(长期有效)接入第三方 OpenAI 兼容模型到 GitHub Copilot

目前 GitHub Copilot 仅支持接入国外的几家模型提供商,无法直接调用 OpenAI 兼容的自定义 API 进行扩展。参考相关解决方案,我总结了一下Copilot中接入OpenAI 兼容 API 的方法。
实现方法主要分为两种:

方案一:修改 Copilot Chat 源代码
在模型选择器中新增自定义提供商选项。

方案二:API 兼容适配
将 OpenAI 兼容的自定义 API 虚拟化封装为与 Ollama 兼容的 API(运行期间占用 Ollama 端口),从而利用 Copilot 模型选择器中原生的 Ollama 选项。

方法一(目前存在问题)

具体做法可参考修改Copilot chat插件增加自定义模型提供商


这里只说一下这个方法存在的问题:

  1. 官方开源的Copilot chat插件版本通常滞后于最新版,可能存在未来兼容性问题
  2. 打包过程的npm install环节容易报错,需要多次调试
  3. 重要 当前打包后的Copilot chat插件在VSCode中无法显示模型选择器。虽然原作者指出这是由于插件要求的VSCode最低版本与实际版本不匹配所致,但即便修改了package.json中的vscode版本号,问题依然存在。

方法二(长期有效)

这一方法基于Github上的oai2ollama项目,它通过命令行工具启动一个服务,将OpenAI兼容API封装为Ollama兼容API。特别适合为不支持自定义OpenAI API但支持Ollama的编码代理(如VS Code中的GitHub Copilot)提供自定义模型支持。
这一项目的灵感来源于vscode-copilot GitHub讨论区中关于添加自定义 OpenAI 端点配置(基础 URL 和模型参数)到协同聊天设置的讨论。值得注意的是,官方已采纳该提议,未来Copilot版本可能直接支持第三方模型。
言归正传,具体操作步骤如下:

  1. 安装UV工具
    详细安装教程可参考:Windows系统UV安装及路径配置指南
    • 执行uv tool install进行永久安装
    • 创建批处理文件(双击运行):

配置VS Code
在Copilot模型选择器中选择"Ollama",稍候将显示第三方模型列表。

模型选择界面

运行转换程序
在命令行直接执行(无需本地下载项目):

uvx oai2ollama --api-key your_api_key --base-url provider_base_url 

如需长期使用,可选择以下任一方式:

@echo off powershell -NoExit-Command"uvx oai2ollama --api-key your_api_key --base-url provider_base_url"

常见问题:若未显示模型列表,请检查命令行报错信息。多数情况下,在base-url末尾添加/v1即可解决。

Read more

Discord中创建机器人的流程

主要步骤概览 1. 在 Discord Developer Portal 创建应用(Application) 2. 在应用中创建 Bot(Bot User) 3. 开启必要的权限与 Privileged Intents(特别是 Message Content Intent) 4. 生成邀请链接并把 Bot 邀请进你的服务器 5. 获取 Bot Token 并妥善保存(放到环境变量) 6. (可选)在服务器/频道设置权限,确认 Bot 可以读取消息历史与附件 7. 用 Python 运行最小测试脚本,确认能接收到消息并处理附件 详细步骤 1. 创建应用(Application) * 打开:https://discord.

呼入智能客服机器人实战:高并发场景下的架构设计与性能优化

最近在做一个呼入智能客服机器人的项目,遇到了不少挑战,尤其是在高并发场景下,系统响应延迟飙升、资源占用居高不下,甚至偶尔出现对话上下文“断片”的情况。今天就来复盘一下我们是如何通过架构设计和性能优化,让这个机器人变得既“聪明”又“抗压”的。 背景痛点:当流量洪峰来袭 我们最初设计的系统,在面对日常流量时表现尚可。但一到促销活动或业务高峰期,问题就集中爆发了。 1. 并发处理瓶颈:最直观的问题是响应延迟。传统的同步阻塞式处理(比如用Spring MVC的@RestController),每个用户请求都会占用一个Servlet容器线程。当并发请求数超过线程池大小时,新请求只能排队等待,导致TP99(99%的请求响应时间)指标急剧恶化,用户感觉机器人“变卡了”。 2. 对话上下文丢失:智能客服的核心在于多轮对话。我们需要在短时间内记住用户说了什么、机器人回复了什么,以维持对话逻辑。在高并发下,如果对话状态管理不当(比如用简单的内存Map),很容易出现状态被覆盖或清理,导致机器人“失忆”,回答得牛头不对马嘴。 3.

Unity_VR_Pico开发手册_一键配置开发环境无需手动配置环境(后来发现)

文章目录 * 一、配置开发环境 * 1.下载PICO Unity Integration SDK * 2.安装 Unity 编辑器(添加安卓开发平台模块) * 3.导入下载的SDK * 4.项目配置和切换开发平台 * 5.导入 XR Interaction Toolkit * 6.安装 Universal RP(通用渲染管线)并设置 (选做) * 二、调试环境搭建(无PICO设备/有PICO设备两种调试方式并不互斥,但不能同时运行) * 1.无PICO设备 * 2.有PICO设备 * 3.PICO设备开启开发者模式 * 4.模拟设备和串流调试如何切换 * 三、发布所需材料以及构建安装包前配置信息 * 1.账号注册并创建组织(重点,这里关乎后面上传打包好的apk,如果不做无法上传) * 2.

Neo4j插件apoc安装及配置(实战经历,一步到位)

Neo4j插件apoc安装及配置(实战经历,一步到位)

目录 apoc插件安装 安装验证 出现的问题 Neo4j版本:Neo4j 5.x apoc版本:同上对应 Neo4j 4.x版本同样适用 apoc插件安装 1.首先查看Neo4j版本(在Neo4j Desktop或命令行中执行): CALL dbms.components() YIELD name, versions RETURN versions;  结果如下: 2.然后去GitHub上下载这个插件 * 访问 APOC GitHub Releases------------ https://github.com/neo4j/apoc/releases/ * 下载与Neo4j版本一致的apoc-x.x.x.x-all.jar文件(例如Neo4j 5.12.0 → APOC 5.