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特徴

  • 即時応答: SlackボットにメンションするだけでQAIP AIが回答。
  • データソースの参照: データソースの内容をもとにQAIP AIが参照元と共に回答。
  • スレッド継続: スレッド内のメッセージ履歴を参照して連続質問にも対応。

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セットアップ

  • Node.js (TypeScript)
  • Python
1

サンプルリポジトリを取得

git clone [email protected]:qlonolink/qaip-examples.git
cd qaip-examples/qaip-slack-bot-ts
2

Slackで新しいアプリを作成

Slackで新規Appを作成します。
3

「From a manifest」を選択

アプリ作成方法の選択画面で「From a manifest」を選択します。
4

ワークスペースを選択

ボットをインストールするSlackワークスペースを選択します。
5

manifest.jsonをペースト

JSON タブを選択し、サンプルリポジトリのディレクトリ内にあるmanifest.jsonの内容をペーストしてアプリを作成します。
6

App Level Tokenを作成

  • Basic Information ページの App Level Tokens セクションに移動
  • Generate Token and Scopes ボタンをクリック
  • connections:write スコープを追加
  • トークンを生成して控えておきます（SLACK_APP_TOKEN として使用）
7

アプリをインストール

  • Install App ページに移動
  • Install to Workspace ボタンをクリックしてアプリをインストール
  • Bot User OAuth Token を控えておきます（SLACK_BOT_TOKEN として使用）
詳細は Slack公式ドキュメント を参照してください。
8

環境変数を設定

cp .env.example .env
# .env を編集して認証情報を設定
必要項目:
  • SLACK_BOT_TOKEN (xoxb- で始まる Bot User OAuth Token)
  • SLACK_APP_TOKEN (xapp- で始まる App Level Token)
  • QAIP_API_KEY (QAIPダッシュボードで取得)
9

起動する

# Docker で起動
docker compose up --build

# または直接実行
# npm install
# npm run dev
詳細は GitHub: qaip-examples/qaip-slack-bot-ts を参照してください。

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使い方

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データソースの準備

QAIP Slackボットはデータソースをもとに回答を行います。そのため、まずは質問に答えるためのデータをQAIPにアップロードする必要があります。 データの取り込み方法については、データソースやドキュメント横断検索のユースケースを参照してください。

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ボットの利用

Slackチャンネルにアプリを追加してメンションします。 
@QAIP 社内の休暇申請の手順を教えて
ボットはスレッドに応答します。 追加の質問がある場合、そのスレッド内で再びSlack Appにメンションして行うことでスレッド内のメッセージ履歴を考慮した回答を行います。