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ChatGPT Telegram 机器人是一个强大的 Telegram 机器人，可以使用多种主流的大语言模型 API，包括 GPT-3.5/4/4 Turbo/4o/o1，DALL·E 3，Claude2.1/3/3.5 API，Gemini 1.5 Pro/Flash，Vertex AI（Claude系列/Gemini系列），Groq Mixtral-8x7b/LLaMA2-70b 和 DuckDuckGo(gpt-4o-mini, claude-3-haiku, Meta-Llama-3.1-70B, Mixtral-8x7B)。它使用户能够在 Telegram 上进行高效的对话和信息搜索。 ## ✨ 功能 - **多种AI模型**：支持GPT-3.5/4/4 Turbo/4o/o1，DALL·E 3，Claude2.1/3/3.5 API，Gemini 1.5 Pro/Flash，Vertex AI（Claude系列/Gemini系列），Groq Mixtral-8x7b/LLaMA2-70b 和 DuckDuckGo(gpt-4o-mini, claude-3-haiku, Meta-Llama-3.1-70B, Mixtral-8x7B)。还支持 one-api/new-api/[uni-api](https://github.com/yym68686/uni-api)。利用自研 API 请求后端 [SDK](https://github.com/yym68686/ModelMerge)，不依赖 OpenAI SDK。 - **多模态问答**：支持语音、音频、图像和 PDF/TXT/MD/python 文档的问答。用户可以直接在聊天框中上传文件使用。 - **群聊主题模式**：支持在群聊中启用主题模式，在主题之间隔离API、对话历史、插件配置和偏好设置。 - **丰富的插件系统**：支持网页搜索（DuckDuckGo和Google）、URL 总结、ArXiv 论文总结和代码解释器。 - **用户友好界面**：允许在聊天窗口内灵活切换模型，并支持类似打字机效果的流式输出。支持精确的 Markdown 消息渲染，利用了我的另一个[项目](https://github.com/yym68686/md2tgmd)。 - **高效消息处理**：异步处理消息，多线程回答问题，支持隔离对话，并为不同用户提供独特对话。 - **长文本消息处理**: 自动合并长文本消息，突破Telegram的单条消息长度限制。当机器人的回复超过Telegram的限制时，它将被拆分成多条消息。 - **多用户对话隔离**：支持对话隔离和配置隔离，允许在多用户和单用户模式之间进行选择。 - **问题预测**: 自动生成后续问题，预测用户可能会接下来询问的问题。 - **多语言界面**：支持简体中文、繁体中文、俄文和英文界面。 - **白名单、黑名单和管理员设置**：支持设置白名单、黑名单和管理员。 - **内联模式**：允许用户在任何聊天窗口中 @ 机器人以生成答案，而无需在机器人的聊天窗口中提问。 - **方便部署**：支持一键部署到 koyeb、Zeabur、Replit，真正零成本和傻瓜式部署流程。还支持 kuma 防休眠，以及 Docker 和 fly.io 部署。 ## 🍃 环境变量 以下是与机器人核心设置相关的环境变量列表： | 变量名称 | 描述 | 是否必需? | |---------------|-------------|-----------| | BOT_TOKEN | Telegram 机器人令牌。 在 [BotFather](https://t.me/BotFather) 上创建一个机器人以获取 BOT_TOKEN。 | **是** | | API | OpenAI 或第三方 API 密钥。 | 否 | | GPT_ENGINE | 设置默认的QA模型；默认是：`gpt-4o`。此项可以使用机器人的“info”命令自由切换，原则上不需要设置。 | 否 | | WEB_HOOK | 每当电报机器人收到用户消息时，消息将被传递到 WEB_HOOK，机器人将在此监听并及时处理收到的消息。 | 否 | | API_URL | 如果您使用的是OpenAI官方API，则无需设置此项。如果您使用的是第三方API，则需要填写第三方代理网站。默认值是：https://api.openai.com/v1/chat/completions | 否 | | GROQ_API_KEY | Groq官方API密钥。 | 否 | | GOOGLE_AI_API_KEY | Google AI 官方 API 密钥。使用此环境变量访问 Gemini 系列模型，包括 Gemini 1.5 pro 和 Gemini 1.5 flash。| 否 | | VERTEX_PRIVATE_KEY | 描述: Google Cloud Vertex AI 服务账户的私钥。