gpt meeting service

servicio-de-reuniones-gpt

Cero, ¿para qué sirve?

1. Este es un pequeño proyecto basado en el desarrollo de la API de GPT. Como todos sabemos, el soporte de contexto actual de GPT es reenviar mensajes históricos cada vez. El método es muy "simple y tosco", y este proyecto simplemente hace una cosa: hacer que la organización del contexto sea más flexible para respaldar la finalización. de tareas más complejas.
2. La fuente de inspiración original para el proyecto fue la "lluvia de ideas" y los "6 sombreros para pensar". Durante el proceso de lluvia de ideas, cada vínculo se centra en un enfoque diferente y requiere roles diferentes. Este proceso es consistente con el uso de los seis sombreros para pensar. El uso flexible de los seis sombreros para pensar puede lograr diferentes propósitos. Después de una mayor extensión, se produce esta "reunión" o discusión del proyecto.
3. Con base en lo anterior, el proyecto implementa principalmente las siguientes tres funciones:
   1. En la disposición del diagrama de flujo de tareas, cada enlace completa una cosa y se unen para completar una tarea relativamente compleja (también entendida como diseño de agenda de reunión).
   2. Deje que GPT haga y responda sus propias preguntas y complete la asociación.
   3. Deje que GPT desempeñe diferentes roles y discuta el mismo tema.
4. Posibles escenarios de aplicación.
   1. reunión creativa
   2. Asociación rápida
   3. Evaluación rápida
   4. Diálogo de varios personajes

Proyecto front-end asociado: gpt-meeting-web

1. tipo de nodo

El nodo se refiere a la agenda (enlace de la reunión) en el proceso de "reunión". Actualmente se divide en 5 tipos y cada tipo de nodo maneja el contexto de manera diferente.

Situación general: información de fondo + carácter AI + Aviso + entrada = salida

Aporte

Generalmente, usted ingresa el tema y el objetivo de este momento y puede enviarlo directamente o dejar que GPT lo optimice antes de enviarlo.

Pensamiento

Lenovo incluye dos personajes humanos de IA, entre los cuales el personaje de Lenovo se usa para generar múltiples ideas, el personaje de Cuestionamiento se usa para hacer preguntas relacionadas con las ideas generadas y puede hacer múltiples preguntas y realizar seguimiento (correspondiente a la "Ronda de preguntas" y "número de preguntas"), por lo que la estructura general aparece como una estructura de árbol, generar ideas corresponde al nodo raíz del árbol y hacer preguntas sobre ideas corresponde al crecimiento de las ramas. Además de las preguntas y respuestas automáticas, también se puede realizar intervención manual para formular preguntas.

DiscusiónDiscusión

El nodo de discusión puede seleccionar varios miembros con diferentes roles y cada miembro puede participar en la discusión según sus propias características.

Procesamiento generalProcesamiento

Personalice las indicaciones para procesar la entrada.

Producción

El resultado generalmente se utiliza como el último nodo para resumir todo el proceso de discusión y luego generarlo en un formato específico como conclusión final.

2. Principio de funcionamiento

Organización contextual de nodos de enlace (agenda)

Primero, el diagrama de flujo debe ser un gráfico acíclico dirigido y luego, una vez que comience la "reunión", se ejecutará en orden topológico. En cada nodo, las "conclusiones" de todos los nodos ascendentes del nodo actual se considerarán como su "texto anterior". Esto puede garantizar que GPT obtenga suficiente información de fondo y luego responda a la tarea del nodo actual. ser más ideal.

Organización contextual en asociación.

La asociación de autopreguntas y autorespuestas se lleva a cabo en una estructura de árbol, por lo que la organización del contexto son, naturalmente, los registros de diálogo de todos los nodos ancestros del nodo de asociación actual. Esto es fácil de entender, como la marca de. el cuadro rojo en la siguiente figura.

Organización contextual en discusiones de múltiples roles.

El comienzo de la discusión de roles múltiples traerá automáticamente información de antecedentes y los requisitos de la sesión actual. Después de eso, el discurso de cada miembro traerá el registro anterior como información de antecedentes.

relacionado con el desarrollo

Selección de tecnología

• Idioma: golang
• Marco: kratos
• Almacenamiento: MongoDB

Entorno recomendado

código vs

Ejecutar localmente

 # 配置configs/config.yaml

# 依赖安装（在Makefile文件中定义了相关命令）
make init

# 运行(调试建议使用vscode)
kratos run

# 导入初始模版
cd cmd/script && go run dataOp.go importData

compilación de imagen acoplable

 docker build -t gpt-meeting-service:v1 .

implementación de composición acoplable

 cd docker-compose
# 配置文件
mkdir conf && cp ../configs/ ./conf

# 启动
docker-compose up -d

# 停止
docker-compose down

ilustrar

• El proyecto utiliza el marco kratos, primero debes comprender este marco
• Dado que protoc no admite sse, el módulo de reunión no utiliza protoc para definir la interfaz.
• Artículo de referencia para empezar con kratos.
• Para los comandos de kratos, consulte kratos.md