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Author SHA1 Message Date
欣南科技andGitHub 5fe91a80fa Merge pull request #1976 from xinnan-tech/docker-install
Docker install
2025-08-03 16:20:49 +08:00
hrz 6f3dee74be update:优化自动docker全模块懒人脚本说明 2025-08-03 16:09:32 +08:00
hrzandGitHub 9391e8cc1a Merge pull request #1949 from VanillaNahida/main
refact: 重写了Docker全量部署的脚本的实现,支持一键安装一键配置一键更新镜像
2025-08-02 08:56:19 +08:00
hrzandGitHub 8aa5537029 Merge pull request #1963 from myifeng/fix-tts-message
移除无用的TTS消息
2025-08-02 08:55:12 +08:00
Chingfeng Li f40c3ec0f6 恢复sentence_start判断 2025-07-31 16:59:52 +08:00
hrzandGitHub 408143e55e Merge pull request #1962 from zebbingo/main
fix: bug state.type -> state['type']
2025-07-31 16:30:13 +08:00
Chingfeng Li 71eef4693d 仅在首句发送TTS消息 2025-07-31 14:15:39 +08:00
Han WuandGitHub 0b7814882d Merge pull request #1 from zebbingo/codex/find-and-fix-important-codebase-bug
Fix bug in hass_set_state plugin
2025-07-31 13:50:14 +08:00
Han Wu 99cf26ee9e Fix Home Assistant state handler 2025-07-31 13:38:46 +08:00
hrzandGitHub 775f754ff3 Merge pull request #1953 from yaotutu/feature/sherpa-paraformer-support
feat: 添加 Sherpa-ONNX Paraformer 模型支持
2025-07-31 13:35:03 +08:00
hrzandGitHub b6ee2dee68 Delete docs/sherpa-paraformer-guide.md 2025-07-31 13:34:17 +08:00
Chingfeng Li ef25e82544 移除无用的tts消息sentence_end 2025-07-31 13:21:29 +08:00
hrzandGitHub 14b7631dd6 Merge pull request #1958 from pursue-wind/fix_qwen_functioncall_err
fix: 修复qwen模型返回toolcall的arguments为None时导致后续请求400
2025-07-30 20:31:36 +08:00
hrzandGitHub ef0099b3c9 Update connection.py 2025-07-30 20:31:17 +08:00
VanillaNahida 38d60affce Docker安装镜像改为国内镜像源 2025-07-30 18:55:54 +08:00
chan c8a2c9bbd4 fix: 修复qwen模型返回toolcall的arguments为None时导致后续请求400 2025-07-30 18:53:48 +08:00
hrzandGitHub 9c2084b62e Merge pull request #1955 from xinnan-tech/py_fix_time
fix: 时间被固定
2025-07-30 17:33:01 +08:00
yaotutu 9edd083411 feat: 添加 Sherpa-ONNX Paraformer 模型支持
- 在 sherpa_onnx_local.py 中添加 model_type 参数,支持 paraformer 和 sense_voice 两种模型类型
- 在 config.yaml 中添加 SherpaParaformerASR 配置示例
- 添加详细的 Paraformer 使用文档 (docs/sherpa-paraformer-guide.md)
- 保持向后兼容,默认使用 sense_voice 模型

这个改动允许用户在低性能设备(如 RK3566)上使用更轻量的 Paraformer 模型,
相比 SenseVoice (894MB),Paraformer-small (78MB) 可以提供 4-6 倍的识别速度提升。
2025-07-30 10:41:27 +08:00
VanillaNahida 80e8ecc4f4 refact: 重写了Docker全量部署的脚本的实现,支持一键安装一键配置一键更新镜像 2025-07-30 03:00:37 +08:00
Sakura-RanChen e5d3048fb2 fix: 时间被固定 2025-07-29 09:55:32 +08:00
hrzandGitHub 67c4622ca7 Merge pull request #1935 from myifeng/aliyun-internal
如果配置的是ECS内网地址,则使用ws协议,默认是wss协议
2025-07-29 08:59:34 +08:00
欣南科技andGitHub 121f1c4698 Merge pull request #1936 from xinnan-tech/hot-fix
update:优化最后活动时间
2025-07-28 22:40:21 +08:00
hrz ff9fb9eb1b update:优化最后活动时间 2025-07-28 22:38:48 +08:00
Chingfeng Li b07a8796ff 阿里云ECS内网访问协议设置 2025-07-28 17:06:53 +08:00
hrzandGitHub 8ad5ff457e Merge pull request #1932 from xingxinonline/fix/manager-api-voice-print
fix: 增加时间排序,修复增加声纹注册获取对话记录不是最新对话的问题
2025-07-28 15:14:04 +08:00
gitjianyuandGitHub 99f6209c57 Update AgentChatHistoryServiceImpl.java
添加降序排序,
1.改用id的原因:数据形式,id越大的创建时间就越晚,所以使用id的结果和创建时间降序排列结果一样
 2.id作为降序排列的优势,性能高,有主键索引,不用在排序的时候重新进行排除扫描比较
2025-07-28 14:12:42 +08:00
gitjianyuandGitHub 1b3a55b105 Update VoicePrintDialog.vue
删除监听智能体id的,从原先的打开声纹页面获取一次对话,改为每次打开增加修改页面,从新获取一次新的对话信息
2025-07-28 13:58:06 +08:00