格式: 包含服务账户私钥信息的 JSON 字符串里面的 private_key 字段的值，请使用双引号包裹私钥。如何获取: 在 Google Cloud 控制台中创建一个服务账户，生成一个 JSON 密钥文件，并将其内容里面的 private_key 字段的值使用双引号包裹后设置为此环境变量的值。 | 否 | | VERTEX_PROJECT_ID | 描述：您的 Google Cloud 项目 ID。格式：一个字符串，通常由小写字母、数字和连字符组成。如何获取：您可以在 Google Cloud 控制台的项目选择器中找到您的项目 ID。 | 否 | | VERTEX_CLIENT_EMAIL | 描述：Google Cloud Vertex AI 服务账户的电子邮件地址。格式：通常是 "service-account-name@developer.gserviceaccount.com" 形式的字符串。获取方式：在创建服务账户时生成，或可以在 Google Cloud 控制台的 "IAM & 管理" 部分的服务账户详细信息中查看。 | 否 | | claude_api_key | Claude 官方 API 密钥。 | 否 | | CLAUDE_API_URL | 如果您使用的是Anthropic官方API，则无需设置此项。如果您使用的是第三方Anthropic API，则需要填写第三方代理网站。默认值是：https://api.anthropic.com/v1/messages | 否 | | NICK | 默认是空的，NICK 是机器人的名字。机器人只会在用户输入的消息以 NICK 开头时才会响应，否则机器人会响应任何消息。特别是在群聊中，如果没有 NICK，机器人会回复所有消息。 | 否 | | GOOGLE_API_KEY | 如果你需要使用谷歌搜索，你需要设置它。如果你不设置这个环境变量，机器人将默认提供duckduckgo搜索。 | No | | GOOGLE_CSE_ID | 如果你需要使用谷歌搜索，你需要和 GOOGLE_API_KEY 一起设置。 | 否 | | whitelist | 设置哪些用户可以访问机器人，并用 ',' 连接被授权使用机器人的用户ID。默认值是 `None`，这意味着机器人对所有人开放。 | 否 | | BLACK_LIST | 设置哪些用户禁止访问机器人，并用 ',' 连接被授权使用机器人的用户ID。默认值是 `None` | 否 | | ADMIN_LIST | 设置管理员列表。只有管理员可以使用 `/info` 命令配置机器人。 | 否 | | GROUP_LIST | 设置可以使用机器人的群组列表。使用逗号（'，'）连接群组ID。即使群组成员不在白名单中，只要群组ID在GROUP_LIST中，群组的所有成员都可以使用机器人。 | 否 | | CUSTOM_MODELS | 设置自定义模型名称列表。使用逗号（','）连接模型名称。如果需要删除默认模型，请在默认模型名称前添加连字符（-）。如果要删除所有默认模型，请使用 `-all`。 | 否 | | CHAT_MODE | 引入多用户模式，不同用户的配置不共享。当 CHAT_MODE 为 `global` 时，所有用户共享配置。当 CHAT_MODE 为 `multiusers` 时，用户配置彼此独立。 | 否 | | temperature | 指定 LLM 的温度。默认值是 `0.5`。 | 否 | | GET_MODELS | 指定是否通过 API 获取支持的模型。默认值为 `False`。 | 否 | | SYSTEMPROMPT | 指定系统提示，系统提示是字符串，例如：`SYSTEMPROMPT=You are ChatGPT, a large language model trained by OpenAI. Respond conversationally`。默认是 `None`。系统提示的设置仅在 `CHAT_MODE` 为 `global` 时，系统提示的设置才会有效。当 `CHAT_MODE` 为 `multiusers` 时，系统提示的环境变量无论是任何值都不会修改任何用户的系统提示，因为用户不希望自己设置的系统系统被修改为全局系统提示。 | 否 | | LANGUAGE | 指定机器人显示的默认语言，包括按钮显示语言和对话语言。默认是 `English`。目前仅支持设置为下面四种语言：`English`，`Simplified Chinese`，`Traditional Chinese`，`Russian`。同时也可以在机器人部署后使用 `/info` 命令设置显示语言 | 否 | | CONFIG_DIR | 指定存储用户配置文件夹。CONFIG_DIR 是用于存储用户配置的文件夹。每次机器人启动时，它都会从 CONFIG_DIR 文件夹读取配置，因此用户每次重新启动时不会丢失之前的设置。