Reply gAI: Automatisches Sammeln von Tweets von Schreibern, um den Schreibstil eines beliebigen X-Nutzers zu imitieren

Allgemeine Einführung

Reply gAI ist ein auf LangChain basierendes KI-Tool, das entwickelt wurde, um KI-Klone von jedem X (ehemals Twitter)-Nutzer zu erstellen. Das Tool nutzt die Retrieval Augmented Generation (RAG)-Technologie, um Antworten zu generieren, die dem einzigartigen Schreibstil und Standpunkt eines Nutzers entsprechen, indem es automatisch dessen Tweets sammelt und im Langzeitgedächtnis speichert. reply gAI tut dies durch LangGraph Erstellen Sie Workflows, die den Schreibstil von X-Benutzern nachahmen und sicherstellen, dass die generierten Antworten kontextbezogen und personalisiert sind. Benutzer können das Tool einfach starten und verwenden, indem sie einen API-Schlüssel konfigurieren und ein X-Benutzerhandle angeben.

Funktionsliste

• Sammelt automatisch Tweets von X Nutzern und speichert sie im Langzeitspeicher
• nutzen. RAG Die Technologie generiert Antworten, die dem Schreibstil des Benutzers entsprechen
• Unterstützung für die Erstellung von Workflows über LangGraph
• Bietet einen lokal laufenden LangGraph-Server für Entwicklung und dauerhafte Speicherung
• Unterstützung für semantische Suche und kontextabhängige Antwortgenerierung
• Bietet eine visuelle Schnittstelle zur Anzeige gespeicherter Tweets

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Klon-Lagerhaus:

   git clone https://github.com/langchain-ai/reply_gAI.git
cd antwort_gAI

2. Installieren Sie die Abhängigkeit:

   pip install -r anforderungen.txt

3. Konfigurieren Sie den API-Schlüssel:

   export ANTHROPIC_API_KEY=
export ARCADE_API_KEY=
export ARCADE_USER_ID=

4. Starten Sie den LangGraph-Server:

   uvx --refresh --from "langgraph-cli [inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph dev

Verwendung Prozess

1. Fügen Sie auf der Registerkarte Konfiguration einen Handle für einen beliebigen X-Benutzer hinzu.
2. Betrachten und verwalten Sie gespeicherte Tweets über die Visualisierungsoberfläche von LangGraph Studio.
3. Interaktion mit einem KI-Klon eines bestimmten Benutzers, um eine personalisierte Antwort zu erhalten.

Hauptfunktionen

• Sammlung von TweetsArcade API X Toolkit: Mit dem Arcade API X Toolkit werden die Tweets des angegebenen X-Benutzers für die letzten 7 Tage abgerufen und im Arbeitsspeicher des LangGraph-Servers gespeichert.
• Erzeugung von AntwortenRAG-Technologie: Nutzt die RAG-Technologie, um kontextbezogene Antworten auf der Grundlage gespeicherter Tweets zu generieren und den Schreibstil des Nutzers nachzuahmen.
• flüchtige ErinnerungTweets werden auf einem lokal laufenden LangGraph-Server gespeichert, der Postgres für die dauerhafte Speicherung verwendet.
• VisualisierungDie Anzeige und Verwaltung gespeicherter Tweets durch LangGraph Studio stellt sicher, dass die Antworten mit aktuellen und relevanten Daten erstellt werden.

Detaillierte Vorgehensweise

1. Sammlung von TweetsDas System aktualisiert die Tweets automatisch, um sicherzustellen, dass die neuesten Daten für die Erstellung der Antworten verwendet werden.
2. Erzeugung von AntwortenGenerierung personalisierter Antworten basierend auf dem Inhalt des Tweets und dem Schreibstil des Nutzers, um kontextuelle Relevanz zu gewährleisten.
3. Langfristige SpeicherverwaltungTweets werden auf dem LangGraph-Server gespeichert und unterstützen die semantische Suche und die kontextabhängige Erstellung von Antworten.
4. VisualisierungsoberflächeAnzeigen und Verwalten gespeicherter Tweets über LangGraph Studio, um Datenvisualisierung und Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten.