返信gAI：ライターのツイートを自動収集し、あらゆるXユーザーの文体を模倣する

はじめに

Reply gAIはLangChainベースのAIツールで、X（旧Twitter）ユーザーのクローンAIを作成するように設計されています。このツールは、ユーザーのツイートを自動的に収集し、長期メモリに保存します。RAG（Retrieval Augmented Generation）テクニックを使って、ユーザー独自の文体や視点に合った返信を生成します。返信gAIは、Xユーザーの文体を模倣するLangGraphを通してワークフローを作成し、生成された返信が文脈に関連し、パーソナライズされることを保証します。ユーザーはAPIキーを設定し、Xユーザーハンドルを指定することで、簡単にツールを起動し、使用することができます。

機能一覧

• Xユーザーのつぶやきを自動的に収集し、長期記憶に保存
• 用いる ラグ ユーザーの文体に合った回答を生成する技術
• LangGraphによるワークフロー作成をサポート
• ローカルで動作するLangGraphサーバを開発と永続的な保存のために提供します。
• セマンティック検索と文脈に応じた応答生成のサポート
• 保存されたツイートを閲覧するためのビジュアル・インターフェースを提供

ヘルプの使用

設置プロセス

1. クローン倉庫

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

2. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt

3. APIキーを設定します：

   ANTHROPIC_API_KEY= をエクスポートします。
export ARCADE_API_KEY=をエクスポートします。
export ARCADE_USER_ID= です。

4. LangGraphサーバーを起動する：

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

使用プロセス

1. Configurationタブで任意のXユーザーにハンドルを追加する。
2. 保存されたツイートをLangGraph Studioの可視化インターフェースで閲覧・管理。
3. 特定のユーザーのAIクローンと対話し、パーソナライズされた応答を生成する。

主な機能

• ツイート集: Arcade API X Toolkitを使って、指定したXユーザのツイートを過去7日分取得し、LangGraphサーバのインメモリストレージに保存する。
• レスポンス・ジェネレーションRAGテクノロジーを活用し、保存されたツイートをもとに、ユーザーの文体を模倣した文脈に即した返信を生成。
• 儚い記憶ツイートはPostgresを使ったLangGraphサーバーに保存されます。
• ビジュアライゼーション保存されたツイートをLangGraph Studioで閲覧・管理することで、最新かつ関連性の高いデータを使って返信を作成することができます。

詳しい操作手順

1. ツイート集ツイートは自動的に更新され、最新のデータが回答に使用されます。
2. レスポンス・ジェネレーションツイートの内容やユーザーの文体に基づいてパーソナライズされた応答を生成し、文脈との関連性を確保します。
3. 長期メモリ管理ツイートはLangGraphサーバーに保存され、セマンティック検索や文脈に応じた返信生成に対応している。
4. ビジュアライゼーション・インターフェース保存されたツイートをLangGraph Studioで閲覧・管理することで、データの可視化と使いやすさを実現。

AIを始めるための素人ガイド

AIツールの活用方法を、低コスト・ゼロベースから学ぶことができます。AIはオフィスソフトと同様、誰にとっても必須のスキルです。 AIをマスターすれば、就職活動で有利になり、今後の仕事や勉強の労力も半減します。

詳細を見る