Babu LOHAR

Babu-Lohar: Bot Slack Didukung oleh Model LLM Tingkat Lanjut untuk Berinteraksi dengan Dokumen yang Diunggah

Perkenalan

Babu-Lohar adalah Slack Bot serbaguna yang didukung oleh Large Language Model (LLM) yang canggih. Ini dirancang untuk berinteraksi dengan Dokumen yang Anda unggah, mengekstrak informasi berguna, dan membantu menganalisis dan mengelola konten.

Fitur

• Pengunggahan Dokumen: Unggah file Dokumen Anda ke saluran Slack dan Babu-Lohar akan memprosesnya secara otomatis.
• Ngobrol dengan dokumen Anda.
• Peringkasan dokumen.
• Pemahaman Bahasa Tingkat Lanjut: Didukung oleh model pemahaman bahasa terbaru, Babu-Lohar dapat memahami dan menjalankan perintah kompleks, dan bahkan terlibat dalam percakapan santai.

Instalasi

1. Kloning Repositori

   Pertama, kloning repositori Babu-Lohar dari GitHub ke mesin lokal Anda. Gunakan perintah berikut:

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

2. Lingkungan Pengaturan

   Instal dependensi yang diperlukan untuk Babu-Lohar. Disarankan untuk menggunakan lingkungan virtual agar proyek Anda tetap teratur.

    pip install -r requirements.txt
   

3. Konfigurasikan Ruang Kerja Slack Anda

   Buat bot baru di ruang kerja Slack Anda dan dapatkan Bot User OAuth Token Anda.

4. Siapkan Variabel Lingkungan

   Anda perlu menyiapkan semua variabel lingkungan yang disebutkan dalam file .env. (Pastikan bagian ini tetap seaman mungkin)

5. Jalankan Botnya

   Setelah semuanya siap, Anda dapat menjalankan Babu-Lohar menggunakan perintah berikut:

    python main.py
   

Penggunaan

Setelah Babu-Lohar aktif dan berjalan, Anda dapat mulai mengunggah Dokumen ke ruang kerja Slack Anda. Bot akan secara otomatis memproses Dokumen apa pun yang diunggah ke saluran yang menjadi anggotanya.

Untuk berinteraksi dengan Babu-Lohar, cukup sebutkan bot tersebut dalam pesan.

Lisensi

Babu-Lohar dilisensikan di bawah Lisensi MIT.

Ucapan Terima Kasih

Kami berterima kasih kepada @OpenAI atas model GPT luar biasa mereka yang mendukung Babu-Lohar. Selain itu, kami ingin mengucapkan terima kasih kepada @hwchase17 atas kerangka Langchain, yang telah berkontribusi besar terhadap pengembangan proyek kami.

Kontak

Untuk pertanyaan atau permasalahan apa pun, silakan buka terbitan di GitHub atau hubungi pengelola secara langsung.

Selamat menggunakan Babu-Lohar!