feat(tests): android api also support other devices

README.md

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 Our Web version has been released to [OpenXLab](https://openxlab.org.cn/apps/detail/tpoisonooo/huixiangdou-web), where you can create knowledge base, update positive and negative examples, turn on web search, test chat, and integrate into Feishu/WeChat groups. See [BiliBili](https://www.bilibili.com/video/BV1S2421N7mn) and [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=ylXrT-Tei-Y) !
 
+The Web version's API for Android also supports other devices. See [Python sample code](./tests/test_openxlab_android_api.py).
+
 - \[2024/09\] [code retrieval](./huixiangdou/service/parallel_pipeline.py)
 - \[2024/08\] [chat_with_readthedocs](https://huixiangdou.readthedocs.io/en/latest/), see [how to integrate](./docs/zh/doc_add_readthedocs.md) 👍
 - \[2024/07\] Image and text retrieval & Removal of `langchain` 👍

README_zh.md

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 Web 版视频教程见 [BiliBili](https://www.bilibili.com/video/BV1S2421N7mn) 和 [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=ylXrT-Tei-Y)。
 
+Web 版给 android 的接口，也支持非 android 调用，见[python 样例代码](./tests/test_openxlab_android_api.py)。
+
 - \[2024/09\] 稀疏方法实现[代码检索](./huixiangdou/service/parallel_pipeline.py)
 - \[2024/08\] ["chat_with readthedocs"](https://huixiangdou.readthedocs.io/zh-cn/latest/) ，见[集成说明](./docs/zh/doc_add_readthedocs.md)
 - \[2024/07\] 图文检索 & 移除 `langchain` 👍

tests/test_openxlab_android_api.py

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+import requests
+import json
+import time
+
+# 定义要发送的数据
+data = {
+    "query_id": "random_string_for_log_analysis",  # 自己定义的随机 str，用来 async 映射谁是谁的消息
+    "groupname": "茴香豆（大暑群）",  # 群名
+    "username": "tpoisonooo", # 微信群中的用户名
+    "query": {
+        "type": "text",  # 类型，支持 text 和 poll 两种。 text 意味上行给服务器发消息； poll 意味着拉**所有历史** chat 结果。
+        "content": "你好，请问如何安装 mmpose ?" # 群里发的问题
+    }
+}
+
+# 输出样例
+# {
+#   "msg": "ok",
+#   "msgCode": "10000",
+#   "data": [
+#     {
+#       "req": {
+#         "query_id": "random_string_for_log_analysis",
+#         "groupname": "茴香豆（大暑群）",
+#         "username": "tpoisonooo",
+#         "query": {
+#           "type": "text",
+#           "content": "你好，请问如何安装 mmpose ?"
+#         }
+#       },
+#       "rsp": {
+#         "code": 15,
+#         "state": "Web search fail, please check network, TOKEN and quota",
+#         "text": "根据提供的材料，HuixiangDou 是一个基于大型语言模型（LLM）的技术助手，旨在帮助算法开发者回答与开源算法项目相关的问题，例如计算机视觉和深度学习项目。这个系统被设计成可以集成到即时通讯工具（如微信和飞书）的群聊中，以提供技术支持。\n\n为了回答用户的问题，HuixiangDou 会首先通过其拒绝管道（Reject Pipeline）来确定这个问题是否值得回答。如果问题与技术相关，它将通过响应管道（Response Pipeline）来寻找答案。在这个过程中，系统会使用关键词提取、文档片段搜索和 LLM 评分等技术来确保答案的准确性和相关性。\n\n因此，对于用户提出的问题“你好，请问如何安装 mmpose ?”，HuixiangDou 会首先判断这个问题是否与技术相关，如果是，它将尝试从其知识库中搜索相关信息，并提供一个基于 LLM 的响应来指导用户如何安装 mmpose。\n\n请注意，由于 HuixiangDou 是一个技术助手，它可能无法提供非常详细的安装步骤，但它应该能够提供一些基本的指导和建议，帮助用户开始安装过程。如果需要更具体的帮助，用户可能需要参考 mmpose 的官方文档或寻求社区支持。",
+#         "references": []
+#       }
+#     },
+#     {
+#       "req": {
+#         "query_id": "random_string_for_log_analysis",
+#         "groupname": "茴香豆（大暑群）",
+#         "username": "tpoisonooo",
+#         "query": {
+#           "type": "text",
+#           "content": "你好，请问如何安装 mmpose ?"
+#         }
+#       },
+#       "rsp": {
+#         "code": 15,
+#         "state": "Web search fail, please check network, TOKEN and quota",
+#         "text": "根据提供的材料，HuixiangDou 是一个基于大型语言模型（LLM）的技术助手，旨在帮助算法开发者回答与开源算法项目相关的问题，例如计算机视觉和深度学习项目。这个系统被设计成可以集成到即时通讯工具（如微信和飞书）的群聊中，以提供技术支持。\n\n为了回答用户的问题，HuixiangDou 会首先通过其拒绝管道（Reject Pipeline）来确定这个问题是否值得回答。如果问题与技术相关，它将通过响应管道（Response Pipeline）来寻找答案。在这个过程中，系统会使用关键词提取、文档片段搜索和 LLM 评分等技术来确保答案的准确性和相关性。\n\n因此，对于用户提出的问题“你好，请问如何安装 mmpose ?”，HuixiangDou 会首先判断这个问题是否与技术相关，如果是，它将尝试从其知识库中搜索相关信息，并提供一个基于 LLM 的响应来指导用户如何安装 mmpose。\n\n请注意，由于 HuixiangDou 是一个技术助手，它可能无法提供非常详细的安装步骤，但它应该能够提供一些基本的指导和建议，帮助用户开始安装过程。如果需要更具体的帮助，用户可能需要参考 mmpose 的官方文档或寻求社区支持。",
+#         "references": []
+#       }
+#     }
+#   ]
+# }
+
+# 指定API的URL
+url = "http://139.224.198.162:18443/api/v1/message/v1/wechat/3Cy7"  # 请替换为实际的API URL
+
+# 设置请求头，通常需要包含Content-Type为application/json
+headers = {
+    'Content-Type': 'application/json'
+}
+
+# 发送POST请求
+response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
+
+# 打印响应的状态码和内容
+print("Status Code:", response.status_code)
+print("Response Body:", response.text)
+
+for i in range(60):
+    print("waiting for reply")
+    data['query']['type'] = 'poll'
+    response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
+    json_obj = json.loads(response.text)
+
+    resp_data = json_obj['data']
+    if len(resp_data) > 0:
+        import pdb
+        pdb.set_trace()
+        print(response.text)
+        break
+    else:
+        print(resp_data)
+
+    time.sleep(2)
+