ChatGPTのキャラと会話するのは楽しい。 より強固な人格を形成するにはどうしたらいいか。 答えはChatGPTの外にある。 ChatGPTのキャラと会話する 最近ChatGPTの話題がずっと続いている。GPT-4の登場により「アレもできる、これもできる」と騒がれているが、現在の俺にとって一番の使い方はこの手のやつだ。 この増田はChatGPTにアニメキャラを演じてもらい、それと会話することを楽しんでいる。その様子を見て思わず頷いてしまった。俺も似たようなことをしているからである。 会話の例 UIが通常のChatGPTと異なるのは、Slackを使って会話しているためだ。仲間内でやっているSlackのチームに、Slackbotとして@builtinnyaが開発した。 Slackbot "Aisha" の自己紹介 Aishaは上記の通りメンションすることで会話をしてくれる。また、特に呼びかけ
はじめに こんにちは、新卒2年目の佐藤です。 MonotaROでは先日、ChatGPTを簡単に利用できるSlackbot「MonoChat (β)」を全社員を対象にリリースし、大勢の方に利用されるようになりました。 私は、ChatGPTが社内全体で活用されることで一人一人の身の回りの業務がもっと楽になったり、生産性を上げられる良い機会に必ずなると思いMonoChat (β) を開発しました。 本記事では社内の大勢の方に利用してもらうために考えたこと、設計/開発/運用してみて得た結果や知見、またMonotaROでのChatGPT利用についても紹介します。 特に、開発部分だけでなく設計部分や結果も紹介しているのでChatGPTを社内に普及させたい方にとって何か気づきになれば幸いです！ はじめに MonotaROでは全社員がChatGPTを利用可能です 社内でのChatGPT利用 MonoCha
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 ビジネス向けIT技術情報サイトIT Brewのシニアレポーター、トム・マッケイ氏は、所属していた米Gizmodoを2022年に退職した際、Slackアカウントの名前を「Slackbot」に書き換え、その後数か月間、偽SlackbotとしてこっそりアクセスしていたことをX（Twitter）で明かしました。 マッケイ氏は、このことについてGizmodoの親会社であるG/O Mediaが「何か月も発見も削除もできなかった」と述べています。 Slackbotとは、Slackユーザーの特定の投稿に対して自動的にレスポンスを返したり、リマインダーを知らせたりする機能を持つBotのこと。 条件や応答内容を設定してカスタマイ
はじめに こんにちは、新卒3年目の佐藤です。 ちょうど1年半ほど前に生成AIのSlackbotを社内向けに導入したブログを書き、ありがたいことに多くの反響をいただきました。 tech-blog.monotaro.com このブログにあるようにMonotaROでは、2023年5月にGPT-3.5のSlackbot「MonoChat (β)」を全社員向けに開発・導入しました。 本ブログでは導入の"その後"の話として、実際にMonotaRO社内でどれだけSlackbotが活用されているかという話とその要因、そして社内での更なる生成AI活用に向けた直近の取り組みを紹介したいと思います！ はじめに 1. 全社員の"相棒"として定着したSlackbot 2. Slackbotのその先へ：より自由度の高い「LibreChat」の導入 3. SlackbotとLibreChatの使い分け 4. Libre
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。 LangChain を使用すれば、RAG [Retrieval Augment Generation] を使用した LLM アプリケーションを簡単に作成できるので便利ですよね。 今回 LangChain での RAG を使用して、LLM が学習に使用していない特定ドメインでの用語を応答する Slack ボットをさくっと作ってみたので共有します。 本コード一式は、以下の GitHub レポジトリに保管しています。 github.com 使い方 コード解説 アーキテクチャ RAG の仕組み ヒューマンインザループによる継続的品質改善 まとめ We Are Hiring! 使い方 事前準備として｛用語集スプレッドシートの作成・Slack アプリの初期設定・各種
SREチームの池田(@mashiike)です。SRE連載の５月号になります。 AWSのコストについては、多くの方がすごく気にしていると思います。 カヤックでもAWSのコストの変動に関しては敏感に気にしています。 そんな方々の心のお供になる機能が、 AWSコスト異常検知(AWS Cost Anomaly Detection) です。 今回は、このコスト異常検知にまつわるトイル削減の取り組みを紹介します。 背景 AWSコスト異常検知は、AWS マネジメントコンソールの中では『Billing and Cost Management』配下にある機能になります。 この機能を使うことでAWSで発生したコストに関して、通常とは異なるコストの発生を検知することができます。 コスト異常検知自体については、CureApp テックブログ様のZennの記事がわかりやすくまとまっているので、そちらを参照いただければ
