✨ 适用于Gensokyo以及Onebotv11的大模型一键端 ✨
初阶-简单接入机器人:简单将机器人接入QQ等6大平台
中级-对接one-api教程:可视化管理大模型api
支持所有Onebotv11标准框架.支持http-api和反向ws,支持流式发送,多配置文件(多提示词)
超小体积,内置sqlite维护上下文,支持proxy,
可一键对接Gensokyo框架 仅需配置反向http地址用于接收信息，正向http地址用于调用发送api
基于sqlite数据库自动维系上下文，对话模式中，使用重置 命令即可重置
可设置system，角色卡,上下文长度,
同时对外提供带有自动上下文的openai原始风味api(经典3参数,id,parent id,messgae)
可作为api运行，也可一键接入QQ频道机器人QQ机器人开放平台
可转换gpt的sse类型，递增还是只发新增的sse
并发环境下的sse内存安全，支持维持多用户同时双向sse传输
腾讯混元
腾讯元器
百度文心
阿里通义
清华智谱
字节火山(豆包)
OpenAI
groQ
Rwkv runner
One-API
将这些平台的api转换为统一的api结构,并提供了上下文,支持sse方式返回
通过在yml设置相应平台的token,设置AllApi=true,可以同时进行切换调用.
多重完备安全措施,尽可能保证开发者和llm应用安全.
可设置多轮模拟QA强化角色提示词，可自定义重置回复，安全词回复,第一重安全措施
支持多gsk-llm互联,形成ai-agent类应用,如一个llm为另一个llm整理提示词,审核提示词,第二重安全措施
向量安全词列表,基于向量相似度的敏感拦截词列表,先于文本替换进行,第三重安全措施
AhoCorasick算法实现的超高效文本IN-Out替换规则，可大量替换n个关键词到各自对应的新关键词,第四重安全措施
结果可再次通过百度-腾讯,文本审核接口,第五重安全措施
日志全面记录,命令行参数-test 从test.txt快速跑安全自测脚本,
命令行 -mlog 将当前储存的所有日志进行QA格式化,每日审验,从实际场景提炼新安全规则,不断增加安全性,第六重安全措施
语言过滤,允许llm只接受所指定的语言,自动将繁体转换为简体应用安全规则,在自己擅长的领域进行防守,第七重安全措施
提示词长度限制,用最原始的方式控制安全,阻止恶意用户构造长提示词,第八重安全措施
通过这些方法,打造尽可能安全llm对话机器人。
文本IN-OUT双层替换,可自行实现内部提示词动态替换,修改,更安全强大
基于sqlite设计的向量数据表结构,可使用缓存来省钱.自定义缓存命中率,精准度.
针对高效高性能高QPS场景优化的专门场景应用，没有冗余功能和指令,全面围绕数字人设计.
使用命令行运行gensokyo-llm可执行程序
配置config.yml 启动，后监听 port 端口 提供/conversation api
支持中间件开发,在gensokyo框架层到gensokyo-llm的http请求之间,可开发中间件实现向量拓展,数据库拓展,动态修改用户问题.
支持反向ws连接,支持同时连接多个onebotv11的http-api
本文档提供了关于API接口的调用方法和配置文件的格式说明，帮助用户正确使用和配置。
本系统的 conversation 和 gensokyo 端点支持通过查询参数 ?prompt=xxx 来指定特定的配置。
-
prompt参数允许用户指定位于执行文件（exe）的prompts文件夹下的配置YAML文件。使用该参数可以动态地调整API行为和返回内容。 -
prompts文件夹需要有一个默认的keyboard.yml用于生成气泡.其系统提示词需要遵循json气泡生成器的prompts规则.
配置文件应遵循以下YAML格式。这里提供了一个示例配置文件，展示了如何定义不同角色的对话内容：
Prompt:
- role: "system"
content: "Welcome to the system. How can I assist you today?"
- role: "user"
content: "I need help with my account."
- role: "assistant"
content: "I can help you with that. What seems to be the problem?"
- role: "user"
content: "aaaaaaaaaa!"
