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开通了接收消息权限的飞书机器人#xff0c;例如我希望用户跟飞书机器人私聊#xff0c;就需要开通这个权限#xff1a;读取用户发给机器人的单聊消息 im:message.p2p_msg:readonly准备好飞书机器人的API key 和Secretdeepseek-v3的api keysecret#xff1a;http…准备工作
开通了接收消息权限的飞书机器人例如我希望用户跟飞书机器人私聊就需要开通这个权限读取用户发给机器人的单聊消息 im:message.p2p_msg:readonly准备好飞书机器人的API key 和Secretdeepseek-v3的api keysecrethttps://platform.deepseek.com/api_keys 这里获取一开始有10元的免费额度趁能充多充点经常不让充值。自己部署一下dify推荐使用docker-compose方式这个有很多教程就不赘述了
飞书机器人通过长连接获取用户私聊发的消息
我们使用长连接的方式接收用户消息需要在飞书开发者后台中配置一下应用见 配置回调订阅方式 代码如下
import(larkevent github.com/larksuite/oapi-sdk-go/v3/eventgithub.com/larksuite/oapi-sdk-go/v3/event/dispatchergithub.com/larksuite/oapi-sdk-go/v3/service/auth/v3larkim github.com/larksuite/oapi-sdk-go/v3/service/im/v1larkws github.com/larksuite/oapi-sdk-go/v3/ws
)
var sent map[string]struct{} // 这里简单去个重 实际使用要自己再写去重部分
// 飞书消息过来Content字段值是{\text\:\早上好\}这样的需要再解析一下
type Text struct {Text string json:text
}
// 处理接收到用户消息的事件
func callback() {sent make(map[string]struct{})// 注册事件回调OnP2MessageReceiveV1 为接收消息 v2.0OnCustomizedEvent 内的 message 为接收消息 v1.0。NewEventDispatcher()里的两个参数都填空字符串eventHandler : dispatcher.NewEventDispatcher(, ).OnP2MessageReceiveV1(func(ctx context.Context, event *larkim.P2MessageReceiveV1) error {// messageid简单去重if _, ok : sent[*event.Event.Message.MessageId]; ok {return nil} else {sent[*event.Event.Message.MessageId] struct{}{}}fmt.Printf([ OnP2MessageReceiveV1 access ], data: %s\n, larkcore.Prettify(event))fmt.Println(event.Event.Message.Content) // content中就是用户发过来的消息内容var text Textjson.Unmarshal([]byte(*event.Event.Message.Content), text)fmt.Println(text.Text)// 这里可以把用户输入发给deepseek或者dify并接收其响应具体实现后面讲//resp, e : deepseek.CallDeepSeekAPI(text.Text)//if e ! nil {// return e//}resp : dify.ChatMessages(text.Text)fmt.Println(resp)// 这里组织飞书机器人发送消息的content格式跟接收到消息的一样也是{\text\:\say something\}var contentStruct struct {Text string json:text}contentStruct.Text respcontent, _ : json.Marshal(contentStruct)// 这个messages是机器人发送消息函数见下方messages(getTernantAccessToken(), *event.Event.Sender.SenderId.OpenId, *event.Event.Message.MessageType, string(content))return nil}).//im:message.p2p_msg:readonly 这个先不用管OnCustomizedEvent(, func(ctx context.Context, event *larkevent.EventReq) error {fmt.Printf([ OnCustomizedEvent access ], type: message, data: %s\n, string(event.Body))return nil})// 创建Clientcli : larkws.NewClient(AppID, AppSecret,larkws.WithEventHandler(eventHandler),larkws.WithLogLevel(larkcore.LogLevelDebug),)// 启动客户端 保持一个长链接err : cli.Start(context.Background())if err ! nil {panic(err)}
}//发送消息
func messages(token, receiveID, msgType, content string) {// 创建 Clientclient : lark.NewClient(AppID, AppSecret)// 创建请求对象receiveIDType : open_idif strings.HasPrefix(receiveID, oc) { // 这里我简单区分了一下群聊和个人receiveIDType chat_id}req : larkim.NewCreateMessageReqBuilder().ReceiveIdType(receiveIDType).Body(larkim.NewCreateMessageReqBodyBuilder().ReceiveId(receiveID).MsgType(msgType).Content(content).Build()).Build()// 发起请求resp, err : client.Im.Message.Create(context.Background(), req, larkcore.WithTenantAccessToken(token))// 处理错误if err ! nil {fmt.Println(err)return}// 服务端错误处理if !resp.Success() {fmt.Println(resp.Code, resp.Msg, resp.RequestId())return}// 业务处理//fmt.Println(larkcore.Prettify(resp))fmt.Println(string(resp.RawBody))
}
tips: 获取的用户消息长这样
{EventV2Base: {Schema: 2.0,Header: {EventID: xx,EventType: im.message.receive_v1,AppID: xx,TenantKey: xx,CreateTime: 1738892348642,Token: }},EventReq: {Body: binary len 672,RequestURI: },Event: {Sender: {SenderId: {UserId: xx,OpenId: xx,UnionId: xx},SenderType: user,TenantKey: xx},Message: {MessageId: xx,CreateTime: 1738892348363,UpdateTime: 1738892348363,ChatId: xx,ChatType: p2p,MessageType: text,Content: {\text\:\早上好\}}}