您可以在本地使用 Docker 部署时，通过使用 `-v` 参数挂载文件夹来实现配置持久化。默认值是 `user_configs`。 | 否 | | RESET_TIME | 指定机器人每隔多少秒重置一次聊天历史记录，每隔 RESET_TIME 秒，机器人会重置除了管理员列表外所有用户的聊天历史记录，每个用户重置时间不一样，根据每个用户最后的提问时间来计算下一次重置时间。而不是所有用户在同一时间重置。默认值是 `3600` 秒，最小值是 `60` 秒。 | 否 | 以下是与机器人偏好设置相关的环境变量列表，偏好设置也可以通过机器人启动后使用 `/info` 命令，点击 `偏好设置` 按钮来设置： | 变量名称 | 描述 | 必需的? | |---------------|-------------|-----------| | PASS_HISTORY | 默认值是 `9999`。机器人会记住对话历史，并在下次回复时考虑上下文。如果设置为 `0`，机器人将忘记对话历史，只考虑当前对话。PASS_HISTORY 的值必须大于或等于 0。对应于偏好设置里面的名为 `对话历史` 的按钮。 | 否 | | LONG_TEXT | 如果用户的输入消息的文本长度超出了 Telegram 的限制，并在很短的时间内连续发送多个消息，机器人会将这些多个消息视为一个。默认值是 `True`。对应于偏好设置里面的名为 `长文本合并` 的按钮。 | 否 | | IMAGEQA | 是否启用图像问答，默认设置是模型可以回答图像内容，默认值为 `True`。对应于偏好设置里面的名为 `图片问答` 的按钮。 | 否 | | LONG_TEXT_SPLIT | 当机器人的回复超过Telegram限制时，它将被拆分为多个消息。默认值是 `True`。对应于偏好设置里面的名为 `长文本分割` 的按钮。 | 否 | | FILE_UPLOAD_MESS | 当文件或图像上传成功并且机器人处理完成时，机器人将发送一条消息，提示上传成功。默认值为 `True`。对应于偏好设置里面的名为 `文件上传成功提示消息` 的按钮。 | 否 | | FOLLOW_UP | 自动生成多个相关问题供用户选择。默认值为 `False`。对应于偏好设置里面的名为 `猜你想问` 的按钮。 | 否 | | TITLE | 是否在机器人回复的开头显示模型名称。默认值为 `False`。对应于偏好设置里面的名为 `模型标题` 的按钮。 | 否 | | REPLY | 机器人是否应以“回复”格式回复用户的消息。默认值为 `False`。对应于偏好设置里面的名为 `回复消息` 的按钮。 | 否 | 以下是与机器人插件设置相关的环境变量列表： | 变量名称 | 描述 | 必需的？ | |---------------|-------------|-----------| | SEARCH | 是否启用搜索插件。默认值为 `True`。 | 否 | | URL | 是否启用URL摘要插件。默认值为 `True`。 | 否 | | ARXIV | 是否启用arXiv论文摘要插件。默认值为 `False`。 | 否 | | CODE | 是否启用代码解释器插件。默认值为 `False`。 | 否 | | IMAGE | 是否启用图像生成插件。默认值为 `False`。 | 否 | | DATE | 是否启用日期插件。默认值为 `False`。 | 否 | ## Koyeb 远程部署 可以使用两种方式部署在 koyeb 上部署，一种是使用 Koyeb 提供的 docker 镜像一键部署，另一种是导入本仓库部署。这两种方式都是免费的。第一种方式部署简单，但是无法自动更新，第二种方式部署稍微复杂，但是可以自动更新。 ### 一键部署 点击下面的按钮可以自动使用构建好的 docker 镜像一键部署： [![Deploy to Koyeb](https://www.koyeb.com/static/images/deploy/button.svg)](https://app.koyeb.com/deploy?type=docker&image=docker.io/yym68686/chatgpt:latest&name=chatbot) ⚠️ 注意：使用 Koyeb 部署时，必须添加环境变量 `WEB_HOOK`，否则机器人无法接收消息。使用类似 `https://appname.koyeb.app` 的字符串作为 `WEB_HOOK` 的值，Koyeb 会自动分配一个二级域名。 ### 仓库部署 1. fork 本仓库 [点击 fork 本仓库](https://github.com/yym68686/ChatGPT-Telegram-Bot/fork) 2. 部署时候需要选择以仓库的方式，`Run command` 设置为 `python3 bot.py`，`Exposed ports` 设置为 `8080`。 