LangBot 文档

Appearance

provider.json 配置项 ​

目录

data/config/provider.json 中配置AI接口提供商相关的配置项。

启用聊天功能 enable-chat ​

json
"enable-chat": true,

enable-chat：是否开启AI聊天功能

启用 AI 视觉功能 enable-vision ​

json
"enable-vision": true,

enable-vision：是否开启AI视觉功能。需要使用的模型同时支持视觉功能，详情见元数据板块。

模型接口密钥 keys ​

json
"keys": {
    "openai": [
        "sk-1234567890"
    ],
    "anthropic": [
        "sk-1234567890"
    ],
    "moonshot": [
        "sk-1234567890"
    ],
    "deepseek": [
        "sk-1234567890"
    ]
},

keys：设置密钥组，以字典的形式设置若干个密钥组，每个密钥组的键为密钥组名称，值为密钥列表。模型与密钥组的对应关系，请查看元数据板块。

目前支持的密钥组：

  • openai：OpenAI 的密钥组，如果你没有OpenAI API Key，你可以在此获取
  • anthropic：Anthropic 的密钥组
  • moonshot：Moonshot（月之暗面 kimi）的密钥组
  • deepseek：Deepseek（深度求索）的密钥组

大模型请求器 requester ​

json
"requester": {
        "openai-chat-completions": {
            "base-url": "https://api.openai.com/v1",
            "args": {},
            "timeout": 120
        },
        "anthropic-messages": {
            "base-url": "https://api.anthropic.com",
            "args": {
                "max_tokens": 1024
            },
            "timeout": 120
        },
        "moonshot-chat-completions": {
            "base-url": "https://api.moonshot.cn/v1",
            "args": {},
            "timeout": 120
        },
        "deepseek-chat-completions": {
            "base-url": "https://api.deepseek.com",
            "args": {},
            "timeout": 120
        },
        "ollama-chat": {
            "base-url": "http://127.0.0.1:11434",
            "args": {},
            "timeout": 600
        }
    },

requester：设置请求器，以字典的形式设置若干个请求器，每个请求器的键为请求器名称，值为请求器配置。模型与请求器的对应关系，请查看元数据板块。实现请求器的方式，请查看插件编写教程。

目前支持的请求器有：

  • openai-chat-completions：OpenAI 的 ChatCompletion 请求器
  • anthropic-messages：Anthropic 请求器（Claude）
  • moonshot-chat-completions：Moonshot 请求器（月之暗面）
  • deepseek-chat-completions：Deepseek 请求器（深度求索）
  • ollama-chat：Ollama 请求器，不需要密钥，直接请求目标地址的 Ollama 服务

base-url：设置接口地址。

args：请求时除了model之外的其他参数，以字典的形式设置。

timeout：设置请求超时时间，以秒为单位，对于耗时较长的模型，建议设置较大值

使用的模型 model ​

json
"model": "gpt-3.5-turbo",

model：设置要使用的模型名称。通常来说直接填写模型名称即可，但如果要使用原生接口不是 ChatCompletion 但以 ChatCompletion 接口格式接入的模型，请在模型名称前方加一个 OneAPI/ 前缀以进行区分。 简单来说可以认为是：现阶段非 OpenAI 的模型接入都需要在模型名称前方加一个 OneAPI/ 前缀。

例如：

  1. 通过 OneAPI 等中转服务接入了 OpenAI 的 gpt-4 模型，由于 gpt-4 也是使用 ChatCompletion 接口格式进行请求，则可以直接填入 gpt-4；
  2. 通过 OneAPI 等中转服务接入了 Google 的 gemini-pro 模型，由于 gemini-pro 原生接口格式并非 ChatCompletion，因此需要填入 OneAPI/gemini-pro。

具体支持的模型列表和各个模型对应的请求器和密钥组，请查看元数据板块 llm-models.json 。

情景预设（人格） prompt ​

json
"prompt-mode": "normal",
"prompt": {
    "default": "如果用户之后想获取帮助，请你说”输入!help获取帮助“。" 
}

prompt-mode：设置情景预设模式，值为normal（单预设模式）和full-scenario（完整历史对话模式）

normal时，使用下面的prompt，可设置多个

json
"prompt": {
    "default": "如果用户之后想获取帮助，请你说”输入!help获取帮助“。",
    "help": "如果用户之后想获取帮助，请你说”输入!help获取帮助“。"
}

normal 模式也支持读取data/prompts目录下的文件内容作为单个 System Prompt，文件名即为prompt的名称。

在使用中通过!default set <预设名>指令将其设为默认（将<预设名>整体替换）

full-scenario模式配置方法 ​

把完整的历史对话以文件形式添加到data/scenario/目录下，参考data/scenario/default.json

json
{
    "prompt": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant. 如果我需要帮助，你要说“输入!help获得帮助”"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "好的，我是一个能干的AI助手。 如果你需要帮助，我会说“输入!help获得帮助”"
        }
    ]
}

role 为消息的角色，可以是user（用户）、assistant（AI）、system（系统） content 为字符串，表示消息内容。
在使用中通过!default set <文件名>指令将其设为默认（将<预设名>整体替换）