open source slack ai
v0.5.0
该存储库是一个现成的基本Slack AI解决方案，您可以托管自己，并使用OpenAI解锁汇总线程和频道的能力（如果有需求，将添加替代和开源LLMS的支持）。官方的Slack AI产品看起来很棒，但是由于访问和附加价格有限，我决定开放我于2023年9月建造的版本。详细介绍了我如何以及为什么建造开源的Slack AI。
一旦启动并运行（下面提供了整个过程的说明），您的所有Slack用户都将能够同时生成公共和私人：
/tldr_since anonymize the summary 。注意：这还不包括线程。/tldr_extended anonymize the summary 。注意：这可能会变得很长！ 请按照以下说明获取该项目的副本，并在本地计算机上运行，以开发和测试目的。
确保您在本地开发机上具有以下预先配置或安装的：
poetry installpoetry run python -m spacy download en_core_web_md.env文件，然后用API键和令牌填充它。将example.env文件作为模板。 cp example.env .env && open .env制作manifest.json的副本。
在此处创建一个新的Slack应用程序，并使用您的manifest.yaml YAML文件进行配置。
您不需要进行任何其他更改，但是您可以更改名称，描述和其他相关设置。
如果您想调整斜线命令的名称，则需要修改slack_server.py 。
配置后，从“安装应用程序”页面中检索“ bot用户oauth token”，并将其添加到.env文件中SLACK_BOT_TOKEN 。
然后，在应用程序级令牌标题下方的基本信息页面上创建一个带有SCOP connections:write并将其添加到您的.env文件中SLACK_APP_TOKEN 。
要运行应用程序，请运行FastAPI服务器：
poetry run uvicorn ossai.slack_server:app --reload然后，您需要使用Ngrok将服务器公开到Internet。
使用以下命令运行NGROK： ngrok http 8000
然后将NGROK URL添加到Slack应用程序的设置中。
主要的自定义选项是：
topic_analysis.py中的chatgpt提示summarizer.py中自定义chatgpt提示该项目使用pytest和pytest-cov进行测试并测量测试覆盖率。
按照以下步骤进行测试，并进行覆盖：
导航到项目根目录。
运行以下命令以覆盖范围执行测试：
pytest --cov=ossai tests/此命令将运行tests/目录中的所有测试，并为ossai模块生成覆盖范围报告。
运行测试后，您将在终端中看到一份报告，该报告显示了测试所涵盖的代码百分比，并突出显示了未涵盖的任何行。
请注意，如果您使用的是虚拟环境，请确保在运行这些命令之前已激活它。
/tldr_since命令以汇总给定日期以来频道的消息我非常欢迎捐款！请阅读CONTRIBUTING.md如何提交反馈，错误，功能请求，增强功能或您自己的拉动请求的详细信息的详细信息。
该项目已根据GPL -3.0许可证获得许可 - 有关详细信息，请参见LICENSE.md文件。
