AI Desktop Assistant Python OpenAI

Sistem Asisten Desktop AI

Proyek ini adalah asisten desktop bertenaga AI yang dapat melakukan berbagai tugas dan menggunakan OpenAI API untuk menjawabnya. Ia menggunakan Python sebagai bahasa pemrogramannya.

Pembuatan Kunci API

Anda perlu membuat kunci API unik dari

  https://platform.openai.com/api-keys

Parameter	Jenis	Keterangan
api_key	string	Diperlukan . Kunci API Anda

Anda harus menambahkan kunci api unik Anda sendiri di file MarshBrain.py.

Fitur

• Buka aplikasi sistem apa pun.
• Cari apa saja di Google.
• Jawab pertanyaan yang terkait dengan bidang apa pun.
• Selesaikan semua jenis pertanyaan logis dan matematis.
• Ingat nama dan detail orang.
• Ambil laporan cuaca terbaru dari area tertentu.
• Mampu berbicara waktu & tanggal. . . . dan masih banyak lagi

Bekerja

• Proyek ini mengubah kueri pengguna dari ucapan menjadi teks menggunakan modul Speech_Recognition.
• Kemudian menerjemahkan teks ke dalam bahasa Inggris menggunakan modul Google Translate.
• Selanjutnya, kueri dikirim ke OpenAI AI untuk ditanggapi.
• Terakhir, ini mengubah respons model dari teks menjadi ucapan menggunakan modul Pyttsx3.
• Ia melakukan tugas yaitu Membuka Aplikasi. menggunakan modul os.
• Ia mendapat data cuaca real-time dari Google dengan menggunakan perpustakaan BeautifulSoup.

Instalasi:

Kloning repo agar tersedia di sistem lokal Anda dengan menggunakan

  git clone < FORKED_REPO_URL >

Ubah direktori yaitu:

  cd AI-Desktop-Assistant-Python-OpenAI

Persyaratan:

Menginstal semua modul python yang diperlukan menggunakan

  pip install -r requirements.txt

Berlari

  python Marsh.py

Tentu saja! Tekan saja asisten dengan beberapa perintah suara sekarang!

Kontribusi:

• Kami Terbuka untuk Permintaan Tarik.

• Silakan berkontribusi dan menambah nilai pada kode.

• Jika Anda memiliki beberapa ide untuk fitur baru dan Anda tidak punya waktu untuk menerapkannya, silakan buka masalah dengan tag fitur_baru.

• Tolong jangan lupa untuk mengomentari (mendokumentasikan) kode Anda!

• Sebelum membuat Pull Request, harap pelajari panduan dan kode di atas!