Linkedin_Automation_with_Generative_AI

linkedin_automation_with_generative_ai

このツールは、人工知能と機械学習の力を活用して、LinkedInに高品質のコンテンツを作成および投稿するプロセスを自動化します。大規模な言語モデルであるGen AIを利用して、魅力的なテキストと情報を生成して、提供されたリンクから関連情報を抽出します。

特徴

• 自動化されたコンテンツの作成：意図に基づいて魅力的なLinkedIn投稿を生成し、リンクを提供します。
• インテリジェントな投稿：最大のエンゲージメントのためにコンテンツを投稿する最適な時間を決定します。
• 画像キャプチャ：投稿に付随する関連画像を自動的に見つけて含める。
• 時間節約効率：LinkedInの投稿プロセスを合理化し、貴重な時間を節約します。

前提条件

• Python 3.x？
• ピップパッケージインストーラー？
• 有効なLinkedInアカウント
• インストール
• リポジトリをクローンまたはダウンロードします

クイックスタート

Pythonインストール

LinkedIn_Automation PSI Repoをインストールします

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

ファイルをインポートし、資格情報をセットアップします

LinkedIn Access Token Checkout以前のブログを作成する方法について詳しく知るために：https：//medium.com/@gathnex/automating-the-linkedin-posts-using-generative-lm-part-how-to-create-linkedin-api-e5f77fa46e5ffffa

 #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"

psi関数

 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 ()

これで、PSIツールを使用してGenrative AIを使用する準備ができました

 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" )

貢献

このプロジェクトへの貢献を歓迎します。お客様の提案やコードの改善で問題を開いたり、リクエストを引き出したりしてください。

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。