- role: "assistant"
content: "ooooooooo?"
settings:
# 以下是通用配置项 和config.yml相同
useSse: true
port: 46233当向 /gensokyo 端点发起请求时，系统支持附加 prompt 参数和 api 参数。api 参数允许指定如 /conversation_ernie 这类的完整端点。启用此功能需在配置中开启 allapi 选项。
示例请求：
GET /gensokyo?prompt=example&api=conversation_ernie支持端点列表:(需配置:allApi : true)
http.HandleFunc("/conversation_gpt", app.ChatHandlerChatgpt)
http.HandleFunc("/conversation_hunyuan", app.ChatHandlerHunyuan)
http.HandleFunc("/conversation_ernie", app.ChatHandlerErnie)
http.HandleFunc("/conversation_rwkv", app.ChatHandlerRwkv)
http.HandleFunc("/conversation_tyqw", app.ChatHandlerTyqw)
http.HandleFunc("/conversation_glm", app.ChatHandlerGlm)与 /gensokyo 类似，/conversation 端点支持附加 prompt 参数。
示例请求：
GET /conversation?prompt=example提供的 prompt 参数将引用可执行文件目录下的 /prompts 文件夹中相应的 YAML 文件（例如 xxxx.yml，其中 xxxx 是 prompt 参数的值）。
通过编写大量的prompts的yml文件，你可以实现角色卡切换，同一角色下，你可以实现故事情节和不同场景切换。
YAML 文件的配置格式请参考 YAML配置文件格式 部分。以下列出的配置项支持在请求中动态覆盖：
每一种参数都实现了配置覆盖
如果有疏漏，需要支持配置覆盖，请提交 issue。
所有的bool值在配置文件覆盖的yml中必须指定,否则将会被认为是false.
动态配置覆盖是一个我自己构思的特性,利用这个特性,可以实现配置文件之间的递归,举例,你可以在自己的中间件传递prompt=a,在a.yml中指定Lotus为调用自身,并在lotus地址中指定下一个prompt参数为b,b指定c,c指定d,以此类推.
本项目实现了一种提示词控制流，一种可控上下文构造方式，基于本项目实现的多配置文件，可实现配置文件之间按条件跳转、切换，
实现了让用户在多个提示词中，按照一些条件，有顺序，可选择的，在多套提示词中进行流转，实现文字恋爱游戏、探险游戏、非连续性多支线的故事剧情、类工作流提示词系统。
- [x] promptMarks:
- BranchName: "去逛街路上"
Keywords: ["坐车", "走路", "触发"]
- BranchName: "在家准备"
Keywords: ["等一下", "慢慢", "准备"]
- [x] enhancedQA: true
- [x] promptChoicesQ:
- Round: 1
ReplaceText: "回家吧"
Keywords: ["我累了", "不想去了"]
- Round: 2
ReplaceText: "我们打车去"
Keywords: ["快点去", "想去", "早点"]
- Round: 3
ReplaceText: "我们走着去"
Keywords: ["不着急", "等下"]
- Round: 1
ReplaceText: "放松一下"
Keywords: [] # 相当于 enhancedChoices = false
- [x] promptChoicesA: 同上。
- [x] promptCoverQ: 只有Q没有A，格式同上，Choices是附加，cover是覆盖。
- [x] promptCoverA: # 同上
- [x] switchOnQ:
- round: 1
switch: ["故事退出分支", "下一个分支"]
keywords: ["不想", "累了", "想", "不累"]
- [x] switchOnA:
- round: 1
switch: ["晚上分支"]
keywords: ["时间不早了"]
- [x] exitOnQ:
- round: 1
keywords: ["退出", "忘了吧", "重置", "无聊"]
- [x] exitOnA:
- round: 1
keywords: ["退出", "我是一个AI", "我是一个人工", "我是一个基于"]
- [x] envType: 0 # 0=不使用场景描述, 1=在本轮llm回复前发送场景描述, 2=在本轮llm回复后发送场景描述, 场景描述支持[image:xxx][pic:xxx][图片:xxx][背景:xxx]标签, xxx为相对或绝对路径, 需在exe运行目录下
- [x] envPics: [] # 现阶段ai速度太慢,人工指定,数组代表多个,每个数组成员以1: 2: 开始代表对应第几轮.
