Linkedin_Automation_with_Generative_AI

LinkedIn_automation_With_Generative_ai

Cet outil exploite la puissance de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour automatiser le processus de création et de publication de contenu de haute qualité sur LinkedIn. Il utilise Gen AI, un modèle de langue large, pour générer un texte et des informations attrayants RATRI pour extraire les informations pertinentes à partir de liens fournis.

Caractéristiques

• Création de contenu automatisée: générer des articles linkedIn convaincants en fonction de votre intention et des liens fournis.
• Publication intelligente: déterminez le temps optimal pour publier votre contenu pour un engagement maximal.
• Capturation d'image: trouver automatiquement et inclure des images pertinentes pour accompagner vos messages.
• Efficacité de sauvegarde dans le temps: rationalisez votre processus de publication LinkedIn et gagnez un temps précieux.

Condition préalable

• Python 3.x?
• Installateur du package PIP?
• Compte LinkedIn valide
• Installation
• Cloner ou télécharger le référentiel

Start

Installation de Python

Installez notre repo LinkedIn_automation Psi

 pip install - q git + https : // github . com / gathnexadmin / Linkedin_Automation_with_Generative_AI . git

Importer des fichiers et configurer les informations d'identification

Pour en savoir plus sur la façon de créer LinkedIn Access Token Checkout Blog précédent: https://medium.com/@gathnex/automating-the-linkedin-posts-using-generative-ai-llm-part-1f-to-reate-linkedin-api-e5f77fa46e5f

 #import this two files contain PSI automation system
from psi import llm_automation , Linkedin_post
#setup your credentials
OPENAI_API_KEY = "openai key"
access_token = "linkedin access token"

Fonction PSI

 def psi ( prompt ):
    llm = llm_automation . llm_auto ( prompt , OPENAI_API_KEY )
    if llm . intent_indentifier () == "#Post" :
        url = llm . prompt_link_capturer ()
        res = Linkedin_post . LinkedinAutomate ( access_token , url , OPENAI_API_KEY ). main_func ()
        return llm . posted_or_not ( res )
    else :
        return llm . normal_gpt ()

Maintenant, vous êtes prêt à utiliser l'IA génrative avec l'outil PSI

 psi ( "create content about my new medium blog post https://medium.com/@gathnex/new-generative-ai-course-by-deeplearning-ai-daf34e24e9c8 and post it on my linkedin" )

Contributif

Nous saluons les contributions à ce projet. N'hésitez pas à ouvrir des problèmes ou à réaliser des demandes avec vos suggestions ou vos améliorations de code.

Licence

Ce projet est autorisé sous la licence du MIT.