}接下来就是实现调用deepseek或dify的api的逻辑了
Deepseek-v3 API调用代码
package deepseekimport (bytesencoding/jsonfmtionet/httpnet/http/httputil
)
var (// DeepSeek-R1 API 的配置DeepSeekAPIURL https://api.deepseek.com/chat/completions // 直接用这个就行DeepSeekAPIKey 你的key
)
// DeepSeek-R1 API 请求数据结构
type DeepSeekRequest struct {Model string json:modelMessages []RoleContent json:messagesStream bool json:stream
}
type RoleContent struct {Role string json:roleContent string json:content
}// DeepSeek-R1 API 响应数据结构
type DeepSeekResponse struct {Choices []struct {Message struct {Content string json:content} json:message} json:choices
}// 调用 DeepSeek-R1 API
func CallDeepSeekAPI(msg string) (string, error) {requestBody : DeepSeekRequest{Model: deepseek-chat,Messages: []RoleContent{{Role: system, Content: You are a helpful assistant.}, // 这里可以自行修改{Role: user, Content: msg}, // msg就是用户发的消息},Stream: false, // 这里先不用流式输出}requestBytes, err : json.Marshal(requestBody)if err ! nil {return , err}req, err : http.NewRequest(POST, DeepSeekAPIURL, bytes.NewBuffer(requestBytes))if err ! nil {return , err}req.Header.Set(Authorization, Bearer DeepSeekAPIKey)req.Header.Set(Content-Type, application/json)// 这里我dump了一下请求看发的是否正确 可以删掉dump, _ : httputil.DumpRequest(req, true)fmt.Println(string(dump))// 发请求client : http.Client{}resp, err : client.Do(req)if err ! nil {return , err}defer resp.Body.Close()body, err : io.ReadAll(resp.Body)if err ! nil {return , err}// 解析响应var deepSeekResponse DeepSeekResponseif err : json.Unmarshal(body, deepSeekResponse); err ! nil {return , err}// 拿content返回if len(deepSeekResponse.Choices) 0 {return deepSeekResponse.Choices[0].Message.Content, nil}return , fmt.Errorf(no response from DeepSeek API)
}
Dify api调用方法
如何在dify中接入大模型并制作一个问答机器人参考https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/application-orchestrate/conversation-application 点击【发布】之后去【访问api】页面右上角有一个 点击这个API密钥保存下来
调用代码如下
package difyimport (bytesencoding/jsonfmtiolognet/httpnet/http/httputilstrconvstrings
)type ChatMessageRequest struct {Inputs map[string]interface{} json:inputsQuery string json:queryResponseMode string json:response_modeConversationID string json:conversation_id,omitemptyUser string json:user
}type ChatMessageResponse struct {ID string json:idAnswer string json:answerConversationID string json:conversation_idCreatedAt int json:created_at
}const (DifyBaseURL http://192.168.xx.xx:12345/v1 // 这里是你的dify服务地址DifyApiKey app-xxxx // dify提供的api密钥ChatMsgPath /chat-messages
)func ChatMessages(msg string) string {requestData : ChatMessageRequest{Query: msg,ResponseMode: blocking, // 我们先选择阻塞模式就是等回答全部生成后发回来而不是sse那种模拟打字输出的形式streaming)User: abc123,}// 将请求数据序列化为 JSONrequestBody, err : json.Marshal(requestData)if err ! nil {fmt.Errorf(failed to marshal request data: %v, err)}// 创建 HTTP 请求req, err : http.NewRequest(POST, DifyBaseURLChatMsgPath, bytes.NewBuffer(requestBody))if err ! nil {log.Fatalf(Failed to create request: %v, err)}// 设置请求头req.Header.Set(Authorization, Bearer DifyApiKey)req.Header.Set(Content-Type, application/json)// 发送请求client : http.Client{}// 这里dump了一下看发送请求是否正确可以删掉dump, _ : httputil.DumpRequest(req, true)fmt.Println(string(dump))resp, err : client.Do(req)if err ! nil {log.Fatalf(Failed to send request: %v, err)}defer resp.Body.Close()// 读取响应body, err : io.ReadAll(resp.Body)if err ! nil {log.Fatalf(Failed to read response body: %v, err)}// 输出响应fmt.Println(Response Status:, resp.Status)fmt.Println(Response Body:, string(body))var res ChatMessageResponseif err : json.Unmarshal(body, res); err ! nil {fmt.Errorf(Failed to unmarshal response body: %v, err)return }fmt.Println(Answer:, res.Answer)return res.Answer // 这个就是dify调大模型获得的返回内容
}
效果
如此这般就可以让飞书机器人接收消息-调用dify或者deepseek的api获得回答-把回答发给用户了
