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# 麦麦！MaiMBot (编辑中)
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## 📝 项目简介
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**麦麦qq机器人的源代码仓库**
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基于llm、napcat、nonebot和mongodb的专注于群聊天的qqbot
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> ⚠️ **警告**：代码可能随时更改，目前版本不一定是稳定版本
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> ⚠️ **警告**：请自行了解qqbot的风险，麦麦有时候一天被腾讯肘七八次
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> ⚠️ **警告**：由于麦麦一直在迭代，所以可能存在一些bug，请自行测试，包括胡言乱语（
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关于麦麦的开发和部署相关的讨论群（不建议发布无关消息）这里不会有麦麦发言！
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## 开发计划TODO：LIST
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- 兼容gif的解析和保存
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- 小程序转发链接解析
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- 对思考链长度限制
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- 修复已知bug
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- 完善文档
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<img src="docs/qq.png" width="300" />
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## 📚 详细文档
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- [项目详细介绍和架构说明](docs/doc1.md) - 包含完整的项目结构、文件说明和核心功能实现细节(由claude-3.5-sonnet生成)
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### 安装方法（还没测试好，现在部署可能遇到未知问题！！！！）
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#### Linux 使用 Docker Compose 部署
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获取项目根目录中的```docker-compose.yml```文件，运行以下命令
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```bash
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NAPCAT_UID=$(id -u) NAPCAT_GID=$(id -g) docker compose up -d
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```
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配置文件修改完成后，运行以下命令
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```bash
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NAPCAT_UID=$(id -u) NAPCAT_GID=$(id -g) docker compose restart
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```
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#### 手动运行
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1. **创建Python环境**
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推荐使用conda或其他环境管理来管理你的python环境
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```bash
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# 安装requirements（还没检查好，可能有包漏了）
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conda activate 你的环境
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cd 对应路径
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pip install -r requirements.txt
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```
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2. **MongoDB设置**
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- 安装并运行mongodb
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- 麦麦bot会自动连接默认的mongodb，端口和数据库名可配置
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3. **Napcat配置**
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- 安装并运行Napcat，登录
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- 在Napcat的网络设置中添加ws反向代理:ws://localhost:8080/onebot/v11/ws
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4. **配置文件设置**
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- 把env.example改成.env，并填上你的apikey（硅基流动或deepseekapi）
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- 把bot_config_toml改名为bot_config.toml，并填写相关内容，不然无法正常运行
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#### .env 文件配置说明
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```ini
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# 环境配置
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ENVIRONMENT=dev # 开发环境设置
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HOST=127.0.0.1 # 主机地址
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PORT=8080 # 端口号
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# 命令前缀设置
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COMMAND_START=["/"] # 命令起始符
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# 插件配置
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PLUGINS=["src2.plugins.chat"] # 启用的插件列表
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# MongoDB配置
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MONGODB_HOST=127.0.0.1 # MongoDB主机地址
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MONGODB_PORT=27017 # MongoDB端口
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DATABASE_NAME=MegBot # 数据库名称
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MONGODB_USERNAME="" # MongoDB用户名（可选）
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MONGODB_PASSWORD="" # MongoDB密码（可选）
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MONGODB_AUTH_SOURCE="" # MongoDB认证源（可选）
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# API密钥配置
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CHAT_ANY_WHERE_KEY= # ChatAnyWhere API密钥
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SILICONFLOW_KEY= # 硅基流动 API密钥（必填）
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DEEP_SEEK_KEY= # DeepSeek API密钥（必填）
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# API地址配置
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CHAT_ANY_WHERE_BASE_URL=https://api.chatanywhere.tech/v1
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SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/
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DEEP_SEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
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```
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#### bot_config.toml 文件配置说明
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```toml
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# 数据库设置
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[database]
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host = "127.0.0.1" # MongoDB主机地址
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port = 27017 # MongoDB端口
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name = "MegBot" # 数据库名称
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# 机器人基本设置
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[bot]
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qq = # 你的机器人QQ号（必填）
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nickname = "麦麦" # 机器人昵称
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# 消息处理设置
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[message]
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min_text_length = 2 # 最小响应文本长度
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max_context_size = 15 # 上下文最大保存数量
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emoji_chance = 0.2 # 表情包使用概率
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# 表情包功能设置
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[emoji]
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check_interval = 120 # 表情检查间隔（秒）
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register_interval = 10 # 表情注册间隔（秒）
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# CQ码设置
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[cq_code]
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enable_pic_translate = false # 是否启用图片转换（无效）
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# 响应设置
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[response]
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api_using = "siliconflow" # 回复使用的API（siliconflow/deepseek）
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model_r1_probability = 0.8 # R1模型使用概率
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model_v3_probability = 0.1 # V3模型使用概率
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model_r1_distill_probability = 0.1 # R1蒸馏模型使用概率（对deepseek api 无效）
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# 其他设置
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[others]
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enable_advance_output = false # 是否启用详细日志输出
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# 群组设置
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[groups]
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talk_allowed = [ # 允许回复的群号列表
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# 在这里添加群号,逗号隔开
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]
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talk_frequency_down = [ # 降低回复频率的群号列表
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# 在这里添加群号,逗号隔开
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]
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ban_user_id = [ # 禁止回复的用户QQ号列表
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# 在这里添加QQ号,逗号隔开
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]
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```
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5. **运行麦麦**
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```bash
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conda activate 你的环境
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cd 对应路径
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nb run
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```
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6. **运行其他组件**
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run_thingking.bat 可以启动可视化的推理界面（未完善）和消息队列及其他信息预览（WIP）
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knowledge.bat可以将/data/raw_info下的文本文档载入到数据库（未启动）
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## 🎯 功能介绍
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### 💬 聊天功能
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- 支持关键词检索主动发言：对消息的话题topic进行识别，如果检测到麦麦存储过的话题就会主动进行发言，目前有bug,所以现在只会检测主题，不会进行存储
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- 支持bot名字呼唤发言：检测到"麦麦"会主动发言，可配置
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- 使用硅基流动的api进行回复生成，可随机使用R1，V3，R1-distill等模型，未来将加入官网api支持
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- 动态的prompt构建器，更拟人
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- 支持图片，转发消息，回复消息的识别
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- 错别字和多条回复功能：麦麦可以随机生成错别字，会多条发送回复以及对消息进行reply
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### 😊 表情包功能
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- 支持根据发言内容发送对应情绪的表情包：未完善，可以用
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- 会自动偷群友的表情包（未完善，暂时禁用）目前有bug
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### 📅 日程功能
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- 麦麦会自动生成一天的日程，实现更拟人的回复
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### 🧠 记忆功能
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- 对聊天记录进行概括存储，在需要时调用，没写完
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### 📚 知识库功能
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- 基于embedding模型的知识库，手动放入txt会自动识别，写完了，暂时禁用
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### 👥 关系功能
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- 针对每个用户创建"关系"，可以对不同用户进行个性化回复，目前只有极其简单的好感度（WIP）
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- 针对每个群创建"群印象"，可以对不同群进行个性化回复（WIP）
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## 🚧 开发中功能
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- 人格功能：WIP
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- 群氛围功能：WIP
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- 图片发送，转发功能：WIP
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- 幽默和meme功能：WIP的WIP
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- 让麦麦玩mc：WIP的WIP的WIP
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## 📌 注意事项
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纯编程外行，面向cursor编程，很多代码史一样多多包涵
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> ⚠️ **警告**：本应用生成内容来自人工智能模型，由 AI 生成，请仔细甄别，请勿用于违反法律的用途，AI生成内容不代表本人观点和立场。
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