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HelpBlend SaaS + OpenCode Go

AI 챗봇 SaaS 데모

채팅 위젯이 내장된 샘플 SaaS 애플리케이션입니다. 모든 고객 메시지는 llm_client.py OpenCode Go API를 통해 전달되어 구성된 DeepSeek 모델을 사용한 AI 자동 응답이 이루어집니다.

라이브 데모Port 8081DeepSeek V4 FlashOpenCode Go API

아키텍처

🤖

AI 지원 봇

DeepSeek V4 · OpenCode Go

🤖
안녕하세요! 어떻게 도와드릴까요?

메시지가 라우팅되는 경로: HelpBlend SaaS llm_client OpenCode Go DeepSeek V4

서비스 상태

HelpBlend SaaS :8081
llm_client.py 활성
OpenCode Go API 연결됨
모델deepseek-v4-flash
라우팅직접 (Hermes 에이전트 없음)

데이터 흐름

  1. 1. 고객이 위젯에 메시지를 입력합니다
  2. 2. SaaS가 메시지를 저장하고 컨텍스트(가이드라인, RAG, 기록)를 수집합니다
  3. 3. SaaS가 llm_client.py에서 chat_with_context()를 호출합니다
  4. 4. llm_client가 OpenCode Go API로 POST를 전송합니다
  5. 5. OpenCode Go가 DeepSeek V4 Flash를 호출하고 응답을 반환합니다
  6. 6. 응답이 자동으로 고객에게 반환됩니다

주요 구성 요소

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구성

환경 (.env)

HERMES_ROUTING_ENABLED=false   ← Direct LLM path
OPENCODE_GO_API_KEY=sk-...     ← OpenCode Go API key
OPENCODE_GO_BASE_URL=https://opencode.ai/zen/go/v1
OPENCODE_DEFAULT_MODEL=deepseek-v4-flash
DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///./hermes_saas.db
PORT=8081

LLM 클라이언트 (llm_client.py)

# OpenAI-compatible function calling
# Supports tools/tool_calls for actions
async def chat_with_context(
    messages, bot_name,
    system_prompt, guidelines=[],
    source_context="", model=None,
    tools=None
):
    # Builds system + user messages
    # Calls OpenCode Go /v1/chat/completions
    # Returns {"content", "tool_calls"}

검증된 테스트 결과

✓ 통과환영 메시지

요청： 신규 고객의 첫 번째 메시지 응답： "안녕하세요! 오늘 어떻게 도와드릴까요?" 유형： 봇이 설정한 환영 메시지

✓ PASS후속 질문 (LLM 응답)

요청： "귀하의 플랫폼은 어떤 기능을 제공하나요?" 응답： RAG 컨텍스트를 사용한 상황별 답변 경로： llm_client.py OpenCode Go DeepSeek V4 ✓

HelpBlend SaaS — OpenCode Go Direct Integration 데모