LangBot - Entwicklungsplattform für Instant-Messaging-Bots
LangBot-Integrationsanleitung — Ein Entwicklungs-Framework für AI-Chatbots für Plattformen wie Feishu, DingTalk, Telegram und Discord. Unterstützt Wissensdatenbanken, Agent, MCP und ist mit MoleAPI kompatibel.
LangBot ist eine Open-Source-Entwicklungsplattform für Instant-Messaging-Bots und unterstützt verschiedene Instant-Messaging-Plattformen wie Feishu, DingTalk, WeChat, QQ, Telegram, Discord und Slack. Sie bindet weltweit führende AI-Modelle an, unterstützt verschiedene AI-Anwendungsfunktionen wie Wissensdatenbanken, Agent und MCP und ist vollständig mit MoleAPI kompatibel.
- Offizielle Website: https://langbot.app
- Download: https://github.com/langbot-app/LangBot/releases
- Offizielle Dokumentation: https://docs.langbot.app
- Open-Source-Repository: https://github.com/langbot-app/LangBot
Integration mit MoleAPI
LangBot unterstützt die Nutzung mit MoleAPI vollständig, und die Einrichtung ist sehr einfach.
Verwendung
- API Key und Base URL in MoleAPI abrufen
Bitte beachten Sie, dass die API-Adresse (Base URL) am Ende /v1 enthalten muss.
Ein korrektes Beispiel ist:
https://api.moleapi.com/v1Wenn /v1 nicht hinzugefügt wird, ist keine ordnungsgemäße Integration möglich.
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In LangBot ein Modell hinzufügen, als Provider NewAPI auswählen und den entsprechenden API Key sowie die API-Adresse eintragen
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In der Pipeline das zu verwendende Modell auswählen
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Im Dialog-Debugging chatten oder mit dem an die Pipeline gebundenen Bot chatten, um es zu verwenden
Informationen zur Bereitstellung und Konfiguration von Bots finden Sie unter Bot bereitstellen.
Verwendung der LangBot-Wissensdatenbank
LangBot unterstützt die Nutzung von Embedding-Modellen von MoleAPI und kann diese als Vektormodelle für die Wissensdatenbank verwenden.
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In LangBot ein Embedding-Modell hinzufügen und als Provider NewAPI auswählen
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Beim Erstellen einer neuen Wissensdatenbank das soeben hinzugefügte Embedding-Modell als Backend für die Vektorsuche auswählen, um eine intelligente Wissensdatenbank mit semantischem Verständnis zu erstellen.
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Nach der Erstellung können in der LangBot-Wissensdatenbank semantische Suche und Frage-Antwort auf Basis von MoleAPI-Embeddings umgesetzt werden.
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In den Einstellungen der Wissensdatenbank können die Parameter des Vektormodells weiter angepasst werden, um komplexere Suchanforderungen zu erfüllen.
Weitere Verwendungsmöglichkeiten finden Sie in der offiziellen LangBot-Dokumentation: https://docs.langbot.app
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