kn-ai-chat 是一个功能强大、可高度定制的微信 AI 客服助手。它基于 Java Spring Boot 框架构建，深度集成了企业微信的客服消息接口和多种先进的 AI 模型能力。
每次使用新版本时，必须删除原本的挂载文件夹中的 data 文件夹！
由于每次更新都会更改数据库字段结构和配置格式，继续使用旧版本的数据文件可能导致：
- 数据库字段不匹配错误
- 配置文件格式冲突
- 应用启动失败
更新步骤：
- 停止 Docker 容器：
docker-compose down - 删除挂载的 data 目录：
rm -rf ./data - 拉取最新镜像：
docker-compose pull - 重新启动：
docker-compose up -d
video.mp4
该项目通过模块化的消息处理器（Handler）实现丰富的功能，并支持精细的用户级和全局级配置。
- 上下文感知: 能够理解并记忆对话历史，进行多轮对话，并且根据上下文内容判断是否启用语音回答。
- 模型可配: 支持通过后台配置，为不同用户或全局设置不同的模型和系统提示词。
- 即时学习: 用户可直接发送
.txt,.pdf,.docx,.csv等多种格式的文件，系统将自动解析并将其内容加入该用户的专属知识库。 - 精准问答: 在回答问题时，可触发知识库模式，让 AI 基于您提供的文档内容进行回答。
- 文件管理: 用户可通过指令（如
列出文件,删除文件 <ID>）或后台管理自己的知识库文件。
- 一键转接: 用户可以通过关键词（如“转人工”）无缝切换到人工客服模式。
- 实时聊天界面: 管理员可以在后台的“客服窗口”页面与用户进行实时文字、图片和文件交流。
- 会话管理: 系统会自动管理待接入用户列表，并在管理员结束服务后自动切换回 AI 客服。
- 多模型管理: 允许接入和管理多个外部模型服务（Model Copilot），并为它们创建独立的配置。
- 权限控制: 管理员可以为每个用户精细地授权可以使用哪些 MCP 服务。
- 动态调用: 用户可以通过特定指令（如
#mcp-[序号] [问题]）调用已授权的 MCP 服务进行对话。
- 集成 SiliconFlow 的先进文生图模型（如
Kwai-Kolors/Kolors）。 - 用户通过简单指令（如
画一张未来城市的风景）即可触发 AI 进行绘画创作。 - 系统会自动处理图片压缩，确保符合微信的发送限制。
- 语音转文本 (ASR): 自动识别用户发送的语音消息，并将其转换为文本进行处理。
- 文本转语音 (TTS): 支持将 AI 的文字回复合成为语音，并发送给用户，实现更自然的交互。
- 智能判断: 可通过语义分析判断用户意图，自动选择是否使用语音进行回复。
- 用户管理: 查看所有互动过的用户，进行拉黑/解封、清除对话历史、彻底删除用户等操作。
- AI 配置中心: 为全局或单个用户配置不同的 AI 模型、API Key、System Prompt 及其他多媒体模型参数。
- MCP 服务管理: 新增、删除和配置 MCP 服务，并管理用户对这些服务的访问权限。
- 关键词配置: 为不同功能（如绘画、查彩票、菜单等）配置独立的触发关键词，支持用户级和全局级配置。
- 自定义回复: 设置关键词和回复规则，实现高优先级的自动应答，支持完全匹配和包含匹配两种模式。
- 文件管理: 查看和删除指定用户的知识库文件。
- 系统级操作: 提供一键清除所有系统数据（用户、配置、日志、缓存）的操作。
- 处理器链: 采用责任链模式，通过
MessageHandler接口定义消息处理流程，优先级可控，易于新增功能。 - 服务化: 核心功能（如 AI、微信、数据库、缓存）均被封装为独立的服务，逻辑清晰。
- Docker 部署: 提供
docker-compose.yml，通过环境变量注入配置，实现一键启动和便捷部署。
- 后端: Java 21, Spring Boot 3.5.0, Langchain4j
- 数据存储:
- 数据库: H2, Spring Data JPA
- 缓存/消息队列: Redis (用于缓存微信 Access Token、消息去重等)
- AI 服务:
- 模型接口: SiliconFlow (默认)