醒心onlineandGitHub 8b59a94324 Merge branch 'xinnan-tech:main' into fix/manager-api-voice-print 2025-07-28 12:01:41 +08:00
xingxinonline b17f20eece feat: 在对话框可见性变化时获取最近的50条记录 2025-07-28 11:51:45 +08:00
xingxinonline d9062a0bb0 fix: 增加时间排序,修复增加声纹注册获取对话记录不是最新对话的问题
https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues/1922
2025-07-28 11:20:39 +08:00
16 changed files with 512 additions and 173 deletions
+406 -97
View File
@@ -1,105 +1,414 @@
#!/bin/sh
# 脚本作者@VanillaNahida
# 本文件是用于一键自动下载本项目所需文件,自动创建好目录
# 所需条件(否则无法使用):
# 1、请确保你的环境可以正常访问 GitHub 否则无法下载脚本
#
# 检测操作系统类型
case "$(uname -s)" in
Linux*) OS=Linux;;
Darwin*) OS=Mac;;
CYGWIN*) OS=Windows;;
MINGW*) OS=Windows;;
MSYS*) OS=Windows;;
*) OS=UNKNOWN;;
# 暂且只支持X86版本的Ubuntu系统,其他系统未测试
# 定义中断处理函数
handle_interrupt() {
echo ""
echo "安装已被用户中断(Ctrl+C或Esc)"
echo "如需重新安装,请再次运行脚本"
exit 1
}
# 设置信号捕获,处理Ctrl+C
trap handle_interrupt SIGINT
# 处理Esc键
# 保存终端设置
old_stty_settings=$(stty -g)
# 设置终端立即响应,不回显
stty -icanon -echo min 1 time 0
# 后台进程检测Esc键
(while true; do
read -r key
if [[ $key == $'\e' ]]; then
# 检测到Esc键,触发中断处理
kill -SIGINT $$
break
fi
done) &
# 脚本结束时恢复终端设置
trap 'stty "$old_stty_settings"' EXIT
# 打印彩色字符画
echo -e "\e[1;32m" # 设置颜色为亮绿色
cat << "EOF"
脚本作者:@Bilibili 香草味的纳西妲喵
__ __ _ _ _ _ _ _ _ _
\ \ / / (_)| || | | \ | | | | (_) | |
\ \ / /__ _ _ __ _ | || | __ _ | \| | __ _ | |__ _ __| | __ _
\ \/ // _` || '_ \ | || || | / _` | | . ` | / _` || '_ \ | | / _` | / _` |
\ /| (_| || | | || || || || (_| | | |\ || (_| || | | || || (_| || (_| |
\/ \__,_||_| |_||_||_||_| \__,_| |_| \_| \__,_||_| |_||_| \__,_| \__,_|
EOF
echo -e "\e[0m" # 重置颜色
echo -e "\e[1;36m 小智服务端全量部署一键安装脚本 Ver 0.2 \e[0m\n"
sleep 1
# 检查并安装whiptail
check_whiptail() {
if ! command -v whiptail &> /dev/null; then
echo "正在安装whiptail..."
apt update
apt install -y whiptail
fi
}
check_whiptail
# 创建确认对话框
whiptail --title "安装确认" --yesno "即将安装小智服务端,是否继续?" \
--yes-button "继续" --no-button "退出" 10 50
# 根据用户选择执行操作
case $? in
0)
;;
1)
exit 1
;;
esac
# 设置颜色(Windows CMD 不支持,但不影响使用)
if [ "$OS" = "Windows" ]; then
GREEN=""
RED=""
NC=""
else
GREEN='\033[0;32m'
RED='\033[0;31m'
NC='\033[0m'
fi
echo "${GREEN}开始安装小智服务端...${NC}"
# 创建必要的目录
echo "创建目录结构..."
mkdir -p xiaozhi-server/data xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall
cd xiaozhi-server || exit
# 根据操作系统选择下载命令
if [ "$OS" = "Windows" ]; then
DOWNLOAD_CMD="curl -L -o"
if ! command -v curl >/dev/null 2>&1; then
DOWNLOAD_CMD="powershell -Command Invoke-WebRequest -Uri"
DOWNLOAD_CMD_SUFFIX="-OutFile"
fi
else
if command -v curl >/dev/null 2>&1; then
DOWNLOAD_CMD="curl -L -o"
elif command -v wget >/dev/null 2>&1; then
DOWNLOAD_CMD="wget -O"
else
echo "${RED}错误: 需要安装 curl 或 wget${NC}"
exit 1
fi
fi
# 下载语音识别模型
echo "下载语音识别模型..."
if [ "$DOWNLOAD_CMD" = "powershell -Command Invoke-WebRequest -Uri" ]; then
$DOWNLOAD_CMD "https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt" $DOWNLOAD_CMD_SUFFIX "models/SenseVoiceSmall/model.pt"
else
$DOWNLOAD_CMD "models/SenseVoiceSmall/model.pt" "https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt"
fi
if [ $? -ne 0 ]; then
echo "${RED}模型下载失败。请手动从以下地址下载:${NC}"
echo "1. https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt"
echo "2. 百度网盘: https://pan.baidu.com/share/init?surl=QlgM58FHhYv1tFnUT_A8Sg (提取码: qvna)"
echo "下载后请将文件放置在 models/SenseVoiceSmall/model.pt"
fi
# 下载配置文件
echo "下载配置文件..."
