답글 gAI: 모든 X 사용자의 글쓰기 스타일을 모방하기 위해 작성자의 트윗을 자동으로 수집합니다.

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일반 소개

Reply gAI는 모든 X(이전 트위터) 사용자의 AI 복제품을 생성하도록 설계된 LangChain 기반 AI 도구입니다. 이 도구는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용하여 사용자의 트윗을 자동으로 수집하고 장기 기억에 저장함으로써 사용자의 고유한 글쓰기 스타일과 관점에 맞는 답글을 생성합니다. 답글 gAI는 다음과 같은 방법으로 이를 수행합니다. LangGraph X 사용자의 글쓰기 스타일을 모방한 워크플로우를 생성하여 상황에 맞는 맞춤형 응답을 생성할 수 있습니다. 사용자는 API 키를 구성하고 X 사용자 핸들을 지정하여 툴을 쉽게 시작하고 사용할 수 있습니다.

기능 목록

X 사용자로부터 트윗을 자동으로 수집하여 장기 메모리에 저장합니다.
활용 RAG 사용자의 글쓰기 스타일에 맞는 응답을 생성하는 기술
LangGraph를 통한 워크플로 생성 지원
개발 및 영구 저장을 위해 로컬에서 실행되는 LangGraph 서버를 제공합니다.
시맨틱 검색 및 상황에 맞는 응답 생성 지원
저장된 트윗을 볼 수 있는 시각적 인터페이스 제공

도움말 사용

설치 프로세스

복제 창고:

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

종속성을 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt

API 키를 구성합니다:

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

LangGraph 서버를 시작합니다:

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

사용 프로세스

구성 탭에서 X 사용자에 핸들을 추가합니다.
LangGraph Studio 시각화 인터페이스를 통해 저장된 트윗을 보고 관리할 수 있습니다.
특정 사용자의 AI 클론과 상호작용하여 개인화된 응답을 생성합니다.

주요 기능

트윗 모음아케이드 API X 툴킷을 사용하여 지정된 X 사용자의 지난 7일 동안의 트윗을 가져와 LangGraph 서버의 인메모리 스토리지에 저장합니다.
응답 생성RAG 기술을 활용하여 저장된 트윗을 기반으로 사용자의 글쓰기 스타일을 모방하여 문맥에 맞는 답글을 생성합니다.
임시 메모리트윗은 영구 저장을 위해 Postgres를 사용하여 로컬에서 실행 중인 LangGraph 서버에 저장됩니다.
시각화랭그래프 스튜디오를 통해 저장된 트윗을 보고 관리하면 최신의 관련 데이터를 사용하여 답글을 생성할 수 있습니다.