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33e6acafe4
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@ -13,7 +13,7 @@ turbo35 = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)
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# erforderlichen Bibliotheken
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from crewai import Agent, Task, Crew
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from crewai_tools import DirectoryReadTool, FileReadTool, WebsiteSearchTool
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from crewai_tools import DirectoryReadTool, FileReadTool, WebsiteSearchTool, ScrapeWebsiteTool
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from datetime import datetime
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# Set date
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@ -22,20 +22,20 @@ date_today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
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# Instantiate tools
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docs_tools = DirectoryReadTool(directory='F:\\blog-posts')
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file_read_tool = FileReadTool()
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website_rag = WebsiteSearchTool()
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website_rag = ScrapeWebsiteTool()
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# Create agents
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researcher = Agent(
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role='OER Analyst',
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goal='Finde neue Beiträge auf https://www.theology.de/service/neuesaufeinenblick.php für den Blogpost',
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backstory='Ein Agent, der im Internet nach den neuesten Entwicklungen im Bereich OER sucht.',
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role='Reseacher',
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goal='Finde neue Beiträge auf https://www.theo-web.de/ für den Blogpost',
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backstory='Ein Agent, der im Internet nach den neuesten Entwicklungen im Bereich Theologie, KI und Bildung sucht.',
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llm=turbo35,
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tools=[website_rag]
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)
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writer = Agent(
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role='Content Writer',
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goal='Schreibe einen Blogpost über die neuesten Beiträge auf https://www.theology.de/service/neuesaufeinenblick.php',
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goal='Schreibe einen Blogpost über dein Beitrag auf https://www.theo-web.de/fileadmin/user_upload/TW_pdfs2_2020/005.pdf',
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backstory='Ein Agent, der Blogposts schreibt.',
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llm=turbo35,
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tools=[docs_tools, file_read_tool]
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@ -52,7 +52,7 @@ write = Task(
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description='Schreibe für heute einen ansprechenden Blogbeitrag finde eineÜberschrift unter Verwendung der Zusammenfassung in deutsch. Versichere dass es keine Dopplungen mit ihnalten aus anderen Dateien gibt.',
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expected_output='Ein deutschprachiger Blogbeitrag markdown in 4 Absätzen über neue Inhalten. Charset: UTF8',
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agent=writer,
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output_file='F:\\blog-posts\\post_theology_{date_today}.md'
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output_file=f"F:\\blog-posts\\post_theoweb_{date_today}.md"
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)
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# Create and execute crew tasks
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96
crew-google-srap-analyze-translate-post.py
Normal file
96
crew-google-srap-analyze-translate-post.py
Normal file
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@ -0,0 +1,96 @@
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# need env SERPER_API_KEY: https://serper.dev/api-key
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# Environment Variablen importieren
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from dotenv import load_dotenv
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load_dotenv()
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# Importieren von erforderlichen Bibliotheken für Windows
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import asyncio
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import platform
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if platform.system() == 'Windows':
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asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())
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# Import the necessary libraries
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from crewai import Agent,Crew, Task
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from langchain.agents import Tool
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from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper
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from crewai_tools import WebsiteSearchTool, ScrapeWebsiteTool
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# Create a search tool
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search = GoogleSerperAPIWrapper(gl='de', hl='de', num=5, tbs="qdr:m") # search only for the last month
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# Create a tool
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serper_tool = Tool(
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name="Google",
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func=search.run,
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description="Internetsuche",
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)
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readpage = ScrapeWebsiteTool()
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web_rag_tool = WebsiteSearchTool()
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# Create an agent
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researcher = Agent(
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role='OER Searcher',
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goal='OER für die Religiöse Bildung finden.',
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backstory='Ein Agent, der gute Links zu OER für die religiöse Bildung sucht.',
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tools=[serper_tool,web_rag_tool]
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)
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redakteur = Agent(
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role='OER Redakteur',
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goal='geht den Links nach, die er vom OER Searcher bekommt und prüft die Qualität der OER.',
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backstory='Eine evangelische Religionslehrkraft, die OER für den Unterricht sucht und prüft.',
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tools=[readpage]
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)
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writer = Agent(
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role='OER Blog Schreiber',
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goal='Stellt regelmäßig neue OER, die er vom OER Redakteur bekommt auf seinem Blog kritisch vor.',
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backstory='Eine evangelischer Theologe, dem guter Reigionsunterricht besonders am Herzen liegt.',
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)
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# Create tasks
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research = Task(
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description='Suche nach religions- und ethikrelvanten Materialien, die als OER gekennzeichnet sind oder eine entsprechende Lizenz haben.',
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expected_output='Eine Liste der Suchergebnisse und der dazugehörenden URL.',
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agent=researcher
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)
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proof = Task(
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description='Suche nach religions- und ethikrelvanten Materialien, die als OER gekennzeichnet sind oder eine entsprechende Lizenz haben.',
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expected_output='Eine Liste der geprüften Materialien inklusive der URLs.',
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context=[research],
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agent=redakteur
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)
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write = Task(
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description='Stelle eine Liste alle neuen materialien zusammen.',
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expected_output='Ein Artikel der alle geprüften Inhalte in Form eines Blogartikels präsentiert.',
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context=[proof],
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agent=writer
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)
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# Create tasks
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research = Task(
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description='Suche nach religions- und ethikrelvanten Materialien, die als OER gekennzeichnet sind oder eine entsprechende Lizenz haben.',
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||||
expected_output='Eine Liste der Suchergebnisse und der dazugehörenden URL.',
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agent=researcher
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)
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# Crew mit beiden Agenten und Aufgaben initialisieren
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crew = Crew(
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agents=[researcher,redakteur,writer],
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tasks=[research,proof, write],
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verbose=2
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)
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# Crew-Aktion starten
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result = crew.kickoff()
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# Ergebnis ausgeben
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print(result)
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