HelpBlend SaaS + OpenCode Go

AI 聊天機器人 SaaS 演示

示例 SaaS 應用，包含嵌入式聊天小部件。所有客戶消息通過 OpenCode Go API 使用 DeepSeek V4 Flash 路由。

實時演示Port 8081DeepSeek V4 FlashOpenCode Go API

架構

🤖

AI 支持機器人

DeepSeek V4 · OpenCode Go

🤖

您好！有什麼可以幫助您的？

消息路由： HelpBlend SaaS llm_client OpenCode Go DeepSeek V4

服務狀態

HelpBlend SaaS :8081

llm_client.py 活躍

OpenCode Go API 已連接

模型deepseek-v4-flash

路由直接（無 Hermes 代理）

數據流

1. 客戶在小部件中輸入消息
2. SaaS 保存消息，收集上下文（指南、RAG、歷史記錄）
3. SaaS 調用 llm_client.py 中的 chat_with_context()
4. llm_client 發送 POST 到 OpenCode Go API
5. OpenCode Go 調用 DeepSeek V4 Flash 並返回響應
6. 響應自動返回給客戶

關鍵組件

🏠 首頁 🔐 管理員登入 💬 公共聊天頁面

配置

環境配置 (.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 客戶端 (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"}

已驗證的測試結果

✓ 通過歡迎消息

請求： 新客戶的第一條消息 響應： "您好！今天有什麼可以幫助您的嗎？" 類型： 機器人配置的歡迎消息

✓ PASS後續回復（LLM 回復）

請求： "你們的平臺有什麼功能？" 響應： 使用 RAG 上下文的回答 路由： llm_client.py OpenCode Go DeepSeek V4 ✓