ai对话

触发方式

群聊内：@bot 你好

私聊：你好

配置文件

文件来源 config/api.yaml

#这里的可能和正式文件有差异，但关键配置项会在这里讲明白，这些不会改变。
llm:
  model: gemini #选择使用的模型(这里是大类别，具体模型在底下填)，用什么配什么
  #模型大类可选openai gemini两种。剩下自己在下面配置。
  system: "你现在是一只猫娘，你的名字是vilm，我的名字是{用户}，是你的主人。"
  func_calling: True #是否开启函数调用功能
  prefix:
      - "."
      - "。"
      - "叮咚鸡"
  enable_proxy: False
  max_history_length: 100 #最大聊天记录条数
  Quote: False #回复时是否引用
  focus_time: 60  #单次触发对话后持续有效时间
  openai:
    api_keys:
      - YOUR_API_KEY_1
      - YOUR_API_KEY_2
    model: glm-4-flash
    quest_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions #完整调用地址。只填base_url不行
  gemini:
    api_keys:
      - YOUR_API_KEY_1
      - YOUR_API_KEY_2
    model: gemini-2.0-flash-001
    base_url: https://generativelanguage.googleapis.com #后面的/v1/beta什么的会自动填充

函数调用

llm:
  func_calling: True #是否开启函数调用功能

bot支持通过【函数调用】，实现更灵活的指令触发。 比如

搜书的原指令为： 搜书{书籍名/作者名} #如  搜书资本主义与现代社会理论
当你开启【函数调用】后，可以通过下面的方式艾特bot触发，不必再拘泥于特定的指令格式。
比如 @bot 帮我找找资本主义与现代社会理论这本书
或者 @bot 资本主义与现代社会理论这本书怎么样

触发机制

llm:
  prefix:
    - "."
    - "。"
    - "yucca"
  focus_time: 60  #单次触发对话后持续有效时间

这两项允许你，

• 以. 或 。 或 yucca作为前缀触发ai对话而无需艾特，你可以继续像这样增加匹配的前缀。
• 在一次触发对话后，60s内无需艾特，持续对话持续刷新时间。

清理对话

/clear
/clear@某人      # 主人功能
/clearall      # 主人功能
如开启函数调用，可直接告诉bot【清理当前对话】
master也可使用【清理所有人的对话记录】之类的话来清理所有人的对话记录。

多人设

data/system/chara中存放了多个角色模板，你可以继续添加(已兼容txt,json,酒馆角色卡(图片格式))

/查人设    #预期返回类似 派蒙.txt 猫娘.txt 这样的文件名列表
/切人设 {角色文件名}  #比如 /切人设 派蒙.txt
/全切人设 {角色文件名}  #切所有用户的人设，主人功能
# 可以使用/切人设 0或/全切人设 0来恢复到默认人设

群聊上下文读取

llm:
  读取群聊上下文: false  #开启上下文读取功能，可读取群聊历史消息，并根据上下文进行回复。
  可获取的群聊上下文长度: 10

清理指令为

/clear group

慎用，清理群消息记录会导致词云功能丢失数据。

gemini配置方式

gemini系列是我们最推荐的模型，足量免费配额每日刷新，且在各方面表现都较为出色。

1、获取gemini apikey

先获取Gemini apikey (获取过程需要开启代理，打不开/地区不可用就是你机场不行。)

打开config/api.yaml

#这里省略了其他配置项，不代表你可以随便删除其他配置项。
llm:
  model: gemini #选择使用的模型大类。
  system: "你现在是一只猫娘，你的名字是{bot_name}，我的名字是{用户}，是你的主人。"
  enable_proxy: False
  gemini:         #https://ai.google.dev/
    api_keys:
      - YOUR_API_KEY_1   #这里填入你的apikey，有几个填几个，多key填写示例如下。
      - YOUR_API_KEY_2
    model: gemini-2.0-flash-001
    base_url: https://generativelanguage.googleapis.com #后面的/v1/beta什么的会自动填充

2、配置正向代理/反向代理(二选一)

只配置apikey，但不配置proxy是不行的。

反向代理

反向代理配置难度较低，建议使用。建议自行搭建反向代理，教程

你也可以去我们的q群913122269获取我们提供的免费反代地址。

#省略了其他配置项，不代表你可以随便删除其他配置项。
llm:
  model: gemini 
  system: "你现在是一只猫娘，你的名字是{bot_name}，我的名字是{用户}，是你的主人。"
  enable_proxy: False
  gemini:    
    base_url: 反代地址  #参照上文自行搭建或在我们的群里获取

正向代理

取决于你自己的代理软件，我不能给你一个准确答案。如果你看不懂就老老实实用反代。

#省略了其他配置项，不代表你可以随便删除其他配置项。
llm:
  enable_proxy: True 
proxy:
  http_proxy: "http://127.0.0.1:10809"  #本地代理软件的的http代理端口。

