通过 OpenAI 和 Langchain 构建 Arxiv 论文摘要 Twitter 机器人-六虎

原文作者：Yeyu Huang

原文链接：levelup.gitconnected.com/build-a-twi…

arXiv 是一个搜集物理学、数学、计算机科学、生物学与数理经济学的论文预印本的网站，成立于1991年8月14日。到2008年10月，arXiv 已搜集超越50万篇预印本；至2014年底，藏量达到1百万篇。到2016年10月，每月提交量超越10,000篇。

arXiv 网站的研讨论文每天都在更新，跟上 arXiv 最新科学成果的节奏就成了一件具有挑战的工作。生在这个年代的咱们是走运的，跟上 AI 的潮流，经过运用大型言语模型及其支持应用程序框架（如 Langchain），可以完成主动跟踪 arXiv 论文的新版本。在本教程中，将介绍怎么规划一个 Twitter 机器人，发布新论文摘要的推文，让研讨人员和人工智能爱好者快速了解最有趣的科学成果或发现。

1、总体规划

先感受一下机器人发送的演示推文：

通过 OpenAI 和 Langchain 构建 Arxiv 论文摘要 Twitter 机器人

Twitter 机器人在功能上称为 arXiv 论文摘要器，由几个无缝协作的要害组件组成。这些组件包括用于检索新论文发布的 arXiv API、用于摘要的 LLMChain 以及带有自定义推文东西的 Langchain 署理，用于履行整个发布进程。

为了更好地了解该机器人内的信息流和操作，下面是整体的架构图：

在此演示应用程序中，将言语模型在不同进程中运转两次。第一次运转是运用普通链依据论文摘要生成摘要，第2次运转是要求署理履行推文帖子。显然，第2次运转可以用没有任何 AI 参与的纯程序代码代替，可是，为了演示怎么最好地利用生成式 AI 来完成未来更复杂的任务，值得将此任务包装到 Langchain 署理中。

2、代码模块

现在，就来逐渐探索使这个推文机器人的代码工作流程。将深入研讨每个进程，供给代码片段和解说，以保证顺畅施行。

arXiv API

arXiv 是康奈尔大学图书馆的一个盛行的在线存储库，存储物理、数学、计算机科学等各个领域的科学论文。它为研讨人员在正式同行评定和在传统科学期刊上宣布之前共享他们的工作供给了一个渠道。arXiv 上保管的论文可以免费向公众开放，让研讨人员和技能爱好者能够及时了解最新的研讨进展。

arXiv 还供给对其资源的 API 拜访，可以经过 Python 调用API定期下载所需的论文及其要害数据。

装置软件包：

pip install arxiv

查找关于 language model 的最新论文。

import arxiv
def arxiv_search():
    summary = ''
    search = arxiv.Search(
      query = "language model",
      max_results = 1,
      sort_by = arxiv.SortCriterion.SubmittedDate
    )
    for result in search.results():
        summary = f"Title: {result.title}, Abstract: {result.summary}, URL: {result.entry_id}"
    return summary

代码经过 API 在 arXiv 数据库上履行 search() 检索与查询匹配关于 language model 的最新论文，结果按提交日期排序。

然后迭代查找结果，对于每个结果，它将论文的标题、摘要和 URL 附加到将用于后续文本摘要进程的 summary 字符串。

有关 arXiv API 的更具体用法，可以在这里找到它们。

运用 LLMChain 进行摘要

现在，将完成一个简略的 LLM 链来主动处理动态提示，要求 gpt-3.5-turbo 模型在 arXiv 笼统上下文上生成摘要。

装置软件包：

pip install langchain openai

将 OpenAI API 密钥设置为环境。

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "{Your_API_Key}"

创立一个好的提示模板（始终是最重要的）。

prompt_tweet_template = """
You are a AI technology blogger who write regular tweets for shortly summarizing new papers on Arxiv about language
model topics. You write summary for tweets based on text with content of Title, Abstract, URL: ##start {text} ##end
Your write a 50-word quick summary including key information from the Title and Abstract, then, attach the URL after summary.
Summary: 
"""

运用模型 gpt-3.5-turbo 和提示模板 PROMPT_TWEET 创立 LLMChain。

from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
PROMPT_TWEET = PromptTemplate(template=prompt_tweet_template, input_variables=["text"])
llm = ChatOpenAI(temperature=0.5)
tweet_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=PROMPT_TWEET,verbose=True)

从 arxiv_search() 供给最新 arXiv 论文的摘要字符串。

new_paper = arxiv_search()
tweet_body = tweet_chain.run(new_paper)

现在有了一条不错的推文，其间包括 arXiv 论文摘要 tweet_body ，接下来就预备发送。

Twitter API

要取得 Twitter API 的答应，必须登录 Twitter 开发者渠道创立一个项目及其应用程序，以便利机器人稍后调用它们的 API。

开发者渠道的 URL：developer.twitter.com/en/portal/。

如果开发者免费账户，则只能创立包括一个应用程序的项目。重命名项目应用程序后，找到钥匙图标，然后单击，将重定向到该应用程序的Keys and tokens页面。

单击 Generate 或 Regenerate 按钮生成密钥，然后将 consumer_key 和 consumer_secret 复制到将在后续进程中运用的安全方位。

