Creación de un asistente de IA en Slack utilizando OpenAI GPT y la API de imágenes: una guía detallada

Introducción:

En este artículo, analizaremos en profundidad un proyecto de código abierto que he realizado y que integra el modelo de lenguaje GPT-3.5 Turbo de OpenAI en Slack para crear un asistente de inteligencia artificial (IA) que puede responder preguntas, generar imágenes y realizar tareas relacionadas con el procesamiento de imágenes en tiempo real. Este asistente utiliza la API de imágenes de OpenAI para generar y editar imágenes según las solicitudes del usuario. A lo largo de este artículo, desglosaremos el código fuente, explicaremos el funcionamiento interno y proporcionaremos ejemplos para ilustrar cómo se implementa cada función. El enlace a mi repositorio de GitHub es: https://github.com/Zeta36/chatgpt-slack-bot

Importaciones y configuraciones:

El código comienza importando las bibliotecas necesarias, como openai, slack_bolt, requests, datetime, re y os. También se definen las constantes SLACK_APP_TOKEN y SLACK_BOT_TOKEN para autenticar y acceder a la API de Slack. La clave de la API de OpenAI se configura utilizando openai.api_key.

Se configura un registro personalizado para mantener un registro de la actividad del bot en caso de que surjan problemas o errores.

Definición de funciones auxiliares:

Hay varias funciones auxiliares definidas en el código para facilitar la interacción del bot con Slack y la API de OpenAI. Estas funciones incluyen:

1. remove_weird_chars: Elimina caracteres no deseados del texto antes de procesarlo.

2. get_total_tokens: Calcula el número total de tokens en los mensajes.

3. get_username_from_id: Obtiene el nombre de usuario a partir del ID de usuario en Slack.

4. replace_user_ids_with_usernames: Reemplaza los ID de usuario en el texto con sus nombres de usuario correspondientes.

5. image_request_system_message: Genera un mensaje de sistema que instruye al asistente a detectar solicitudes de imágenes.

6. download_image: Descarga una imagen de una URL dada.

7. build_image_blocks: Construye bloques de imágenes para enviar al canal de Slack.

Inicialización de la aplicación:

La función start() se utiliza para iniciar la aplicación y establecer un controlador para el modo Socket de Slack. La función también obtiene el bot_user_id, que se utilizará para identificar si un mensaje proviene del propio bot.

Manejo de eventos de mensajes:

El decorador @app.event("message") registra un controlador de eventos para nuevos mensajes en Slack. Cuando se recibe un mensaje, el controlador verifica si el mensaje proviene del bot (en cuyo caso lo ignora) o de un usuario.

El historial de mensajes se almacena en la variable message_histories, que mantiene un registro de todos los mensajes enviados en un canal de Slack específico. Si la conversación supera el límite de 2000 tokens, se eliminan los mensajes antiguos del historial.

Cuando se menciona al bot en un mensaje o se envía un mensaje directo al bot, se procesan las solicitudes de imágenes y se generan imágenes utilizando la API de imágenes de OpenAI. También se verifica si se solicita la edición de una imagen o la creación de una variación. Si es necesario, se descargan las imágenes y se envían a la API de OpenAI para realizar las operaciones requeridas. Luego, las imágenes generadas se envían al canal de Slack utilizando bloques de imágenes.

Si no se solicita ninguna operación relacionada con imágenes, el bot procesa el mensaje utilizando el modelo GPT-3.5 Turbo de OpenAI y responde en consecuencia. Primero, se envía el historial de mensajes al modelo y se obtiene una respuesta. Luego, se procesa y formatea la respuesta antes de enviarla al canal de Slack.

En caso de errores o excepciones, el bot informa al usuario que no puede responder en ese momento.

Ejecución del bot:

Al final del código, se inicializa la variable message_histories y se inicia la aplicación llamando a la función start(). Esto pone en funcionamiento el bot de Slack y comienza a monitorear los mensajes en busca de menciones y solicitudes de imágenes.

Conclusión:

Este proyecto de código abierto es una excelente manera de integrar un asistente de IA utilizando el modelo GPT-3.5 Turbo de OpenAI en Slack para responder preguntas y realizar tareas relacionadas con imágenes en tiempo real. Al desglosar yentender el código, podemos aprender cómo crear aplicaciones similares y personalizarlas para satisfacer nuestras necesidades específicas.

