Linkedin_Automation_with_Generative_AI

linkedin_automation_with_generative_ai

이 도구는 인공 지능 및 기계 학습의 힘을 활용하여 LinkedIn에 고품질 컨텐츠를 작성하고 게시하는 프로세스를 자동화합니다. 큰 언어 모델 인 Gen AI를 사용하여 제공된 링크에서 관련 정보를 추출하기 위해 매력적인 텍스트 및 정보 Ratri를 생성합니다.

특징

• 자동화 된 컨텐츠 생성 : 의도 및 제공된 링크에 따라 매력적인 LinkedIn 게시물을 생성합니다.
• 지능형 게시 : 최적의 참여를 위해 컨텐츠를 게시하는 최적의 시간을 결정하십시오.
• 이미지 캡처 : 게시물에 동반 할 관련 이미지를 자동으로 찾고 포함합니다.
• 시간 절약 효율성 : LinkedIn 게시 프로세스를 간소화하고 귀중한 시간을 절약하십시오.

전제 조건

• 파이썬 3.x?
• PIP 패키지 설치 프로그램?
• 유효한 LinkedIn 계정
• 설치
• 저장소를 복제하거나 다운로드하십시오

QuickStart

파이썬 설치

LinkedIn_automation PSI Repo를 설치하십시오

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

파일을 가져오고 자격 증명을 설정합니다

LinkedIn Access Token Checkout 이전 블로그를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 https://medium.com/@gathnex/automating-the-linkedin-posts-using-generative-ai-llm-part-1-how-to-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"

PSI 기능

 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 ()

이제 PSI 도구와 함께 장기 AI를 사용할 준비가되었습니다.

 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" )

기여

우리는이 프로젝트에 대한 기여를 환영합니다. 제안 또는 코드 개선으로 문제를 열거 나 요청을 가져 오십시오.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다.