RAGFlow接入智能微秘书(添加LM-Studio模型)

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Tip:

• https://github.com/leochen-g/wechat-assistant-pro智能微秘书 软件依据github上开源项目 Wechaty(https://github.com/wechaty/wechaty#readme),通过简单的设置UI和交互，运行IM机器人。
• 智能微秘书是一个智能对话配置平台，需要结合微秘书客户端进行使用，客户端需要自行部署(下文第3节)，方可在上方出现登录二维码。客户端支持 Docker部署，可以在各种平台运行。实现一键接入ChatGPT对话，一键适配Dify和FastGPT知识库！配合智能微秘书客户端可以一键接入公众号，Gitter，Lark，Whatsapp，5G消息等Wechaty所支持的协议。
• 回调函数事件是为了用户扩展更多玩法的方式。之前想要自定义回复内容，必须通过修改源码的方式，可能比较不友好。现在提供 了函数回调的方式，可以实现关键词返回内容的自定义，比固定素材和内容更加灵活，而且更具有通用性。
• 为什么支持解析doc的少？解析docx文件只需要按照标准读取底层的xml文件即可。doc格式在2008年才对外开放（此时已被docx替代），能够解析的开源工具很少，通常是转换为docx文件后进行解析。
  

1、用 RAGFlow 快速搭建微信问答机器人，智能微秘书-回调demo.ragflow.io

注册首页 - 智能微秘书 (aibotk.com) ，在智能微秘书-回调事件新增规则

• 填写回调地址：http://demo.ragflow.io/v1/api/completion_aibotk（使用的是 RAGFlow 的在线 demo)
• 添加自定义参数 conversation_id 和 Authorization，

• id (conversation_id) ：    914xxx（通过Apifox 2.6.9工具获取）
• Chat Bot API key(Authorization)：   ragflow-xxx(即demo.ragflow.io聊天API键的Token）

• Apifox 2.6.9工具  接口管理-运行：

• GET：  https://demo.ragflow.io/v1/api/new_conversation
• Auth类型选 BearerToken，Token值是demo.ragflow.io聊天API键的Token（同Chat Bot API key）
• 点击“发送”运行后在Body中的"id"即是conversation_id

•    在首页 - 智能微秘书 (aibotk.com)首页微信扫码登录即可  

2、智能微秘书-回调本地k8s部署的RAGFlow，需在在公网固定IP和实验室网关win10主机上做端口映射：

IE : 公网固定IP:port(route)--->192.168.1.16:19956（win10）--->192.168.31.220:19956(k8s nodePort)

win10主机，双网卡（192.168.1.16-->上网IP/192.168.31.1-->实验室网关）
netsh interface portproxy add v4tov4 listenport=19956 connectaddress=192.168.31.220 connectport=19956
netsh interface portproxy show all

3、部署智能微秘书 Docker 服务：需要注册并登录微秘书，获取 API-key 和 API-secret，部署智能微秘书服务，docker logs显示二维码，扫码接入微信号（需在回调事件 - 智能微秘书 (aibotk.com)配置回调事件规则）。

docker run -d -e TZ=Asia/Shanghai -e AIBOTK_KEY=xxx -e AIBOTK_SECRET=xxx --name=wechatbot registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/aibotk/wechat-assistant:latest
或k8s部署
apiVersion: apps/v1      
kind: Deployment      
spec:   
  template:    
    metadata:    
    spec:   
      containers:       
      - name: wechat-assistant     
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/aibotk/wechat-assistant:latest    
        env:    
        - name: AIBOTK_KEY    
          value: xxx   
        - name: AIBOTK_SECRET     
          value: xxx

4、添加LM-Studio模型：基础url   http://lmstudio.ai:1234  模型名称：Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF；不需要API-Key

5、Ubuntu 24.04 LTS运行LM_Studio-0.3.2.AppImage，在Termius上由于没有X server，报错：

root@atc:/home/models/lmstudio# ./LM_Studio-0.3.2.AppImage --no-sandbox
[90793:0902/041915.190463:ERROR:ozone_platform_x11.cc(240)] Missing X server or $DISPLAY
[90793:0902/041915.190564:ERROR:env.cc(255)] The platform failed to initialize.  Exiting.
Segmentation fault (core dumped)

在MobeXterm运行，右上角“X server is running”,运行正常，在WINDOWS桌面弹出LM_Studio图形界面。程序运行中执行xdg-settings命令，“xdg-settings” 用于设置各种与桌面环境相关的属性和选项，例如默认的应用程序、文件关联、桌面主题等。

# echo $DISPLAY
localhost:10.0