if [ "$DOWNLOAD_CMD" = "powershell -Command Invoke-WebRequest -Uri" ]; then
$DOWNLOAD_CMD "https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/main/xiaozhi-server/docker-compose.yml" $DOWNLOAD_CMD_SUFFIX "docker-compose.yml"
$DOWNLOAD_CMD "https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/main/xiaozhi-server/config.yaml" $DOWNLOAD_CMD_SUFFIX "data/.config.yaml"
else
$DOWNLOAD_CMD "docker-compose.yml" "https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/main/xiaozhi-server/docker-compose.yml"
$DOWNLOAD_CMD "data/.config.yaml" "https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/main/xiaozhi-server/config.yaml"
fi
# 检查文件是否存在
echo "检查文件完整性..."
FILES_TO_CHECK="docker-compose.yml data/.config.yaml models/SenseVoiceSmall/model.pt"
ALL_FILES_EXIST=true
for FILE in $FILES_TO_CHECK; do
if [ ! -f "$FILE" ]; then
echo "${RED}错误: $FILE 不存在${NC}"
ALL_FILES_EXIST=false
fi
done
if [ "$ALL_FILES_EXIST" = false ]; then
echo "${RED}某些文件下载失败,请检查上述错误信息并手动下载缺失的文件。${NC}"
# 检查root权限
if [ $EUID -ne 0 ]; then
whiptail --title "权限错误" --msgbox "请使用root权限运行本脚本" 10 50
exit 1
fi
echo "${GREEN}文件下载完成!${NC}"
echo "请编辑 data/.config.yaml 文件配置你的API密钥。"
echo "配置完成后,运行以下命令启动服务:"
echo "${GREEN}docker-compose up -d${NC}"
echo "查看日志请运行:"
echo "${GREEN}docker logs -f xiaozhi-esp32-server${NC}"
# 检查系统版本
if [ -f /etc/os-release ]; then
. /etc/os-release
if [ "$ID" != "debian" ] && [ "$ID" != "ubuntu" ]; then
whiptail --title "系统错误" --msgbox "该脚本只支持Debian/Ubuntu系统执行" 10 60
exit 1
fi
else
whiptail --title "系统错误" --msgbox "无法确定系统版本,该脚本只支持Debian/Ubuntu系统执行" 10 60
exit 1
fi
# 提示用户编辑配置文件
echo "\n${RED}重要提示:${NC}"
echo "1. 请确保编辑 data/.config.yaml 文件,配置必要的API密钥"
echo "2. 特别是 ChatGLM 和 mem0ai 的密钥必须配置"
echo "3. 配置完成后再启动 docker 服务"
# 下载配置文件函数
check_and_download() {
local filepath=$1
local url=$2
if [ ! -f "$filepath" ]; then
if ! curl -fL --progress-bar "$url" -o "$filepath"; then
whiptail --title "错误" --msgbox "${filepath}文件下载失败" 10 50
exit 1
fi
else
echo "${filepath}文件已存在,跳过下载"
fi
}
# 检查是否已安装
check_installed() {
# 检查目录是否存在且非空
if [ -d "/opt/xiaozhi-server/" ] && [ "$(ls -A /opt/xiaozhi-server/)" ]; then
DIR_CHECK=1
else
DIR_CHECK=0
fi
# 检查容器是否存在
if docker inspect xiaozhi-esp32-server > /dev/null 2>&1; then
CONTAINER_CHECK=1
else
CONTAINER_CHECK=0
fi
# 两次检查都通过
if [ $DIR_CHECK -eq 1 ] && [ $CONTAINER_CHECK -eq 1 ]; then
return 0 # 已安装
else
return 1 # 未安装
fi
}
# 更新相关
if check_installed; then
if whiptail --title "已安装检测" --yesno "检测到小智服务端已安装,是否进行升级?" 10 60; then
# 用户选择升级,执行清理操作
echo "开始升级操作..."
# 停止并移除所有docker-compose服务
docker compose -f /opt/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml down
# 停止并删除特定容器(考虑容器可能不存在的情况)
containers=(
"xiaozhi-esp32-server"
"xiaozhi-esp32-server-web"
"xiaozhi-esp32-server-db"
"xiaozhi-esp32-server-redis"
)
for container in "${containers[@]}"; do
if docker ps -a --format '{{.Names}}' | grep -q "^${container}$"; then
docker stop "$container" >/dev/null 2>&1 && \
docker rm "$container" >/dev/null 2>&1 && \
echo "成功移除容器: $container"
else
echo "容器不存在,跳过: $container"
fi
done
# 删除特定镜像(考虑镜像可能不存在的情况)
images=(
"ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:server_latest"
"ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:web_latest"
)
for image in "${images[@]}"; do
if docker images --format '{{.Repository}}:{{.Tag}}' | grep -q "^${image}$"; then
docker rmi "$image" >/dev/null 2>&1 && \
echo "成功删除镜像: $image"
else
echo "镜像不存在,跳过: $image"
fi
done
echo "所有清理操作完成"
# 备份原有配置文件
mkdir -p /opt/xiaozhi-server/backup/
if [ -f /opt/xiaozhi-server/data/.config.yaml ]; then
cp /opt/xiaozhi-server/data/.config.yaml /opt/xiaozhi-server/backup/.config.yaml
echo "已备份原有配置文件到 /opt/xiaozhi-server/backup/.config.yaml"
fi
# 下载最新版配置文件
check_and_download "/opt/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml" "https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/refs/heads/main/main/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml"
check_and_download "/opt/xiaozhi-server/data/.config.yaml" "https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/refs/heads/main/main/xiaozhi-server/config_from_api.yaml"
# 启动Docker服务
echo "开始启动最新版本服务..."
# 升级完成后标记,跳过后续下载步骤
UPGRADE_COMPLETED=1
docker compose -f /opt/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml up -d
else
whiptail --title "跳过升级" --msgbox "已取消升级,将继续使用当前版本。" 10 50
# 跳过升级,继续执行后续安装流程
fi
fi
# 检查curl安装
if ! command -v curl &> /dev/null; then
echo "------------------------------------------------------------"
echo "未检测到curl,正在安装..."
apt update
apt install -y curl
else
echo "------------------------------------------------------------"
echo "curl已安装,跳过安装步骤"
fi
# 检查Docker安装
if ! command -v docker &> /dev/null; then
echo "------------------------------------------------------------"
echo "未检测到Docker,正在安装..."
# 使用国内镜像源替代官方源
DISTRO=$(lsb_release -cs)
MIRROR_URL="https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu"
GPG_URL="https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg"
# 安装基础依赖
apt update
apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common gnupg
# 创建密钥目录并添加国内镜像源密钥
mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL "$GPG_URL" | gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
# 添加国内镜像源
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] $MIRROR_URL $DISTRO stable" \
> /etc/apt/sources.list.d/docker.list
# 添加备用官方源密钥(避免国内源密钥验证失败)
apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 7EA0A9C3F273FCD8 2>/dev/null || \
echo "警告:部分密钥添加失败,继续尝试安装..."
# 安装Docker
apt update
apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
# 启动服务
systemctl start docker
systemctl enable docker
# 检查是否安装成功
if docker --version; then
echo "------------------------------------------------------------"
echo "Docker安装完成!"
else
whiptail --title "错误" --msgbox "Docker安装失败,请检查日志。" 10 50
exit 1
fi
else
echo "Docker已安装,跳过安装步骤"
fi
# Docker镜像源配置
MIRROR_OPTIONS=(
"1" "轩辕镜像 (推荐)"
"2" "腾讯云镜像源"
"3" "中科大镜像源"
"4" "网易163镜像源"
"5" "华为云镜像源"
"6" "阿里云镜像源"
"7" "自定义镜像源"
"8" "跳过配置"
)
MIRROR_CHOICE=$(whiptail --title "选择Docker镜像源" --menu "请选择要使用的Docker镜像源" 20 60 10 \
"${MIRROR_OPTIONS[@]}" 3>&1 1>&2 2>&3) || {
echo "用户取消选择,退出脚本"
exit 1
}
case $MIRROR_CHOICE in
1) MIRROR_URL="https://docker.xuanyuan.me" ;;
2) MIRROR_URL="https://mirror.ccs.tencentyun.com" ;;
3) MIRROR_URL="https://docker.mirrors.ustc.edu.cn" ;;
4) MIRROR_URL="https://hub-mirror.c.163.com" ;;
5) MIRROR_URL="https://05f073ad3c0010ea0f4bc00b7105ec20.mirror.swr.myhuaweicloud.com" ;;
6) MIRROR_URL="https://registry.aliyuncs.com" ;;
7) MIRROR_URL=$(whiptail --title "自定义镜像源" --inputbox "请输入完整的镜像源URL:" 10 60 3>&1 1>&2 2>&3) ;;
8) MIRROR_URL="" ;;
esac
if [ -n "$MIRROR_URL" ]; then
mkdir -p /etc/docker
if [ -f /etc/docker/daemon.json ]; then
cp /etc/docker/daemon.json /etc/docker/daemon.json.bak
fi
cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
"dns": ["8.8.8.8", "114.114.114.114"],
"registry-mirrors": ["$MIRROR_URL"]
}
EOF
whiptail --title "配置成功" --msgbox "已成功添加镜像源: $MIRROR_URL\n请按Enter键重启Docker服务并继续..." 12 60
echo "------------------------------------------------------------"
echo "开始重启Docker服务..."
systemctl restart docker.service
fi
# 创建安装目录
echo "------------------------------------------------------------"
echo "开始创建安装目录..."
