效果

TFChat項目地址

https://github.com/fish2018/TFChat

騰訊大模型知識引擎用的是DeepSeek R1，項目為sanic和redis實現，利用httpx異步處理流式響應，同時使用buffer來避免頻繁調用飛書接口更新卡片的網絡耗時。為了進一步減少網絡IO消耗，首次調用飛書相關接口會從redis讀取token，后續直接從TokenManager對象屬性獲取，只有token失效時間小于60s時才會重新調用飛書接口獲取。

實現思路

1.創建好騰訊大模型知識引擎應用和飛書應用并啟用機器人能力，配置事件訂閱
2.用戶發送消息給機器人后，會post數據給我們的webhook接口
3.webhook接收到數據后解析出用戶的open_id和發送給機器人的content
4.初始化消息卡片實例
5.發送消息卡片給該用戶
6.調用騰訊大模型知識引擎的HTTP SSE接口，提交用戶發送給機器人的content
7.接收HTTP SSE數據，調用飛書接口流式更新文本

參考資料

騰訊大模型知識引擎

創建應用

參考官方文檔操作即可：
https://cloud.tencent.com/document/product/1759/104201

騰訊大模型知識引擎>應用接口文檔>對話端接口文檔（HTTP SSE）

https://cloud.tencent.com/document/product/1759/105561

飛書機器人

創建應用

https://open.feishu.cn/document/home/develop-a-gadget-in-5-minutes/create-an-app

啟用機器人能力

https://open.feishu.cn/document/faq/trouble-shooting/how-to-enable-bot-ability

飛書卡片流式更新 OpenAPI 調用指南

https://open.feishu.cn/document/uAjLw4CM/ukzMukzMukzM/feishu-cards/streaming-updates-openapi-overview