3. [安装 pull](https://github.com/apps/pull) 自动同步本仓库。 ## Zeabur 远程部署 一键部署： [![在 Zeabur 上部署](https://zeabur.com/button.svg)](https://zeabur.com/templates/R5JY5O?referralCode=yym68686) 如果您需要后续功能更新，建议采用以下部署方法： - 首先 fork 这个仓库，然后注册 [Zeabur](https://zeabur.com)。目前，Zeabur 不支持免费的 Docker 容器部署。如果你需要使用 Zeabur 来部署这个项目的机器人，你需要升级到 Developer Plan。幸运的是，Zeabur 推出了他们的[赞助计划](https://zeabur.com/docs/billing/sponsor)，为这个项目的所有贡献者提供一个月的 Developer Plan。如果你有想要增强的功能，欢迎提交 pull requests 到这个项目。 - 从您自己的Github仓库导入。 - 设置所需的环境变量，并重新部署。 - 如果您需要后续的功能更新，只需在您自己的代码库中同步此代码库，并在 Zeabur 中重新部署以获取最新功能。 ## Replit 远程部署 [![在 Repl.it 上运行](https://replit.com/badge/github/yym68686/ChatGPT-Telegram-Bot)](https://replit.com/new/github/yym68686/ChatGPT-Telegram-Bot) 导入 Github 仓库后，设置运行命令 ```bash pip install -r requirements.txt > /dev/null && python3 bot.py ``` 在工具侧边栏中选择“Secrets”，添加机器人所需的环境变量，其中： - WEB_HOOK: Replit 会自动为您分配一个域名，填写 `https://appname.username.repl.co` - 记得打开“始终开启” 点击屏幕顶部的运行按钮来运行机器人。 ## fly.io 远程部署 官方文档: https://fly.io/docs/ 使用 Docker 镜像部署 fly.io 应用程序 ```bash flyctl launch --image yym68686/chatgpt:latest ``` 在提示时输入应用程序的名称，并选择“否”以初始化 Postgresql 或 Redis。 按照提示进行部署。官方控制面板将提供一个二级域名，可用于访问服务。 设置环境变量 ```bash flyctl secrets set BOT_TOKEN=bottoken flyctl secrets set API= # 可选 flyctl secrets set WEB_HOOK=https://flyio-app-name.fly.dev/ flyctl secrets set NICK=javis ``` 查看所有环境变量 ```bash flyctl secrets list ``` 删除环境变量 ```bash flyctl secrets unset MY_SECRET DATABASE_URL ``` ssh 到 fly.io 容器 ```bash flyctl ssh issue --agent # ssh 连接 flyctl ssh establish ``` 检查 webhook URL 是否正确 ```bash https://api.telegram.org/bot/getWebhookInfo ``` ## Docker 本地部署 启动容器 ```bash docker run -p 80:8080 --name chatbot -dit \ -e BOT_TOKEN=your_telegram_bot_token \ -e API= \ -e API_URL= \ -v ./user_configs:/home/user_configs \ yym68686/chatgpt:latest ``` 或者如果你想使用 Docker Compose，这里有一个 docker-compose.yml 示例： ```yaml version: "3.5" services: chatgptbot: container_name: chatgptbot image: yym68686/chatgpt:latest environment: - BOT_TOKEN= - API= - API_URL= volumes: - ./user_configs:/home/user_configs ports: - 80:8080 ``` 在后台运行 Docker Compose 容器 ```bash docker-compose pull docker-compose up -d # uni-api docker-compose -f docker-compose-uni-api.yml up -d ``` 将存储库中的Docker镜像打包并上传到Docker Hub ```bash docker build --no-cache -t chatgpt:latest -f Dockerfile.build --platform linux/amd64 . docker tag chatgpt:latest yym68686/chatgpt:latest docker push yym68686/chatgpt:latest ``` 一键重启 Docker 镜像 ```bash set -eu docker pull yym68686/chatgpt:latest docker rm -f chatbot docker run -p 8080:8080 -dit --name chatbot \ -e BOT_TOKEN= \ -e API= \ -e API_URL= \ -e GOOGLE_API_KEY= \ -e GOOGLE_CSE_ID= \ -e claude_api_key= \ -v ./user_configs:/home/user_configs \ yym68686/chatgpt:latest docker logs -f chatbot ``` 该脚本用于通过单个命令重启Docker镜像。它首先删除名为“chatbot”的现有Docker容器（如果存在）。然后，它运行一个名为“chatbot”的新Docker容器，暴露端口8080并设置各种环境变量。使用的Docker镜像是“yym68686/chatgpt:latest”。最后，它跟踪“chatbot”容器的日志。 ## 🚀 源代码本地部署 python >= 3.10 直接从源代码运行机器人而不使用docker，克隆仓库： ```bash git clone --recurse-submodules --depth 1 -b main --quiet https://github.com/yym68686/ChatGPT-Telegram-Bot.git ``` 安装依赖项： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 设置环境变量： ```bash export BOT_TOKEN= export API= ``` 运行： ```bash python bot.py ``` ## 🧩 插件 机器人支持多种插件，包括：DuckDuckGo 和 Google 搜索、URL 摘要、ArXiv 论文摘要、DALLE-3 画图和代码解释器等。您可以通过设置环境变量来启用或禁用这些插件。 - 如何开发插件？ 插件相关的代码全部在本仓库git 子模块ModelMerge里面，ModelMerge是我开发的一个独立的仓库，用于处理API请求，对话历史记录管理等功能。当你使用git clone的--recurse-submodules参数克隆本仓库后，ModelMerge会自动下载到本地。插件所有的代码在本仓库中的相对路径为 `ModelMerge/src/ModelMerge/plugins`。你可以在这个目录下添加自己的插件代码。插件开发的流程如下： 1. 在 `ModelMerge/src/ModelMerge/plugins` 目录下创建一个新的 Python 文件，例如 `myplugin.py`。在 `ModelMerge/src/ModelMerge/plugins/__init__.py` 文件中导入你的插件，例如 `from .myplugin import MyPlugin`。 2. 在 `ModelMerge/src/ModelMerge/tools/chatgpt.py` 里面的 `function_call_list` 变量中添加你的插件OpenAI tool格式详细的请求体。Claude Gemini tool 不需要额外编写，你仅需要填写OpenAI格式的tool请求体，程序在请求Gemini或者Claude API的时候，会自动转换为Claude/Gemini tool格式。`function_call_list` 是一个字典，键是插件的名称，值是插件的请求体。请保证`function_call_list` 字典的键名保证唯一性，不能和已有的插件键名重复。 3. 在 `ModelMerge/src/ModelMerge/plugins/config.py` 里面的 `PLUGINS` 字典里面添加键值对，键是插件的名称，值是插件的环境变量及其默认值。这个默认值是插件的开关，如果默认值是`True`，那么插件默认是开启的，如果默认值是 `False`，那么插件默认是关闭的，需要在用户在 `/info` 命令里面手动开启。 4. 