WeChat Bot - 上下文记忆功能微信客服

基于wechatbot框架 和 WebSocket 的智能微信客服，支持 AI 对话、RAG 知识库检索、语音识别等功能。

功能特性

• 🤖 AI 对话：支持多种大语言模型（DeepSeek、Qwen、KIMI 等）
• 📚 RAG 知识库：基于向量数据库的文档检索和问答
• 🎤 语音识别：集成腾讯云语音转文字服务
• 💾 数据持久化：使用 PostgreSQL + pgvector 存储对话历史
• 🔄 自动重连：WebSocket 断线自动重连机制
• 🐳 Docker 部署：一键构建和运行

环境要求

• Docker 20.10+
• Docker Compose 2.0+

或者本地运行：

• Python 3.13+
• PostgreSQL 数据库（带 pgvector 扩展）

快速开始

1. 克隆项目

git clone https://github.com/oocsoo/WeChatBot
cd wechatbot

2. 配置环境变量

编辑 .env 文件，配置必要的参数：

# 基础配置
ROBOT_ID=your_robot_id          # 机器人微信ID
TOKEN=your_token                # 认证令牌
SERVER_IP=server_ip             # WebSocket 服务器地址
SERVER_PORT=5555                # WebSocket 服务器端口

# AI 模型配置（选择使用的模型配置对应密钥）
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx         # DeepSeek API 密钥
SILICON_FLOW_API_KEY=sk-xxx     # 硅基流动 API 密钥
CHAT_MODEL=Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct

# 数据库配置
POSTGRES_DSN=postgresql://user:password@host:port/database

# 其他配置
TOP_K=5                         # 知识库检索数量
RERANK_THRESHOLD=0              # 重排阈值

3. 使用 Docker 部署（推荐）

构建镜像

docker-compose build

启动容器

docker-compose up -d

查看日志

docker-compose logs -f

停止容器

docker-compose stop

重启容器

docker-compose restart

4. 本地运行

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行程序
python main.py

配置说明

核心配置项

配置项	说明	示例
ROBOT_ID	机器人微信ID	wxid_xxx
TOKEN	认证令牌	wx_xxx
SERVER_IP	WebSocket 服务器地址	127.0.0.1
SERVER_PORT	WebSocket 服务器端口	5555

AI 模型配置

支持多种 AI 模型，配置对应的 API 密钥即可：

• DeepSeek：DEEPSEEK_API_KEY
• KIMI：KIMI_API_KEY
• OpenRouter：OPEN_ROUTER_API_KEY
• 硅基流动：SILICON_FLOW_API_KEY

RAG 配置

配置项	说明	默认值
EMBED_MODEL	向量模型	Qwen/Qwen3-Embedding-8B
RERANK_MODEL	重排模型	Qwen/Qwen3-Reranker-8B
TOP_K	检索结果数量	5
RERANK_THRESHOLD	重排阈值	0

其他配置

• WELCOME：自动通过好友申请后的欢迎语
• NONE_RESP_NICK_NAME：群聊中不回复的用户昵称列表

目录结构

wechatbot/
├── main.py                 # 主程序入口
├── schedule.py             # 消息调度处理
├── env_loader.py           # 环境变量加载
├── requirements.txt        # Python 依赖
├── .env                    # 环境变量配置
├── Dockerfile              # Docker 镜像构建文件
├── docker-compose.yml      # Docker Compose 配置
├── .dockerignore           # Docker 构建忽略文件
├── RAG/                    # RAG 知识库文档目录
├── data/                   # 数据存储目录
├── record/                 # 记录文件目录
├── image/                  # 图片文件目录
├── action/                 # 动作处理模块
├── modelapi/               # 模型 API 接口
├── tencentapi/             # 腾讯云 API 接口
└── src/                    # 源代码目录

使用方法

添加 RAG 知识库文档

1. 将文档文件（PDF、Word、Excel 等）放入 RAG/ 目录
2. 重启容器使文档生效.
3. 在机器人微信的 文件传输助手 中发送 初始化 三个字后自动父子分块->向量化->入库

docker-compose restart

修改配置参数

1. 编辑 .env 文件修改配置
2. 重启容器使配置生效：

docker-compose restart

查看运行日志

# 实时查看日志
docker-compose logs -f

# 查看最近 100 行日志
docker-compose logs --tail=100

进入容器调试

docker-compose exec wechatbot bash

Docker 管理

重新构建镜像

当修改以下内容时需要重新构建镜像：

• Dockerfile
• requirements.txt
• Python 代码文件

docker-compose build --no-cache
docker-compose up -d

不需要重新构建的情况

以下修改只需重启容器：

• 修改 .env 配置文件
• 修改 docker-compose.yml
• 在 RAG/、data/ 等挂载目录中添加/修改文件

# 修改 docker-compose.yml 后
docker-compose down
docker-compose up -d

# 修改 .env 或挂载目录文件后
docker-compose restart

常见问题

1. Docker 构建很慢

问题：构建镜像时卡在安装依赖步骤

解决方案：

• Dockerfile 已配置国内镜像源（清华大学）
• 如果还是慢，可以尝试更换为阿里云镜像源
• 使用 --progress=plain 查看详细构建日志

docker-compose build --progress=plain

2. 容器启动后立即退出

问题：容器无法正常运行

解决方案：

1. 查看日志找出错误原因：

docker-compose logs

2. 检查 .env 配置是否正确
3. 确认 WebSocket 服务器地址可访问

3. 无法连接到 WebSocket 服务器

问题：日志显示连接被拒绝

解决方案：

1. 检查 SERVER_IP 和 SERVER_PORT 配置
2. 确认服务器防火墙规则
3. 如果服务器在本地，可以使用 network_mode: host

4. RAG 文档更新不生效

问题：添加新文档后机器人无法识别

解决方案：

1. 确认 RAG/ 目录已在 docker-compose.yml 中挂载
2. 重启容器：docker-compose restart
3. 检查文档格式是否支持（PDF、Word、Excel）

注意事项

⚠️ 安全提醒：

• .env 文件包含敏感信息，请勿提交到版本控制系统
• 建议使用 .env.example 作为配置模板
• 生产环境请修改默认密钥和令牌

⚠️ 性能优化：

• 首次运行会下载向量模型，需要一定时间
• 建议为容器分配足够的内存（至少 2GB）
• 大量文档检索时可能需要更多资源

⚠️ 数据备份：

• 定期备份 data/ 目录中的数据
• 定期备份 PostgreSQL 数据库
• 重要对话记录建议异地备份

技术栈

• 语言：Python 3.13
• 框架：asyncio + websockets
• AI 模型：DeepSeek、Qwen、KIMI
• 向量数据库：ChromaDB + pgvector
• 数据库：PostgreSQL
• 部署：Docker + Docker Compose

许可证

联系方式

[ 作者微信：youeyec ]