matrix ai assistant

Asisten Matriks AI

Ini adalah bot kecil untuk matriks yang membawa fungsionalitas chatgpt ke ruang matriks apa pun sehingga dapat digunakan secara kolaboratif.

Setelah bot diundang ke sebuah ruangan, ia akan bergabung dan menunggu sampai disebutkan dalam sebuah pesan. Bot mendukung beberapa sesi seperti WebInterface Web ChatGPT dan menyimpan riwayat sesi dalam database SQLite. Sesi dapat dikelola dengan perintah yang berbeda (lihat contoh).

Harap dicatat :

• Saat ini hanya berfungsi di kamar yang tidak terenkripsi.
• Ini hacky, saya membuatnya dalam beberapa jam.

Contoh

Berikut adalah beberapa contoh tangkapan layar. Perintah help digunakan untuk mendapatkan daftar perintah yang tersedia.

Tanpa perintah, bot akan merespons dengan jawaban yang dihasilkan oleh API OpenAI.

Perintah new memulai sesi.

Ada banyak perintah untuk mengelola sesi.

Instal & Jalankan

Puisi digunakan untuk manajemen ketergantungan.

Instal dependensi:

poetry install

Berikan variabel lingkungan atau file .env dengan variabel -variabel ini:

 # Set to true to run productively.
PRODUCTION=false
# Path to an sqlite db. If it doesn't exist, it will be automatically created!
DB_PATH= " ./mydb.db "
# Matrix homeserver url.
MATRIX_HOMESERVER= " https://my.matrix.home.server "
# User name of the user used as the bot.
MATRIX_BOT_USERNAME= " ai-assistant "
# An access token fot the user.
MATRIX_ACCESS_TOKEN= " syt_MY_SECRET_TOKEN "
# An OpenAI API access key
OPENAI_API_KEY= " my-secret-openai-api-key "

(Lebih banyak opsi konfigurasi akan ditambahkan di masa mendatang.)

Akhirnya, jalankan bot:

poetry run matrix-ai-assistant

Peta jalan

Ini ditulis dalam Python. Saat ini basis kode berantakan dan saya ingin menulis ulang semuanya di Golang. Lihat Cabang Golang.

Berikut adalah daftar peningkatan yang mungkin di masa depan:

• Restrukturisasi basis kode, tambahkan tes dan lebih banyak dokumentasi.
• Campurkan aplikasi.
• Ganti/Berhenti Menggunakan SimpleMatrixBotlib dan cukup gunakan NIO secara langsung.
• Dukung kamar terenkripsi.
• Tangani hal -hal seperti kehilangan konektivitas ke matriks server lebih baik.
• Lebih banyak opsi konfigurasi.
• Memperkenalkan kuota penggunaan per kamar untuk mengontrol biaya API yang lebih baik.
• Simpan Pengguna di Basis Data dan perkenalkan Kuota Penggunaan per Pengguna.
• Kontrol yang lebih baik atas API Openai.
  • Kontrol yang lebih baik mengenai batas token.
  • Penanganan kesalahan yang lebih baik (saat ini sulit dilakukan dengan paket Python Openai).
• Kontrol yang lebih baik atas konteksnya dan berapa banyak sejarah yang dikirim ke API.
• Cara yang lebih modularisasi untuk berinteraksi dengan API untuk mendukung lebih banyak/API yang berbeda (ide di sini adalah membiarkan seseorang menukar API atau model yang digunakan).
• Skema basis data yang berbeda di mana sesi aktif tidak didasarkan pada cap waktu.