Ce projet Low Code exploite les capacités de recherche prêtes à l'emploi et les capacités d'Open AI pour permettre une expérience de recherche riche pour votre site Web basée uniquement sur les informations publiques du site provenant de vos pages. Le projet utilise la recherche personnalisée Bing pour récupérer les pages Web pertinentes en fonction de la requête de recherche d'un utilisateur, exploite les modèles de langage d'OpenAI pour sélectionner quelques-unes des pages qui répondent le mieux à la requête de l'utilisateur, visite les pages pour récupérer et analyser les informations textuelles qu'elles contiennent. , puis utilise Open AI pour générer des réponses complètes basées sur les informations de la page.
project_root/
├── backend/
│ ├── app.py
│ ├── requirements.txt
│ └── sysprompt.txt
├── frontend/
│ ├── index.html
│ └── search_results.js
├── setup.sh
├── start.sh
├── stop.sh
├── .env.template
├── .gitignore
└── README.md
Avant de configurer le projet, assurez-vous que les éléments suivants sont installés :
Vous devrez également obtenir les éléments suivants :
Pour une configuration rapide et automatisée du backend et du frontend, utilisez notre script de configuration :
Clonez ce dépôt et accédez au répertoire du projet :
git clone https://github.com/function1st/genaideepserp-public.git
cd genaideepserp-public
Rendre le script d'installation exécutable :
chmod +x setup.sh
Exécutez le script d'installation :
./setup.sh
Suivez les invites pour saisir votre :
Remarque : Vous devrez configurer une recherche personnalisée Bing et obtenir son ID de configuration avant d'exécuter ce script. Visitez le portail de recherche personnalisée Bing pour créer votre instance de recherche personnalisée.
Après avoir exécuté la configuration initiale, vous pouvez utiliser le script start.sh
pour démarrer facilement les serveurs backend et frontend :
Rendre le script de démarrage exécutable (si ce n'est pas déjà fait) :
chmod +x start.sh
Exécutez le script de démarrage :
./start.sh
Le script démarrera les serveurs backend et frontend.
Accédez à l'application en ouvrant un navigateur Web et en accédant à :
http://localhost:8080
L'API backend sera disponible à l'adresse :
http://localhost:5001
Lorsque vous avez terminé, appuyez sur Entrée dans le terminal où vous avez exécuté le script de démarrage pour arrêter les deux serveurs.
Ce script est utile pour redémarrer l'application après l'avoir arrêtée ou si vous avez redémarré votre ordinateur. Il garantit que le backend et le frontend sont correctement démarrés et connectés.
Si vous devez arrêter l'application à tout moment, vous pouvez utiliser le script stop.sh
:
Rendre le script d'arrêt exécutable :
chmod +x stop.sh
Exécutez le script d'arrêt :
./stop.sh
Cela mettra fin en toute sécurité aux serveurs backend et frontend.
Si vous préférez configurer le projet manuellement :
Configurez le back-end :
cd backend
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Créez un fichier .env
dans le répertoire backend
basé sur .env.template
et remplissez vos clés API.
Configurez l'interface :
cd ../frontend
npm install -g http-server
Démarrez le back-end :
cd ../backend
python app.py
Dans un nouveau terminal, démarrez le frontend :
cd frontend
http-server -p 8080
http://localhost:8080
.backend/app.py
.frontend/index.html
et frontend/search_results.js
.backend/sysprompt.txt
. Modifiez ce fichier pour changer le comportement de l'assistant AI..env
. Utilisez .env.template
comme guide pour configurer votre propre fichier .env
.IMPORTANT : ce projet est destiné à des fins éducatives uniquement et ne doit pas être utilisé pour des charges de travail de production. Les créateurs et contributeurs de ce projet n'acceptent aucune responsabilité quant à sa fonctionnalité, sa fiabilité ou toute conséquence découlant de son utilisation.
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