# 检查并创建数据目录
if [ ! -d /opt/xiaozhi-server/data ]; then
mkdir -p /opt/xiaozhi-server/data
echo "已创建数据目录: /opt/xiaozhi-server/data"
else
echo "目录xiaozhi-server/data已存在,跳过创建"
fi
# 检查并创建模型目录
if [ ! -d /opt/xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall ]; then
mkdir -p /opt/xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall
echo "已创建模型目录: /opt/xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall"
else
echo "目录xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall已存在,跳过创建"
fi
echo "------------------------------------------------------------"
echo "开始下载语音识别模型"
# 下载模型文件
MODEL_PATH="/opt/xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall/model.pt"
if [ ! -f "$MODEL_PATH" ]; then
(
for i in {1..20}; do
echo $((i*5))
sleep 0.5
done
) | whiptail --title "下载中" --gauge "开始下载语音识别模型..." 10 60 0
curl -fL --progress-bar https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt -o "$MODEL_PATH" || {
whiptail --title "错误" --msgbox "model.pt文件下载失败" 10 50
exit 1
}
else
echo "model.pt文件已存在,跳过下载"
fi
# 如果不是升级完成,才执行下载
if [ -z "$UPGRADE_COMPLETED" ]; then
check_and_download "/opt/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml" "https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/refs/heads/main/main/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml"
check_and_download "/opt/xiaozhi-server/data/.config.yaml" "https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/refs/heads/main/main/xiaozhi-server/config_from_api.yaml"
fi
# 启动Docker服务
(
echo "------------------------------------------------------------"
echo "正在拉取Docker镜像..."
echo "这可能需要几分钟时间,请耐心等待"
docker compose -f /opt/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml up -d
if [ $? -ne 0 ]; then
whiptail --title "错误" --msgbox "Docker服务启动失败,请尝试更换镜像源后重新执行本脚本" 10 60
exit 1
fi
echo "------------------------------------------------------------"
echo "正在检查服务启动状态..."
TIMEOUT=300
START_TIME=$(date +%s)
while true; do
CURRENT_TIME=$(date +%s)
if [ $((CURRENT_TIME - START_TIME)) -gt $TIMEOUT ]; then
whiptail --title "错误" --msgbox "服务启动超时,未在指定时间内找到预期日志内容" 10 60
exit 1
fi
if docker logs xiaozhi-esp32-server-web 2>&1 | grep -q "Started AdminApplication in"; then
break
fi
sleep 1
done
echo "服务端启动成功!正在完成配置..."
echo "正在启动服务..."
docker compose -f docker-compose_all.yml up -d
echo "服务启动完成!"
)
# 密钥配置
# 获取服务器公网地址
PUBLIC_IP=$(hostname -I | awk '{print $1}')
whiptail --title "配置服务器密钥" --msgbox "请使用浏览器,访问下方链接,打开智控台并注册账号: \n\n内网地址:http://127.0.0.1:8002/\n公网地址:http://$PUBLIC_IP:8002/ (若是云服务器请在服务器安全组放行端口 8000 8001 8002)。\n\n注册的第一个用户即是超级管理员,以后注册的用户都是普通用户。普通用户只能绑定设备和配置智能体; 超级管理员可以进行模型管理、用户管理、参数配置等功能。\n\n注册好后请按Enter键继续" 18 70
SECRET_KEY=$(whiptail --title "配置服务器密钥" --inputbox "请使用超级管理员账号登录智控台\n内网地址:http://127.0.0.1:8002/\n公网地址:http://$PUBLIC_IP:8002/\n在顶部菜单 参数字典 → 参数管理 找到参数编码: server.secret (服务器密钥) \n复制该参数值并输入到下面输入框\n\n请输入密钥(留空则跳过配置):" 15 60 3>&1 1>&2 2>&3)
if [ -n "$SECRET_KEY" ]; then
python3 -c "
import sys, yaml;
config_path = '/opt/xiaozhi-server/data/.config.yaml';
with open(config_path, 'r') as f:
config = yaml.safe_load(f) or {};
config['manager-api'] = {'url': 'http://xiaozhi-esp32-server-web:8002/xiaozhi', 'secret': '$SECRET_KEY'};
with open(config_path, 'w') as f:
yaml.dump(config, f);
"
docker restart xiaozhi-esp32-server
fi
# 获取并显示地址信息
LOCAL_IP=$(hostname -I | awk '{print $1}')
WEBSOCKET_ADDR=$(docker logs xiaozhi-esp32-server 2>&1 | tac | grep -m 1 -E -o "ws://[^ ]+")
VISION_ADDR=$(docker logs xiaozhi-esp32-server 2>&1 | tac | grep -m 1 "视觉" | grep -m 1 -E -o "http://[^ ]+")
whiptail --title "安装完成!" --msgbox "\
服务端相关地址如下:\n\
管理后台访问地址: http://$LOCAL_IP:8002\n\
OTA 地址: http://$LOCAL_IP:8002/xiaozhi/ota/\n\
视觉分析接口地址: $VISION_ADDR\n\
WebSocket 地址: $WEBSOCKET_ADDR\n\
\n安装完毕!感谢您的使用!\n按Enter键退出..." 16 70
