Reply gAI: recopilación automática de tweets de escritores para imitar el estilo de escritura de cualquier usuario X

Introducción general

reply gAI es una herramienta de IA basada en LangChain diseñada para crear clones de IA de cualquier usuario de X (antes Twitter). La herramienta utiliza la tecnología Retrieval Augmented Generation (RAG) para generar respuestas que coincidan con el estilo de escritura y el punto de vista únicos de un usuario mediante la recopilación automática de sus tweets y su almacenamiento en la memoria a largo plazo. reply gAI hace esto de la siguiente manera LangGraph Cree flujos de trabajo que imiten el estilo de escritura de los usuarios X, garantizando que las respuestas generadas sean contextualmente relevantes y personalizadas. Los usuarios pueden iniciar y utilizar fácilmente la herramienta configurando una clave API y especificando un identificador de usuario X.

Lista de funciones

• Recoge automáticamente los tweets de X usuarios y los almacena en la memoria a largo plazo.
• utilice RAG La tecnología genera respuestas que se ajustan al estilo de escritura del usuario
• Soporte para la creación de flujos de trabajo a través de LangGraph
• Proporciona un servidor LangGraph de ejecución local para el desarrollo y el almacenamiento persistente.
• Soporte para búsqueda semántica y generación de respuestas sensibles al contexto
• Proporciona una interfaz visual para ver los tweets almacenados

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Almacén de clonación:

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

2. Instale la dependencia:

   pip install -r requirements.txt

3. Configure la clave API:

   export ANTHROPIC_API_KEY=<your_anthropic_api_key>
export ARCADE_API_KEY=<your_arcade_api_key>
export ARCADE_USER_ID=<your_arcade_user_id>

4. Inicie el servidor LangGraph:

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

Proceso de utilización

1. Añade una asa a cualquier usuario X en la pestaña Configuración.
2. Visualice y gestione los tweets almacenados a través de la interfaz de visualización LangGraph Studio.
3. Interactuar con un clon de IA de un usuario determinado para generar una respuesta personalizada.

Funciones principales

• Colección de tweetsUtiliza el Arcade API X Toolkit para obtener los tweets del usuario X especificado de los últimos 7 días y almacenarlos en la memoria del servidor LangGraph.
• Generación de respuestasLa tecnología RAG genera respuestas contextualmente relevantes a partir de los tweets almacenados, imitando el estilo de escritura del usuario.
• memoria efímeraLos tweets se almacenan en un servidor LangGraph local que utiliza Postgres para el almacenamiento persistente.
• visualizaciónLa visualización y gestión de los tweets almacenados a través de LangGraph Studio garantiza que las respuestas se generen utilizando datos actualizados y pertinentes.

Procedimiento de funcionamiento detallado

1. Colección de tweetsEl sistema actualiza automáticamente los tweets para garantizar que se utilizan los datos más recientes para generar las respuestas.
2. Generación de respuestasGenerar respuestas personalizadas basadas en el contenido del tuit y el estilo de escritura del usuario para garantizar la pertinencia contextual.
3. Gestión de la memoria a largo plazo: Los Tweets se almacenan en el servidor LangGraph y admiten la búsqueda semántica y la generación de respuestas sensibles al contexto.
4. interfaz de visualización: Visualice y gestione los tweets almacenados a través de LangGraph Studio, garantizando la visualización de los datos y la facilidad de uso.