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Deepseek-v3 / Dify api接入飞书机器人go程序

news 来源：原创 2025/5/9 8:35:05

准备工作

  1. 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
  2. 准备好飞书机器人的API key 和Secret
  3. deepseek-v3的api key+secret：https://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。
  4. 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/event""github.com/larksuite/oapi-sdk-go/v3/event/dispatcher""github.com/larksuite/oapi-sdk-go/v3/service/auth/v3"larkim "github.com/larksuite/oapi-sdk-go/v3/service/im/v1"larkws "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 v2.0；OnCustomizedEvent 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_id"if 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 ("bytes""encoding/json""fmt""io""net/http""net/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:"model"`Messages []RoleContent `json:"messages"`Stream   bool          `json:"stream"`
}
type RoleContent struct {Role    string `json:"role"`Content 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，右上角有一个在这里插入图片描述
点击这个API密钥保存下来

调用代码如下：

package difyimport ("bytes""encoding/json""fmt""io""log""net/http""net/http/httputil""strconv""strings"
)type ChatMessageRequest struct {Inputs         map[string]interface{} `json:"inputs"`Query          string                 `json:"query"`ResponseMode   string                 `json:"response_mode"`ConversationID string                 `json:"conversation_id,omitempty"`User           string                 `json:"user"`
}type ChatMessageResponse struct {ID             string `json:"id"`Answer         string `json:"answer"`ConversationID string `json:"conversation_id"`CreatedAt      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", DifyBaseURL+ChatMsgPath, 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
在这里插入图片描述

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编程日记 2025/5/9 13:45:43

MUX-VLAN实验

一、搭建实验拓扑图 二、基本设备配置 设备接口IP地址子网掩码网关PC1E0/0/110.0.1.1255.255.255.0N/APC2E0/0/110.0.1.2255.255.255.0N/APC3E0/0/110.0.1.3255.255.255.0N/APC4E0/0/110.0.1.4255.255.255.0N/APC5E0/0/110.0.1.6255.255.255.0N/Aserver-1E0/0/110.0.1.5255.2…...

编程日记 2025/5/4 12:24:56

音频进阶学习十二——Z变换

文章目录 前言一、Z变换1.Z变换的作用2.Z变换公式3.Z的状态表示1&#xff09; r 1 r1 r12&#xff09; 0 < r < 1 0<r<1 0<r<13&#xff09; r > 1 r>1 r>1 4.关于Z的解释 二、收敛域1.收敛域的定义2.收敛域的表示方式3.ROC的分析1&#xff09;当 …...

编程日记 2025/5/6 7:30:14

理解推理型大语言模型

构建和改进推理模型的方法与策略 本文描述了构建推理模型的四种主要方法&#xff0c;以及我们如何增强大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的推理能力。我希望这能为你提供有价值的见解&#xff0c;并帮助你了解这一领域快速发展的文献和热潮。 在2024年&#xff0c;LLM…...

编程日记 2025/5/4 7:04:27

【Brinson 绩效归因模型】

Brinson 绩效归因模型 1、前言2、Brinson模型介绍2.1 归因方式2.1.1 BHB 超额收益分解方案2.1.2 BF 超额收益分解方案 2.2 多期 Brinson 模型 1、前言 如此之多的基金&#xff0c;收益率各有不同&#xff0c;即使同等收益率的基金也各有不同的成因。在这种形势下&#xff0c;广…...

编程日记 2025/5/5 1:23:26

如何轻松将Matlab生成的图表嵌入PowerPoint演示文稿

文章目录 Matlab将生成的图添加PPT中一、Matlab脚本1.添加图片函数2.使用示例 总结 Matlab将生成的图添加PPT中 在许多科学、工程和商业领域&#xff0c;Matlab作为一款强大的数值计算和可视化工具&#xff0c;被广泛应用于数据分析和模型构建。然而&#xff0c;当涉及到分享这…...

编程日记 2025/5/7 8:18:24

组合(力扣77)

从这道题开始&#xff0c;我们正式进入回溯算法的学习。之前在二叉树中只是接触到了一丢丢&#xff0c;而这里我们将使用回溯算法解决很多经典问题。 那么这道题是如何使用回溯算法的呢&#xff1f;在讲回溯之前&#xff0c;先说明一下此题是如何递归的。毕竟回溯递归不分家&a…...

编程日记 2025/5/6 7:49:27

2.7学习

crypto buu-还原大师 仔细阅读题目&#xff0c;这里有一段字符串&#xff0c;但是其中有四个大写字母被替换成了‘&#xff1f;’&#xff0c;那么我们写脚本&#xff1a;首先将四个问号均换成26个大写字母并且组成不同的组合&#xff0c; 所以有四个循环让四个问号都遍历26个…...

编程日记 2025/5/6 7:34:26

[开源/教程]使用Ollama+ESP32实现本地对话助手(可接入deepseek等模型)

[开源/视频教程]使用OllamaESP32实现本地对话助手(可接入deepseek等模型) 简介 使用ollama实现本地模型的定制, 可以做到数据不泄露以及绕开检测的效果, 之后使用嘉立创的esp32开发板实现简单的对话助手 同时接入本文档, 可以直接使用AI对话的方式进行文档处理 XuSenfeng/ai…...

编程日记 2025/5/9 4:39:05

Swagger2 自定义排序

分享一下SpringSwagger2在线文档自定义排序的代码。 这里参考swagger2 接口排序_swagger接口排序-CSDN博客提供的思路&#xff0c;并在此基础上做了优化。 1、引用pom信息 <!--swagger依赖(pojo注解)--><dependency><groupId>io.swagger</groupId>&l…...

编程日记 2025/5/7 3:36:51