Reply gAI: coleta automática de tweets de escritores para imitar o estilo de escrita de qualquer usuário X

Introdução geral

O Reply gAI é uma ferramenta de IA baseada em LangChain projetada para criar clones de IA de qualquer usuário do X (antigo Twitter). A ferramenta coleta automaticamente os tweets do usuário e os armazena na memória de longo prazo, usando técnicas de Retrieval Augmented Generation (RAG) para gerar respostas que correspondam ao estilo de escrita e ao ponto de vista exclusivos do usuário. O reply gAI cria um fluxo de trabalho por meio do LangGraph que imita o estilo de escrita do usuário X, garantindo que as respostas geradas sejam contextualmente relevantes e personalizadas. Os usuários podem iniciar e usar a ferramenta com facilidade configurando uma chave de API e especificando um identificador de usuário X.

Lista de funções

• Coleta automaticamente tweets de X usuários e os armazena na memória de longo prazo
• Utilizar RAG A tecnologia gera respostas que correspondem ao estilo de escrita do usuário
• Suporte para a criação de fluxos de trabalho via LangGraph
• Fornece um servidor LangGraph em execução local para desenvolvimento e armazenamento persistente
• Suporte para pesquisa semântica e geração de respostas sensíveis ao contexto
• Fornece uma interface visual para visualizar os tweets armazenados

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Armazém de Clonagem:

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

2. Instale a dependência:

   pip install -r requirements.txt

3. Configure a chave da API:

   export ANTHROPIC_API_KEY=
export ARCADE_API_KEY=
export ARCADE_USER_ID=

4. Inicie o servidor LangGraph:

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

Processo de uso

1. Adicione um identificador a qualquer usuário X na guia Configuração.
2. Visualize e gerencie tweets armazenados por meio da interface de visualização do LangGraph Studio.
3. Interaja com um clone de IA de um determinado usuário para gerar uma resposta personalizada.

Funções principais

• Coleção de tweetsUse o Arcade API X Toolkit para buscar tweets do usuário X especificado nos últimos 7 dias e armazená-los no armazenamento na memória do servidor LangGraph.
• Geração de respostasUtiliza a tecnologia RAG para gerar respostas contextualmente relevantes com base em tweets armazenados, imitando o estilo de escrita do usuário.
• memória efêmeraTweets: Os tweets são armazenados em um servidor LangGraph em execução local usando Postgres para armazenamento persistente.
• visualizaçãoVisualização e gerenciamento de tweets armazenados por meio do LangGraph Studio garantem que as respostas sejam geradas usando dados atualizados e relevantes.

Procedimento de operação detalhado

1. Coleção de tweetsO sistema atualiza automaticamente os tweets para garantir que os dados mais recentes sejam usados para gerar respostas.
2. Geração de respostasGerar respostas personalizadas com base no conteúdo do tweet e no estilo de escrita do usuário para garantir a relevância contextual.
3. Gerenciamento de memória de longo prazoTweets são armazenados no servidor LangGraph e suportam pesquisa semântica e geração de respostas sensíveis ao contexto.
4. interface de visualizaçãoVisualização e gerenciamento de tweets armazenados por meio do LangGraph Studio, garantindo a visualização de dados e a facilidade de uso.

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