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Slack

本笔记本展示了如何使用 Slack 聊天加载器。此类有助于将导出的 Slack 对话映射到 LangChain 聊天消息。

该过程分为三步

  1. 请按照此处说明导出所需的对话线程。
  2. 使用指向 JSON 文件或 JSON 文件目录的文件路径创建 SlackChatLoader。
  3. 调用 loader.load()（或 loader.lazy_load()）以执行转换。您可以选择使用 merge_chat_runs 来按顺序合并来自同一发件人的消息，和/或使用 map_ai_messages 将来自指定发件人的消息转换为“AIMessage”类。

1. 创建消息转储​

目前（2023/08/23），此加载器最能支持通过从 Slack 导出直接消息对话生成的格式的文件压缩目录。请遵循 Slack 上有关如何执行此操作的最新说明。

我们在 LangChain 仓库中有一个示例。

import requests

permalink = "https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langchain/342087bdfa3ac31d622385d0f2d09cf5e06c8db3/libs/langchain/tests/integration_tests/examples/slack_export.zip"
response = requests.get(permalink)
with open("slack_dump.zip", "wb") as f:
    f.write(response.content)

2. 创建聊天加载器​

向加载器提供压缩目录的文件路径。您可以选择指定映射到 AI 消息的用户 ID，以及配置是否合并消息运行。

from langchain_community.chat_loaders.slack import SlackChatLoader
API 参考：SlackChatLoader
loader = SlackChatLoader(
    path="slack_dump.zip",
)

3. 加载消息​

load()（或 lazy_load）方法返回一个“ChatSessions”列表，该列表目前仅包含每个加载对话的消息列表。

from typing import List

from langchain_community.chat_loaders.utils import (
    map_ai_messages,
    merge_chat_runs,
)
from langchain_core.chat_sessions import ChatSession

raw_messages = loader.lazy_load()
# Merge consecutive messages from the same sender into a single message
merged_messages = merge_chat_runs(raw_messages)
# Convert messages from "U0500003428" to AI messages
messages: List[ChatSession] = list(
    map_ai_messages(merged_messages, sender="U0500003428")
)

下一步​

然后，您可以根据需要使用这些消息，例如微调模型、少样本示例选择，或直接预测下一条消息。

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI()

for chunk in llm.stream(messages[1]["messages"]):
    print(chunk.content, end="", flush=True)
API 参考：ChatOpenAI
Hi, 

I hope you're doing well. I wanted to reach out and ask if you'd be available to meet up for coffee sometime next week. I'd love to catch up and hear about what's been going on in your life. Let me know if you're interested and we can find a time that works for both of us. 

Looking forward to hearing from you!

Best, [Your Name]