掘金 人工智能 02月12日
LangBot:无缝集成到QQ、微信等消息平台的AI聊天机器人平台
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LangBot是一个开源的即时聊天机器人平台,支持多种平台和大型语言模型。它具备多模态交互能力,支持文本、语音、图片等多种输入输出形式,并能进行多轮对话和工具调用。LangBot内置访问控制、限速和敏感词过滤机制,确保稳定运行和内容安全。此外,它还提供丰富的插件扩展功能和Web管理面板,方便用户根据需求定制和管理机器人。该平台基于事件驱动架构,集成了即时通信平台的API和多种大语言模型,为用户提供更丰富的互动体验。

🚀**多平台支持**:LangBot无缝集成到多种主流即时通信平台,如QQ、微信、飞书、Discord等,方便用户在常用平台上使用。

🖼️**多模态交互**:该平台支持文本、语音、图片等多种输入输出形式,能够处理图片识别和语音识别等复杂的交互任务,提供更丰富的互动体验。

🛡️**高稳定性**:LangBot内置访问控制、限速和敏感词过滤等机制,确保机器人稳定运行,避免滥用和不当内容传播,保障用户安全。

⚙️**插件扩展**:支持强大的插件系统,用户可以根据业务需求定制功能模块,拓展机器人的能力,满足个性化需求。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!? 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 ?大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下 LangBot 这个开源的多模态即时聊天机器人平台。? 快速阅读LangBot 是一个支持多平台和多种大语言模型的开源即时聊天机器人平台。主要功能:支持文本、语音、图片等多种输入输出形式,内置访问控制、限速和敏感词过滤机制,确保稳定运行和内容安全。技术原理:基于事件驱动架构,集成即时通信平台的 API 和多种大语言模型,支持插件扩展和 Web 管理面板。LangBot 是什么LangBot 是一个开源的即时聊天机器人平台,支持多平台(如 QQ、微信、飞书、Discord 等)和多种大语言模型(如 ChatGPT、DeepSeek、Gemini 等)。它具备多模态交互能力,支持文本、语音、图片等多种输入输出形式,能够进行多轮对话和工具调用。通过内置的访问控制、限速和敏感词过滤机制,LangBot 确保了稳定运行和内容安全。此外,LangBot 提供丰富的插件扩展功能和 Web 管理面板,方便用户根据需求定制和管理机器人。LangBot 的主要功能多平台支持:无缝集成到多种主流即时通信平台,如 QQ、微信(包括企业微信和个人微信)、飞书、Discord 等。多模态交互:支持文本、语音、图片等多种输入输出形式,处理复杂的交互任务,如图片识别和语音识别,为用户提供更丰富的互动体验。多模型适配:支持接入多种主流的大语言模型(LLM),如 OpenAI 的 ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini、Ollama 等,用户可以根据需求选择合适的模型进行对话任务。高稳定性:内置访问控制、限速和敏感词过滤等机制,确保机器人稳定运行,避免滥用和不当内容传播。插件扩展:支持强大的插件系统,用户可以根据业务需求定制功能模块,拓展机器人的能力。Web 管理面板:提供直观的 Web 管理面板,方便用户配置和管理机器人实例,无需频繁编辑配置文件,即可快速调试和优化机器人。LangBot 的技术原理即时通信平台的 API 集成:基于调用各个即时通信平台提供的 API 接口,实现与用户的交互。大语言模型(LLM)的集成:LangBot 支持多种主流的大语言模型,模型提供强大的自然语言处理能力。LangBot 将用户的输入发送到选定的 LLM,将模型生成的响应返回给用户。事件驱动和插件机制:基于事件驱动架构,根据不同的事件(如消息接收、用户操作等)触发相应的处理逻辑。LangBot 支持插件扩展,开发者可以基于编写插件扩展机器人的功能,例如添加数据分析、内容创作辅助等功能。安全和管理机制:内置访问控制、限速和敏感词过滤等安全机制,确保机器人的稳定运行和内容安全。访问控制机制限制只有授权的用户才能与机器人交互;限速机制防止过多的请求导致系统过载;敏感词过滤机制避免不当内容的传播。如何手动部署 LangBot请使用 Python 3.10.1(不包含 3.10.0)及以上版本,推荐 3.10.14 版本。如果没有 Python,请自行安装。安装主程序1. 下载并解压最新版本的压缩包前往 LangBot 的 Release 页面 下载最新版本的压缩包,推荐下载 langbot-xxx-all.zip(请勿下载 Source Code,因为其中不包含 WebUI)。解压后,在解压目录打开命令行(终端)。2. 克隆最新代码(可选)如果您希望使用最新的代码(可能包含不稳定的代码),可以使用以下命令克隆仓库并构建前端(需要 NodeJS >= 22):git clone https://github.com/RockChinQ/LangBotcd LangBotcd webnpm install && npm run buildcd ..3. 创建虚拟环境(建议)在一些使用系统包管理器管理 Python 依赖的 Linux 系统上,可能会出现依赖冲突,因此建议使用 venv 创建虚拟环境。Windows 用户可以跳过此步骤。python -m venv venvsource venv/bin/activate4. 安装依赖安装项目所需的依赖项,可以使用默认的 PyPI 源或清华源以加快下载速度。使用默认源:pip install -r requirements.txt使用清华源:pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple5. 生成配置文件首次运行主程序时,系统会自动生成所需的配置文件。运行以下命令:python main.py程序会输出类似以下信息,提示生成了配置文件: _ | | _ | ) __| | | |/ ` | ' \/ ` | \/ \ ||___\,|||_, |/\/__| |_/ ⭐️开源地址: https://github.com/RockChinQ/LangBot?文档地址: https://docs.langbot.app以下文件不存在,已自动生成,请按需修改配置文件后重启:- plugins/init__.py- plugins/plugins.json- data/config/command.json- data/config/pipeline.json- data/config/platform.json- data/config/provider.json- data/config/system.json- data/config/sensitive-words.json- data/scenario/default.json6. 修改配置文件并重新运行在完成消息平台的部署并根据需要修改配置文件后,再次运行主程序:python main.py资源❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!? 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 ?

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