open-source-slack-ai

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自托管Slack AI工具,支持生成线程和频道摘要

该项目是一个自托管的Slack AI解决方案,可以生成线程和频道的摘要,支持公共和私人信息。利用OpenAI生成详细的线程摘要和频道概述。项目提供安装指南和定制选项,适用于Python 3.8或更高版本,需要配置OpenAI API和Slack App相关的API Token,未来计划支持开源LLMs和性能优化。

Slack AIOpenAIGPT-3.5-TurboFastAPILangChainGithub开源项目

开源 Slack AI 应用项目介绍

项目概述

开源 Slack AI 应用是一个开箱即用的 AI 驱动解决方案,旨在自托管环境中帮助用户实时总结 Slack 中的对话线程和频道。该项目利用 OpenAI 的技术,支持实时生成对话和频道的总结,未来还计划支持其他开放源码的语言模型。2023年9月,该项目的开源版本发布,旨在提供无需额外付费的 AI 功能。

功能特点

  • 对话线程总结:用户可以为任何 Slack 对话线程生成详细总结,背后由 GPT-3.5-Turbo 提供支持。

  • 频道概述:基于频道的历史消息内容,生成该频道的目的概述。此功能结合了几种自然语言处理模型,并使用少量的 GPT-4 来以自然语言解释分析结果。

  • 按日期整理的频道摘要:用户可以为某个日期之后的所有频道消息生成一份详细的摘要,目前支持自定义提示命令。

  • 完整频道历史摘要:(实验性功能)可以为频道的扩展历史生成详细的总结,也支持自定义提示命令。

快速入门

要在本地机器上安装和测试此项目,需要满足以下前提条件:

  • 拥有 Python 3.9.x 至 3.11.x 的开发环境。
  • OpenAI 的API密钥。
  • 一个配置好的 Slack 应用及相关 API 令牌。
  • Poetry 包管理器。
  • ngrok 工具(推荐)。

安装步骤

  1. 克隆项目仓库到本地。

  2. 进入项目目录。

  3. 使用 Poetry 安装必要的 Python 包:

    poetry install
  4. 下载词典模型:

    poetry run python -m spacy download en_core_web_md
  5. 在项目的根目录中创建一个 .env 文件,填入 API 密钥和令牌,示例可参考 example.env 文件。

Slack 应用配置

通过复制 manifest.json 文件并修改请求 URL 为你的 ngrok 或服务器 URL 来进行配置。创建一个新的 Slack 应用,并使用你的 manifest.yaml 文件来配置。

获取 “Bot User OAuth Token”和 App-Level Tokens,并将其添加至 .env 文件中。

使用方法

运行 FastAPI 服务器以启动应用:

poetry run uvicorn ossai.slack_server:app --reload

然后使用 ngrok 暴露服务器到互联网,并将 ngrok 生成的 URL 添加到 Slack 应用的设置中。

定制化选项

用户可以自定义频道和线程总结的 ChatGPT 提示,以适应不同需求。这些定制项主要在 topic_analysis.pysummarizer.py 文件中进行修改。

测试

此项目使用 pytestpytest-cov 运行测试并测量代码的测试覆盖率。

在项目根目录下执行以下命令来运行测试:

pytest --cov=ossai tests/

测试结果将展示代码覆盖率及未覆盖的行数。

未来增强

项目计划未来增加以下功能:

  • 支持替代和开源的语言模型。
  • 加强用户反馈机制以改善 AI 学习效率。
  • 支持外部数据上下文读取,如公司知识库。
  • 实现情感分析工具。

贡献指南

项目接受任何形式的贡献。用户可以阅读 CONTRIBUTING.md 了解提交反馈、报告 Bug、提出功能请求或贡献代码的方法。

许可

本项目基于 GPL-3.0 许可证开源。详细信息请见 LICENSE.md 文件。

通过这个项目,用户可以更好地管理和总结 Slack 对话,为团队协作增添智能帮助。参与开源项目的用户不仅能使用这些功能,还能对项目的未来发展贡献自己的力量。

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