- [x] envContents: [] # 如果要跳过某个轮次,直接指定文字是2: 图片也是2: 代表本轮文图是空的.
- [x] promptChanceQ:
- probability: 50
text: "让我们休息一下"
- probability: 30
text: "继续前进"
- probability: 70
text: "停下来看看周围"
- probability: 10
text: "尝试一些新东西"以上参数均位于多配置文件的settings部分，你可以决定每个场景的提示词长度，每个场景的长度promptMarksLength,来控制剧情的颗粒度。
故事模式触发方式一，中间件控制,自行调用/gensokyo端口附加不同的prompt参数，手动切断
在gsk-llm设置ob11机器人框架的http api地址，ob11插件应用端不负责发信息，只是根据信息内容进行条件判断，作为控制中间件，给开发者自己控制条件的开发自由度。
故事模式触发方式二,通过配置默认配置文件config.yml的switchOnQ和switchOnA,可以根据关键词自动切换分支,
结合prompt参数中配置文件的自己推进故事走向的能力，可以实现基础的，以提示词为主的ai故事情节，此外还需要为每一个prompt.yml设计对应的-keyboard.yml，生成气泡。
promptMarks的keywords为[]代表按promptMarksLength来切换提示词文件，promptMarksLength代表本提示词文件维持的上下文长度，
当promptMarksLength小于0时，会从promptMarks中读取之后的分支，并从中随机一个切换，当promptMarkType=1时，
1=按条件触发,promptMarksLength达到时也触发.
识别到用户和模型说出标记就会触发这个支线(需要自行写好提示词,让llm能根据条件说出.)
你可以使用当前故事片段的，系统提示词，QA，来引导AI输出与你约定的切换词，从而实现为每个目标分支设计多个触发词，让大模型自行决定故事的发展方向。
当enhancedQA为false时，会将配置文件中的预定义的QA加入到用户QA的顶部，存在于llm的记忆当中（不影响整体对话走向）形成弱影响
当enhancedQA为true时，我尝试将配置文件中预定义QA的位置从顶部下移到用户当前对话的前方，但效果不理想，
目前是会与当前用户的历史QA进行混合和融合，实现对用户输入进行一定程度的引导，从而左右故事进程的走向。
引入了“配置控制流”参数，这是一种相比ai-agent灵活性更低,但剧情可控性更高,生成速度和成本更低的方式。
promptChoicesQ & promptChoicesA 文档: 流程控制-promptchoicesQ 流程控制-promptCoverQ 流程控制-promptChanceQ
switchOnQ代表在Q中寻找到匹配文本时切换当前分支,switchOnA同理,其配置方式和promptChoices一致.
exitOnQ则是代表检测到指定关键字会退出当前的分支。 流程控制-exitonQA
promptMarks和switchOnQ、switchOnA在功能上是相同的，都是根据关键字跳转分支，promptMarks先执行，不分轮次不分QA，switchOnQ和switchOnA更具体，区分Q和A，区分轮次，实现细节跳转。
如果有固定且不需要切换的分支,请设置该yml的promptMarksLength为99999
promptMarksLength : 99999
以避免错误的切换到不存在的分支,导致会话报错.
