基于OpenIM 实现聊天机器人功能

OpenIM Bot: 用LLM构建企业专属的智能客服 自从`ChatGPT`横空出世以来,其自然、流畅的对话引起了全球的瞩目。基于大语言模型(LLM)搭建的AIGC应用如雨后春笋般涌现,掀起了这波AI新浪潮。对于个人用户来说,`ChatGPT`、`文心一言`以及`豆包`等LLM应用可以直接使用,并能帮忙解决很多问题。然而,对于企业应用来说,情况要复杂得多。实效性、私有数据的处理、幻觉现象和数据安全等问题,都可能成为潜在的隐患。 阅读详情

简要描述
使用 OpenIM 中的 Webhook 机制实现聊天机器人功能。发送文本消息或图片消息给聊天机器人后,机器人会返回相同的消息。开发者可以替换此逻辑,在LangChain框架上调用LLM接口(包括gpt3.5或其他开源本地模型),以实现智能客服功能。1. 修改配置文件参照下面的模板修改 open-im-server 中的 config/config.yaml 配置。提示:url 为回调 URL。当 afterSendSingleMsg.enable 设置为 true 时,启用该回调。2. 创建聊天机器人账号登录管理后台,参考 此文档。在用户管理中创建聊天机器人账号,并记录该账号的 userID。为方便体验,可以将此 userID 设置为默认好友。3. 编写 afterSendSingleMsg 接口参考以下示例代码。提示:将例子中的 robotics 替换为第 2 步中获取的 userID。func (m *ChatApi) CallbackExample(c *gin.Context) {
// 1. Handling callbacks after sending a single chat message
msgInfo, err := handlingCallbackAfterSendMsg©
if err != nil {
apiresp.GinError(c, err)
return
}
​
// 2. If the user receiving the message is a customer service bot, return the message.
// 2.1 UserID of the robot account
robotics := “robotics”
​
// 2.2 ChatRobot account validation and determining if messages are text and images
if msgInfo.SendID == robotics || msgInfo.RecvID != robotics {

OpenIMSDK与OpenClaw集成实战:构建智能IM应用的异步架构与核心实现 即时通讯(IM)是现代应用的核心功能,其核心原理在于实现用户间消息的实时、可靠传输。随着人工智能(AI)技术的发展,特别是大语言模型(LLM)的成熟,为IM应用注入智能对话能力成为提升用户体验和产品价值的关键。通过将AI Agent框架与IM SDK深度集成,可以实现自动客服、智能问答、内容总结等高级场景,从而构建出拥有“大脑”的协同工具。本文以开源IM SDK **OpenIMSDK** 和AI Agent框架 **OpenClaw** 为例,深入探讨两者集成的核心技术方案。重点阐述了基于**异步解耦** 阅读详情

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