El potencial de este tipo de asistentes de IA en plataformas de mensajería como Slack es enorme, ya que pueden automatizar tareas, responder preguntas, ayudar en la toma de decisiones y mejorar la colaboración y la productividad en el lugar de trabajo. Además, con la API de imágenes de OpenAI, es posible generar y editar imágenes de manera eficiente, lo que abre nuevas oportunidades para la creación de contenido y la comunicación visual.

En resumen, este artículo proporciona una visión detallada del funcionamiento interno de un asistente de IA en Slack basado en el modelo GPT-3.5 Turbo de OpenAI y la API de imágenes de OpenAI. Este conocimiento puede servir como base para desarrollar y personalizar aún más soluciones de IA para mejorar la interacción y la eficiencia en diferentes entornos y aplicaciones.

Aplicaciones y mejoras futuras:

A medida que las capacidades de los modelos de lenguaje y las API de imágenes continúan mejorando, hay un gran potencial para expandir y mejorar proyectos como este. Algunas posibles aplicaciones y mejoras futuras podrían incluir:

1. Integración con otras plataformas de mensajería: Además de Slack, el asistente de IA podría integrarse con otras plataformas populares de mensajería y colaboración, como Microsoft Teams, Discord o Telegram, para proporcionar funcionalidades similares en diferentes entornos.

2. Personalización y aprendizaje continuo: El bot podría personalizarse aún más para adaptarse a las necesidades y preferencias de los usuarios o equipos, aprendiendo de las interacciones pasadas y ajustando sus respuestas en consecuencia.

3. Expansión de las capacidades de procesamiento de imágenes: Además de generar y editar imágenes, el bot podría ampliar sus capacidades para realizar otras tareas relacionadas con imágenes, como clasificación, detección y reconocimiento de objetos, o incluso análisis de sentimiento basado en imágenes.

4. Integración con otras API y servicios: El asistente de IA podría integrarse con otras API y servicios para realizar tareas más avanzadas y específicas, como gestión de proyectos, análisis de datos, programación de reuniones y seguimiento del tiempo, entre otras.

5. Mejora de la interacción y la experiencia del usuario: El bot podría ofrecer una interacción más rica y personalizada con los usuarios mediante el uso de mensajes interactivos, elementos visuales, emojis y animaciones. Esto podría mejorar la experiencia del usuario y hacer que la comunicación con el bot sea más agradable y eficiente.

6. Soporte multilingüe: El asistente de IA podría ampliarse para admitir múltiples idiomas, lo que permitiría a los usuarios de diferentes regiones y países interactuar con el bot en su idioma nativo.

7. Implementación de medidas de seguridad y privacidad: Dado que el asistente de IA accede y procesa información confidencial, es esencial implementar medidas de seguridad y privacidad adecuadas para proteger los datos de los usuarios y garantizar la conformidad con las regulaciones aplicables.

En conclusión, este proyecto de código abierto de un asistente de IA en Slack utilizando el modelo GPT-3.5 Turbo de OpenAI y la API de imágenes de OpenAI es solo el comienzo de una amplia gama de posibilidades en el campo de la inteligencia artificial y la colaboración en línea. A medida que los modelos de lenguaje y las tecnologías de imágenes evolucionan y se vuelven más sofisticados, podemos esperar ver una adopción aún más amplia de estas soluciones en una variedad de aplicaciones y entornos.

Al comprender y explorar el código fuente de este proyecto, los desarrolladores pueden adquirir una base sólida para construir y personalizar sus propios asistentes de IA y aplicaciones relacionadas con imágenes. A medida que el campo de la inteligencia artificial continúa avanzando, es probable que veamos una proliferación de herramientas y soluciones innovadoras que mejoren la forma en que trabajamos y nos comunicamos en línea.

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Nota final: tanto este artículo, como mi artículo anterior  ha sido escrito integramente por GPT-4. De hecho, no he modificado ni una coma en ellos. Por otra parte, el código fuente del asistente que se comenta en esta entrada (y que puedes ver aquí) y que permite añadir a Slack un bot con la IA de GPT ha sido también creado con la ayuda de GPT-4 que me ha dado soporte para su desarrollo. Puedo decir que del código fuente final, el cual es totalmente funcional, el 95% del mismo ha sido desarrollado directamente por GPT a partir de peticiones mías en lenguaje natural.