maxkb与飞书机器人对接

### 如何将 maxKB 与飞书机器人进行对接 #### 技术背景 maxKB 是一种用于构建知识库的工具，能够帮助用户存储和检索大量结构化或非结构化数据。而飞书机器人是一种基于消息传递的应用程序接口 (API)，允许开发者通过编写脚本实现自动化任务处理[^1]。 为了将两者结合起来，通常需要借助中间层服务来完成数据传输和服务调用的任务。以下是具体的技术细节： --- #### 实现方案概述 要实现 maxKB 和飞书机器人的对接，可以采用以下方法： 1. **利用 Webhook 接口** 飞书提供了对外暴露的 Webhook 功能，可以通过 HTTP 请求向指定 URL 发送 JSON 数据包。此方式适用于简单的通知类场景。 2. **开发自定义机器人** 使用飞书开放平台提供的 API 创建一个定制化的机器人应用。该机器人可以从 maxKB 中提取所需的信息，并将其展示给最终用户。 3. **集成 RESTful APIs 或 GraphQL 查询语言** 如果 maxKB 支持标准协议，则可以直接通过编程手段发起请求获取相关内容；否则的话就需要考虑其他替代品比如 SDK 库文件之类的资源了[^2]。 --- #### 步骤详解 ##### 一、准备工作 - 注册成为飞书开发者账号并登录至其官网页面； - 获取当前团队 ID以及个人 Access Token以便后续验证身份合法性； - 下载官方给出的相关资料手册作为参考资料备用。 ##### 二、设置飞书端参数 进入管理后台后按照提示依次填写项目名称描述等基本信息项之后提交审核等待批准结果返回再继续下一步操作流程图如下所示: ```mermaid sequenceDiagram participant User as 用户 participant FeishuPlatform as 飞书平台 Note over User,FeishuPlatform: 登录飞书开发者中心\n选择“创建新应用” User->>FeishuPlatform: 输入应用详情<br>(如App Name/Logo...) activate FeishuPlatform alt 若信息无误 FeishuPlatform-->>User: 返回成功状态码及Token else 出错情况 FeishuPlatform--x>User: 显示错误原因说明文档链接 end deactivate FeishuPlatform ``` ##### 三、连接 MaxKB 数据源 假设目标环境已经部署好了一个可用版本的服务实例那么现在只需要做几件事就可以了: 1. 确认目标服务器是否启用了 CORS 跨域资源共享策略; 2. 查阅产品说明书找到对应字段含义解释表单便于后期解析使用 ; 3. 编写测试代码片段尝试读取部分样例记录检验连通性状况良好与否. 下面是一段 Python 示例演示如何访问远程 REST API 并打印响应体内容: ```python import requests url = 'https://your-maxkb-instance.com/api/v1/documents' headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'} params = { 'query': 'example search term', 'limit': 5, } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: results = response.json() for doc in results['data']: print(f"Title: {doc['title']}, Summary: {doc['summary']}") else: print("Error:", response.text) ``` ##### 四、编写业务逻辑代码 最后一步就是把前面两大部分串联起来形成完整的解决方案啦! 这里推荐大家采用 Flask 微框架快速搭建本地调试服务器模拟真实运行环境效果更佳哦~ 完整版Python脚本可能看起来像这样子: ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests app = Flask(__name__) @app.route('/feishu-bot', methods=['POST']) def handle_feishu_request(): incoming_data = request.json # Extract user query from the message payload text = incoming_data.get('text') if not text or len(text.strip()) == 0: return jsonify({'message': 'Please provide a valid question.'}), 400 # Query MAX KB here... kb_response = call_max_kb_api(text) formatted_answer = format_knowledge_base_result(kb_response) reply_payload = construct_reply_message(formatted_answer) send_to_feishu(reply_payload) return '', 204 def call_max_kb_api(query_string): url = '<YOUR_MAX_KB_API_ENDPOINT>' auth_token = '<MAX_KB_AUTH_TOKEN>' resp = requests.post( url=url, json={'search_query': query_string}, headers={"Authorization": f"Bearer {auth_token}"} ) return resp.json() def format_knowledge_base_result(raw_results): top_match = raw_results["matches"][0]["content"][:280] + "..." \ if len(raw_results["matches"]) > 0 else "No matches found." return {"answer": top_match} def construct_reply_message(answer_dict): card_template = """{ "config": {}, "header": { "title": "{title}" }, "elements":[{body}] }""" element_body = '{"tag":"div","text":{"content":"%(answer)s"}}' % answer_dict full_card = card_template.format(title="Knowledge Base Response", body=element_body) return {"msg_type": "interactive", "card": eval(full_card)} def send_to_feishu(message_content): webhook_url = "<FEISHU_WEBHOOK_URL>" res = requests.post(webhook_url, json=message_content) assert res.ok, str(res.content) if __name__ == '__main__': app.run(port=5000, debug=True) ``` 以上即为整个过程的大致轮廓希望对你有所帮助😊 --- ###