+8 -40
View File
@@ -8,45 +8,13 @@ docker镜像已支持x86架构、arm64架构的CPU,支持在国产操作系统
如果您的电脑还没安装docker,可以按照这里的教程安装:[docker安装](https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html)
如果你已经安装好docker,你可以[1.1使用懒人脚本](#11-懒人脚本)自动帮你下载所需的文件和配置文件,你可以使用docker[1.2手动部署](#12-手动部署)
安装好docker后,进继续
### 1.1 懒人脚本
你可以使用以下命令一键下载并执行部署脚本:
请确保你的环境可以正常访问 GitHub 否则无法下载脚本。
```bash
curl -L -o docker-setup.sh https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/docker-setup.sh
```
如果您的电脑是windows系统,请使用使用 Git Bash、WSL、PowerShell 或 CMD 运行以下命令:
```bash
# Git Bash 或 WSL
sh docker-setup.sh
# PowerShell 或 CMD
.\docker-setup.sh
```
如果您的电脑是linux 或者 macos 系统,请使用终端运行以下命令:
```bash
chmod +x docker-setup.sh
./docker-setup.sh
```
脚本会自动完成以下操作:
> 1. 创建必要的目录结构
> 2. 下载语音识别模型
> 3. 下载配置文件
> 4. 检查文件完整性
>
> 执行完成后,请按照提示配置 API 密钥。
当你一切顺利完成以上操作后,继续操作[配置项目文件](#2-配置项目文件)
### 1.2 手动部署
### 1.1 手动部署
如果懒人脚本无法正常运行,请按本章节1.2进行手动部署。
#### 1.2.1 创建目录
#### 1.1.1 创建目录
安装完后,你需要为这个项目找一个安放配置文件的目录,例如我们可以新建一个文件夹叫`xiaozhi-server`
@@ -61,18 +29,18 @@ xiaozhi-server
├─ SenseVoiceSmall
```
#### 1.2.2 下载语音识别模型文件
#### 1.1.2 下载语音识别模型文件
你需要下载语音识别的模型文件,因为本项目的默认语音识别用的是本地离线语音识别方案。可通过这个方式下载
[跳转到下载语音识别模型文件](#模型文件)
下载完后,回到本教程。
#### 1.2.3 下载配置文件
#### 1.1.3 下载配置文件
你需要下载两个配置文件:`docker-compose.yaml``config.yaml`。需要从项目仓库下载这两个文件。
##### 1.2.3.1 下载 docker-compose.yaml
##### 1.1.3.1 下载 docker-compose.yaml
用浏览器打开[这个链接](../main/xiaozhi-server/docker-compose.yml)。
@@ -81,7 +49,7 @@ xiaozhi-server
下载完后,回到本教程继续往下。
##### 1.2.3.2 创建 config.yaml
##### 1.1.3.2 创建 config.yaml
用浏览器打开[这个链接](../main/xiaozhi-server/config.yaml)。
@@ -260,7 +228,7 @@ LLM:
文件放在`models/SenseVoiceSmall`
目录下。下面两个下载路线任选一个。
- 线路一:阿里魔下载[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
- 线路一:阿里魔下载[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
- 线路二:百度网盘下载[SenseVoiceSmall](https://pan.baidu.com/share/init?surl=QlgM58FHhYv1tFnUT_A8Sg&pwd=qvna) 提取码:
`qvna`
+34 -9
View File
@@ -7,7 +7,32 @@ docker镜像已支持x86架构、arm64架构的CPU,支持在国产操作系统
如果您的电脑还没安装docker,可以按照这里的教程安装:[docker安装](https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html)
#### 1.1 创建目录
docker 安装全模块有两种方式,你可以[1.1使用懒人脚本](#1.1 懒人脚本)(作者[@VanillaNahida](https://github.com/VanillaNahida))自动帮你下载所需的文件和配置文件,你可以使用[1.2手动部署](#1.2 手动部署)从零搭建。
### 1.1 懒人脚本
你可以使用以下命令一键安装全模块版小智服务端:
> [!NOTE]
> 暂且只支持Ubuntu服务器一键部署,其他系统未尝试,可能会有一些奇怪的bug
使用SSH工具连接到服务器,以root权限执行如下脚本
```bash
sudo bash -c "$(wget -qO- https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/docker-setup.sh)"
```
脚本会自动完成以下操作:
> 1. 安装Docker
> 2. 配置镜像源
> 3. 下载/拉取镜像
> 4. 下载语音识别模型文件
> 5. 引导配置服务端
>
执行完成后简单配置后,再参照[4. 运行程序](#4. 运行程序)和[5.重启xiaozhi-esp32-server](#5.重启xiaozhi-esp32-server)里提到的最重要的3件事情,完成3这三项配置后即可使用。
### 1.2 手动部署
#### 1.2.1 创建目录
安装完后,你需要为这个项目找一个安放配置文件的目录,例如我们可以新建一个文件夹叫`xiaozhi-server`
@@ -22,22 +47,22 @@ xiaozhi-server
├─ SenseVoiceSmall
```
#### 1.2 下载语音识别模型文件
#### 1.2.2 下载语音识别模型文件
本项目语音识别模型,默认使用`SenseVoiceSmall`模型,进行语音转文字。因为模型较大,需要独立下载,下载后把`model.pt`
文件放在`models/SenseVoiceSmall`
目录下。下面两个下载路线任选一个。
- 线路一:阿里魔下载[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
- 线路一:阿里魔下载[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
- 线路二:百度网盘下载[SenseVoiceSmall](https://pan.baidu.com/share/init?surl=QlgM58FHhYv1tFnUT_A8Sg&pwd=qvna) 提取码:
`qvna`
#### 1.3 下载配置文件
#### 1.2.3 下载配置文件
你需要下载两个配置文件:`docker-compose_all.yaml``config_from_api.yaml`。需要从项目仓库下载这两个文件。
##### 1.3.1 下载 docker-compose_all.yaml
##### 1.2.3.1 下载 docker-compose_all.yaml
用浏览器打开[这个链接](../main/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml)。
@@ -48,7 +73,7 @@ xiaozhi-server
下载完后,回到本教程继续往下。
##### 1.3.2 下载 config_from_api.yaml
##### 1.2.3.2 下载 config_from_api.yaml
用浏览器打开[这个链接](../main/xiaozhi-server/config_from_api.yaml)。
@@ -179,12 +204,12 @@ docker logs -f xiaozhi-esp32-server
OTA接口:
```
http://你电脑局域网的ip:8002/xiaozhi/ota/