- 大语言模型:
deepseek-ai/DeepSeek-V3(默认) - 文生图模型:
Kwai-Kolors/Kolors(默认) - 语音模型:
FunAudioLLM/SenseVoiceSmall(ASR),FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B(TTS) (默认) - 多模态模型 (VLM):
Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct(默认) - RAG 嵌入模型:
Qwen/Qwen3-Embedding-8B(默认)
- 前端 (管理后台): Thymeleaf, Bootstrap 5
- 构建与部署: Maven, Docker, Docker Compose
- 文件处理: Apache POI (Word, Excel), Apache PDFBox (PDF), Jsoup (HTML), OpenCSV (CSV)
- 音视频处理: JAVE (Java Audio Video Encoder)
以下是项目中各个页面的截图，展示其界面和功能：
WECHAT_TOKEN=
WECHAT_AES_KEY=
WECHAT_CORP_ID=
- 微信回调页面设置回调 URL 为:
http://ip:port/wechat/callback - 验证成功后会返回 Secret
WECHAT_SECRET=
WECHAT_OPEN_KFID=
ADMIN_PASSWORD=admin
AI_API_KEY=sk-
DOCKER_SERVER_PORT=8081
使用前需要身份验证：
/auth <管理员密码> # 管理员身份验证
示例：
/auth admin # 使用默认密码登录
/auth your_password # 使用自定义密码登录
管理员专用命令：
/set <配置项> <值> # 更新系统配置
/down # 管理员退出登录
/结束 # 管理员退出登录（中文）
#<命令> # 强制执行管理员工具
示例：
/set temperature 0.7 # 设置 AI 温度参数
/down # 退出管理员模式
基础对话：
- 直接发送任何文本消息即可与 AI 进行对话
- 支持上下文感知的多轮对话
- 自动判断是否启用语音回答
示例：
你好，我想了解一下人工智能的发展历史
请帮我写一个Python函数，用于计算斐波那契数列
今天天气怎么样？有什么好的旅游建议吗？
语音交互：
语音回答 # 强制 AI 用语音回复
语音回复 # 强制 AI 用语音回复
用语音说 # 强制 AI 用语音回复
讲一下 # 强制 AI 用语音回复
示例：
语音回答 什么是机器学习？
用语音说 今天的天气预报
讲一下 春节的由来和传统习俗
语音回复 请解释一下区块链技术
- 支持发送语音消息，系统会自动转文字处理
- AI 可智能判断回复内容是否适合语音形式
绘画命令：
画一张 <描述> # AI 绘画创作
画一个 <描述> # AI 绘画创作
画张 <描述> # AI 绘画创作
画个 <描述> # AI 绘画创作
画只 <描述> # AI 绘画创作
画一只 <描述> # AI 绘画创作
使用示例：
画一张未来城市的风景
画个可爱的小猫咪
画只在海边飞翔的海鸥
文件管理：
列出文件 # 查看已上传的文件列表
我的文件 # 查看已上传的文件列表
文件列表 # 查看已上传的文件列表
查看文件 # 查看已上传的文件列表
删除文件 <文件ID> # 删除指定文件
删除所有文件 # 清空个人知识库
知识库 <问题> # 基于上传文件内容回答问题
示例：
列出文件 # 查看我上传了哪些文档
删除文件 12345 # 删除ID为12345的文件
删除所有文件 # 清空我的整个知识库
知识库 项目需求文档中提到的核心功能有哪些？
知识库 根据上传的产品手册，如何配置网络设置？
知识库 会议纪要中讨论的重点问题是什么？
文件上传：
- 直接发送文件（支持 .txt, .pdf, .docx, .csv 等格式）
- 系统自动解析并加入个人知识库
- 支持基于文件内容的智能问答