3、函数调用与联网搜索

并非所有模型都支持这两个功能。在gemini 查看所有模型与模型对应能力 你可以看到类似下面的内容

Gemini 2.0 Flash

Gemini 2.0 Flash 提供新一代功能和增强型功能，包括卓越的速度、原生工具使用、多模态生成以及 100 万个 token 的上下文窗口。

模型详情

属性	说明
模型代码	models/gemini-2.0-flash-001
保存支持的数据类型	输入源：音频、图片、视频和文本，输出：音频（即将推出）、图片（即将推出）和文本
令牌限制	输入令牌限制：1,048,576，输出令牌限制：8192
速率限制	2,000 RPM，4,000,000 TPM
功能	函数调用：支持，代码执行：支持，搜索：支持
版本	如需了解详情，请参阅模型版本模式。最新电子邮件的接收日期：gemini-2.0-flash-001
最新更新	2025 年 2 月
知识截止分数	2024 年 8 月

你可以看到，它支持函数调用和联网搜索。但这里需要注意，函数调用和联网搜索不能同时开启，否则两个都没法用。

于是我们得到了最终配置文件

#此处省略其他配置项，不代表你可以随便删除。
llm:  
  model: gemini  
  system: "你现在是一只可爱的猫娘，你的名字是{bot_name}，现在与你对话的人的名字是{用户}。"  
  func_calling: true #是否开启函数调用功能  
  联网搜索: false   #官方版本联网搜索，与函数调用不可同时开启  
  联网搜索显示原始数据: true   #此处联网搜索基于函数调用实现。  
  enable_proxy: true   #正向/反向代理配置不再赘述
  gemini:         
    api_keys:  
      - 你的key
    model: gemini-2.0-flash-001  #模型代码中的模型名称
    base_url: https://generativelanguage.googleapis.com #正向/反向代理配置不再赘述

openai接口标准模型配置方式

文心、讯飞星火、chatglm、豆包、kimi都可以使用此配置方式

兼容openai接口标准的模型配置方式都是大差不差。

接入deepseek

在开始之前，你需要知道，eridanus所依赖的llm功能——函数调用，在deepseek的系列模型中要么没有，要么一坨(截至2025.3.5)，如果你坚持要用deepseek的模型，那就关掉函数调用，以免白白浪费你的apikey余额。

在deepseek文档我们可以看到

DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API，或使用与 OpenAI API 兼容的软件。

PARAM	VALUE
base_url	https://api.deepseek.com
api_key	apply for an API key

得到的信息如下

• 1.deepseek支持openai接口标准
• 2.base_url为https://api.deepseek.com
• 3.api_key申请地址为https://platform.deepseek.com/api_keys

先去申请apikey，得到sk-da75a***********************6f47

然后在config/api.yaml中配置

#这里省略了其他配置项，不代表你可以随便删除其他配置项。
llm:
  model: openai #模型大类选择openai。
  system: "你现在是一只猫娘，你的名字是{bot_name}，我的名字是{用户}，是你的主人。"
  func_calling: false #deepseek r1截至2025.2不支持函数调用。请阅读deepseek文档确认模型是否支持函数调用。如不支持，则将此项改为false
  openai:
    enable_official_sdk: True   #是否使用官方sdk，如果不使用，则为直接发送post请求。
    api_keys:   #继续像这样添加apikey
      - YOUR_API_KEY_1
    model: deepseek-reasoner
    quest_url: https://api.deepseek.com   #如使用官方sdk，则只填base_url，否则填完整url。
    temperature: 1.3
    max_tokens: 2048
    CoT: false               #显示思维链
    使用旧版prompt结构: false  #部分模型需要使用旧版prompt结构

假如存在网络问题需要配置代理，请查阅【gemini配置正向代理】，这里是通用的。

接入kimi

阅读kimi文档，我们可以看到：

Kimi API 兼容了 OpenAI 的接口规范，你可以使用 OpenAI 提供的 Python 或 NodeJS SDK 来调用和使用 Kimi 大模型，这意味着如果你的应用和服务基于 openai 的模型进行开发，那么只需要将 base_url 和 api_key 替换成 Kimi 大模型的配置，即可无缝将你的应用和服务迁移至使用 Kimi 大模型，代码示例如下：

from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    api_key = "$MOONSHOT_API_KEY",
    base_url = "https://api.moonshot.cn/v1",
)
 
completion = client.chat.completions.create(
    model = "moonshot-v1-8k",
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅长中文和英文的对话。你会为用户提供安全，有帮助，准确的回答。同时，你会拒绝一切涉及恐怖主义，种族歧视，黄色暴力等问题的回答。Moonshot AI 为专有名词，不可翻译成其他语言。"},
        {"role": "user", "content": "你好，我叫李雷，1+1等于多少？"}
    ],
    temperature = 0.3,
)
 
print(completion.choices[0].message.content)

得到的信息如下

• 1.kimi支持openai接口标准
• 2.base_url为https://api.moonshot.cn/v1

申请apikey，得到sk-pibXoRr***********************vNUq1 然后在config/api.yaml中配置

#这里省略了其他配置项，不代表你可以随便删除其他配置项。
llm:
  model: openai #模型大类选择openai。
  system: "你现在是一只猫娘，你的名字是{bot_name}，我的名字是{用户}，是你的主人。"
  func_calling: true #kimi支持函数调用功能，可以开启。
  openai:        
    api_keys:   #继续像这样添加apikey
      - sk-pibXoRr***********************vNUq1 #这是个示例，你需要替换为你自己申请的apikey
    model: moonshot-v1-8k #选择使用的模型，这里是moonshot-v1-8k，其他模型需要查看kimi文档。
    #在请求地址部分，一般都是base_url+/v1/chat/completions
    quest_url: https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions   #完整调用地址。只填base_url不行