最后，在 `ModelMerge/src/ModelMerge/plugins/config.py` 里面的函数 `get_tools_result_async` 添加插件调用的代码，当机器人需要调用插件的时候，会调用这个函数。你需要在这个函数里面添加插件的调用代码。 完成上面的步骤，你的插件就可以在机器人中使用了。🎉 ## 📄 常见问题 - WEB_HOOK 环境变量有什么用？应该如何使用？ WEB_HOOK 是一个 webhook 地址。具体来说，当 Telegram 机器人收到用户消息时，它会将消息发送到 Telegram 服务器，然后 Telegram 服务器将消息转发到机器人设置的 WEB_HOOK 地址的服务器。因此，当消息发送到机器人时，机器人几乎立即执行处理程序。通过 WEB_HOOK 接收消息比未设置 WEB_HOOK 时的响应时间更快。 当使用 Zeabur、Replit 或 Koyeb 等平台部署机器人时，这些平台会提供一个域名，你需要将其填写在 WEB_HOOK 中，以便机器人接收用户消息。当然，不设置 WEB_HOOK 也是可以的，但机器人的响应时间会稍长一些，虽然差别不大，所以一般来说不需要设置 WEB_HOOK。 当在服务器上部署一个机器人时，你需要使用像nginx或caddy这样的反向代理工具，将Telegram服务器发送的消息转发到你的服务器，这样机器人才能接收到用户消息。因此，你需要将WEB_HOOK设置为你服务器的域名，并将请求WEB_HOOK的流量转发到机器人所在的服务器和相应端口。例如，在caddy中，你可以在caddy配置文件/etc/caddy/Caddyfile中这样配置： ```caddy your_webhook_domain.com { reverse_proxy localhost:8082 } ``` - 为什么我不能使用谷歌搜索？ 默认情况下，提供DuckDuckGo搜索。Google搜索的官方API需要用户申请。它可以提供GPT之前无法回答的实时信息，例如今天微博的热门话题、特定地点的今日天气，以及某个人或新闻事件的进展。 - 为什么即使我添加了Google搜索API，我还是不能使用搜索功能？ 有两种可能性： 1. 只有支持工具使用的大型语言模型（LLM）API才能使用搜索功能。目前，本项目仅支持 OpenAI、Claude 和 Gemini 系列模型的 API 进行搜索功能。其他模型提供商的 API 目前不支持在本项目中使用工具。如果您有希望适配的模型提供商，可以联系维护者。 2. 如果您使用了 OpenAI、Claude 和 Gemini 系列模型的 API，但无法使用搜索功能，可能是因为搜索功能未启用。您可以通过 `/info` 命令点击偏好设置来检查搜索功能是否启用。 3. 如果您使用了 OpenAI、Claude 和 Gemini 系列模型的 API，请确保你使用的是官方 API，如果你使用的是第三方中转 API，提供商可能通过网页逆向的方式向你提供 API，通过网页逆向的方式提供 API 无法使用 tools use，即不能使用本项目所有的插件。如果你确认你使用的是官方 API，仍然无法成功搜索，请联系开发人员。 - 我如何切换模型？ 您可以在聊天窗口中使用 "/info" 命令在 GPT3.5/4/4o 和其他模型之间切换。 - 它可以在一个群组中部署吗？ 是的，它支持群组白名单以防止滥用和信息泄露。 - 为什么我把机器人添加到群组后它不能说话？ 如果这是您第一次将机器人添加到群聊中，您需要在botfather中将群组隐私设置为禁用，然后将机器人从群聊中移除并重新添加，以便正常使用。 第二种方法是将机器人设置为管理员，这样机器人就可以正常使用了。然而，如果你想将机器人添加到你不是管理员的群聊中，第一种方法更为合适。 另一种可能性是 GROUP_LIST 集不是当前的群聊 ID。请检查是否设置了 GROUP_LIST；GROUP_LIST 是群 ID，而不是群名称。群 ID 以减号开头，后跟一串数字。 - GROUP_LIST、ADMIN_LIST 和白名单的设置如何影响机器人的行为？ 如果未设置白名单，所有人都可以使用机器人。如果设置了白名单，只有白名单中的用户可以使用机器人。如果设置了GROUP_LIST，只有GROUP_LIST中的群组可以使用机器人。如果同时设置了白名单和GROUP_LIST，群组中的所有人都可以使用机器人，但只有白名单中的用户可以私聊机器人。如果设置了ADMIN_LIST，只有ADMIN_LIST中的用户可以使用/info命令来更改机器人的设置。如果未设置ADMIN_LIST，所有人都可以使用/info命令来更改机器人的配置。GROUP_LIST 也可以包含频道，频道ID以减号开头，后跟一串数字。 - 我应该如何设置 API_URL？ API_URL 支持所有后缀，包括：https://api.openai.com/v1/chat/completions、https://api.openai.com/v1 和 https://api.openai.com/。