文件上传示例：
直接在微信中发送文件，支持格式：
✅ 产品说明书.pdf
✅ 会议纪要.docx
✅ 数据报告.csv
✅ 技术文档.txt
✅ 项目规划.xlsx
个人数据管理：
清空历史对话 # 清除聊天记录
清空记录 # 清除聊天记录
清除历史对话 # 清除聊天记录
清空聊天记录 # 清除聊天记录
清除聊天记录 # 清除聊天记录
查询id # 查看用户ID
我的id # 查看用户ID
对话统计 # 查看消息统计
消息统计 # 查看消息统计
我问过的问题 # 查看历史提问
历史问题 # 查看历史提问
我的提问 # 查看历史提问
示例：
清空历史对话 # 删除我和AI的所有聊天记录
查询id # 显示：您的用户ID是: wx_user_123456
对话统计 # 显示：您共发送了156条消息，AI回复了145条
我问过的问题 # 显示最近提问的问题列表
大乐透 # 查询大乐透开奖结果
双色球 # 查询双色球开奖结果
今日中奖号码 # 查询彩票开奖结果
查彩票 # 查询彩票开奖结果
开奖 # 查询彩票开奖结果
示例：
大乐透 # 返回：大乐透第24001期开奖号码：01 05 12 22 35 + 03 11
双色球 # 返回：双色球第24001期开奖号码：03 07 09 16 17 20 + 12
查彩票 # 返回最新一期的彩票开奖信息
转接人工：
转人工 # 转接到人工客服
人工服务 # 转接到人工客服
示例：
转人工 # 系统回复：正在为您转接人工客服，请稍候...
人工服务 # 系统回复：您已进入人工客服模式，客服将尽快回复您
结束人工服务：
结束人工服务 # 退出人工客服模式
退出 # 退出人工客服模式
结束服务 # 退出人工客服模式
示例：
结束人工服务 # 系统回复：人工服务已结束，您可以继续与AI助手对话
退出 # 回到AI助手模式
特性：
- 30分钟自动超时
- 实时 WebSocket 通知管理员
- 邮件通知新的人工服务请求
- 管理员可在后台实时聊天界面处理
查看可用服务：
#mcp # 列出已授权的 MCP 服务
示例：
#mcp # 返回：您可以使用以下MCP服务：
# 1. 搜索服务 - Google搜索
# 2. 翻译服务 - 多语言翻译
# 3. 邮件服务 - 发送邮件
使用 MCP 服务：
#mcp-<序号> <问题> # 调用指定的 MCP 服务
详细示例：
#mcp-1 搜索人工智能最新发展趋势
#mcp-1 查找Python机器学习教程
#mcp-2 翻译这段英文：Hello World, How are you?
#mcp-2 把"你好世界"翻译成英文
#mcp-3 发送邮件到[email protected]，主题：会议通知
#mcp-4 查询今天的天气预报
菜单 # 显示功能菜单
功能 # 显示功能菜单
帮助 # 显示功能菜单
你能做什么 # 显示功能菜单
help # 显示功能菜单
menu # 显示功能菜单
示例：
菜单 # 显示完整的功能列表和使用说明
help # 英文帮助菜单
你能做什么 # 系统会回复所有可用功能的详细介绍
帮助菜单包含内容：
- 🎨 AI绘画功能使用指南
- 🎲 彩票查询方法
- 📚 知识库管理说明
- 🛠️ 系统工具介绍
- 🔊 语音功能使用
- 👥 人工客服转接
- 🔗 MCP服务使用方法
docker-compose up -d# 停止服务
docker-compose down
# 删除旧数据（重要！）
rm -rf ./data
# 拉取最新镜像
docker-compose pull
# 重新启动
docker-compose up -d- 每次更新版本前必须删除 data 文件夹，否则可能出现数据库字段不兼容问题
- 确保 Redis 服务正常运行
- 项目启动成功之后，拿到微信的 Secret 需要停止项目，重新在
.env文件中配置，并且重新启动 - 所有命令关键词都支持用户级自定义配置
- https://kf.weixin.qq.com/kf/frame?from=auth#/start
- 开始接入
- 在微信外 App/网页中接入 - 去接入
- 拿到链接，点击对话
- 后面你就可以直接在微信分享客服，就没这么麻烦了
