群友们的LangBot常见问题的解决方法(借楼)

本教程由社区贡献

本教程包括

• langbot的主程序问题
• webui的填写问题
• webui的填写问题
• langbot插件方面的问题
• 目前的文档报错解决教程在这里

1. 如何去除deepseek-r1的think内容？

去除这个内容的插件请看https://github.com/the-lazy-me/RemoveThink
安装方式有两种：

• 方法一：在webui中安装，在插件市场中搜索RemoveThink，点击安装。
• 方法二：对着bot私聊发送！plugin get https://github.com/the-lazy-me/RemoveThink

2. 如何修改使用硅基流动的语言模型？

最新版有硅基流动的请求器，如果没有看见siliconflow和siliconflow-chat-completions这样的字眼，说明你使用的版本是旧版，请对bot发送!update更新到最新版。
配置好之后，请在LangBot/data/metadata/里的llm-models.json文件中添加模型的信息，示例如下：

{
        "name": "deepseek-ai/DeepSeek-R1",
        "requester": "siliconflow-chat-completions",
        "token_mgr": "siliconflow",
        "vision_supported": false
    },

2025年2月13日更新：找到了一个简单的方法，就是在webui中的插件市场搜索apiXGQ，然后点击安装，再之后就是根据插件的介绍对机器人私聊 .模型配置

比如说，我要设置硅基流动的r1模型，给机器人私聊回复1，然后再私聊回复 https://api.siliconflow.cn/v1 这个baseurl，第二步就是给机器人发送自己在硅基流动获取到的api key，发给机器人之后就是第三步，从硅基流动复制模型名，比如说我是deepseek-ai/DeepSeek-V3，就直接发给机器人，就完成了一个模型的配置。

3. 使用整合包的config.exe文件无法使用启航的api

这个目前可能有问题，建议手动修改provider.json文件，把openai-chat-completions里的内容改成https://api.qhaigc.net/v1，然后再在llm-models.json文件中添加模型信息。
例如，我要用启航的r1模型，就是：

{
            "model_name": "deepseek-r1",
            "name": "OneAPI/deepseek-r1",
            "tool_call_supported": false
    },

参照问题2的最新配置方法，在配置是先回复1，然后在第一步也回复1，到第二步去获取api key，在 https://api.qhaigc.net/token 去生成获取api（注意给api分组，不然会报错）,之后在 https://api.qhaigc.net/pricing 这里复制你需要的模型发给机器人，至此就配置完成了

4. 如何使用本地模型？

目前支持ollama和lmstudio的本地模型，假设如果要使用deepseek-r1模型，首先是lm studio，访问https://lmstudio.ai/。
根据系统下载对应的安装包，然后进入lm studio，点击左侧的 model 图标，在搜索栏中搜索DeepSeek-R1:7B，再点击适合你的版本，下载到本地。
下载完成后点击 Load Model ，耐心等待模型加载完成。点击 LM Studio 主界面左侧的 “Server” 图标，点击 “Start Server” 按钮，启动本地服务器，服务器启动后，会显示服务器的地址和端口号，默认地址为 “localhost”，端口号为 “1234”。
之后再在LangBot/data/metadata/里的llm-models.json文件中添加模型信息，示例如下：

{  
        "name": "DeepSeek-R1:7B",
        "requester": "lmstudio-chat-completions",
        "token_mgr": "lmstudio",
        "vision_supported": false
    }

然后在LangBot/data/metadata/llm-models.json文件中修改"model": "模型内容", 为DeepSeek-R1:7B。

如果是ollama的话，就请看https://blog.thelazy.top/archives/1738137021495，然后llm-models.json文件中已经有了模型信息，无需填写。

5. 群主的removethink插件表现异常

如果是安装使用了插件还会有残留的think内容，可以看看https://github.com/kanhuiji100/DeepSeekR1nothink这个插件。

6. linux怎么保持langbot后台运行？Windows怎么保持运行？

Linux可以用screen命令，Ubuntu系统下更新软件包列表和升级已安装的安装包，然后执行:

sudo apt install screen

新建一个后台窗口是：

screen -S langbot

然后请自己找到langbot的根目录执行程序

这里的"langbot"可以更换为你喜欢的名字，退出后台窗口是：Ctrl+A+D。

windows只能在服务器上保持24小时运行（）

7. langbot支持群聊里的每个人都有自己的对话吗？

截止到2025年2月13日，作者已经考虑要弄了，但是目前还没有发行。（等发布该内容的版本时再更新文章）

8. 在webui上编辑模型信息（也就是llm-models.json文件）

截止到2025年2月13日，作者说会更新这个功能。（发布时再更新文章）

9. 人格到底该怎么写？normal和full-scenario有什么区别？

normal是一次性把人格给ai的，而full-scenario像是给ai创建了一个对话，但总而言之full-scenario效果会更好。

先来看看这个normal下的一个预设例子：

"prompt": {
    "default": "如果用户之后想获取帮助，请你说“输入!help获取帮助”。",
    "help": "如果用户之后想获取帮助，请你说“输入!help获取帮助”。"
}

这里的"default"是预设会话的初始状态，"help"是预设的名字，可以自定义。

再来看看full-scenario下的一个预设例子：

{
    "prompt": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant. 如果我需要帮助，你要说“输入!help获得帮助”"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "好的，我是一个能干的AI助手。 如果你需要帮助，我会说“输入!help获得帮助”"
        }
    ]
}

这里的"prompt"是一个数组，数组里的每一项是一个对话，"role"是说话者的身份，"content"是对话内容。

其中有user（用户）、assistant（助手）和system（系统）三个角色。

而system相当于是给ai灌输了最底层的内容，让ai认为自己是一个什么样的角色。