机器人将根据不同的用途自动分配不同的端点。 - 是否有必要配置 web_hook 环境变量？ web_hook 不是强制性的环境变量。你只需要设置域名（必须与 WEB_HOOK 一致）和其他根据你的应用功能所需的环境变量。 - 我用docker compose部署了一个机器人。如果文档放在本地服务器上，应该挂载到哪个目录才能生效？我需要设置额外的配置和修改代码吗？ 您可以直接通过聊天框将文档发送给机器人，机器人会自动解析文档。要使用文档对话功能，您需要启用历史对话功能。无需对文档进行额外处理。 - 我还是无法让它正常工作……我想在一个群组中使用它，我已经将 ADMIN_LIST 设置为我自己，并将 GROUP_LIST 设置为那个群组，白名单留空。但是，只有我可以在那个群组中使用它，群组中的其他成员被提示没有权限，这是怎么回事？ 这是一个故障排除指南：请仔细检查 GROUP_LIST 是否正确。Telegram 群组的 ID 以负号开头，后跟一系列数字。如果不是，请使用此机器人 [bot](https://t.me/getidsbot) 重新获取群组 ID。 - 我上传了一个文档，但它没有根据文档的内容做出响应。怎么回事？ 要使用文档问答功能，您必须先启用历史记录。您可以通过 `/info` 命令开启历史记录，或者通过将环境变量 `PASS_HISTORY` 设置为大于2来默认启用历史记录。请注意，启用历史记录将会产生额外费用，因此该项目默认不启用历史记录。这意味着在默认设置下无法使用问答功能。在使用此功能之前，您需要手动启用历史记录。 - 设置 `NICK` 后，当我 @ 机器人时没有响应，它只在消息以昵称开头时才回复。我怎样才能让它同时响应昵称和 @机器人名？ 在群聊场景中，如果环境变量 `NICK` 未设置，机器人将接收所有群消息并回应所有消息。因此，有必要设置 `NICK`。设置 `NICK` 后，机器人只会回应以 `NICK` 开头的消息。所以，如果你想 @ 机器人以获得回应，你只需将 NICK 设置为 @botname。这样，当你在群里 @ 机器人时，机器人会检测到消息是以 @botname 开头的，并会回应该消息。 - 历史会保留多少条消息？ 所有其他模型使用官方上下文长度设置，例如，`gpt-3.5-turbo-16k` 的上下文是 16k，`gpt-4o` 的上下文是 128k，`Claude3/3.5` 的上下文是 200k。此限制是为了节省用户成本，因为大多数场景不需要高上下文。 - 如何从模型列表中删除默认模型名称？ 你可以使用 `CUSTOM_MODELS` 环境变量来完成它。例如，如果你想添加 gpt-4o 并从模型列表中移除 gpt-3.5 模型，请将 `CUSTOM_MODELS` 设置为 `gpt-4o,-gpt-3.5`。如果你想一次性删除所有默认模型，你可以将 `CUSTOM_MODELS` 设置为 `-all,gpt-4o`。 - 对话隔离具体是如何工作的？ 对话总是基于不同的窗口隔离，而不是不同的用户。这意味着在同一个群聊窗口、同一个主题和同一个私聊窗口内，都会被视为同一个对话。CHAT_MODE 只影响配置是否隔离。在多用户模式下，每个用户的插件配置、偏好等都是独立的，互不影响。在单用户模式下，所有用户共享相同的插件配置和偏好。然而，对话历史总是隔离的。对话隔离是为了保护用户隐私，确保用户的对话历史、插件配置、偏好等不被其他用户看到。 - 为什么 Docker 镜像很久没有更新了？ Docker 镜像只存储程序的运行环境。目前，程序的运行环境是稳定的，环境依赖几乎没有变化，所以 Docker 镜像没有更新。每次重新部署 Docker 镜像时，它会拉取最新的代码，因此不需要担心 Docker 镜像更新的问题。 - 为什么容器在启动后报告错误 "http connect error or telegram.error.TimedOut: Timed out"? 此问题可能是由于部署 Docker 的服务器无法连接到 Telegram 服务器或 Telegram 服务器的不稳定性引起的。 1. 在大多数情况下，重新启动服务，检查服务器网络环境，或等待 Telegram 服务恢复即可。 2. 此外，您可以尝试通过网络钩子与Telegram服务器进行通信，这可能会解决问题。 - 如何让 docker 无限重试而不是一开始就停止？ Docker 中的 `--restart unless-stopped` 参数设置容器的重启策略。具体来说： 1. unless-stopped: 这个策略意味着容器如果停止了会自动重启，除非它是被手动停止的。换句话说，如果容器由于错误或系统重启而停止，它会自动重启。然而，如果你手动停止了容器（例如，使用docker stop命令），它将不会自行重启。 此参数对于需要连续运行的服务特别有用，因为它确保服务能够在意外中断后自动恢复，而无需手动干预。 2. 