Talk-to-Slack o Aplicativo Web de Exemplo
É muito fácil criar uma aplicação web simples que integrará um LLM com o conhecimento do usuário por meio de consultas ao Rememberizer.
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É muito fácil criar uma aplicação web simples que integrará um LLM com o conhecimento do usuário por meio de consultas ao Rememberizer.
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O código-fonte do aplicativo pode ser encontrado aqui.
Nesta seção, forneceremos instruções passo a passo e o código-fonte completo para que você possa criar rapidamente seu próprio aplicativo.
Criamos um Talk-to-Slack GPT na OpenAI. O aplicativo web Talk-to-Slack é muito semelhante.
Neste guia, fornecemos instruções passo a passo e código fonte completo para ajudá-lo a criar sua própria aplicação semelhante à nossa integração Talk-to-Slack GPT com Rememberizer.ai. Diferente da integração Slack, um aplicativo web oferece mais recursos e controle, como web scraping, acesso a banco de dados local, gráficos e animações, e coleta de pagamentos. Além disso, pode ser usado por qualquer pessoa sem a necessidade de uma conta genAI premium.
Nossa aplicação de exemplo, Conversar com Slack, é hospedada no Heroku e integra o LLM da OpenAI com o Rememberizer.ai para aprimorar sua experiência no Slack. O aplicativo web é construído usando Flask e oferece recursos como integração OAuth2, acesso a dados do Slack e uma interface de usuário intuitiva.
Arquitetura Baseada em Flask: As operações de backend, as comunicações de frontend e as interações com a API são gerenciadas pelo Flask.
Integração OAuth2: Autorização segura e acesso a dados com o fluxo OAuth2 do Rememberizer.
Acesso aos Dados do Slack: Busca os dados do Slack conectados ao usuário de forma segura usando as APIs do Rememberizer.
Integração com o LLM do OpenAI: Processa consultas com o serviço LLM do OpenAI para respostas perspicazes.
Interface de Usuário Intuitiva: Navegação e interação fáceis com um design de UI moderno.
Melhores Práticas: Adere aos padrões de segurança e experiência do usuário para uma integração perfeita.
Python
Flask
Observe que não foi muito difícil fazer um LLM reescrever toda esta aplicação em outra linguagem, no nosso caso Golang. Portanto, tenha em mente que você não está limitado ao Python.
Defina estas variáveis de ambiente:
APP_SECRET_KEY: Chave secreta única para Flask.
REMEMBERIZER_CLIENT_ID: ID do cliente para o seu aplicativo Rememberizer.
REMEMBERIZER_CLIENT_SECRET: Segredo do cliente para o seu aplicativo Rememberizer.
OPENAI_API_KEY: Sua chave API OpenAI.
Iniciar o App Flask: Execute flask run no terminal e acesse o app em http://localhost:5000.
Copie a URL de callback para a configuração do seu aplicativo Rememberizer: https://<YOURHOST>/auth/rememberizer/callback exemplo: http://localhost:5000/auth/rememberizer/callback.
A implantação em plataformas como Heroku, Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) ou Microsoft Azure é recomendada.
Implantação no Heroku
Crie uma Conta no Heroku: Instale o Heroku CLI.
Prepare Seu Aplicativo: Certifique-se de que um Procfile, runtime.txt e requirements.txt estejam presentes.
Implante: Use o Heroku CLI ou a integração com o GitHub para a implantação.
Passos Detalhados
Conecte o Heroku ao GitHub: Ative implantações automáticas do repositório do GitHub para atualizações contínuas.
Implante Manualmente: Opcionalmente, use a implantação manual para mais controle.
Configuração Adicional
Instale o Heroku CLI: brew tap heroku/brew && brew install heroku (macOS).
Adicione certificados SSL: Use certificados autoassinados para a configuração inicial do HTTPS.
Configure Variáveis de Ambiente no Heroku: Use heroku config:set KEY=value para chaves essenciais.
Outras Plataformas de Nuvem
GCP: Configure uma conta GCP, prepare seu aplicativo com app.yaml e implante usando gcloud app deploy.
AWS: Use o Elastic Beanstalk para implantação após configurar uma conta AWS e o AWS CLI.
Azure: Implemente através do Azure App Service após criar uma conta Azure e instalar o Azure CLI.
Antes da implantação, verifique seu requirements.txt, ajuste as configurações para produção e atualize os URIs de redirecionamento OAuth.
@app.route('/') (Rota de Índice):
Esta rota renderiza o template index.html quando a URL raiz (/) é acessada. Ela serve como a página inicial da sua aplicação.
@app.route('/auth/rememberizer') (Rota de Autenticação do Rememberizer):
Esta rota inicia o processo de autenticação OAuth2 com Rememberizer.ai. Ela gera um valor de estado aleatório, armazena-o na sessão, constrói a URL de autorização com os parâmetros necessários (ID do cliente, URI de redirecionamento, escopo e estado) e redireciona o usuário para a página de autorização do Rememberizer.ai.
@app.route('/auth/rememberizer/callback') (Rota de Callback do Rememberizer):
Esta rota lida com o callback do Rememberizer.ai após o usuário ter autorizado sua aplicação. Ela extrai o código de autorização dos parâmetros de consulta, troca-o por um token de acesso usando o endpoint de token do Rememberizer.ai e armazena o token de acesso na sessão. Em seguida, redireciona o usuário para a rota /dashboard.
@app.route('/dashboard') (Rota do Painel):
Esta rota exibe a página do painel para o usuário. Ela verifica se o usuário tem um token de acesso na sessão; se não, redireciona-o para a rota de autenticação. Se o usuário estiver autenticado, faz uma solicitação ao endpoint de conta do Rememberizer.ai para recuperar informações da conta e renderiza o template dashboard.html com essas informações.
@app.route('/slack-info') (Rota de Informações de Integração do Slack):
Esta rota mostra informações sobre a integração do Slack do usuário com o Rememberizer.ai. Ela verifica se há um token de acesso e faz uma solicitação ao endpoint de integrações do Rememberizer.ai para obter os dados da integração. Em seguida, renderiza o template slack_info.html com esses dados.
@app.route('/ask', methods=['POST']) (Rota de Pergunta):
Esta rota lida com a submissão de perguntas do usuário. Ela verifica se há um token de acesso, recupera a pergunta do usuário dos dados do formulário e faz uma solicitação ao endpoint de busca de documentos do Rememberizer.ai para encontrar informações relevantes. Em seguida, utiliza o modelo GPT-4 da OpenAI para gerar uma resposta com base na pergunta e nos resultados da busca. A resposta é renderizada no template answer.html.
Iconografia: Projetado com um estilo de arte de papel dobrado detalhado, refletindo a integração de IA e comunicação. Nosso ícone foi criado no Midjourney e Image2Icon.
Configuração SSL: Gere certificados autoassinados usando OpenSSL para comunicação segura.
Incentivamos a exploração e a inovação com seu próprio aplicativo web integrado com IA, visando aumentar a produtividade e a colaboração dentro de sua plataforma.
Esta documentação revisada fornece um guia abrangente para desenvolvedores criarem seu próprio aplicativo web integrado com IA, semelhante ao Talk-to-Slack. Inclui instruções detalhadas para configuração, implantação e visão geral do código do aplicativo, juntamente com as melhores
