Reply gAI : collecte automatique de tweets d'écrivains pour imiter le style d'écriture de n'importe quel utilisateur X

Introduction générale

Reply gAI est un outil d'IA basé sur LangChain conçu pour créer des clones IA de n'importe quel utilisateur de X (anciennement Twitter). L'outil utilise la technologie Retrieval Augmented Generation (RAG) pour générer des réponses qui correspondent au style d'écriture et au point de vue uniques d'un utilisateur en collectant automatiquement ses tweets et en les stockant dans une mémoire à long terme. reply gAI y parvient par les moyens suivants LangGraph Créez des flux de travail qui imitent le style d'écriture des utilisateurs X, en veillant à ce que les réponses générées soient contextuellement pertinentes et personnalisées. Les utilisateurs peuvent facilement démarrer et utiliser l'outil en configurant une clé API et en spécifiant un identifiant d'utilisateur X.

Liste des fonctions

• Collecte automatiquement les tweets de X utilisateurs et les stocke dans une mémoire à long terme.
• utiliser RAG La technologie génère des réponses qui correspondent au style d'écriture de l'utilisateur
• Prise en charge de la création de flux de travail via LangGraph
• Fournit un serveur LangGraph fonctionnant localement pour le développement et le stockage permanent.
• Prise en charge de la recherche sémantique et de la génération de réponses contextuelles
• Fournit une interface visuelle pour visualiser les tweets stockés

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Entrepôt de clonage :

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

2. Installer la dépendance :

   pip install -r requirements.txt

3. Configurez la clé 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. Démarrer le serveur LangGraph :

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

Processus d'utilisation

1. Ajoutez une poignée à n'importe quel utilisateur X dans l'onglet Configuration.
2. Visualisez et gérez les tweets stockés grâce à l'interface de visualisation LangGraph Studio.
3. Interagir avec un clone IA d'un utilisateur donné pour générer une réponse personnalisée.

Principales fonctions

• Collection de tweets: Utiliser la boîte à outils X de l'API Arcade pour récupérer les tweets de l'utilisateur X spécifié pour les 7 derniers jours et les stocker dans le stockage en mémoire du serveur LangGraph.
• Génération de réponsesLe système RAG : il utilise la technologie RAG pour générer des réponses contextuelles pertinentes basées sur les tweets stockés, en imitant le style d'écriture de l'utilisateur.
• mémoire éphémèreLes tweets sont stockés dans un serveur LangGraph fonctionnant localement et utilisant Postgres pour le stockage persistant.
• visualisationLa consultation et la gestion des tweets stockés dans LangGraph Studio permettent de s'assurer que les réponses sont générées à partir de données actualisées et pertinentes.

Procédure d'utilisation détaillée

1. Collection de tweetsLe système actualise automatiquement les tweets pour s'assurer que les données les plus récentes sont utilisées pour générer des réponses.
2. Génération de réponsesLes réponses personnalisées sont générées en fonction du contenu du tweet et du style d'écriture de l'utilisateur afin d'assurer une pertinence contextuelle.
3. Gestion de la mémoire à long termeLes Tweets sont stockés dans le serveur LangGraph et permettent la recherche sémantique et la génération de réponses contextuelles.
4. interface de visualisationLangGraph Studio permet de visualiser et de gérer les tweets stockés, ce qui garantit la visualisation des données et la facilité d'utilisation.