配置控制流简单直观，通过配置文件来管理对话逻辑，配置文件易于维护，非技术人员，如剧情编写者，可以直接学习配置文件规则，修改配置文件来更新对话逻辑，不需要编程知识。
剧情确定性高：给定相同的输入和配置，剧情走向是大体一致的，这对于确保对话剧情的连贯性和可预测性非常重要。
成本低，对上下文进行巧妙组合和替换，而不是多个ai同时处理，与普通对话消耗几乎等量的token，省钱。
速度快，像生成普通对话QA一样生成结果，像写游戏脚本一样编写剧情。
适用于个体开发者和小型开发团队的低成本ai故事、小说方案,低成本,高速度,高可控,效果随模型和提示词效果提升而直接提升。
对于对话剧情聊天场景，如果剧情较为固定，对话路径预设，且更新频率不高，使用配置控制流更适合，因为它提供了高度的可控性和易于理解的管理方式。
如果对话系统需要高度的互动性和个性化，或者剧情变化复杂，需要根据用户的具体反馈和行为动态调整，那么使用基于AI的agent方案可能更合适，它需要更高的技术投入和维护成本。
本节介绍了与API通信的具体终结点信息。
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| URL | http://localhost:46230/conversation |
| 方法 | POST |
客户端应向服务器发送的请求体必须为JSON格式，以下表格详细列出了每个字段的数据类型及其描述。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
message |
String | 用户发送的消息内容 |
conversationId |
String | 当前对话会话的唯一标识符 |
parentMessageId |
String | 与此消息关联的上一条消息的标识符 |
下面的JSON对象展示了向该API终结点发送请求时，请求体的结构：
{
"message": "我第一句话说的什么",
"conversationId": "07710821-ad06-408c-ba60-1a69bf3ca92a",
"parentMessageId": "73b144d2-a41f-4aeb-b3bb-8624f0e54ba6"
}该示例展示了如何构造一个包含消息内容、当前对话会话的唯一标识符以及上一条消息的标识符的请求体。这种格式确保了请求的数据不仅符合服务器的处理规则，同时也便于维护对话上下文的连贯性。
成功响应将返回状态码 200 和一个JSON对象，包含以下字段：
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
response |
String | 接口的响应消息内容 |
conversationId |
String | 当前对话的唯一标识符 |
messageId |
String | 当前消息的唯一标识符 |
details |
Object | 包含额外的使用详情 |
usage |
Object (在 details 中) |
使用详情，如令牌计数 |
{
"response": "回答内容",
"conversationId": "c9b8746d-aa8c-44b3-804a-bb5ad27f5b84",
"messageId": "36cc9422-da58-47ec-a25e-e8b8eceb47f5",
"details": {
"usage": {
"prompt_tokens": 88,
"completion_tokens": 2
}
}
}可在各种架构运行 （原生android暂不支持，sqlitev3需要cgo） 由于cgo编译比较复杂，arm平台，或者其他架构，可试图在对应系统架构下，自行本地编译
API方式调用 QQ频道直接接入
审核员请求参数
当需要将请求发给另一个 GSK LLM 作为审核员时，应该返回的 JSON 格式如下：
{"result":%s}这里的 %s 代表一个将被替换为具体浮点数值的占位符。
气泡生成请求结果
当请求另一个 GSK LLM 生成气泡时，应该返回的 JSON 格式如下：
["","",""]这表示气泡生成的结果是一个包含三个字符串的数组。这个格式用于在返回结果时指明三个不同的气泡，也可以少于或等于3个.
现已不再需要开多个gsk-llm实现类agent功能,基于新的多配置覆盖,prompt参数和lotus特性,可以自己请求自己实现气泡生成,故事推进等复杂特性.
GetAIPromptkeyboardPath可以是自身地址,可以带有prompt参数
当使用中间件指定prompt参数时,配置位于prompts文件夹,其格式xxx-keyboard.yml,若未使用中间件,请在path中指定prompts参数,并将相应的xxx.yml放在prompts文件夹下)
设置系统提示词的gsk-llm联合工作的/conversation地址,约定系统提示词需返回文本json数组(3个).
本项目参考了以下知名项目的思路,实现了一个简化的AI文本控制流配置格式.
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Rasa
- 项目主页：Rasa
- GitHub地址：Rasa on GitHub
- Rasa是一个开源的机器学习框架，用于自动化文本和语音的对话。它让开发者能够构建复杂的聊天机器人，处理多轮对话，并支持自定义的对话管理策略。
- 它使用了一种名为“故事”的格式来定义对话的可能路径，这些故事基于用户的意图和前置条件来控制对话的流程。
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Twine
- 项目主页：Twine
- GitHub地址：Twine on GitHub
- Twine是用于创建交互式故事的开源工具，它非常适合编写分支故事和视觉小说。它提供了一个直观的视觉编辑界面，允许创作者无需编程知识即可创作故事。
- 它允许作者编写基于选择的故事，其中故事的发展依赖于读者的决策。这是一种文本控制流的实现，用于叙述管理。
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Inklewriter
- 项目主页，Ink on GitHub.
- 它是一个允许用户创建交互式故事的网页平台。它设计了ink语言，它是一个开源项目，用于编写交互式叙述和游戏。