open-source-slack-ai - 自托管Slack AI工具，支持生成线程和频道摘要

开源 Slack AI 应用项目介绍

项目概述

开源 Slack AI 应用是一个开箱即用的 AI 驱动解决方案，旨在自托管环境中帮助用户实时总结 Slack 中的对话线程和频道。该项目利用 OpenAI 的技术，支持实时生成对话和频道的总结，未来还计划支持其他开放源码的语言模型。2023年9月，该项目的开源版本发布，旨在提供无需额外付费的 AI 功能。

功能特点

对话线程总结：用户可以为任何 Slack 对话线程生成详细总结，背后由 GPT-3.5-Turbo 提供支持。
频道概述：基于频道的历史消息内容，生成该频道的目的概述。此功能结合了几种自然语言处理模型，并使用少量的 GPT-4 来以自然语言解释分析结果。
按日期整理的频道摘要：用户可以为某个日期之后的所有频道消息生成一份详细的摘要，目前支持自定义提示命令。
完整频道历史摘要：（实验性功能）可以为频道的扩展历史生成详细的总结，也支持自定义提示命令。

快速入门

要在本地机器上安装和测试此项目，需要满足以下前提条件：

拥有 Python 3.9.x 至 3.11.x 的开发环境。
OpenAI 的API密钥。
一个配置好的 Slack 应用及相关 API 令牌。
Poetry 包管理器。
ngrok 工具（推荐）。

安装步骤

克隆项目仓库到本地。
进入项目目录。
使用 Poetry 安装必要的 Python 包：
```
poetry install
```

下载词典模型：

poetry run python -m spacy download en_core_web_md

在项目的根目录中创建一个 .env 文件，填入 API 密钥和令牌，示例可参考 example.env 文件。

Slack 应用配置

通过复制 manifest.json 文件并修改请求 URL 为你的 ngrok 或服务器 URL 来进行配置。创建一个新的 Slack 应用，并使用你的 manifest.yaml 文件来配置。

获取 “Bot User OAuth Token”和 App-Level Tokens，并将其添加至 .env 文件中。

使用方法

运行 FastAPI 服务器以启动应用：

poetry run uvicorn ossai.slack_server:app --reload

然后使用 ngrok 暴露服务器到互联网，并将 ngrok 生成的 URL 添加到 Slack 应用的设置中。

定制化选项

用户可以自定义频道和线程总结的 ChatGPT 提示，以适应不同需求。这些定制项主要在 topic_analysis.py 和 summarizer.py 文件中进行修改。

测试

此项目使用 pytest 和 pytest-cov 运行测试并测量代码的测试覆盖率。

在项目根目录下执行以下命令来运行测试：

pytest --cov=ossai tests/

测试结果将展示代码覆盖率及未覆盖的行数。

未来增强

项目计划未来增加以下功能：

支持替代和开源的语言模型。
加强用户反馈机制以改善 AI 学习效率。
支持外部数据上下文读取，如公司知识库。
实现情感分析工具。

贡献指南

项目接受任何形式的贡献。用户可以阅读 CONTRIBUTING.md 了解提交反馈、报告 Bug、提出功能请求或贡献代码的方法。

许可

本项目基于 GPL-3.0 许可证开源。详细信息请见 LICENSE.md 文件。

通过这个项目，用户可以更好地管理和总结 Slack 对话，为团队协作增添智能帮助。参与开源项目的用户不仅能使用这些功能，还能对项目的未来发展贡献自己的力量。