http://你宿主机局域网的ip:8002/xiaozhi/ota/
```
Websocket接口:
```
ws://你电脑局域网的ip:8000/xiaozhi/v1/
ws://你宿主机的ip:8000/xiaozhi/v1/
```
### 第三件重要的事情
@@ -358,7 +383,7 @@ pip install -r requirements.txt
文件放在`models/SenseVoiceSmall`
目录下。下面两个下载路线任选一个。
- 线路一:阿里魔下载[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
- 线路一:阿里魔下载[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
- 线路二:百度网盘下载[SenseVoiceSmall](https://pan.baidu.com/share/init?surl=QlgM58FHhYv1tFnUT_A8Sg&pwd=qvna) 提取码:
`qvna`
Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 256 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 210 KiB

@@ -103,7 +103,11 @@ public class AgentChatHistoryServiceImpl extends ServiceImpl<AiAgentChatHistoryD
wrapper.select(AgentChatHistoryEntity::getContent, AgentChatHistoryEntity::getAudioId)
.eq(AgentChatHistoryEntity::getAgentId, agentId)
.eq(AgentChatHistoryEntity::getChatType, AgentChatHistoryType.USER.getValue())
.isNotNull(AgentChatHistoryEntity::getAudioId);
.isNotNull(AgentChatHistoryEntity::getAudioId)
// 添加此行,确保查询结果按照创建时间降序排列
// 使用id的原因:数据形式,id越大的创建时间就越晚,所以使用id的结果和创建时间降序排列结果一样
// id作为降序排列的优势,性能高,有主键索引,不用在排序的时候重新进行排除扫描比较
.orderByDesc(AgentChatHistoryEntity::getId);
// 构建分页查询,查询前50页数据
Page<AgentChatHistoryEntity> pageParam = new Page<>(0, 50);
@@ -160,10 +160,6 @@ export default {
visible(newVal) {
if (newVal) {
this.dialogKey = Date.now();
}
},
agentId(newVal) {
if (newVal) {
api.agent.getRecentlyFiftyByAgentId(this.agentId, ((data) => {
this.valueTypeOptions = data.data.data.map(item => ({
...item
+10
View File
@@ -271,9 +271,19 @@ ASR:
api_key: none
output_dir: tmp/
SherpaASR:
# Sherpa-ONNX 本地语音识别(需手动下载模型)
type: sherpa_onnx_local
model_dir: models/sherpa-onnx-sense-voice-zh-en-ja-ko-yue-2024-07-17
output_dir: tmp/
# 模型类型:sense_voice (多语言) 或 paraformer (中文专用)
model_type: sense_voice
SherpaParaformerASR:
# 中文语音识别模型,可以运行在低性能设备(需手动下载模型,例如RK3566-2g)
# 详细配置说明请参考:docs/sherpa-paraformer-guide.md
type: sherpa_onnx_local
model_dir: models/sherpa-onnx-paraformer-zh-small-2024-03-09
output_dir: tmp/
model_type: paraformer
DoubaoASR:
# 可以在这里申请相关Key等信息
# https://console.volcengine.com/speech/app
+1 -2
View File
@@ -279,7 +279,6 @@ class ConnectionHandler:
async def _route_message(self, message):
"""消息路由"""
if isinstance(message, str):
self.last_activity_time = time.time() * 1000
await handleTextMessage(self, message)
elif isinstance(message, bytes):
if self.vad is None:
@@ -860,7 +859,7 @@ class ConnectionHandler:
{
"id": function_id,
"function": {
"arguments": function_arguments,
"arguments": "{}" if function_arguments == "" else function_arguments,
"name": function_name,
},
"type": "function",
@@ -21,8 +21,6 @@ async def sendAudioMessage(conn, sentenceType, audios, text):
await sendAudio(conn, audios, pre_buffer)
await send_tts_message(conn, "sentence_end", text)
# 发送结束消息(如果是最后一个文本)
if conn.llm_finish_task and sentenceType == SentenceType.LAST:
await send_tts_message(conn, "stop", None)
@@ -1,4 +1,5 @@
import json
import time
from core.handle.abortHandle import handleAbortMessage
from core.handle.helloHandle import handleHelloMessage
from core.providers.tools.device_mcp import handle_mcp_message
@@ -45,6 +46,7 @@ async def handleTextMessage(conn, message):
conn.client_have_voice = False
conn.asr_audio.clear()
if "text" in msg_json:
conn.last_activity_time = time.time() * 1000
original_text = msg_json["text"] # 保留原始文本
filtered_len, filtered_text = remove_punctuation_and_length(
original_text
@@ -84,7 +84,13 @@ class ASRProvider(ASRProviderBase):
self.appkey = config.get("appkey")
self.token = config.get("token")
self.host = config.get("host", "nls-gateway-cn-shanghai.aliyuncs.com")
self.ws_url = f"wss://{self.host}/ws/v1"
# 如果配置的是内网地址(包含-internal.aliyuncs.com),则使用ws协议,默认是wss协议
if "-internal." in self.host:
