Question 1

OpenAI의 저렴한 모델로 Telegram 음성 메시지를 전사할 때 'Unsupported file format oga' 오류를 수정하는 방법?

Accepted Answer

Telegram 음성 메시지는 LiveHelperChat에서 .oga 파일로 저장되지만, OpenAI의 'gpt-4o-mini-transcribe' 모델은 .ogg만 허용합니다. 해결 방법: (1) .oga를 허용하는 이전 모델 'whisper-1'을 사용합니다(단, 비용이 더 높음). (2) 전사 전에 사용자 정의 REST API 단계를 추가하여 파일 확장자를 .oga에서 .ogg로 변경하거나, 서버 측 스크립트를 사용하여 확장자를 변경합니다. Telegram 음성 파일명을 정규화하기 위한 영구적인 해결책이 논의 중입니다.

Question 2

LiveHelperChat에서 file_search와 function calling을 모두 사용할 때 Gemini에서 텍스트가 추출되지 않는 문제를 해결하는 방법?

Accepted Answer

LiveHelperChat를 최신 버전으로 업데이트하세요. 그런 다음 새로운 구문을 사용하여 parts 배열의 모든 요소에 텍스트가 있는지 확인하세요. 어떤 부분에서든 텍스트를 추출하려면 `candidates:0:content:parts:0:text`를 `candidates:0:content:parts:__exist__:text`로 대체하세요. 문서를 참조하세요: https://doc.livehelperchat.com/docs/bot/rest-api#candidates0contentpartstext__exist__text-checks-that-array-item-has-key-text 및 https://doc.livehelperchat.com/docs/bot/gemini-integration

Question 3

Live Helper Chat에서 동일한 Gemini 봇 요청 내에서 knowledge base search (file_search)와 custom function calling을 모두 사용하는 방법은?

Accepted Answer

Google Gemini는 하나의 요청에서 네이티브 file_search와 custom function declarations을 결합하는 것을 허용하지 않습니다. 해결 방법은 이들을 별도의 REST API 호출로 분할하는 것입니다. 하나의 호출은 file_search만을 사용하여 지식 베이스를 쿼리하고, 다른 하나는 인간 운영자에게 전환과 같은 작업을 위해 function declarations만을 사용합니다. 이를 봇 트리거를 통해 연결할 수 있습니다. 또는 LHC에서 Gemini의 file_search를 내부적으로 호출하는 사용자 정의 함수를 구현한 다음, 결과를 메인 Gemini 호출로 다시 전달할 수 있습니다. 이는 사용자 정의 함수만 사용하므로 제한을 피할 수 있습니다. 패턴에 대한 Meilisearch-as-RAG 가이드를 참조하세요: https://doc.livehelperchat.com/docs/bot/meilisearch-as-rag. 이는 REST API를 사용하여 지식 베이스를 검색하고 Gemini에 텍스트를 반환하는 방법을 보여줍니다.

Question 4

Live Helper Chat에서 'TypeError: Argument 2 passed to erLhcoreClassCacheStorage::store() must be of the type array, int given' 오류를 해결하는 방법

Accepted Answer

이 문제는 손상되었거나 유효하지 않은 템플릿 캐시 데이터로 인해 발생하며, 이때 `$this->cacheTemplates`가 배열 대신 정수가 됩니다.

1. UI를 사용할 수 없는 경우 손상된 캐시 파일을 수동으로 삭제하십시오:
```bash
find /opt/livehelperchat/lhc_web -type d -name cacheconfig -exec rm -f {}/*.cache.php \;
```
2. 로그인한 후 **Settings -> System -> Clean Cache**로 이동하십시오.
3. 오류가 계속되면 `lhc_web/lib/core/lhtpl/tpl.php`를 편집하여 `cacheTemplates`를 사용하기 전에 배열 가드를 추가하십시오:
```php
if ($this->cacheEnabled == true
    && isset($this->cacheTemplates)
    && is_array($this->cacheTemplates)
    && key_exists(md5($fileTemplate.$instance->WWWDirLang.$instance->Language.$port), $this->cacheTemplates))
```
그리고 이 변수에 값을 쓰기 전에:
```php
if (isset($this->cacheTemplates) && is_array($this->cacheTemplates)) {
    $this->cacheTemplates[md5($fileTemplate.$instance->WWWDirLang.$instance->Language.$port)] = $file;
    $this->storeCache();
}
```
4. 유지 관리자의 캐시 수정 사항이 포함된 최신 릴리스로 Live Helper Chat을 업그레이드하십시오.

다른 설치 환경에서도 `cacheconfig` 디렉터리에 있는 `*.cache.php` 파일을 삭제하여 문제가 해결되었습니다.

Question 5

Live Helper Chat에서 Auto bot intro가 REST API action이 포함된 Generic Bot trigger를 미리 볼 때 widgetrestapi/onlinesettings에서 발생하는 503 오류를 어떻게 해결하나요?

Accepted Answer

503 오류는 `processTriggerPreview()`가 채팅 레코드가 존재하기 전에 봇 인트로를 실행하기 때문에 발생합니다. 이후 REST API 액션이 영속 상태가 아닌 `erLhcoreClassModelChat`에 대해 `updateThis()`를 호출하면서 "The object of type erLhcoreClassModelChat is not persistent." 예외를 발생시킵니다.

즉시 적용 가능한 해결 방법:
1. 위젯 테마에서 **Auto bot intro**를 비활성화합니다.
2. 또는 Generic Bot 인트로/시작 트리거를 편집하여 채팅을 업데이트하는 REST API 액션을 제거하고, 해당 액션을 실제 채팅이 생성된 후에 실행되는 트리거로 이동합니다.
3. 대조 목적으로, 해당 봇을 사용하는 부서에는 자동 인트로를 적용하지 않거나, 인트로 트리거가 REST API를 호출하지 않는 봇을 할당합니다.

영구적인 코드 수정: `lib/core/lhgenericbot/actionTypes/lhgenericbotactionrestapi.php`에서 1475행 근처의 `updateThis()` 호출 전에 프리뷰/비영속 채팅 컨텍스트를 감지하여 채팅 업데이트를 건너뛰거나 안전하게 모의 처리합니다. 마찬가지로, `processTriggerPreview()`가 저장된 채팅을 필요로 하는 REST API 액션을 건너뛰도록 만들 수도 있습니다. 다음으로 확인합니다:

```http
POST /index.php/rus/widgetrestapi/onlinesettings
Content-Type: application/json

{"online":1,"theme":10,"mode":"widget","department":["1"]}
```

이 엔드포인트는 503 대신 HTTP 200과 함께 위젯 설정 JSON을 반환해야 합니다.

Live Helper Chat

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