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Compañero de trabajo

Tu compañero de trabajo de IA que vive en Slack.

El compañero de trabajo es un marco de código abierto para asistentes de IA prácticos y útiles. Vive en Slack, tendrá acceso a sus documentos (como usted lo permite) y puede tomar medidas en sus diversas herramientas.

Principios

1. Contexto consciente : a diferencia de otros chatbots de IA, debe tener conocimiento de su contexto. La conversación que tiene, los objetivos de fondo en su empresa, etc.

2. Extensible : debería ser extremadamente fácil para un desarrollador agregar una nueva capacidad al compañero de trabajo que sea relevante para su empresa.

3. Humano en el bucle : queremos dar a el compañero de trabajo capacidades realmente poderosas. Para hacer eso de una manera que mantenga la confianza, debe ser transparente para un usuario lo que está haciendo la IA y siempre obtener la aprobación de sus acciones.

Configuración

Para que esto funcione, debe configurar una nueva aplicación Slack, obtener claves API para cualquier herramienta que desee usar, por ejemplo, Lineal, noción, etc. y obtener teclas Humanloop/OpenAI para la IA.

Configuración de la aplicación Slack

1. Crea una nueva aplicación:
   1. Vaya a https://api.slack.com/apps y haga clic en "Crear nueva aplicación".
   2. Déle un nombre y seleccione el espacio de trabajo al que desea instalarlo.
   3. Haga clic en "Crear aplicación".
2. Permisos:
   1. En la barra lateral, navegue a "Oauth & permisos".
   2. En "Scopes", agregue los siguientes bot token Scopes: app_mentions:read , channels:history , chat:write , im:history
   3. Instale la aplicación en su espacio de trabajo haciendo clic en "Instalar la aplicación".
   4. Encuentre el "Token de usuario de BOT OAuth". Este es tu SLACK_BOT_TOKEN que comienza con xoxb- .
3. Habilitar el modo de socket: 1. En la barra lateral, navegue hasta el "modo de socket". 2. Active "Habilitar el modo de socket". 3. Genere un nuevo token en "Tokens de nivel de aplicaciones". Este es tu SLACK_APP_TOKEN que comienza con xapp- .

Configure una cuenta Humanloop / OpenAI para la AI

1. Vaya a https://humanloop.com/signup y comience una prueba gratuita
2. Obtenga su HUMANLOOP_API_TOKEN de https://app.humanloop.com/account/api-keys
3. Obtenga su OPENAI_API_TOKEN desde https://platform.openai.com/account/api-keys

Agregar nuevas herramientas para la IA

Para agregar una nueva acción, cree una función de pitón en /tools con anotaciones tipo y una buena dosctring (esto es importante ya que es lo que la IA usa para saber cuándo llamarlo). Luego importárelo y agréguelo a la variable ENABLED_TOOLS en main.py

Por defecto, la aplicación estará en todos los canales. Puede cambiar esto editando la variable ENABLED_CHANNELS en main.py

Ejecutando localmente

Configuración

1. Clon este repositorio
2. Copiar .env.example a .env y complete los valores
3. poetry install

Correr

1. poetry run python main.py

Despliegue

Puede ejecutar esto localmente por sí mismo, pero si desea implementar, recomendamos usar Railway.App.

Simplemente desembolse este repositorio y cree una nueva implementación en el ferrocarril vinculado a ese repositorio.

Deberá configurar solo sus variables de entorno.

Privacidad

Establece esto usted mismo, con su propia cuenta de Humanloop y su propia opción (u otro proveedor de LLM). Los datos son privados para usted y, como esto utilizará la API de OpenAI, este es en realidad un enfoque de preservación de privacidad que el uso de CHATGPT directamente, ya que sus datos no se utilizarán en futuras ejecuciones de capacitación de los modelos de OpenAI.

Mapa vial

• GPT-4 Bot que puede leer todos los mensajes en Slack y responder cuando sea apropiado
• Capacidad para reconocer la conversación sobre un error y ofrecer escribir un boleto lineal y luego hacerlo
• Capacidad para reconocer la conversación sobre los comentarios de los usuarios y guardarla en un lugar central
• Haga que las respuestas de AI estén en hilos para evitar aclarar el alimento principal
• Pide permiso para hacer cosas
• Agregue más fuentes de conocimiento como noción, unidad o correo electrónico (podría usar algo como SID para manejar los permisos de acceso)
• Resúmenes diarios/semanales de las conversaciones más importantes tuvieron para ingeniería, productos y ventas
• Integraciones con notas de reunión como Fathom o Nutry para que la IA pueda responder preguntas
• Integración con una base de datos vectorial o similar que el modelo puede leer y escribir para mantener la memoria a largo plazo