self.ws_url = f"ws://{self.host}/ws/v1"
else:
# 默认使用wss协议
self.ws_url = f"wss://{self.host}/ws/v1"
self.max_sentence_silence = config.get("max_sentence_silence")
self.output_dir = config.get("output_dir", "./audio_output")
self.delete_audio_file = delete_audio_file
@@ -40,6 +40,7 @@ class ASRProvider(ASRProviderBase):
self.interface_type = InterfaceType.LOCAL
self.model_dir = config.get("model_dir")
self.output_dir = config.get("output_dir")
self.model_type = config.get("model_type", "sense_voice") # 支持 paraformer
self.delete_audio_file = delete_audio_file
# 确保输出目录存在
@@ -73,16 +74,27 @@ class ASRProvider(ASRProviderBase):
raise
with CaptureOutput():
self.model = sherpa_onnx.OfflineRecognizer.from_sense_voice(
model=self.model_path,
tokens=self.tokens_path,
num_threads=2,
sample_rate=16000,
feature_dim=80,
decoding_method="greedy_search",
debug=False,
use_itn=True,
)
if self.model_type == "paraformer":
self.model = sherpa_onnx.OfflineRecognizer.from_paraformer(
paraformer=self.model_path,
tokens=self.tokens_path,
num_threads=2,
sample_rate=16000,
feature_dim=80,
decoding_method="greedy_search",
debug=False,
)
else: # sense_voice
self.model = sherpa_onnx.OfflineRecognizer.from_sense_voice(
model=self.model_path,
tokens=self.tokens_path,
num_threads=2,
sample_rate=16000,
feature_dim=80,
decoding_method="greedy_search",
debug=False,
use_itn=True,
)
def read_wave(self, wave_filename: str) -> Tuple[np.ndarray, int]:
"""
@@ -120,7 +120,12 @@ class TTSProvider(TTSProviderBase):
# WebSocket配置
self.host = config.get("host", "nls-gateway-cn-beijing.aliyuncs.com")
self.ws_url = f"wss://{self.host}/ws/v1"
# 如果配置的是内网地址(包含-internal.aliyuncs.com),则使用ws协议,默认是wss协议
if "-internal." in self.host:
self.ws_url = f"ws://{self.host}/ws/v1"
else:
# 默认使用wss协议
self.ws_url = f"wss://{self.host}/ws/v1"
self.ws = None
self._monitor_task = None
self.last_active_time = None
@@ -73,6 +73,10 @@ class Dialogue:
if system_message:
# 基础系统提示
enhanced_system_prompt = system_message.content
# 替换时间占位符
enhanced_system_prompt = enhanced_system_prompt.replace(
"{{current_time}}", datetime.now().strftime("%H:%M")
)
# 添加说话人个性化描述
try:
@@ -120,7 +120,6 @@ class PromptManager:
from datetime import datetime
now = datetime.now()
current_time = now.strftime("%H:%M")
today_date = now.strftime("%Y-%m-%d")
today_weekday = WEEKDAY_MAP[now.strftime("%A")]
today_lunar = cnlunar.Lunar(now, godType="8char")
@@ -130,7 +129,7 @@ class PromptManager:
today_lunar.lunarDayCn,
)
return current_time, today_date, today_weekday, lunar_date
return today_date, today_weekday, lunar_date
def _get_location_info(self, client_ip: str) -> str:
"""获取位置信息"""
@@ -199,7 +198,7 @@ class PromptManager:
try:
# 获取最新的时间信息(不缓存)
current_time, today_date, today_weekday, lunar_date = (
today_date, today_weekday, lunar_date = (
self._get_current_time_info()
)
@@ -224,7 +223,7 @@ class PromptManager:
template = Template(self.base_prompt_template)
enhanced_prompt = template.render(
base_prompt=user_prompt,
current_time=current_time,
current_time="{{current_time}}",
today_date=today_date,
today_weekday=today_weekday,
lunar_date=lunar_date,
@@ -50,7 +50,9 @@ hass_set_state_function_desc = {
@register_function("hass_set_state", hass_set_state_function_desc, ToolType.SYSTEM_CTL)
def hass_set_state(conn, entity_id="", state={}):
def hass_set_state(conn, entity_id="", state=None):
if state is None:
state = {}
try:
future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(
handle_hass_set_state(conn, entity_id, state), conn.loop
@@ -157,7 +159,7 @@ async def handle_hass_set_state(conn, entity_id, state):
if domain == "vacuum":
action = "start"
else:
return f"{domain} {state.type}功能尚未支持"
return f"{domain} {state['type']}功能尚未支持"
if arg == "":
data = {