解锁无限可能：ChatGPT + 钉钉，打造属于你的 AI 助手未来！

大家好，我是 AI 研习者轻寒。本教程主要介绍如何把 ChatGPT 接入到钉钉聊天中，本文相对偏技术，使用技术较为基础，主要是为了跑通整个流程。废话不多说，直接开始~

准备

• 需要一个 ChatGPT 代理地址，供国内可访问，我这边是自己部署的（有兴趣的关注私聊）
• 需要 OpenAI 账户的 key
• 了解钉钉机器人文档，这里

钉钉配置

我们知道如果要在钉钉聊天实现接入 ChatGPT，必然需要以下流程：

• 用户在群里进行提问，通过钉钉把内容转发给 ChatGPT；
• ChatGPT 收到内容产生答案，通过接口发送到群里进行回复。

刚好钉钉支持有能力。

创建机器人应用

在钉钉开放平台内创建机器人应用，这里需要使用旧版。

填写应用信息，确定创建。

创建成功。

开发管理，这里可以填写服务器出口 IP 和消息接收地址。其中服务器出口 IP 是调用钉钉服务端 API 时的合法 IP 列表，多个IP请以","隔开，支持带一个*号通配符的IP格式；消息接收地址即是通过@群机器人，将消息发送到指定外部服务，还可以将外部服务的响应结果返回到群组。这里填写一个公网可访问的HTTPS/HTTP地址，用于接收POST过来的消息。

相关权限进行设置，根据自己的需求申请。

版本管理与发布，点击调试，可以进入钉钉测试群。点击上线，在企业内部群里才能看到。

钉钉群机器人

在订单企业内部群支持添加自定义机器人，这里我们选择在开发平台创建的机器人。

这里我们就得到下面代码中使用的 Webhook URL。

下面我这边直接提供核心代码和部署方式。

核心代码

webhook.py

import requests
import urllib3
from flask import Flask, request

urllib3.disable_warnings()
requests.adapters.DEFAULT_RETRIES = 3
s = requests.Session()
# 关闭多余连接
s.keep_alive = False
# 取消验证证书
s.verify = False
# 关闭在设置了verify=False后的错误提示
urllib3.disable_warnings()
app = Flask(__name__)

chatgpt_conversation = []  # AI对话形成上下文连贯

# Bearer加上空格然后替换openai的apikey 从openai官网获取
OPENAI_API_KEY = "***"
# OpenAI 代理地址
OPENAI_API_BASE = "***"
# 钉钉群聊机器人的 Webhook URL
DINGTALK_SEND_URL = "***"


@app.route("/webhook/event", methods=['POST'])
def event():  # AI聊天
    global chatgpt_conversation
    headers = {'Content-Type': 'application/json',
               'Authorization': 'Bearer ' + OPENAI_API_KEY}
    json_data = request.get_json()
    chatgpt_conversation.append({"role": "user", "content": json_data['text']['content']})
    json_message = {
        "model": "gpt-3.5-turbo-16k-0613",
        "messages": chatgpt_conversation
    }
    chatgpt_response = requests.post(OPENAI_API_BASE + '/chat/completions', headers=headers,
                                     json=json_message)
    chatgpt_conversation.append(chatgpt_response.json()['choices'][0]['message'])
    answer = chatgpt_response.json()['choices'][0]['message']['content']
    print("----" * 20)
    print(answer)
    print("----" * 20)
    headers2 = {'Content-Type': 'application/json'}
    json_sendmessages = {"msgtype": "text", "text": {"content": answer}}
    response = requests.post(DINGTALK_SEND_URL, headers=headers2, json=json_sendmessages)
    print(response.text)
    if len(chatgpt_conversation) > 16:  # 对会话数进行限制
        chatgpt_conversation = []
    return 'success'


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=18888, debug=True)  # 运行在有公网IP的服务器，同时开发18888端口

requirements.txt

Flask==2.2.3
requests==2.28.2
urllib3==1.25.11

部署方式

我这里采用 Docker 部署。先创建一个简单 Dockerfile 用于构建镜像，Dockerfile 与上面的 webhook.py 和 requirements.txt 同一目录。

FROM python:3.9.17-slim-bullseye

WORKDIR /app

COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip3 install -r requirements.txt

COPY . .

CMD [ "python3", "webhook.py" ]

在 Terminal 中执行如下命令，完成镜像构建。

docker build -t ding-chatbot:1.0.0

我这里采用阿里云进行镜像管理。

docker tag cc07f3641130 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zwqh/ding-chatbot:1.0.0
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zwqh/ding-chatbot:1.0.0

编写 docker-compose.yaml 部署脚本。

version: '3.9'
services:
  chatbot:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zwqh/ding-chatbot:1.0.0
    ports:
      - 18888:18888
    networks:
      - xunlu
networks:
  xunlu:
    external: true

在服务器上 docker-compose.yaml 目录下，通过以下命令完成部署。

docker-compose up -d

部署完成后，把公网可访问的 URL 填写到钉钉开放平台的消息接收地址里。

遇到问题

刚开始采用阿里云函数部署程序，但请求有时会报如下错误：FC Invoke End RequestId: 1-648c13e6-9c0746fe88192005df9220a1, Error: Invocation canceled by client (duration: 11422ms, maxMemoryUsage: 0.00MB)。应该是请求时间太长，客户端断开连接了。目前没找到客户端如何设置超时时间，所以换了思路还是用 Docker 部署。

演示成果

结尾

本次教程就到这里，后续可能会进行迭代优化，基于 LangChain 去实现一些功能。

理解新范式，拥抱新时代，把握新机会。

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