.png

    在 Laf 云上创建云函数

    1. 新建 Laf 云应用: 进入 Laf 后,点击新建,创建一个云应用。这里选择免费的计划即可。

    3.14.png

    2. 添加依赖: 企业微信应用需要添加@wecom/crypto, xml2js 两个依赖。添加好后,你的依赖列表应该像下面一样。

    3.15.png

    3. 添加环境变量: 从第二行开始,将上面步骤中收集到的所有内容全部粘贴到这里,点击更新。

    3.16.png

    4. 创建云函数: 点击创建一个云函数,注意“请求方法”中勾选上 POST, GET ,点击确定。

    3.17.png

    在创建好云函数中,删除默认的代码,并将本文下方“附录” 中的代码全部粘贴到这里。

    3.18.png

    5. 点发布云函数: 点击发布后,云函数就生效了。

    3.19.png

    现在把 URL 粘贴到企业微信后台 [设置 API 接收] 的页面中刚刚留白的地方,然后点击保存。

    3.20.png

    6. 配置 IP 白名单: 在企业微信中找到刚刚创建应用,发送一句消息。不出意外收不到任何消息。这是因为企业微信默认屏蔽了 Laf 云的 IP 。点击日志,应当能看到这样一条报错'not allow to access from your ip'

    3.21.png

    点击查看这条日志详情,记录日志中给出的 Laf 云 IP:

    3.22.png

    回到企业微信的管理后台,点击刚刚创建的应用,为应用配置可行 IP:

    3.23.png

    在这里把刚刚的日志中记录的 IP 填入即可:

    3.24.png

    验证效果

    1. 测试聊天: 在企业微信中找到刚刚创建应用,发送一句消息。现在应当能收到推送的消息了。

    3.25.png

    附录

    企业微信应用代码 - (伪流式响应)

    import cloud from '@lafjs/cloud'
    import { decrypt, getSignature } from '@wecom/crypto'
    import xml2js from 'xml2js'
    
    function genConversationKey(userName) {
      return `${process.env.WXWORK_AGENTID}:${userName}`
    }
    
    function genWxAppAccessTokenKey() {
      return `${process.env.WXWORK_AGENTID}:access-token`
    }
    
    async function getToken() {
      console.log('[getToken] called')
    
      const cache = cloud.shared.get(genWxAppAccessTokenKey())
      if (cache && cache.expires >= Date.now()) return cache.token
    
      const res = await cloud.fetch({
        url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken',
        method: 'GET',
        params: {
          corpid: process.env.WXWORK_CORPID,
          corpsecret: process.env.WXWORK_CORPSECRET,
        }
      })
    
      const token = res.data.access_token
      cloud.shared.set(genWxAppAccessTokenKey(), { token, expires: Date.now() + res.data.expires_in * 1000 })
      return token
    }
    
    async function sendWxMessage(message, user) {
      console.log('[sendWxMessage] called', user, message)
    
      const res = await cloud.fetch({
        url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send',
        method: 'POST',
        params: {
          access_token: await getToken()
        },
        data: {
          "touser": user,
          "msgtype": "text",
          "agentid": process.env.WXWORK_AGENTID,
          "text": {
            "content": message
          },
          "safe": 0,
          "enable_id_trans": 0,
          "enable_duplicate_check": 0,
          "duplicate_check_interval": 1800
        },
      })
      console.log('[sendWxMessage] received', res.data)
    }
    
    async function sendDifyMessage(message, userName, onMessage) {
      console.log('[sendDifyMessage] called', message, userName)
    
      const conversationId = cloud.shared.get(genConversationKey(userName)) || null
      let newConversationId = ''
      let responseText = ''
    
      try {
        const response = await cloud.fetch({
          url: 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages',
          method: 'POST',
          headers: {
            'Authorization': `Bearer ${process.env.DIFY_APPTOKEN}`
          },
          data: {
            inputs: {},
            response_mode: "streaming",
            query: message,
            user: userName,
            conversation_id: conversationId
          },
          responseType: "stream"
        })
    
        let firstHalfMessage = ''
        response.data.on('data', (data) => {
          let message = data.toString()
          try {
            if (firstHalfMessage) {
              message += firstHalfMessage
              firstHalfMessage = ''
            }
        
