AI 助手:透過文件直接在 Slack 上聊天

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AI 助手:透過文件直接在 Slack 上聊天

目錄:

  1. 介紹外國的 Ty 應用程式
  2. 簡介運作原理
  3. 使用 Ty 應用程式 3.1 費用政策文件 3.2 問題回答
  4. 使用 Ty 應用程式的好處
  5. 以 Slack 為例的操作步驟 5.1 設定 Slack 應用程式 5.2 安裝所需套件 5.3 設置 Socket Mode 5.4 設置事件監聽 5.5 測試 Slack 機器人
  6. 使用 Llama Index 與 GPT 連接文件
  7. 創建向量存儲 7.1 從 PDF 文件中提取文本 7.2 使用 GPT 將文檔轉換為向量 7.3 將向量保存為索引
  8. 運行應用程式
  9. 透過 Ty 應用程式進行查詢
  10. 總結

以 Ty 應用程式建立自動化文件查詢機器人

在現代工作環境中,有大量的文件和政策需要員工和合作夥伴進行查閱。為了提高工作效率,設計了一個名為 Ty 的應用程式,它可以通過簡單的聊天來回答使用者的問題並提供所需的信息。

這篇文章將引導您透過建立一個 Slack 機器人的過程來了解如何使用 Ty 應用程式。通過 Ty 應用程式,您可以設定費用政策文件並使用 Llama Index 和 GPT 將其連接起來,從而使機器人能夠對文件進行查詢和回答問題。以下是操作步驟的詳細內容:

1. 介紹外國的 Ty 應用程式

Ty 是一個先進的文件查詢應用程式,旨在提高工作效率。它可以通過聊天界面回答各種問題並提供文件相關信息。使用 Ty 應用程式,您可以快速找到所需的文件,無需逐個查找或浪費時間與人交流。

2. 簡介運作原理

Ty 應用程式的運作原理非常簡單。它使用 Llama Index 來將文件連接到 GPT 模型。當用戶發出查詢時,機器人會通過 Llama Index 檢索相應的向量存儲並將其傳遞給 GPT 模型進行處理。然後,機器人將從模型中獲取回答並將其返回給用戶。

3. 使用 Ty 應用程式

3.1 費用政策文件

在使用 Ty 應用程式之前,您需要設定費用政策文件。這些文件應該提供清晰的指導並包含所有可能的問題和答案。這將幫助您的機器人能夠正確回答用戶的問題。

3.2 問題回答

當用戶發出問題時,Ty 應用程式會根據已設定的費用政策文件進行回答。機器人將通過檢索相關文本和使用 GPT 模型來提供準確的答案。

4. 使用 Ty 應用程式的好處

  • 提高工作效率:Ty 應用程式可以快速回答各種問題,無需浪費時間與他人溝通或查找文件。
  • 減少人工干預:通過自動化問答過程,機器人可以減少對他人的依賴,從而節省時間和資源。
  • 提供準確信息:Ty 應用程式使用 Llama Index 和 GPT 模型,能夠提供準確且詳盡的答案,從而提供所需的信息。

5. 以 Slack 為例的操作步驟

以下是在 Slack 平台上建立 Ty 機器人的操作步驟:

5.1 設定 Slack 應用程式

首先,您需要在 Slack 平台上創建一個 Slack 應用程式。這可以通過前往 https://api.slack.com/apps 並創建一個新的應用程式來完成。請為您的應用程式命名並選擇要安裝該應用程式的工作區。

5.2 安裝所需套件

在設置 Slack 應用程式之後,您需要安裝三個必要的套件:Slack Bolt、OpenAI 和 Llama Index。這些套件將幫助您構建 Ty 應用程式並連接到 Slack 平台。

pip install slack_bolt
pip install openai
pip install llama-index

5.3 設置 Socket Mode

接下來,您需要啟用 Socket Mode 以使您的應用程式能夠接收事件。這可以在 Slack 應用程式的設置中完成。請確保將 Socket Mode 啟用並保存更改。

5.4 設置事件監聽

接下來,您需要設置事件監聽以接收來自 Slack 平台的消息。這可以通過設置 Slack 應用程式中的事件設置來完成。您需要設置應用程式接收特定的事件,如消息和提及。

5.5 測試 Slack 機器人

一切設置完成後,您可以在 Slack 平台上測試 Ty 機器人。您可以提出各種問題,例如關於費用政策、批准者信息等。機器人將回答這些問題並提供相關的信息。

6. 使用 Llama Index 與 GPT 連接文件

為了使 Ty 應用程式能夠連接文件,您需要使用 Llama Index。Llama Index 提供了一個簡單的界面,讓您能夠將 GPT 模型連接到外部數據。這非常有用,當您需要通過 GPT 提升知識的提示時,它可以提供數據加載和檢索功能。

7. 創建向量存儲

為了使用 Llama Index 和 GPT,您需要創建一個向量存儲。這可以通過將文件轉換為向量並將向量保存到磁盤上來完成。以下是創建向量存儲的步驟:

7.1 從 PDF 文件中提取文本

首先,您需要使用 PDF 數據加載器從 PDF 文件中提取文本。這可以通過設置您的加載器變量來完成,該變量將讀取 Llama Hub 中的 PDF 數據。

7.2 使用 GPT 將文檔轉換為向量

接下來,您需要將文檔使用 GPT 算法轉換為向量。使用 GPT 簡單向量索引,您可以將文檔傳遞給其 from_documents 函數,該函數將生成您的文檔的嵌入。

7.3 將向量保存為索引

最後,您需要將嵌入保存為索引,以供將來檢索和使用。這可以通過將嵌入傳遞給 GPT 簡單向量索引的 save 函數來完成。一旦保存,您就可以使用這個索引來進行查詢。

8. 運行應用程式

在完成所有設置之後,您可以運行 Ty 應用程式。使用 python3 app.py 命令運行應用程式。這將使您的機器人能夠回答用戶的問題並提供相應的文件信息。

9. 透過 Ty 應用程式進行查詢

現在,您可以通過 Ty 應用程式進行各種查詢了。只需在聊天界面中輸入您的問題,機器人將返回相應的答案。您可以問關於費用政策的問題、批准者的問題等等。

10. 總結

通過使用 Ty 應用程式,您可以輕鬆地查找和提取所需文件的信息。使用 Llama Index 和 GPT,您的機器人將能夠回答用戶的問題並提供準確的答案。

希望本文對您有所幫助,謝謝您的閱讀!任何問題都歡迎提出。

FAQ:

Q: Ty 應用程式什麼時候適用? A: Ty 應用程式適用於需要檢索和提取文件信息的情境。它可以幫助員工和合作夥伴快速獲取所需的文件相關信息。

Q: 是否可以設置多個費用政策文件? A: 是的,您可以設置多個費用政策文件,從而擴展應用程式的功能和範圍。

Q: GPT 模型可否支持其他語言? A: 是的,GPT 模型可以支持多種語言,包括繁體中文。您可以根據需求配置相應的語言模型。

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