Babu LOHAR

Babu-Lohar: un robot de Slack impulsado por un modelo LLM avanzado para interactuar con documentos cargados

Introducción

Babu-Lohar es un Slack Bot versátil que funciona con un modelo de lenguaje grande (LLM) avanzado. Está diseñado para interactuar con los documentos cargados, extraer información útil y ayudar a analizar y administrar el contenido.

Características

• Carga de documentos: cargue sus archivos de documentos en el canal Slack y Babu-Lohar los procesará automáticamente.
• Chatea con tus documentos.
• Resumen de documentos.
• Comprensión avanzada del lenguaje: con el último modelo de comprensión del lenguaje, Babu-Lohar puede comprender y ejecutar comandos complejos e incluso entablar una conversación informal.

Instalación

1. Clonar el repositorio

   Primero, clone el repositorio Babu-Lohar de GitHub a su máquina local. Utilice el siguiente comando:

    git clone https://github.com/Madhav-MKNC/Babu-LOHAR.git;
   cd Babu-LOHAR/;
   

2. Entorno de configuración

   Instale las dependencias necesarias para Babu-Lohar. Se recomienda utilizar un entorno virtual para mantener organizado su proyecto.

    pip install -r requirements.txt
   

3. Configure su espacio de trabajo de Slack

   Cree un nuevo bot en su espacio de trabajo de Slack y obtenga su Bot User OAuth Token .

4. Configurar variables de entorno

   Deberá configurar todas las variables de entorno mencionadas en el archivo .env. (Asegúrese de que esta parte permanezca lo más segura posible)

5. Ejecute el robot

   Una vez que tenga todo configurado, puede ejecutar Babu-Lohar usando el siguiente comando:

    python main.py
   

Uso

Una vez que Babu-Lohar esté en funcionamiento, podrá comenzar a cargar documentos en su espacio de trabajo de Slack. El bot procesará automáticamente cualquier documento cargado en los canales de los que sea miembro.

Para interactuar con Babu-Lohar, simplemente mencione el bot en un mensaje.

Licencia

Babu-Lohar tiene la licencia MIT.

Expresiones de gratitud

Agradecemos a @OpenAI por sus increíbles modelos GPT que impulsan a Babu-Lohar. Además, nos gustaría expresar nuestro agradecimiento a @ hwchase17 por el marco Langchain, que ha contribuido en gran medida al desarrollo de nuestro proyecto.

Contacto

Si tiene alguna pregunta o inquietud, abra un problema en GitHub o comuníquese directamente con los mantenedores.

¡Disfruta usando Babu-Lohar!