open source slack ai
v0.5.0
該存儲庫是一個現成的基本Slack AI解決方案，您可以託管自己，並使用OpenAI解鎖匯總線程和頻道的能力（如果有需求，將添加替代和開源LLMS的支持）。官方的Slack AI產品看起來很棒，但是由於訪問和附加價格有限，我決定開放我於2023年9月建造的版本。詳細介紹了我如何以及為什麼建造開源的Slack AI。
一旦啟動並運行（下面提供了整個過程的說明），您的所有Slack用戶都將能夠同時生成公共和私人：
/tldr_since anonymize the summary 。注意：這還不包括線程。/tldr_extended anonymize the summary 。注意：這可能會變得很長！ 請按照以下說明獲取該項目的副本，並在本地計算機上運行，以開發和測試目的。
確保您在本地開發機上具有以下預先配置或安裝的：
poetry installpoetry run python -m spacy download en_core_web_md.env文件，然後用API鍵和令牌填充它。將example.env文件作為模板。 cp example.env .env && open .env製作manifest.json的副本。
在此處創建一個新的Slack應用程序，並使用您的manifest.yaml YAML文件進行配置。
您不需要進行任何其他更改，但是您可以更改名稱，描述和其他相關設置。
如果您想調整斜線命令的名稱，則需要修改slack_server.py 。
配置後，從“安裝應用程序”頁面中檢索“ bot用戶oauth token”，並將其添加到.env文件中SLACK_BOT_TOKEN 。
然後，在應用程序級令牌標題下方的基本信息頁面上創建一個帶有SCOP connections:write並將其添加到您的.env文件中SLACK_APP_TOKEN 。
要運行應用程序，請運行FastAPI服務器：
poetry run uvicorn ossai.slack_server:app --reload然後，您需要使用Ngrok將服務器公開到Internet。
使用以下命令運行NGROK： ngrok http 8000
然後將NGROK URL添加到Slack應用程序的設置中。
主要的自定義選項是：
topic_analysis.py中的chatgpt提示summarizer.py中自定義chatgpt提示該項目使用pytest和pytest-cov進行測試並測量測試覆蓋率。
按照以下步驟進行測試，並進行覆蓋：
導航到項目根目錄。
運行以下命令以覆蓋範圍執行測試：
pytest --cov=ossai tests/此命令將運行tests/目錄中的所有測試，並為ossai模塊生成覆蓋範圍報告。
運行測試後，您將在終端中看到一份報告，該報告顯示了測試所涵蓋的代碼百分比，並突出顯示了未涵蓋的任何行。
請注意，如果您使用的是虛擬環境，請確保在運行這些命令之前已激活它。
/tldr_since命令以匯總給定日期以來頻道的消息我非常歡迎捐款！請閱讀CONTRIBUTING.md如何提交反饋，錯誤，功能請求，增強功能或您自己的拉動請求的詳細信息的詳細信息。
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