            // 检查是不是 sse 协议
            if (!message.startsWith('data: ')) return
        
            const parsedChunk: Record<string, any> = JSON.parse(message.substring(6))
        
            if (!newConversationId) {
              newConversationId = parsedChunk.conversation_id
              cloud.shared.set(genConversationKey(userName), newConversationId)
            }
            const { answer } = parsedChunk
            responseText += answer
        
            // 伪流式响应
            if (answer.endsWith('\n\n') || (responseText.length > 120 && /[?。;!]$/.test(responseText))) {
              onMessage(responseText.replace('\n\n', ''))
              console.log('[sendDifyMessage] received', responseText, newConversationId)
              responseText = ''
            }
          } catch (e) {
            firstHalfMessage = message
            console.error('[sendDifyMessage] error', message)
          }
        
        })
        
        // stream 结束时把剩下的消息全部发出去
        response.data.on('end', () => {
          onMessage(responseText.replace('\n\n', ''))
        })
      } catch (e) {
        console.error("[sendDifyMessage] error", e)
      }
    }
    
    async function asyncSendMessage(xml) {
      console.log('[asyncSendMessage] called', xml)
    
      if (xml.MsgType[0] !== 'text') return
    
      const message = xml.Content[0]
      const userName = xml.FromUserName[0]
    
      if (message === '/new') {
        // 重置 conversation id
        cloud.shared.set(genConversationKey(userName), null)
        sendWxMessage('新建成功,开始新的对话吧~~', userName)
        return
      }
    
      sendWxMessage('AI 思考中, 请耐心等待~~', userName)
    
      try {
        sendDifyMessage(message, userName, (message) => {
          sendWxMessage(message, userName)
        })
      }
      catch (e) {
        console.error('[sendDifyMessage] error', e)
        sendWxMessage('接口请求失败,请联系管理员查看错误信息', userName)
      }
    }
    
    export default async function (ctx: FunctionContext) {
      const { query } = ctx
      const { msg_signature, timestamp, nonce, echostr } = query
      const token = process.env.WXWORK_TOKEN
      const key = process.env.WXWORK_AESKEY
      console.log('[main] called', ctx.method, ctx.request.url)
    
      // 签名验证专用
      if (ctx.method === 'GET') {
        const signature = getSignature(token, timestamp, nonce, echostr)
        if (signature !== msg_signature) {
          return { message: '签名验证失败', code: 401 }
        }
        const { message } = decrypt(key, echostr)
        return message
      }
    
      const payload = ctx.body.xml
      const encrypt = payload.encrypt[0]
      const signature = getSignature(token, timestamp, nonce, encrypt)
      if (signature !== msg_signature) {
        return { message: '签名验证失败', code: 401 }
      }
    
      const { message } = decrypt(key, encrypt)
      const {
        xml
      } = await xml2js.parseStringPromise(message)
      // 由于 GPT API 耗时较久,这里提前返回,防止企业微信超时重试,后续再手动调用发消息接口
      ctx.response.sendStatus(200)
    
      await asyncSendMessage(xml)
    
      return { message: true, code: 0 }
    }
    

    引用:这篇深度参考以下文章,感谢原作者的辛勤付出: https://forum.laf.run/d/556/2

    (完)

    关于 Dify: Dify.AI 是一款 LLMOps 平台,帮助开发者更简单、更快速地构建 AI 应用。它的核心理念是通过可声明式的 YAML 文件定义 AI 应用的各个方面,包括 Prompt 、上下文和插件等。Dify 提供了可视化的 Prompt 编排、运营、数据集管理等功能。这些功能使得开发者能够在数天内完成 AI 应用的开发,或将 LLM 快速集成到现有应用中,并进行持续运营和改进,创造一个真正有价值的 AI 应用。

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