示例：假设你有一个运行 web 服务器的 Docker 容器，并且你希望它在崩溃或系统重启时自动重启，但在你手动停止它时不重启。你可以使用以下命令： ```shell docker run -d --name my-web-server -p 80:80 --restart unless-stopped my-web-server-image ``` 在此示例中，名为 my-web-server 的 web 服务器容器将自动重新启动，除非您手动停止它。 - 切换模型，我需要重新输入提示吗？ 是的，因为切换模型会重置历史记录，所以您需要重新输入提示。 - PASS_HISTORY 的适当值是什么？ PASS_HISTORY的数量严格等于对话历史中的消息数量。推荐值是2，因为系统提示占用了一个消息计数。如果设置为0，PASS_HISTORY将自动重置为2，以确保对话正常进行。当PASS_HISTORY小于或等于2时，机器人的行为可以被视为只记住当前对话，即一个问题和一个答案，并且下次不会记住之前的问答内容。PASS_HISTORY的最大值没有限制，但请注意，对话历史中的消息越多，每次对话的成本就越高。当未设置PASS_HISTORY时，默认值为9999，表示对话历史中的消息数量为9999。 - 机器人令牌可以有多个令牌吗？ 不，将来它会支持多个机器人令牌。 - 如何使用机器人命令？ 1. `/info`: 机器人 `/info` 命令可以查看机器人的配置信息，包括当前使用的模型、API URL、API 密钥等。它还可以更改机器人的显示语言、偏好设置和插件设置。 2. `/start`：机器人 `/start` 命令可以查看机器人的使用说明、使用方法和功能介绍。您可以使用 `/start` 命令设置 API 密钥。如果您有官方的 OpenAI API 密钥，请使用以下命令：`/start your_api_key`。如果您使用的是第三方 API 密钥，请使用以下命令：`/start https://your_api_url your_api_key`。 3. `/reset`：机器人 `/reset` 命令可以清除机器人的对话消息，并强制机器人停止生成回复。如果你想重置系统提示，请使用以下命令：`/reset your_system_prompt`。但是，`/reset` 命令永远不会恢复机器人的显示语言、偏好设置、插件设置、使用中的模型、API URL、API 密钥、系统提示等。 - 如果 Koyeb 部署失败怎么办？ Koyeb 的免费服务可能有点不稳定，所以部署失败是很常见的。你可以尝试重新部署，如果还是不行的话，考虑换到另一个平台。😊 - 为什么我使用 CUSTOM_MODELS 删除默认模型名称后，再使用 /info 命令检查时它又重新出现了？ 如果你使用 `docker-compose.yml` 部署，不要在 `CUSTOM_MODELS` 的值周围添加引号。错误用法：`CUSTOM_MODELS="gpt-4o,-gpt-3.5"`，否则会导致环境变量解析错误，导致默认模型名称再次出现。错误的方式会被解析为删除 `gpt-3.5"` 模型，这将导致默认模型名称 `gpt-3.5` 未被删除。正确的写法是：`CUSTOM_MODELS=gpt-4o,-gpt-3.5`。 ## 参考文献 https://core.telegram.org/bots/api https://github.com/acheong08/ChatGPT https://github.com/franalgaba/chatgpt-telegram-bot-serverless https://github.com/gpchelkin/scdlbot/blob/d64d14f6c6d357ba818e80b8a0a9291c2146d6fe/scdlbot/__main__.py#L8 消息使用的markdown渲染是我的另一个[项目](https://github.com/yym68686/md2tgmd)。 duckduckgo AI: https://github.com/mrgick/duck_chat ## 赞助商 我们感谢以下赞助商的支持： - @fasizhuanqian: 300 USDT - @ZETA: $380 - @yuerbujin: ¥1200 - @RR5AM: ¥300 - @IKUNONHK: 30 USDT - @miya0v0: 30 USDT - [@Zeabur](https://zeabur.com?referralCode=yym68686&utm_source=yym68686&utm_campaign=oss): $25 - @Bill_ZKE: 20 USDT - @wagon_look：¥50 ## 如何赞助我们 如果您想支持我们的项目，您可以通过以下方式赞助我们： 1. 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