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@sts1992

SlackからLLMを呼んでみた、要約させてみた

Last updated at Posted at 2025-05-02

SlackからLLMを呼んでみた、要約させてみた

Vertex AI Gemini を利用して Slack スレッドを自動要約する Bot です。スレッド内で「@bot 要約」または「@bot summarize」と入力することで、AIがスレッドの内容を要約します。
slackからアプリの連携を試してみたくて作成してみました。

機能

  • slackからLLMの呼び出し
  • スレッド内の会話を自動要約

git

目次

  1. システム要件
  2. インストール方法
  3. 設定
  4. 使用方法
  5. ファイル構成
  6. カスタマイズ
  7. トラブルシューティング
  8. ライセンス

システム要件

  • Python 3.9+（Debian 12のデフォルト）
  • Google Cloud Platform アカウント
  • Vertex AI API の有効化
  • Slack ワークスペースの管理者権限（またはアプリ作成権限）
  • Debian 12 (Bookworm)

インストール方法

1. リポジトリのクローン

# 必要なパッケージをインストール
sudo apt update
sudo apt install -y git python3-pip python3-venv nginx

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/sts1992/slack-app-demo.git
cd slack-app-demo

2. 環境のセットアップ

# 仮想環境の作成とアクティベート
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt

3. Nginx と SSL の設定（本番環境用）

# 証明書を保存するディレクトリを作成
sudo mkdir -p /etc/nginx/ssl

# 秘密鍵と証明書を生成
sudo openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 \
  -keyout /etc/nginx/ssl/nginx.key \
  -out /etc/nginx/ssl/nginx.crt

# 重要: プロンプトが表示されたら、Common Name に必ず値を入力してください
# サーバーのドメイン名または IP アドレスを設定します

# Nginx の設定
sudo cp nginx/slack-summarizer.conf /etc/nginx/sites-available/
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/slack-summarizer.conf /etc/nginx/sites-enabled/
sudo nginx -t
sudo systemctl restart nginx

4. サービスの設定

# サービスファイルをコピー
sudo cp systemd/slack-thread-summarizer.service /etc/systemd/system/

# パスを環境に合わせて編集
sudo vim /etc/systemd/system/slack-thread-summarizer.service

# サービスの有効化と起動
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable slack-thread-summarizer.service
sudo systemctl start slack-thread-summarizer.service

設定

1. Google Cloud の設定

  1. GCP コンソールで「APIとサービス」→「ライブラリ」に移動し、Vertex AI API を有効化
  2. サービスアカウントを作成し、以下の役割を付与:
    • Vertex AI ユーザー (roles/aiplatform.user)
    • Vertex AI サービス エージェント (roles/aiplatform.serviceAgent)
  3. サービスアカウントのキーを JSON 形式でダウンロードし、credentials ディレクトリに配置

2. Slack アプリの設定

  1. Slack API にアクセスし、「Create New App」をクリック
  2. App Name（例: ThreadSummarizerBot）を入力
  3. 開発するワークスペースを選択
  4. 「OAuth & Permissions」で以下の権限（スコープ）を追加:
    • app_mentions:read - ボットのメンションを検知
    • channels:history - チャンネルのメッセージ履歴を読み取る
    • groups:history - プライベートチャンネルの履歴を読み取る
    • chat:write - メッセージを送信
  5. 「Event Subscriptions」を有効化し、Request URL を設定（サーバーの URL: https://your-server-ip/）
  6. 「Subscribe to bot events」で app_mention イベントを追加
  7. アプリをワークスペースにインストールし、Bot User OAuth Token を取得

3. 環境変数の設定

.env.example ファイルを .env にコピーし、必要な値を設定します：

cp .env.example .env
vim .env

以下の変数を設定してください：

SLACK_VERIFICATION_TOKEN=your_verification_token
SLACK_BOT_TOKEN=your_bot_token
SLACK_CHANNEL_ID=your_channel_id
PORT=8080
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=./credentials/service-account-key.json
VERTEX_AI_PROJECT_ID=your_google_cloud_project_id
VERTEX_AI_LOCATION=us-central1
VERTEX_AI_MODEL_ID=gemini-2.5-pro-preview-03-25

使用方法

  1. ボットをチャンネルに招待:

    /invite @your_bot_name

  2. LLMに呼びかける

    @your_bot_name こんにちは

  3. スレッド内でボットを呼び出して要約を依頼:

    @your_bot_name 要約

    または

    @your_bot_name summarize

  4. ボットが「スレッドを要約しています...」と返信し、その後要約を表示します

ファイル構成

slack-app-demo/
├── app.py                     # メインアプリケーション
├── slack_utils.py             # Slack API 関連機能
├── vertex_ai_utils.py         # Vertex AI 関連機能
├── .env.example               # 環境変数テンプレート
├── requirements.txt           # 依存関係
├── README.md                  # このファイル
├── credentials/               # 認証情報（.gitignore に追加済み）
│   └── .gitkeep
├── nginx/                     # Nginx 設定
│   └── slack-summarizer.conf
└── systemd/                   # Systemd サービス設定
    └── slack-thread-summarizer.service

アプリケーションコード

アプリケーションは主に3つのPythonファイルで構成されています。詳しくがgitをご確認ください。：

  1. slack_utils.py: Slack API との連携を処理
  2. vertex_ai_utils.py: Vertex AI との連携を管理
  3. app.py: イベントを処理するメインFlaskアプリケーション

その他の設定ファイル：

  • .env.example: 環境変数のテンプレート
  • requirements.txt: Python依存関係
  • nginx/slack-summarizer.conf: Nginxウェブサーバー設定
  • systemd/slack-thread-summarizer.service: システムサービス定義

カスタマイズ

要約スタイルの変更

vertex_ai_utils.py の generate_thread_summary 関数内のシステムプロンプトを変更することで、要約スタイルをカスタマイズできます。

複数の要約スタイルの追加

コマンドに引数を追加して、詳細/簡潔など複数の要約スタイルをサポートするようにカスタマイズすることも可能です。

# 例: app.py の process_llm_response 関数内で処理を追加
if re.search(r'summarize|要約', message.lower()):
    # スタイルの検出
    is_detailed = re.search(r'detailed|詳細', message.lower()) is not None
    is_bullet = re.search(r'bullet|箇条書き', message.lower()) is not None
    
    # システムプロンプトの選択
    if is_detailed:
        system_prompt = DETAILED_PROMPT
    elif is_bullet:
        system_prompt = BULLET_PROMPT
    else:
        system_prompt = DEFAULT_PROMPT
        
    # 残りの処理...

トラブルシューティング

Vertex AI の対応モデルの確認と更新

モデルのバージョンや利用可能性は定期的に変更される
最新の対応モデルを確認して更新すること

現在の設定を確認:

grep VERTEX_AI_MODEL_ID .env

Vertex AI のモデルページで最新の対応モデルを確認
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models?hl=ja

.env ファイルを更新:

vim .env

サービスを再起動して変更を適用:

sudo systemctl restart slack-thread-summarizer.service

ログの確認

# アプリケーションログ
sudo journalctl -u slack-thread-summarizer.service -f

# Nginx エラーログ
sudo tail -f /var/log/nginx/error.log

あとがき

slackから呼び出せるといろいろ便利そうですよね。
ちなみにほぼclaude先生に作ってもらいました。

ライセンス

MIT

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