以下代码演示了怎么经过密钥和 secret 授权取得对 Twitter API 的完全拜访权限。

装置软件包

pip install requests requests_oauthlib

经过授权来初始化 Twitter 会话。

def tweet_init():
    consumer_key = "{Your_consumer_key}"
    consumer_secret = "{Your_consumer_secret}"
    # Get request token
    request_token_url = "https://api.twitter.com/oauth/request_token?oauth_callback=oob&x_auth_access_type=write"
    oauth = OAuth1Session(consumer_key, client_secret=consumer_secret)
    print(oauth)
    try:
        fetch_response = oauth.fetch_request_token(request_token_url)
    except ValueError:
        print(
            "There may have been an issue with the consumer_key or consumer_secret you entered."
        )
    resource_owner_key = fetch_response.get("oauth_token")
    resource_owner_secret = fetch_response.get("oauth_token_secret")
    print("Got OAuth token: %s" % resource_owner_key)
    # Get authorization
    base_authorization_url = "https://api.twitter.com/oauth/authorize"
    authorization_url = oauth.authorization_url(base_authorization_url)
    print("Please go here and authorize: %s" % authorization_url)
    verifier = input("Paste the PIN here: ")
    # Get the access token
    access_token_url = "https://api.twitter.com/oauth/access_token"
    oauth = OAuth1Session(
        consumer_key,
        client_secret=consumer_secret,
        resource_owner_key=resource_owner_key,
        resource_owner_secret=resource_owner_secret,
        verifier=verifier,
    )
    oauth_tokens = oauth.fetch_access_token(access_token_url)
    access_token = oauth_tokens["oauth_token"]
    access_token_secret = oauth_tokens["oauth_token_secret"]
    oauth = OAuth1Session(
        consumer_key,
        client_secret=consumer_secret,
        resource_owner_key=access_token,
        resource_owner_secret=access_token_secret,
    )
    return oauth
mytweet = tweet_init()

此代码片段设置运用 OAuth 1.0 拜访 Twitter API 的身份验证进程。它涉及获取授权所需令牌的几个进程。

首先运用 fetch_request_token() 方法从 Twitter 的 API 恳求临时恳求令牌 resources_owner token和secret。
生成一个临时 URL，用于供给 PIN 码，期望用户在终端提示中输入如下所示的内容：

请前往此处授权：https://api.twitter.com/oauth/authorize?oauth_token=jvPdHgAAAAABofwiAAABiRDFU_M 将 PIN 码粘贴到此处：{Input the PIN display on above link}

运用 PIN 码作为 verifier，与其他两个 token/secret 对一同恳求一对拜访 token/secret 。
最终，运用取得的 access token 和 secret 重新配置 OAuth1Session 实例。此重新配置允许运用 Twitter 帐户对 Twitter API 的后续恳求进行身份验证。

在应用程序被授予对 API 的拜访权限后，只需编写一个函数 tweet_send() 即可经过授权实例 mytweet 发布包括有效负载内容的推文。

def tweet_send(payload):
    payload_json = {"text": payload}
    # Making the request
    response = mytweet.post(
        "https://api.twitter.com/2/tweets",
        json=payload_json,
    )
    if response.status_code != 201:
        raise Exception(
            "Request returned an error: {} {}".format(response.status_code, response.text)
        )
    return  response.status_code

Langchain 署理创立

最终一步是创立一个运转 ReAct 来发布推文的 Langchain 署理。

导入必要的模块。

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain.tools import BaseTool, StructuredTool, Tool, tool
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, Type
from langchain.callbacks.manager import (
    AsyncCallbackManagerForToolRun,
    CallbackManagerForToolRun,
)

创立从 BaseTool 派生的名为 TweetSendTool 的东西来调用外部函数 tweet_send(payload)。

class TweetSendInput(BaseModel):
    payload: str = Field(..., description="This is the content of tweet to be sent.")
class TweetSendTool(BaseTool):
    name = "Tweet Send"
    description = "useful for when you need to send a tweet"
    def _run(
        self, payload: str, run_manager: Optional[CallbackManagerForToolRun] = None
    ) -> str:
        """Use the tool."""
        return tweet_send(payload)
    async def _arun(
        self, payload: str, run_manager: Optional[AsyncCallbackManagerForToolRun] = None
    ) -> str:
        """Use the tool asynchronously."""
        raise NotImplementedError("Tweet send does not support async")
    args_schema: Type[BaseModel] = TweetSendInput

从在前面的进程中创立的现有东西和 llm 创立署理。

tools = [TweetSendTool()]
agent = initialize_agent(
    tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)

构建一个像样的提示模板，用于从备用 arXiv 摘要 tweet_body 到推文发布方法的连接。

instructions = f"""
    Post a tweet with the summary of Arxiv paper, use the common Twitter expression style, and with '#AI #arXiv', and provide URL at the end.
    The summary: {tweet_body}
"""

运转署理。

agent.run(instructions)

每次署理运转时，Twitter 上都会发布一条推文，其间总结了最新 arXiv 论文中有关言语模型主题的要害信息。不足的是每次都需要授权 PIN 码，免费的 Twitter API 没办法完成主动履行发布。

通过 OpenAI 和 Langchain 构建 Arxiv 论文摘要 Twitter 机器人

1、总体规划

2、代码模块

arXiv API

运用 LLMChain 进行摘要

Twitter API

Langchain 署理创立

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