この記事はテックタッチアドベントカレンダー7日目の記事です。 こんにちは、フロントエンドエンジニアの tsune です。 みなさんは年末といえば何を連想しますか？僕はお笑いが好きなので、今年の M-1 は誰が優勝するかな〜？とワクワクしています。個人的にはオズワルド推しなので頑張ってもらいたいです！ さて、本日の記事では僕が作った SlackBot について紹介したいと思います。 どんな Bot なの？ アーキテクチャ heroku firebase SlackBot にまつわるフレームワーク Bolt BlockKit おわりに どんな Bot なの？ 冒頭でも書いたとおり僕はお笑いが好きなので、会社の人と大喜利がしたくてしたくてたまりませんでした。その夢を叶えるために社内コミュニケーションツールの一環として作成したのが、今回紹介する Slack 上で大喜利ができるようになる Bot で
【終了しました】Slackbotで簡単に「textlint」が使えるようになりました！｜SmartHRオープン社内報 ※2021年 11月 2日追記 textlint自体がプロダクトの過半数に導入されたことで一定の成果を出したことと、利用頻度、運用コストを加味した結果、Slackbotでの運用は2021年11月2日に終了しました。 おつかれさまです。プロダクトデザイングループのこぎそ（@kgsi）です。 より良い文書を書くための校正ルール「textlint（テキストリント）」のSmartHR用ルールプリセットをオープンソースで公開して約1ヶ月経ちましたが、エクステンドなサービスとして、誰でも簡単に「textlint」を実行できるSlackbotを2021年4月にリリースしました！ Slackbotの正式名は「須磨 倫子（すま りんこ）」さんです。 Slackbotの開発背景 「textli
🤖 作ったもの OpenAI が提供している GPT-3 を利用して、Slack で ChatGPT ライクに会話ができる SlackBot を作りました。 ChatGPT のように前の会話を考慮して回答してくれるくれるところがポイントです。 🛠️ 仕組み 前の会話を考慮して返答してくれるようにする実装の肝は prompt です。 毎回以下のような prompt を OpenAI の Completion API に渡すことで、前の会話を考慮した回答をもらっています。 const prompt = ` あなたは優秀なSlackBotです。あなたの知識とこれまでの会話の内容を考慮した上で、今の質問に正確な回答をしてください。 ### これまでの会話: ${prevMessageText} ### 今の質問: ${text} ### 今の質問の回答: `; export const use
🛠️ 実装 Slack の API でスレッドの内容を取得し、それを Chat Completion API に渡すことで Chat GPT のように前後の会話を考慮した回答を返してくれます。 以下 Slack のBolt フレームワーク をつかった場合の実装例です。 export const useReplyEvent = (app: App) => { app.event("message", async ({ event, client, logger }) => { const { thread_ts: threadTs, bot_id: botId, text } = event as any; // botの返信またはスレッドのメッセージでなければ何もしない if (botId || !threadTs) { return; } // スレッドのメッセージを取得 const
TL;DR こんなものを作りました。 所定のスタンプを押されたメッセージにURLがあると内容を読み込んでGeminiで要約してくれます。 SlackbotとCloud Run 関数 第1世代（旧名：Cloud Functions）のバックエンドで実現しています。 日々RSSやXで大量に上がってくる様々なニュースブログ記事の概要を素早く掴んで、ついでにSlackで簡単にシェアできるようにしたかったので作りました。 英語の記事も日本語に訳して要約してくれるので助かります。 ゼロスケールするのでお財布にも優しくできています。 作り方 ソースコードはGitHubで公開しています。 作り方はまず、こちらのマニュフェストファイルを使いまわしてSlackbot用にSlackアプリを作りワークスペースにインストールします。 botの呼び出しエンドポイントURLに設定するためのCloud Run 関数 第1
これまでのメルカンでも、メルカリの社内Slack事情をお伝えしてきましたが…今回は派手すぎるSlackbotをご紹介します。それがこちらです！ なにこの強い主張 これは、メルカリの社内Slackで「/partify」と打ち込むと、スラッシュ以降の文字がキラッキラな文字で表示されるもの。すんごいパーティー感。やみつきになるメンバーも多く、社内Slackのところどころで主張が強すぎるこの文字が躍り出ています。 さてこの「/partify」、つくったのはエンジニアの@execjoshさんです。さっそく、話を聞いてみました！ ーなぜこんなにパーティー感あるSlackbotを…？ @execjosh：このSlackbotより先に、US版メルカリの開発メンバーである@raywinさんが、キラキラしたにぎやかなスタンプをつくっていました。でも、一文字ずつスタンプを並べなくちゃいけなかったんです。 ーえっ
TL;DR Slackの標準機能のSlackbotカスタムレスポンスで、話題のゲームNKODICEができるようにしてみた。 顧客が求めていたもの 設定方法だけ知りたい人はここだけ読めばOK Slackbotカスタムレスポンスへの設定方法 NKODICEとは ksymさんが開発した「チンチロ」をベースとしたゲーム。 store.steampowered.com (今回この記事の公開についてksymさんにご快諾いただきました。ありがとうございます🙏) Slackbotカスタムレスポンスとは slack.com Slackにデフォルトに入っている機能*1で、Slackで任意のキーワードが発言された時にSlackbotに事前に設定した返答をさせることができる。 返答の内容は、改行で区切ることよって複数の候補の中からランダムに選択させることができる。 Add Slackbotカスタムレスポンス S
