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Babu LOHAR

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Babu-Lohar : un robot Slack alimenté par un modèle LLM avancé pour interagir avec les documents téléchargés

Introduction

Babu-Lohar est un Slack Bot polyvalent alimenté par un grand modèle linguistique (LLM) avancé. Il est conçu pour interagir avec vos documents téléchargés, extraire des informations utiles et vous aider à analyser et gérer le contenu.

Caractéristiques

Téléchargement de documents : téléchargez vos fichiers de documents sur la chaîne Slack et Babu-Lohar les traitera automatiquement.
Discutez avec vos documents.
Résumé des documents.
Compréhension avancée du langage : alimenté par le dernier modèle de compréhension du langage, Babu-Lohar peut comprendre et exécuter des commandes complexes, et même engager une conversation informelle.

Installation

Cloner le référentiel
Tout d'abord, clonez le référentiel Babu-Lohar de GitHub sur votre machine locale. Utilisez la commande suivante :
```
 git clone https://github.com/Madhav-MKNC/Babu-LOHAR.git;
cd Babu-LOHAR/;
```
Environnement de configuration
Installez les dépendances requises pour Babu-Lohar. Il est recommandé d'utiliser un environnement virtuel pour garder votre projet organisé.
```
 pip install -r requirements.txt
```
Configurez votre espace de travail Slack
Créez un nouveau bot dans votre espace de travail Slack et obtenez votre Bot User OAuth Token .
Configurer les variables d'environnement
Vous devrez configurer toutes les variables d'environnement mentionnées dans le fichier .env. (Assurez-vous que cette partie reste aussi sécurisée que possible)
Exécutez le robot
Une fois que tout est configuré, vous pouvez exécuter Babu-Lohar en utilisant la commande suivante :
```
 python main.py
```

Usage

Une fois Babu-Lohar opérationnel, vous pouvez commencer à télécharger des documents sur votre espace de travail Slack. Le robot traitera automatiquement tout document téléchargé sur les chaînes dont il est membre.

Pour interagir avec Babu-Lohar, mentionnez simplement le bot dans un message.

Licence

Babu-Lohar est sous licence MIT.

Remerciements

Nous sommes reconnaissants à @OpenAI pour leurs incroyables modèles GPT qui alimentent Babu-Lohar. De plus, nous tenons à exprimer nos remerciements à @hwchase17 pour le framework Langchain, qui a grandement contribué au développement de notre projet.