slackbot_gemini

使用 Gemini 模型和 ngrok 将 Slack Bot 与基于 LLM 的聊天机器人集成

该项目演示了如何使用 Google 的 Gemini 模型将 Slack 机器人与基于大型语言模型 (LLM) 的聊天机器人集成。该集成允许直接在 Slack 内进行智能和上下文感知的通信。

项目概况

Slack 机器人使用 Python 和 Flask 构建，并与利用 Gemini 模型的 LLM 驱动的聊天机器人集成。此设置使机器人能够处理 Slack 通道中的用户输入，并根据最新的数据工程信息进行智能响应。

关键部件

1. Slack 机器人设置

使用的库：slack_sdk、slack_bolt 功能：机器人侦听当有人在 Slack 频道中提及机器人时触发的 app_mention 事件。配置：使用环境变量从 .env 文件安全地加载令牌和机密

2. 烧瓶集成

 Flask App: The Flask app handles incoming HTTP requests from Slack.
 Event Processing: Slack events are processed through Flask using SlackRequestHandler from the slack_bolt.adapter.flask module.

3.Gemini模型整合

 Gemini Model: The Gemini model, provided by Google's Generative AI platform, processes and responds to queries.
 Python Package: The google.generativeai package is used to interact with the Gemini model, allowing for prompt-based queries.
 Configuration: Tokens are securely loaded from a .env file using environment variables for geminiai api.

4.ngrok设置

ngrok 用法：ngrok 提供一个公共 URL，将请求转发到本地 Flask 应用程序，使 Slack 能够与机器人进行通信。设置命令：ngrok http 6060 用于将 Flask 应用程序公开到互联网。

结果

集成后的 Slack 机器人能够执行高级数据分析并智能地响应 Slack 内的用户查询。