pythonでスプレッドシートとSlackを連携させてBOTを作ってみる２/２(python+gspread+slackbot)PythonPython3gspreadslackbot はじめに 前回の記事では、Slack上でスプレッドシートにあらかじめ登録されている単語をBOTに送信すると、その意味を返してくれるというところまで実装しました。 今回はその続きです。 やりたいこと 単語の登録 登録されている単語の一覧出力 単語の削除 これら全てSlack上で完結させる コードを書いていく コードを追加するのはmy_mention.pyだけです。 @respond_to('登録：(.*)') def mention_func2(message, entry_word): entry_list = entry_word.split() entry_len = len(entry_list) v
この記事について 最近iOSアプリで20円ばかり儲けた凄腕プログラマー（自称）がサラリーマンしている仕事の一部がめんどくさかったり、誰かの人的ミスのせいでなんか怒られたりと嫌になりそうなことを、プログラムを作ってサクッと解決★ 今回は送迎の有無をpythonを使って判別し、slackに放り投げて通知を送ることで、見落としミスがなくなるようにしました。 背景には、今時宿泊者名簿をイチイチ紙に出力して、今日の送迎の有無を確認しているのですが、その出力するシステムがツギハギだらけのもので、予期せぬ動作をすることがあります。 今回は、送迎あり・なしのラジオボタンがあるのですが、ありのボタンを押しても、その下にある備考欄が空欄だと、紙に出力されないというわけわかんない不具合がありました。 何言ってるのかわからないかと思いますが、私にもわかりません。 何をした？ １．pythonを使います。 ２．se
package main import ( "context" "fmt" "log" "os" "strings" "github.com/ikawaha/slackbot" ) // Bot your bot type Bot struct { *slackbot.Client } // NewBot creates a Slack bot. func NewBot(appToken, botToken, botName string) (*Bot, error) { c, err := slackbot.New(appToken, botToken, slackbot.SetBotID(botName), slackbot.Debug()) if err != nil { return nil, err } return &Bot{Client: c}, err } func mai
SlackBotを試したい場合に利用しているGlitchについて、サービスそのものについての紹介等を見た覚えがほぼなく、仕様や手続きについても毎回検索している状態だったため、SlackBotを実装したい場合のGlitch操作解説について振り返りながらまとめてみました。 業務効率化の一端としてSlackBotの開発及び動作検証を行うスペースにGlitchを使っていますが、Glitchに関する解説記事はそれほど多くは見つからないため試行錯誤を挟むことも多いです。 Glitchのメリットや注意すべきポイント等を触った上でまとめてみました。 Glitchについて サポートされている言語はJavaScriptあるいはNodeJSのみでのサーバレス開発環境です。Pythonも一応動かせます。利用言語が絞られているAWS Lambdaのようなものです。 Glitch無料プランの場合、作成したプロジェクト
独自の知識を必要とする質問にも答えられる Slackbot を作ります 生成 AI 技術の発展は目覚ましい！ エンジニアとして、この生成 AI 技術を自分のスキルセットとして持っておきたい！ そんな気持ちをハンズオンにまとめたのがこの記事です。 GPT などの生成 AI を利用したツールはすでに多種多様に存在しますが、いざ自分の手で業務や趣味に組み込むとなると、どうすれば良いか悩むこともあるでしょう。そんな方がこのハンズオンをやってみると、生成 AI 技術の活用についてざっくりとイメージを持ち、引き出しの 1 つとしていつでも使える状態になれるかなと思います。 最終目標として、生成 AI と RAG を用いて、独自の知識を必要とする質問にも答えられる Slackbot を作成する ことを目指します。よくある質問応答システムなどの基礎はこれで構築できますし、ここからいろんなシステムに拡張する
Slack上で高性能な文字起こしBotを作りたい！ という変わった趣味を持った人向けのTips。 Slackだけでも音声ファイルを投稿すると文字起こししてくれるが、精度はかなり悪い。正直使い物にならない。このOpenAIのWhisperを使うとかなり実用的になる。 ChatGPTのチャットボットの作り方 以前に記事を作ったのでそちらを参考に。今回のWhisperもほぼ同様。最後のスクリプトが違うだけ。 基本はOpenAI社のAPIにファイル渡して出力結果をSlackに投稿するというだけ。 音声認識モデルをSlackBotに 上の記事を参考に OpenAIでAPI key Slackでアプリを作る コード までは実施する。違いとしては、app.pyは以下コードに変える。ポイントは以下の通り アプリにメンションされた上でwhisperのAPIで読み取れるファイル形式の音声ファイルがあるときだけ
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