FastGPT 微信机器人插件

一个基于 XYBot 框架的插件，用于集成 FastGPT 知识库问答功能，支持文本对话和图片分析。

本项目由小x宝社区(https://github.com/pancrePal-xiaoyibao/pancrePal-xiaoyibao)开发者Sam贡献，目的是服务患者在Fastgpt RAG平台上，借助优秀的多模态模型能力（stepfun- step1o-Vision等）方便的进行病情对话和图像报告分析。

开发逻辑

1. 消息处理流程

1.1 文本消息处理

• 私聊模式：直接处理用户输入的文本 ##主要用于测试
• 群聊模式：##用于实际环境
  • 检查是否为图片分析命令（如"请分析"、"图片分析"等）
  • 检查是否为普通文本命令（如"xyb 如何处理胆道梗阻？"等）
  • 根据命令类型进行相应处理

1.2 图片消息处理

• 私聊模式：直接处理图片
• 群聊模式：
  • 缓存图片信息
  • 等待用户发送分析命令
  • 分析最近的有效图片

2. 图片处理流程

1. 提取图片数据
2. 预处理图片（格式转换、大小调整等）
3. 上传到 S3 存储（如果配置）
4. 生成可访问的 URL
5. 调用 FastGPT API 进行分析

3. API 调用流程

1. 构建请求数据
2. 发送 API 请求
3. 处理响应结果
4. 返回分析内容

积分系统说明

目前积分检查功能已被注释，默认允许所有请求通过。后续可通过配置启用：

async def _check_point(self, bot: WechatAPIClient, message: dict) -> bool:
    # 暂时关闭积分检查，直接返回 True
    return True

完整的积分系统支持：

• 可配置每次请求消耗的积分
• 支持管理员豁免
• 支持白名单用户豁免
• 支持群聊和私聊不同场景

配置说明

基础配置：复制config.toml.bak为config.toml，参考其说明细节修改。

[FastGPT]
enable = true                           # 是否启用插件
api-key = "your-api-key"               # FastGPT API 密钥
base-url = "https://api.fastgpt.in/api" # API 基础 URL
app-id = "your-app-id"                 # FastGPT 应用 ID

命令配置

commands = ["FastGPT", "知识库"]        # 文本命令列表
image-commands = ["图片分析", "报告分析"] # 图片分析命令列表
command-tip = "请输入问题内容"          # 命令提示
detail = false                         # 是否返回详细响应

图片处理配置

storage-type = "s3"                    # 存储类型：s3 或 none
image-tmp-dir = "tmp/fastgpt_images"   # 临时文件目录
max-image-size-bytes = 5242880         # 最大图片大小（5MB）
allowed-formats = ["jpg", "png", "gif"] # 允许的图片格式

S3 存储配置（可选-参照config.toml.bak）

s3-access-key = "your-access-key"      # S3 访问密钥
s3-secret-key = "your-secret-key"      # S3 密钥
s3-endpoint = "your-endpoint"          # S3 终端节点
s3-bucket = "your-bucket"              # S3 存储桶
s3-secure = true                       # 是否使用 HTTPS

积分系统配置（当前已注释）

price = 5                              # 每次请求消耗积分
admin_ignore = true                    # 管理员是否豁免
whitelist_ignore = true                # 白名单是否豁免

使用示例

文本对话

• 私聊：直接发送问题
• 群聊：使用命令前缀，如 "FastGPT 什么是人工智能？"

图片分析

• 私聊：直接发送图片
• 群聊：
  1. 发送图片
  2. 发送分析命令（如"请分析"）

注意事项

1. 确保 API 密钥和应用 ID 配置正确
2. 如使用 S3 存储，需正确配置相关参数
3. 建议在正式环境中启用积分系统
4. 图片分析功能需要稳定的网络环境

开发计划

• 完善积分系统
• 添加更多图片处理选项
• 优化群聊交互体验
• 添加更多自定义配置选项

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来帮助改进这个插件。

许可证

MIT License

关于小X宝社区和招募

概要介绍

#小胰宝 是一个病友自助开始的项目，23年创立，24年中开源发展，24年底捐献给天工开物基金会，25年升级为社区化，由基金会和社区管理委员会CMC管理，构建纯血版的AI类公益开源项目- #小X宝社区，积极推动跨社区合作，专业推动社区规范管理，目前生态人群180+。社区目的是推动AI技术和RAG应用的普及化，集合力量助力25+癌种患者，并延伸至280+罕见病领域，立足患者公益服务，通过技术+任务，有效减少医患信息差，推动患者/家属规范治疗，减低焦虑。目前已经推出了小胰宝助手，小肺宝助手，小萌宝助手，小粉宝助手，小胃宝，小妍宝，小飞侠助手（首个罕见病领域应用）等项目。

了解社区

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欢迎体验demo: ⭐️ 小胰宝3个版本：https://chat.xiaoyibao.com.cn(科普版), https://pro.xiaoyibao.com.cn(pro版本），以及https://deepseek.xiaoyibao.com.cn ⭐️小肺宝: https://chat.xiaofeibao.com.cn ⭐️小萌宝: https://pro.xiaomengbao.cn/ ⭐️小粉宝：https://xfb.xiaoyibao.com.cn (后续会有独立域名） ⭐️小胃宝: https://chat.xiaoweibao.com.cn （科普版), https://pro.xiaoweibao.com.cn(专业版-首个社区合作项目）

欢迎加入社区贡献项目： 👏 为推广患者个人掌握智能体构建的 小X宝社区“AI探宝计划”(https://wiki.xiao-x-bao.com.cn) 👏 标准的github/gitcode上的代码和项目贡献 我们已经开源了3个项目仓库，包括小胰宝，MinerU-xyb(https://github.com/PancrePal-xiaoyibao/miniapp-uniapp)，以及fastgpt-on-wechat（thttps://github.com/hanfangyuan4396/fastgpt-on-wechat），Gemini-2.0病情demo（https://github.com/PancrePal-xiaoyibao/gemini2.0-xiaoyibao）期待更多开源加入完善社区，提供开源能力； 👏 开放病友共创的第一个标准wiki ： 小X宝社区“胰腺肿瘤并发症病友共创宝典” (https://bfz.xiao-x-bao.com.cn)